|
Заглавная страница
КАТЕГОРИИ: Археология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Техника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ? Влияние общества на человека Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
⇐ ПредыдущаяСтр 13 из 26Следующая ⇒ Тематические карты Одним из важнейших достоинств геоинформационных систем является то, что они позволяют очень наглядно представить человеку информацию о территориально распределенных объектах и явлениях. В условиях отсутствия карт человеку нужно достаточно долго изучать различные таблицы, графики, тестовые данные, тогда как иногда достаточно бросить один взгляд на карту и всё становится ясно. Именно поэтому в картографии очень давно появился термин  Особенностью геоинформационных систем является то, что в них данные (геометрия и атрибутика) и их смысл (семантика) разнесены. Именно поэтому, для того, чтобы пространственные данные были отображены на карте, необходимо для них указать некоторые Для различных моделей данных существуют различные виды визуализаторов, используя которые, можно создавать разнообразные тематические карты. Мы их рассмотрим в следующих разделах. Условные знаки Базовым элементом всех картографических изображений являются условные знаки, с помощью которых пространственные объекты изображаются на карте. Условные знаки определяют способ отображения одного конкретного пространственного объекта на карте. Отметим также, что В картографии выделяют 3 основных типа условных знаков: точечные, линейные и площадные. Точечными условными знаками (рис. 5.1) на карте изображают объекты или явления, размеры которых в масштабе карты пренебрежимо малы (обычно меньше 1 мм). При этом размер условного знака выбирается не пропорционально размеру изображаемого объекта, а так, чтобы он хорошо воспринимался человеком. Именно поэтому, например, города на мелкомасштабных картах Российской Федерации обычно изображают точечными условными знаками в виде кругов, а не многоугольниками с точными границами, при этом размер таких кругов существенно больше точных многоугольников. Рис. 5.1. Некоторые стандартные точечные условные знаки, применяемые
Каждый точечный условный знак характеризуется координатами размещения на карте, типом, размером, углом поворота и цветами отображения. Линейными условными знаками (рис.
Рис. 5.2. Некоторые стандартные линейные условные знаки, применяемые Каждый линейный условный знак на карте повторяет некоторую линию (ломаную или кривую), дополнительно характеризуясь типом знака, толщиной и цветами отображения. Линейные условные знаки в некоторых случаях могут включать в себя в качестве составляющих частей точечные условные знаки, которые размещаются вдоль отображаемой линии через определенное расстояние либо в особых характерных точках, в частности, в узлах отображаемой ломаной. При этом точечные условные знаки могут поворачиваться вместе с линией, либо быть все одинаково ориентированы. Например, воздушная ЛЭП может быть описана ломаной, вершины которой представляют опоры, а отрезки ломаной — пролеты между опорами. Линейный условный знак, описывающий эту ЛЭП, может включать в себя точечные условные знаки опор, при этом пролеты между опорами будут изображены обычными отрезками прямых. Площадными условными знаками (рис. 5.3) на карте изображают регулярные объекты или явления, существенно протяженные в масштабе карты и не представимые точечными или линейными условными знаками. Термин «регулярные» означает, что внешний вид площадного условного знака не зависит от порядка задания точек в контуре объекта. Те условные знаки, которые не являются регулярными, обычно относят к специальным условным знакам — особому подвиду площадных знаков (см. ниже).
Рис. 5.3. Некоторые стандартные площадные условные знаки, применяемые Каждый площадной условный знак на карте заполняет некоторую замкнутую область, и дополнительно характеризуется типом, его размером и цветами отображения. Площадные условные знаки состоят из некоторого специального рисунка, равномерно заполняющего замкнутую область на карте. В ряде случаев этот рисунок может состоять из точечных условных знаков, которые с определенной регулярностью заполняют всю отображаемую область. Специальными условными знаками (рис. 5.4) на карте изображают такие объекты или явления, которые не удается представить обычными площадными условными знаками. Например, специальными условными знаками на картах отображают различные виды откосов. Откосы, хоть и занимают на карте некоторую область и имеют некоторую границу, к обычным площадным знакам не относятся, т.к. при задании формы откоса на карте необходимо дополнительно указать, какие отрезки контура откоса определяют его верхнюю границу откоса, а какие — нижнюю. Эта информация не может быть сохранена в обычной модели многоугольника. Помимо точечных, линейных, площадных, в геоинформатике к категории условных знаков иногда также относят текстовые условные знаки (рис. Рис. 5.4. Некоторые стандартные специальные условные знаки, применяемые
Рис. 5.5. Некоторые текстовые условные знаки, применяемые для составления карт
Каждый текстовый условный знак характеризуется текстом надписи, а также типом, размером и цветом шрифта, используемым для отображения надписей. Кроме того, текстовый условный знак характеризуется углом наклона, либо линией, вдоль которой должна быть уложена надпись. На рис. 5.6 показан фрагмент типичной топографической карты, демонстрирующий применение различных условных знаков. Одной из особенностей условных знаков, используемых в традиционной картографии, является то, что их выбор и размещение на карте является недостаточно формализованным и очень многое зависит от индивидуальных предпочтений и опыта картографа.
Рис. 5.6. Фрагмент топографической карты, демонстрирующий применение различных условных знаков
В геоинформационных системах используется несколько различных способов для создания условных знаков. Точечные условные знаки задают такими способами, как (рис. 5.7): 1. Простые стандартные фигуры, такие, как круги, квадраты, ромбы, треугольники, перекрестия. Этот способ позволяет быстро отображать точечные объекты на экран, и, несмотря на то, что он не соответствует нормам картосоставления, он реализован в большинстве ГИС. 2. Стандартные стрелки. Этот способ используется для отображения точечных событий и объектов, имеющих определенную ориентацию в пространстве. 3. Растровые изображения. Такие условные знаки задаются в виде прямоугольного растра, при этом некоторые пиксели помечаются как прозрачные. Достоинством этого способа является простота задания условных знаков. К недостаткам же можно отнести а) пиксельный характер изображения, заметный при увеличении карты (этого можно избежать, только существенно увеличив размер растра), б) технические сложности плавного масштабировании и поворота растров, а также отображения прозрачных частей растра, в) низкая скорость вывода растров по сравнению с выводом векторных рисунков. Тем не менее, в последнее время, благодаря развитию программно-аппаратных технологий работы с растрами, эти недостатки практически нивелировались. Этот способ реализован во многих ГИС.
Рис. 5.7. Различные способы задания точечных условных знаков в ГИС
4. Символы масштабируемых шрифтов Windows (OpenType, TrueType, Type 1). 5. Векторные рисунки, создаваемые в специализированных векторных редакторах условных знаков. Данный способ является наиболее гибким, т.к. а) векторные изображения рисуются быстрее, чем другими способами, б) качество изображения на печати (но не на экране) является более высоким, нежели в других способах, в) позволяет пользователю быстро и удобно создавать новые условные знаки. 6. Метафайлы. Условные знаки задаются в виде векторных изображений, сохраненных в формате Windows Metafile. Этот способ является достаточно быстрым и качественным, однако неудобен для пользователя, если он хочет создать новые условные знаки. 7. Многослойные условные знаки, состоящие из знаков, заданных разными вышеприведенными способами. Этот способ используется, например, в ArcGIS, а также в ряде других ГИС.
Линейные условные знаки задают такими способами, как (рис. 5.8):
Рис. 5.8. Различные способы задания линейных условных знаков в ГИС
1. Простые стандартные линии, отрисовка которых встроена в Windows (реализована в Windows GDI). Это сплошные, штриховые, пунктирные, штрихпунктирные и штрихштрихпунктирные линии. При этом только сплошные линии могут отображаться не единичной толщиной. Этот способ позволяет быстро отображать линейные объекты на экране, однако он не соответствует нормам создания картографических материалов. 2. Штриховые линии, в которых можно задавать толщину и длину штрихов, а также промежутки между ними. Этот способ немного улучшает изобразительные возможности ГИС, но не решает проблемы отображения полноценных условных знаков. Этот способ реализован во многих ГИС. 3. Рубленые линии. В этом способе вдоль отображаемой линии с определенной периодичностью рисуются небольшие отрезки под заданным углом к линии. Рубленые линии характеризуются размером и формой маленьких отрезков, а также промежутками между ними. Данный способ реализован только в некоторых современных ГИС. 4. Точечные условные знаки, повторяемые вдоль линии с определенной периодичностью, а также отдельные знаки, повторяемые на концах линии. Этот способ реализован во многих современных ГИС. 5. Многослойные условные знаки, состоящие из знаков, заданных разными вышеприведенными способами. Этот способ используется, например, в ArcGIS, а также в ряде других ГИС. Основная проблема при компьютерном изображении линейных условных знаков заключается в изображении концов линий и мест перегиба. Дело в том, что для многих условных знаков, применяемых в картографии, есть разнообразные строго не формализованные ограничения, например, если линейный условный знак является штриховой линией, то её промежутки не должны приходится на концы и точки поворота отображаемой линии. Именно поэтому многие линейные условные знаки на реальных картах имеют неформальную (не строго периодическую) структуру.
Площадные условные знаки задают такими способами, как (рис. 5.9): 1. Одноцветная закраска. Отображаемая область закрашивается одним цветом. Этот способ имеется во всех ГИС. 2. Градиентная закраска. В этом способе отображаемая область заполняется плавным переходом цветов в соответствии с некоторым цветовым шаблоном. Этот способ реализован, например, в ArcGIS. 3. Закраска по шаблону. В этом способе задается некоторая матрица размером 8 х 8, каждый элемент которой имеет значения 0 или 1. 4. Текстурная закраска. Этот способ является логическим развитием предыдущего, позволяя задать текстуру — произвольное растровое изображение, которым будет заполнена отображаемая область на карте. В отличие от предыдущего способа текстуры могут масштабироваться. Недостатком данного способа является то, что при определенном увеличении становятся видны отдельные пиксели текстуры. Этот способ сейчас используется во многих ГИС.
Рис.
5. Заполнение точечным условным знаком. В этом способе заданный произвольный точечный условный знак размножается внутри отображаемой области. Если точечный условный знак попадает на границу рисуемой области, то, в зависимости от настроек, он может либо не рисоваться совсем, либо отсекаться вдоль границы рисуемой области. Этот способ сейчас реализован во многих ГИС. 6. Заполнение параллельными линиями. В этом способе отображаемая область заполняется параллельными линиями под некоторым углом и на некотором расстоянии друг от друга. Каждая из параллельных линий определяется как некоторый линейный условный знак. 7. Многослойные условные знаки, состоящие из знаков, заданных разными вышеприведенными способами. Этот способ используется, например, в ArcGIS, а также в ряде других ГИС. В заключение отметим, что все условные знаки бывают масштабируемыми и немасштабируемыми. В большинстве ГИС (например, в ArcGIS) все условные знаки являются немасштабируемыми. В некоторых ГИС (например, в IndorGIS) условные знаки могут быть также масштабируемыми. ⇐ Предыдущая891011121314151617Следующая ⇒ Читайте также: Психологические особенности спортивного соревнования Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Занятость населения и рынок труда Социальный статус семьи и её типология |
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-04-18; просмотров: 898; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia. |
5.5), которые включают в себя описание способа представления текстовых надписей на карте.
Именно поэтому, а также из-за технических сложностей программирования, многие распространенные ГИС обладают достаточно скудными возможностями по отображению условных знаков, не позволяющими создавать карты в полном соответствии с существующими стандартами составления картографических материалов.
Для стрелок задается тип, размер, длина и угол поворота. Этот способ присутствует во многих ГИС.
Такие условные знаки состоят из нескольких символов шрифтов, последовательно наложенных друг на друга, и каждый из которых характеризуется своим индивидуальным размером, цветом, углом поворота и смещением относительно других символов. Главным достоинством является высокая скорость вывода и качество получаемых условных знаков на экране компьютера, т.к. изображение символов на экране осуществляется стандартными средствами Windows, обеспечивающими сглаживание лестничных эффектов символов. Недостатком же метода является сложность создания условных знаков для обычных пользователей ГИС, т.к. для этого нужно создавать новые символы шрифтов Windows с помощью специальных программ редактирования шрифтов. Этот способ реализован, например, в ArcGIS.
Этот способ реализован, например, в технологии ex-шрифтов, используемой системой IndorGIS.
Способ реализован в большинстве ГИС.
При отрисовке вся область заполняется такими шаблонами попиксельно, используя два цвета для отрисовки значений 0 и 1 в матрице. В этом способе нельзя масштабировать рисунок закраски, а это приемлемо только для изображения пространственных данных на экране компьютера, т.к. на принтере пиксели настолько малы, что рисунок на печати будет выглядеть как обычная одноцветная закраска. Недостатком является также то, что можно использовать только 2 цвета. Этот способ во многом устарел, но по-прежнему имеется во многих ГИС.
5.9. Различные способы задания площадных условных знаков в ГИС
Для первых размер задается в единицах системы координат карты, а потому при увеличении изображения размер знака на экране пропорционально увеличивается. В немасштабируемых знаках размер задается в некоторых единицах (например, в миллиметрах; это удобно, если карта готовится для печати) или в системе координат экрана (в пикселях), а потому знак на экране изображается всегда одного размера вне зависимости от текущего масштаба отображения.
su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь — 161.97.168.212 (0.013 с.)Презентация на тему: «ГИС — системы. Определение информационная система ГИС
1 ГИС — системы
2
Определение информационная система ГИС — информационная система для сбора, хранения, анализа графической визуализации пространственных данных и связанной с ними информации о представленных в ГИС объектах.
(ДубльГИС ) Термин также используется в более узком смысле ГИС как инструмент (программный продукт), позволяющий пользователям искать, анализировать и редактировать цифровые карты, а также дополнительную информацию об объектах, например высоту здания, адрес, количество жильцов. (ArcGIS )
3 Идея ГИС
4 Состав ГИС СУБД Редакторы растровой графики Редакторы векторной графики Средства анализа
5 Реляционная модель данных в ГИС
6
Структура ГИС Данные (пространственные данные): позиционные (географические): местоположение объекта на земной поверхности.
непозиционные (атрибутивные): описательные. Аппаратное обеспечение (ЭВМ, сети, накопители, сканер, дигитайзеры и т. д.). Программное обеспечение (ПО). Технологии (методы, порядок действий и т. д.).
7 Области применения Картография Геология Экология Метеорология Транспорт
8
Начальный период (поздние 1950е ранние 1970е гг.
) Исследование принципиальных возможностей, пограничных областей знаний и технологий, наработка эмпирического опыта, первые крупные проекты и теоретические работы. Запуск первого искусственного спутника Земли Появление электронных вычислительных машин (ЭВМ) в 50- х годах. Появление цифрователей, плоттеров, графических дисплеев и других периферийных устройств в 60-х. Создание программных алгоритмов и процедур графического отображения информации на дисплеях и с помощью плоттеров. Создание формальных методов пространственного анализа. Создание программных средств управления базами данных.
9
Период государственных инициатив (нач.
1970е нач. 1980е гг.) Государственная поддержка ГИС стимулировала развитие экспериментальных работ в области ГИС, основанных на использовании баз данных по уличным сетям: Автоматизированные системы навигации. Системы вывоза городских отходов и мусора. Движение транспортных средств в чрезвычайных ситуациях и т. д.
10
Период коммерческого развития (ранние 1980е настоящее время) Широкий рынок разнообразных программных средств, развитие настольных ГИС, расширение области их применения за счет интеграции с базами непространственных данных, появление сетевых приложений, появление значительного числа непрофессиональных пользователей, системы, поддерживающие индивидуальные наборы данных на отдельных компьютерах, открывают путь системам, поддерживающим корпоративные и распределенные базы геоданных.
11 Пользовательский период (поздние 1980е настоящее время) Повышенная конкуренция среди коммерческих производителей геоинформационных технологий услуг дает преимущества пользователям ГИС, доступность и «открытость» программных средств позволяет использовать и даже модифицировать программы, появление пользовательских «клубов», телеконференций, территориально разобщенных, но связанных единой тематикой пользовательских групп, возросшая потребность в геоданных, начало формирования мировой геоинформационной инфраструктуры
12
GPS GPS (англ.
Global Positioning System) (читается Джи Пи Эс) обеспечивающие измерение времени и расстояния навигационные спутники; глобальная система позиционирования) спутниковая система навигации, часто именуемая GPS. Позволяет в любом месте Земли (не включая приполярные области), почти при любой погоде, а также в космическом пространстве вблизи планеты определить местоположение и скорость объектов. Система разработана, реализована и эксплуатируется Министерством обороны США.
13
Принцип GPS Основной принцип использования системы определение местоположения путём измерения расстояний до объекта от точек с известными координатами спутников.
Расстояние вычисляется по времени задержки распространения сигнала от посылки его спутником до приёма антенной GPS-приёмника. То есть, для определения трёхмерных координат GPS- приёмнику нужно знать расстояние до трёх спутников и время GPS системы. Таким образом, для определения координат и высоты приёмника, используются сигналы как минимум с четырёх спутников.
14
ГлоНАСС советская и российская спутниковая система навигации, разработана по заказу Министерства обороны СССР. Основой системы должны являться 24 спутника, движущихся над поверхностью Земли в трёх орбитальных плоскостях с наклоном орбитальных плоскостей 64,8° и высотой км.
Принцип измерения аналогичен американской системе навигации NAVSTAR GPS. В настоящее время развитием проекта ГЛОНАСС занимается Федеральное космическое агентство (Роскосмос) и ОАО «Российские космические системы».
15 СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!!!
Тенденции программного обеспечения в области визуализации данных для бизнес-пользователей | Журнал ВРМ World | Пресс-центр
Одной из наименее исследованных тем OLAP-технологий являются системы и
способы визуализации информации в OLAP-приложениях.
Сегодня мы предлагаемвниманию читателя статьи, освещающие методы исследования аналитической
информации с помощью графических средств. Первая статья расскажет о развитии
этих технологий, их сегодняшнем состоянии и перспективах.
Понятие визуализации данных описывает графические изображения, генерируемые
программой, в которой контент изображения определяется считыванием цифровых
данных. Обычно данные представлены в числовой форме, но существуют и программы,
способные визуализировать понятия, заложенные в текстовых документах. Такие
программы организуют геометрические фигуры — точки, линии, круги и
прямоугольники — таким образом, чтобы они представляли собой интерпретацию
считываемых программой данных. Атрибуты — относительное расстояние, размер и
цвет — отражают отношения между геометрическими фигурами. Визуализация данных
завоевала значительную популярность в среде бизнес-пользователей, поскольку она
поддерживает ряд важных бизнес-задач — например, процессы принятия решений,
управление знаниями и управление бизнес-процессами.
В последние годы
программное обеспечение в области визуализации данных для бизнес-пользователей
развивается под действием трех тенденций:
- Разработка сложных видов диаграмм. Большинство визуализаций данных построено на основе диаграмм стандартного типа. Это либо элементарные секторные диаграммы, либо сложные графики рассеяния. За последние годы перечень видов диаграмм, поддерживаемых программами, существенно расширился.
- Повышение уровня взаимодействия с визуализацией пользователя. Пару лет назад большая часть визуализаций представляла собой статичные диаграммы, предназначенные исключительно для просмотра. Сегодня на передний план выходят динамические диаграммы, уже сами по себе являющиеся пользовательским интерфейсом, в котором пользователь может напрямую и интерактивно манипулировать визуализацией, подбирая новое представление онлайновой информации.
- Увеличение размеров и сложности структур данных, представляемых
визуализацией.
Элементарная секторная диаграмма или гистограмма
визуализирует простые последовательности числовых информационных точек. Однако
новые усовершенствованные типы диаграмм способны визуализировать тысячи таких
точек и даже сложные структуры данных — например, нейросети.
Элементарная секторная диаграмма или гистограмма
визуализирует простые последовательности числовых информационных точек. Однако
новые усовершенствованные типы диаграмм способны визуализировать тысячи таких
точек и даже сложные структуры данных — например, нейросети.Рисунок 1 демонстрирует график этих тенденций, одновременно встраивая в их
контекст ряд функциональных свойств, общих для всех программ визуализации
данных. Этот график отражает и тенденцию перехода от форм элементарной
визуализации данных (rudimentary data visualization, RDV) к усовершенствованным
формам (advanced data visualiztion, ADV) — на Рисунке 1 это показано
перемещением от нижнего левого к верхнему правому углу изображения.
Элементарные формы визуализации данных (секторные диаграммы, гистограммы и
презентационная графика) присутствовали в программах многие годы, тогда как
более современные формы (с интерактивными пользовательским интерфейсами,
возможностями drill-down и взаимодействия с данными) достаточно новы.
Пунктирные линии на Рисунке 1 показывают жизненный цикл элементарных и
усовершенствованных форм визуализации данных, выделяя три этапа этого цикла:
созревание, развитие и активизацию.
Рисунок 1: Тенденции визуализации данных
Развитие диаграмм — прокладка курса
Базовые диаграммы, обычно включающие секторные диаграммы и гистограммы, являются одновременно и старейшими, наиболее распространенными формами визуализации данных и, в то же время, — самыми элементарными. Презентационная графика, призванная произвести необходимое впечатление на читателей презентаций и отчетов, придавала базовым диаграммам броский внешний вид за счет трехмерных изображений, анимации и различных цветовых эффектов — например, градиентной заливки.
Поскольку потребности пользователей весьма многообразны, визуализационные
программы поддерживают самые различные типа диаграмм. Например, известно, что
бизнес-пользователи предпочитают секторные диаграммы и гистограммы, тогда как
ученых больше устраивают визуализации в виде графиков рассеяния и диаграмм
констелляции.
Пользователи, работающие с геопространственными данными, сильнее
заинтересованы в картах и прочих трехмерных представлениях данных. Электронные
инструментальные панели в свою очередь, больше популярны среди руководителей,
использующих бизнес-аналитические технологии для контроля за показателями
работы компании. Такие пользователи нуждаются в более наглядной визуализации в
виде «спидометров», «термометров» и «светофоров».
Средства создания диаграмм и презентационной графики предназначены главным
образом для визуализации данных. Однако возможности такой визуализации обычно
встроены и во множество различных других программ и систем — в инструменты
репортинга и OLAP, средства для text mining и data mining, а также в
CRM-приложения и приложения для управления бизнесом. Для создания встроенной
визуализации многие поставщики реализуют визуализационную функциональность в
виде компонент, встраиваемых в различные инструменты, приложения, программы и
web-страницы (в том числе инструментальные панели и персонализированные
страницы порталов).
Бизнес-программы для создания диаграмм прошли путь от статичных и весьма поверхностных диаграмм до интерактивных визуализаций, включающих возможности взаимодействия с данными и drill down. Такая мощная функциональность присутствует в программном обеспечении новой категории — корпоративных системах создания диаграмм (enterprise charting systems, ECS). С помощью этих систем пользователи могут разрабатывать и использовать аналитические приложения с диаграммами, способными обеспечить визуализацию данных, соответствующую требованиям бизнес-анализа (business intelligence) на уровне предприятия.
Помимо бизнес-применения визуализация данных используется и как неотъемлемая
часть программ, предназначенных для различных научных исследований.
Визуализация данных способствует изучению математических, статистических,
географических и пространственных данных. При этом ряд программ визуализации
данных для бизнес-пользователей позаимствовали типы своих диаграмм у ученых.
Сюда относятся, например, графики рассеяния и диаграммы констелляции.
Однако, в отличие от ученых, обычно спокойно воспринимающих сложную техническую функциональность программ, требующую иногда некоторых специфических знаний — например, знакомства с языками программирования или статистикой, бизнес-пользователи нуждаются в маскировке такой функциональности простым пользовательским интерфейсом. Визуализация данных для бизнес-пользователей должна предлагать информацию в простой и понятной форме, не требующей особых навыков для ее непосредственного применения в управлении бизнесом — в частности, при анализе или исследовании поведения потребителей, категорий продуктов или работы предприятия.
Следует отметить, что представление множества синхронных визуализаций более
уместно при обработке сложных множеств данных (особенно многомерных), которые
было бы затруднительно представить единственным изображением. В таких случаях
диаграммы необходимо увязывать между собой, чтобы изменения, сделанные
пользователем в одной из них, отражались во всех остальных диаграммах.
Возьмите данные в свои руки — буквально
Наиболее впечатляющим изменением в визуализации данных стал переход от статических диаграмм, предназначенных исключительно для просмотра, к динамическим онлайновым визуализациям, допускающим взаимодействие пользователя с данными. Пользователь может пополнять интерактивную визуализацию самыми последними данными (аналогично процессу выпуска отчетов) или работать с ее контентом (аналогично работе с приложением).
Например, базовое взаимодействие позволяет пользователю вращать диаграмму или изменять ее тип в поисках наиболее полного представления данных. Кроме того, пользователь может менять визуальные свойства — например, шрифты, цвета и рамки. В визуализациях сложного типа — например, графиках рассеяния или диаграммах констелляции — пользователь может выбирать информационные точки с помощью мыши и перемещать их, облегчая тем самым понимание представления данных.
Более совершенные методы визуализации данных часто представляют диаграмму
или любую другую визуализацию как составной уровень.
Пользователь может
углубляться (drill down) в визуализацию, исследуя подробности обобщенных ею
данных или углубляться (drill down) в OLAP, data mining или другие сложные
технологии.
Сложное взаимодействие позволяет пользователю изменять визуализацию для нахождения альтернативных интерпретаций данных. Взаимодействие с визуализацией подразумевает минимальный по своей сложности пользовательский интерфейс, в котором пользователь может управлять представлением данных, просто кликая на элементы визуализации, перетаскивая и помещая представления объектов данных или выбирая пункты меню. Инструменты OLAP или data mining превращают непосредственное взаимодействие с визуализацией в один из этапов итерационного анализа данных. Средства text mining или управления документами придают такому непосредственному взаимодействию характер навигационного механизма, помогающего пользователю исследовать библиотеки документов.
Визуальный запрос является наиболее современной формой сложного
взаимодействия пользователя с данными.
В нем пользователь может, например,
видеть крайние информационные точки графика рассеяния, выбирать их мышкой и
получать новые визуализации, представляющие именно эти точки. Приложение
визуализации данных генерирует соответствующий язык запроса, управляет его
принятием базой данных и визуально представляет результирующее множество.
Пользователь может сфокусироваться на анализе, не отвлекаясь на составление
запроса.
Рассматривая мышь как продолжение человеческой руки, сложное взаимодействие с визуализацией буквально вкладывает данные в руки пользователя и помогает ему удерживать их. Курсор мыши находится на визуализации, а не в выпадающем меню. Глаза пользователя направлены на визуализацию, вместо того чтобы метаться между визуализацией и диалоговыми окнами. Таким образом пользователь получает возможность сосредоточиться на поиске и анализе информации вместо того, чтобы возиться с пользовательским интерфейсом.
Тысяча информационных точек
Одной из очевидных тенденций, прослеживающихся в сложной визуализации
данных, является переход от средних гистограмм и секторных диаграмм, отражающих
простые серии числовых информационных точек, к представлению больших и/или
сложных наборов данных.
Например, средства OLAP (а также инструменты генерации
запросов и выпуска отчетов) уже давно поддерживают диаграммы для своих
онлайновых отчетов. Но возможности визуализации сложных многомерных данных даже
сегодня содержат лишь немногие OLAP-средства. Обычные диаграммы подразумевают
однократное считывание данных. Новые же визуализационные программы обновляют
контент за счет периодически повторяющегося считывания данных. Фактически
пользователи визуализационных программ, отслеживающие линейные процессы
(колебания фондового рынка, показатели работы компьютерных систем,
сейсмограммы, сетки полезности и др.), нуждаются в загрузке данных в режиме
реального времени или близком к нему режиме.
Пользователи средств data mining обычно анализируют очень большие наборы
численных данных. Поскольку традиционные типы диаграмм для бизнеса (секторные
диаграммы и гистограммы) плохо справляются с представлением тысяч
информационные точек, инструменты data mining почти всегда поддерживают некую
форму визуализации данных, способную отражать структуры и тенденции крупных
наборов данных.
Обычно средства data mining состоят из нескольких алгоритмов,
каждый из которых использует определенный аналитический подход, собственные
возможности взаимодействия с данными и соответствующую визуализацию. Также
большая часть CRM-приложений позволяет пользователю изучать большие базы данных
по имеющимся и потенциальным клиентам за счет встроенных технологий data mining
и визуализации.
Помимо того, что визуализация данных обычно подразумевает обработку
структурированных числовых данных, она также является ключевым средством
представления схем так называемых неструктурированных данных, например —
текстовых документов. В частности, новое поколение средств text mining может
осуществлять парсинг больших пакетов документов и формировать предметные
указатели понятий (иногда называемые таксономией) и тем, освещенных в этих
документах. Когда предметные указатели созданы с помощью нейросетевой
технологии, пользователю непросто продемонстрировать их сложность без некоторой
формы визуализации данных.
Визуализация обычно преследует две цели: (1)
визуальное представление контента библиотеки документов и (2) навигационный
механизм, который пользователь может применять при исследовании документов и их
тем.
Визуализируя будущее
Очевидность преимуществ визуализации данных для систем анализа данных и управления знаниями обратила на нее внимание бизнес-пользоватлей. Тем не менее, сложная визуализация данных не нашла у них достаточно широкого одобрения. Одним из препятствий стала новизна этих технологий. До сих пор маркетинг этих методов оставляет желать лучшего. В то же время сложная визуализация данных обычно встроена в продукты, сами по себе являющиеся новинками рынка — инструменты data mining, новое поколение средств text mining и персонализированные страницы корпоративных порталов.
Но даже в этих условиях потребность в визуализации данных и стремление к ее использованию в бизнесе в ближайшие годы будет расти, в то числе и благодаря следующим факторам:
- Ориентации на потребителя. Компании осознают, что анализ
клиентских данных способствует окупаемости инвестиций в информационные
технологии. Поэтому многие компании стремятся собрать очень подробные данные —
особенно когда дело касается потребительского поведения на web-узле
(clickstream). Эти массивные наборы данных наиболее успешно обрабатываются
аналитическими методами с применением сложной визуализации данных.
