יותר

צביעה אוטומטית של מספר רב של מצולעים ב- CartoDB


אני רואה שאני יכול להשתמש באשף CartoDB כדי לצבוע מצולעים שיש לי בהתבסס על ערך עמודה. זה עובד מצוין רק שהוא צובע רק 6 מצולעים בערך והשאר גושים כ"אחרים ".

אני רואה שאני יכול לערוך את ה- CSS ולהוסיף את המצולעים האחרים אחד בכל פעם. במפה שלי יש כ -250 כאלה, כך שזה לא מעשי לעשות זאת כל פעם. האם יש דרך אוטומטית יותר להקצות צבע אקראי באופן אקראי לכל הפוליגונים המבוססים על ערך בטבלה? זה בסדר אם יש צבעים כפולים.


אינני יודע אם יש דרך אלגנטית לעשות זאת, אך ישנה דרך לעקיפת הבעיה באמצעות SQL ו- CartoCSS:

1) החל שאילתה כמו

בחר *, cartodb_id%PALETTE_COLOR_NUMER כחבר מה_שולחן שלך

2) החל Cartocss כך:

#שכבה {… [pal = 0] {מילוי מצולע: color1; } [pal = 1] {polygon-fill: color2; } [pal = 2] {polygon-fill: color3; } [pal = 3] {polygon-fill: color4; } [pal = 4] {polygon-fill: color5; }…}

כתבתי סקריפט קטן לשם כך הפותר את הבעיה על ידי יצירת כל מאפייני ה- CSS אותם תוכל לחתוך ולהדביק לתוך CartDB:

עבור (rep = 1; rep <= 800; rep ++) {var color = Math.floor (Math.random ()*16777215) .toString (16); if (rep <10) {document.write ('#mydiv [territorium = "T00' + rep + '"] {
מצולע-מילוי:#' +color +';
}
'); } if (rep> = 10 && rep <100) {document.write ('#mydiv [territorium = "T0' + rep + '"] {
מצולע-מילוי:#' +color +';
}
'); } if (rep> = 100) {document.write ('#mydiv [territorium = "T' + rep + '"] {
מצולע-מילוי:#' +color +';
}
'); } }

התוספת אם הצהרות היו נחוצות במקרה שלי כי היו לי שטחים מעוצבים כמו "T001" ו- "T099".


הדגשה או צביעה אוטומטית של מונחים ספציפיים

אני משתמש במתמטיקה כדי לבצע ניאו-לינאריזציה של ניוטון של המונחים הלא ליניאריים במהלך דיסקרטיזציה של PDE לפתרון מספרי. ביטויים אלה יכולים לכלול עשרות מונחים (בהתאם למערכת PDE), אותם אצטרך לתרגם בזהירות לקוד. זה יעזור לי אם בביטוי גדול אוכל להדגיש או לצבוע אוטומטית מונחים המכילים משתנה מסוים. לדוגמה, אם הביטוי שלי מאוחסן ב- 'SEupwind', ואני אוסף מונחים כמפורט להלן

האם יש דרך להדגיש או לצבוע אוטומטית את המונחים המכילים את המשתנים הנאספים שלי?

להלן מקרה פשוט לדוגמא. נגיד שיש לי שתי פונקציות מוגדרות כמו

לאחר מכן אני מגדיר ביטוי

ואז אני רוצה לאסוף מקדמים של המשתנה 'x_k'

ברצוני להדגיש או לצבוע את מקדמי 'x_k' שאספתי (המונח הראשון) ולהציג בצורה מסורתית. עבור ביטויים מורכבים, זה יהיה שימושי למדי בעת תרגום לקוד בשפה אחרת.


