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¿Asociar datos de ubicación de PostGIS para un mapa de coropletas?

¿Asociar datos de ubicación de PostGIS para un mapa de coropletas?


Estoy tratando de construir mi primer mapa de coropletas a partir de datos que hemos almacenado en nuestra base de datos de Postgres habilitada para PostGIS.

Hasta ahora he podido construir un mapa en Mapbox usando un conjunto topojson de datos del área postal del Reino Unido, pero no sé cómo mostrar la concentración de nuestros puntos de datos por área postal de nuestra base de datos.

Básicamente, estoy tratando de mostrar que tenemos una concentración de usuario tipo X en las áreas postales.

Sé lo suficiente que consultar el db point-in-polygon para cada polígono en el conjunto de datos postales sería lento y engorroso, pero ¿hay alguna manera de buscar los datos por área postal y devolver un conjunto de datos combinado, p. x usuarios en el área 1, y usuarios en el área 2?

¿Debo importar las áreas postales a una tabla espacial para realizar la consulta en PostGIS?

Actualmente, todos los puntos de datos se generan como JSON, pero no estoy seguro de cómo asociar los puntos relevantes con cada área postal.


Si carga sus códigos postales en PostGIS, con su geometría, puede crear una nueva vista espacial de sus códigos postales con una columna incorporada que es un recuento por código postal de la cantidad de puntos dentro de cada uno.

A continuación se muestra un ejemplo que creé usando algunos códigos postales alrededor de Denver y puntos de dirección que se encuentran en el Portal de datos de GIS Denver.

Para crear la vista espacial, examine el siguiente SQL:

crear vista zipWithAddressCount como (seleccione gid, zcta5ce10, classfp10, mtfcc10, funcstat10, aland10, awater10, intptlat10, intptlon10, geom, ac.addresscount de zip_co como z join (seleccione z.geoid10, count (a.gid) como AddressCount de zip_co como z unir direcciones como en ST_Intersects (z.geom, a.geom) grupo por z.geoid10) como ac on (z.geoid10 = ac.geoid10))

... y aquí está el SQL con algunos comentarios agregados para explicar lo que está sucediendo:

create view zipWithAddressCount as (seleccione - INICIAR CAMPOS DESDE CÓDIGOS POSTALES gid - NECESITA ID única para el mapeo QGIS, zcta5ce10, classfp10, mtfcc10, funcstat10, aland10, awater10, intptlat10, intptlon10, geom --necesita geometría para el mapeo --END FIELDS FROM ZIP CODE - campo de la tabla temporal 'ac' que contiene el recuento, ac.addresscount de zip_co como z join (seleccione --temp table para realizar la unión espacial y el recuento de puntos de dirección dentro de los polígonos del código postal z.geoid10 - El campo de ID de los códigos postales se usará para unirse, contar (a.gid) como AddressCount: contando los registros en la tabla de direcciones de zip_co como z unir direcciones como un grupo en ST_Intersects (z.geom, a.geom) por z .geoid10) como ac: salga de la tabla temporal y especifique cómo unirse a los códigos postales maestros en (z.geoid10 = ac.geoid10))

Así que ahora, de vuelta en QGIS, tienes una nueva y agradable vista espacial que puedes agregar a tu mapa:

... y cuando acceda a las propiedades de la capa, puede simbolizar en el AddressCount campo que creó en la tabla temporal (combinación espacial y recuento), y termina con algo como esto:

Usando el renderizador graduado en las propiedades de capa de QGIS:

Y por último e interesante: esta vista es dinámica, por lo que cuando agrega más puntos a la capa de puntos, el recuento zipWithAddressCount mostrará automáticamente este nuevo recuento.

Ah PostGIS ... ¡Qué alivio!


Sistemas de coordenadas geográficas

El sistema de coordenadas geográficas mide la ubicación a partir de solo dos valores, a pesar de que las ubicaciones se describen para una superficie tridimensional. Los dos valores utilizados para definir la ubicación se miden en relación con el eje polar de la Tierra. Las dos medidas utilizadas en el sistema de coordenadas geográficas se denominan latitud y longitud.