- Массивным наборам данных в электронном бизнесе. С распространением электронного бизнеса сбор данных осуществляется все в более широком спектре — от внутренних операций до цепочки снабжения, взаимодействия с потребителями и далее. Эти массивные наборы данных требуют углубленной разработки и анализа для повышения производительности и эффективности, а те, в свою очередь, требуют сложной визуализации данных для отражения различных тенденций и схем.
- Визуальным интерфейсам пользователя (Visual User Interfaces,
VUIs). Приложения на основе броузеров, а также web-сайты содержат
предустановленные стандартные описания внешнего вида пользовательского
интерфейса, поэтому визуализация данных станет обычным элементом следующего
поколения пользовательских интерфейсов. Зачатки VUIs можно встретить и в
аналитических приложениях на основе метрики (например, в инструментальных
панелях), а развитие корпоративных порталов увеличит потребность в VUIs в виде
персонализированных страниц порталов.
Компании осознают, что анализ
клиентских данных способствует окупаемости инвестиций в информационные
технологии. Поэтому многие компании стремятся собрать очень подробные данные —
особенно когда дело касается потребительского поведения на web-узле
(clickstream). Эти массивные наборы данных наиболее успешно обрабатываются
аналитическими методами с применением сложной визуализации данных.
Зачатки VUIs можно встретить и в
аналитических приложениях на основе метрики (например, в инструментальных
панелях), а развитие корпоративных порталов увеличит потребность в VUIs в виде
персонализированных страниц порталов.Автор: Филип Рассом (Philip Russom)
50 инструментов для анализа и визуализации данных
50 новых инструментов, демократизирующих процесс анализа и визуализации данных от Леонардо Мерфи.
Подобно тому как ранее мы стали свидетелями перехода на платформы сбора данных, работающие по принципу «сделай сам», теперь мы также можем наблюдать за развитием целого нового класса инструментов для самостоятельного изучения и визуализации данных. Это необязательно замена SPSS, SAS, R и других традиционных аналитических наборов программ – последние представляют собой системы корпоративного уровня и зачастую по-прежнему необходимы для проведения более сложного и продвинутого статистического анализа.
Однако у новичков довольно много преимуществ перед существующими инструментами: они менее дорогие (во многих случаях бесплатные), более гибкие, проще в использовании и построены с учетом потребностей самых разных пользователей. Сегодня можно найти множество инструментов, которые могут помочь даже самому неопытному пользователю быстро освоиться и начать работать со сложными видами анализа, создавая превосходные визуализации на основе различных типов данных.
Демократизация процесса анализа данных идет полным ходом.
Конечно, большой выбор различных программ, доступных аналитикам и исследователям, существовал всегда, так что само по себе расширение их арсенала не является революционным событием. К примеру, если говорить только об отрасли маркетинговых исследований, за прошедшие годы платформы сбора данных на основе опросов интегрировали в свои предложения достаточно продвинутые инструменты анализа данных, однако они, в большинстве случаев, ограничиваются сбором данных в рамках соответствующей системы и не особенно хорошо подходят для синтеза массивов внешних данных.
Даже несмотря на тот факт, что зачастую они способны на гораздо большее, обычно их использование ограничено управлением полевыми исследованиями и некоторыми возможностями клиентского доступа к данным на ранних этапах исследования и не включает в себя полностью интегрированного процесса подготовки отчетов по полученным данным.
С начала моей работы в области маркетинговых исследований в конце прошлого века стандартный рабочий процесс обработки данных состоял, в основном, из следующих действий: экспорт данных в разделенном формате в SPSS, их очистка с помощью этого приложения, экспорт в WinCross или другое приложение для сведения данных в таблицы, а затем создание массивов перекрестных табличных данных и документов в формате Excel на основе полученных таблиц. Программное обеспечение типа e-Tabs и MarketSight позволяло упростить некоторые из этих процессов и, конечно, в ряде организаций возможности систем сбора данных использовали в большем объеме или же разрабатывали собственные решения с применением макросов, однако большинство представителей этой отрасли ограничивались стандартизованными технологическими операциями.
Следует отметить, что в большинстве случаев от специалистов по анализу рынка требовалось лишь проанализировать массивы дискретных данных и подготовить разнообразные графические иллюстрации по основным полученным результатам. Однако в начале 2000-х эта ситуация начала меняться с появлением таких инструментальных панелей, как Xcelsius, Crystal Reports, Dundas Charts и многих других, поскольку мы начали осознавать потребности клиентов в новых способах работы с полученными данными. Однако зачастую эти платформы по-прежнему работали в рамках принятого поэтапного процесса, включавшего в себя сбор данных в одной системе, их экспорт в статистическое приложение для очищения и анализа и последующий экспорт в базу данных на SQL или даже в крупноформатные таблицы типа Excel, чтобы с ними можно было работать с использованием этих инструментальных панелей. Такая система работы была громоздкой и часто приводила к сбоям. Немногие поставщики услуг в области маркетингового анализа начали работать с системами таких инструментальных панелей и были довольны сложившейся ситуацией, что позволило специалистам в области информационных технологий и бизнес-анализа возглавить революцию в сфере визуализации данных на ее ранних стадиях с использованием этих и подобных им инструментов.
Ввиду того, что интерес клиентов не угас (а, по сути, даже вырос в плане объемов и четкости представления данных), технические специалисты сделали то, что они делают всегда: создали новые, более эффективные модели, которые разрушили существовавшую парадигму. Во всех областях – от синтеза до визуализации – и для всех возможных типов данных появились инструменты, которые невероятно упростили процесс использования данных для эффективного анализа. Большинство этих инструментов не требуют навыков программирования или даже какой-либо серьезной подготовки – все процессы управляются методом «указания и щелчка», а большая часть наиболее сложной работы проходит без участия пользователя.
Я экспериментировал с некоторыми из этих платформ, наиболее подходящими для традиционных методов исследования, и далее в этой статье я расскажу вам о нескольких самых любимых, а также изложу свои мысли об их применимости в области маркетинговых исследований. Эту статью ни в коем случае нельзя считать полным перечнем существующих возможностей или даже подробным отчетом по ним, это скорее краткое введение в работу с некоторыми инструментами, о которых вы, возможно, еще не слышали, которое было создано именно для того, чтобы вы могли с ними познакомиться.
Также следует упомянуть, что в данной статье не рассматривались платформы Infotools, Research Reporter и Tableau так как я не пользовался ими лично, хотя и слышал только хорошие отзывы пользователей в их адрес. В частности, Infotools, похоже, стремится расширить существующие границы и сделать процесс анализа и визуализации данных для исследований более легким и эффективным для всех типов проектов в этой области.
Именно эти и названные ниже компании помогают изменить процедуру обнаружения полезных инсайтов, делая процесс анализа данных более доступным для тех из нас (включая меня самого), кто не являются дипломированными специалистами по статистике или анализу данных.
OfficeReports
Программа OfficeReports – это настоящее сокровище. Она помогает решить давнюю проблему многих специалистов по маркетинговым исследованиям, упрощая процесс перевода данных из программ обработки статистических показателей напрямую в основное приложение для подготовки отчетов – Microsoft Office.
Она не изобретает велосипед заново, но значительно совершенствует его. Мы можем сколько угодно горевать по поводу своей зависимости от PowerPoint и Excel, и все же именно они являются стандартным коммерческим программным обеспечением всего мира. Сотрудники Office Reports прекрасно это понимают и потому разработали программу, которая выглядит, ощущается и функционирует, как дополнение к Office, и справляется со всем этим очень и очень хорошо.
OfficeReports позволяет, ни больше ни меньше, превратить Microsoft Office в полноценное приложение для проведения полного анализа данных и подготовки отчета по ним для исследований. OfficeReports добавляет кнопку «Меню OfficeReports» на панель PowerPoint и Word. Через меню OfficeReports вы можете вставить массив данных в документ или презентацию и затем с легкостью работать с этими данными, создавать таблицы и графики. И все это прямо в Microsoft Office.
Посмотрите этот краткий ознакомительный видеоролик:
youtube.com/embed/2wBR-zeK_gk» frameborder=»0″ allowfullscreen=»»/>Second Prism
Second Prism входит в группу компаний Survey Analytics. Это облегченная версия базы данных для Mobile Adapter, которая позволяет быстро и безопасно публиковать динамично меняющиеся отчеты на мобильных устройствах. Ее графическое представление отличается четкостью и интуитивной понятностью, а вся система в целом разработана для предоставления возможности поделиться полученной информацией с другими членами рабочей команды или третьими лицами в социальных сервисах. Если обеспечение доступа к интерактивным диаграммам и графикам с мобильных устройств является приоритетной задачей, Second Prism – это надежная платформа, позволяющая реализовать эту возможность удобным для пользователя способом.
Посмотрите видеоролик с кратким обзором продукта, приведенный ниже.
Databoard
Databoard Databoard – новинка мира удобных для использования инструментов работы с данными от Google.
Это простое, интуитивно понятное и бесплатное приложение, которое служит наглядной иллюстрацией новой парадигмы открытых данных. На Gigaom несколько недель назад появился обзор, посвященный этой программе, и вот что в нем сказано:
Новая программа от Google Databoard так хороша не из-за статистических данных, полученных компанией в рамках различных исследований в индустрии мобильных устройств, а скорее потому, что она бесплатна, симпатична и с ней легко начать работать. Она, конечно, не сможет в обозримом будущем заменить собой целые аналитические или исследовательские компании, однако если бы я сам занимался бизнесом, в котором за отчеты по маркетинговым исследованиям выставляют счета на сотни тысяч долларов, то я бы не стал относиться к Databoard чересчур легкомысленно.
В двух словах новый сервис можно описать так: сотрудники Google провели множество исследований, посвященных тому, как люди пользуются мобильными устройствами, и теперь создали сервис, с помощью которого вы легко можете получить доступ к основным резутатам этих исследований, а затем поделиться ими с другими людьми или же преобразовать их в инфографику.
Вы также можете просто скачать отчеты по этим исследованиям целиком. Это невероятно простая и, теоретически, невероятно полезная программа.
Сейчас я пытаюсь понять, какими могут быть следующие шаги компании по развитию Databoard. Если они будут включать в себя предоставление пользователям возможности загружать собственные массивы данных или привязывать их к данным потребительских исследований Google, тогда я, пожалуй, соглашусь с Gigaom в том, что это – первый звоночек для всей отрасли маркетинговых исследований. В данный момент это превосходный ресурс, позволяющий изучить вторичные данные и создать на их основе некоторую базовую инфорграфику, а, кроме того, это вполне понятный указатель возможных будущих перемен.
DataMarket
DataMarket – это гибридное решение, выполняющее сразу несколько функций:
- Это портал открытых данных, предоставляющий возможность просмотра и анализа тысяч публично доступных массивов данных. Необычен он тем, что вы можете самостоятельно отбирать переменные из множества отдельных массивов и комбинировать их или же создавать перекрестные сводки данных. Хотите установить взаимосвязь между уровнем безработицы в Ирландии и индексом Доу-Джонса в любой определенный день и проанализировать его с точки зрения стандартных демографических показателей? Data Market позволит вам реализовать это на практике.
- Вы можете официально оформить платформу как собственный концентратор информации. Загрузите свои данные и предоставьте желающим возможность просматривать и анализировать их. И, опять-таки, здесь реализована возможность получения мгновенного доступа к множеству переменных из различных массивов данных и проведения довольно сложного анализа – и все это делается по одному щелчку мыши.
- Систематизируйте и находите нужные вам данные. Поисковый сервис программы Datamarket обладает превосходной функциональностью и позволяет систематизировать данные множеством различных способов в соответствии с вашими потребностями. Это очень гибкая система классификации, которая создает вашу библиотеку прямо в процессе работы с данными.
Необычен он тем, что вы можете самостоятельно отбирать переменные из множества отдельных массивов и комбинировать их или же создавать перекрестные сводки данных. Хотите установить взаимосвязь между уровнем безработицы в Ирландии и индексом Доу-Джонса в любой определенный день и проанализировать его с точки зрения стандартных демографических показателей? Data Market позволит вам реализовать это на практике.
Это очень гибкая система классификации, которая создает вашу библиотеку прямо в процессе работы с данными.Вот ознакомительный видеоролик программы.
Q Research Software
Я являюсь поклонником Q Research Software вот уже несколько лет. Эта компания стала нашим партнером по обработке и доставке данных на нескольких последних этапах работы по проекту исследований GRIT благодаря надежности своей платформы. В отличие от других упомянутых решений, это полноценная альтернатива SPSS, SAS и другим системам. Разработанная австралийской фирмой Numbers, Inc. программа Q предлагает надежный и простой для понимания интерфейс, который отвечает требованиям как новичков, так и продвинутых пользователей, включая в себя такие функции как анализ выбора, многовариантный анализ, прогнозное моделирование и интерактивная панель инструментов для создания диаграмм и работы с данными, позволяющая визуализировать полученные результаты и подготавливать по ним соответствующие отчеты.
Одной из ее характеристик, которая мне очень нравится, является возможность отбирать и комбинировать переменные из любого массива данных, загруженного мной для проведения дополнительного анализа. Также впечатляет функция, позволяющая с легкостью соединить или перекодировать данные прямо в процессе работы. Меня удивляет тот факт, что компания IBM или какой-либо из ее конкурентов до сих пор не выкупили Q – это по-настоящему хорошо проработанная аналитическая система, и я подозреваю, что в самое ближайшее время найдется кто-то, кто приобретет ее, чтобы вывести на следующий уровень.
Следующий видеоролик поможет вам получить представление об этом удивительном инструменте:
Statwing
Statwing – одна из компаний, которые были приглашены в качестве участников конкурса Insight Innovation Challenge, прошедшего в IIeX Philadelphia в июне. Еще до презентации своего проекта она показалась интересной многим участникам, а уже после нее этот интерес возрастал в геометрической прогрессии.
И нетрудно понять, почему. По их собственным словам, предложенная ими программа позволяет: Проанализировать статистические взаимосвязи без специализированных знаний. Визуализировать имеющиеся данные одним щелчком мыши. Благодаря Statwing процесс работы с данными становится интуитивно понятным и прекрасным.
И именно это она обеспечивает. У нее невероятно простой пользовательский интерфейс, за которым скрыты очень сложные рабочие модели. Она подбирает подходящие статистические тесты автоматически, с учетом выбросов или других проблем имеющихся массивов данных. Эта программа представляет результаты работы четко, в соответствующем визуальном оформлении и интерактивном формате. Неудивительно, что на компанию обратили самое пристальное внимание представители технической отрасли и бизнес-аналитики – она действительно помогает даже начинающим пользователям проводить сложные виды анализа и создавать эффектные визуализации.
И, наконец, давайте взглянем на Dapresy.
Dapresy широко используется многими фирмами, занимающимися маркетинговыми исследованиями, благодаря имеющемуся инструментарию и функциям подготовки отчетов (с чем она очень хорошо справляется), но от прочих ее отличает возможность интеграции механизма создания инфографики и дизайнерской студии, что помогает пользователям быстро и без лишних затрат создать собственную графическую библиотеку. Вот чуть более подробное описание с официального сайта проекта:
Dapresy Pro создает веб-порталы для загрузки динамичных онлайн-презентаций и отчетов, своевременно предоставляя четкие, применимые на практике результаты анализа данных, полученных в ходе исследований, и другой коммерческой информации, поступившей с рынков, от пользователей и потребителей.
Помимо возможности создания превосходных панелей инструментов для работы с инфографикой, система предлагает полностью интегрированные модули для обработки, статистического учета и анализа данных, построения таблиц с перекрестными ссылками, а также составления диаграмм и автоматического обновления данных.
Можно найти множество примеров результатов работы системы в разделе Ideabox, и как пользователь я могу сказать, что создавать похожие высококачественные визуализации и интерактивные панели довольно легко. Все это произвело на меня столь сильное впечатление, что я планирую начать использовать некоторые возможности Dapresy в GRIT уже на следующем этапе работы.
Это лишь несколько из недавно вышедших программ, которые я изучил лично. В действительности их намного больше, особенно если углубиться в обширную зону бизнес-аналитики и больших данных. Такие инструменты как DataHero, Wolfram Alpha, BigML, LavaStorm и ManyEyes все чаще вытесняют традиционные статистические программы, используемые исследователями. Конечно, некоторые из них далеки от простоты во всех смыслах этого слова, однако многие были разработаны с тем, чтобы серьезно облегчить задачу анализа данных, полученных из множества различных источников. Эпоха, в которую статистики и аналитики были узкоспециализированными экспертами, стремительно подходит к концу, так как эти инструменты позволяют любому желающему с легкостью выполнять ту же работу.
И все же навыки профессионалов по работе с данными останутся востребованными, хотя уже, скорее, в сфере развития информационных технологий, чем в аналитике, так как в игру вступает все больше и больше инструментов, позволяющих автоматизировать этот процесс для любого пользователя.
И чтобы сделать эту статью действительно полезной для вас, я хочу познакомить вас с восхитительной интерактивной таблицей, созданной в Computerworld, в которой представлены разнообразные совершенно бесплатные инструменты: Инструменты визуализации и анализа данных. Для удобства я скопировал саму таблицу – она приведена ниже – убрав из нее интерактивные элементы.
| Инструмент | Категория | Многоцелевая визуализация | Построение схем | Платформа | Уровень квалификации | Хранение или обработка данных |
Возможность публикации в Интернете |
| Data Wrangler | Очистка данных | Нет | Нет | Браузер | 2 | Внешний сервер | Нет |
| OpenRefine (formerly Google Refine) | Очистка данных | Нет | Нет | Браузер | 2 | Локально | Нет |
| R Project | Статистический анализ | Да | С плагином | Linux, Mac OS X, Unix, Windows XP или выше | 4 | Локально | Нет |
| Google Fusion Tables | Визуализация данных | Да | Да | Браузер | 1 | Внешний сервер | Да |
| Impure | Визуализация данных | Да | Нет | Браузер | 3 | Различные варианты | Да |
| Many Eyes |
Визуализация данных |
Да | Органичено | Браузер | 1 | Общедоступный внешний сервер | Да |
| Tableau Public | Визуализация данных | Да | Да | Windows | 3 | Общедоступный внешний сервер | Да |
| VIDI |
Визуализация данных |
Да | Да | Браузер | 1 | Внешний сервер | Да |
| Zoho Reports | Визуализация данных | Да |
Нет |
Браузер | 2 | Внешний сервер | Да |
| Choosel | Интегрированная среда | Да | Да |
Chrome, Firefox, Safari |
4 | Локальный или внешний сервер | Нет |
| Exhibit | Библиотека | Да | Да | Редактор кода и браузер | 4 | Локальный или внешний сервер | Да |
| Google Chart Tools | Библиотека и визуализация | Да | Да | Редактор кода и браузер | 2 | Локальный или внешний сервер | Да |
| JavaScript InfoVis Toolkit | Библиотека | Да | Нет | Редактор кода и браузер | 4 | Локальный или внешний сервер | Да |
| D3 | Библиотека | Да | Да | Редактор кода и браузер | 4 | Локальный или внешний сервер | Да |
| Quantum GIS (QGIS) | ГИС | Нет | Да | Linux, Unix, Mac OS X, Windows | 4 | Локально | С плагином |
| OpenHeatMap | ГИС | Нет | Да | Браузер | 1 | Внешний сервер | Да |
| OpenLayers | ГИС | Нет | Да | Редактор кода и браузер | 4 | Локальный или внешний сервер | Да |
| OpenStreetMap | ГИС | Нет | Да | Браузер | 3 | Локальный или внешний сервер | Да |
| TimeFlow |
Анализ временных рядов |
Нет | Нет | Компьютер с Java | 1 |
Локально |
Нет |
| IBM Word-Cloud Generator | Облака слов | Нет | Нет |
Компьютер с Java |
2 | Локально | В Виде изображения |
| Gephi | Сетевой анализ | Нет | Нет | Компьютер с Java | 4 | Локально | В Виде изображения |
| NodeXL | Сетевой анализ | Нет | Нет | Excel 2007 and 2010 on Windows | 4 | Локально |
В Виде изображения |
| CSVKit | Анализ CSV-файлов | Нет | Нет | Linux, Mac OS X or Linux with Python installed | 3 | Локально | Нет |
| DataTables | Создание таблиц с возможностью сортировки и поиска | Нет | Нет | Редактор кода и браузер | 3 | Локальный или внешний сервер | Да |
| FreeDive | Создание таблиц с возможностью сортировки и поиска | Нет | Нет | Браузер | 2 | Внешний сервер | Да |
|
Highcharts* |
Библиотека | Да | Нет | Редактор кода и браузер | 3 | Локальный или внешний сервер | Да |
Mr. Data Converter
|
Преобразование данных | Нет | Нет | Браузер | 1 | Локальный или внешний сервер | Нет |
| Panda Project | Создание таблиц с возможностью поиска | Нет | Нет | Browser с Amazon EC2 или Ubuntu Linux | 2 | Локальный или внешний сервер | Нет |
|
PowerPivot** |
Анализ и построение схем | Да | Нет | Excel 2010/2013 | 3 | Локально | Нет |
| Weave | Визуализация данных | Да | Да | Браузеры с Flash | 4 | Локальный или внешний сервер | Да |
| Statwing | Визуализация данных | Да | Нет | Браузер | 1 | Внешний сервер | Нет |
Infogr. am
|
Визуализация данных | Да | Ограничено | Браузер | 1 |
Внешний сервер |
Да |
| Datawrapper | Визуализация данных | Да | Нет | Браузер | 1 | Локальный или внешний сервер | Да |
|
Cascading Tree Sheets |
Библиотека | Да | Да | Браузер | 1 | Локальный или внешний сервер | Да |
| Dataset | Библиотека | Нет | Нет | Браузер | 4 | Локальный или внешний сервер | Да |
|
Leaflet |
Библиотека | Нет | Да | Браузер | 4 | Локальный или внешний сервер | Да |
| Searchable Fusion Table Map Template | Библиотека | Нет | Да | Браузер | 3 | Локальный или внешний сервер | Да |
| Tabletop | Библиотека | Нет | Нет | Браузер | 3 | Локальный или внешний сервер | Да |
|
Data Explorer** |
Преобразование данных | Нет | Нет | Excel 2010/2013 | 2 | Локально | Нет |
|
eSpatial |
ГИС/картографирование | Нет | Да | Браузер | 2 | Внешние ресурсы | Да |
|
Jolicharts |
Визуализация данных | Да | Да | Браузер | 1 |
Внешний сервер |
Да |
| Silk | Визуализация данных | Да | Да | Браузер | 1 | Внешний сервер | Да |
| Chartbuilder | Визуализация данных | Да | Нет | Браузер | 1 | Локально | Да |
|
MicroStrategy Analytics Desktop |
Приложение для ПК | Да | Нет | Windows | 3 | Локально | Да |
|
Plotly |
Визуализация данных | Да | Нет | Браузер | 1 | Внешний сервер | Да |
Vida. io
|
Визуализация данных | Да | Да | Браузер | 1 | Внешний сервер | Да |
*Программа Highcharts бесплатна для некоммерческого использования, а также распространяется по цене $80 в большинстве случаев лицензирования для использования на одном сайте.
**В то время как встраиваемые программы бесплатны, пакет Excel (который необходим для их работы) таковым не является.
Надеюсь, вы протестируете хотя бы некоторые из представленных в этом списке программ лично. Существует гораздо больше доступных специалистам по маркетинговым исследованиям инструментов, чем SPSS, WinCross, Excel и PowerPoint, и многими из них легче пользоваться. Изучите их возможности и найдите решения, которые могут помочь вам сделать процесс анализа и визуализации данных дешевле, проще и эффективнее.
05: Местоположение – это важно
ArcGIS
Войти
Пространственный анализ позволяет решать сложные задачи и приводит к лучшему пониманию того, что и где происходит в этом мире. Он выходит за пределы только картографии, позволяя изучать характеристики различных местоположений и существующие взаимосвязи. Пространственный анализ добавляет новые возможности для принятия.
Географический анализ
Если взглянуть на карту преступлений в городе, можно ли понять, в каких областях самый высокий уровень преступности? Или, изучая другие типы информации, например, о демографии, о местоположениях школ или парков, можно ли определить наилучшее место, где купить новый дом? Всякий раз при взгляде на карту мы, на самом деле, начинаем превращать карту в информацию, анализируя ее содержание: ища закономерности в распределении, определяя тренды или делая выводы. Такой процесс называется «пространственным анализом», это наше естественное восприятие рассматриваемой карты.
Пространственный анализ является самым интригующим и замечательным аспектом ГИС. С его помощью можно сочетать информацию из различных независимых источников и извлекать качественно новую информацию (результаты), применяя сложные комбинации пространственных операций. Обширная коллекция инструментов пространственного анализа помогает найти ответы на сложные вопросы, связанные с организацией пространства. При помощи статистического анализа можно понять, являются ли наблюдаемые закономерности значащими. Можно проанализировать различные слои и рассчитать пригодность места для определенного типа человеческой деятельности. А применяя анализ изображений, можно выявить изменения, произошедшие со временем. Эти и многие другие инструменты, являющиеся частью ArcGIS, позволяют рассматривать критически важные вопросы и решения, не предусматриваемые простым визуальным анализом. Ниже приведены несколько базовых методик пространственного анализа и примеры их использования на практике.
Определение отношений
В этом 3D анализе горячих точек за 20 лет исследований ураганов на территории США вертикальная ось z используется для отображения времени, т.
е., при повороте вправо в 3D-вьюере, отображаются две декады с изменениями активности ураганов.
Изучение и описание местоположений и событий
Используя данные, полученные National Drought Mitigation Center от различных агентств, эта карта представляет засухи различной степени в Техасе с 2011 по 2016.
Определение и количественная оценка закономерностей
Этот анализ трендов пространства-времени по ДТП во Флориде учитывает время дня и дорожные условия, что позволяет определить новые горячие точки.
Прогнозирование
Статистический анализ может выявить закономерности в событиях, которые кажутся случайными и не связанными друг с другом, например, преступления в Сан-Франциско.
Поиск наилучших местоположений и путей
ГИС-анализ используется для изучения эффективности обслуживания жителей Атланты общественным транспортом.
Любой, кто ездит на работу, понимает, что время дня имеет большое значение. Вы можете использовать эту карту-историю для изучения уровня обслуживания в различные интервалы времени.
Как применяется пространственный анализ?
Задаем вопросы, получаем ответы
Пространственный анализ применяется во всем мире для получения новой информации и принятия обоснованных решений. Организации, использующие в своей работе пространственный анализ, представляют широкий спектр человеческой деятельности – это государственное и местное управление, национальные агентства, разнообразный бизнес, инженерно-технические компании, колледжи и университеты, НПО – список можно продолжать. Вот несколько примеров.
Изучение преступности
Модель пространственного взаимодействия определяет горячие точки преступности в Чикаго.
Анализ засухи
В этом временном анализе развития засух в 2010–2015 годах в Техасе применяются методы как растрового, так и векторного анализа.
Проект оказался успешным благодаря привлечению внимания к окончательному информационному продукту: карте-истории.
Природная инфраструктура
Инициатива Esri по изучению природной инфраструктуры позволила запустить разработку данных по критически важным участкам размером в 100 акров, называемым “центрами нетронутой природы” по континентальной территории США. Это позволило обеспечить свободный доступ к данным, которые могут использоваться как источник для планирования землепользования и создания информационных продуктов, которые позволят широкой публике понять важность сохранения оставшихся уголков нетронутой природы.
Планирование землепользования
GeoPlanner for ArcGIS — это приложение для планирования, используемое для оценки различных вариантов землепользования в местном и региональном масштабах. На этом рисунке показан сценарий, когда предлагаемые к охране области (светло-зеленый) находятся в районах с высокой степенью роста численности населения.
Автоматическая интерпретация данных
GeoDescriber анализирует слои рельефа в Living Atlas of the World для создания краткого описания характеристик наиболее важных элементов ландшафта.
Визуализация
Что может показать карта?
Очень часто, создавая карту вы, на самом деле, выполняете анализ. Это происходит потому, что задумывая карту, вы ставите перед собой определенную цель. У вас есть вопрос, на который вы хотите получить ответ при помощи карты. Например, где болезнь повредила деревья? Какие населенные пункты находятся на пути распространения пожара? Или где находятся области с высоким уровнем преступности? К тому же, при создании карты, как и при выполнении анализа, вы принимаете решение о том, какую информацию включить на карту, и как ее представить. Эффективная визуализация очень важна для донесения до пользователя результатов работы и сообщений в привлекательном и понятном виде.
Визуальный анализ и анализ видимости
На отображаемой в 3D-пространстве поверхности можно идентифицировать значение фона, на котором драпируются данные, и анализировать их. На этой сцене показано изображение водосборного бассейна и реки, наложенное на цифровую модель рельефа.
Визуализация подверженности солнечной радиации
Инструменты солнечной радиации в ArcGIS позволяют наносить на карту и анализировать потенциальные точки для генерации электроэнергии с помощью солнечных панелей. (Здесь показан Нейпервилл, Иллинойс.)
Оценка состояния урожая
С помощью мультиспектральных изображений вы сформируете новый взгляд на состояние и качество сельскохозяйственных посевов. С использованием индекса NDVI показано состояние посадок картофеля и рапса в Саскачеване, Канада.
Вычисление видимости
Эта интересная карта-история, используя ГИС-анализ видимости, рассказывает о судьбоносной битве при Геттисберге, произошедшей во время Гражданской войны в США.
В момент, когда генерал Роберт Ли (его местоположение отмечено красным глазом) собирался вступить в бой с войсками Союза, он мог видеть только войска противника, расположенные в окрашенных светлым цветом территориях, а области серого цвета, в которых располагалась большая часть войск Союза, в это время не были видны. Историки, используя свои заметки, карты битвы и обычный слой рельефа, смогли раскрыть тайну, почему же Ли вступил в битву, в которой у него изначально практически не было шансов.
Пространственный анализ и пространственные данные
Большинство данных и измерений можно увязать с местоположениями, и поэтому их можно разместить на карте. При использовании пространственных данных вы знаете и том, что они собой представляют, и о том, где они находятся. Реальный мир может быть представлен дискретными данными, хранящими их точное географическое положение (они называются «векторными данными»), или непрерывными данными, изображаемыми как регулярная сетка (они называются «растровыми данными»).