ייצור אוטומטי של דגמי בניין תלת מימד מפוליגונים מסובכים של בניין

מודל עירוני תלת מימדי (תלת מימד) הוא תשתית מידע חשובה הניתנת לנצל במספר תחומים, כגון תכנון עירוני ותעשיות משחק. עם זאת, יש להשקיע זמן ומאמץ עצומים ביצירת מודלים עירוניים תלת מימדיים באמצעות תוכנת דוגמנות תלת מימד. מאמר זה משתמש בדור אוטומטי של מודלים לבניית תלת מימד באמצעות שילוב מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS) וגרפיקה ממוחשבת. מוצעת מערכת משולבת ליצירת אוטומטית דגמי בניין תלת מימד מתוך פוליגונים (בניית טביעות רגל) על מפה דיגיטלית. מכיוון שרוב הקצוות של מצולעים בניינים נפגשים בזווית ישרה (מצולע אורתוגונלי), המערכת המשולבת מחלקת מצולעים של מבנים אורתוגונליים לקבוצת מלבנים ומציבה גגות מלבניים וגופי בניין בצורת תיבה על מלבנים אלה. במחקר זה מוצעת תכנית חדשה לחלוקת מצולעים מורכבים של בניין אורתוגונלי. אולם במפה הדיגיטלית, לא כל מצולעי הבניין הם אורתוגונליים. כדי למקם חלקים של בניין כראוי, במצולעים אורתוגונליים או לא -אורגונליים, המערכת המוצעת ממקמת חלקים של בניין, כגון חלונות לאורך המתאר הפנימי, המוחזר מהמצולע הבניין המקורי על ידי חישוב שלד ישר. עבור מצולע מרובה גבולות (מצולע בניין המוגבל על ידי מצולעים חיצוניים), מוצגת גם תכנית חדשה ליצירת מודל מורכב בצורת בניין או בניין רב שכבתי.


תחביר

תכונות קלט הנקודות מהן ייווצרו מצולעים של Thiessen.

מחלקת תכונות הפלט המכילה את מצולעי Thiessen שנוצרים מתכונות קלט הנקודות.

קובע אילו שדות מתכונות הקלט יועברו למחלקת תכונות הפלט.

  • ONLY_FID — רק שדה ה- FID מתכונות הקלט יועבר למחלקת תכונות הפלט. זוהי ברירת המחדל.
  • ALL — כל השדות מתכונות הקלט יועברו למחלקת תכונות הפלט.

שיא פורסם 2014-12-11
הרשומה שונתה לאחרונה 2021-06-25
סטטוס משאבים מתמשך

תיאור אובייקט

שם האובייקט: WHSE_HUMAN_CULTURAL_ECONOMIC.RST_SECTION_58_ORDERS_POLY

שם קצר: SEC58_O_PL
הערות: סעיף 58 פוליסות הזמנות. מערך נתונים זה מספק מיקומי תשתית המסייעים לאזורים ולשבילים של סעיף 58. הוראות סעיף 58 משמשות לצורכי הגנה וניהול של משאבי בילוי ציבוריים ושימושים הנכללים במנדט אתרי בילוי ושבילים (RST). הם עשויים להגביל או לאסור שימושים לא פנאי ופנאי על אדמת כתר. מטרת שכבה זו היא לספק מבט פרובינציאלי הן למשתמשים פנימיים והן למשתמשים חיצוניים. המידע יימסר הן לציבור והן לשוטרי אכיפה. הוא יהיה זמין בקלות לספק מידע מדויק לבירורים לגבי מצב הקרקעות.


שיא פורסם 2020-12-07
הרשומה שונתה לאחרונה 2021-05-27
סטטוס משאבים מתמשך
נתונים מרחבייםSDO_GEOMETRY

תיאור אובייקט

שם האובייקט: WHSE_CADASTRE.PMBC_PARCEL_POLY

שם קצר: PMBCPCLPOL
הערות: מערך נתונים זה מכיל את כל החבילות בעלות הכותרת הפעילה וחבילות הקרקע הפרובינציאליות שנסקרו לפני הספירה, כולל חבילות שכבות בנייה, אך לא כולל חבילות הנמצאות בתוך חלקת השכבות הבנייה. מערך נתונים זה מצולע.


