¿Visualiza características agrupadas en mapas web?

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Estoy buscando el mejor símbolo para mostrar entidades agrupadas en la API de ArcGIS Server JS.

No me gusta el símbolo de clúster animado "fly-out", como se usa en la agrupación de API Silverlight o la muestra de agrupación JS (se sienten un poco efectistas).

Hasta ahora, la mejor opción que he encontrado es el símbolo del grupo de marcadores de Google Maps .

No mostraré un número en el centro del símbolo del clúster, pero variaré el tamaño del símbolo para mostrar concentraciones de características, como en esta maqueta:

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¿Qué otras opciones de símbolos de agrupamiento hay? ¿Me puede señalar un mapa que muestre una buena implementación del agrupamiento de marcadores?

arcgis-javascript-api symbology clustering simplify generalization Stephen Lead
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¿Estás limitado a un símbolo de punto?
Andy W
@AndyW Estoy mostrando características de puntos, pero no estoy necesariamente restringido a un símbolo de punto. La imagen de muestra anterior utiliza símbolos de marcador de imagen si eso ayuda.
Stephen Lead
Las variadas respuestas sugieren que alguna aclaración adicional ayudaría; específicamente, ¿en qué sentido te refieres al "mejor símbolo"? Probablemente depende de la aplicación y la audiencia, y posiblemente podría significar "más bonito", "más fácil de implementar", "más fácil de reconocer y discriminar para los espectadores" o "permitir la evaluación cuantitativa más precisa". Las mejores soluciones en estos sentidos podrían ser mapas de calor, marcadores de Google o Bing, quién sabe, y parcelas de girasol, respectivamente, pero la mayoría de estas soluciones son igualmente pobres en otros aspectos.
whuber
@whuber "Es más fácil para los usuarios no expertos entender lo que está sucediendo sin instrucción" es el objetivo. La ubicación precisa de las características no es tan importante como el hecho de que algunas características son "puntos únicos" y otras son "puntos agrupados". ¿Es obvio que hay más funciones en algunas ubicaciones y menos funciones en otras áreas? El mapa anterior funciona para mí, pero ¿es ese el caso de todos, y es la mejor solución posible? gracias
Stephen Lead
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Sin una leyenda, no puedo entender tu ejemplo. Aun sabiendo su intención, no puedo leerlo con ningún sentido de precisión porque no tengo idea de cuál es la relación entre el tamaño del símbolo y el tamaño del grupo (¿es el diámetro del círculo, el área del círculo u otra cosa?) ¿Qué es el azul / distinción roja tratando de transmitir? Si desea evitar la instrucción, debe utilizar los métodos cognitivamente más efectivos para hacer distinciones y transmitir cantidades conocidas (como el uso de la ligereza, en lugar del tono, para transmitir la intensidad de una cantidad), y estar preparado para malentendidos de todos modos.
whuber

Respuestas:

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En la cartografía tradicional, la agrupación de marcadores se denomina agregación o, a veces, amalgamación. Es parte de la generalización del modelo : al alejarse, algunos conceptos detallados (por ejemplo, el árbol) desaparecen para ser reemplazados por formas agregadas menos detalladas (por ejemplo, el bosque).

Se pueden encontrar muchos buenos ejemplos en buenos libros de cartografía. Aquí hay dos ejemplos de este libro sobre la agregación de edificios:

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ingrese la descripción del enlace aquí http://www.ailleursloin.free.fr/A/depot/village_generalise_200k_sans_bati.jpg

Supongo que está buscando más métodos operativos para hacerlo automáticamente. Esta presentación proporciona una visión general de los métodos automáticos existentes. Es posible que tenga recursos para desarrollar algunos de los algoritmos que se muestran ... De lo contrario, puede encontrar una implementación Java de este algoritmo (que permite construir la envoltura de símbolos distantes) allí , y también de este algoritmo allí .

Los mapas de calor también son una buena alternativa para este problema. Ver allí una implementación. Ver también maptimizar .

