Viac

Zoskupovať hodnoty podľa jedinečnej klasifikácie symboliky v ArcGIS for Desktop?


Mám vrstvu, pre ktorú používam kategóriu symboliky unikátnych hodnôt, mnohých polí, ale mám dve rôzne hodnoty, ktoré by som chcel v legende zobraziť s rovnakým symbolom a označením pre tento symbol.

Ak by som nemal legendu, priradil by som im obom rovnaký symbol a nerobil by som si s tým starosti, ale pri legende by to skončilo tak, že by na tom bolo dvakrát to isté.

Existuje spôsob, ako v tejto situácii urobiť hodnotu napríklad -1,* kde pokiaľ je prvé pole hodnôt -1, nezáleží na tom, aké je druhé?


Ako navrhol @Martin v komentári, spôsob, ako to dosiahnuť, je použiť skupinové hodnoty. Tu som vybral tri hodnoty (pomocou klávesu Ctrl na viacnásobný výber) Potom po kliknutí pravým tlačidlom myši rozhodnem, aby sa zobrazili pomocou jedného symbolu.

Teraz môžem pre túto zoskupenú hodnotu napísať ľubovoľný štítok, ktorý chcem.


Použitie odstupňovaných farieb

Odstupňovaný vykresľovač farieb je jedným z bežných typov vykresľovačov, ktoré sa používajú na reprezentáciu kvantitatívnych informácií - najmä pre triedy mnohouholníkových prvkov. Pomocou vykresľovača odstupňovaných farieb sú kvantitatívne hodnoty pre pole zoskupené do usporiadaných tried. V rámci triedy sú všetky prvky nakreslené rovnakou farbou. Každej triede je priradená odstupňovaná farba od najmenšej po najväčšiu.

Percento hispánskej a latinskoamerickej populácie pre grófstva Texas. Vyššie percentá sú reprezentované pomocou hlbších zelených.

Použitie odstupňovaných farieb je často užitočné na zobrazenie tried hodnôt a toho, ako ďaleko môžu byť usporiadané z oboch strán priemernej alebo mediánu. V nižšie uvedenom príklade dvojfarebná rampa pomáha zdôrazniť hodnoty nad priemerom (zobrazené modrou farbou) a hodnoty pod priemerom (zobrazené červenou farbou).

Kľúčovým aspektom návrhu pri použití odstupňovaných farieb pre vrstvu je klasifikácia numerických údajov. Dobrý prehľad o klasifikačných metódach dostupných v ArcGIS nájdete v časti Klasifikácia numerických polí pre odstupňovanú symboliku.

  1. Pravým tlačidlom myši kliknite na vrstvu, ktorú chcete nakresliť, pomocou odstupňovaných farieb v obsahu a kliknite na položku Vlastnosti.
  2. V dialógovom okne Vlastnosti vrstvy kliknite na kartu Symbolika.
  3. Kliknite na položku Množstvo a potom na položku Odstupňované farby.
  4. Vyberte číselné pole, ktoré obsahuje kvantitatívne údaje, ktoré chcete mapovať.
  5. Údaje môžete normalizovať aj tak, že vyberiete pole Normalizácia. Hodnoty v tomto poli budú použité na rozdelenie poľa Hodnota na vytvorenie pomerov.

Normalizačné pomery sú užitočné vtedy, keď iné faktory ovplyvňujú číselné hodnoty, ktoré zaraďujete a zobrazujete. Napríklad počet hispánskych a latino -amerických Američanov môže byť ovplyvnený veľkosťou každého kraja. Tento počet môžete vydeliť celkovým počtom obyvateľov a normalizovať hodnoty ako proporcie.


Začať

Generál

  • Hľadanie príkazov vám pomôže nájsť nástroje a príkazy na dokončenie úlohy z okna aplikácie ArcGIS Pro. Pozrite si časť Hľadanie príkazov v sekcii Hlavné body.
  • Posledný príkaz, na ktorý kliknete v kontextovej ponuke, je predvolene vybratý pri nasledujúcom otvorení ponuky. Šetrí to čas, keď vaše pracovné postupy zahŕňajú opakujúce sa úlohy. Toto nastavenie môžete zmeniť v možnostiach používateľského rozhrania.
  • Nový návod na rýchly štart, Zdieľať webový nástroj, vám ukáže, ako zdieľať nástroj pre geoprocesing na portáli ArcGIS Enterprise. ArcGIS Pro vyžadujú nový parameter ACCEPTEULA = yes na potvrdenie prijatia licenčnej zmluvy s koncovým používateľom.

GIS pre utečencov, od utečencov

Vzhľadom na to, že konflikt v Sýrii je už šiesty rok, viac ako 659 000 Sýrčanov utieklo od mája 2017 do susedného Jordánska, aby našlo útočisko, uvádza vysoký komisár OSN pre utečencov (UNHCR). Zo Sýrčanov v Jordánsku UNHCR uvádza, že viac ako 79 000 žije v utečeneckom tábore Zaatari, čo z hľadiska počtu obyvateľov robí jeden z najväčších utečeneckých táborov na svete.

Zaatari je jedinečný tábor v tom, že je to v podstate malé mesto, vyžadujúce rovnaké služby GIS, aké by každá kancelária mestského plánovača potrebovala na správu infraštruktúry, ako sú elektrické a vodné siete, a podporu komunitných služieb. Zaatari však donedávna neposkytovali služby GIS, takže pre niekoho bolo ťažké robiť informované rozhodnutia.

Obyvatelia Zaatari navyše nielenže čelia základným životným výzvam, akými sú nedostatok jedla a vody a nedostatočná lekárska starostlivosť, ale čelia aj oveľa systémovejšiemu problému: nedostatku prístupu k živobytiu a vzdelaniu.

Na zmiernenie týchto dvoch odlišných, napriek tomu súvisiacich problémov, UNHCR spolu s Rochester Institute of Technology (RIT) a International Relief and Development (IRD) vytvorili Refugee GIS alebo RefuGIS, inovatívny projekt, ktorý umožňuje utečencom žijúcim v Zaatari učiť sa a budovať služby GIS potrebné na posilnenie neustále rastúcej komunity tábora.

Úplne zapojený do rozhodovania

Napriek tomu, že sa pre utečencov na celom svete realizovalo niekoľko iniciatív na budovanie kapacít, RefuGIS-ktorý je financovaný z grantu z Inovačného fondu UNHCR-je prvým projektom, v ktorom sa utečenci úplne zapájajú do rozhodovacích procesov komunity, od núdzového plánovania do klasifikácie infraštruktúry. Účastníci RefuGIS môžu využiť svoje novonadobudnuté schopnosti GIS a vytvoriť mapy, ktoré podporujú diskusie o riadení táborov a zapojení komunity.

“Vidíme GIS ako veľmi dôležitú vzdelávaciu príležitosť pre utečencov, ” povedala Irene Omondi, referentka komunitných služieb UNHCR v Zaatari. “ Schopnosti, ktoré sa utečenci učia prostredníctvom projektu RefuGIS, sa implementujú dôležitými spôsobmi, ktoré slúžia táboru, napríklad ponúkaním jedinečných informačných produktov na riešenie problémov komunity. ”

Na začiatku projektu koordinátori kontaktovali ľudí, ktorí sa uchádzali o miesto technika informačných technológií (IT), aby zhodnotili ich záujem o účasť na programe RefuGIS. UNHCR v spolupráci s RIT potom vykonal test spôsobilosti priestorového myslenia a uskutočnil rozhovory so žiadateľmi, aby zistil, kto má veľkú túžbu naučiť sa GIS a súvisiace IT zručnosti. Z kandidátov bola vybratá základná skupina 12 obyvateľov Zaatari, ktorí spustili RefuGIS - a nikto z nich nemal skúsenosti s GIS.

Potom, čo bola vybraná hlavná skupina, UNHCR použil inovačné fondy na získanie vzdelávacích zdrojov spolu so softvérom a hardvérom potrebným na začatie projektu. Spoločnosť IRD použila ďalšie finančné prostriedky na inovácie na nákup 12 licencií ArcGIS Desktop prostredníctvom programu Esri ’s Nonprofit Organization Program. Partneri tiež zaobstarali 12 osobných počítačov a 12 tabletov Android, aby mohli účastníci projektu využiť ArcGIS Online a Collector pre ArcGIS na zber, ukladanie a šírenie údajov v teréne. Technológia Esri je v centre RefuGIS.

