地理空间的数据可视化——点数据与线数据
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了地理空间的数据可视化——点数据与线数据相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
点数据:数据描述的对象是地理空间中离散的点,具有经度和纬度的坐标,但不具备大小尺寸。比如学校、加油站等。
谷歌地图上的加油站
纽约时报将2010年美国中期选举的结果和2008年的大选进行了比较
点数据是最直接可视化点数据的方法,它根据坐标直接用标记标识在地图上,这样做更符合人们看图习惯,点本身占据空间量小,可显示较多的信息。但对于海量数据,会出现重叠,且屏幕利用率低,布局不均匀。
可以利用地图划分区块,显示每个区块中的统计信息,合理的布局算法和绘制算法减少重叠。
高度图显示均匀划分的区块中的统计信息
六边形(蜂窝)网格划分,网格的统计信息采用颜色映射例证。
美国沃尔玛商店位置分布的可视化
2011年世界社交媒体图
英国的交通事故可视化,可以看出合理的绘制算法减少重叠的影响
线数据:通常指的连接地图上两个或更多地点的线段或者路径。比如地铁线路、公交线路等。线数据具有长度属性,即所经过的地理距离。通过颜色、线条类型、宽度等通道映射不同属性。
美国加利福尼亚州向其他各州的移民
左图:直接用直线箭头连接加利福尼亚州和人口流入的州
右图:用Flow Map算法生成的flowmap
美国235个城市间的2101条航线,可以看到集束的效果。
区域数据:以一定的地理区域为单位的数据。比如地区统计数据等。
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Choropleth地图(地区分布图、分区统计图)可视化:假设数据的属性在一个区域内部平均分布,因此一个区域用同一种颜色来表示其属性。依靠颜色来表现数据内在的模式,因此选择合适的颜色非常重要。
规则形状地图——美国各州人口
用简单的规则几何形状表示地图上的区域,更易判断面积大小。
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