צביעה אוטומטית של מספר רב של מצולעים ב- CartoDB - מערכות מידע גיאוגרפיות

ביולוגיה - תוכנית אינפורמטיקה ביולוגית - תכנית אפיון צמחיה

USGS: ביולוגיה תוכנית מידע ביולוגית תוכנית אפיון הצמחייה הפארק הלאומי קשתות מטא נתונים של נתוני צמחייה מרחבית

מטא נתונים של נתוני צמחייה מרחבית

מטא נתונים:

המידע הכלול בנתונים אלה הוא דינאמי ועשוי להשתנות עם הזמן. הנתונים אינם טובים יותר מהמקורות המקוריים מהם הם נגזרו. באחריות משתמש הנתונים להשתמש בנתונים כראוי ועקבי בתוך המגבלות של נתונים גיאו -מרחביים בכלל ונתונים אלה בפרט. כל גרפיקה קשורה (אם קיימת) נועדה לסייע למשתמש הנתונים ברכישת נתונים רלוונטיים. אין זה ראוי להשתמש בגרפיקה הקשורה כנתונים.

משרד הפנים האמריקאי | המחקר הגיאולוגי של ארה"ב
כתובת אתר: biology.usgs.gov/npsveg/arch/metaarchspatial.html
פרטי התקשרות לדף: [email protected]
הדף השתנה לאחרונה: שבת, 24-יולי-2010 23:13:43 MDT

צביעה אוטומטית של מספר רב של מצולעים ב- CartoDB - מערכות מידע גיאוגרפיות

MapSuite: חבילת R למפות נושאיות

MapSuite היא חבילת R שמייעלת את התהליך להכנת מפות של נקודות, מצולעים ונתוני רסטר באמצעות בסיס הספרייה הגרפית ggplot2. מאמר זה מתאר סדרה של פונקציות שנועדו להקל על מיפוי נתונים מרחביים, החל בייצוגים פשוטים של הגיאומטריות ועד הדמיה של משתנים על פני סדרה, כגון זמן או תת -קבוצה של נתונים. כמו כן מתואר כיצד ניתן להשתמש בפלטים של פונקציות אלה לערימת שכבות נתונים גיאו -מרחביות, ליצירת מפות מתוחכמות ב- R שבעבר הועברו לתוכנות קוד ארוכות או למיפוי שולחן עבודה.

היכולת של מדענים, סטודנטים ואזרחים לדמיין ולנתח נתונים מרחביים בקלות היא קריטית מתמיד. ככל שכמות הנתונים הזמינים באופן חופשי בגיאוגרפיה ממשיכה לגדול, קהילה הולכת וגוברת מגלה ומנצלת מידע מרחבי [1]. קיימות שלל תוכנות מסחריות וקוד פתוח עם ממשקי הצבע וקליק לניתוח ומרחבי הדמיה-מחבילת התוכנה של ESRI ועד QGIS, מפות Google ואפשרויות מקוונות אחרות [2]. למי שרוצה לעבור מעבר לממשק המשתמש הגרפי, שפות קוד פתוח כגון R ו- Python אינן מוגבלות יותר לבעלי רקע אקדמי או מדעי המחשב. קורסים פתוחים ברשת מקוונים, קהילת בלוגים נרחבת ופורומים מקוונים כגון StackExchange מספקים הדרכה ועזרה בפתרון בעיות מכל פינה בעולם. המחסומים לקהילת מדעי המידע הגיאוגרפי המשתתף באמת (GIS) יורדים. התפוצצות זו של משאבים חינמיים מאפשרת למדענים אזרחיים, ארגוני גזע ומוסדות במסגרות בעלות משאבים נמוכים לנצל את הספרייה ההולכת וגדלה של ערכי כלים פתוחים למדעי הנתונים. ל- R, כשפת תכנות עם קוד פתוח המשמשת רבות לניתוח נתונים וסטטיסטיקה, יש מגוון כלים המיועדים לניתוח מרחבי והדמיה [3] [4].

עם זאת, עבודה עם נתונים מרחביים אינה פשוטה. מלא ייחודיות כגון סוגי נתונים משתנים, תחזיות ואיום של גיאומטריות לא חוקיות, יש תקורה נוספת לעבודה עם נתונים מרחביים. זה מהווה אתגר: כיצד ניתן להכניס משתמשים עם פחות ניסיון בתכנות ו- GIS לקהל? היכולת להציג ולדמיין ממצאים מכל ניתוח היא קריטית, והוכחת הכנת מפות היא כלי מרכזי. לקהילות מוסמכות יש את היכולת להציג מפות בפני מקבלי ההחלטות, מה שמוביל לשינויים במדיניות [5].