So všetkými materiálmi, ktoré máte k dispozícii, RefuGIS zriadil špecializované počítačové laboratórium GIS, otvorené každý deň účastníkom programu, s cieľom uľahčiť priebežné školenia a nepretržitú prácu na projektoch. Verí sa, že ide o prvé počítačové laboratórium GIS v Zaatari alebo inom utečeneckom tábore na svete.

Výučba základov

Brian Tomaszewski z RIT školí 12 najdôležitejších účastníkov RefuGIS v GIS a súvisiacich IT schopnostiach. Účastníci kurzu používajú ArcGIS Desktop predovšetkým na zoznámenie sa s konceptmi mapovania, ako sú súradnicové systémy a tematické mapovanie, ako aj s témami špecifickými pre softvér, ako je práca s digitálnymi súbormi údajov, mapovými vrstvami a kartografiou v programe ArcGIS. Oboznámili sa tiež so súvisiacimi programami, ako sú Microsoft Excel a Access, Open Data Kit a Adobe Creative Suite.

Profesori z miestnych jordánskych univerzít účastníkov okrem toho učia základné princípy grafického dizajnu a základy správy databáz.

“ Sme veľmi radi, že máme príležitosť poskytovať vzdelávanie a školenie našim sýrskym bratom a sestrám,#8221 povedal Dr. Nijad Al-Najdawi z Jordánska a Al-Balqa Applied University.

“Všetci sme morálne zaviazaní pomáhať našim sýrskym susedom tak či onak, ” dodala doktorka Sara Tedmori z Technologickej univerzity princeznej Sumaya v Jordánsku. “Vidím to takto [an] príležitosť jedinečne prispieť k pomoci utečencom prostredníctvom vzdelávania a odbornej prípravy, ktorá im v konečnom dôsledku umožní prístup k rozhodovaniu. ”

Dvojitý efekt

Dopad RefuGIS bol doteraz dvojaký: Nielenže si 12 najdôležitejších účastníkov vybudovalo GIS, ktorý im a ich obyvateľom Zaatari umožňuje prijímať informované rozhodnutia, ale tiež zažili osobný rast.

Za štyri mesiace tím RefuGIS uskutočnil niekoľko úspešných projektov GIS v Zaatari. Tím napríklad použil Collector na zhromažďovanie informácií o infraštruktúre tábora a#8217s. Účastníci tiež použili ArcGIS Desktop a ArcGIS Online na vytvorenie referenčných máp zariadení v okolí Zaatari, ako sú komunitné centrá, zdravotné úrady, školy, ihriská a sklady. Tieto mapy môže používať UNHCR a jeho implementační partneri, ako aj všetci obyvatelia tábora.

Aj keď sú tieto projekty určite dôležité, osobný rast, ktorý účastníci RefuGIS uviedli, sú tým najvzácnejším aspektom projektu.

“Keď som začal pracovať na RefuGIS, už som sa necítil ako utečenec,##8221 povedal Marwan Theeb Alzoubi, sýrsky utečenec, ktorý žije v Zaatari viac ako štyri roky a je súčasťou hlavného tímu, ktorý spustil RefuGIS.

“ V tábore Zaatari sú k dispozícii aj ďalšie pracovné miesta, ale ja som ich vynechal, aby som mohol byť súčasťou RefuGIS, ” dodal Ibrahim Alhamad, ďalší člen hlavného tímu, ktorý prišiel zo Sýrie a v Zaatari žije tri roky rokov. “ Vnímam GIS ako dôležitý nástroj pre utečencov a moju vlastnú budúcnosť. ”

V ideálnom prípade budú utečenci, ktorí sa zúčastňujú na programe RefuGIS, schopní pretaviť svoje nové znalosti GIS do ďalších pracovných príležitostí v tábore aj mimo neho-v jordánskej Sýrii, ak sa budú môcť vrátiť a kdekoľvek inde-pretože o pracovné miesta súvisiace s GIS je veľký záujem .

Rozšírenie výhod

RefuGIS má tiež interný vzdelávací program, kde inštruktori z RIT a ďalší partneri projektu školia základný tím pre výučbu GIS pre ostatných utečencov. Tréneri RefuGIS spočiatku učili základy GIS a ako používať ArcGIS ostatných, ktorí sa do projektu zapojili. Netrvalo však dlho a príprava presiahla rámec RefuGIS, pričom noví tréneri učili ostatných utečencov, ako aj UNHCR a jeho implementujúcich partnerov, ako vykonávať mapovanie v teréne. Tréningový program je čiastočne určený na dlhodobé udržanie RefuGIS. Má však tiež rozšíriť možnosti osobného rastu, ktoré GIS ponúka, na čo najväčší počet utečencov.

Utečenci na celom svete majú obrovský záujem o budovanie zručností, ktoré im môžu poskytnúť živobytie v hostiteľských krajinách. Napriek tomu, že neziskové a technologické spoločnosti často poskytujú utečencom školenia v oblasti IT zručností, ako je programovanie a vývoj webových aplikácií, na GIS sa nekladie dôraz. RefuGIS túto medzeru rieši tým, že je prvým GIS projektom utečencov na svete pre utečencov.

Cieľom je, aby účastníci RefuGIS v priebehu času dokázali sami spravovať informácie o Zaatari a riešiť problémy komunity prijímaním vlastných priestorovo založených rozhodnutí. Konečným cieľom je však rozšírenie projektu na celom svete, pretože všetci utečenci majú jedinečné priestorové situácie a mohli by ťažiť zo vzdelávacích a ekonomických príležitostí, ktoré GIS môže poskytnúť.


Projekt geopriestorovej analýzy

V tomto projektovom kurze navrhnete a vykonáte kompletnú analýzu založenú na GIS-od identifikácie konceptu, otázky alebo problému, ktorý chcete vyvinúť, až po konečné dátové produkty a mapy, ktoré môžete pridať do svojho portfólia. Váš dokončený projekt preukáže vaše zvládnutie obsahu v špecializácii GIS a je rozdelený do štyroch fáz: Míľnik 1: Návrh projektu - abstraktne konceptualizujte a navrhnite svoj projekt a napíšte krátky návrh, ktorý obsahuje popis projektu, očakávané údaje. potreby, časový harmonogram a spôsob, akým očakávate, že ho dokončíte. Míľnik 2: Návrh pracovného toku - Vytvorte pracovný postup analýzy pre svoj projekt, ktorý bude spravidla zahŕňať vytvorenie najmenej jedného základného algoritmu na spracovanie vašich údajov. Model nemusí byť zložitý ani komplikovaný, ale mal by vám umožniť analyzovať priestorové údaje pre nový výstup alebo vytvoriť novú analytickú mapu nejakého typu. Míľnik 3: Analýza údajov - získajte a predspracujte údaje, spustite ich prostredníctvom svojich modelov alebo iných pracovných tokov, aby ste získali hrubé dátové produkty, a začnite vytvárať konečné mapové produkty a/alebo analýzy. Míľnik 4: Vytváranie máp na webe a tlači - Dokončite svoj projekt odoslaním použiteľných a atraktívnych máp a svojich údajov a algoritmu na partnerské hodnotenie a spätnú väzbu.

Получаемые навыки

Geographic Information System (GIS), Data Analysis, Project, Map Analysis, Project Management

Рецензии

Vynikajúci kurz, veľmi sa mi páčilo pokračovať v projekte, ktorý som si vybral, a čeliť všetkým výzvam, ktorým som na svojej ceste k dokončeniu projektu čelil, a búrať ich.

Skvelá trieda, nápomocný profesor a admin! N nDefinitívne poškriabal jadro arcGIS a v budúcnosti bude vykonávať ďalšie analýzy!

V tomto module budete mať 7. a 8. týždeň na zdokonalenie svojich schopností vytvárať mapy, pričom vytvoríte najmenej dve mapy, ktoré vizuálne interpretujú výsledky vašej analýzy. Pri vytváraní webovej mapy a mapy s rozložením pre tlač, ako aj prostredníctvom ďalších cvičných materiálov zdokonalíte kartografické techniky, ktoré ste sa predtým naučili, ako aj nové, ktoré vám pomôžu lepšie zobrazovať informácie vo forme mapy. Ak sa rozhodnete, do dokončenia tohto modulu tiež vytvoríte malú webovú stránku pre svoj projekt.