Latitud es una medida angular al norte o al sur del ecuador en relación con un punto que se encuentra en el centro de la Tierra. Este punto central también se encuentra en el eje polar o de rotación de la Tierra. El ecuador es el punto de partida para la medición de la latitud. El ecuador tiene un valor de cero grados. Una línea de latitud o paralelo de 30 ° norte tiene un ángulo de 30 ° norte del plano representado por el ecuador. El valor máximo que puede alcanzar la latitud es 90 ° Norte o Sur. Estas líneas de latitud corren paralelas al eje de rotación de la Tierra.

Líneas que conectan puntos de la misma latitud, llamadas paralelas, tienen líneas paralelas entre sí. El único paralelo que también es un círculo máximo es el ecuador. Todos los demás paralelos son círculos pequeños. Las siguientes son las líneas paralelas más importantes:

  • Ecuador, 0 grados
  • Trópico de Cáncer, 23,5 grados N
  • Trópico de Capricornio, 23,5 grados S
  • Círculo Polar Ártico, 66,5 grados N
  • Círculo Antártico, 66,5 grados S
  • Polo Norte, 90 grados N (círculo infinitamente pequeño)
  • Polo Sur, 90 grados S (círculo infinitamente pequeño)

Longitud es la medida angular al este y oeste del primer meridiano. La posición del primer meridiano fue determinado por acuerdo internacional para estar en línea con la ubicación del antiguo observatorio astronómico en Greenwich, Inglaterra. Debido a que la circunferencia de la Tierra es similar a un círculo, se decidió medir la longitud en grados. El número de grados que se encuentran en un círculo es 360. El primer meridiano tiene un valor de cero grados. Una línea de longitud o meridiano de 45 ° Oeste tiene un ángulo de 45 ° Oeste del plano representado por el Primer Meridiano. El valor máximo que puede tener un meridiano de longitud es de 180 ° que es la distancia a la mitad de un círculo. Este meridiano se llama Línea Internacional de Cambio de Fecha. Las designaciones de oeste y este se utilizan para distinguir dónde se encuentra una ubicación en relación con el primer meridiano. Por ejemplo, todas las ubicaciones de América del Norte tienen una longitud designada al oeste. A 180 grados del Primer Meridiano en el Océano Pacífico se encuentra el Línea internacional del tiempo. La línea determina dónde comienza el nuevo día en el mundo. Ahora bien, debido a esto, la línea de fecha internacional no es una línea recta, sino que sigue las fronteras nacionales para que un país no se divida en dos días separados.

En última instancia, cuando se combinan líneas paralelas y meridianas, el resultado es una sistema de cuadrícula geográfica que permite a los usuarios determinar su ubicación exacta en el planeta.


Mapas: representación visual de datos por ubicación

Epi Map puede crear un mapa de densidad de puntos o coropletas combinando un conjunto de datos con tres formatos de límites: shapefile, servidor de mapas o KML (Keyhole Markup Language) (a continuación se describen las descripciones de cada formato). Esta es la compatibilidad de formato de mapa / límite:

  • Shapefile & mdashan Esri formato de datos vectoriales para ubicación, forma y atributos geográficos.
  • Servidor de mapas y repositorio de código abierto mdashan para imágenes de mapas y datos vectoriales.
  • Notación XML KML y mdashan para visualización y anotación geográfica.

Los límites son independientes del conjunto de datos, pero están unidos con claves de base de datos.

Nota: El conjunto de datos y el archivo de límites deben contener las claves de base de datos adecuadas y el usuario debe designar la clave adecuada de cada lista desplegable para crear un mapa de densidad de puntos o coropletas..

Las descripciones clave son las siguientes:

  • Llave de función& mdash designa la variable en el conjunto de límites que coincidirá con una variable correspondiente en el conjunto de datos.
  • Clave de datos& mdash designa la variable en el conjunto de datos que coincidirá con una variable correspondiente en el conjunto de límites.
  • Campo de valor& mdashdesigna el valor que se muestra.

