Estoy buscando un método de visualización que me permita representar distribuciones de valores de atributos bimodales o incluso multimodales en entidades de línea.
Una distribución bimodal tiene dos modos diferentes que aparecen como picos distintos en la función de densidad de probabilidad (imagen # 1). La media, la mediana y los valores de desviación estándar son de poca utilidad para describir dichos datos.
# 1 Ejemplo de una distribución bimodal:
(fuente: wikimedia.org )
Mi caso de uso es el siguiente: para todos los enlaces de carretera en una red, he asociado mediciones de velocidad (muchos cientos por enlace) en distribuciones bimodales, a veces multimodales (tres modos). Ahora, estoy buscando una manera de visualizar estos datos en un mapa.
Además de adjuntar un diagrama de barras a cada enlace, no he encontrado ninguna manera de lograr mi objetivo utilizando un SIG. Los resultados de la visualización deben ser imprimibles para que las animaciones no funcionen.
# 2 Ejemplo de visualización usando diagramas:
Todas las ideas son bienvenidas!
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Respuestas:
Una forma de manejar esto es unir sus datos de distribución en clases de velocidad y calcular el porcentaje de cada segmento dentro de cada clase. Luego, podría crear segmentos de línea paralelos y escalar su ancho en función del porcentaje para producir algo como esto:
Esto podría lograrse en GRASS, por ejemplo, utilizando
v.parallel( página manual ), que puede crear líneas paralelas a cada lado de un segmento a una distancia establecida.Del mismo modo, podría crear un segmento de línea por emparejamiento de medición de velocidad de línea, con pequeños niveles de deriva añadidos a las coordenadas. Luego, colorea los segmentos usando la velocidad como atributo. Esto también podría aclararse mediante el uso de la transparencia, dependiendo de los requisitos de la salida, produciendo algo como:
Finalmente, un enfoque hibridizado sería usar un solo gradiente de color en todos los segmentos de línea y luego usar el canal alfa de un segmento como una representación comprimida de la distribución. Al combinar esos elementos, terminará con un conjunto de datos que utiliza el color para representar la velocidad y la fuerza de la transparencia para representar la prevalencia del valor dentro del segmento:
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Quizás use un conjunto de líneas paralelas contiguas de ancho fijo. Cada línea podría dibujarse para reflejar la magnitud de su bin correspondiente (considere la escala de grises: la oscuridad sería de alta frecuencia, la luz sería pequeña). El resultado parecería algo parecido al canal alfa de la respuesta de scw. En efecto, unta el histograma / densidad a lo largo de un segmento de línea de área. El flujo de trabajo cartográfico general sería algo engorroso (debido a la codificación manual o el desplazamiento lineal, sin mencionar el manejo de intersección), pero sería implementable dentro del SIG estándar. Independientemente de la técnica que utilice o invente, si hace un mapa elegante, comparta sus hallazgos. ¡Buena suerte!
(los comentarios a continuación pueden ser útiles para quienes prueban esta idea)
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¿Por qué no utilizar la solución en escala de grises de Glennon, pero hacer que se refleje para que tenga alta velocidad en ambos lados de la línea? Luego, el grosor aparente de la línea le indicará la velocidad promedio, y las rayas le indicarán si hay más de un modo.
La imagen a continuación muestra cómo se vería la muestra de la pregunta con líneas reflejadas. Utilicé líneas negras con opacidad en la imagen izquierda y líneas codificadas por colores con opacidad a la derecha.
Agregué algo de gamma (2) a la opacidad para que los picos se destaquen más.
Líneas de color y escala de grises de ancho fijo reflejadas http://img23.imageshack.us/img23/4920/mirrored.png
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Silverlight (y probablemente flex) admiten símbolos de líneas animadas. Puede hacer líneas discontinuas donde los guiones se mueven a lo largo de la línea según la velocidad, y el ancho representa el volumen del tráfico. Nunca he visto ningún estándar cartográfico sugerido para símbolos animados, pero quizás hay algunos.
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