Преподаватели

Nick Santos

Текст видео

[HUDBA] Vitajte späť. V tomto videu vám ukážem, ako zmeniť symboliku a reprezentáciu vašich vrstiev. Najprv si priblížim svoju krajskú vrstvu. Ďalej pridám záložku, aby som si miesto uložil. Nemusíte to robiť, ale bude to vhodné vtedy, keď sa začnete pohybovať, vždy sa môžete vrátiť na toto presné miesto. Teraz sme pripravení zmeniť symboliku. Kliknite na ikonu štýlu pod názvom vrstvy. Prvým krokom je výber atribútu, ktorý chceme zobrazovať, v tomto prípade chceme meno. Za druhé, vyberieme si štýl kresby. Pozrime sa, ako vyzerá jedinečný štýl symbolov. Teraz teda vidíme všetky atribúty mien a sme pripravení im priradiť jedinečný symbol. Všimnite si, ako existuje iba 10 okresov, ktoré majú symbol. Ak chceme zvýrazniť iba niekoľko okresov, môžeme tie, ktoré nechceme, pretiahnuť do inej kategórie. Ak však chceme zvýrazniť všetky kraje, stačí kliknúť na Zrušiť zoskupenie a tým sa symboly dostanú do všetkých krajov. Ak chcete zmeniť našu paletu farieb, kliknite na symboly vpravo hore. Odtiaľ si môžeme vyberať z mnohých rôznych možností. Keď si vyberiete ten, ktorý sa vám páči, zmeny uložte kliknutím na tlačidlo OK. Môžeme tiež zmeniť celkovú priehľadnosť vrstvy. Pozrite sa, čo sa stane, keď použijem posúvač nižšie. V poriadku, poďme preskúmať druhú možnosť. Uistite sa, že kliknutím na tlačidlo OK uložíte všetky zmeny, je to veľmi dôležité. Ak kliknete na Zrušiť alebo Späť, neuloží to žiadne zo zmien, ktoré ste už vykonali. Poďme sa pozrieť na jedinú symboliku. Pomocou tejto metódy môžeme štylizovať svoje údaje rovnakým spôsobom. Urobím hranicu okresu. Urobím to pomocou priehľadnej fólie, jasného obrysu, urobíme červenú a vzor môžeme zmeniť na bodkovanú čiaru. Tento sa mi páči. Jedna vec, ktorú by som chcel zdôrazniť, je, že môžete nielen zmeniť celkovú priehľadnosť vrstvy, ale môžete tiež zmeniť priehľadnosť jednotlivých komponentov tejto vrstvy, ako je napríklad obrys výplne. Ak napríklad vyberiem bielu výplň, môžem zmeniť priehľadnosť na 50% bez ovplyvnenia hraničnej čiary. Naopak, ak tu zmením priehľadnosť, zmizne aj okraj a výplň. Zmeny uložte kliknutím na tlačidlo OK. Teraz, keď sme prešli dvoma rôznymi štýlmi reprezentácie symboliky, pozrime sa, čo sa stane, keď vyberieme atribút s údajmi, ktoré sú s ním spojené. Vyberiem si atribút voda. Všimnite si, že keď sme zmenili atribúty, máme novú možnosť štýlu. Je to spôsobené tým, že vrstva obsahuje číselné údaje, ktoré je možné zobraziť. Nechajte túto mapu farebne štylizovať, aby ste zistili, ktoré kraje majú najväčšiu vodnú plochu. Teraz uvidíte, že máme viac možností zobrazenia. Rozbaľovacia ponuka rozdelená podľa je voliteľná, ale tu môžeme vybrať ďalšie atribúty na porovnanie hodnôt v percentách a podobne. Zatiaľ to ponecháme ako nič. Rozbaľovacia ponuka témy nám poskytuje rôzne možnosti prechodu, ktoré zvýrazňujú to, čo chceme v údajoch zobrazovať. V prípade tejto mapy sa budeme držať témy od najvyšších po najnižšie. Tento obrázok tu ukazuje rozloženie matematických hodnôt, pričom maximum je hore, minimum v spodnej časti a priemer, kde je X bar. Minimálne a maximálne hodnoty môžeme meniť pomocou posúvačov vľavo. Rovnako môžeme priblížiť posuvník, aby sme hodnoty zväčšili a doladili náš rozsah. Poďme 's zmeniť naše farby kliknutím na symboly. Vyberiem si modrú rampu, pretože pre vodu to dáva zmysel. Uistite sa, že hodnoty farebných rámp majú zmysel, kde tmavšia hodnota je najvyššia a svetlejšie hodnoty najnižšia. Farebnú rampu môžete tiež obrátiť, ak to tak nie je na vašej obrazovke. Kliknutím na tlačidlo OK uložte zmeny. Potom začneme triediť naše údaje, aby boli zrozumiteľnejšie, a to kliknutím na začiarkavacie políčko Utajované údaje. Upravím svoju priehľadnosť, aby som na vrstvu lepšie videl. Dobre, takže tu máme niekoľko rôznych klasifikačných metód, ako sú prirodzené prestávky, rovnaký interval, kvantil a manuálne prestávky. A pre túto mapu vyberiem kvantil. Počet tried môžete zvýšiť alebo znížiť v závislosti od toho, ako chcete, aby sa vaše údaje zobrazovali. Zatiaľ si vyberiem päť. Môžete sa tiež rozhodnúť zaokrúhliť svoje hodiny na najbližšiu desatinu, ale nechám to tak, ako to je a zachovám jeho presné hodnoty. Zmeny uložíme kliknutím na tlačidlo OK. Takže teraz máme našu mapu Kalifornie s našimi krajskými hranicami a oblasťou gradientu vodnej farby. Ale čo to všetko znamená? Poďme teda pridať niekoľko štítkov k našim krajom. Uistite sa, že kliknutím na tlačidlo Hotovo tu v spodnej časti uložíte všetky zmeny. Teraz sme späť na table obsahu. Nechajte 's vybrať Ďalšie možnosti a potom Vytvoriť štítky. Tu môžeme zmeniť, aký druh textu chceme zobrazovať, v tomto prípade chceme názov. Môžete tu tiež pridať určité rôzne ID. Nechajme veľkosť trochu zmenšiť, aby lepšie sedela. A v tmavších oblastiach je to trochu ťažké vidieť, takže#277 dodajte svätožiaru. Páči sa mi to. Uložíme kliknutím na tlačidlo OK. Keď klikneme na túto kartu Legenda, nájdeme všetky naše hodnoty rozsahu, ktoré zodpovedajú farbám. V poriadku, a tým sa táto lekcia končí. Pozrime sa, čo sme sa v tomto videu dozvedeli. Najprv sme sa naučili štylizovať atribút polohy pomocou jedinečných symbolov alebo rovnakého symbolu. Potom sme sa naučili, ako zmeniť celkovú priehľadnosť vrstvy, ako aj individuálnu zložku výplne a obrysu tejto vrstvy. Tiež sme sa naučili, ako štylizovať číselný atribút pomocou farebného štýlu. Neprešli sme štýl veľkosti, ale v zásade používa rovnaký prístup ako štýl farieb. A potom sme sa konečne naučili, ako na našu mapu pridať štítky. V mojom nasledujúcom videu vám ukážem, ako pridať poznámky na mapu na zvýraznenie určitých funkcií.


Potrebná pomoc so symbolikou viacerých polí

Potrebujem pomoc so symbolickým uvoľnením vrstvy založenej na troch poliach v ArcGIS Pro.

Prvé pole je typu a má dve kategorické textové polia symbolizované kruhmi alebo trojuholníkmi

Druhé pole je počet v rozmedzí od 0 do 4 000. Je potrebné ich rozdeliť do skupín ako & lt100, & lt500, & lt 1000, & lt2000, & lt4000 a symbolizovať ako proporcionálne symboly

Posledné pole je % poľa, ktoré je potrebné zoskupiť do skupín ako & lt-25, & lt0, & lt25, & lt50, & lt100 a symbolizovať ako farebnú rampu.