Естественно, основные свойства анализируемых явлений влияют на выбираемый вид их наилучшего представления. Окружающая природная среда (рельеф, температура, осадки) часто отображается при помощи растровых сеток, тогда как антропогенная среда (дороги, строения) и административные данные (округа, избирательные участки) чаще представляются в виде векторных данных. Кроме того, к данным можно присоединить информацию, описывающую каждое местоположение, она именуется «атрибутами».
В ГИС каждый набор данных управляется как слой, его можно графически скомбинировать при помощи аналитических операторов (анализ наложения). ГИС дает возможность работать со всеми этими слоями в целях изучения вопросов и поиска ответа на них, путем комбинирования слоев при помощи операторов и отображения.
Кроме информации о местоположении и атрибутах, пространственные данные обязательно содержат геометрические и топологические свойства. К геометрическим свойствам относятся положение и измерения, такие как длина, направление, площадь и объем.
Топологические свойства представляют пространственные отношения, такие как связность, смежность и совпадение. Используя эти пространственные свойства, можно задать еще больше вопросов разного типа и получить новую аналитическую оценку данных.
Структура анализа наложения
ГИС-анализ может использоваться для ответов на такие вопросы, как: Где наилучшее место для жилищного строительства? Совокупность внешне не связанных факторов — растительный покров, относительные уклоны, расстояние до имеющихся дорог и рек и состав почв — все это можно смоделировать в виде слоев, затем проанализировать вместе, используя взвешенное наложение, технику, ранее применяемую ландшафтным архитектором Айаном Макаргом.
Как выполняется пространственный анализ
Реальная сила ГИС — это возможность проведения анализа. Пространственный анализ — это процесс, в котором проблема моделируется географически, результаты рассчитываются компьютером, затем вы изучаете и исследуете их. Этот тип анализа очень эффективен для оценки географической пригодности местоположений для определенных целей, оценки и прогнозирования прибыли, интерпретации и понимания изменений, определение важных закономерностей, скрытых в данных и т.д.
Основная идея состоит в том, что вы можете начать применять пространственный анализ сразу же, даже если вы новичок в ГИС. Главная цель – научиться решать проблемы пространственно. Несколько фундаментальных рабочих процессов пространственного анализа: изучение пространственных данных, моделирование с помощью инструментов ГИС и решение пространственных проблем.
Изучение пространственных данных
Изучение пространственных данных включает взаимодействие с наборами данных и карт, связанных с решением определенного вопроса, что затем дает вам возможность визуализировать и изучать географические данные и результаты анализа, в которых содержится ответ на вопрос.
Это позволяет вам получить новые знания и глубже разобраться в своих данных. Изучение пространственных данных включает работу с интерактивными картами и связанными таблицами, диаграммами, графиками и мультимедиа. Это позволяет интегрировать географический взгляд и статистические данные из атрибутов. Это многократный процесс интерактивного изучения и визуализации карт и данных.
Умная картография — один из ключевых способов изучения данных, которое проводится в ArcGIS. Это интересный процесс, который позволяет вам взаимодействовать с данными в контексте символики карт. Умные карты встраиваются в процессы обработки данных и дают преимущества продвинутой визуализации и эффективные способы просмотра и взаимодействия с информацией, которые позволяют увидеть различные результаты, в частности, распределение данных.
Умная картография позволяет выбрать несколько атрибутов в данных и показать закономерности по каждому атрибуту на одной и той же карте, используя как размер, так и цвет символов для демонстрации различий (картография с двумя переменными).
Это очень полезно для эффективного анализа данных и позволяет вам рассказывать истории используя одну карту вместо нескольких.Комбинация интерактивных графиков и диаграмм с ГИС-картами
Визуализация при помощи таблиц, графиков и диаграмм позволяет расширить обычные стандарты изучения данных, добавляя новые возможности интерпретации результатов анализа. Обычно вы начинаете с общего обзора исходных, необработанных данных, просматривая записи в таблице. Затем, возможно, вы решите нанести (геокодировать) точки на карте, используя различные символы для визуализации, и начнете строить диаграммы разных типов (столбчатая, линейчатая, диаграмма рассеивания и т.д.) для суммирования данных в разных вариантах (по району, по типу, или по дате).
Далее вы оцените временные тренды в данных, используя линейные графики со шкалой времени. Информационный дизайн используется для комбинации различных вариантов визуализаций данных для эффективной интерпретации результатов анализа.
Используйте эти возможности для комбинации четких, понятных элементов, таких как карты, диаграммы и текст в компоновке, которую вы представляете и публикуете.
Insights
Изучение и анализ карт и данных в реальном времени
Insights for ArcGIS® — это аналитическая среда на базе браузера, которая позволяет в интерактивном режиме изучать и анализировать данные, поступающие из различных источников. Insights позволяет быстро и глубоко разобраться в проблеме с помощью насыщенной, интерактивной пользовательской среды .
Insights for ArcGIS может интегрировать различные источники данных для анализа.
Он интегрирует анализ ГИС-данных, данных из корпоративных хранилищ, больших данных, потоковых данных в реальном времени, электронных таблиц и многих других. Insights for ArcGIS также использует систему данных Esri, включая Living Atlas of the World, что позволяет использовать в анализе самую разнообразную информацию.
Рабочий процесс Insights
###1. Начало работы
Создание рабочей книги Insights, визуализация данных и изучение.
2. Добавление и управление данными
Добавьте данные из разных источников и расширьте данные с помощью полей местоположений, присоединения атрибутов и вычисления полей.
3. Картографирование и визуализация данных
Умные настройки по умолчанию позволяют создавать и работать со впечатляющими визуализациями.
4. Поиск ответов с помощью пространственной аналитики
Обновите карты, вычислите буферы, используйте пространственную фильтрацию и агрегирование данных в любом местоположении и многое другое.
Видео-демонстрация: Использование Insights for ArcGIS для глобального анализа террористических действий
Десять вопросов и ответов: Insights for ArcGIS
Моделирование
Использование языка пространственного анализа
Пространственный анализ – это процесс географического моделирования проблемы, с получением результатов путем компьютерной обработки, и дальнейшим проверкой и интерпретацией этих результатов. Создаваемая пространственная модель основана на наборе инструментов, которые позволяют получать новые результаты при обработке данных.
Элементы данных и инструменты
Каждый инструмент геообработки выполняет небольшую, но необходимую операцию с географическими данными, например, добавление поля к таблице, создание буферных зон вокруг объектов, вычисление пути наименьшей стоимости между несколькими точками или вычисление взвешенного наложения для соединения нескольких слоев в один итоговый.
ArcGIS содержит сотни аналитических инструментов для выполнения практически всех типов аналитических операций с использованием любого типа геопространственной информации. Например, посмотрите на набор операторов, входящих в наборы инструментов геообработки, которые поставляются с ArcGIS Pro. ArcGIS Pro также содержит ModelBuilder, приложение визуального программирования, используемого для создания, редактирования и управления моделями геообработки.
Вот пример пространственной модели, созданной в ModelBuilder, которая позволяет изучать возможные взаимосвязи между случаями астмы у детей и качеством воздуха при интенсивном дорожном движении. Пространственный анализ поддерживает автоматизацию задач с помощью богатого набора инструментов, которые могут комбинироваться в последовательный ряд операций с использованием моделей и скриптов.
Через пространственное моделирование можно создавать последовательность инструментов, передавая выходные данные одного инструмента на вход другого.
Практический пример: Puma concolor
Моделирование местообитания пум в Южной Калифорнии
Городское поселение Большого Лос-Анджелеса занимает территорию 4850 кв. миль (12561 кв. км) и является вторым по размером городским поселением в США. В регион входит несколько естественных природных зон, а в окружающих его горах живут горные львы (пумы), самые крупные хищники в этой области Южной Калифорнии. Наша задача — гарантировать им возможность выживания. Соединив оставшиеся нетронутые природные зоны друг с другом, мы позволим, теоретически, животным свободно перемещаться между ними.
В этой работе анализируются способы соединения популяций пум из нескольких районов с другими, географически отдаленными областями. Вы определите возможные коридоры для животных, в которых ученые и власти могут создать физические соединения между местообитаниями пум в горах Санта-Сюзанна, Сан-Габриэль и в национальном парке Лос-Падрес. Весь рабочий процесс описан в разделе Уроки Learn ArcGIS ниже.
Модель Suitability/Corridor
Решение пространственных задач
Концепция рабочей среды
Многие проблемы или сценарии можно решить с помощью подхода разрешения пространственных проблем, используя ArcGIS. Выполнив пять шагов данного подхода, можно создать удобную аналитическую модель и использовать ее в части изучения пространственных данных для решения проблем и ответов на вопросы, таких как:
###1. Постановка вопроса и исследование
Задайте цели своего анализа. Начните с того, что для лучшего понимания проблемы надо точно сформулировать вопрос. Правильный вопрос – это уже ключ к получению значимых результатов.
2. Моделирование и вычисление
Используйте геообработку для моделирования и вычисления результатов, относящихся к требующему решения вопросу. Определите набор инструментов анализа для преобразования своих данных и получения новых сведений. В большинстве случаев создается модель сценария с несколькими инструментами, затем модель применяется для вычислений и получения результатов, которые помогают рассмотреть данный вопрос.
3. Проверка результатов и интерпретация
Используйте рабочие процессы изучения пространственных данных для исследования и интерпретации полученных результатов с помощью интерактивных карт, отчетов, графиков, диаграмм и информационных окон. Найдите объяснения для полученных закономерностей, которые позволят описать смысл результатов. Глубокие исследования позволяют привнести собственные представления и интерпретации полученных результатов.
4. Принятие решения
После изучения и интерпретации результатов анализа, примите решение и напишите заключение к результатам анализа. Оцените, настолько адекватно полученные результаты отвечают на поставленный вопрос. Нередко при этом появляются новые вопросы, требующие решения. Это вызывает необходимость дальнейшего анализа.
###5. Публикация результатов
Определите аудиторию, которой ваши исследования будут полезны и оцените, на кого они могут повлиять. Используйте карт, всплывающие окна, графики и диаграммы для наиболее эффективной передачи необходимой информации. Опубликуйте результаты посредством веб-карт и приложений с геообогащением, дающих более глубокие объяснения и допускающих дальнейшие исследования. Вы можете распространять полученные результаты с помощью карт-историй – это эффективный способ поделиться результатами своих исследования.
Слово профессионалу: Линда Биль
Решение непростых задач превращает сложные данные в понятные
География играет решающую роль в области анализа здравоохранения. В основном, она присутствует в контексте отображения мест, где существуют определенные риски для здоровья. Негативные факторы окружающей среды, различные риски, восприимчивость и результаты лечения всегда варьируются в пространстве. Доступность медицинской помощи характеризуется как со стороны физической географии, так и со стороны экономической географии. Более того, в зависимости от местоположения различаются управление и политика. И ресурсы тоже распределены по географическому принципу. Здоровье важно для всех, а для анализа здравоохранения необходимы профессиональные знания в таких науках, как эпидемиология, статистика и география. В пространственную эпидемиологию входят множество дисциплин, и хотя для выполнения анализа необходимы сложные технологии, его результаты должны быть доступны любому.
В процессе разработки Атласа здоровья и окружающей среды для Англии и Уэльса пришлось столкнуться со всеми этими трудностями. Атлас разрабатывался и целью предоставить широкой публике, исследователям и любому, кто работает в сфере здравоохранения, ресурсы с набором мультимасштабных интерактивных веб-карт, иллюстрирующих географическое распределение рисков заболеваний и факторов окружающей среды в масштабе района.
За последние десятилетия мониторинг окружающей среды и наблюдение за состоянием здоровья значительно продвинулись, но чрезвычайные ситуации продолжают приводить к экономическим и социальным убыткам и, к сожалению, к человеческим жертвам. По мере того, как все в мире становится все более взаимосвязанным в социальном и экономическом плане, понятия окружающей среды и здоровья становятся все более неразделимы, чем когда бы то ни было. Например, после взрывов вулканов и ядерных аварий или в результате вспышек заболеваний, например, птичьего гриппа и Эболы, последствия воздействия неблагоприятных факторов слишком часто влияют именно на наиболее уязвимые слои населения.
ГИС предлагает технологию изучения, анализа и моделирования данных из нескольких источников и управления ими. Вместе с картографированием пространственного анализа факторов риска и прогнозированием, разработанным для оценки рисков, для оценки стратегии реагирования можно применять модели, а для иллюстрирования превентивной стратегии, предупреждения об опасности и согласования действий можно использовать карты.
По мере развития технологий, наука, данные и инструменты для тестирования гипотез все глубже проникают в сферу здравоохранения. Мы живем в то время, когда уже не нужно больше ждать усовершенствования технологий и данных для многих видов анализа. Наоборот, мы должны сами решать непростые задачи, чтобы совершенствовать изучение и охрану здоровья при помощи анализа.
Линда Биль является геоаналитиком и экспертом в пространственной эпидемиологии – изучении болезней и их географической изменчивости. Она участвует в работе отдела анализа и программного обеспечения геообработки ArcGIS в Esri, а также, в качестве научного сотрудника по ГИС и здравоохранению в Королевском колледже Лондона, руководит публикацией Атласа здоровья и окружающей среды для Англии и Уэльса (Oxford University Press, 2014).Быстрый старт
Инструменты пространственного анализа ArcGIS можно применять как в онлайн-среде, так и в локальных условиях.
ArcGIS Online
Аналитические возможности ArcGIS Online доступны через кнопку Анализ во вьюере карт:
Кредиты: для некоторых инструментов анализа ArcGIS требуются кредиты. Ваша студенческая учетная запись Learn ArcGIS включает 200 кредитов.Insights for ArcGIS
На момент написания этой статьи, для Insights for ArcGIS требуется ArcGIS® Enterprise. В будущем возможно его появление в ArcGIS Online.
ArcGIS Pro
ArcGIS Pro является главным приложением пространственного анализа Esri. Он содержит сотни инструментов пространственного анализа в наборах инструментов геообработки. Участие в программе Learn ArcGIS Student позволяет в полной мере использовать эту систему для некоммерческих целей, когда вы можете изучить пространственный анализ на практике. Загрузите ПО; ваша лицензия будет активирована организацией Learn ArcGIS.
Spatial Analysis MOOC
Данный массовый открытый онлайн-курс (Massive Open Online Course (MOOC)) о пространственном анализе читается периодически в течение года. В этом курсе вы получаете свободный доступ ко всем аналитическим функциям ArcGIS Online, облачной ГИС-платформе Esri.
Тематические исследования онлайн
Впечатляющий набор тематических исследований с помощью пространственного анализа находится на веб-сайте ArcGIS Analytics.
Уроки Learn ArcGIS
Большие кошки — большие проблемы: когти, автомобили и случайности
Общий обзор
Мегаполис Лос-Анджелеса — один из немногих городов мира, в котором на участках нетронутой природы обитают большие кошки. Но городской ландшафт сильно сегментирован строительством, дорогами и шоссе, что сокращает жизненное пространство пум. Пумы часто гибнут при попытках пересечь шоссе для поиска добычи или пары. Для сохранения популяции пум Лос-Анджелеса, а также для поддержания генетического многообразия и общего благополучия популяции, необходимо найти долговременное решение, которое позволит пумам безопасно перемещаться между изолированными островками их местообитаний.
В этом проекте ваша задача — определить текущее распространение пум и построить пространственную модель для определения коридоров, которые можно создать для соединения между собой отдельных мест обитания.
В этом рабочем процессе подчеркивается важность анализа для формулировки вопросов, ответы на которые дают значимые результаты. В процессе работы вы изучите и интерпретируете результаты анализа, найдете объяснения для полученных закономерностей и изучите их в пространственной и временной перспективе. Особое внимание в этом рабочем процессе уделено использованию данных сообщества и Living Atlas of the World, а также публикации данных и внесению своего вклада в данные сообщества. Здесь также уделяется внимание использованию инфографики и инструментов геообогащения для более глубокого изучения проблемы и перехода к дальнейшим исследованиям.
Основано на знаниях в этих областях
- Конвертация и подготовка данных для анализа
- Создание и внесение данных в базу геоданных
- Добавление данных на карту и присвоение символов
- Построение модели анализа коридоров с помощью ModelBuilder
- Классификация растровых данных и использование взвешенного наложения
- Генерация поверхности стоимости и пути с наименьшей стоимостью
- Предоставление результатов для широкой публики
Что необходимо
- ArcGIS Pro
- Дополнительный модуль ArcGIS® Spatial Analyst
- Предполагаемое время: 1-2 часа
Начать урок
Предыдущая глава
Следующая глава
Great Maps Need Great Data
Living Atlas of the World provides the foundation GIS
Mapping the Third Dimension
A change in perspective
Скачать интерактивный PDF Купить печатное издание Загрузить руководство пользователя в формате PDF Изучить серии книг
Разработка геоинформационных систем.
Услуги — geosat.bizГеоинформационные системы (ГИС) — системы сбора, хранения, обработки, доступа, анализа, интерпретации и графической визуализации пространственных данных. ГИС лежат в основе геоинформационных технологий (ГИС-технологий), т.е. информационных технологий обработки и представления пространственно-распределенной информации.
ГИС-технологии являются мощным инструментом для анализа и наглядного представления различной информации. Применяя современные технологии и методы систем управления базами данных (СУБД), являясь уникальными редакторами растровой и векторной графики и обладая огромным инструментарием для проведения аналитических операций, Геоинформационные системы зарекомендовали себя в качестве эффективного средства решения задач в области картографии, геологии и недропользования, муниципального управления, землеустройства, кадастра, экологии, транспорта, промышленности, сельского и лесного хозяйства.
Читать далее…➳По последним оценкам примерно 87% всей информации, связанной с деятельностью человека, имеет пространственную привязку. Работа системы ЖКХ требует использования информации о расположении обслуживаемых объектов инфраструктуры, прохождении тепло магистралей, систем водоснабжения, линий электропередач и т. д., которая может быть представлена в виде электронной карты. Техническая документация (паспорта объектов, фотографии, протоколы), хотя и не отображается непосредственно на карте, имеет четкую взаимосвязь с объектами карты, обладающими пространственной привязкой. Таким образом, ГИС-технологии находят все большее применение в современном цифровом обществе, являясь незаменимым инструментом для решения многих прикладных, научных и учебных задач.
Настольные ГИС
Настольные ГИС – это приложения для профессиональной работы с пространственной информацией, устанавливаемые на персональных компьютерах.
Настольные ГИС обладают мощными средствами создания и редактирования географической и иной информации, оформления и публикации карт, анализа геоданных, проведения геоинформационного моделирования.
Настольные ГИС позволяют решать сложнейшие задачи анализа данных для различных сфер деятельности:
- анализировать изменение данных и пространственные взаимосвязи;
- моделировать развитие антропогенных и природных процессов и явлений, таких как поводки, загрязнения атмосферы, пожары и др.;
- осуществлять планирование и оптимальное расположение объектов инфраструктуры;
- анализировать связность инженерных сетей;
- вычислять уклоны, точки превышения, экспозиции склонов, зоны видимости на местности.
Главными преимуществами применения настольных ГИС в сравнении с веб- и мобильными решениями являются:
- доступность ГИС-функций в независимости от наличия подключения к ГИС-серверу;
- широкие возможности создания и редактирования пространственных данных, а также анализа и моделирования;
- возможности изменения интерфейса и автоматизации пользовательских задач под нужды пользователей без использования программирования.
Компания GEOSAT выполняет полный цикл работ по созданию настольных ГИС, включая:
- сбор и подготовку исходных данных;
- проектирование ГИС;
- подготовку картографических проектов;
- установку и настройку компонентов ГИС;
- планирование и автоматизацию технологических процессов анализа данных;
- обучение пользователей.
В качестве платформы для создания настольной ГИС может использоваться различное геоинформационное программное обеспечение, соответствующее потребностям заказчика – например, ArcGIS компании Esri или QGIS. Если стандартных возможностей ГИС-платформы недостаточно для решения поставленных задач, то специалисты компании GEOSAT выполняют разработку дополнительных модулей и инструментов.
Веб ГИС
Веб-ГИС — это геоинформационная система в Интернет/Интранет сети, пользователи которой могут просматривать, редактировать и анализировать пространственные данные с помощью обычных веб-браузеров.
В веб-ГИС могут быть реализованы практически любые функции, доступные в настольной ГИС: навигация по карте, редактирование данных, пространственный анализ, поиск, геокодирование и многое другое.
Для работы в веб-ГИС пользователю не требуется специализированное программное обеспечение или квалификация ГИС-специалиста. Достаточно наличия веб-браузера и подключения к сети Интернет.
Основными преимуществами от использования веб-ГИС перед настольными и мобильными ГИС являются:
- Повышение доступности пространственных данных благодаря возможности доступа с персональных компьютеров, ноутбуков, смартфонов и планшетов через веб-браузер;
- Снижение расходов на приобретение настольных ГИС-приложений;
- Централизация хранения, обработки и доступа к данным.
В основе работы веб-ГИС лежат веб-сервисы, обеспечивающие доступ к пространственным данным, их обработку, анализ, поиск и визуализацию. Например, картографические ГИС-сервисы отвечают за отображение карты, выполнение запросов пользователей к объектам на карте; сервисы геообработки — за моделирование и анализ пространственных отношений (построение оптимальных маршрутов для перевозок, прогнозирование распространения природных пожаров, паводков и наводнений анализ закономерностей в возникновении вспышек заболеваний, эпидемий и т. д.).
В качестве платформы для создания веб-ГИС могут использоваться различные серверные ГИС, например, ArcGIS компании Esri или открытое программное обеспечение QGIS. Для разработки веб-интерфейса могут использоваться различные программные технологии, такие как JavaScript, Flex, Silverlight.
Компания GEOSAT выполняет полный цикл работ по созданию веб-ГИС, включая:
- подготовку карт для отображения в веб-ГИС;
- проектирование веб-ГИС;
- разработку ГИС-сервисов, которые будут обеспечивать обработку запросов пользователей;
- разработку веб-интерфейса;
- установку и настройку компонентов веб-ГИС;
- обучение пользователей и администраторов, техническую поддержку.
Мобильные ГИС
Мобильные ГИС — это геоинформационные приложения для мобильных устройств, предназначенные для доступа, обработки, анализа и графической визуализации пространственных данных, позволяющие работать с данными непосредственно на местности.
Мобильные ГИС обладают понятным и интуитивным интерфейсом, адаптированным под устройства с небольшими экранами, и ограниченным набором функций (в сравнении с настольными ГИС).
Тем не менее, перечень решаемых задач достаточно большой:
- навигация по картам;
- ввод и редактирование данных;
- построение маршрутов;
- определение местоположения пользователя на карте;
- запись треков;
- Поиск необходимой информации и т.д.
Мобильные ГИС становятся все более востребованными в связи с широким распространением смартфонов и планшетов. Нередко мобильные ГИС являются частью комплексных ГИС-решений и применяются:
- Сотрудниками учреждений и компаний для сбора, уточнения и использования на местности информации об объектах, ресурсах, проводимых работах и т.д.
Например, бригады экстренного реагирования (коммунальные службы, аварийные бригады, полиция) могут использовать мобильные ГИС для отображения на карте места аварии, построения оптимального маршрута проезда, ввода информации о мерах оперативного реагирования. - Руководством организаций и учреждений для визуализации различной аналитической информации, быстрого и удобного доступа к данным, необходимым для принятия управленческих решений.
Например, руководство дорожной службы может использовать мобильные ГИС для оперативного доступа к информации о текущих дорожных работах, состоянии дорожного полотна¸ финансовых расходах на ремонт, статистики по авариям на дорогах и т.д. - Клиентами компаний для более удобного пользования предоставляемыми услугами.
Например, крупный торгово-развлекательный центр может предложить посетителям бесплатное мобильное приложение, позволяющее сориентироваться в торговом-развлекательном центре, найти нужный отдел, посмотреть всю необходимую информацию о времени работы и актуальных акциях, проложить маршрут к магазину.
Основными преимуществами мобильных ГИС являются:
- возможность работы в без доступа к стационарным компьютерам и сети Интернет;
- возможность синхронизации изменений с централизованной базой данных (при подключении к сети Интернет).
Геоинформационные системы для государственных органов
Продуктивная работа органов государственной власти возможна только при наличии актуальной комплексной межотраслевой информации о территории управления. Решению данной задачи служат геоинформационные системы органов государственной власти (ГИС ОГВ). В зависимости от уровня государственной власти принято выделять республиканские, региональные и муниципальные ГИС, отличающиеся по масштабам территории управления.
Функционал ГИС ОГВ помогает решать разнообразные задачи — от анализа таких глобальных проблем, как перенаселение, загрязнение территории, сокращение лесных угодий, природные катастрофы, пожары, паводки, наводнения, до решения частных задач, таких как поиск дома по его адресу или планирование прокладки инженерных сетей на местности.
Современные задачи развития информационной отрасли требуют создания комплексных геоинформационных и аналитических систем, в которых пространственная информация собирается с использованием мобильных устройств, автоматически отправляется в централизованный сервер, оперативно анализируется и визуализируется в виде аналитических отчетов и карт в браузере, настольном или мобильном приложении конечного пользователя. Применение в таких ГИС правдивой, актуальной и оперативной информации обеспечивает наибольший эффект для принятия верных административных и хозяйственных управленческих решений на всех уровнях — от муниципального до регионального и республиканского.
Региональные ГИС содержат пространственные данные на территорию субъектов Республики Казахстан, областей, крупных природных и промышленных районов, включая природоохранные зоны, районы кризисных ситуаций, бассейны добычи полезных ископаемых и другие территории или морские акватории.
Геоинформационная система позволяет консолидировать, вести систематизацию и отображать на карте актуальные и точные данные из различных информационных систем. Такая информационная система с возможностью разграниченного регламентированного доступа органов государственной власти, а также, при необходимости, открытый источник данных для населения и представителей бизнеса в сети Интернет.
Основной целью создания ГИС для государственных органов является обеспечение актуальной, достоверной и комплексной геопространственной информацией для оперативного всестороннего исследования, оценки и обоснования принимаемых решений.
Корпоративные ГИС
Корпоративные ГИС основаны на общем и согласованном создании, доступе, изменении и управлении пространственными данными внутри компании, а также между филиалами и дочерними предприятиями. Корпоративная ГИС является незаменимым инструментом, позволяющим интегрировать информационные потоки всех информационных систем организации, использующих пространственные данные для решения аналитических задач, прогнозирования и моделирования.
Главное отличие корпоративной ГИС от обычной настольной ГИС — это возможность работы и ведения единой базы геоданных в многопользовательской среде, в различных программных оболочках в интересах компании. Создаваемая база геоданных как правило использует огромное количество информации по различным сферам деятельности компании, данные многолетних наблюдений, статистические сведения и т.д.
Разработка корпоративной ГИС как правило выполняется с учетом принципа масштабируемости: по мере развития в уже существующий рабочий процесс могут вводиться новые функциональные модули, подключение новых пользователей, охват большей территории, новые виды данных или увеличение производительности системы.
Корпоративные ГИС являются оптимальным решением в нескольких случаях:
- требуется решение задачи, в решении которой задействовано несколько ГИС, СУБД;
- работа выполняется в филиалах одного предприятия географически разделенных;
- требуется централизованная стандартизированная среда;
- работа ведется большим числом пользователей единовременно в пределах одного проекта.
ТОО GEOSAT имеет успешный опыт выполнения проектов по созданию корпоративных ГИС различного тематического содержания в отраслях народного хозяйства, регионального и муниципального управления. Сертификат на право продажи программного обеспечения «DIGITAL» Смотреть/Скачать
12 Методы визуализации геопространственных данных на карте
Картографирование или картография — это визуализация геопространственных данных. Это искусство в том смысле, что оно стремится представлять данные в форме, которая может быть легче понята и интерпретирована нетехнической аудиторией. Но это также и наука, чтобы убедиться, что визуальные эффекты точно соответствуют данным, на которых они основаны.
Независимо от того, получаете ли вы данные из SafeGraph или из собственного исследования, гораздо эффективнее, когда они наносятся на карту для более точного описания местоположений, к которым они относятся.
Но карты, как и многое другое, не одинаковы. Основываясь на своих преимуществах и ограничениях, некоторые стили карт лучше представляют определенные типы информации, чем другие. Поэтому, чтобы помочь вам выбрать правильную карту для данных, которые вы хотите проиллюстрировать, мы составили список из 12 распространенных методов визуализации геопространственных данных.
То, как вы представляете полученные геопространственные данные, может повлиять на выводы, которые вы сделаете из них. Поэтому важно выбрать такой стиль отображения, который позволит вам (или вашим клиентам) осмыслить информацию так, как это лучше всего соответствует вашим потребностям.
Чтобы продемонстрировать, вот 12 примеров картографических стратегий с пояснениями относительно их сильных и слабых сторон и лучших вариантов использования.
1. Карта точек
Карта точек — это один из самых простых способов визуализации геопространственных данных. По сути, вы размещаете точку в любом месте на карте, которое соответствует переменной, которую вы пытаетесь измерить (например, здание, например, больница).
Это полезно для отображения закономерностей распределения и плотности вещей, но требует точного сбора или геокодирования данных о местоположении, чтобы можно было точно определить каждое местоположение на карте. Точечный метод трудно использовать с крупномасштабными картами, так как точки могут перекрывать друг друга при определенных уровнях масштабирования.
2. Карта пропорциональных символов
Это разновидность точечной карты. Он использует круг или другую форму для представления данных в определенном месте. Однако в зависимости от размера и/или цвета точки ее можно использовать для одновременного представления нескольких других переменных (например, населения и/или среднего возраста).
Благодаря этому пропорциональные карты символов хорошо передают несколько типов информации одновременно. Однако они по-прежнему могут страдать от той же проблемы, что и точечные карты: попытка втиснуть слишком много точек данных на крупномасштабную карту, особенно в небольших географических областях, может привести к перекрытию.
3. Карта кластеров
(Источник изображения: Esri ArcGIS)
Это пропорциональная карта символов с изюминкой. Он имеет аналогичную концепцию использования точек разных размеров и цветов для одновременного представления нескольких типов данных в одном месте. Однако эти более крупные точки служат заменой для более мелких точек, которые становятся видимыми при увеличении масштаба карты. Это решает основную проблему переполненности точечных карт, но требует специальных инструментов визуализации геопространственных данных, таких как программное обеспечение ГИС.
