Visualizzazione dei dati dei punti per riflettere tempo / età


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Ho uno strato di 3.000 punti per uno stato, ognuno dei quali indica l'età di un tipo specifico di edificio. Che cos'è un display visivo consigliato che evidenzia in modo efficace ed equo l'età di queste strutture.

Ho pensato di usare una mappa di calore, ma ciò potrebbe portare a dei preconcetti, dato che in una piccola vicinanza è possibile avere 3 nuovi edifici e 1 vecchio o viceversa che tolgono la verità. Tuttavia, vorrei un aiuto visivo che, se guardato brevemente o un'istantanea, potesse raccontare una storia dell'età di queste strutture.


Quanto sono distribuiti i tuoi 3000 punti? Tendono a raggrupparsi in determinate aree o sono distanziati in modo più ordinato?
Andy W,

IMHO molti dei suggerimenti fatti sono ugualmente buoni ma dobbiamo sapere di più sullo scopo della mappa per decidere tra di loro; chi sono gli utenti, quale 'storia' raccontano i dati e quanto sono raggruppati i dati nel tempo (come richiesto da Andy W) come nello spazio.
Trevesy,

Risposte:


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Mi piace la tua idea di una mappa di calore per una scala in tutto lo stato. È possibile rappresentare irregolarità a grana fine con le mappe degli inserti (carta) o le dipendenze di scala (mappa web).

Se senti davvero la necessità di mostrare valori discreti, potresti eseguire uno script per disperdere le caratteristiche dei punti in modo tale che non siano sovrapposte l'una sull'altra (lo strumento ArcMap integrato si chiama "Disperse Markers") e simboleggia l'età di bldgs. su una scala di colori.


Cordiali saluti: C'è anche un "Indicatori dispersi" in QGIS. Si chiama "Spostamento dei punti".
underdark

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Se questi edifici sono affollati in città, puoi utilizzare i grafici a torta per rappresentare il rapporto tra vecchi e nuovi edifici (o tutte le classi che desideri utilizzare).

Imho, una mappa di calore dovrebbe rappresentare fenomeni continui. L'età di un tipo specifico di edificio potrebbe non essere affatto continua.


Non sono d'accordo e penso che una mappa basata sul calore o sul raster possa rappresentare abbastanza bene un fenomeno non continuo, in particolare nel caso in cui i punti siano così tanti da sovrapporsi.
Andy W,

@Andy W: sono d'accordo se il tuo obiettivo è mappare la densità dei punti. Ma in questo caso penso che l'obiettivo sia mappare la distribuzione degli attributi. Una mappa di calore appianerà le differenze (ad esempio edifici molto vecchi e nuovi di zecca vicini l'uno all'altro). Potrebbe non essere l'effetto desiderato.
underdark

Sono d'accordo con il tuo punto, ma l'aggregazione per le città ha lo stesso tipo di effetto levigante. Una mappa di densità del kernel in questo contesto sarebbe considerata una rappresentazione dell'età media degli edifici in stretta vicinanza spaziale al pixel (che può essere utile o meno al poster originale). L'età di costruzione può essere paragonabile a dire concentrazione di metallo nel suolo o letture di temperatura in punti diversi. Stai facendo qualche tipo di distinzione tra vecchio e nuovo nel tuo suggerimento come se fossero caratteristiche dicotomiche diverse.
Andy W,

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Mi piace la risposta di Brian (e penso che le mappe degli inserti possano essere davvero interessanti e istruttive per evidenziare porzioni o irregolarità specifiche), ma inizialmente vorrei semplicemente usare un simbolo proporzionale per rappresentare l'età dell'edificio (e creare due mappe, una con edifici più vecchi che ottengono un simbolo più grande e uno con edifici più nuovi che ottengono un simbolo più grande). Le due mappe sono perché se si dispone di aree sovra-campionate probabilmente avranno un numero maggiore di edifici vecchi e nuovi.

Questo non funzionerà altrettanto bene se gli edifici sono troppo raggruppati poiché i simboli proporzionali si sovrapporranno entrambi (come hai suggerito nella tua domanda). Quindi qui è dove un approccio di stima della densità kernale (che crea una mappa di calore continua) potrebbe essere molto utile.

Direi anche che le statistiche riassuntive nel tuo caso possono essere utili. Il calcolo delle misure globali di autocorrelazione spaziale (ad es. Moran's I, Getis Ord, Geary's C) fornirà informazioni sulla distribuzione. Puoi anche mappare misure locali di associazione spaziale per visualizzare gruppi di edifici vecchi o giovani.


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Se lo scopo della visualizzazione è quello di mostrare la diffusione delle epoche degli edifici attraverso lo Stato senza approfondire le aree secondarie, una soluzione semplice sarebbe quella di aggregare insieme le età degli edifici (ad esempio 1850-1900) e mostrare mappe statali separate per ogni volta punto con punti. 4 mappe funzionano bene poiché sono tutte adiacenti e scansionate rapidamente. Questo è altamente utilizzabile a causa della sua semplicità e puoi usare piccoli punti per edifici, il che significa che puoi mostrare la diffusione di migliaia di punti dati alla volta - simboli più complessi si sovrapporrebbero.

Tuttavia, se lo scopo della mappa è consentire all'utente di eseguire il drill down e visualizzare la distribuzione dell'età in una sottosezione dello stato o se sono importanti le sottili differenze di età, questa soluzione probabilmente non è il modo di farlo.


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Simile a una mappa di calore, potresti rendere l'età come un valore z e creare una mappa di rilievo ombreggiata, il che potrebbe aiutare un po 'con la riduzione del bias - quelli veramente "alti" (vecchi) tenderanno comunque a distinguersi , ma non cancellerebbe gli edifici "più brevi" (più recenti).

A seconda di ciò che stai cercando di mostrare (stai cercando di evidenziare gli edifici più vecchi?) Potresti sperimentare con una scala logaritmica o esponenziale.

Sulla vasta area di uno stato, sarebbe molto difficile ottenere molti dettagli sull'età degli edifici se non come media visiva. Non è fino a quando non stavi guardando a livello di blocco che qualsiasi rappresentazione sarà utile.


Non sto davvero cercando di evidenziare nulla, e per quanto posso voglio allontanarmene.
Dassouki,

Quindi non provi a smussare nulla - come una mappa di calore tende a fare, e lascia che i punti ti saltino fuori. (Sto immaginando) che stai davvero parlando di generare una superficie 3D che assomiglia a un mucchio di stalagmiti che crescono da essa. Forse "bump map" sarebbe una descrizione migliore?
Herb,

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Potrebbe essere efficace ma diffido di superfici 3D come questa. In primo luogo, grandi cime oscurano cime più piccole dietro di loro. In secondo luogo, la lettura del valore assoluto in una mappa 3D è meno precisa rispetto a una scala cromatica.
Trevesy,
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