Použil som „symbolickú symboliku podľa atribútu“, ktorá zrejme robí trik, ale nemôžem zistiť, ako mať kontrolu nad zoskupeniami. Verím, že potrebujem napísať vlastný výraz, ale skupiny sú pre mňa príliš zložité. Máte nápady, ako to najlepšie zvládnuť? TIA

Vytvoril by som 2 polia, ktoré uvádzajú, do ktorých rozsahov spadajú vaše hodnoty, potom ich môžete použiť na jednoduchšiu symbolizáciu.

Na definovanie každej skupiny použite definičné dotazy.

Problém, s ktorým sa stretávate, je ten, že sa pokúšate zmiešať typy symboliky. Proporcionálne symboly sú kvantitatívne a nepoužívajú triedy alebo zásobníky, ktoré by boli odstupňovanými symbolmi a kvalitatívne. A líšia sa podľa atribútu, funguje iba pre kvantitatívne, takže vy môže 't ovládať skupiny, pretože žiadne neexistujú. Preto je vašou prvou voľbou, či skutočne chcete odstupňovanú alebo skutočne proporcionálnu symboliku.

Ak chcete proporcionálne, potom je najľahšie nastaviť proporcionálnu symboliku v poli počtu, pričom v poli percenta sa má líšiť symbolika podľa atribútu. Akonáhle získate všetky body, ktoré na základe týchto dvoch polí vyzerajú, ako chcete, skopírujte vrstvu a na každé z nich zadajte definičný dotaz s jednou množinou nastavenou na trojuholník a druhým kruhom, podľa metódy navrhnutej Ramblerom.

Ak skutočne chcete odstupňovanú symboliku, podľa navrhovanej metódy odstránenia a#x27 s bude potrebné aspoň jedno, ak nie obe vaše dve kvantitatívne polia, skonvertovať na kvalitatívne pole. Odstupňovanú symboliku by ste mohli použiť na generovanie tried pre jednu z týchto dvoch možností, ale keďže to nemôžete urobiť pre Vary podľa atribútu, druhá by musela byť vopred zaradená. Keď je zaradený do sekvenčných hodnôt, potom variácia podľa atribútu v oveľa obmedzenejšej množine by mala vytvoriť dostatočne odlišné farby, aby vyzerali, ako keby boli klasifikované, aj keď nie sú (ako v triedach tried, ak ich budete dodržiavať). V skutočnosti najjednoduchšou cestou touto cestou by pravdepodobne bolo urobiť jedinečné symboly založené na kruhu alebo trojuholníku a potom zmeniť farbu a veľkosť podľa atribútu. Hodnoty klasifikácie veľkosti by chceli byť hodnotou pt pre veľkosť symbolu, ale na farbe by nezáležalo. Nevýhodou variácií podľa atribútov bude, že vašou legendou bude rampa/dosah, a nie diskrétne boxy, takže na získanie políčok budete musieť mať skrytú kópiu vrstvy iba s touto symbolikou poľa.

V opačnom prípade budete musieť použiť jedinečné hodnoty, mnoho polí a definovať si symboliku pre každú z vašich zdanlivých 50 možných kombinácií.

Teraz je možné na to všetko použiť arkádový výraz, ale nevidel som príklad, ktorý by bol taký komplexný. V skutočnosti som videl jednu otázku GeoNet pokúšajúcu sa použiť logiku v symbolike a nefungovalo to, kým nekombinovali kombinácie. Na druhej strane, v tomto blogovom príspevku pre väzenskú mapu popu nejakým spôsobom získali symbol zobrazený v troch farbách pre kapacitu pod/pri/nad, plus odstupňovanú veľkosť pre ďaleko, všetko pomocou toho, čo sa zdá byť jednou vrstvou . Bohužiaľ zobrazujú iba časť výrazu, ktorý riadi pod/pri/nad a ja si nie som istý, ako to sedí so zvyškom. Človek by musel nájsť túto mapovú vrstvu a zistiť, či by ste ju mohli otvoriť a prekopať symboliku a zistiť, ako sa to dáva dohromady.


Technická certifikácia ESRI ArcGIS Desktop

Otvorí sa dialógové okno Vytvoriť triedu funkcií z tabuľky XY. Všimnite si toho, že ArcMap automaticky priradil hodnoty zemepisnej dĺžky k poľu X a hodnoty zemepisnej šírky k poľu Y.
Tieto údajové body boli prevzaté zo zdrojov, ktoré používajú WGS 1984.
Kliknite na Súradnicový systém vstupných súradníc.

V dialógovom okne Vlastnosti priestorovej referencie prejdite na souřadnicový systém WGS 1984 a pridajte ho. (Používatelia ArcGIS 10.0: Navigujte kliknutím na Vybrať.)

V časti Výstup kliknite na tlačidlo Prehľadávať a nastavte triedu výstupných funkcií ako .. Student CoordWorking10_0 Assign_GCS Assign_GCS.gdb XYafrica_cities, a potom kliknite na tlačidlo OK.

V okne Katalóg geodatabáza Assign_GCS teraz obsahuje vašu novovytvorenú triedu prvkov. Informácie v súbore .csv sú teraz vo formáte, ktorý môže používať ArcGIS.
Presuňte triedu prvkov XYafrica_cities na mapu.

Na mape sa zobrazí päť bodov predstavujúcich mestá.
Z ponuky Záložky vyberte Afrika.


Klasifikácia a zoskupovanie sú často navzájom zamieňané alebo sa používajú zameniteľne. Klastrovanie a klasifikácia sa rozlišuje podľa toho, či je počet a typ tried známy vopred (klasifikácia) alebo či sa dajú zistiť z údajov (klastrovanie). Zastrešujúcim cieľom klasifikácie a zoskupovania je umiestniť pozorovania do skupín, ktoré majú podobné vlastnosti, a zároveň maximalizovať oddelenie skupín, ktoré sú navzájom odlišné. Klastre sa nachádzajú v environmentálnych a sociálnych aplikáciách a klasifikácia je bežným spôsobom organizácie informácií. Oba sa používajú v mnohých oblastiach GIS vrátane detekcie priestorových klastrov, klasifikácie diaľkového snímania, kartografie a priestorovej analýzy. Kartografické klasifikačné metódy predstavujú zjednodušený spôsob skúmania niektorých klasifikačných a klastrových metód a tieto budú podrobnejšie preskúmané pomocou príkladov aplikácií.

Lamb, D. (2020). Klasifikácia a zoskupovanie. Telo znalostí geografickej vedy a technológie zosilňovača (Vydanie 1. štvrťrok 2020), John P. Wilson (ed.). DOI: 10.22224/gistbok/2020.1.11.

Tento záznam bol uverejnený 20. marca 2020.

Staršiu verziu nájdete aj na:

DiBiase, D., DeMers, M., Johnson, A., Kemp, K., Luck, A. T., Plewe, B. a Wentz, E. (2006). Analýza priestorových klastrov. Telo znalostí geografickej vedy a technológie zosilňovača. Washington, DC: Asociácia amerických geografov. (2. štvrťrok 2016, prvý digitálny).

Zhlukovanie: Metódy, ktoré sa snažia identifikovať zoskupenia alebo umiestniť údaje do skupín.

Klasifikácia: Metódy, ktoré sa snažia zaradiť údaje do známych zoskupení alebo kategórií.

Pozorovanie: Pozorovania sú jednotlivé údajové body vo väčšej množine údajov. V GIS a ampT môže byť pozorovaním riadok v tabuľke atribútov.

Variabilné: Premenná je vlastnosť alebo charakteristika, ktorá bola meraná pri jednom alebo viacerých pozorovaniach. V GIS a ampT sa na ne môže odkazovať ako na atribúty alebo stĺpce v tabuľke atribútov.

Jednosmerné / viacnásobné: Jednosmerné označuje jednu premennú alebo atribút a viacrozmerné označuje viac ako jednu premennú.

Vzájomne exkluzívne: Vzájomne sa vylučujúci je termín s pravdepodobnosťou, ktorý znamená, že nemôžu nastať dve udalosti súčasne. Pri hode mincou sú týmito dvoma udalosťami hlavy a chvosty. Hod mincou nemôže byť súčasne hlavou aj chvostom.

Priemer alebo priemer: Priemer sa vypočíta ako súčet hodnôt premennej vydelený počtom pozorovaní. Je to jeden zo spôsobov, ako reprezentovať stred údajov.