4. Картограмма
Картограмма — еще один распространенный тип карт. Это делается путем разделения отображаемой области, например, по географическим или политическим границам, а затем заполнения каждого полученного раздела другим цветом или оттенком. Каждый цвет или оттенок представляет собой другую переменную и/или другое значение или диапазон для одной переменной. Это делает картографические карты полезными для визуализации кластеров данных в географической области с сохранением контекста региональных границ.
Будьте осторожны, используя этот стиль с областями, где регионы заметно отличаются по размеру, так как размер региона может не обязательно иметь какое-либо отношение к приписанным к нему данным. Например, на карте Соединенных Штатов внимание обычно привлекают штаты с большей территорией, такие как Калифорния и Техас. Однако на карте в стиле картограммы они могут не иметь высокой концентрации измеряемой переменной или иметь признаки, важные для конкретной формы анализа, по сравнению с небольшими штатами, такими как Мэриленд, Делавэр или Род-Айленд. Если вы пытаетесь указать на что-то в меньшей области, что может быть затмевано большими областями, вам может потребоваться включить карту-врезку, чтобы убедиться, что цвет вызывается.
5. Картограмма
(Источник изображения: Esri ArcGIS)
Этот вариант картограммы представляет собой гибрид карты и диаграммы. Он включает в себя взятие карты суши географического региона и ее разделение на сегменты таким образом, чтобы размеры и/или расстояния были пропорциональны значениям измеряемой переменной. Затем каждому сегменту присваивается другой цвет или оттенок, чтобы связать его с соответствующим значением. Таким образом, данные более прямо соотносятся с территорией, к которой они относятся.
Однако попытка согласовать пропорции размеров и расстояний с фактической площадью суши региона часто приводит к искажениям, которые могут затруднить распознавание того, какое место на самом деле представляет карта-картограмма. По этой причине может быть полезно включить карту земельного участка рядом с картограммой для справки.
6. Шестиугольная биннинговая карта
Источник изображения: Mapbox
Шестиугольные биновые карты — это еще один вариант картограммы, который делит географическую область на сетку, состоящую из правильных шестиугольников и производных фигур. Это легко создает непрерывную форму, при этом покрывая площадь земли с точностью. Затем каждой ячейке в сетке присваивается цвет или оттенок, представляющий значение переменной, как в обычной картограмме.
Этот тип визуализации геопространственных данных обеспечивает хороший баланс точного отображения набора точек данных без потери точности за счет преобразования дискретных данных в непрерывные данные. Однако масштабирование вверх или вниз без объединения или разделения ячеек может быть затруднено.
7. Тепловая карта
Тепловая карта чем-то похожа на картограмму в том, что она использует цвета или оттенки для представления различных значений или диапазонов значений. Однако он представляет эти значения и диапазоны как непрерывный спектр, а не как отдельные ячейки, ограниченные географическими или политическими границами.
Таким образом, тепловая карта полезна для более точной визуализации закономерностей высоких («горячих точек») и низких концентраций переменной. Однако это может происходить за счет точности, поскольку часто требуется преобразование дискретных точек данных в непрерывный спектр с помощью алгоритмов.
8. Топографическая карта
(Источник изображения: Геологическая служба США)
Топографическая карта — еще одна довольно стандартная форма карты геопространственных данных. Часто топографические карты используются для представления физических особенностей суши, разбросанных по территории. К ним относятся возвышения местности (особенно горы, вулканы и другие высокие ориентиры) и речные системы. Они также могут включать искусственные объекты, такие как дороги, железные дороги или другие транспортные сети.
9. Карта потоков
Карты потоков, также известные как карты «пути», представляют собой более специализированные версии линейных карт. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на физических характеристиках земли, они используются для представления движения вещей по земле во времени. К ним могут относиться мигрирующие люди или животные, ресурсы и другие товары для торговли, движение транспортных средств и погодные условия (особенно сильные штормы, такие как ураганы). Обычно они строятся в виде наборов или пар исходных и целевых точек данных.
10. Карта пауков
(Источник изображения: Esri ArcGIS)
Карта пауков — это разновидность карты потока. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на дискретных парах исходных и целевых точек данных, карта паука рассматривает отношения между исходными точками и несколькими точками назначения, некоторые из которых могут быть общими.
Примером карты-паука может быть карта маршрутов автобусов, трамваев, метро, поездов или других видов транспорта, которые имеют ряд заранее определенных остановок между несколькими транспортными средствами. Вы также можете использовать карту пауков, чтобы показать, как часто транспортные средства для совместного использования, такие как велосипеды или скутеры, забираются с определенных парковочных станций и высаживаются на других.
11. Карта пространственно-временного распределения
(Источник изображения: Towards Data Science)
Это усовершенствованная форма отображения геопространственных данных, которая сочетает в себе точность точечной карты с динамизмом карты потоков. Он стремится точно определить местоположение объектов в любой момент времени по мере их движения. Естественно, это возможно только с помощью программного обеспечения ГИС и других форм нестатического картографирования. Чаще всего этот тип карты используется для отслеживания местоположения транспортных средств или мобильных устройств с помощью глобальных систем позиционирования.
12. Карта распределения пространства данных
(Источник изображения: На пути к науке о данных)
Это еще один вариант карты потока, цель которого не только представить движение вещей во времени, но и то, как изменяются переменные, зависящие от этого движения. со временем.
Вернемся к примеру с представлением системы метро с помощью карты пауков. Вы можете превратить это в карту распределения пространства данных, отобразив, сколько людей находится в конкретном поезде, когда он движется между станциями. Вы даже можете отображать эту переменную несколько раз в день, чтобы получить представление о том, когда и где метро наиболее загружено и может потребоваться дополнительный дежурный персонал.
Надеюсь, теперь вы лучше понимаете способы представления геопространственных данных, а также сценарии, в которых одни методы могут быть более подходящими, чем другие. Но прежде чем визуализировать какие-либо данные, их необходимо сначала собрать. Если вы не очень заинтересованы в необходимой беготне и потенциальных проблемах с точностью, которые возникают при сборе данных о точках интереса вручную, SafeGraph покроет все ваши потребности в данных о местоположении.
Если вы готовы узнать больше, ознакомьтесь со следующей главой «Проблемы интеграции геопространственных данных». Если вы хотите вернуться к основам аналитики, ознакомьтесь со статьей «Аналитика геопространственных данных — что это такое, преимущества и основные варианты использования», которая научит вас всему, что вам нужно знать по этой теме.
7 методов визуализации геопространственных данных — Atlan
Разве не все мы в раннем детстве были очарованы тем, как карты могут перенести нас на далекие континенты, страны, реки, горы и океаны? То, как мы видим мир сегодня, во многом сформировано изображениями физических и политических карт, которые мы изучали в наших школьных атласах. В эпоху взрывного роста данных генерируются и компилируются гигантские наборы данных. Визуализация геопространственных данных помогает нам сообщить, как различные переменные соотносятся с географическим местоположением, путем наложения этих переменных на карты.
На протяжении веков карты использовались для визуализации огромного количества информации в естественных и гуманитарных науках. «Вехи истории визуализации данных» (составлены Майклом Френдли и Дэниелом Дж. Денисом, Йоркский университет в Канаде) предполагает, что геопространственная визуализация существует с 17 века. Например, «Новая и правильная карта » Эдмунда Галлея, показывающая вариации компаса (1701) [слева] была первой картой, на которой были показаны линии одинакового магнитного склонения. В 1826 году Шарль Дюпен опубликовал тематическую карту Франции [справа], показывающую уровни неграмотности с использованием оттенков от белого до черного. Фактически, это первый известный экземпляр хлороплетной карты.
В этой статье мы рассмотрим 7 интересных, но простых методов визуализации геопространственных данных, которые помогут вам лучше визуализировать ваши данные.
1. Карта хлороплетов
Карты хлороплетов представляют данные с использованием разных цветов или шаблонов затенения для разных регионов. Каждый цвет или шаблон затенения соответствует другому значению или диапазону значений, которые может принимать переменная.
В этой хлороплетной визуализации стран мира есть 8 цветов, каждый из которых представляет различный процент женщин, участвующих в рабочей силе. Белые регионы, помеченные как «NA», представляют регионы, по которым данные недоступны.
Карты Chloropleth отлично подходят для интуитивной визуализации географических кластеров или скоплений данных. Однако хлороплет может ввести в заблуждение, если размер региона затмевает его цвет. Большие регионы, естественно, привлекают внимание, поэтому большие районы могут иметь чрезмерное значение на карте хлороплетов, в то время как маленькие регионы остаются незамеченными.
2. Тепловая карта
Тепловые карты полезны, когда вам нужно представить большие наборы непрерывных данных на карте с использованием цветового спектра (обычно красный-синий или красный-зеленый). Тепловая карта отличается от хлороплетной карты тем, что цвета на тепловой карте не соответствуют географическим границам.
На этой карте Индии показано среднегодовое количество осадков с использованием различных оттенков синего. Чем темнее оттенок синего, тем больше осадков.
Тепловые карты полезны для выявления закономерностей, особенно «горячих точек» или областей с высокой концентрацией переменной. Однако тепловые карты следует использовать с осторожностью, чтобы сохранить точность данных. Построение тепловых карт обычно включает использование алгоритмической логики экстраполяции для создания непрерывной заливки цветом, часто потому, что наборы данных являются дискретными. Поэтому данные в любой конкретной точке не могут быть достоверными на 100%.
3. Шестиугольное бинирование
Шестиугольное бинирование — это метод визуализации данных, при котором вы можете создать сетку на карте с правильными шестиугольниками. После создания сетки карту можно раскрасить или заштриховать, как обычную картограмму.
На этой карте представлены изменения, которые произошли в отдельных округах (каждый округ представлен шестиугольником) по сравнению с результатами всеобщих выборов в ООН в 2005 г. до результатов выборов 2010 г.
Создание шестиугольных сеток полезно при наличии большого количества детальных данных точки, но вы не хотите идти на компромисс с точностью, используя методы экстраполяции данных. Шестиугольник является предпочтительной формой, поскольку он близок к кругу, но, в отличие от круга, вы можете формировать непрерывные сетки с помощью шестиугольников. Однако становится трудно увеличивать или уменьшать визуализацию путем разделения шестиугольников или их объединения.
4. Точечная карта
Точечная карта (также называемая картой распределения точек или картой плотности точек) использует точку для обозначения наличия переменной. Точечные карты по сути являются диаграммами рассеяния на карте и полезны для отображения пространственных закономерностей.
Это точечная карта мира, показывающая почти 700 000 статей Википедии с геотегами, каждая из которых отмечена желтой точкой.
Точечная карта дает точное представление значения переменной в конкретных местах на карте. Чтобы обеспечить точность определения местоположения, важно точно геокодировать данные в процессе сбора данных.
5. Карта кластеров
Карты кластеров помогают представить плотные карманы точек данных с помощью одной точки. Каждый кластер имеет относительный размер или помечен количеством точек, которые были сгруппированы вместе.
Эта карта содержит кластеры (каждый кластер представляет одну деревню) разных цветов и размеров, чтобы показать количество домохозяйств в Виджаяваде. Мобильный инструмент сбора данных Collect был развернут для сбора первичных данных на уровне домохозяйств, а затем для создания этой интерактивной кластерной карты с детализацией для просмотра сведений на уровне домохозяйств на карте.
Кластеры идеально подходят для интерактивных карт, где пользователь может детализировать данные, чтобы увидеть отдельные точки данных, содержащиеся в кластере. Кластерные карты помогают уменьшить беспорядок, когда есть много перекрывающихся точек данных в небольшой географии.
6. Пузырьковая карта
Пузырьковые карты помогают представить две переменные — одну за счет изменения размера кружка и одну за счет изменения цвета — одновременно в одной визуализации.
На этой карте Африки размер каждого кружка соответствует числу рождений в соответствующей стране в 2010–2015 годах. Чем больше пузырь, тем больше число рождений. С другой стороны, цвет кружка представляет средний возраст рождения детей в стране. Чем темнее оттенок красного, тем выше средний возраст при рождении ребенка. Беглый взгляд показывает, что пузырьки либо большого размера и светло-красного цвета, либо маленькие по размеру и темно-красного цвета. Это указывает на отрицательную корреляцию между средним возрастом при рождении и числом рождений.
Карты пузырьков помогают зрителям понять сразу три параметра с помощью расположения, размера и цвета пузырьков. Однако вы должны быть осторожны при создании пузырьковых карт, содержащих множество небольших географических регионов, чтобы избежать переполнения пузырьков.
7. Карта картограммы
В картограмме переменная отображения отображается в виде диаграммы. Переменная отображения часто заменяет площадь суши или расстояние на карте, из-за чего карта искажается пропорционально переменной отображения.
Карты проекта социальной картограммы Индии, например, содержат карты-картограммы, представляющие население Индии для различных кастовых групп.
Картограмма преодолевает ограничения других форм геопространственной визуализации, поскольку представляет картографическую переменную относительно соответствующей географической области. Однако картограммы следует использовать с осторожностью, потому что знание фактической площади суши необходимо читателю, чтобы понять искаженную версию, показанную на картограмме. Хорошей практикой является демонстрация фактической карты перед вводом картограммы.
Теперь, когда у вас есть эти методы в вашем арсенале, вперед, опробуйте эти методы геопространственной визуализации и заново откройте для себя силу карт!
Визуализация пространственных данных с помощью QGIS (полный материал курса)
- Вернуться на основной сайт
- Наверх
- Введение
- Программное обеспечение
- Конфигурация
- Получить пакет данных
- Завершить предварительную работу класса
- Практическое введение в ГИС Видео
- Примите участие в викторине
- Понимание пространственных данных
- Почему нам важно местоположение?
- Данные о местоположении есть везде
- Модель пространственных данных
- Форматы пространственных данных
- Типы пространственных данных
- Картографические проекции и системы координат
- баллов
- Упражнение: картирование качества воздуха
- строк
- Упражнение. Визуализация GPS-маршрутов
- Упражнение.
- полигонов
- Упражнение: сопоставление данных переписи
- Растр — Фото
- Упражнение: просмотр снимков с дрона
- Растр — спутниковые изображения
- Упражнение: просмотр изображения Sentinel-2 и создание композитов
- Облака точек
- Упражнение: просмотр облака точек с аэрофотосъемки
- Растр — данные о высоте
- Упражнение: просмотр и сравнение DSM/DTM
- Кредиты данных
- Лицензия
Этот курс представляет собой широкое введение в работу с наборами данных о местоположении. Мы рассмотрим широкий спектр вариантов использования и приложений, которые дадут вам практический опыт в методах визуализации картографических данных и извлечения из них информации. Этот курс не предполагает наличия предварительных знаний в области ГИС/дистанционного зондирования и подходит для практиков всех дисциплин. Мы будем использовать программу QGIS с открытым исходным кодом для всех упражнений.
Посмотреть презентацию
Для этого курса требуется QGIS LTR версии 3.16. Пошаговые инструкции см. в Руководстве по установке QGIS-LTR.
QGIS предлагает разработчикам простой способ расширения основных функций программного обеспечения с помощью подключаемых модулей. Плагины можно установить из QGIS из Плагины → Управление и установка плагинов.. . Чтобы установить плагин, перейдите на вкладку All и найдите плагин. Как только вы найдете его, выберите и нажмите Установить плагин .
Для этого класса мы будем использовать следующие плагины. Идите и установите их.
- QuickMapServices
- QuickOSM
В упражнениях этого класса используются различные наборы данных. Все необходимые слои, файлы проекта и т. д. поставляются вам в файле space_data_viz.zip . Разархивируйте этот файл в каталог Downloads .
Вы еще не записались на занятия под руководством инструктора, но хотите пройти материал самостоятельно? Получить бесплатный доступ к пакету данных
Этот класс требует около 1 часа предварительной работы. Прежде чем приступить к упражнениям, важно понять, как моделируются пространственные данные, и узнать о системах координат.
Практическое введение в ГИС Видео
Посмотрите следующее видео, чтобы лучше понять концепции ГИС. Видео можно транслировать по ссылке ниже.
- Смотреть видео
- Посмотреть презентацию
Пройдите тест
После просмотра видео пройдите следующий тест, чтобы проверить свое понимание. Викторина открыта для всех.
- Викторина по понятиям ГИС
Почему нам важно местоположение?
«Все связано со всем остальным, но близкие вещи связаны больше, чем далекие». — Первый закон географии Уолдо Тоблера
При моделировании и анализе нашего мира местоположение является решающим фактором. Непространственная модель не может точно отражать процессы и взаимодействия, происходящие в нашем мире. Возьмем этот пример — прогнозирование цен на жилье — где модель пространственного прогнозирования работает намного лучше, чем чисто непространственная.
Данные о местоположении повсюду
Сегодня доступность данных о местоположении — как для частных лиц, так и для предприятий — резко возросла. Пространственные данные добавляют к данным еще одно измерение и выявляют закономерности, которые в противном случае неочевидны.
Люди с датчиками GPS на своих смартфонах могут помечать свои данные местоположением. На фотографиях, сделанных на смартфоны, указано местоположение. Если вы согласились, вы можете хранить и получать доступ к своей истории местоположений на постоянной основе.
Большинство предприятий имеют данные о местоположении в той или иной форме. Адреса клиентов, IP-адреса посетителей сайта, территории продаж, маршруты поставок и так далее. Для других предприятий — например, агрегаторов такси, доставки еды, логистики — генерируются огромные объемы данных о местоположении, которые можно добывать для разведки.
Устройства IoT (Интернет вещей) постоянно собирают данные о местоположении вместе с данными датчиков.
Правительства также расширяют сбор и обмен данными о местоположении. Данные, относящиеся к городской инфраструктуре, переписи населения, лидарам, аэрофотоснимкам и т. д., собираются в массовом масштабе. Многие правительства внедрили политику открытого обмена данными, сделав эти данные доступными для использования отдельными лицами и предприятиями.
Модель пространственных данных
Модель пространственных данных состоит из 2 частей: геометрия + свойства
Геометрия (Форма) определяется координатами и системой координат Свойства (Атрибуты) определяется данными и типы данных
Рассмотрим следующее представление города в виде точки.
{
"тип": "Функция",
"геометрия": {
"тип": "Точка",
"координаты": [ 77.58270263671875, 12.963074139604124]
},
"характеристики": {
"идентификатор": 1,
"имя": "Бангалор"
}
} Это представление в формате GeoJson. Геометрия точки определяется координатами X (долгота) и Y (широта). Точке присваиваются 2 свойства — id со значением 1 и name со значением Bengaluru . Формат GeoJson поддерживает только 1 тип системы отсчета координат (WGS84), поэтому нам не нужно указывать его явно.
Форматы пространственных данных
Мы рассмотрели базовый способ представления пространственных данных. Но существует множество форматов данных для представления данных, подходящих для различных приложений. В большинстве случаев форматы пространственных данных являются расширением существующих форматов данных.
| Текст | CSV, JSON, XML | csv, геоджсон, гмл, кмл |
| Двоичный/сжатый | pdf, xls, zip | шейп-файл, geopdf, геопакет |
| Изображения | tiff, jpg, png | геотиф, jpeg2000 |
| Базы данных | SQLite, PostgreSQL, Oracle | Spatialite, PostGIS, Oracle Spatial |
Типы пространственных данных
Пространственные данные можно разделить на 2 типа — векторные и растровые. Для предоставления этих данных в Интернете они обычно разрезаются на более мелкие фрагменты (плитки), поэтому их можно отнести к категории 3-го типа.
| Вектор | Точка | Датчики наблюдения, места |
| Линия | GPS треки, дороги, реки, контуры | |
| Полигоны | Административные границы, здания | |
| Облако точек | Лидарные исследования | |
| Растр | Фото | Аэрофотоснимки и фотографии с дронов |
| Сетки | Спутниковые снимки, данные о высоте | |
| Сетка | Климатические и научные данные | |
| Плитка | Слои растровых листов | Веб-карты |
| Слои векторных листов | Веб-карты |
Картографические проекции и системы отсчета координат
Если бы существовала одна вещь, которая делает пространственные данные «особыми», это должна была бы быть система координат (CRS) или система пространственных отсчетов (SRS).
A Картографическая проекция преобразует Землю из ее сферической формы (3D) в плоскую форму (2D).
Затем система координат (CRS) определяет, как 2D-карта соотносится с реальными местами на Земле.
Документация QGIS содержит подробное введение в тему.
Существуют сотни различных картографических проекций и CRS, каждая из которых имеет разные свойства и применение. Самое главное помнить, что каждая проекция каким-то образом искажает карту. Этот мэшап искажений картографических проекций обеспечивает полезную визуальную ссылку на проекцию населения. Более подробное руководство вы можете найти в руководстве Йохена Альбрехта по выбору проекции. В недавней статье показано влияние выбора проекции на расчет площади и объема.
Итак, какую проекцию следует использовать для вашего проекта? Поскольку это обширная и сложная тема, часто ответ — это зависит от обстоятельств. Но следующие рекомендации помогут вам.
- Глобальные карты : Если вы создаете глобальные карты, предпочтительным и современным выбором является проекция Equal Earth. Дополнительным преимуществом этой проекции является то, что она сохраняет площади, поэтому она также является хорошим выбором для анализа в глобальном масштабе, для которого требуются сетки с равной площадью. Она гораздо более визуально привлекательна, чем другие альтернативы, такие как проекция Галла-Питерса. Более новые версии QGIS имеют встроенную поддержку различных CRS Equal Earth. Если вы используете более раннюю версию, вам нужно будет определить пользовательскую CRS со следующей строкой проекта 9.0168
+proj=eqearth +datum=WGS84 +wktext
Проекция Равной Земли
- Карты стран : Большинство стран приняли специальную CRS, предназначенную для минимизации искажений по региону. Вам следует проконсультироваться с национальным картографическим агентством страны (USGS, Ordnance Survey, Survey of India и т. д.) для получения рекомендаций. Для Индии Национальная пространственная структура (NSF) рекомендует использовать CRS EPSG: 7755 для картографирования на уровне страны, который основан на проекции Lambert Conformal Conic (LCC).
Политическая карта Индии, составленная обзором Индии
- Местные и региональные карты : Подобно CRS на уровне страны, в большинстве стран есть CRS на уровне штата/провинции. В их отсутствие универсальная поперечная Меркатора (UTM) обеспечивает хорошую общую систему, которую можно использовать в любой части мира. Искажения в каждой зоне сведены к минимуму, и если интересующая область находится внутри зоны, это хороший выбор как для анализа, так и для картирования. Вот карта, показывающая все зоны UTM в мире. Для Индии используются зоны UTM 42N, 43N, 44N, 45N, 46N и 47N в зависимости от того, где находится интересующая вас область.
Зоны UTM мира
Простейшее представление пространственных данных можно выполнить с помощью таблицы. Место может быть представлено с помощью пары координат — широты и долготы — с другой атрибутивной информацией о месте. Многие источники пространственных данных имеют такую форму. Таблицы Excel, файлы CSV, таблицы базы данных и т. д.
Упражнение: картирование качества воздуха
Ухудшение качества воздуха является серьезной проблемой во многих странах мира. Индия — в частности — Дели страдает от острых проблем высокого уровня загрязнения. Одним из первых шагов к лучшему пониманию проблемы является постоянный мониторинг качества воздуха в городах. Многие организации активизировали и установили такие датчики, которые собирают данные о качестве воздуха и делают их общедоступными. OpenAQ — это платформа, которая собирает эти данные из всех общедоступных источников и делает их доступными в удобной для использования форме.
Если вас интересует качество воздуха в Индии, на сайте Urban Emissions есть много соответствующей информации и наборов данных.
Мы возьмем данные датчиков о концентрации PM2,5 за 1 день и нанесем их на карту. Цель состоит в том, чтобы превратить эти табличные данные в информативную визуализацию пространственных данных.
В этом упражнении мы используем среднесуточные данные для Дели, Индия, за 15 февраля 2020 г. Эти данные были загружены с сайта OpenAQ Data Download
- Откройте файл
openaq.csvв текстовом редакторе и проверьте его. Каждая строка данных содержит данные с 1 станции мониторинга. Столбецширотыидолготысодержит координаты станции, а значение
- Табличные данные в текстовых файлах относятся к категории файлов Текст с разделителями , такие как этот можно импортировать в QGIS через Диспетчер источников данных . Нажмите кнопку Открыть диспетчер источников данных .
- Перейдите к файлу
openaq.csvи откройте его. Поскольку мы хотим импортировать этот файл в виде точек, выберите Координаты точки . Выберитедолготыкак X Поле иширотыкак Y Поле . Выберите EPSG 4326 - WGS 84в Geometry CRS . Нажмите Добавить .
- Вы увидите табличные данные, загруженные на холст QGIS как слой пространственных данных. Используйте Определите кнопку и нажмите на любую точку. Вы увидите атрибутивные данные, прикрепленные к каждой точке.
- Через мы можем видеть распределение точек по городу Дели, мы упускаем контекст того, где находится точка. Слой базовой карты поможет нам лучше понять эти данные. Плагин QuickMapServices дает нам доступ ко многим различным типам базовых карт. Перейдите на Web → QuickMapServices → OSM → OpenStreetMap монохромный слой.
Примечание. Если вы не видите монохромную карту OpenStreetMap, перейдите на страницу Интернет → QuickMapServices → Настройки , переключитесь на Дополнительные службы , нажмите
Получить пакет участия.
- Новый слой будет добавлен на панель Layers и на Canvas . Теперь вы можете видеть точки в разрезе города и окрестностей. Теперь давайте лучше стилизуем точечный слой. Нажмите Откройте панель стилей слоя .
- Мы окрасим каждую точку в соответствии с наблюдаемым значением PM2,5. Выберите средство визуализации
Graduatedи значение6и щелкните Classify .
Режим классификации по умолчанию — Equal Count , что подходит для этого упражнения. Вы можете узнать больше о режимах классификации данных в документации QGIS.
Чтобы диапазоны классов имели какое-то значение, нам нужно связать их с общепринятой шкалой. Индия приняла Национальный индекс качества воздуха со следующими определениями.
- Давайте настроим значения класса, чтобы они соответствовали значениям, определенным в Национальном индексе качества воздуха. Мы также можем изменить метки Legend на удобочитаемые имена категорий. Вы можете дважды щелкнуть каждый диапазон классов и отредактировать его.
Примечание. Границы диапазона включают значение верхней границы, но исключают значение нижней границы. Таким образом, если диапазон составляет 30-60, диапазон будет включать все значения >30 и <=60. См. обсуждение здесь для получения дополнительной информации.
- По мере редактирования категорий визуализация карты будет меняться соответствующим образом. Легенда слоя теперь также будет отображать метки легенды.
- Мы также можем изменить цвет, чтобы он соответствовал тем, которые определены в индексе. Выберите раскрывающийся список рядом с цветовой шкалой и выберите шкалу
RdYlGn(красный-желтый-зеленый).
- Мы хотим, чтобы шкала изменялась от зеленого (низкие значения PM2,5) до красного (высокие значения PM2,5), поэтому снова щелкните раскрывающийся список и выберите 9.0269 Инвертировать цветовую шкалу .
- Сейчас мы добавим метки к точкам. Перейдите на вкладку Этикетки .
- Выберите
Отдельные этикеткиизначениекак Значение . Прокрутите вниз и проверьте Отформатированные числа и измените Десятичные разряды на0.
- Затем перейдите на вкладку Фон . Проверить Нарисовать фон и отрегулируйте Size X и Size Y .
- Прокрутите вниз до раздела Цвет заливки . Мы хотим, чтобы цвет заливки для каждого прямоугольника соответствовал цвету соответствующей точки. Нажмите кнопку Данные, определяемые вместо , и выберите Редактировать .
- Дважды щелкните переменную
@symbol_color, чтобы добавить ее в выражение. Нажмите «ОК».
- Вы увидите изменение карты, и щиты с надписями будут иметь цвет, соответствующий категории на основе значений. Мы переместим метки немного выше, чтобы точки также были видны. Переключитесь на Размещение и выберите Смещение от точки . Проверьте Offset Y to
-5.
- Наконец, перейдите на вкладку Выноски и установите флажок Нарисовать выноски , чтобы было легко увидеть, какие метки к какой точке относятся.
- Это хорошая идея, чтобы сохранить работу. Нажмите кнопку Сохранить проект и сохраните его как
air_quality.qgz.
- Вы можете видеть, что большинство этикеток разборчивы, но некоторые расположены слишком близко и кажутся немного загроможденными. Мы можем исправить их, вручную отрегулировав размещение. Щелкните правой кнопкой мыши в любом месте области панели инструментов и включите панель инструментов Label Toolbar .
- Нажмите кнопку Переместить метку . Щелкните OK в ответ на приглашение Auxiliary Storage .
- При активной кнопке Переместить метку щелкните любую метку, чтобы выбрать ее. Щелкните место, куда вы хотите его переместить, и оно будет размещено там. Как только вы будете удовлетворены, сохраните проект. Пришло время экспортировать нашу карту. Перейти к Проект → Новый макет печати… . Оставьте имя пустым и нажмите OK .
- Макеты для печати — это способ составления статической карты с различными элементами, такими как метки, легенды, стрелка севера, масштабная линейка и т. д. Перейдите к «Добавить элемент» → «Добавить карту» .
- Перетащите прямоугольник туда, где вы хотите отображать карту. Как только вы отпустите кнопку мыши, в регионе будет загружена карта с основного холста.
Если вы не видите полный экстент вашей карты в регионе, вы можете нажать кнопку Установить экстент карты в соответствии с экстентом основного холста , расположенную на панели инструментов в разделе Свойства элемента для
Карта 1
- Далее мы добавим прямоугольник , который будет содержать плитку, легенду и атрибуцию.
- Поместите прямоугольник в верхний правый угол и измените Радиус угла 9с 0270 по
10.
- Затем добавьте Label внутри прямоугольника, который мы только что создали. Введите заголовок
Средняя концентрация PM2,5 (мкг/м3)и дату15 февраля 2020 г..