Shapefiles

Un shapefile almacena información espacial y geométrica no topológica en formato vectorial. Estos archivos son fáciles de usar pero carecen de elementos de datos complejos. Varias fuentes adjuntan información o tablas adicionales a los shapefiles para un análisis más avanzado.

KML es una especificación de código abierto para describir datos geográficos. Al igual que los shapefiles, los archivos KML contienen instrucciones que utilizan las herramientas de mapeo para dibujar límites, puntos y otros conjuntos de características. Una ventaja de utilizar archivos KML es que se pueden editar con editores de texto sencillos.

Servidores de mapas

El servidor de mapas es una plataforma que se utiliza para publicar datos espaciales y geográficos en Internet. Una ventaja del formato del servidor de mapas es la capacidad de crear un depósito central para mapear datos con sistemas de administración de bases de datos relacionales.

Mapa de Choropleth

Un mapa de coropletas utiliza diferencias graduadas en el sombreado o el color para mostrar variaciones de una variable en un área geográfica. El degradado de color generalmente se extiende de un color a otro o de un tono más claro a más oscuro del color único.

El siguiente ejemplo demuestra cómo combinar un conjunto de características de servidor de mapas para el estado de Maryland con el conjunto de datos de Lyme incluido con Epi Info para crear un mapa de coropletas. El formato de límite en este caso es KML.

Nota: Este ejemplo utiliza datos basados ​​en casos, donde cada fila del conjunto de datos representa un caso individual, en lugar de datos agregados..

  1. Seleccione Agregar capa de datos desde la barra de herramientas.
  2. Seleccione Coropleta de la lista.

Figura 10.45: Captura de pantalla de la selección del mapa de coropletas

Figura 10.46: Cuadro de diálogo Fuente de datos de coropletas

Figura 10.47: KML / KMZ botón de radio en Choropleth Fuente de datos caja de diálogo

Figura 10.48: Fuente de datos menús desplegables en la capa Coropleta

Figura 10.49: Ejemplo de mapa de coropletas del conjunto de datos de la enfermedad de Lyme

Figura 10.50: Selección en blanco en la ventana principal de Epi Map

Figura 10.51: Coropleta en vista de mapa en blanco

Figura 10.52: Ficha Capas de mapa e icono de configuración de capa

Mapa de densidad de puntos usando los límites de Shapefile

Para mostrar densidades a través de límites geográficos, seleccione Densidad de puntos de la lista de capas de datos. Epi Map completará el mapa de densidad de puntos de acuerdo con el valor de punto seleccionado en el paso ocho. Al aumentar el valor del punto, aumenta el valor que representa cada punto. El mapa de densidad de puntos llena cada punto de forma aleatoria dentro de un conjunto de límites para mostrar la densidad. El siguiente ejemplo demuestra cómo crear un mapa de densidad de puntos con datos de un informe de Estadísticas Vitales publicado por el Ministerio de Salud de México utilizando un shapefile.

  1. Seleccione Agregar capa de datos desde la barra de herramientas.
  2. Seleccione Densidad de puntos de la lista.

Figura 10.53: Captura de pantalla de Densidad de puntos

Figura 10.54: Opción de selección Examinar Shapefile

Figura 10.55: Opciones y límites de variables de Shapefile

Figura 10.56: Densidad de puntos usando shapefile

Figura 10.57: Densidad de puntos en la vista en blanco

Figura 10.58: Vista de capas del mapa de densidad de puntos e icono de configuración de capas

Los tres ejemplos que se muestran en el Agregar una capa de datos sección no representan todas las combinaciones posibles de tipo de mapa, tipo de base de datos y archivo de límites. Epi Map es capaz de mapear todas las combinaciones utilizando procesos similares.