Klasifikácia a zoskupovanie sú často navzájom zamieňané alebo sa používajú zameniteľne. Ich definície sa mierne menia v závislosti od disciplíny alebo subdisciplíny. V každom prípade je cieľom zovšeobecniť podrobné informácie obsiahnuté v atribútoch do menšieho počtu tried (kategórií alebo skupín). Ak je pozorovanie súčasťou kategórie, hovorí sa, že je členom tejto skupiny. Členstvo v kategórii znamená, že pozorovanie nemôže byť členom žiadnej inej kategórie alebo sa hovorí, že kategórie sa navzájom vylučujú. To znamená, že nedochádza k prekrývaniu hraníc každej triedy.

Klastrovanie a klasifikácia sa rozlišuje podľa toho, či je počet a typ tried známy vopred (klasifikácia) alebo či sa dajú zistiť z údajov (klastrovanie). Niekedy sa rozlišuje ako učenie pod dohľadom (klasifikácia) a učenie bez dozoru (klastrovanie). Geografická poloha môže, ale nemusí byť začlenená do oboch prístupov.

Príkladom vopred definovaných kategórií používaných v klasifikácii diaľkového pozorovania sú triedy krajinnej pokrývky, ako napríklad Voda alebo Neplodná krajina. Existuje existujúci počet kategórií pre krajinnú pokrývku (potenciálne niekoľko stoviek rôznych kategórií). Každá z týchto tried krajinnej pokrývky má s ňou spojené určité vlastnosti (farba, odrazivosť atď. ...). Tieto informácie je možné použiť na vloženie nových pozorovaní do týchto tried. Mnoho z týchto klasifikačných metód učiť sa rozlišovať medzi triedami na základe súboru školení, kde je definované členstvo v triede a atribúty pozorovania. Mnoho klasifikačných metód je svojou povahou pravdepodobnostných, čo znamená, že odhadujú pravdepodobnosť členstva v určitej skupine.

Zhromažďovanie pokusov o vytvorenie kategórií na základe podobností medzi atribútmi pozorovaní robí viac podobných pozorovaní spoločne do tej istej skupiny. Niekedy sa metódy klastrovania pokúsia určiť počet skupín a inokedy analytik alebo výskumník bude musieť poskytnúť tieto informácie. Priestorové klastrovanie skúma distribúciu priestorových znakov a neprostorové klastrovanie sa pri ich zoskupení spolieha na charakteristiky pozorovaní. Priestorové a priestorové môžu byť kombinované rôznymi spôsobmi.

Ako je zrejmé z tabuľky 1, klasifikačné a klastrové prístupy sa dotýkajú mnohých rôznych oblastí GIS a ampT. Pretože téma má taký veľký rozsah, táto časť sa bude zameriavať na jednorozmerné kartografické zaradenie. Poskytne to všeobecný prehľad o tom, ako sú údaje zaradené do rôznych kategórií, ktoré je možné extrapolovať na zložitejšie aplikácie. Pred prechodom na tieto príklady by ste mali prediskutovať základný koncept podobnosti.

Kontrolovaná klasifikácia: logistická regresia, podporné vektorové stroje alebo náhodný klasifikátor lesa

Klasifikácia bez dozoru: K-znamená klastrovanie

Učenie pod dohľadom: Logistická regresia, Podporné vektorové stroje alebo Náhodný klasifikátor lesa.

Učenie bez dozoru: K-prostriedky, hierarchické klastrovanie alebo hustota (napr. DBSCAN)

2.1 Aplikácie zoskupovania a klasifikácie

Identifikovať zhluky vizuálne môže byť lákavé, ale môže to byť zavádzajúce. Zoberme si obrázok 1, ktorý predstavuje rovnaké bodové údaje v rôznych mierkach. Na obrázku 1A (vľavo) možno distribúciu bodov považovať za zoskupenú, ale keď sa zmení mierka na obrázku 1B (vpravo), distribúciu možno považovať za rozptýlenú alebo dokonca náhodnú. To, ako je definovaná hranica študovanej oblasti, môže ovplyvniť definíciu priestorových zhlukov, čomu sa hovorí okrajové efekty. Metódy popísané v tabuľke 1 používajú štatistické postupy na meranie stupňa zhlukovania v mnohých rôznych typoch údajov. Vyhnete sa tak problému spoliehať sa na vizuálnu interpretáciu.

Obrázky 1a a 1b. Rovnaké rozloženie bodov pri pohľade v rôznych mierkach (A) sa zdá byť zoskupené a (B) sa zdá byť disperzné. Zdroj: autor.

Niektoré priestorové klastre sa pri určovaní, či je klastrovanie prítomné alebo kde sú klastre, spoliehajú na súradnice bodov x a y. údaje môžu byť schopné použiť súradnice x a y bodov a vzdialenosť medzi nimi na identifikáciu zhlukov. Zložitejšia detekcia klastrov vyžaduje pochopenie priestorových vzťahov medzi znakmi alebo javmi, zvyčajne s mnohouholníkmi. Tento vzťah je zvyčajne popísaný prostredníctvom susedského grafu alebo matice, ktorá metóde klastrovania povie, ktoré funkcie susedia alebo nie. Tieto vzťahy a vzdialenosti je možné porovnať s teoretickou náhodnou distribúciou na určenie stupňa zhlukovania (napr. Poissonova distribúcia) alebo s iným typom metriky (skóre siluety).

Priestorové klastrovanie môže zahŕňať nepriestorové atribúty alebo premenné. Non-spatial clustering will rely entirely on attributes of the observed data, but use ideas already familiar to GIS users such as Euclidean distances (see below). Clustering is seen in many real-world phenomena. The concept of Agglomeration in geography is the idea that similar businesses will be located near one another in order to share resources or customers (e.g. car dealerships). Another example, Similar types of crimes tend to be located near each other. Epidemiologists may be interested in where there are groups of infected individuals that are near each other in space and time that are not normal. These clusters may point to a source of exposure, or some unknown reason for their illness.

Similarly, classification methods might be used to predict if someone has a particular disease. Different diseases are treated as separate classes, and many variables (e.g. height, weight, age, career, etc…) are used to predict which class a person would be in. Classification is used in GIS and Cartography to develop thematic maps the group similar types of data together and color coded (explored in more depth below). Finally, both classification and clustering are used in remote sensing applications to group similar raster cells into homogeneous areas as in land cover analysis, creating categories like Deciduous Forests, Water, or Barren Land.

2.2 Similarity and Distance

The overarching goal of classification and clustering is to place observations into groups that share similar characteristics while maximizing the separation of the groups that are dissimilar to each other. This naturally leads to the question: how are two observations similar (or dissimilar)? One approach is to use a distance metric that can be interpreted as a measure of similarity between pairs of observations. The shorter the distance the more similar the two will be. There are many ways to calculate the distance, but one often used in GIS&T is Euclidean distance. Given the location of two different observations or points each with a coordinate pair Xi,ri , the distance can be calculated as in equation 1.

If we expand the view of what a location is, it can incorporate not just a physical geographic location, but any a place in any numeric variable. In this view, Euclidean distance is calculated between any number of variables. Another common distance metric is Manhattan distance, shown in equation 2, and there are many others.

There are other common approaches that may or may not use distance as a measure of similarity or proximity. A comparison of some of the major spatial clustering and classification algorithms is presented in Table 2.

Table 2. Common Clustering and Classification Techniques and Their Approaches
Example Algorithm or Method Použite Prístup
Quadrat Analysis Measurement of spatial clustering of points Segments the study area into a grid, then counts the number of points in each cell
K-Function Presence of spatial clustering of points Multiple lags or distances are used from each point (imagine ripples in a pond from a handful of pebbles thrown in at once), and points are counted within eac ring. This is compared to a simulation of random points within the same area (Monte Carlo simulation).
Moran's I Combines spatial information with an attribute Similar to more traditional statistical methods and hypothesis testing.
K-Means Spatial or non-spatial clustering Relies on a measure of similarity to detect which data belong to which cluster. Explored in more depth below in this entry.
DBSCAN Non-spatial clustering (but could use if for spatial) Similar to a k-function, it looks for points within a distance. It also tries to find “noise” or random points that do not fall within clusters. It requires setting parameters like the minimum number of points to be considered for a cluster. These parameters can be difficult to set, and will change the outcome.
Random Forest Klasifikácia A popular artificial intelligence classification technique. Uses decision trees to identify the most important variables that sort data into different classes.