- В тот же прямоугольник добавьте еще один Этикетка с текстом авторства
Источник данных: Центральный совет по контролю загрязнения, EPA AirNow DOS. Скачано с OpenAQ.org. Теперь мы добавим легенду, чтобы наши пользователи знали, как интерпретировать различные цвета на карте. Перейти к Добавить элемент → Добавить легенду
- Перетащите поле, чтобы вставить легенду в прямоугольник. Перейдите на вкладку Свойства элемента и отключите Автообновление . Удалите слой
OpenStreetMap монохромныйи установите метку группыopenaqна Hidden .
- Легенда по умолчанию расположена вертикально — в один столбец. Мы можем изменить его так, чтобы он располагался в нескольких столбцах, чтобы он располагался горизонтально. Прокрутите вниз до Columns и измените Count на
2и отметьте кнопку Split Layers .
- В разделе Основные свойства введите Заголовок для легенды как
Категория индекса качества воздуха.
- Как только карта вас удовлетворит, мы можем экспортировать карту. Вы можете экспортировать композицию как Image , если хотите использовать ее на веб-сайте, в электронной почте, в слайд-шоу и т. д. Вы также можете экспортировать ее в виде SVG , чтобы его можно было редактировать в графической программе, такой как InkScape. Но наиболее распространенным форматом карт по-прежнему является PDF.
Кредит: Атанас Энчев
Итак, давайте экспортируем нашу карту в PDF. Перед экспортом перейдите на вкладку Layout . Мы используем слой базовой карты из OpenStreetMap. Этот слой создается с использованием отдельных плиток, зависящих от масштаба. Установка более высокого разрешения экспорта приведет к получению плиток с более высоким разрешением с другой схемой маркировки при экспорте. Вы можете поэкспериментировать с этим значением, чтобы получить нужный уровень детализации базовой карты. Для этого конкретного упражнения Разрешение экспорта от до 100 точек на дюйм работает хорошо. Перейдите в раздел Макет → Экспортировать как PDF .
- В параметрах экспорта PDF вы можете отметить Создать геопространственный PDF (GeoPDF) . GeoPDF — это расширенный формат PDF, учитывающий пространственные данные и сохраняющий информацию о слоях и атрибутах. Щелкните Сохранить и сохраните результат как
delhi_air_quality.pdf.
- Если вы откроете полученный PDF-файл в совместимой программе чтения, такой как Adobe Acrobat, вы сможете переключать видимость слоя, запрашивать атрибуты по объектам, измерять расстояния и т. д.
В Adobe Reader вы можете включить инструмент измерения, выбрав Инструменты → Измерить.
Многие элементы нашей транспортной инфраструктуры, такие как дороги, мосты, железные дороги и т. д., а также природные объекты, такие как реки, ручьи и т. д., могут быть смоделированы в виде линий. Другие абстрактные концепции, такие как контуры и траектории, также моделируются с использованием линейных функций. Шейп-файлы, GeoJSON, GPX — это часто используемые форматы файлов для хранения наборов линейных данных.
Упражнение: визуализация GPS-треков
GPS-треки стали повсеместными в современной жизни. С GPS, встроенным в большинство телефонов, многие из нас фиксируют треки во время бега или езды на велосипеде на открытом воздухе. Таксомоторные компании используют GPS-треки, собранные во время поездки, для определения стоимости проезда. Компании, занимающиеся доставкой и логистикой, хранят и анализируют миллионы GPS-маршрутов своих активов для получения информации о местоположении.
Мы будем использовать GPS-трек, который я собрал с помощью приложения GPS Logger с открытым исходным кодом на своем телефоне Android, пока ехал на работу на велосипеде. Если вы используете iOS, я рекомендую приложение с открытым исходным кодом Open GPX Tracker, которое может записывать GPS-треки. Форматом по умолчанию для хранения GPS-маршрутов является формат обмена GPS (GPX). Это текстовый формат на основе XML, который позволяет хранить точки, треки и маршруты в одном файле. Мы будем использовать данные в sample_gps_track.gpx и создайте анимированный GIF-файл, показывающий поездку.
- Найдите файл
sample_gps_track.gpxи перетащите его на холст.
- Поскольку файл содержит несколько типов данных, всплывающее окно попросит нас выбрать слои для добавления. Удерживая клавишу Shift , выберите оба слоя
track_pointsиtrack. Щелкните OK .
- Чтобы добавить контекст к карте, мы должны добавить базовую карту. Темная фоновая карта лучше всего подходит для визуализации, которую мы хотим создать. Перейти к Web → QuickMapServices → CartoDB → Слой Dark Matter .
- Отключите видимость слоя
sample_gps_track points, сняв флажок рядом с ним. Выберите слойsample_gps_tracktracksи щелкните . Откройте панель стилей слоя . Вы можете изменить строку Color наBlueи Width на0.5.
- Включить видимость
sample_gps_track указывает слойи выберите его. В Layer Styling Panel выберите символ Simple marker . Измените размер точки на1. Выберите более светлый оттенок синего в качестве цвета заливки и прозрачную обводку
- Мы хотим придать точкам эффект свечения во время анимации. Щелкните правой кнопкой мыши слой
gps_pointsи выберите . Дублировать слой .
- Перетащите дубликат слоя поверх стопки на панели Слои . В панели Layer Styling Panel для дублированного слоя
sample_gps_track points_copyвыберите яркий неон в качестве Color из палитры цветов и увеличьте размер до1.5. Отметьте опцию Draw Effects и нажмите кнопку Effects рядом с ней.
- В панели Свойства эффектов отметьте Внешнее свечение . Выберите
2.0для Spread и Blue radius .
- Теперь мы готовы анимировать точки. Щелкните правой кнопкой мыши слой
sample_gps_track points_copyи выберите Properties .
- Перейдите на вкладку Tempportal . Проверьте кнопку Tempportal . Выберите
Одно поле с датой/временемкак Конфигурация . Установите времякак поле . Щелкните OK .
- Вы заметите, что для слоя теперь появляется значок часов, указывающий, что этим слоем теперь можно управлять с помощью Temporal Controller . Затем щелкните правой кнопкой мыши слой
sample_gps_track pointsи выберите Properties .
- Повторите ту же конфигурацию, что и раньше. Но на этот раз проверьте Накапливать признаки с течением времени . Этот параметр сохранит точки из прошлых временных меток видимыми во время анимации слоя.
- Найдите кнопку Temporal Controller Panel на панели навигации по карте .
- Панель Temporal Controller появится в верхней части холста карты. Нажмите кнопку Анимированная временная навигация .
- Затем нажмите кнопку Set to Full Range для автоматической загрузки времени начала и окончания. Установите Step на
1и из выпадающего списка выберите секунд . Нажмите кнопку Temporal Settings в правом верхнем углу.
- Установите частоту кадров на
10.
- Отметьте кнопку Loop и нажмите кнопку Play . Вы увидите анимированный холст карты, показывающий ход поездки.
- Было бы полезно, чтобы текущее время отображалось на карте. Перейдите к Вид → Декорации → Метка заголовка… .
В разделе Оформление ярлыка заголовка нажмите кнопку Вставить выражение .
Текущая временная метка карты хранится в переменной
@map_start_time. Мы можем использовать его с функциейformat_date()для создания удобочитаемой метки времени. Но обратите внимание, что временные метки GPS указаны в универсальном времени (UTC). Таким образом, мы можем использовать to_interval(), чтобы преобразовать его в часовой пояс UTC+5:30 для Индии. Введите следующее выражение
format_date( @map_start_time + to_interval('5 часов 30 минут'), 'гггг-ММ-дд чч:мм') - Выберите параметры Шрифт и увеличьте размер шрифта до
24. Установите цвет фоновой полосы наWhite. Щелкните OK .
- Теперь, когда вы воспроизводите анимацию, отметка времени будет обновляться, чтобы отображать время текущей точки на дорожке. Нажмите Кнопка «Экспорт анимации» для сохранения анимации в виде отдельных кадров.
- В диалоговом окне Экспорт анимации карты выберите выходной каталог . Трек длится более 500 секунд, поэтому для уменьшения количества кадров можно увеличить Step до
5. Щелкните Сохранить , и QGIS запишет изображение для каждого временного шага в выбранный каталог.
- Когда у вас есть отдельные кадры, вы можете использовать такую программу, как ezgif.com, для создания из них анимированного GIF. [Просмотреть анимированный GIF ↗]
Регионы моделируются как полигоны. Полигоны чаще всего используются для моделирования административных территорий, зданий, земельных участков и т. д. Геометрия полигонов представлена в виде ряда координат. Поскольку формы могут быть сложными, многоугольники имеют более подробное описание геометрии и редко входят в файлы CSV. GeoJSON и shapefile являются наиболее часто используемыми форматами файлов для хранения наборов полигональных данных.
Упражнение: картирование данных переписи
Данные переписи населения являются одним из основных источников вторичных данных, доступных в стране. Для многих видов пространственного анализа требуется подробная демографическая информация, доступная из данных переписи.
Данные переписи обычно публикуются в виде таблиц путем агрегирования необработанных чисел по административному региону — обычно это блок переписи . Чтобы отобразить эти таблицы, нужно знать геометрию этих регионов, которые поставляются отдельно в виде файлов границ. Оба они могут быть объединены для создания полигонального слоя, который можно визуализировать и нанести на карту. См. этот учебник о том, как этот процесс выполняется в QGIS.
Мы будем использовать набор геопространственных социально-экономических данных на уровне деревень Индии, опубликованный Центром социально-экономических данных и приложений НАСА (SEDAC). Этот набор данных объединяет границы на уровне деревни/города с сериями данных первичной переписи (PCA) и справочника деревень (VD) индийской переписи. Он распространяется в виде шейп-файлов.
В этом упражнении мы будем использовать шейп-файл для штата Карнатака и отобразим уровень грамотности в районе Гулбарга.
- Найдите файл
india-village-census-2001-KA.shpна панели браузера и перетащите его на холст QGIS.
- Новый слой
india-village-census-2001-KAбудет добавлен на панель Layers . Используйте инструмент Идентификация , чтобы щелкнуть любой многоугольник, чтобы изучить атрибуты. Определения каждого столбца содержатся в документации, поставляемой с данными. Поскольку мы хотим отобразить уровни грамотности, атрибуты с 9Суффикс 0285 _LIT полезен для нашей цели. Столбец P_LITотносится к грамотным людям , аTOT_Pотносится к общей численности населения , которые мы будем использовать для расчета и картирования уровня грамотности.
- Мы хотим выбрать подмножество полигонов из этого слоя, принадлежащего району Гулбарга . Загрузите слой gulbarga_district.shp , извлеченный из шейп-файла Districts, предоставленного DataMeet. Колонка
DT_CEN_CDсодержит идентификатор района для этого конкретного района. Мы можем использовать это для фильтрации полигонального слоя.
- На панели Layers перетащите слой
gulbarga_districtпод слойindia-village-census-2001-KA. Щелкните правой кнопкой мыши слой india-village-census-2001-KAи выберите Filter .
- Введите выражение
РАЙОН = 4, чтобы выбрать все деревни и города из выбранного нами района. Нажмите ОК .
- Вы увидите значок фильтра рядом со слоем
india-village-census-2001-KA, указывающий, что к слою применен фильтр. Холст карты обновится, чтобы показать только полигоны, принадлежащие району.
- Теперь создадим тематическую карту, показывающую уровень грамотности в районе. При создании такой тематической (картограммы) карты важно нормализовать отображаемые значения. Распространенной ошибкой является использование на такой карте тоталов вместо ставок.
Предоставлено: Кеннет Филд @kennethfield
Нажмите Откройте панель стилей слоя . Выберите средство визуализации Graduated . В столбце Value нажмите кнопку Expression .
- Введите следующее выражение. Поскольку мы хотим отобразить уровень грамотности, мы можем нормализовать общее количество грамотных людей, разделив его на общую численность населения.
100*("P_LIT"/"TOT_P") - Выберите цветовую шкалу и Mode по вашему выбору и нажмите Classify . Вы также можете открыть раскрывающийся список цветовой шкалы и выбрать Инвертировать цветовую шкалу , чтобы цвета шли в обратном порядке. Вы увидите многоугольники, окрашенные в соответствии с уровнем грамотности. На карте это позволяет намного легче увидеть картину того, что в деревнях к югу от округа уровень грамотности намного ниже, чем в их северных коллегах.
Существует много способов классифицировать данные по классам. В этой статье дается хороший обзор плюсов и минусов каждого режима.
- Если увеличить масштаб — вы заметите пробелы в полигональном слое. Это районы с городами, которые не имеют таблиц данных Справочника деревень (VD) и поэтому исключены из этого уровня данных. Вместо дыры мы можем стилизовать лучше, чтобы указать значения без данных. Выберите слой
gulbarga_district. Измените тип слоя Symbol наLine pattern fill. Измените интервал по своему вкусу.
- Вы заметите, что параметры заливки не имеют перекрестной заливки. Это потому, что его можно легко создать, комбинируя 2 заливки паттерна в противоположном направлении. Нажмите кнопку Дублировать текущий слой на панели стилей слоя .
- Измените значение Rotation на
-45,00градусов. Теперь вы увидите пробелы, визуализированные с перекрестной заливкой.
- У вас есть визуализация уровня грамотности в районе.
Фотографии, полученные с помощью бортовых датчиков, таких как воздушные змеи, воздушные шары, самолеты, вертолеты и, в последнее время, БПЛА, являются полезным источником информации для картографирования. Они часто действуют как базовая карта, обеспечивая контекст для других пространственных данных. Они также используются для извлечения информации об объектах, которые моделируются как векторные данные.
Наиболее распространенным форматом изображений является GeoTiff. Файл geotiff содержит дополнительные метаданные, которые позволяют нам преобразовать местоположение в пикселях (строка/столбец) в реальное местоположение (широта/долгота). Обычную фотографию можно преобразовать в растр с учетом пространственного положения с помощью процесса, известного как GeoReferencing.
Упражнение: просмотр снимков с дрона
OpenAerialMap — это открытый сервис для обмена и загрузки изображений с высоты птичьего полета. Мы будем использовать изображение территории Университета Катманду, предоставленное WeRobotics.
- Найдите файл
kathmandu_drone_imagery.tifи перетащите его в QGIS. Используйте инструменты масштабирования/панорамирования для изучения изображения.
2. В правом нижнем углу обратите внимание на то, что CRS — это EPSG:32645, что относится к зоне UTM 45N. Выберите инструмент Идентифицировать и щелкните в любом месте изображения. Вы увидите, что изображение содержит 3 полосы — по одной для красного, зеленого и синего. Координаты — это координаты проекции, а не географические координаты. Их называют X (восток) и Y (север) .
- Поскольку изображение также имеет географическую привязку, мы можем видеть его в контексте других пространственных слоев. Перейдите на страницу Web → QuickMapServices → OSM → OSM Standard . Слой плитки будет добавлен на панель Layers , и вы увидите, что оба слоя выровнены друг с другом, так как оба слоя пространственно осведомлены.
В космосе находятся сотни спутников наблюдения за Землей, которые непрерывно снимают изображения Земли. Многие космические агентства по всему миру предоставляют эти данные бесплатно. Эти наборы данных чрезвычайно ценны для ученых, исследователей, правительств и бизнеса.
Спутниковые изображения отличаются от обычных фотографий, потому что они содержат информацию во многих диапазонах длин волн, а не только в красном, зеленом и синем. Эта богатая информация позволяет моделям машинного обучения легко различать разные объекты. Например, искусственный газон и настоящий газон могут выглядеть зелеными, но по-разному отражать инфракрасный свет. Таким образом, их можно легко различить, используя дополнительную информацию, содержащуюся в мультиспектральном изображении.
Упражнение: просмотр изображения Sentinel-2 и создание композитов
Sentinel-2 — миссия Европейского космического агентства (ЕКА) с двумя спутниками. Разрешение каждого пикселя изображения составляет 10 метров. Это ниже, чем разрешение дронов или аэрофотоснимков, но все же достаточно для анализа на уровне города и региона. Что еще более важно, данные фиксируются в 12 различных диапазонах, что делает их очень полезными для научных приложений. Эти миссии захватывают каждое место на земле каждые 5 дней, что позволяет осуществлять постоянный мониторинг всей земли. ЕКА также предоставляет в свободный доступ все данные этой миссии.
Мы загрузим изображение Sentinel-2 для Бангалора, Индия, сделанное 18 февраля 2020 года. Каталог пакета данных imagery/sentinel-2 4 файла в формате JPEG2000. 4 файла предназначены для диапазонов красного (B4), зеленого (B3), синего (B2) и ближнего инфракрасного (B8).
- Перетащите все 4 изображения на холст QGIS. Приблизьте любую область. Выберите инструмент Идентифицировать на панели инструментов Атрибуты и щелкните изображение. В окне Результаты идентификации выберите Просмотрите как
Таблицуи изучите, как один и тот же объект имеет различную отражательную способность в разных диапазонах.
- Мы можем объединить несколько каналов в одно изображение и визуализировать его. Они называются Color Composites . Чтобы объединить отдельные изображения в одно, перейдите в Обработка → Панель инструментов и найдите GDAL → Разное растровое → Построить виртуальный растр . Дважды щелкните, чтобы запустить инструмент.
- Выберите все 4 слоя как Входные слои и отметьте Поместите каждый входной файл в отдельный бэнд . Затем нажмите Выполнить .
- Новый слой
Virtualбудет добавлен на панель Layers . Этот слой содержит ссылки на 4 разных изображения. Обратите внимание, что порядок каналов в алфавитном порядке, поэтому отображение в виртуальном растре следующее:
| Группа 1 | B02 (Синий) |
| Лента 2 | B03 (зеленый) |
| Лента 3 | B04 (красный) |
| Полоса 4 | B08 (БИК) |
Сначала мы визуализируем RGB Color Composite . Его также называют Natural Color Composite , поскольку именно так изображение будет восприниматься человеческим глазом. Поместите Band 3 , Band 2 и Band 1 как Красные , Зеленые и Синие полосы. Измените настройки мин./макс. значений на Совокупный отсев . Вы увидите, что изображение теперь отображается в естественных цветах.
- Давайте создадим другой тип визуализации, известный как False Color Composite . Здесь мы хотим создать NRG Color Composite , где мы помещаем полосу ближнего инфракрасного диапазона в красный канал, красную полосу в зеленый канал и зеленую полосу в синий канал. Эта визуализация выделяет растительность красным цветом и позволяет легко визуализировать растительность. Обратите внимание, что водоем и растительность выглядели почти одинакового цвета в композите RGB, но их легко разделить в композите NRG.
Современные картографические технологии включают аэрофотосъемку с использованием датчика LiDAR. LiDAR расшифровывается как «Обнаружение света и определение дальности». Этот датчик использует световые импульсы для определения расстояния до объектов земли. Для каждого посылаемого светового импульса система вычисляет координаты X, Y и Z объекта. Такое представление данных не является новым для пространственных данных, но поскольку при съемке даже небольшой площади таких точек могут быть миллионы, стандартные средства просмотра и обработки точек не работают. такой Облако точек обычно хранится в форматах LAS или LAZ.
Авторы и права: Каргирак, Википедия.
Упражнение: обзор точек с аэрофотосъемки
Министерство окружающей среды Великобритании, продовольствия и сельского хозяйства (DEFRA) предоставляет данные и продукты LiDAR по всей стране через платформу услуг данных Defra по открытой лицензии. Мы будем использовать набор данных облака точек для Оксфордского университета, доступный в виде файла LAZ.
- Plasio — это браузерная программа для просмотра облаков точек LAS/LAZ. Посетите plas.io. Нажмите Просмотрите и найдите файл
SP5008_P_10967_20161130_20161130.laz. Щелкните Открыть . Обратите внимание, что эта небольшая область визуализируется с более чем 3,5 миллионами исходных точек.
- После загрузки данных прокрутите правую панель вниз и найдите раздел Intensity Source . Выберите опцию
Карта высот в оттенках серогоиз раскрывающегося списка.
- Используйте левую кнопку мыши и колесо прокрутки для масштабирования/перемещения и изучения набора данных.
Растровые данные хорошо подходят для моделирования непрерывных явлений, таких как высота. Каждому пикселю растра присваивается высота в качестве значения. Это простой, но эффективный способ моделирования местности. Такой растр известен как цифровая модель рельефа (ЦМР).
Цифровые модели рельефа делятся на 2 большие категории
- Цифровая модель поверхности (DSM): DSM представляет реальную поверхность земли, включая кроны деревьев, здания и т. д.
- Цифровая модель местности (DTM): DTM представляет голую землю и естественный ландшафт. DTM обычно создается путем алгоритмической или ручной обработки DSM.
Упражнение: просмотр и сравнение DSM/DTM
Министерство окружающей среды Великобритании, продовольствия и сельского хозяйства (DEFRA) предоставляет данные о высоте по всей стране через платформу Defra Data Services Platform под открытой лицензией. Мы будем использовать набор данных DSM и DTM для Оксфордского университета, доступный в виде файлов ASC, dsm_F0195499_20161130_20161130_mm_units.asc и dtm_F0195499_20161130_20161130_mm_units.asc
Файл .asc имеет текстовый формат растрового файла ASCII. Это простой формат данных, который содержит заголовок с информацией о растровых и пиксельных значениях в виде строк/столбцов. Если вы откроете любой из файлов в текстовом редакторе, он будет выглядеть следующим образом:
cols 2000 2000 год xllcorner 450000 илкорнер 208000 размер ячейки 1 NODATA_значение -9999 -9999 -9999 -9999 -9999 -9999 -9999 .
Заголовок содержит координаты X и Y левого нижнего (ll) угла изображения. Зная эту 1 пару координат, размер изображения и систему отсчета координат (CRS), мы сможем выполнить географическую привязку всего изображения. Информация о CRS содержится в метаданных и указывается как EPSG:27700 British National Grid . Теперь у нас достаточно информации для просмотра этих растров.
- Откройте QGIS. Прежде чем мы загрузим данные, мы должны установить CRS нашего проекта на CRS растров. Перейти к Проект → Свойства .
- Перейдите на вкладку CRS , найдите
EPSG:27700и выберите его. Щелкните OK .
- Найдите файл
dsm_F0195499_20161130_20161130_mm_units.ascи перетащите его на холст. Выберите Определите и щелкните в любом месте изображения. Вы увидите, что Band 1 изображения содержит высоту пикселя в миллиметрах.
- Нажмите Откройте панель стилей слоя . Выберите средство визуализации
Singleband псевдоцвета. Разверните раздел Min/Max Value Settings и выберите Cumulative count cut . Выберите цветовую шкалу по вашему выбору. После применения стиля вы сможете четко видеть очертания зданий, деревьев, русла реки и т. д.
- Затем найдите файл
dtm_F0195499_20161130_20161130_mm_units.ascи перетащите его на холст. Чтобы упростить сравнение двух слоев, мы должны визуализировать их с одинаковыми параметрами. К счастью, QGIS предоставляет простой способ копирования/вставки стилей между слоями. Щелкните правой кнопкой мышиdsm_F0195499_20161130_20161130_mm_unitsи перейдите в Стили → Копировать стиль .
- Далее выберите слой
dtm_F0195499_20161130_20161130_mm_units, щелкните правой кнопкой мыши и перейдите к Стили → Вставить стиль .
- Переключение видимости верхнего слоя и сравнение DSM и DTM. Вы увидите, что ЦММ содержит только нижележащий ландшафт с удаленными всеми естественными и искусственными элементами. Посмотреть анимированный GIF ↗
- Дели Концентрация PM2,5. Загружено из службы загрузки данных OpenAQ. Исходные данные Центрального совета по контролю за загрязнением (CPCB) Индии и EPAAirNow DOC.
- OSM Tile Layer, станции метро Bangalore: (c) участники OpenStreetMap
- Набор геопространственных социально-экономических данных на уровне деревень Индии. Мейаппан, П., П.С. Рой, А. Солиман, Т. Ли, П. Мондал, С. Ван и А.К. Джайн. 2018. Набор геопространственных социально-экономических данных на уровне деревень Индии: 1991, 2001. Палисейдс, Нью-Йорк: Центр социально-экономических данных и приложений НАСА (SEDAC). https://doi.org/10.7927/h5CN71ZJ. По состоянию на 15 февраля 2020 г.
- Районы переписи 2001 года: загружены из репозитория пространственных данных Datameet.
- Оксфордское облако точек. ДТМ и ДСМ. Загружено с платформы Defra Data Services. Корона Copyright 2019
- Снимки с наземного дрона Университета Катманду. Скачал с OpenAerialMap. Снято WeRobotics
- Zanzibar Cloud Optimized GeoTiff и слой XYZ. Доступ из OpenAerialMap. Комиссия по землям (COLA); Революционное правительство Занзибара (RGoZ)
- Изображения Бангалора Sentinel-2. Загружено с Copernicus Open Access Hub. Авторские права Европейского космического агентства — ESA.
Этот материал курса находится под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. Вы можете использовать материалы в любых некоммерческих целях. Пожалуйста, отдайте должное оригинальному автору.
Если вы хотите использовать эти материалы как часть коммерческого предложения, вы можете приобрести лицензию тренера за небольшую плату.
Свяжитесь с нами, чтобы узнать цены и условия.
© 2020 Ujaval Gandhi www. spatialthoughts.com
Этот курс предлагается в виде онлайн-класса под руководством инструктора. Посетите Spatial Thoughts, чтобы узнать подробности предстоящих сессий.
Включите JavaScript для просмотра комментариев с помощью Disqus.Визуализация геопространственных данных. Визуализация геопространственных данных — это… | д-р Нина Приянка
Эффективная визуализация данных использует предварительную визуальную обработку мозга (т. е. материал замечает сразу) [Источник: https://www.kdnuggets.com/2018/08/data-visualization-cheatsheet.html] Визуализация геопространственных данных — это попытка представить важность данных о местоположении путем предоставления визуального контекста. Вербальных навыков недостаточно для представления географической информации, и, следовательно, графические навыки необходимы для понимания тенденций, закономерностей, корреляций, чтобы помочь делать выводы. В области генерации массивных наборов данных стало принципиально важно обеспечить визуальный контекст, который в противном случае мог бы остаться незамеченным в табличной/текстовой информации, для принятия осмысленных решений на основе данных. Успешная попытка визуализации начинается с понимания того, зачем она делается. Раньше для создания эффективной визуализации требовалось немало усилий и специализированных инструментов. Но с появлением современных инструментов и технологий усилия по созданию информативной визуализации стали намного проще и легче. В этом быстро развивающемся мире понимание и создание визуализации геопространственных данных не ограничивается только системным аналитиком и специалистом по данным, но расширило свое присутствие в таких сферах бизнеса, как маркетинг, реклама, финансы, электронная коммерция, правительство, телекоммуникации или что-то еще. принимать решения на основе данных.
Наука о географических данных (Геоданные) — это подмножество науки о данных, которое имеет дело с данными о местоположении, т. е. описанием объектов и их взаимосвязью в пространстве. В современном мире географические данные являются ключевыми, и большинство предприятий/приложений/услуг вращаются вокруг элемента местоположения. Таким образом, для более быстрого получения информации из наборов данных на основе местоположения важна визуализация.
Коммуникативные навыки имеют решающее значение для любой работы, а визуализация геопространственных данных является эффективным способом представления географической информации с целью получения выводов. Кроме того, человеческая работа захватывает и сохраняет графику/изображения гораздо легче, чем сотни строк электронной таблицы с информацией. Таким образом, визуальная сводка информации упрощает выявление закономерностей и тенденций для получения информации. Подводя итог, можно сказать, что визуализация геопространственных данных обеспечивает:
- способность легко визуализировать информацию, связанную с местоположением, и улучшать понимание для принятия решений
- улучшенная способность доносить информацию до аудитории, которую они могут понять
- более доступная и понятная информация без необходимости устного объяснения
- an повышенная способность действовать на основе наблюдений, следовательно, добиваться успеха с большей гибкостью
Существует множество библиотек, поддерживающих создание геопространственной визуализации, некоторые из которых перечислены ниже (список не является исчерпывающим)
- folium: Он основан на сильных сторонах экосистемы Python по обработке данных и сильных сторонах картографической библиотеки leaflet. js. mplleaflet — библиотека Python, которая преобразует график matplotlib в веб-страницу, содержащую панорамируемую масштабируемую карту Leaflet. Он также может встроить карту Leaflet в блокнот IPython.
- геоучасток: Высокоуровневая библиотека геопространственных графиков Python. Это расширение для cartopy и matplotlib, которое упрощает картографирование: например, seaborn для геопространственных
- geoJs: GeoJS предназначен для преодоления разрыва между ГИС, геопространственной визуализацией, научной визуализацией и Infovis. GeoJS — это больше, чем просто библиотека ГИС, поскольку пользователи могут создавать научные графики, такие как векторные и контурные, и могут встраивать графики Infovis с помощью D3.js.
В этой статье мы попытаемся показать вам, как использовать библиотеку folium и ее функции для создания мощных геопространственных визуализаций с использованием различных данных из открытых источников. Эти примеры можно использовать в различных случаях использования, таких как картирование преступности, анализ недвижимости, демографические данные, чтобы понять закономерности, выбросы, корреляции и тенденции, которые могут остаться незамеченными в изобилии таблиц и электронных таблиц, содержащих огромные объемы данных.
В этой статье предполагается наличие базовых знаний о Python и блокноте Jupyter, а также библиотеке Pandas.
Folium использует сильные стороны экосистемы Python для обработки данных и картографические возможности библиотеки Leaflet.js для визуализации геопространственных данных. Данные обрабатываются в Python, а затем визуализируются на карте Leaflet через folium. Карты интерактивны по своей природе и могут быть построены на основе значений широты и долготы и визуализированы прямо в среде ноутбуков, которую предпочитает большинство из нас.
Folium можно установить в системе одним из двух способов:
$ pip install folium или
$ conda install -c conda-forge folium
Источник: https://www. kaggle.com /harlfoxem/housesalesprediction
Набор данных доступен для загрузки по ссылке выше. Этот набор данных содержит цены продажи недвижимости в округе Кинг, штат Вашингтон, США. Округ Кинг считается самым густонаселенным округом в Вашингтоне и 12-м по численности населения в Соединенных Штатах. Он включает в себя 21 613 наблюдений за проданной недвижимостью в период с мая 2014 г. по май 2015 г. с 23 переменными, которые помогают определить характеристики недвижимости. Данные плотно сгруппированы вокруг района Сиэтл-Белвью-Рентон-Кент-Федерал-Уэй-Такома, городского конгломерата.