Sistemas de Información Geográfica

Ubicación de medición

Un sistema para identificar con precisión la ubicación en la superficie de la Tierra es un componente esencial de cualquier representación GIS. La Conferencia de Meridianos de 1884 estableció la latitud y la longitud como el estándar universal para la georreferenciación, basado en mediciones del meridiano de Greenwich y el ecuador. Desafortunadamente, la Tierra no es una esfera perfecta y se ha aproximado mediante una variedad de funciones matemáticas a lo largo del tiempo y en diferentes partes del mundo, cada una de las cuales conduce potencialmente a una latitud y longitud ligeramente diferentes. El sistema o datum elegido en América del Norte son los Datums de América del Norte de 1983 (NAD83), pero se pueden encontrar otros datos, como el anterior NAD27, y los datos utilizados en otros países. Todo esto significa que es imposible determinar la ubicación con exactitud y pueden existir variaciones de hasta 200 m en el suelo entre determinaciones de latitud y longitud utilizando diferentes datos. El software GIS moderno permite convertir fácilmente de un dato a otro, pero no obstante, los científicos sociales encontrarán ocasionalmente diferencias de dato.

Además de la latitud y la longitud, la georreferenciación a menudo utiliza métodos para proyectar la superficie curva de la Tierra en un plano y los sistemas de coordenadas planas asociados. Estos incluyen el sistema de mercator transversal universal (UTM), el estándar de la OTAN ampliamente utilizado por las agencias cartográficas nacionales. UTM consta de 60 proyecciones de mapas y sistemas de coordenadas distintos, cada uno diseñado para proporcionar precisión dentro de una zona de longitud de 6 ° (por ejemplo, la Zona 11 va de 120 ° Oeste a 114 ° Oeste). Los usuarios de SIG de EE. UU. También pueden encontrar los sistemas de coordenadas del plano estatal, adoptados por cada estado para encuestas de alta precisión, los usuarios del Reino Unido pueden estar familiarizados con la Red Nacional y muchos otros países también tienen redes nacionales.

El uso de proyecciones de mapas y la práctica de aplanar la Tierra eran esenciales en la era de los mapas de papel, pero resultan algo paradójicos en una tecnología basada en la representación digital, ya que nada en una computadora digital requiere aplanamiento. Pero los mapas en papel siguen siendo un producto muy importante de SIG, así como una fuente importante de información. Además, la mayor parte de la investigación en ciencias sociales se lleva a cabo en áreas pequeñas, donde las distorsiones introducidas por el aplanamiento de la Tierra son pequeñas y donde los beneficios de poder trabajar en un simple sistema de coordenadas rectangulares son convincentes. La distancia y el área son comparativamente difíciles de calcular a partir de latitud y longitud y mucho más fáciles de calcular a partir de coordenadas planas expresadas en metros.


Convierta GeoJSON a KML

En este artículo discutiremos sobre la conversión de datos GeoJSON a KML (Keyhole Markup Language). Esta conversión es necesaria cuando utiliza un software como Google Earth para ver los datos. KML funciona muy bien con Google Earth. Hay un paso simple para convertir GeoJSON a KML usando la utilidad ogr2ogr de la biblioteca GDAL. Antes de eso, debemos pasar por la especificación de GeoJSON y KML.

Especificación de GeoJSON y # 8211 Convertir GeoJSON a KML

Los datos de Geojson son de formato estándar abierto, contienen características geográficas simples con datos no espaciales. En el elemento de tipo tiene colección de características. Eso contiene nombre, CRS (sistema de referencia de coordenadas) y características. Estas entidades pueden ser de línea, punto, polígono, cadena de varias líneas y polígono múltiple.

Especificación de KML: convertir GeoJSON a KML

El KML (Keyhole Markup language), este formato de datos contiene información en etiquetas. SimpleField contiene información de atributos con nombre y tipo. La etiqueta de estilo contiene el estilo del archivo como el color de líneas, puntos y polígonos. La geometría se almacena como coordenadas en un archivo.


Procesando los datos

Cuando abra el archivo CSV que descargó, verá que las medidas de salud están desglosadas de acuerdo con & # 8220Health Regions & # 8221 (http://www12.statcan.gc.ca/health-sante/82-228/help- aide / Q01.cfm? Lang = E) & # 8211 estas son áreas administrativas que son más pequeñas que una provincia pero más grandes que una ciudad.

La columna A contiene un código numérico para cada región.