Cartographic classification methods present a simplified way to examine some classification and clustering methods. Within cartography, classification is a process of simplifying or aggregating information into groups to be displayed on a map. Table 3 presents some of the most common approaches used in cartography. To distinguish these classes, every member of a group is assigned the same map symbol to their geographic information. As an example, for this type of mapping, univariate values are taken from a polygonal geographic unit like the United States (U.S.) Census Tract, and a color is assigned to each category (choropleth mapping). The cartographer selects the number of categories for the map. Then, the classification method selected will determine the boundaries of the classes (Figure 2). The boundaries define the lower/starting and upper/ending values for each group, sometimes these values are called ‘breaks’ (Brewer & Pickle, 2002). For additional information, see Statistical Mapping (Enumeration, Normalization, Classification).

Table 3. Common Classification Methods Used in Cartography and Choropleth Mapping
Type of Classification Popis
Unique values Each value is its own class or group, and each group is assigned a color. Typically reserved for categorical data (e.g. nominal level data).
Manual Classification The cartographer designates the bounds of each class as mutually exclusive groups.
Equal Interval Uses the range from the variable and divides this by the number of classes, creating an interval.
Defined Interval With this method the interval is selected first, and the number of classes derived from how many intervals are needed to cover the range.
Quantile or Percentile Uses the percentage of values that fall in particular ranges, based on the number of classes selected. The same number of observations will exist in each category.
Natural Breaks / Jenks An algorithmic approach to identify “natural” break points in the data (Jenks & Caspall, 1971). It is similar to the K-means clustering approach.
Štandardná odchýlka A statistical approach using the mean of the data, and the standard deviation. Often used to show extreme values or deviations from the mean (a diverging pattern in the symbology).
Equal Area This approach uses the area of the polygons to determine the class breaks so that each group contains an equal proportion of the overall area (Brewer & Pickle, 2002 Lloyd & Steinke, 1977). An alternative to normalizing the variable by the polygon’s area.
Head/tail Breaks Relatively new technique that is designed for variables with a skewed distribution (heavy tailed) (Jiang, 2013).

Figures 2A - 2D. Data classification methods for grouping data using (A) manual classification, (B) equal interval classification, (C) defined interval, and applied to median age data (D). Zdroj: autor.

The most basic case is the unique value approach where each value is assigned a unique symbol, creating a class or category for each value. While it is possible to do this for numeric data, it is usually reserved for categorical (nominal level) data, otherwise there could be many different unique classes. Manual classification allows the cartographer to define the upper and lower limits of the boundaries, or the break points. Figure 2A presents two “breaks” at 50 and 60, creating three classes. Because these upper and lower limits are mutually exclusive, the first class runs from 18 to 50, the second class runs from 51 (or possibly 50.000001) to 60, and the third group runs from 61 (or possibly 60.0000001) to 86. Each group is assigned a color value, and in the case of sequential data, the colors progress from light to dark.

Equal Interval and Defined Interval present a simple classification scenario based on the characteristics of the data. Equal Interval sets the number of classes and the data range is divided by this number (e.g. (86-18)/5=17), creating an interval of 17. The values are placed in these known classes, as shown in Figure 2B. In the Defined Interval approach the cartographer selects the interval then the software determines the number of classes that will fit. In Figure 2C, the interval is 34 creating two classes.

Other approaches rely on the distribution of the variable. Frequency distributions are visualized as a histogram. Histograms divided the data into bins of equal widths (e.g. between 40 and 45), and count the number of values that fall inside each bin. This count is reflected in the bar height. Figure 3 shows a histogram for the median age variable. Percentiles are the percentage of the data that falls below the corresponding value. To define class breaks using percentile the number of classes is selected, then the range 0 to 100% is divided by this number. In Figure 3A, 3 classes result in percentiles at 25%, 50%, and 75%. These correspond to values of 33, 38, and 44 respectively. This means that 25% of the observations fall to the left of 33 on the histogram, 50% fall to the left of 38, and 75% fall to the left of 44. Keep in mind the height of the bar indicates the actual total number of observations. At 86, 100% of the observations fall to the left of the histogram. Figures 2B presents percentiles for 5 classes, but the idea remains the same.

Figures 3a - 3c. Frequency distribution of median age data and the breaks associated with (A) 3 class percentiles, (B) 5 class percentiles, and (C) 5 class Jenks’ Natural Breaks method. Zdroj: autor.

Finally, Jenks’ method is an iterative algorithmic approach that identifies ‘natural’ break points in the data (Jenks & Caspall, 1971). This method is closer to the idea of identifying clusters (groups) in the data, resulting in uneven intervals. The result of Jenks’ method applied to the median age variable are shown in Figure 3C. The algorithm is complex, but a there is a similar approach called K-means clustering that can be demonstrated. K-means is also widely used in other areas. The k refers to the number of classes. There are approaches to help choose k, but these are not widely available in GIS packages (silhouette scores, or elbow plots).

Beginning with a smaller dataset, Figure 4 shows 20 observations along a number line. K-means clustering begins by selecting k, and three is used in this example. The algorithm begins the first iteration by generating three random values that fall within the variable’s range. In Figure 5, there are three random values generated (a light blue, yellow, and dark grey point). These will serve as the center of each of the groups for a first iteration. Next, the algorithm calculates the distance from the original observation to each of the cluster centers. Figure 6 presents this distance as an arrow from the first observation on the left to each of the centers.

Figure 4. Twenty observations along a number line to demonstrate K-means algorithm. Zdroj: autor.

Figure 5. Twenty observations with three randomly generated cluster centers along the number line. This demonstrates the first step in the K-means algorithm. Zdroj: autor.

Figure 6. Calculation of the distance from the first observation on the left of the number line to each random cluster center. Zdroj: autor.

Next, the algorithm assigns each observation to the nearest cluster center based on the distance (Figure 7A). These create the first set of clusters, and the algorithm calculates the mean within each cluster (the vertical lines in Figure 7B represent the mean of each cluster). Now, the mean becomes the center of each cluster, and the distance is recalculated from each observation to these new centers. Again, observations are moved to different groups based on the distance. The mean for each of the clusters is calculated again, and the distance again, and so on. This process repeats until there are no changes to which cluster an observation belongs to. The algorithm begins a new iteration, creating random values for each cluster center. After many iterations, it will return the ‘best’ fitting clusters. It may turn out the first iteration was the best, but it will repeat the process as many times as the analyst will specify.

Figure 7a - 7b. During the K-means algorithm observations are assigned to their closest cluster center, (A) the leftmost observation is assigned to the closest cluster center (A), and (B) all observations are assigned to their closest cluster center and the mean of each group is calculated. Zdroj: autor.

At each iteration, the algorithm calculates a measure to determine how well those clusters fit the data. To do this, the algorithm uses the variance of each cluster and the total variance. The variance measures the distance of each group member to the mean of the cluster. The variance is a measure of the spread of the data. Figure 8 shows this spread as arrows, and each group has a different width. The total variance is the sum of the group variances, and the iteration that had the smallest total variance is returned as the best option. The result is class bounds that can have different interval widths, and unusual beginning and end points.

Figure 8. The K-means algorithm uses the variance of the different clusters (as demonstrated by the arrows) to determine the performance of these groupings. Zdroj: autor.

Which method should you use? Which method chosen and how many classes selected will have consequences on the map’s final appearance and potentially the way the data are interpreted. This can be considered from both ethical and practical considerations (Harley, 1991 Monmonier, 1991). For comparison, Figure 9 presents the median age data for Hillsborough County, Florida using U.S. Census Tracts. Each tract is placed in a class depending on the median age for that tract. The class bounds change depending on the method, and the results can create very different interpretations of the underlying data. For example, Figure 9B shows class breaks using the Equal Interval method for 5 classes. This map creates the impression that most of the county falls in the 27 to 41 median age group. Whereas, the Natural Breaks method (Figure 9A) has varying class intervals (40 to 47 is small, compared to 62 to 86), and results in a more diverse county.

It can be difficult to choose which method to apply. Slocum et al. (2009, p. 68) provide some guidelines for mapping. Sometimes the shape of the frequency distribution (e.g. a normal distribution is appropriate for the percentile), or other characteristics of the data, might help. Monmonier (1991) suggests presenting the reader with a “dynamic sequence” of maps that show the extreme views of the data (Monmonier, 1991, p. 4).