Данные атрибутов свойств с именем атрибута/поля и их описанием# Импорт необходимых библиотек
import pandas as pd # обработка данных, ввод/вывод файла CSV (например, pd.read_csv)
#!pip install folium — установить библиотеку folium для Mapping
import folium
from folium.plugins import MarkerCluster
# Импорт набора данных атрибутов свойств загружен правильно
df. head()
# Проверка формы фрейма данных
# Проверить имена полей в данных
df.columns
Index([‘cid’, ‘dayhours’, ‘price’, ‘room_bed’, ‘room_bath’, ‘living_measure’,
‘ lot_measure’, ‘ceil’, ‘побережье’, ‘прицел’, ‘состояние’, ‘качество’,
‘ceil_measure’, ‘подвал’, ‘год_построения’, ‘год_ремонта’, ‘почтовый индекс’,
‘широта’, ‘длина’, ‘living_measure15’, ‘lot_measure15’, ‘меблирован’, 3
3
3 ‘total_area’],
dtype=’object’)
Folium нужны атрибуты широты/долготы в данных, чтобы иметь возможность запускать свои функции, и этот набор данных имеет эти два поля.
# Проверить тип данных и нулевые значения в полях.
df.info()
# Количество уникальных значений в каждом поле
df.nunique()
# Проверка на пропущенные значения
df.isnull().sum()
# Проверка строк с пропущенными значениями
df[df. isnull ().any(axis=1)]
# Просмотр статистики данных
df.describe()
Функция описания показывает, что различные поля/атрибуты имеют 0 значений в данных. Независимо от того, имеют ли эти нули значимости или требуют очистки, потребуется дальнейшее исследование данных. В данных присутствует несколько выбросов (например, 75% данных в поле room_bed находится в пределах 3 спален, но такое значение, как 33, считается максимальным значением), которые необходимо вычислить с помощью правильной стратегии. В данных также присутствует асимметрия.
Приведенный выше анализ не имеет ничего общего с визуализацией, но очень важно внимательно изучить данные, с которыми вы планируете работать, что является признаком хорошего специалиста по данным 🙂
Folium — мощная библиотека Python, которая помогает создавать несколько визуализаций карты, а именно. карта, кластерные карты, карты местности, тепловая карта и т. д. Карты Folium интерактивны и просты в использовании, что делает эту библиотеку очень мощной для использования в блокноте Jupyter или в создании панели мониторинга. Чтобы проиллюстрировать некоторые из его возможностей, несколько примеров были продемонстрированы ниже с фрагментами кода.
# Создать карту: Basemap — OpenStreet Map
property_map = folium.Map (
location=[df[‘lat’].mean(),
df[‘long’].mean()],
zoom_start=11,
control_scale=True,
)
для i in range(len(df)):
folium.CircleMarker (
location = [df], iloc.lat.lat. df.long.iloc[i]],
radius = 3,
popup = df.cid.iloc[i],
color = ‘синий’,
opacity = 0,2
).add_to(property_map)
property_map
В функции класса folium.Map есть несколько параметров, которые подробно обсуждаются ниже: folium.Map() объект, который содержит информацию, относящуюся к центру карты, масштабу, масштабу, фрагментам и т. д.
Существуют различные способы центрирования карты, а именно. либо вы можете указать координаты центра (если вы знаете, где центрировать карту), указав значения широты и долготы (location = [47.6062, -122.3321]), либо вы можете взять средние значения широты и долготы из данных (location = [ df[‘lat’].mean(), df[‘lon’].mean()]).Существуют также различные параметры, которые можно установить в методе класса folium, который вы можете прочитать на github folium.
Существует несколько параметров, связанных с функцией класса folium.CircleMarker , которая помогает создать круг фиксированного размера с заданным радиусом и подробно рассматривается ниже:
- местоположение: Пара широта и долгота (значения севера и востока или координаты X и Y), которая определяет географическое положение объекта
- радиус: Значение определяет радиус маркера круга в пикселях Введите текст или визуализацию для объекта, отображаемого при нажатии векторного слоя
- цвет: цвет маркера
- непрозрачность: значение непрозрачности маркера
Карта теперь создается с помощью OpenStreet в качестве фоновой карты и наложенного на нее векторного слоя. +/- значок карты позволяет увеличивать и уменьшать масштаб. Вы также можете перемещаться по карте. Масштаб, присутствующий внизу, меняется в зависимости от уровня масштабирования и представляет значение масштаба как в км, так и в милях. Отлично, первая задача выполнена! Поздравьте себя с созданием вашей первой карты без каких-либо хлопот 🙂
Многочисленные точки данных сгруппированы вместе, поэтому карты выглядят немного загроможденными. Поскольку каждый маркер отображается так близко друг к другу, они перекрывают друг друга и мешают ясности. Следовательно, карта теряет свое очарование хорошей визуализации и не побуждает пользователей исследовать больше. Именно здесь появляется концепция визуализации на основе кластеризации. Кластеризация маркеров — это полезный метод объединения соседних маркеров в один кластер с подсчетом количества точек, содержащихся в кластере. Кластеры создаются на основе ограничивающей рамки карты зрителя, что упрощает понимание карты в целом. Методы кластеризации обеспечивают лучший пользовательский опыт на картах, чем карты с плотными маркерами. Итак, давайте также применим методы кластеризации с фолиумом, чтобы наша карта выглядела лучше.
# Создать карту с кластеризацией: Basemap — OpenStreet Map
property_map = folium.Map(
location=[df[‘lat’].mean(),
2 902 ].mean()],zoom_start=11)
# создание маркера для каждой точки в кадре данных. Каждая точка получит всплывающее окно со значением почтового индекса
mc = MarkerCluster()
для строки в df.itertuples():
mc.add_child(folium.Marker(location=[row.lat,row.long], popup=row.zipcode))
property_map.add_child(mc)
property_map на основе
0 Карта, основанная на0 о методах кластеризации До сих пор мы были сосредоточены на представлении объектов на карте. Что, если мы сможем предоставить контекст для этого представления функции, например, можно отобразить местоположение по отношению к цене собственности. Этого можно добиться с помощью метода класса Heatmap(). Эта функция класса накладывает тепловую карту на объект карты.
В функции класса Heatmap() есть несколько параметров, которые используются в карте и подробно обсуждаются ниже: ]) : Точки, для которых необходимо создать тепловую карту.
# Создать тепловую карту
из folium.plugins import HeatMap
property_map = folium.Map(
location=[df[‘lat’].mean(),
df[‘long’].mean ()],
плитки=’Stamen Terrain’,
attr=’Фрагменты карты от Stamen Design, согласно CC BY 3.0. Данные OpenStreetMap, согласно ODbL’,
zoom_start=11)
df[‘count’] = 1
property_heatmap = HeatMap(
data=df[[‘lat’, ‘long’, ‘count’]].groupby([‘lat’, ‘long’]).sum ().reset_index().values.tolist(),
name = ‘Тепловая карта’,
radius = 10,
min_opacity = 0.1,
max_zoom=16
).add_to(property_map)
23
23 LayerControl().add_to(property_map) property_map
Тепловая карта показывает, что высокая концентрация цен на недвижимость наблюдается вокруг Сиэтла с несколькими очагами высоких цен в столичном районе Белвью и его окрестностях.
Heatmap с Stamen Terrain в качестве базовой карты Folium очень интуитивно понятен и гибок в использовании для визуализации геопространственных данных. Различные функции, такие как отображение карты с маркерами, кластеризация маркеров, создание тепловых карт, встроены в класс folium, чтобы помочь анализировать закономерности, тенденции, выбросы и многое другое, что может быть невозможно с помощью табличных/графических данных. Это обеспечивает визуализацию данных, ориентированную на местоположение, которая является более значимой и эффективной для пользователей.
Сопутствующий блокнот Jupyter Notebook, использованный в этой статье, доступен здесь.
https://www.kdnuggets.com/
https://stackoverflow.com/
https://python-visualization.github.io/folium/modules.html
80 Примеры визуализации данных с использованием данных о местоположении и Карты
- Варианты использования
- 39 минут чтения
- Поделиться
Поскольку важность данных о местоположении продолжает расти, меняются и способы визуализации этой информации. Мы просмотрели Интернет в поисках визуализаций данных, показывающих ценность данных о местоположении во многих ее вариантах, и составили этот мега-список, чтобы предоставить вам самые лучшие примеры. Приведенные ниже 80 записей удивили нас, научили, вдохновили и коренным образом изменили наше понимание данных о местоположении.
Мы сгруппировали эти 80 визуализаций данных по тематическим категориям, а затем перечислили каждую запись (нажмите на название визуализации, чтобы открыть ее). Шесть категорий включают в себя:
- Зоны конфликтов
- Связь
- Окружающая среда
- Места, звуки и запахи городской жизни
- Карты социальных сетей
- Транспорт
9000 последняя серия Game of Thrones , международная дипломатия и гуманитарные кризисы, эти 80 визуализаций данных — лишь небольшой взгляд на различные способы использования данных о местоположении по всему миру. Наслаждайтесь!
Зоны конфликта
Перепроецированное разрушение
Перепроектированное разрушение Ганса Хака использует спутниковые снимки, показывающие городские повреждения зданий и инфраструктуры в Алеппо, Сирия, которые он затем спроецировал на фигурные карты Берлина и Лондона. «Общая цель учений, — говорится на веб-сайте, — состоит в том, чтобы помочь зрителям представить масштабы разрушений, которые могли бы быть нанесены столицам Великобритании и Германии, если бы эти города оказались в центре нынешнего конфликта в Сирии». Используя данные о местоположении для перемещения разрушений, вызванных гражданской войной в Сирии, Хак напоминает нам, что визуализация данных — это не только красивые, но и мощные средства коммуникации.
Конфликтный урбанизм: Колумбия
Причин неустойчивого роста глобальной городской миграции много, но эта визуализация данных показывает, как вооруженный конфликт вызвал массовую миграцию в Колумбии с 1985 по 2015 год. Urbanism использует данные о местонахождении перемещенного населения для составления маршрутов из сельской местности Колумбии в ее городские центры. Эти маршруты могут быть дополнены муниципальными данными о местоположении и демографическими данными населения, полученными из спутниковых снимков НАСА и Национального департамента статистики Колумбии соответственно.
Карта мировой миграции
Используя открытые данные о чистой миграции по всему миру в период с 2010 по 2015 год, предоставленные Отделом народонаселения Организации Объединенных Наций, Макс Галка решил визуализировать этот большой объем данных на одной карте . Результат? Невероятный ресурс, отображающий схемы миграционных потоков из пункта отправления в пункт назначения за пять лет. Визуализируя эти данные о местоположении, «Миграционная карта мира» предоставляет инструмент прозрачности, который может помочь политикам проверять факты, разжигая страхи с горячей риторикой о стенах, а что нет. Вы можете прочитать полный анализ Галки здесь.
Ракетная угроза: Проект противоракетной обороны CSIS
По мере охлаждения отношений между государствами-членами НАТО Россия продолжает демонстрировать свою милитаристскую мощь и усиливать геополитическое присутствие. В ответ Проект противоракетной обороны Центра стратегических и международных исследований (CSIS) создал MissileThreat, интерактивную визуализацию данных, обеспечивающую широкий (но, по общему признанию, не исчерпывающий) обзор ситуации с A2AD в Европе. Данные о местоположении использовались для нанесения на карту военных баз по всему району, а затем применялся анализ зоны влияния для приблизительного определения радиуса зон, подверженных риску от различных ракетных пусковых мощностей.
Шпионы в небе
Визуализация данных Питера Олдхауса «Шпионы в небе» показывает траектории полета правительственной системы воздушного наблюдения США с использованием данных о местоположении самолетов, предоставленных Flightradar24. Отдельные полеты самолетов представлены анимированными точками, а плотные круги обозначают регулярно отслеживаемые области. Цветовая палитра визуализации данных — красный, белый и синий — подкрепляет точку зрения Олдхауса и, возможно, объясняет, почему National Geographic включил «Шпионы в небе» в число своих лучших карт 2016 года9.0003
Сирия после четырех лет беспредела
Картинки до и после могут показаться бесполезными, но Серджио Пеканья, Джереми Уайт и К. К. Ребекка Лай напомнили нам об эффективности этого жанра в фильме «Сирия после четырех лет беспредела» (2015). Используя спутниковые снимки, данные о местоположении из IHS Energy Data Information Navigator и данные нескольких гуманитарных агентств, авторы показывают разрушения гражданской войны в Сирии, визуализируя, как за два года «ночью в стране стало на 83% темнее, чем до войны». ».
Управление исполнительной власти за границей
Знаете ли вы, что до Теодора Рузвельта ни один действующий президент США не выезжал за пределы страны? Это лишь одно из многих исторических открытий, которые стали доступны благодаря [Цифровой стипендиальной лаборатории] Ричмондского университета и, в частности, ее визуализации данных о каждой поездке руководителей от Рузвельта до Обамы. Нам особенно нравится интерактивный компас настраиваемой базовой карты, который использует временные и пространственные измерения данных о местоположении.
Проект «Беженец»
Проект «Беженец» компании Hyperakt напоминает нам, что искусство — это средство политического протеста. Эта визуализация данных и является ресурсом, который использует данные Организации Объединенных Наций о беженцах для проведения сравнительных исследований миграции беженцев и произведением искусства, которое Нью-Йоркский музей современного искусства выбрал для своей выставки «Дизайн и насилие».
Форма рабства
Мишель Александер Новый Джим Кроу , основной источник для 13TH Авы ДюВерней, назвал закон Джима Кроу источником «школы в тюрьму». В книге «Форма рабства» Билл Рэнкин и Мэтт Дэниелс выделяют компонент местоположения исторических данных, связанных с рабством и количеством заключенных, чтобы представить визуальное доказательство того, что Америка, далекая от того, чтобы быть «пострасовым» обществом, «только недавно стала пост-». рабство один».
Система отслеживания санкций США
Система отслеживания санкций Enigma, которая отслеживает санкции США с 1994 до настоящего времени и обновляется каждый день, является одним из первых ресурсов, отображающих эти данные, несмотря на присущий санкциям пространственный аспект. Трекер использует анализ временных рядов, чтобы показать рост санкций в отношении четырех разных президентов, а его интерактивный дизайн позволяет зрителям нажимать на анимированные точки, чтобы узнать больше о конкретном типе правонарушения, на которое наложены санкции.
Зоны риска беловоротничковой преступности
Новое расследование противоречит тенденции визуализации данных, которая отображает открытые данные из полицейских отчетов, которые, как правило, сосредоточены на предотвращении «уличной преступности». Вместо этого эта визуализация данных использует машинное обучение для обнаружения зон риска преступности среди белых воротничков (и предоставляет некоторые сверхъестественные профили лиц!). Брайан Клифтон, Сэм Лавин и Фрэнсис Ценг объясняют здесь свою методологию, и мы рады войти в этот дивный новый мир визуализации данных!
Если вы меняете мир с помощью Location Intelligence, вы можете иметь право на получение гранта CARTO. Flowing Data творчески использует данные о местоположении, моделируя модели передвижения американцев. Используя данные о ежедневной деятельности 1000 человек, представленные в обзоре использования времени в Америке, проведенном Министерством труда США, моделирование Яу представляет каждого человека в виде анимированной точки, цвет которой меняется по пути от одного занятия к другому в течение двадцати четырех часов. , чтобы обнаружить поведенческие модели. Это мета. Это красиво. Это нужно увидеть.
Connectivity Atlas
Джон Донн сказал нам, что «ни один человек не является островом сам по себе», но что именно соединяет всех с «частью континента»? К счастью, у Connectivity Atlas есть ответ с визуализацией данных, которая показывает, как «[i] инфраструктура соединяет и определяет нас». Эта визуализация данных, полностью построенная на основе открытых данных, отображает все связующие нити, поддерживающие вашу повседневную деятельность, включая телекоммуникации, транспорт и энергетику.
Глобальный индекс дипломатии
Институт международной политики Лоуи, беспристрастный австралийский аналитический центр, создал Глобальный индекс дипломатии для визуализации дипломатических сетей. В то же время эта карта показывает пробелы в покрытии сети, а также высокую концентрацию дипломатических ресурсов по всему миру. Интерактивный дизайн карты позволяет зрителям увидеть глобальный охват дипломатии как на уровне города, так и на уровне страны, поскольку на базовой карте проведены безмятежные синие линии, напоминающие всем нам сохранять хладнокровие.
Живые кибератаки
Если 2016 год нас чему-то и научил, так это угрозе кибератак. Norse предоставляет информацию об атаках угроз, а его завораживающая визуализация данных о кибератаках использует данные о местоположении, чтобы показать в режиме реального времени источник и место назначения нарушений безопасности.
Чикагские кварталы стоимостью миллион долларов
Миллионы долларов инвестируются в районы с низким доходом по всему Чикаго, но не для (ре)инвестирования в эти районы. Вместо этого, как показывает чикагский проект «Кварталы на миллион долларов», война с районами ведется по мере того, как все больше денег тратится на охрану бедных кварталов по всему городу. Эта визуализация данных — больше, чем разоблачение расточительных расходов. На самом деле, Чикаго переосмыслен с точки зрения перспективных районов, чей статус с низким доходом увековечен большими вливаниями налоговых долларов, которые финансируют непропорциональную работу полиции, что приводит к более высокому количеству заключенных, несмотря на снижение уровня преступности.
Каждый активный спутник на орбите Земли
Дэвид Янофски и Тим Фернхольц представили столь необходимую «развлекательную информацию» в книге «Каждый активный спутник на орбите Земли». Эта визуализация данных дает зрителям представление о местоположении и периметре орбиты 1300 активных спутников. Спутники, представленные в виде отдельных пузырьков, цвет которых указывает на их использование, сжаты в столбец, указывающий высоту над землей. Обязательно включите функцию орбиты, чтобы получить представление об орбите каждого спутника!
Двадцать лет Индии ночью
Изображение может стоить тысячи слов, но сколько точек данных может дать изображение? Двадцать лет Индии ночью могут дать ответ! Используя фотографии, сделанные в рамках программы Министерства обороны США по метеорологическим спутникам, которые делались каждую ночь в период с 1993 по 2013 год, исследователи извлекли данные о местоположении по светоотдаче 600 000 деревень, а затем нанесли эти точки на карту India Lights. Функция анализа временных рядов показывает как объем собранных данных, так и показывает, что крупные сельские районы Индии все еще не имеют доступа к электричеству.
Что движет миром?
GoCompare’s What Powers the World? представляет собой интерактивную визуализацию, созданную на основе данных о местоположении, предоставленных Международным энергетическим агентством, и показывает, насколько каждая страна зависит от ископаемого топлива, атомной энергии и возобновляемых источников энергии. Что нам нравится в этой визуализации данных, так это использование базовой карты темной материи, тонкое использование теории цвета, освещающее то, что на самом деле делает , поддерживающим свет во всем мире.
Крупнейшие в мире утечки данных
Дэвид МакКэндлесс, основатель информационного агентства, прекрасен, и Том Эванс создали World’s Biggest Data Breaches, интерактивную хронологию утечек данных с 2005 года по настоящее время, включая интерактивные пузырьки для каждой записи. Да, кстати, каждый кружок представляет собой утечку не менее 30 000 записей и предоставляет подробную информацию о типе утечки, отрасли, в которой произошла утечка, а также ссылки на подробные отчеты о нарушении. Обнаружение данных об утечках данных никогда не было проще (… или страшнее!).
Окружающая среда
Дыхание Земли
В проекте Джона Нельсона «Дыхание Земли» использовались спутниковые снимки из каталога NASA Visible Earth для создания анимированной визуализации данных, показывающей пульс Земли во время годовых сезонных преобразований. Карта имела огромный успех и породила множество заслуживающих внимания продолжений, в том числе A Breathing Earth Нади Бремер (2016) и запись, включенная немного дальше в наш список!
Облачная Земля
Мы рассмотрели облака с обеих сторон, но Земная обсерватория НАСА превзошла нас своей визуализацией данных об облаках в период с июля 2002 г. по август 2015 г. Облачная Земля пытается визуализировать данные об облаках, одна из наименее поняли компоненты нашего климата, чтобы изучить его роль в глобальном изменении климата. Спутник НАСА Aqua и его датчик MODIS предоставили изображения и данные о местоположении для этой визуализации, чья холодная синяя цветовая палитра и покадровая анимация позволяют зрителям легко идентифицировать участки с высокой плотностью облаков по всему миру.
Ecoregions 2017
Визуализация данных RESOLVE Ecoregions 2017 отображает 846 экорегионов Земли в потрясающем примере биогеографии. Карта содержит множество интерактивных функций, которые не только используют данные о местоположении для определения областей биологического разнообразия, но и для отслеживания глобального прогресса в выполнении обязательства Nature Needs Half «защитить половину всей суши на Земле как живую наземную биосферу».
Извержения, землетрясения и выбросы (E3)
Визуализация данных E3 Смитсоновского института представляет собой покадровую анимацию извержений вулканов, землетрясений и выбросов углерода по всему миру с 1960 года. Используя данные Глобальной программы вулканизма, данные о землетрясениях Геологической службы США и данные Глубоководной Обсерватория углерода, эта карта использует данные о местоположении, чтобы лучше понять нашу среду.
Глобальная историческая карта выбросов
Подобно визуализации данных Смитсоновского института E3, глобальная историческая карта выбросов Орельена Соссе исследует изменения окружающей среды с течением времени. Однако эта визуализация данных отображает данные о местоположении сжигания ископаемого топлива и попутного газа, а также производства цемента между 1750 и 2010 . Вы можете узнать больше о методологическом подходе Соссея к картированию исторического воздействия промышленной революции, а также о его решении использовать набор данных с координатной сеткой здесь.
GlobalView: Изменение климата в перспективе
Визуализация данных — отличный способ рассказать историю, и это именно то, что редакторы Bloomberg View делают в GlobalView: Изменение климата в перспективе. Эта карта-история работает с данными о местоположении, связанными с изменением климата, чтобы представить четкое и краткое сообщение о срочности этого глобального кризиса. После недавнего объявления о решении администрации Трампа выйти из Парижского соглашения нам нужно больше таких историй, основанных на данных.
The Lead Map
Мы упомянули о насущной проблеме отсутствия водной безопасности, поэтому мы рады включить последнюю визуализацию данных SimpleWater. Карта свинца использует данные о местоположении, связанные с возрастом домов в данном округе, а также среднюю коррозионную активность грунтовых вод в этом штате, чтобы предсказать уровень воздействия свинца на воду в районе. Нам нравится эта визуализация данных не только за то, что она привлекает внимание к насущной проблеме доступа к чистой питьевой воде, но и за инновационное использование различных типов данных о местоположении, используемых для оценки рисков. Проверьте воздействие свинца в вашем районе сегодня!
Инвентаризация атмосферных выбросов в Лондоне
Как и в предыдущих двух записях, визуализация данных Parallel использует данные о местоположении для картирования выбросов в Лондоне, Англия. Однако отличие заключается в трехмерных интерактивных функциях, показывающих уровни концентрированных атмосферных выбросов по всему городу.
Миграции в движении
Мы упоминали, что изменение климата способствует росту миграции в города, но как животные реагируют на эти изменения? Это вопрос, на который Дэн Майка, член научной группы Североамериканского региона The Nature Conservancy, решил ответить с помощью «Миграции в движении» — визуализации данных, отображающей средние маршруты миграции млекопитающих, птиц и амфибий. Вдохновленная нашей следующей записью, эта карта отображает данные о местонахождении миграционного движения почти 3000 различных видов животных в представлении на макроуровне. Проверьте это сегодня!
Карта ветров Земли
В 2013 году Кэмерон Беккарио создал карту ветров Земли, визуализацию данных, показывающую глобальные погодные условия, прогнозируемые суперкомпьютерами с обновлением каждые три часа. Первоначально проект был вдохновлен картой ветра Hint. fm, визуализацией данных о характере ветра, которая автоматически обновляется на основе доступных данных о погоде. Использование данных о местоположении на карте Earth Wind Map является не чем иным, как революционным, в чем вы убедитесь, взаимодействуя с визуализацией данных. Посмотрите, как выглядят те же данные о местоположении в стереографической проекции! Как говорила Флоренс и Машина: «Такая большая, такая голубая, такая красивая!»
«Пять лет засухи»
Широко известная программа «Пять лет засухи», второе появление Джона Нельсона в нашем списке, визуализирует данные о 285 неделях засухи, сообщаемые Службой мониторинга засухи США в , в одном представлении . Несмотря на статичный дизайн, результаты, как пишет Нельсон, были «картой, которая случайно характеризует подвижность засух в течение пяти лет, используя непрозрачность для представления движения». Отличный пример роли теории восприятия цвета в пространственном анализе и визуализации данных, как статических, так и интерактивных!
Истинный размер…
Джеймс Талмейдж и Деймон Манейс создали это приложение, чтобы развеять географические заблуждения, возникающие в результате картографических проекций, таких как проекции Меркатора, которые искажают размер и форму земельных массивов, и в первую очередь размер африканского континента. Как и в случае с Reprojected Destruction, нам нравится эта визуализация данных за ее визуализацию re ! Проверьте это!
Чего не хватает?
Майя Лин Чего не хватает? является тревожным сигналом для мира, находящегося на грани шестого массового вымирания. В отличие от других записей в этом списке, основные цели которых также могут показывать пробелы в покрытии сети, эта запись полностью основана на использовании данных о местоположении для визуализации деградации и отсутствия.
Treepedia
Treepedia лаборатории Senseable City Lab Массачусетского технологического института отображает данные о местоположении, связанные с кронами деревьев, для городов по всему миру, включая Париж, Франкфурт и Кейптаун. Вместо того, чтобы отображать каждое отдельное дерево в каждом городе, эти визуализации данных построены с использованием метода анализа, который использует данные о местоположении, чтобы показать «количество зелени, воспринимаемое при ходьбе по улице».
Метеоритный дождь
Как визуализация данных может представлять абстрактные понятия, не искажая и не уменьшая пространственную структуру данных? Это была проблема, с которой столкнулся Ян Вебстер, работая с данными метеорного потока, собранными астрономом Питером Дженнискенсом в «Метеорных потоках». Решение? Создайте 3D-визуализацию, предоставляющую зрителям 360-градусный обзор метеорных потоков, движущихся по Солнечной системе.
Плотность населения мира
Ускорение темпов глобальной миграции в города вызывает тревогу у выборных должностных лиц, которым поручено предоставлять общегородские услуги. Но где именно происходит этот прирост населения? Чтобы ответить на этот вопрос, Дункан Смит из CityGeographics построил эту карту плотности населения мира с данными о местоположении, полученными от JRC Европейской комиссии и Центра международной информационной сети по наукам о Земле при Колумбийском университете. Что ошеломляет в этой визуализации данных, так это ее способность развеять редуктивное понимание географии между городом и деревней, поскольку плотные карманы населенных пунктов находятся за пределами традиционно признанных городских центров по всему миру.
Места, звуки и запахи городской жизни
3D-модель Нью-Йорка
Визуализация данных CESIUM объединяет функции, обсуждавшиеся в других статьях, такие как отображение общегородских теней и исторического развития, в одной 3D-модели Нью-Йорка Город. Эта визуализация данных использует 3D-плитки для представления данных о местоположении в гибкой манере, что ведет к реализации концепции Digital Earth.
50 лет концертам The Rolling Stones
Эта визуализация данных, приуроченная к 50-летию The Rolling Stones, отображает мили, пройденные лунным светом во время гастролей за полвека. Данные о местоположении для этой визуализации данных были взяты из Википедии, что, как мы знаем, иногда может быть похоже на игру с огнем, но, к счастью, фанаты знают свои факты!
Новый взгляд на жилищный бум и спад
Бинг Бай и Таз Джордж из Urban Institute впервые опубликовали «Новый взгляд на жилищный бум и спад» в сентябре 2013 года, но эта интерактивная визуализация данных продолжает обновляться каждый год с открытым данные стали возможными благодаря Закону о раскрытии информации об ипотеке. Что нам нравится в этой визуализации данных, так это ежегодная покадровая анимация на фоне статического линейного графика, позволяющая зрителям получить как макро-, так и микро-проблеск невзгод рынка жилья.
Квартал у Блэка, прошлое и настоящее Бруклина
Томас Райл построил эту визуализацию данных в 2013 году на основе исторических данных о местоположении, предоставленных Департаментом городского планирования Нью-Йорка, чтобы отобразить неравномерную эволюцию внешнего вида Бруклина. В частности, Риэль начертил и заштриховал более 320 000 бруклинских зданий в зависимости от года постройки, чтобы понять, почему некоторые районы города более развиты, тогда как некоторые районы, похоже, вообще не изменились.
Дышащий город: население Манхэттена на работе и дома по часам
Вдохновленный описанным выше фильмом Джона Нельсона «Дышащая земля», Джоуи Чердарчук «Дышащий город» визуализирует дыхательные движения Манхэттена за один день. На этой карте плотности точек показано население Манхэттена как на работе (красные точки), так и дома (синие точки), что, как объясняет Чердарчук, оказалось сложнее, чем ожидалось, поскольку получить соответствующие данные о местоположении было сложно.
Граф Любовь
Иногда лучше меньше, да лучше. Нам нравится заниженная визуализация данных о местоположении, связанных с протестами сопротивления, от Натана Перкинса и Томми Люна под названием Count Love. На вопрос о том, что их вдохновило, Томми и Натан сказали, что они «создали Count Love в надежде исторически задокументировать протесты, связанные с гражданскими правами, иммиграцией, расовой несправедливостью и другими важными социальными проблемами в Соединенных Штатах». В дополнение к интерактивной карте данных Count Love, проверьте использование пропорциональных пузырьков, масштабированных по размеру каждой демонстрации на странице статистики!