Dejemos que & # 8217s destaque el atributo de salud & # 8220Sentido de pertenencia a la comunidad (83)& # 8221 para visualización en nuestra coropleta. Esta medida es el porcentaje de la población de 12 años o más que informó que su sentido de pertenencia a su comunidad local era & # 8220 muy fuerte & # 8221 o & # 8220 algo fuerte & # 8221.

Nuestro objetivo es crear un archivo CSV muy simple que contenga:

  • Código de región sanitaria
  • Nombre de la región sanitaria
  • El porcentaje de personas que respondieron & # 8220 muy fuerte & # 8221 o & # 8220 algo fuerte & # 8221 a la pregunta & # 8220 de pertenencia a la comunidad (83) & # 8221.

Para capturar el último elemento, debemos asegurarnos de que estamos obteniendo los datos de la fila NRate_Total& # 8221 & # 8211 para la pregunta que estamos explorando. El archivo contiene datos que tratan con rangos de edad específicos, o regiones más grandes & # 8211 como la provincia de Nueva Escocia & # 8211, que es un resumen de los resultados de la Región de Salud. No usaremos estos otros campos.

Limpiando los datos

Para construir nuestro CSV simplificado, vamos a filtrar los datos de acuerdo con ciertos criterios. Seleccione el rango de A1 a N6262, haga clic en & # 8220Data & # 8221 en la parte superior de la cinta de Excel y haga clic en el icono & # 8220Filter & # 8221 en forma de embudo.

A continuación, haga clic en el pequeño icono de embudo al lado de los nombres de las columnas y filtre los datos de la siguiente manera:

  • Columna A: oculta cualquier código por debajo de 1000 (estas son agrupaciones redundantes de Regiones de salud. Queremos trabajar solo con los RR.HH.)
  • Columna E: conserve solo el elemento denominado & # 8220 Sentido de pertenencia a la comunidad (83) & # 8221

Finalmente, cree una nueva hoja de cálculo y pegue los valores visibles en las columnas A, B y N en ella. Cambie el encabezado de la fila & # 8220Rate_Total & # 8221 a & # 8220Feel Belonging & # 8221, para que podamos presentar los números claramente como el porcentaje de personas que sienten que pertenecen a la comunidad en cada Región de salud.

Guarde el archivo como CSV. Aquí está el archivo CSV procesado con el que terminé: CCHS-community-communities-metric.csv.

Revisa tu trabajo dos veces

Su nuevo archivo CSV debe tener 182 regiones de salud (más una fila para los encabezados de columna). Solo 159 de las regiones sanitarias tendrán algún valor en la columna & # 8220Feel Belonging & # 8221. El archivo se verá así:

Exploración adicional

Si desea comprender exactamente qué significa cada elemento de la hoja de cálculo y cómo se recopiló, debe leer los siguientes documentos:

  • Lea la nota en la parte inferior del CSV. Contiene información sobre la importancia estadística de algunas de las columnas de datos. Esta sección explicará por qué no debe & # 8217t usar datos que & # 8217s están marcados con la letra & # 8220F & # 8221 en sus visualizaciones, y debe tener cuidado con cualquier cosa marcada como & # 8220E & # 8221.
  • Una explicación detallada de cada elemento de CCHS (http://www12.statcan.gc.ca/health-sante/82-228/help-aide/DQ-QD04.cfm?Lang=E)
  • El cuestionario utilizado para recopilar datos de CCHS (http://www23.statcan.gc.ca/imdb/p3Instr.pl?Function=assembleInstr&lang=en&Item_Id=214314)

Contenido

Los mapas comunican sus mensajes a través de símbolos, gráficos dibujados que representan fenómenos espaciales como objetos, lugares o atributos. [3] [4] En su forma más básica, los gráficos de mapas se pueden clasificar por Dimensión: los puntos, las líneas y las regiones se pueden representar mediante simbología. [5] Estos símbolos se utilizan comúnmente para describir diferentes características mapeadas. Por ejemplo, las ciudades o los aeropuertos se representan comúnmente como símbolos de puntos (según la escala), las carreteras o los ferrocarriles generalmente se representan con símbolos de línea y las ciudades, lagos o bosques son ejemplos comunes de símbolos de región. [6]