Regardless of the method, one should take care to balance the interpretability of the classes, while letting the data speak for itself. In the case of the median age variable, using manually selected classes that reflect life stages (e.g. voting age in the United States is 18, or retirement age is 66) is logical and easily understood by the map reader. This implies some artistic license that is not always available or appropriate in other areas of classification and clustering.

Figure 9A-9D. Comparison of cartographic classification methods using (A) Jenks’ Natural Breaks, (B) Equal Interval, (C) Manual, and (D) Percentile / Quantile. Zdroj: autor.

Many classification and clustering methods are applied to multivariate data. The K-means approach can be expanded to include many attributes, and the algorithm remains the same. It still seeks the center of each cluster. Figure 10 shows clusters of observations from three variables in three-dimensions. The cluster that is shaded blue with a triangle shape overlaps with the green dot cluster along the first variable, but has very different results for the third variable (z-axis). It is the combination of characteristics that can create mutually exclusive clusters when dealing with multivariate data.

Figure 10. Multivariate clustering and classification attempts to separate groups based on more than one variable.​​​​​​ Source: author.

Alexiou, A., & Singleton, A. D. (2015). Geodemographic Analysis. In C. Brundson & A. D. Singleton (Eds.), Geocomputation. A Practical Primer (pp. 137–151). Londýn: Sage.

Bailey, T. C., & Gatrell, A. C. (1995). Interactive spatial data analysis: Longman Scientific & Technical Essex.

Brewer, C. A., & Pickle, L. (2002). Evaluation of Methods for Classifying Epidemiological Data on Choropleth Maps in Series. Annals of the Association of American Geographers, 92(4), 662–681.

Harley, J. B. (1991). Can there be a cartographic ethics? Kartografické perspektívy. (10), 9–16.

Jenks, G. F., & Caspall, F. C. (1971). Error on Choroplethic Maps: Definition, Measurement, Reduction. Annals of the Association of American Geographers, 61(2), 217–244.

Jiang, B. (2013). Head/Tail Breaks: A New Classification Scheme for Data with a Heavy-Tailed Distribution. The Professional Geographer, 65(3), 482–494.

Lloyd, R., & Steinke, T. (1977). Visual and Statistical Comparison of Chropleth Maps. Annals of the Association of American Geographers, 67(3), 429–436.

Lu, D., & Weng, Q. (2007). A survey of image classification methods and techniques for improving classification performance. International Journal of Remote Sensing, 28(5), 823–870.

Miller, H., & Han, J. (2009). Geographic Data Mining and Knowledge Discovery (Second): CRC Press.

Monmonier, M. (1991). Ethics and Map Design: Six Strategies for Confronting the Traditional One-Map Solution. Kartografické perspektívy. (10), 3–8.

O'Sullivan, D., & Unwin, D. (2010). Geographic information analysis (Second). Hoboken, New Jersey: John Wiley & amp Sons.

Slocum, T. A., McMaster, R. M., Kessler, F. C., Howard, H. H., & McMaster, R. B. (2009). Thematic cartography and geographic visualization (3rd). Upper Saddle River, New Jersey: Prentice hall.

Smith, M. J. de, Goodchild, M. F., & Longley, P. (2007). Geospatial analysis: a comprehensive guide to principles, techniques and software tools: Troubador Publishing Ltd.


Geografické informačné systémy

GIS is a computer system capable of capturing, storing, analyzing and displaying geographically referenced information that is data identified according to its location.

GIS at the City of Burnaby

The GIS Department at the City of Burnaby builds and maintains a central GIS data repository that integrates municipal information, publishes interactive web maps, provide mapping and analysis services and other GIS support for multiple departments within the City. GIS promotes collaboration, communication and analysis to assist with day-to-day decision making at the City of Burnaby.

Key Responsibilities Include:

  • Maintaining the City’s legal parcel, underground utilities network, addresses, zoning, heritage landmarks, traffic infrastructure, parks, waterways and other spatial information
  • Develop and maintain BurnabyMap, the City’s public and internal online mapping application
  • Develop and maintain Burnaby's Open Data Portal for public online access to the City's information sources
  • Provide GIS data and services to City Departments
  • Maintain, synchronize and integrate the City’s Asset Management System with the central GIS data repository
  • Perform spatial analysis and 3D modelling
  • Develop custom desktop GIS tools and applications

Figure 1: GIS at the City of Burnaby

This figure outlines some of the components and workflow that constitutes the City’s GIS: data tables, feature layers, computer hardware, software and GIS staff.

Geographic and attribute data are entered, collected and maintained by GIS staff.
Data is organized by themes and are visualized as different layers (eg. streets, parcels, water mains, etc).
Select layers and attribute data are made available to the public through BurnabyMap.

Burnaby's Online Mapping Application

BurnabyMap is the City’s online mapping application that provides access to the City of Burnaby’s geographic and attribute data using an internet browser.

There are over thirty map layers (themes) of data that can be turned on and off with a click of a button. These layers include:

  • Property and address information
  • Parks and recreation facilities
  • Štátne školy
  • Verejné knižnice
  • Other public places including fire halls, shopping complexes and policing service
  • Road maps
  • Engineering data such as sewer and water mains
  • High resolution aerial photographs
  • Property Assessment Data

Open Data Portal

The City of Burnaby maintains a wide range of data. As part of our commitment to engagement, transparency and accountability, we want to share our data with you. Please explore our Open Data Portal and use Burnaby’s data to analyze information, build apps, combine open datasets using maps, develop new web and mobile applications, and to meet your specific data needs. For data not available via the Open Data Portal, please call 604-294-7460 for more information.


Prepis prezentácie

Creating Map Symbology Module 2 ESRI Virtual Campus Learning ArcGIS Desktop Training Course ESRI ArcGIS

Creating Map Symbology • Have you ever noticed that some maps are easier to understand than others? • Difference can be due to mapmaker's choice and arrangement of symbols and text. • A map is most effective when symbols are easy to distinguish and their meaning is intuitive. • Your choice of symbols and labels will be influenced by the type of map you are making.

Creating Map Symbology • Maps can be divided into two main categories: • Reference maps • Also called general maps • Show the location of features • Useful for multiple purposes • Examples - atlas maps and topographic maps • Thematic maps • Show the structure and distribution of one or more phenomena • Examples -maps of world population, today's weather, and rice production in the Philippines

Učebné ciele • Choose symbols for point, line, and polygon features. • Modify symbol properties such as color, size, and outline. • Label map features using an attribute and by adding text. • Symbolize features to show type, rank, or amount. • Group features into classes and apply symbols to each class. • Compare different methods of grouping features into classes. • Correct visual distortion caused by differences in area. • Show proportional amounts on a map by normalizing data. • Symbolize features to show density.

Working with Map Symbols and Labels • When a layer is added to a map a default symbol is used to represent the layer's features. • It may not be the one you want, so you need to know how to change it • Effective symbols take advantage of common associations that people make, • such as blue for water and green for vegetation. • People also make associations based on symbol size • street drawn with a thick line is easily understood to be busier or more important than one drawn with a thinner line • Text may be used to provide a feature's name or other attribute, or to draw attention to a feature or an area of interest.

Working with Map Symbols and Labels • On a map, symbols are used to show feature locations. • Using pictoral symbols can provide more information • i.e. a car symbol indicates a parking lot. • Adding text such as a feature's name or function provides even more information.

Types of Symbols • Symbol properties can be changed to suit a particular map. • i.e. can change the size or angle of a marker symbol used to represent a point feature • Can change the width of a polygon symbol's outline

Types of Symbols • When a map document is saved • Layer symbology is saved with it. • Layer file • To easily reuse a layer's symbology in other map documents • A good way to ensure that everyone in an organization uses the same symbology • Can be especially important if organization or industry employs standard symbols • Can also save time --- don't have to create the symbology over again each time a particular layer is used

Choosing Symbols • ArcGIS has thousands of symbols for common map features • Organized into more than 25 symbol sets • Can also import additional symbol sets or create your own • General-purpose symbol sets • Like the ESRI symbol set • Specialized symbol sets • Reflect the needs or standards of different industries

Choosing Symbols • A few of the point (marker) symbols that come with ArcMap. • From ESRI, Crime Analysis, Utilities, and Forestry symbol sets • Clockwise from upper left

Labeling Map Features • Text on a map can serve many purposes • One of most important functions of map text is to describe, or label, features. • Most common labels are names • i.e. street names, place names, and names of landforms or water bodies • In ArcMap, label text comes from a field in a layer's attribute table.