Каждый бросок, который когда-либо делал Коби Брайант
В ознаменование последней игры бывшего игрока «Лос-Анджелес Лейкерс» Коби Брайанта газета Los Angeles Times создала визуализацию данных с пользовательской базовой картой, отображающей баскетбольную площадку, на вершине которой расположены 30 699 точек, обозначающих место, откуда Брайант сделал все возможное в своей карьере. Инновационный подход к картографированию помещений, если не сказать больше!
Поклонники в движении
Готовы ли вы поехать за границу, чтобы посетить концерт вашей любимой группы? Большая игра вашей любимой спортивной команды? Ticketbis, международная дочерняя компания StubHub, изучила данные о местонахождении посетителей за 36 месяцев, покупающих международные билеты через его сервис, и результаты оказались интересными. Спойлер : Суперкубок и Летние Олимпийские игры 2012 занимают довольно высокое место, но узнайте, в каких странах проживают одни из самых стойких поклонниц в мире!
Как развивались музыкальные вкусы: Топ-100 Billboard с 1958 по 2016 год
Мэтт Дэниэлс из The Pudding визуализировал данные по 22 000 песням, входившим в Топ-100 Billboard за почти шесть десятилетий. Эта покадровая анимация показывает пять лучших песен каждую неделю, а аудио воспроизводит клипы из каждой песни номер один. Да, эта визуализация использует данные для определения культурных тенденций в определенный момент времени, но что действительно привлекло наше внимание, так это звуковой компонент, который масштабировал продолжительность времени, в течение которого хит номер один играл, до продолжительности его пребывания на первом месте!
Картографирование теней Нью-Йорка: каждое здание, каждый квартал
Манхэттенхендж великолепен, но в остальное время года жители Нью-Йорка относятся к солнечному свету очень, очень серьезно . В «Борьбе за свет и воздух в самом большом городе Америки» (2016) Куоктрунг Буи и Джереми Уайт создали визуализацию данных Нью-Йорка, которая отображает тени зданий. Используя данные о местоположении зданий на Манхэттене, Буй и Уайт использовали трассировку лучей, чтобы смоделировать воздействие солнечного света на каждое здание и его окрестности. Результаты ошеломляют, поскольку «темные» районы в тени близлежащих небоскребов легко обнаруживаются. Оказывается, данные о местоположении могут отбрасывать длинную тень!
Музыкальная карта мира
Элиот Ван Баскирк, Data Storyteller в Spotify, построил эту визуализацию данных, используя данные о местоположении, извлеченные из предпочтений клиентов в потоковой передаче. Таким образом, Musical Map of the World каждую неделю составляет «особые плейлисты» для городов по всему миру, в которых представлены 100 лучших музыкальных композиций этого города. Зрители карты становятся слушателями карты с этой визуализацией данных, поскольку каждая точка может транслировать список воспроизведения этого города. Проверьте это!
Нидерланды Дом
Вдохновленные визуализацией данных Томаса Риэля, упомянутой выше, Берт Спаан и общество Waag создали эту визуализацию данных, представляющую все 9 866 539 зданий в Нидерландах. Качественная цветовая схема затеняет каждое здание в зависимости от года постройки, а использование базовой карты темной материи добавляет контраста, который бросается в глаза. Фактически, Waag Society продает репродукции этой прекрасной визуализации данных о местоположении!
Population.io
Population.io Всемирной лаборатории данных может быть одновременно наиболее полным и информативная визуализация данных о местоположении в нашем списке. Одной из наших любимых интерактивных функций является визуализация демографических данных на основе даты рождения пользователя карты, удобный способ показать, как за вашу жизнь увеличилось население мира. Еще одна интересная функция — интерактивная карта, которая оценивает оставшуюся продолжительность вашей жизни на основе текущего местоположения, которое можно сравнить с другими странами мира.
Карта запахов: Амстердам
Записи в этом списке до сих пор использовали данные о местоположении для отображения визуальных объектов и звуков определенного города, но наша следующая запись выводит визуализацию данных на совершенно новый уровень: визуализация запаха города. Кейт Маклин, художник и дизайнер, работающая над городскими запахами, создала Smellmap: Amsterdam, сенсорную карту, на которой анимированные точки обозначают более 50 типов запахов, радиус распространения которых представлен концентрическими кругами.
Испания в цифрах
Ранее мы упоминали, как открытые данные повышают прозрачность проектов местных органов власти в области умных городов, и Испания в цифрах — отличный пример того, что это значит. Эта визуализация данных о местоположении по Испании служит доказательством изменений в стране за последние четыре года. Кроме того, как инструмент с открытым исходным кодом, эта визуализация данных побуждает местных жителей вносить данные о своем муниципалитете, что является отличным способом привлечь к ответственности выборных должностных лиц.
Географическое разделение фильмов на «Оскар»
Вдохновленные картами культурного разделения Джоша Каца, Мэтт Дэниелс, Илья Блиндерман и Рассел Голденберг из The Pudding решили проверить, соответствуют ли культурные и географические различия фильмам, номинированным на «Оскар» 2017 года. Карты великолепны, методология строга, а широкая популярность Прибытие неоспорима!
Подземные миры
Как данные о местоположении из системы сточных вод вашего города могут помочь чиновникам общественного здравоохранения лучше понять городскую эпидемиологию в режиме, близком к реальному времени? Это вопрос Underworlds, который является второй записью в нашем списке Senseable Lab Массачусетского технологического института. Нам нравится эта визуализация данных за то, что она позволяет взглянуть на карту холеры Джона Сноу в двадцать первом веке, и мы с нетерпением ждем возможности увидеть, сможет ли этот проект улучшить здоровье города в одном районе за раз.
Ungentry
Ungentry, проект Code for America Brigade, хотел знать, будет ли Бинтаун следовать той же схеме джентрификации, что и Сан-Франциско, Калифорния, и Нью-Йорк, Нью-Йорк. Эта визуализация данных использует картограмму, чтобы выделить изменения в данных для каждого района Бостона в период с 1990 по 2010 год, чтобы определить базовый уровень джентрификации, что позволит провести дальнейший анализ, помогающий определить факторы, способствующие этим изменениям в демографии города.
Почему корь может только начаться
Книга Кейта Коллинза, Адама Пирса и Дрю Армстронга «Почему корь может только начаться» — отличный пример журналистики и одна из наших любимых визуализаций данных о местоположении без географической базовой карты! Вместо того, чтобы наносить географические координаты вспышки кори, эта запись визуализирует каждый штат в виде стикера, размер которого пропорционально соответствует количеству зарегистрированных вспышек.
Индекс счастья геев
PlanetRomeo, ведущая европейская социальная сеть для геев, создала Индекс счастья геев, используя данные о местоположении, полученные из их приложения для онлайн-знакомств. На основе данных от более чем 115 000 пользователей эта визуализация данных предоставляет оценку счастья для каждой страны, которая затем ранжируется, чтобы определить лучшее место для геев на сегодняшний день. Узнайте ниже, как оценивается ваша страна, и прокрутите вниз, чтобы узнать некоторые интересные факты!
Как каждый эпизод #GameOfThrones обсуждался в Твиттере
Чтобы узнать больше о данных о местоположении, ознакомьтесь с интерактивной визуализацией данных в Твиттере «Как обсуждался каждый эпизод #GameOfThrones». Используя данные социальных сетей из Twitter, эта визуализация данных отказывается от географического местоположения и вместо этого определяет тематический интерес к каждому новому эпизоду «Игры престолов» HBO . В частности, эта визуализация данных отображает статистику реакций фанатов, опубликованных в Твиттере, в течение 24 часов после премьеры каждого эпизода. Узнайте, когда именно наступит зима, с помощью этого сайта! #Longmayshereign
Inequaligram: Измерение неравенства в социальных сетях
Вы, наверное, видели много общедоступных фотографий центра Манхэттена в Instagram, которыми делятся как туристы, так и местные жители, но как насчет парка Fort Tryon? Ответ, скорее всего, «Нет», и причина этого несоответствия, как находит команда Inequaligram: Measuring Social Media Inequality, связана с экономическим неравенством в Нью-Йорке. Эти визуализации данных плотности точек были созданы с использованием данных о местоположении, извлеченных из 7 442 454 общедоступных изображений Instagram, которыми поделились посетители и жители Манхэттена, и вы заметите, что объем изображений как для посетителей, так и для местных жителей резко уменьшается после 110-й улицы.
Восход солнца по всему миру
Вы жаворонок? Что ж, как показывает эта визуализация данных о местоположении, извлеченных из глобальных твитов, вы не одиноки! На этой замедленной карте плотности точек показаны твиты с геотегами, содержащие слово «восход солнца» на разных языках со всего мира 6 апреля 2014 года. Обязательно увеличьте масштаб, чтобы увидеть, сколько пользователей Твиттера написали в Твиттере о восходящем солнце!
Кулинарные столицы Instagram
Мы знаем, что гурманы любят размещать изображения своих блюд в Instagram, но какие данные о местоположении могут предоставить сами изображения? Food Capitals of Instagram добавляет изюминку в визуализацию данных социальных сетей, отображая не местоположения ресторанов, а скорее географические источники, из которых берутся подаваемые блюда. Данные о местонахождении визуального элемента были извлечены из более чем 100 000 фотографий, размещенных в Instagram в период с 10 по 15 марта 2015 года, а размеры пузырьков пропорциональны объему фотографий.
Лувр в Instagram
Эта запись, мягко говоря, «мета». Тин Фишер создал визуализацию данных с базовой картой, представляющей план этажа Лувра, одного из ведущих мировых художественных музеев, расположенного в Париже, Франция, и сопоставил изображения в Instagram с изображениями, выставленными в Лувре. Фишер загрузил фотографии изображений Лувра с геотегами 2014 года с помощью API Instagram и сопоставил каждое изображение как точку данных в соответствии с его фактическим положением в Лувре. Неудивительно было увидеть большое количество пешеходов вокруг Моны Лизы. Это было удивительным, однако, чтобы увидеть, как много людей смотрели на произведения искусства через экран в Лувре!
Twitter Tongues
Обилие данных о местоположении, предоставляемых платформами социальных сетей, ошеломляет, и в этой визуализации данных Джеймс Чешир нанес на карту 3,3 миллиона твитов с географической привязкой, собранных Эдом Мэнли на разных языках, на которых говорят в Лондоне летом 2012 года. Тот факт, что в Лондоне проходили летние Олимпийские игры 2012 года, объясняет высокую плотность точек на разных языках, найденных в Олимпийском парке и вокруг него. Проверьте это (и убедитесь, что вы видите разницу, которую делает ползунок базовой карты)!
Местные жители и туристы
Мы были впечатлены визуализацией 3,3 миллиона точек данных в предыдущей записи, но год спустя Эрик Фишер нанес на карту 3 миллиарда твитов в Locals & Tourists. Эта визуализация данных устраняет разрыв между туристами и местными жителями путем сопоставления социальных данных, предоставленных GNIP.
Карта последних изменений Википедии
Визуализация данных Стивена ЛаПорта и Махмуда Хашеми отслеживает глобальные обновления Википедии, сделанные незарегистрированных пользователей. Хотя эта популяция составляет лишь примерно 15 процентов от общего числа обновлений Википедии, довольно интересно видеть, как ЛаПорт и Хашеми использовали IP-адреса для извлечения географического местоположения незарегистрированных пользователей.
Викиверс
Вы когда-нибудь спускались в кроличью нору Википедии? Что ж, представьте, если бы это была черная дыра, и вы начали бы приближаться к Викиверсу, самопровозглашенному «галактическому переосмыслению вселенной Википедии». Что нам нравится в этой визуализации данных, так это ее обработка данных о местоположении, в которой пространственная «близость» визуализируется как семантическое «подобие», ход, напоминающий первый закон географии Тоблера. Проверьте это сегодня!
Визуализация глобальной активности блога
Если вы работаете в сфере маркетинга, то, вероятно, слышали фразу «контент — это главное». И вы, вероятно, были предупреждены об объеме качественного контента, создаваемого в Интернете. Что ж, визуализация данных Twingly предлагает количественное доказательство, по крайней мере, количества блогов по всему миру в режиме, близком к реальному времени. Не забудьте включить боковую панель, показывающую язык каждого сообщения, чтобы лучше понять, что на самом деле означают все эти расширяющиеся строки!
Транспорт
Повесть о двадцати двух миллионах CitiBikes
В своем почти диккенсовском анализе данных о местоположении, полученных водителями CitiBike, Тодд Шнайдер подробно описывает скрытую историю, стоящую за 22,2 миллионами поездок Citi Bike по Нью-Йорку. Нам нравится покадровая анимация, отслеживающая маршрут каждого велосипеда, который используется в течение дня. Обязательно посмотрите, как выглядит час пик для байкеров, начинающийся примерно в 17:30, чтобы по-новому взглянуть на «это было лучшее время, это было 9».0269 худшее раз».
Среднее время в пути
Трава может казаться зеленее с другой стороны, но время в пути тоже короче? Благодаря этой визуализации данных вы теперь можете развеять убеждение, что другим пассажирам легче, используя интерактивную карту данных AutoAccessoriesGarage. Эта визуализация данных, созданная на основе открытых данных о поездках на работу из Бюро переписи населения США, позволяет зрителям сверять свой средний ежедневный путь до работы с почтовым индексом и средним значением по штату на красивой картограмме. Проверьте свой счет за поездку сегодня!
Каждый маршрут A380
Airbus A380, крупнейший в мире авиаперевозчик, потерял популярность, поскольку авиакомпании пытаются сократить расходы. Сегодня, как сообщает Дэвид Янофски, только 13 из 57 авиакомпаний летают на А380! Подробнее об отчете Янофски читайте здесь и посмотрите на вращающийся глобус, визуализирующий маршруты полетов A380 с использованием данных о местоположении из PlaneStats и OpenFlights.
Глазго в движении
Глазго — крупнейший город Шотландии, но благодаря «Глазго в движении» вы сможете следить за пульсом этого процветающего мегаполиса в режиме реального времени. Городской центр больших данных создал больше, чем транспортное приложение с оповещениями в режиме реального времени, поскольку это приложение для определения местоположения даже визуализирует качество воздуха в городе, используя данные из World Weather Online. Проверьте это сегодня!
Карта корабля
Килнс Карта корабля, получившая награду «Информация прекрасна» в 2016 году, отображает движение мирового торгового флота в 2012 году с использованием данных о местоположении, предоставленных Джулией Шаумнейер и Тристаном Смитом из Института энергетики UCL. Сопоставляя данные о местоположении, географические координаты и скорость каждого корабля с другими базами данных, эта визуализация данных определяет характеристики каждого корабля, чтобы рассчитать почасовую скорость выбросов углерода. Это отличный пример использования доступных данных о местоположении для оценки недостающих переменных!
Hubway
Вторая запись в нашем списке от Натана Перкинса и Томми Люна из Count Love. Hubway наносит на карту более пяти миллионов поездок по хабу, совершенных в Бостоне, для измерения трафика на станциях, чтобы выявить выбросы, которые используются недостаточно. Нам очень понравился этот велосипедист по оптимизации маршрута!
В полете
Килн создал эту визуализацию данных для The Guardian , используя данные, предоставленные FlightStats. Эта визуализация данных отслеживает отдельные рейсы почти в реальном времени, а также маршруты полетов, определяя районы с высокой интенсивностью движения каждый день. Посмотрите видео, прежде чем исследовать карту самостоятельно!
Новая Европа
Бенедикт Гросс, Филипп Шмитт и Рафаэль Райманн из Moovel Lab решили определить, действительно ли все дороги ведут в Рим. Как и другие записи в нашем списке, New Europe предприняла оптимизацию маршрута, но на совершенно новом уровне, поскольку они определили, какая из почти 500 000 дорог, ведущих в Рим, была наилучшей. Эти визуализации данных определенно не были созданы за один день, но мы благодарны за все время и энергию, которые были потрачены на картографирование маршрутов от каждой из 486 713 отправных точек! Узнайте больше о проекте здесь.
Карта ночных огней
Нам говорили, что ночь темна и полна ужасов, но, к счастью, для этого есть карта ночных огней. Земная обсерватория НАСА создала эту великолепную визуализацию данных, которая представляет собой «самое четкое, но составное представление о структурах человеческих поселений на нашей планете», используя данные о местоположении, извлеченные из спутниковых изображений. В дополнение к красивым изображениям, эта визуализация данных поможет исследователям исследовать, как города по всему миру будут расширяться в ближайшие годы в ответ на глобальную городскую миграцию.
Транспортное средство с датчиками: автомобиль как платформа для измерения окружающего воздуха
В течение некоторого времени беспилотные транспортные средства вызывали непрерывный ажиотаж, но знаете ли вы, что наш нынешний парк автомобилей уже содержит более 4000 датчиков? Sensing Vehicle, третья и последняя запись в нашем списке от лаборатории Senseable City Lab Массачусетского технологического института, представляет собой одну из первых интерактивных карт моделей автомобилей, которые определяют местонахождение датчиков, которые делают наши автомобили все умнее и умнее с каждым днем.
Мегарегионы США
Основываясь на своих исследованиях, связанных с экономической географией в Соединенных Штатах, Гаррет Дэш Нельсон и Аласдер Рэй визуализировали эту работу в «Мегарегионах США». Эта визуализация данных участвует в растущих усилиях по составлению карт за пределами статических границ и вместо этого показывает, что США «могут выглядело бы так, если бы мы основывали наши регионы на схеме, которую каждый день прокладывают пассажиры между городами, пригородами и сельскими районами». Эта визуализация данных, состоящая из более чем четырех миллионов строк , сочетает в себе красивую цифровую картографию и инновационный пространственный анализ. Должен увидеть!
Время в пути до ближайшего основного аэропорта в США
Городские данные, построенные Время в пути до ближайшего основного аэропорта в США Эта визуализация данных вычисляет время в пути с помощью машинного обучения, в частности, с помощью машины маршрутизации с открытым исходным кодом (OSRM) ), который применяется как к общедоступным, так и к частным данным для расчета пространственного расстояния и вашего оптимизированного маршрута в аэропорт и из него. Проверьте это!
Визуализация 24-часовой работы метро в Нью-Йорке
Уилл Гири использует другой подход к визуализации дня из жизни системы метро Нью-Йорка, полностью отказавшись от статической базовой карты. Вместо этого приложение «Визуализация работы метро Нью-Йорка за 24 часа» отображает данные о местоположении за день, связанные с поездками на поезде за пределы обычной карты общественного транспорта Нью-Йорка. Визуализация данных Гири дает совершенно новый способ увидеть, как работает метро в городе, который никогда не спит.
Мы надеемся, что вы нашли эти визуализации данных такими же красивыми, как и мы. Дайте нам знать о любых проектах, которые мы пропустили, в Twitter, Facebook и LinkedIn!
Об авторе
Еще сообщения от Peter Murray
Техники пространственной визуализации
Техники пространственной визуализации последнее обновление
8.10.19
Одномерные данные —1 данные измерения
Может отображаться одно значение
- как сам номер — строка цифр
- как циферблат (например, высотомер, спидометр, датчик)
- в качестве слайдера или термометра
Очень часто такие одномерные значения являются частью коллекции, набора или ряда/последовательности подобных данных.
Как вы хотите изобразить такой набор значений?
Коробка Тьюки интерпретация:
- средняя линия = медиана
- конец прямоугольника = 1-й и 3-й квартили, 25-й процентиль и 75-й процентиль соответственно
90 167 конечных линий = 5 и 95 процентилей (внешние точки потенциально являются выбросами)
Максимизация
Что вы можете сделать, чтобы улучшить графику?
Принцип: используйте наименьшее количество «чернил» или пикселей, не являющихся фоновыми, и используйте наше предвнимательное зрение, чтобы заполнить область.
График Тьюки, обычно представленный слева, и измененный уменьшенный график справа (или ниже):
Информация в осях
Удаление гистограммы по оси Y; значения оси выровнены с предвнимательной «белой» линией через данные
Позже можно будет применить и другие примеры стирания чернил.
Спарклайны введение
Sparklines являются примерами высокого соотношения данных и чернил. Обычно они представляют собой временные ряды и могут использоваться для визуального представления последовательности в очень плотной и компактной форме. Они могут быть достаточно маленькими, чтобы их можно было просто включить в текст, а не ссылаться на отдельный рисунок.
В приведенном выше примере мы видим фактические тренды, вариации показаний, текущее значение записывается и отображается в виде точки. Серый цвет указывает на нормальный диапазон.
Другие примеры спарклайнов
Курсы обмена валют.
Бейсбольные рекорды сезона 2004 года
Варианты форм спарклайна
Пример упражнения. Применение спарклайнов к последовательностям Excel (rainfall.csv)
Визуализация на экране компьютера
Сложнее визуализировать мир, когда он ограничен двумя затемненными дискретными пикселями и проекцией с низким разрешением.
Но на экране мы можем
- вид в произвольном масштабе; данные можно сделать так, чтобы они помещались на экране или в окне 90 168
- динамически изменять контраст, освещение, разрешение, плотность и другие аспекты данных
- интерактивно исследуйте места, которые было бы невозможно сделать в реальной жизни
- добавьте или удалите части данных, чтобы получить больше контекста или убрать беспорядок
Мы можем трансформировать
- шкала
- вращение
- перевод
- стрижка
- выступ
- атрибуты карты для этих объектов
Одномерные данные как пространственные данные
Время теперь отображается по оси x, а значения данных — по оси y
Алгоритм построения такого линейного графика учитывает размер участка
Двухмерные данные как пространственные данные
Отображение пространственных атрибутов данных на экране.
- Сейчас мы действительно работаем в трех измерениях.
- Два измерения определяют расположение
- Затем наносится третье измерение, возможно, с несколькими другими измерениями (см. высоту и цвет на карте ниже).
Точечная диаграмма — значения дискретных данных сопоставляются с местоположением (пикселем или точкой) и отмечаются цветом, формой или размером; результат 2D
Изображение — каждая точка сопоставляется с положением пикселя, а промежуточные пиксели, которые не сопоставлены, интерполируются по цвету или яркости в соответствии с соседними сопоставленными пикселями; результат 2D; часто называют «тепловой картой»
Резиновый лист — каждая точка сопоставляется с пикселем изображения и имеет третье значение, определяющее высоту. Недостающие точки также интерполируются для получения гладкой поверхности. Результат 3D
Городской пейзаж — аналогично резиновому листу, но промежуточные точки не интерполируются. (3D)
Карта — конгломерат линий (дорога, ручей), территорий (вода, политические границы) и точек. Обычно геовизуализация. (2D)
Контурная карта — (карты изозначений) двумерные данные с одинаковым значением, так что значения меньшего значения находятся на одной стороне, а значения большего значения – на другой стороне. (квази-3D)
Зондирование двумерных данных
Используйте одномерные подмножества, проекции или обобщения.
- Частотные гистограммы подмножеств
90 167 агрегирование строк или столбцов (сумма, среднее и т. д.) 90 168- линейное измерение, нанесение линии на 2D-данные
Подробнее об этом в тексте.
3D-данные как пространственные
Визуализация поверхности
1. Трехмерные вершины и ребра для описания поверхности – наборы многоугольников в виде граней. Ребро является общим для 2 граней, вершина является общей для 3 граней.
Это будет выглядеть более грубо при рендеринге.
2. Параметрические уравнения для определения координат x, y и z всех точек. Результат более плавный рендеринг.
Визуализация тома
вокселя — это объемная версия пикселей.
Методы включают
- Нарезка — используйте секущую плоскость через 3D-объект и визуализируйте 2D (см. 3D-изображение облака ниже с цветовым разрезом
- Изоповерхность — сгенерируйте описание поверхности и визуализируйте с помощью поверхностных методов (атом водорода выше затенен, но может отражать информацию о внутреннем объеме)
- Прямая объемная визуализация — отбрасывайте лучи и вычисляйте значение пикселя на основе полученных данных.
Визуализация потока
Показать скорость и направление потока частиц с помощью глифов. Скорость ветра грозового облака показана ниже
Обтекаемые линии с использованием лент с толщиной для скорости, цветом и поворотами для завихренности
\.
Различные функции, такие как отображение карты с маркерами, кластеризация маркеров, создание тепловых карт, встроены в класс folium, чтобы помочь анализировать закономерности, тенденции, выбросы и многое другое, что может быть невозможно с помощью табличных/графических данных. Это обеспечивает визуализацию данных, ориентированную на местоположение, которая является более значимой и эффективной для пользователей. Приведенные ниже 80 записей удивили нас, научили, вдохновили и коренным образом изменили наше понимание данных о местоположении.Перепроектированное разрушение Ганса Хака использует спутниковые снимки, показывающие городские повреждения зданий и инфраструктуры в Алеппо, Сирия, которые он затем спроецировал на фигурные карты Берлина и Лондона.
«Общая цель учений, — говорится на веб-сайте, — состоит в том, чтобы помочь зрителям представить масштабы разрушений, которые могли бы быть нанесены столицам Великобритании и Германии, если бы эти города оказались в центре нынешнего конфликта в Сирии». Используя данные о местоположении для перемещения разрушений, вызванных гражданской войной в Сирии, Хак напоминает нам, что визуализация данных — это не только красивые, но и мощные средства коммуникации.Причин неустойчивого роста глобальной городской миграции много, но эта визуализация данных показывает, как вооруженный конфликт вызвал массовую миграцию в Колумбии с 1985 по 2015 год. Urbanism использует данные о местонахождении перемещенного населения для составления маршрутов из сельской местности Колумбии в ее городские центры. Эти маршруты могут быть дополнены муниципальными данными о местоположении и демографическими данными населения, полученными из спутниковых снимков НАСА и Национального департамента статистики Колумбии соответственно.
Используя открытые данные о чистой миграции по всему миру в период с 2010 по 2015 год, предоставленные Отделом народонаселения Организации Объединенных Наций, Макс Галка решил визуализировать этот большой объем данных на одной карте . Результат? Невероятный ресурс, отображающий схемы миграционных потоков из пункта отправления в пункт назначения за пять лет. Визуализируя эти данные о местоположении, «Миграционная карта мира» предоставляет инструмент прозрачности, который может помочь политикам проверять факты, разжигая страхи с горячей риторикой о стенах, а что нет. Вы можете прочитать полный анализ Галки здесь.
По мере охлаждения отношений между государствами-членами НАТО Россия продолжает демонстрировать свою милитаристскую мощь и усиливать геополитическое присутствие. В ответ Проект противоракетной обороны Центра стратегических и международных исследований (CSIS) создал MissileThreat, интерактивную визуализацию данных, обеспечивающую широкий (но, по общему признанию, не исчерпывающий) обзор ситуации с A2AD в Европе.
Данные о местоположении использовались для нанесения на карту военных баз по всему району, а затем применялся анализ зоны влияния для приблизительного определения радиуса зон, подверженных риску от различных ракетных пусковых мощностей.Картинки до и после могут показаться бесполезными, но Серджио Пеканья, Джереми Уайт и К.
К. Ребекка Лай напомнили нам об эффективности этого жанра в фильме «Сирия после четырех лет беспредела» (2015). Используя спутниковые снимки, данные о местоположении из IHS Energy Data Information Navigator и данные нескольких гуманитарных агентств, авторы показывают разрушения гражданской войны в Сирии, визуализируя, как за два года «ночью в стране стало на 83% темнее, чем до войны». ».Знаете ли вы, что до Теодора Рузвельта ни один действующий президент США не выезжал за пределы страны? Это лишь одно из многих исторических открытий, которые стали доступны благодаря [Цифровой стипендиальной лаборатории] Ричмондского университета и, в частности, ее визуализации данных о каждой поездке руководителей от Рузвельта до Обамы. Нам особенно нравится интерактивный компас настраиваемой базовой карты, который использует временные и пространственные измерения данных о местоположении.
Проект «Беженец» компании Hyperakt напоминает нам, что искусство — это средство политического протеста.
Эта визуализация данных и является ресурсом, который использует данные Организации Объединенных Наций о беженцах для проведения сравнительных исследований миграции беженцев и произведением искусства, которое Нью-Йоркский музей современного искусства выбрал для своей выставки «Дизайн и насилие».Мишель Александер Новый Джим Кроу , основной источник для 13TH Авы ДюВерней, назвал закон Джима Кроу источником «школы в тюрьму». В книге «Форма рабства» Билл Рэнкин и Мэтт Дэниелс выделяют компонент местоположения исторических данных, связанных с рабством и количеством заключенных, чтобы представить визуальное доказательство того, что Америка, далекая от того, чтобы быть «пострасовым» обществом, «только недавно стала пост-». рабство один».
Система отслеживания санкций Enigma, которая отслеживает санкции США с 1994 до настоящего времени и обновляется каждый день, является одним из первых ресурсов, отображающих эти данные, несмотря на присущий санкциям пространственный аспект.
Трекер использует анализ временных рядов, чтобы показать рост санкций в отношении четырех разных президентов, а его интерактивный дизайн позволяет зрителям нажимать на анимированные точки, чтобы узнать больше о конкретном типе правонарушения, на которое наложены санкции.Новое расследование противоречит тенденции визуализации данных, которая отображает открытые данные из полицейских отчетов, которые, как правило, сосредоточены на предотвращении «уличной преступности». Вместо этого эта визуализация данных использует машинное обучение для обнаружения зон риска преступности среди белых воротничков (и предоставляет некоторые сверхъестественные профили лиц!). Брайан Клифтон, Сэм Лавин и Фрэнсис Ценг объясняют здесь свою методологию, и мы рады войти в этот дивный новый мир визуализации данных!
Используя данные о ежедневной деятельности 1000 человек, представленные в обзоре использования времени в Америке, проведенном Министерством труда США, моделирование Яу представляет каждого человека в виде анимированной точки, цвет которой меняется по пути от одного занятия к другому в течение двадцати четырех часов. , чтобы обнаружить поведенческие модели. Это мета. Это красиво. Это нужно увидеть.Джон Донн сказал нам, что «ни один человек не является островом сам по себе», но что именно соединяет всех с «частью континента»? К счастью, у Connectivity Atlas есть ответ с визуализацией данных, которая показывает, как «[i] инфраструктура соединяет и определяет нас». Эта визуализация данных, полностью построенная на основе открытых данных, отображает все связующие нити, поддерживающие вашу повседневную деятельность, включая телекоммуникации, транспорт и энергетику.