Los símbolos del mapa se crean controlando variables visuales como el color, la forma y el tamaño. El rango de dichas variables fue establecido por Jaques Bertin y los cartógrafos posteriores. Al diseñar un mapa, el cartógrafo determina que una cierta combinación de estas variables - un símbolo (por ejemplo, una línea azul discontinua de 0,5 puntos) - representa una cierta clase de característica geográfica (por ejemplo, un flujo intermitente). Aunque no existe un estándar establecido sobre la simbología para todos los mapas, especialmente entre los mapas temáticos, se siguen comúnmente varias convenciones (como el uso de curvas de nivel para la elevación o el azul para el agua) para algunas clases de mapas. [7]

La elección de la simbología es una parte crucial del diseño cartográfico, el objetivo es que el lector de mapas dedique menos tiempo a averiguar qué significan los símbolos y, por lo tanto, más tiempo a usar los símbolos para comprender el mundo. [8] Un buen símbolo es fácilmente reconocible (es decir, está conectado a las características geográficas y los conceptos que representa), es estéticamente agradable y funciona en armonía con otros símbolos (por ejemplo, como parte de una jerarquía visual clara). Se necesita una leyenda para explicar el significado de los símbolos que no se puede asumir con seguridad que sean intuitivos.

Tipos de símbolos de mapas

Según la semiótica, los usuarios del mapa "leen" los símbolos del mapa cuando hacen una conexión entre la marca gráfica en el mapa (el firmar), un concepto general (el interpretante), y una característica particular del mundo real (el referente). Por ejemplo, una línea azul gruesa (firmar) = río principal (interpretante), y esta línea azul gruesa = El río Colorado (referente). Por tanto, los símbolos del mapa pueden clasificarse según la forma en que sugieren esta conexión: [9]

  • Imagen o símbolos icónicosparece la característica del mundo real, aunque a menudo es de manera generalizada. Por ejemplo, un icono de árbol para representar un bosque, o verde que denota vegetación.
  • Símbolos funcionales representar directamente el actividad que tiene lugar en la característica representada. Por ejemplo, una imagen de un esquiador para representar una estación de esquí o una tienda de campaña para representar un campamento.
  • Símbolos conceptuales representar directamente un concepto relacionado con la característica representada. Por ejemplo, un signo de dólar para representar un cajero automático o una estrella de David para representar una sinagoga judía.
  • Símbolos convencionales no tienen ninguna relación intuitiva pero son tan comúnmente utilizado que los lectores de mapas eventualmente aprenden a reconocerlos. Por ejemplo, una línea roja para representar una carretera o una cruz para representar un hospital.
  • Símbolos ad hoc no tienen ninguna relación intuitiva o comúnmente aceptada, de hecho, el símbolo se usa a menudo solo para un solo mapa. Por ejemplo, un polígono en un mapa de coropletas se rellena con un tono particular de rojo que significa "ingresos altos". Estos símbolos requieren leyendas y / o etiquetas efectivas para ser interpretadas correctamente.

Software de mapeo de escritorio y en línea & # 8211 Beneficios únicos


Existe una variedad de software SIG disponible en el mercado. Tantas opciones y variaciones no parecen diferir tanto, principalmente a los ojos de un novato. Los entusiastas de GIS saben que el poder de GIS radica en su capacidad para realizar análisis , y aquí es donde el software GIS comienza a diferir. La mayoría GIS de escritorio Las soluciones incluyen análisis complejos y herramientas invaluables para los expertos en SIG. El software GIS es una excelente adición al flujo de trabajo de cualquier empresa. Es una solución poderosa y útil que digitalizará y mejorará la toma de decisiones, y le ayudará a comprender mejor los datos espaciales.

Sin embargo, en los últimos años, uno de los beneficios más importantes de cualquier Solución GIS se convirtió en la posibilidad de comparta y colabore en mapas y datos en tiempo real. Hemos sido testigos de un mayor uso de soluciones GIS en línea como GIS Cloud, que son fáciles de usar y de aprender y, por lo tanto, pueden empoderar incluso no-gis expert s.