Labeling Map Features • The source of the labels in this map is the CNTRYNAME field in the Countries attribute table.

Labeling Map Features • Labels can be added in two ways • Dynamically • Generated on the fly for all the features in a layer at once • Can specify label properties such as • font, size • Color • position in relation to the feature being labeled (such as top left, bottom center, top right • Interactively • Created by clicking individual features in the map • May use same label properties specified for the layer, or can set different ones

Labeling Map Features • What if you want to label something that isn't actually represented in a layer? • i.e. a layer of mountain peaks and you want to label the whole mountain range. • You can do this by manually adding the desired text to the map.

Labeling Map Features • Annotation • Text added manually • Each piece of annotation has its own properties that are stored either in a map document or in a database • Always stays at the position where you place it, but you can reposition it as desired • Dynamic label • Location is determined by ArcMap and is based on the current map extent and the number of features being displayed in that extent. • As the map is zoomed in and out, the position will change as ArcMap determines the best placement for them. • May move, appear, or disappear as the available space on the map changes. • An easy way to label many features at once. • Can convert dynamic to annotation if you need to edit the appearance or placement of individual labels.

Cvičenie • Display and label map features

Symbolizing Features Based on Attributes • Features can also be symbolized based on an attribute • Thematic map • Features have been symbolized based on an attribute • Often communicate more information. • i.e. vegetation polygons symbolized by a type attribute to indicate different areas such as forest, grassland, or marsh. • Individual tree locations could be symbolized by a diameter attribute to show the distribution of trees by size.

Symbolizing Features Based on Attributes • Pine trees have been symbolized based on their diameter • Vegetation polygons have been symbolized based on their type. • Now you can see that the largest trees occur in just one cluster. • You can also see that pine trees are not found in marsh areas.

Symbolizing Features Based on Attributes • Type of symbology used to create a thematic map depends on whether an attribute's values are • categories (e.g., type) or • quantities (e.g., diameter)

Drawing Features to Show Categories • Category attributes are • Names • Types • Ranks • Each unique attribute value represents a different category. • The values can be • Text • Numbers

Drawing Features to Show Categories • When a layer is symbolized based on a category attribute • Features in different categories are represented with a different symbol. • Exactly how the symbols differ from one another depends on is being mapped • i.e. if symbolizing roads according to the number of lanes • use line symbols with different widths to represent the different lane categories • If mapping roads according to surface type • show paved roads with a solid line and gravel roads with a dashed line

Drawing Features to Show Categories • Two ways to symbolize a hurricane path by categories • Left • different colors are used to symbolize the paths by name • Right • different line widths are used to symbolize the paths by hurricane strength

Drawing Features to Show Quantities • Quantity attributes are always numeric. • Numbers represent • Counts • Amounts • Rates • Measures

Drawing Features to Show Quantities • Feature quantities typically represented by • Creating groups of features with similar values (classes) • And assigning a different symbol to each class. • Even though symbols are different • usually change gradually from one class to another • forming a series. • Graduated size and graduated color are two most common ways to symbolize quantities

Drawing Features to Show Quantities • Drawing features using symbols in a graduated series permits map readers to visualize geographic distribution patterns in quantity data. • i.e. if a map is drawn with colors ranging from yellow to orange to red • red areas can quickly be interpreted to represent greater values than yellow ones • Likewise, smaller symbols represent smaller quantities than larger symbols.

Drawing Features to Show Quantities • The countries in this map are displayed with graduated shades of green. • The darker the shade, the greater the country's population.

Drawing Features to Show Quantities • When choosing graduated colors, it is important to be aware of common color associations that people make. • People will easily understand a temperature map drawn with • blue symbols for cold • orange symbols for warm • The opposite way would be frequently confused.

Cvičenie • Display features with categories and features

Classifying Data • What process is used to create the classes? • What determines whether a particular attribute value falls into one class or another? • When symbolizing features based on quantities - three things must be decided: • How many classes to have • What method to use for placing the values into classes • What kind of symbology to use • e.g., graduated colors or graduated symbols

Classifying Data • This graduated color map was created by classifying population values into four classes.

Grouping Attribute Values Into Classes • In ArcMap, can classify features using one of several standard classification methods • Can also define own classes.

Grouping Attribute Values Into Classes • Classification methods include: • Natural breaks • Identifies groupings of values that are inherent in your data. • Is the default method because it is appropriate for most data. • Equal interval • This method is like a ruler: the interval between each class is the same. • i.e. you might have classes with intervals of 10 percent (1-10%, 11-20%, 21-30%, etc.)

Grouping Attribute Values Into Classes • Quantile • each class contains an equal number of values (features) • i.e. you might have 15 provinces grouped into three classes • Each class would contain five provinces regardless of the attribute values. • Manual • each class has the range you specify • This method is useful when you want the classes to reflect specific criteria or data. • i.e. if you have temperature data, you might want to specify a break between classes at 32 degrees Fahrenheit (freezing point).

Grouping Attribute Values Into Classes • Natural Breaks • uses a statistical formula to find breaks that are inherent in the data. • In this example, there is a clear natural break between 19 and 29 (a difference of 10), but not between 29 and 30 (a difference of 1)

Grouping Attribute Values Into Classes • Equal Interval • Evenly divides the entire value range into the number of classes you choose.

Grouping Attribute Values Into Classes • Quantile • Places an equal number of values into each class.

Grouping Attribute Values Into Classes • Manual • Uses class breaks that you define.

Deciding Which Classification Scheme to Use • When mapping quantities, you may ask yourself: • Which classification method should I choose? • How many classes should I have? • There are no "correct" answers. • The best classification scheme for a given map layer depends on • Purpose of the map • Characteristics of the data • Cartographic considerations • such as how easily the resulting map can be understood

Deciding Which Classification Scheme to Use • One approach let the data inform your decision. • When looking for patterns in data • try different classification methods and visually analyze the resulting maps • then select the method that seems best. • To evaluate classification schemes before mapping them • use a histogram

Deciding Which Classification Scheme to Use • The classification histogram charts the number of attributes (features) for each attribute value. • Bottom axis shows attribute values • Side axis shows frequency of values • Height of gray bar indicates number of times a given value occurs in the table (frequency) • When deciding on the number of classes, there is one rule of thumb you can use: • Fewer is generally better • Three to seven classes is usually best.

Deciding Which Classification Scheme to Use • A classification histogram helps visualize how attribute values are distributed across the overall range of values • Blue lines show current class breaks • Highest attribute value in each class • Data in this histogram is grouped into three classes.

Deciding Which Classification Scheme to Use • Another approach • choose a classification scheme first • And let the attribute values fall where they may. • There may be a scientific or statistical reason for using a particular classification method with particular data. • Or, you might have predetermined standards or criteria that dictate the method or number of classes.

Deciding Which Classification Scheme to Use • General guidelines for choosing an appropriate classification scheme.

Cvičenie • Explore methods of classifying data

Mapping Density and Proportion • Sometimes mapping an attribute with graduated colors or symbols can be misleading. • i.e. when polygon features vary greatly in area. • Patterns may be perceived in a graduated color map and assumed to represent variation in the attribute being mapped, when in fact they reflect the variation in the area of the features. • You can avoid such misperceptions by mapping density—the quantity per unit of area.

Mapping Density and Proportion • Example • Each polygon represents a pasture in a goat farm. The small pastures are each 1 hectare and the large one is 4 hectares in area. This map shows the goat pastures This map seems to show that goats are concentrated in the north half of the farm. There are actually more goats in the south half of the farm. Mapping density results in a map that is likely to be perceived correctly.

Mapping Density and Proportion • Another situation is when mapping the proportion of one quantity to another is more important than mapping them individually. • In the goat farm example, the proportion of female to male goats in each pasture might be more important than the total number of goats.

Mapping Density Using Attribute Values • One way to map density is data normalization • Divide the attribute values by the area of each polygon feature • ArcMap calculates the density values • Choose a value field and an area field • You still must choose a classification method for grouping the density values and symbolizing them with graduated colors or graduated symbols