Институт международной политики Лоуи, беспристрастный австралийский аналитический центр, создал Глобальный индекс дипломатии для визуализации дипломатических сетей.
В то же время эта карта показывает пробелы в покрытии сети, а также высокую концентрацию дипломатических ресурсов по всему миру. Интерактивный дизайн карты позволяет зрителям увидеть глобальный охват дипломатии как на уровне города, так и на уровне страны, поскольку на базовой карте проведены безмятежные синие линии, напоминающие всем нам сохранять хладнокровие.Если 2016 год нас чему-то и научил, так это угрозе кибератак. Norse предоставляет информацию об атаках угроз, а его завораживающая визуализация данных о кибератаках использует данные о местоположении, чтобы показать в режиме реального времени источник и место назначения нарушений безопасности.
Миллионы долларов инвестируются в районы с низким доходом по всему Чикаго, но не для (ре)инвестирования в эти районы. Вместо этого, как показывает чикагский проект «Кварталы на миллион долларов», война с районами ведется по мере того, как все больше денег тратится на охрану бедных кварталов по всему городу.
Эта визуализация данных — больше, чем разоблачение расточительных расходов. На самом деле, Чикаго переосмыслен с точки зрения перспективных районов, чей статус с низким доходом увековечен большими вливаниями налоговых долларов, которые финансируют непропорциональную работу полиции, что приводит к более высокому количеству заключенных, несмотря на снижение уровня преступности.Дэвид Янофски и Тим Фернхольц представили столь необходимую «развлекательную информацию» в книге «Каждый активный спутник на орбите Земли». Эта визуализация данных дает зрителям представление о местоположении и периметре орбиты 1300 активных спутников. Спутники, представленные в виде отдельных пузырьков, цвет которых указывает на их использование, сжаты в столбец, указывающий высоту над землей. Обязательно включите функцию орбиты, чтобы получить представление об орбите каждого спутника!
Изображение может стоить тысячи слов, но сколько точек данных может дать изображение? Двадцать лет Индии ночью могут дать ответ! Используя фотографии, сделанные в рамках программы Министерства обороны США по метеорологическим спутникам, которые делались каждую ночь в период с 1993 по 2013 год, исследователи извлекли данные о местоположении по светоотдаче 600 000 деревень, а затем нанесли эти точки на карту India Lights.
Функция анализа временных рядов показывает как объем собранных данных, так и показывает, что крупные сельские районы Индии все еще не имеют доступа к электричеству.GoCompare’s What Powers the World? представляет собой интерактивную визуализацию, созданную на основе данных о местоположении, предоставленных Международным энергетическим агентством, и показывает, насколько каждая страна зависит от ископаемого топлива, атомной энергии и возобновляемых источников энергии. Что нам нравится в этой визуализации данных, так это использование базовой карты темной материи, тонкое использование теории цвета, освещающее то, что на самом деле делает , поддерживающим свет во всем мире.
Дэвид МакКэндлесс, основатель информационного агентства, прекрасен, и Том Эванс создали World’s Biggest Data Breaches, интерактивную хронологию утечек данных с 2005 года по настоящее время, включая интерактивные пузырьки для каждой записи.
Да, кстати, каждый кружок представляет собой утечку не менее 30 000 записей и предоставляет подробную информацию о типе утечки, отрасли, в которой произошла утечка, а также ссылки на подробные отчеты о нарушении. Обнаружение данных об утечках данных никогда не было проще (… или страшнее!).В проекте Джона Нельсона «Дыхание Земли» использовались спутниковые снимки из каталога NASA Visible Earth для создания анимированной визуализации данных, показывающей пульс Земли во время годовых сезонных преобразований. Карта имела огромный успех и породила множество заслуживающих внимания продолжений, в том числе A Breathing Earth Нади Бремер (2016) и запись, включенная немного дальше в наш список!
Мы рассмотрели облака с обеих сторон, но Земная обсерватория НАСА превзошла нас своей визуализацией данных об облаках в период с июля 2002 г. по август 2015 г. Облачная Земля пытается визуализировать данные об облаках, одна из наименее поняли компоненты нашего климата, чтобы изучить его роль в глобальном изменении климата.
Спутник НАСА Aqua и его датчик MODIS предоставили изображения и данные о местоположении для этой визуализации, чья холодная синяя цветовая палитра и покадровая анимация позволяют зрителям легко идентифицировать участки с высокой плотностью облаков по всему миру.Визуализация данных RESOLVE Ecoregions 2017 отображает 846 экорегионов Земли в потрясающем примере биогеографии. Карта содержит множество интерактивных функций, которые не только используют данные о местоположении для определения областей биологического разнообразия, но и для отслеживания глобального прогресса в выполнении обязательства Nature Needs Half «защитить половину всей суши на Земле как живую наземную биосферу».
Визуализация данных E3 Смитсоновского института представляет собой покадровую анимацию извержений вулканов, землетрясений и выбросов углерода по всему миру с 1960 года. Используя данные Глобальной программы вулканизма, данные о землетрясениях Геологической службы США и данные Глубоководной Обсерватория углерода, эта карта использует данные о местоположении, чтобы лучше понять нашу среду.
Подобно визуализации данных Смитсоновского института E3, глобальная историческая карта выбросов Орельена Соссе исследует изменения окружающей среды с течением времени. Однако эта визуализация данных отображает данные о местоположении сжигания ископаемого топлива и попутного газа, а также производства цемента между 1750 и 2010 . Вы можете узнать больше о методологическом подходе Соссея к картированию исторического воздействия промышленной революции, а также о его решении использовать набор данных с координатной сеткой здесь.
Визуализация данных — отличный способ рассказать историю, и это именно то, что редакторы Bloomberg View делают в GlobalView: Изменение климата в перспективе. Эта карта-история работает с данными о местоположении, связанными с изменением климата, чтобы представить четкое и краткое сообщение о срочности этого глобального кризиса.
После недавнего объявления о решении администрации Трампа выйти из Парижского соглашения нам нужно больше таких историй, основанных на данных.Мы упомянули о насущной проблеме отсутствия водной безопасности, поэтому мы рады включить последнюю визуализацию данных SimpleWater. Карта свинца использует данные о местоположении, связанные с возрастом домов в данном округе, а также среднюю коррозионную активность грунтовых вод в этом штате, чтобы предсказать уровень воздействия свинца на воду в районе. Нам нравится эта визуализация данных не только за то, что она привлекает внимание к насущной проблеме доступа к чистой питьевой воде, но и за инновационное использование различных типов данных о местоположении, используемых для оценки рисков. Проверьте воздействие свинца в вашем районе сегодня!
Как и в предыдущих двух записях, визуализация данных Parallel использует данные о местоположении для картирования выбросов в Лондоне, Англия.
Однако отличие заключается в трехмерных интерактивных функциях, показывающих уровни концентрированных атмосферных выбросов по всему городу.Мы упоминали, что изменение климата способствует росту миграции в города, но как животные реагируют на эти изменения? Это вопрос, на который Дэн Майка, член научной группы Североамериканского региона The Nature Conservancy, решил ответить с помощью «Миграции в движении» — визуализации данных, отображающей средние маршруты миграции млекопитающих, птиц и амфибий. Вдохновленная нашей следующей записью, эта карта отображает данные о местонахождении миграционного движения почти 3000 различных видов животных в представлении на макроуровне. Проверьте это сегодня!
В 2013 году Кэмерон Беккарио создал карту ветров Земли, визуализацию данных, показывающую глобальные погодные условия, прогнозируемые суперкомпьютерами с обновлением каждые три часа. Первоначально проект был вдохновлен картой ветра Hint.
fm, визуализацией данных о характере ветра, которая автоматически обновляется на основе доступных данных о погоде. Использование данных о местоположении на карте Earth Wind Map является не чем иным, как революционным, в чем вы убедитесь, взаимодействуя с визуализацией данных. Посмотрите, как выглядят те же данные о местоположении в стереографической проекции! Как говорила Флоренс и Машина: «Такая большая, такая голубая, такая красивая!»Широко известная программа «Пять лет засухи», второе появление Джона Нельсона в нашем списке, визуализирует данные о 285 неделях засухи, сообщаемые Службой мониторинга засухи США в , в одном представлении . Несмотря на статичный дизайн, результаты, как пишет Нельсон, были «картой, которая случайно характеризует подвижность засух в течение пяти лет, используя непрозрачность для представления движения». Отличный пример роли теории восприятия цвета в пространственном анализе и визуализации данных, как статических, так и интерактивных!
Джеймс Талмейдж и Деймон Манейс создали это приложение, чтобы развеять географические заблуждения, возникающие в результате картографических проекций, таких как проекции Меркатора, которые искажают размер и форму земельных массивов, и в первую очередь размер африканского континента.
Как и в случае с Reprojected Destruction, нам нравится эта визуализация данных за ее визуализацию re ! Проверьте это!Майя Лин Чего не хватает? является тревожным сигналом для мира, находящегося на грани шестого массового вымирания. В отличие от других записей в этом списке, основные цели которых также могут показывать пробелы в покрытии сети, эта запись полностью основана на использовании данных о местоположении для визуализации деградации и отсутствия.
Treepedia лаборатории Senseable City Lab Массачусетского технологического института отображает данные о местоположении, связанные с кронами деревьев, для городов по всему миру, включая Париж, Франкфурт и Кейптаун. Вместо того, чтобы отображать каждое отдельное дерево в каждом городе, эти визуализации данных построены с использованием метода анализа, который использует данные о местоположении, чтобы показать «количество зелени, воспринимаемое при ходьбе по улице».
Как визуализация данных может представлять абстрактные понятия, не искажая и не уменьшая пространственную структуру данных? Это была проблема, с которой столкнулся Ян Вебстер, работая с данными метеорного потока, собранными астрономом Питером Дженнискенсом в «Метеорных потоках». Решение? Создайте 3D-визуализацию, предоставляющую зрителям 360-градусный обзор метеорных потоков, движущихся по Солнечной системе.
Ускорение темпов глобальной миграции в города вызывает тревогу у выборных должностных лиц, которым поручено предоставлять общегородские услуги. Но где именно происходит этот прирост населения? Чтобы ответить на этот вопрос, Дункан Смит из CityGeographics построил эту карту плотности населения мира с данными о местоположении, полученными от JRC Европейской комиссии и Центра международной информационной сети по наукам о Земле при Колумбийском университете. Что ошеломляет в этой визуализации данных, так это ее способность развеять редуктивное понимание географии между городом и деревней, поскольку плотные карманы населенных пунктов находятся за пределами традиционно признанных городских центров по всему миру.
Визуализация данных CESIUM объединяет функции, обсуждавшиеся в других статьях, такие как отображение общегородских теней и исторического развития, в одной 3D-модели Нью-Йорка Город. Эта визуализация данных использует 3D-плитки для представления данных о местоположении в гибкой манере, что ведет к реализации концепции Digital Earth.
Эта визуализация данных, приуроченная к 50-летию The Rolling Stones, отображает мили, пройденные лунным светом во время гастролей за полвека. Данные о местоположении для этой визуализации данных были взяты из Википедии, что, как мы знаем, иногда может быть похоже на игру с огнем, но, к счастью, фанаты знают свои факты!
Бинг Бай и Таз Джордж из Urban Institute впервые опубликовали «Новый взгляд на жилищный бум и спад» в сентябре 2013 года, но эта интерактивная визуализация данных продолжает обновляться каждый год с открытым данные стали возможными благодаря Закону о раскрытии информации об ипотеке.
Что нам нравится в этой визуализации данных, так это ежегодная покадровая анимация на фоне статического линейного графика, позволяющая зрителям получить как макро-, так и микро-проблеск невзгод рынка жилья.Томас Райл построил эту визуализацию данных в 2013 году на основе исторических данных о местоположении, предоставленных Департаментом городского планирования Нью-Йорка, чтобы отобразить неравномерную эволюцию внешнего вида Бруклина. В частности, Риэль начертил и заштриховал более 320 000 бруклинских зданий в зависимости от года постройки, чтобы понять, почему некоторые районы города более развиты, тогда как некоторые районы, похоже, вообще не изменились.
Вдохновленный описанным выше фильмом Джона Нельсона «Дышащая земля», Джоуи Чердарчук «Дышащий город» визуализирует дыхательные движения Манхэттена за один день.
На этой карте плотности точек показано население Манхэттена как на работе (красные точки), так и дома (синие точки), что, как объясняет Чердарчук, оказалось сложнее, чем ожидалось, поскольку получить соответствующие данные о местоположении было сложно.Иногда лучше меньше, да лучше. Нам нравится заниженная визуализация данных о местоположении, связанных с протестами сопротивления, от Натана Перкинса и Томми Люна под названием Count Love. На вопрос о том, что их вдохновило, Томми и Натан сказали, что они «создали Count Love в надежде исторически задокументировать протесты, связанные с гражданскими правами, иммиграцией, расовой несправедливостью и другими важными социальными проблемами в Соединенных Штатах». В дополнение к интерактивной карте данных Count Love, проверьте использование пропорциональных пузырьков, масштабированных по размеру каждой демонстрации на странице статистики!
В ознаменование последней игры бывшего игрока «Лос-Анджелес Лейкерс» Коби Брайанта газета Los Angeles Times создала визуализацию данных с пользовательской базовой картой, отображающей баскетбольную площадку, на вершине которой расположены 30 699 точек, обозначающих место, откуда Брайант сделал все возможное в своей карьере.
Инновационный подход к картографированию помещений, если не сказать больше!Готовы ли вы поехать за границу, чтобы посетить концерт вашей любимой группы? Большая игра вашей любимой спортивной команды? Ticketbis, международная дочерняя компания StubHub, изучила данные о местонахождении посетителей за 36 месяцев, покупающих международные билеты через его сервис, и результаты оказались интересными. Спойлер : Суперкубок и Летние Олимпийские игры 2012 занимают довольно высокое место, но узнайте, в каких странах проживают одни из самых стойких поклонниц в мире!
Мэтт Дэниэлс из The Pudding визуализировал данные по 22 000 песням, входившим в Топ-100 Billboard за почти шесть десятилетий. Эта покадровая анимация показывает пять лучших песен каждую неделю, а аудио воспроизводит клипы из каждой песни номер один. Да, эта визуализация использует данные для определения культурных тенденций в определенный момент времени, но что действительно привлекло наше внимание, так это звуковой компонент, который масштабировал продолжительность времени, в течение которого хит номер один играл, до продолжительности его пребывания на первом месте!
Манхэттенхендж великолепен, но в остальное время года жители Нью-Йорка относятся к солнечному свету очень, очень серьезно .
В «Борьбе за свет и воздух в самом большом городе Америки» (2016) Куоктрунг Буи и Джереми Уайт создали визуализацию данных Нью-Йорка, которая отображает тени зданий. Используя данные о местоположении зданий на Манхэттене, Буй и Уайт использовали трассировку лучей, чтобы смоделировать воздействие солнечного света на каждое здание и его окрестности. Результаты ошеломляют, поскольку «темные» районы в тени близлежащих небоскребов легко обнаруживаются. Оказывается, данные о местоположении могут отбрасывать длинную тень!Элиот Ван Баскирк, Data Storyteller в Spotify, построил эту визуализацию данных, используя данные о местоположении, извлеченные из предпочтений клиентов в потоковой передаче. Таким образом, Musical Map of the World каждую неделю составляет «особые плейлисты» для городов по всему миру, в которых представлены 100 лучших музыкальных композиций этого города. Зрители карты становятся слушателями карты с этой визуализацией данных, поскольку каждая точка может транслировать список воспроизведения этого города.
Проверьте это!Вдохновленные визуализацией данных Томаса Риэля, упомянутой выше, Берт Спаан и общество Waag создали эту визуализацию данных, представляющую все 9 866 539 зданий в Нидерландах. Качественная цветовая схема затеняет каждое здание в зависимости от года постройки, а использование базовой карты темной материи добавляет контраста, который бросается в глаза. Фактически, Waag Society продает репродукции этой прекрасной визуализации данных о местоположении!
Population.io Всемирной лаборатории данных может быть одновременно наиболее полным и информативная визуализация данных о местоположении в нашем списке. Одной из наших любимых интерактивных функций является визуализация демографических данных на основе даты рождения пользователя карты, удобный способ показать, как за вашу жизнь увеличилось население мира. Еще одна интересная функция — интерактивная карта, которая оценивает оставшуюся продолжительность вашей жизни на основе текущего местоположения, которое можно сравнить с другими странами мира.
Записи в этом списке до сих пор использовали данные о местоположении для отображения визуальных объектов и звуков определенного города, но наша следующая запись выводит визуализацию данных на совершенно новый уровень: визуализация запаха города. Кейт Маклин, художник и дизайнер, работающая над городскими запахами, создала Smellmap: Amsterdam, сенсорную карту, на которой анимированные точки обозначают более 50 типов запахов, радиус распространения которых представлен концентрическими кругами.
Ранее мы упоминали, как открытые данные повышают прозрачность проектов местных органов власти в области умных городов, и Испания в цифрах — отличный пример того, что это значит. Эта визуализация данных о местоположении по Испании служит доказательством изменений в стране за последние четыре года. Кроме того, как инструмент с открытым исходным кодом, эта визуализация данных побуждает местных жителей вносить данные о своем муниципалитете, что является отличным способом привлечь к ответственности выборных должностных лиц.
Вдохновленные картами культурного разделения Джоша Каца, Мэтт Дэниелс, Илья Блиндерман и Рассел Голденберг из The Pudding решили проверить, соответствуют ли культурные и географические различия фильмам, номинированным на «Оскар» 2017 года. Карты великолепны, методология строга, а широкая популярность Прибытие неоспорима!
Как данные о местоположении из системы сточных вод вашего города могут помочь чиновникам общественного здравоохранения лучше понять городскую эпидемиологию в режиме, близком к реальному времени? Это вопрос Underworlds, который является второй записью в нашем списке Senseable Lab Массачусетского технологического института. Нам нравится эта визуализация данных за то, что она позволяет взглянуть на карту холеры Джона Сноу в двадцать первом веке, и мы с нетерпением ждем возможности увидеть, сможет ли этот проект улучшить здоровье города в одном районе за раз.
Ungentry, проект Code for America Brigade, хотел знать, будет ли Бинтаун следовать той же схеме джентрификации, что и Сан-Франциско, Калифорния, и Нью-Йорк, Нью-Йорк. Эта визуализация данных использует картограмму, чтобы выделить изменения в данных для каждого района Бостона в период с 1990 по 2010 год, чтобы определить базовый уровень джентрификации, что позволит провести дальнейший анализ, помогающий определить факторы, способствующие этим изменениям в демографии города.
Книга Кейта Коллинза, Адама Пирса и Дрю Армстронга «Почему корь может только начаться» — отличный пример журналистики и одна из наших любимых визуализаций данных о местоположении без географической базовой карты! Вместо того, чтобы наносить географические координаты вспышки кори, эта запись визуализирует каждый штат в виде стикера, размер которого пропорционально соответствует количеству зарегистрированных вспышек.
PlanetRomeo, ведущая европейская социальная сеть для геев, создала Индекс счастья геев, используя данные о местоположении, полученные из их приложения для онлайн-знакомств. На основе данных от более чем 115 000 пользователей эта визуализация данных предоставляет оценку счастья для каждой страны, которая затем ранжируется, чтобы определить лучшее место для геев на сегодняшний день. Узнайте ниже, как оценивается ваша страна, и прокрутите вниз, чтобы узнать некоторые интересные факты!
Чтобы узнать больше о данных о местоположении, ознакомьтесь с интерактивной визуализацией данных в Твиттере «Как обсуждался каждый эпизод #GameOfThrones». Используя данные социальных сетей из Twitter, эта визуализация данных отказывается от географического местоположения и вместо этого определяет тематический интерес к каждому новому эпизоду «Игры престолов» HBO .
В частности, эта визуализация данных отображает статистику реакций фанатов, опубликованных в Твиттере, в течение 24 часов после премьеры каждого эпизода. Узнайте, когда именно наступит зима, с помощью этого сайта! #LongmayshereignВы, наверное, видели много общедоступных фотографий центра Манхэттена в Instagram, которыми делятся как туристы, так и местные жители, но как насчет парка Fort Tryon? Ответ, скорее всего, «Нет», и причина этого несоответствия, как находит команда Inequaligram: Measuring Social Media Inequality, связана с экономическим неравенством в Нью-Йорке. Эти визуализации данных плотности точек были созданы с использованием данных о местоположении, извлеченных из 7 442 454 общедоступных изображений Instagram, которыми поделились посетители и жители Манхэттена, и вы заметите, что объем изображений как для посетителей, так и для местных жителей резко уменьшается после 110-й улицы.
Вы жаворонок? Что ж, как показывает эта визуализация данных о местоположении, извлеченных из глобальных твитов, вы не одиноки! На этой замедленной карте плотности точек показаны твиты с геотегами, содержащие слово «восход солнца» на разных языках со всего мира 6 апреля 2014 года.
Обязательно увеличьте масштаб, чтобы увидеть, сколько пользователей Твиттера написали в Твиттере о восходящем солнце!Мы знаем, что гурманы любят размещать изображения своих блюд в Instagram, но какие данные о местоположении могут предоставить сами изображения? Food Capitals of Instagram добавляет изюминку в визуализацию данных социальных сетей, отображая не местоположения ресторанов, а скорее географические источники, из которых берутся подаваемые блюда. Данные о местонахождении визуального элемента были извлечены из более чем 100 000 фотографий, размещенных в Instagram в период с 10 по 15 марта 2015 года, а размеры пузырьков пропорциональны объему фотографий.
Эта запись, мягко говоря, «мета». Тин Фишер создал визуализацию данных с базовой картой, представляющей план этажа Лувра, одного из ведущих мировых художественных музеев, расположенного в Париже, Франция, и сопоставил изображения в Instagram с изображениями, выставленными в Лувре.
Фишер загрузил фотографии изображений Лувра с геотегами 2014 года с помощью API Instagram и сопоставил каждое изображение как точку данных в соответствии с его фактическим положением в Лувре. Неудивительно было увидеть большое количество пешеходов вокруг Моны Лизы. Это было удивительным, однако, чтобы увидеть, как много людей смотрели на произведения искусства через экран в Лувре!Обилие данных о местоположении, предоставляемых платформами социальных сетей, ошеломляет, и в этой визуализации данных Джеймс Чешир нанес на карту 3,3 миллиона твитов с географической привязкой, собранных Эдом Мэнли на разных языках, на которых говорят в Лондоне летом 2012 года. Тот факт, что в Лондоне проходили летние Олимпийские игры 2012 года, объясняет высокую плотность точек на разных языках, найденных в Олимпийском парке и вокруг него. Проверьте это (и убедитесь, что вы видите разницу, которую делает ползунок базовой карты)!
Мы были впечатлены визуализацией 3,3 миллиона точек данных в предыдущей записи, но год спустя Эрик Фишер нанес на карту 3 миллиарда твитов в Locals & Tourists.
Эта визуализация данных устраняет разрыв между туристами и местными жителями путем сопоставления социальных данных, предоставленных GNIP.Визуализация данных Стивена ЛаПорта и Махмуда Хашеми отслеживает глобальные обновления Википедии, сделанные незарегистрированных пользователей. Хотя эта популяция составляет лишь примерно 15 процентов от общего числа обновлений Википедии, довольно интересно видеть, как ЛаПорт и Хашеми использовали IP-адреса для извлечения географического местоположения незарегистрированных пользователей.
Вы когда-нибудь спускались в кроличью нору Википедии? Что ж, представьте, если бы это была черная дыра, и вы начали бы приближаться к Викиверсу, самопровозглашенному «галактическому переосмыслению вселенной Википедии». Что нам нравится в этой визуализации данных, так это ее обработка данных о местоположении, в которой пространственная «близость» визуализируется как семантическое «подобие», ход, напоминающий первый закон географии Тоблера.
Проверьте это сегодня!Если вы работаете в сфере маркетинга, то, вероятно, слышали фразу «контент — это главное». И вы, вероятно, были предупреждены об объеме качественного контента, создаваемого в Интернете. Что ж, визуализация данных Twingly предлагает количественное доказательство, по крайней мере, количества блогов по всему миру в режиме, близком к реальному времени. Не забудьте включить боковую панель, показывающую язык каждого сообщения, чтобы лучше понять, что на самом деле означают все эти расширяющиеся строки!
В своем почти диккенсовском анализе данных о местоположении, полученных водителями CitiBike, Тодд Шнайдер подробно описывает скрытую историю, стоящую за 22,2 миллионами поездок Citi Bike по Нью-Йорку. Нам нравится покадровая анимация, отслеживающая маршрут каждого велосипеда, который используется в течение дня.
Обязательно посмотрите, как выглядит час пик для байкеров, начинающийся примерно в 17:30, чтобы по-новому взглянуть на «это было лучшее время, это было 9».0269 худшее раз».Трава может казаться зеленее с другой стороны, но время в пути тоже короче? Благодаря этой визуализации данных вы теперь можете развеять убеждение, что другим пассажирам легче, используя интерактивную карту данных AutoAccessoriesGarage. Эта визуализация данных, созданная на основе открытых данных о поездках на работу из Бюро переписи населения США, позволяет зрителям сверять свой средний ежедневный путь до работы с почтовым индексом и средним значением по штату на красивой картограмме. Проверьте свой счет за поездку сегодня!
Airbus A380, крупнейший в мире авиаперевозчик, потерял популярность, поскольку авиакомпании пытаются сократить расходы. Сегодня, как сообщает Дэвид Янофски, только 13 из 57 авиакомпаний летают на А380! Подробнее об отчете Янофски читайте здесь и посмотрите на вращающийся глобус, визуализирующий маршруты полетов A380 с использованием данных о местоположении из PlaneStats и OpenFlights.
Глазго — крупнейший город Шотландии, но благодаря «Глазго в движении» вы сможете следить за пульсом этого процветающего мегаполиса в режиме реального времени. Городской центр больших данных создал больше, чем транспортное приложение с оповещениями в режиме реального времени, поскольку это приложение для определения местоположения даже визуализирует качество воздуха в городе, используя данные из World Weather Online. Проверьте это сегодня!
Килнс Карта корабля, получившая награду «Информация прекрасна» в 2016 году, отображает движение мирового торгового флота в 2012 году с использованием данных о местоположении, предоставленных Джулией Шаумнейер и Тристаном Смитом из Института энергетики UCL. Сопоставляя данные о местоположении, географические координаты и скорость каждого корабля с другими базами данных, эта визуализация данных определяет характеристики каждого корабля, чтобы рассчитать почасовую скорость выбросов углерода.
Это отличный пример использования доступных данных о местоположении для оценки недостающих переменных!Вторая запись в нашем списке от Натана Перкинса и Томми Люна из Count Love. Hubway наносит на карту более пяти миллионов поездок по хабу, совершенных в Бостоне, для измерения трафика на станциях, чтобы выявить выбросы, которые используются недостаточно. Нам очень понравился этот велосипедист по оптимизации маршрута!
Килн создал эту визуализацию данных для The Guardian , используя данные, предоставленные FlightStats. Эта визуализация данных отслеживает отдельные рейсы почти в реальном времени, а также маршруты полетов, определяя районы с высокой интенсивностью движения каждый день. Посмотрите видео, прежде чем исследовать карту самостоятельно!
Бенедикт Гросс, Филипп Шмитт и Рафаэль Райманн из Moovel Lab решили определить, действительно ли все дороги ведут в Рим.
Как и другие записи в нашем списке, New Europe предприняла оптимизацию маршрута, но на совершенно новом уровне, поскольку они определили, какая из почти 500 000 дорог, ведущих в Рим, была наилучшей. Эти визуализации данных определенно не были созданы за один день, но мы благодарны за все время и энергию, которые были потрачены на картографирование маршрутов от каждой из 486 713 отправных точек! Узнайте больше о проекте здесь.Нам говорили, что ночь темна и полна ужасов, но, к счастью, для этого есть карта ночных огней. Земная обсерватория НАСА создала эту великолепную визуализацию данных, которая представляет собой «самое четкое, но составное представление о структурах человеческих поселений на нашей планете», используя данные о местоположении, извлеченные из спутниковых изображений. В дополнение к красивым изображениям, эта визуализация данных поможет исследователям исследовать, как города по всему миру будут расширяться в ближайшие годы в ответ на глобальную городскую миграцию.
В течение некоторого времени беспилотные транспортные средства вызывали непрерывный ажиотаж, но знаете ли вы, что наш нынешний парк автомобилей уже содержит более 4000 датчиков? Sensing Vehicle, третья и последняя запись в нашем списке от лаборатории Senseable City Lab Массачусетского технологического института, представляет собой одну из первых интерактивных карт моделей автомобилей, которые определяют местонахождение датчиков, которые делают наши автомобили все умнее и умнее с каждым днем.
Основываясь на своих исследованиях, связанных с экономической географией в Соединенных Штатах, Гаррет Дэш Нельсон и Аласдер Рэй визуализировали эту работу в «Мегарегионах США». Эта визуализация данных участвует в растущих усилиях по составлению карт за пределами статических границ и вместо этого показывает, что США «могут выглядело бы так, если бы мы основывали наши регионы на схеме, которую каждый день прокладывают пассажиры между городами, пригородами и сельскими районами».
Эта визуализация данных, состоящая из более чем четырех миллионов строк , сочетает в себе красивую цифровую картографию и инновационный пространственный анализ. Должен увидеть!Городские данные, построенные Время в пути до ближайшего основного аэропорта в США Эта визуализация данных вычисляет время в пути с помощью машинного обучения, в частности, с помощью машины маршрутизации с открытым исходным кодом (OSRM) ), который применяется как к общедоступным, так и к частным данным для расчета пространственного расстояния и вашего оптимизированного маршрута в аэропорт и из него. Проверьте это!
Уилл Гири использует другой подход к визуализации дня из жизни системы метро Нью-Йорка, полностью отказавшись от статической базовой карты. Вместо этого приложение «Визуализация работы метро Нью-Йорка за 24 часа» отображает данные о местоположении за день, связанные с поездками на поезде за пределы обычной карты общественного транспорта Нью-Йорка.
Визуализация данных Гири дает совершенно новый способ увидеть, как работает метро в городе, который никогда не спит. (3D)