Hay una gran ventaja en usar SIG en línea soluciones, como recopilación, inspección y edición de datos en tiempo real, gestión de equipos y trabajos. Esto ayuda a su organización a tomar decisiones más rápidas, mejores y más precisas, ahorrando tiempo y papeleo. Es fácil intercambiar datos e información geográfica entre usuarios con un nivel diferente de permisos, lo que les permite participar en proyectos independientemente de su ubicación.

Cuando se trata de precios, el software GIS de escritorio sofisticado, creado para especialistas y profesionales de GIS, puede ser algo costoso. Si no necesita todas las herramientas completas que ofrecen, incluso puede resultar un poco abrumador. Debes haber oído hablar de ESRI ArcGIS, uno de los principales software de mapeo y análisis espacial para escritorio. Nube GIS ofrece un complemento Publisher for ArcMap para transferir sus mapas y datos desde ESRI directamente a GIS Cloud con solo un clic. Esto le permite hacer que sus mapas estén accesibles en línea para que pueda colaborar en ellos con su equipo. Esta es también una solución simple y eficiente para todos los usuarios de ESRI que deseen publicar o incrustar mapas y datos en su sitio web o blog sin necesidad de sus propios servidores.

Vale la pena mencionar que hay algunos grandes soluciones gratuitas y de código abierto como QGIS software. También hemos desarrollado un complemento QGIS Publisher que le permite publicar sus mapas en GIS Cloud Platform con solo un par de clics, preservando su simbología. Eso hace que sus mapas estén disponibles públicamente y listos para la colaboración. También puede actualizar y sincronizar sus mapas con GIS Cloud sobre la marcha.

Ya sea que desee representar datos estadísticos con un mapa interactivo, recopilar datos de campo o realizar análisis espaciales complejos & # 8211, ¡existe una solución GIS para usted! La cuestión es que primero tendrá que explorar y evaluar estas opciones antes de encontrar la que mejor se adapte a las necesidades de su negocio. El mapeo World of GIS sigue avanzando y crece día a día.

Esperamos que este artículo le haya proporcionado una visión simple pero interesante del mundo de Sistemas de Información Geográfica. Puede inspirarle a explorar más y dar un paso adelante para mejorar y simplificar su proceso empresarial y la toma de decisiones.


Si necesita ayuda o cualquier información adicional, no dude en contactarnos para obtener más detalles.


Contenido

George Frederick Jenks fue profesor en la Universidad de Kansas de 1949 a 1986. Allí desarrolló el Departamento de Cartografía y principalmente desarrolló métodos estadísticos para el mapeo de coropletas. Su método "Natural Breaks" es uno que intenta normalizar los datos de la manera más precisa. Los cartógrafos utilizan ampliamente su método al representar datos ordinales con aproximadamente siete o menos cortes o clasificaciones. Aunque el algoritmo puede llegar a ser muy largo con grandes conjuntos de datos, es exitoso cuando se intenta disminuir la cantidad de información engañosa.

El esquema de Jenks determina la mejor disposición de valores en clases comparando iterativamente las sumas de la diferencia al cuadrado entre los valores observados dentro de cada clase y las medias de la clase. La mejor clasificación identifica rupturas en la distribución ordenada de valores que minimiza la suma de diferencias cuadradas dentro de la clase.

El objetivo de Jenks al desarrollar este método era crear un mapa absolutamente preciso en términos de representación de los atributos espaciales de los datos. Jenks afirma que, al seguir este proceso, el "manto de error" se puede distribuir uniformemente a lo largo de la superficie mapeada. [6] Desarrolló esto con la intención de usar relativamente pocas clases de datos (menos de siete) porque ese era el límite cuando se usaba sombreado monocromático en un mapa de coropletas. En una publicación en los Anales de la Asociación de Geógrafos Estadounidenses, Jenks y Caspall afirman que "los lectores no pueden discriminar entre patrones cuando se usan más de diez u once en una representación coropleta", por lo tanto, Jenks y Caspall usaron cinco clases en sus mapas. , lo que facilita a los lectores la diferenciación entre las clases. [7] Además, a diferencia del método óptimo, que utiliza una medición numérica para separar las clases de datos de forma objetiva, el método de rupturas naturales de Jenks clasifica los datos de forma subjetiva. [8]