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julien
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Gracias por la respuesta detallada. De hecho, estoy bastante contento con el algoritmo real que estoy usando, una modificación de este script de muestra , por lo que me preocupa más la simbología o la representación de las características agrupadas. Me gusta el enfoque de mapa de calor, pero no hay suficientes puntos en mi caso ya que las características no son especialmente densas. Gracias de nuevo
Stephen Lead
¿Podría actualizar los enlaces rotos por favor?
phil294
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Hay muchas opciones y, de hecho, luché con la misma pregunta hace un tiempo en algunas de mis aplicaciones. Y para nuestros diferentes productos terminamos con diferentes soluciones. Entonces tienes que preguntarte

  1. ¿Son todos los íconos singleton en el mapa del mismo "tipo" - misma forma y color?
  2. Si no lo son, ¿viven todos en 1 capa o en varias capas?
  3. Si está en múltiples, ¿va a agrupar cada capa individual o agrupación de capas cruzadas?
  4. Si agrupa capas individuales, ¿qué pasa si los iconos se superponen entre capas? ¿Va a tener un grupo de grupos?
  5. ¿Necesita saber "qué" tipo de cosa se está agrupando, o simplemente "oye, hay un grupo" en el mapa? Y arriba dijiste que no necesitas saber cuántos de los elementos hay simplemente mirando el ícono del clúster.

Aquí hay un par de ejemplos y lo que significan y cómo se hacen. Todos se realizan con un algoritmo de agrupación personalizado, no con la agrupación de Bing (primera imagen) o la estrategia de agrupación OL (segunda). De esta manera, tengo mucho más control sobre la apariencia.

Marcador de racimo transparente

Tapa de pantalla de una aplicación Bing; Tenemos múltiples capas de diferentes tipos de iconos y colores. Elegimos agrupar los íconos, luego ocultar todo por el ícono superior (más importante) en el clúster, y luego el ícono superior se superpone con una imagen transparente. Digamos que mis íconos son 20x20, el indicador de clúster es una imagen de 30x30 que es 80% transparente, excepto que tiene un MÁS en la esquina superior derecha. Entonces, cuando se superpone sobre el ícono "representativo" de mi clúster, parece que tengo un grupo de cosas debajo. Cuando el usuario se desplaza o hace clic, el evento va al icono del clúster y recibe un mensaje "N número de elementos agrupados" y puede hacer clic o profundizar para obtener más información.

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En esta situación, tomamos un enfoque más simple. Los íconos aún viven en diferentes capas y tienen un significado diferente y agrupamos las capas cruzadas, sin embargo, el ícono representativo es solo un gran signo PLUS [que varía en tamaño hasta cierto límite].

Básicamente, elegimos un "MÁS" "+" para indicar un clúster en ambas aplicaciones, pero tomamos diferentes rutas sobre cómo colocarlo en el mapa: superponga los iconos de mapa existentes para darle más significado al mapa, o simplemente limpie el mapa y poner un PLUS y dejar que el usuario profundice para obtener más información.

Vadim
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Gracias por la respuesta detallada. En este caso, todas las características están en la misma capa, pero plantea algunos puntos interesantes en los casos en que no lo están. El enfoque + es una interesante uno
Stephen plomo
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Puede obtener algo de inspiración de las parcelas de girasol . Este método, que se ha utilizado durante décadas para representar grupos de puntos en diagramas de dispersión, capitaliza la investigación en cognición visual para producir marcadores que se discriminen rápida y correctamente y que estén claramente relacionados con los tamaños de los grupos que representan.

Aquí hay un ejemplo hecho en R:

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Se necesita poca imaginación para ver cómo se podría aplicar la técnica para hacer mapas que son más generales que los diagramas de dispersión.

whuber
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Bill, gracias por el consejo: la parcela de girasol es muy buena y funciona bien en el diagrama de dispersión. No es realmente adecuado para mi caso, ya que el sitio está dirigido a usuarios novatos y esto sería excesivo. (PD: el enfoque de mapa de calor adoptado por Fusion Tables también podría funcionar en el diagrama de dispersión? Geochalkboard.files.wordpress.com/2010/03/fusion2.png )
Stephen Lead
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@Stephen Las gradaciones de color tienden a no funcionar tan bien para leer gráficos cuantitativamente (es decir, con precisión y rapidez). Para aproximadamente el 6% de la población, una graduación de rojo a verde (como se muestra en el ejemplo) es difícil de discernir. Un creciente cuerpo de literatura en la visualización de datos cuantitativos sugiere que no debemos apresurarnos a limitar la calidad de nuestros gráficos con la suposición de que los usuarios novatos no podrán apreciarlos ni usarlos. Lee Tufte, Cleveland o Wainer, por ejemplo.
whuber