6 mapas temáticos

Los mapas temáticos están destinados a comunicar un solo tema o un conjunto limitado de temas. Es importante recordar que los mapas temáticos son diferentes a los mapas de referencia. El propósito principal de un mapa de referencia es entregar información de ubicación al usuario del mapa. Las características geográficas y los elementos del mapa en un mapa de referencia tienden a tratarse y representarse por igual. En otras palabras, ningún aspecto de un mapa de referencia tiene prioridad sobre cualquier otro aspecto. Además, los mapas de referencia generalmente representan la realidad geográfica con precisión. Ejemplos de algunos tipos comunes de mapas de referencia incluyen mapas topográficos como los creados por el Servicio Geológico de los Estados Unidos y la Serie Topográfica Nacional de Canadá (NTS) y mapas de imágenes obtenidos de satélites o aeronaves que están disponibles a través de servicios de mapas en línea.

Tipos de mapas temáticos

A mapa de densidad de puntos es un mapa en el que se utilizan pequeños símbolos de tamaño uniforme para enfatizar el patrón espacial de un fenómeno. Cada punto equivale a la misma cantidad. Los mapas de densidad de puntos pueden hacerse multivariados (mostrar datos asociados con más de una variable pero usando colores diferentes colores corresponden a categorías asociadas con una segunda variable, por lo tanto, “multivariante”).

Símbolo del mapa es el punto.

Los puntos se colocan al azar dentro de una zona de enumeración y solo se usan para indicar que existe un valor específico de alguna variable en el área general. Este tipo de mapa es peligroso ya que puede llevar al intérprete del mapa (lector) a creer que existe una ocurrencia real de algunas variables en el punto en el espacio ocupado por el punto.

Compare la distribución de puntos en las figuras adjuntas.

A mapa de coropletas es un mapa en el que unidades de enumeración (o unidades de recolección de datos) están sombreados con una intensidad proporcional a los valores de los datos asociados con esas unidades. Por ejemplo, los colores más oscuros en el mapa pueden significar un valor más alto para la variable representada. Es importante que un mapa de coropletas tenga títulos y leyendas claros, para que el espectador pueda comprender lo que se está comunicando.

El símbolo del mapa es el área de enumeración.

En este uso, el término área de enumeración se usa de manera genérica, a pesar del uso del término en el pasado por Statistics Canada para referirse a lo que ahora se llama Área de Difusión. El área de enumeración también es, y ha sido, utilizada por otros países para referirse a áreas específicamente definidas. Para el mapeo de coropletas, las áreas de enumeración son las áreas con límites para las que está disponible un valor único para una variable mapeada.

Mapas de símbolos proporcionales tienen puntos que se escalan en proporción a la magnitud de los datos que ocurren en ubicaciones de puntos, como el uso de círculos de diferentes tamaños para representar la población urbana.

El símbolo varía en tamaño y puede ser de cualquier tipo que desee el creador de mapas, a menudo un círculo.

El tamaño del símbolo (la mayoría de las veces es un círculo, pero puede ser casi cualquier cosa) es una consideración importante para el cartógrafo. Algunos paquetes de mapeo usarán el área como la variable proporcional, pero algunos usan otros valores, como el diámetro del círculo (hmmm, ¿cómo podría convertirse eso en una pregunta de examen?). En el software SIG más común, a menudo hay una distinción para este tipo de mapa entre un continuo escala del tamaño del símbolo de acuerdo con el valor de la variable que se está mapeando y un categorizado escala del símbolo. Cuando la escala es continua, hay tantos tamaños de símbolo como valores únicos para la variable que se asigna cuando la escala es categórica, hay tantos tamaños de símbolo como categorías (como en los mapas de coropletas).

Cuando un tema u objetivo de mapa requiere la presentación de múltiples variables y hay demasiadas para caber en un solo mapa, se pueden emplear múltiplos pequeños. Los múltiplos pequeños son versiones repetidas de la misma extensión geográfica, siendo la única variación entre cada mapa la variable mapeada.