ה MapSuite החבילה מצטרפת לקהילה של עבודות קודמות על מיפוי ב- R. בנוסף ל- sp חבילה [4], המכילה הן סוגי נתונים מרחביים והן פונקציות תכנון פשוטות, מגוון חבילות מתמקדות בהדמיית נתונים מרחביים. אפשר להשתמש בגרפיקה מותאמת דק מסוגים רבים ggplot2[6], המציע מספר פונקציות תכנון מונחות נתונים. חבילות ספציפיות למיפוי, כגון ggmap[7] , ggspatial[8] , rCarto[9], וכן choroplethR[10], כל אחת מציגה דרכים עבור משתמשי R לחזות נתונים מרחביים. עם זאת, אף אחת מהחבילות הקיימות כיום לא מדגישה (i) את היכולת למפות במהירות ובקלות לאורך זמן או תת -קבוצה, או (ii) היכולת לשכפל מפות מורכבות ליצירת פלט קרטוגרפי מתוחכם יותר. הפופולריות הגוברת של כלים אינטראקטיביים, כגון עָלוֹן [11] ו מַברִיק[12], שינו את הנוף של המשמעות של הדמיה של נתונים רב-ממדיים. עם זאת, יצירת תמונות ומסמכי PDF של תוצאות היא עדיין דרך מרכזית לשתף ולהציג תוצאות.

רבות מחבילות הגרפיקה הסטטיות, כגון ggplot ו ggmap, השתמש בפרדיגמה שהוקמה ב- R על ידי הדלי וויקהאם שנקראה "דקדוק הגרפיקה" [13]. בתוך "דקדוק הגרפיקה", נבנית עלילה בשכבות, שבהן הנתונים מהווים את הבסיס של העלילה, וניתן לייצר שכבות ולתפעל פלטים גיאומטריים שונים (נקודות, נתיבים/קווים ומצולעים) ליצירת תרשים. לגישה זו לקוד יתרונות רבים-התחביר גמיש ביותר ומתאים למיני הנתונים המשמשים אותם ומפיקים מניתוחים סטטיסטיים. יש גם תיעוד מקיף על אופן השימוש ggplot2, וכיצד להשיג מגוון אפקטים באמצעות חבילה גמישה זו.

חבילת MapSuite משתמשת ב- ggplot2 ספרייה כנקודת השקה לביצוע מפות, תוך שימוש בשלוש פונקציות עיקריות (PolygonMap, PointMap ו- RasterMap) כעטיפה עבור ggplot2הגיאומטריות geom_polygon, geom_point ו- geom_raster. בניגוד לבניית מגרש מאפס פנימה ggplot2, פונקציות אלה דורשות מעט קלט יחסית ליצירת מפת choropleth מהנה. הגדרות ברירת המחדל של MapSuite נועדו לפעול על פי קבוצת הנחיות גרפיות שנקבעו על ידי E.R. Tufte [14].

מיקסום יחס הנתונים לדיו

אדוארד טופטה היה ידוע בזכות הפילוסופיה שגרפיקה אפקטיבית ממקסמת את העברת המידע תוך צמצום ההפרעות. לדברי טופט, בספרו התצוגה החזותית של מידע כמותי, עקרונות המצוינות הגרפית הם כדלקמן:

  • הצג את הנתונים
  • לגרום לצופה לחשוב על מהות ולא על מתודולוגיה, עיצוב גרפי, הטכנולוגיה של ייצור גרפי או משהו אחר
  • הימנע מעיוות מה שיש לנתונים לומר
  • הצג מספרים רבים בחלל קטן
  • הפוך מערכי נתונים גדולים לקוהרנטיים
  • עודד את העין להשוות בין נתוני נתונים שונים
  • חשף את הנתונים בכמה רמות פירוט, החל מתצוגת רחבה רחבה ועד למבנה הדק
  • לשרת מטרה ברורה למדי: תיאור, חקר, טבלאות או קישוט
  • היו משולבים באופן הדוק עם התיאורים הסטטיסטיים והמילוליים של מערך נתונים

המפות שהופקו על ידי MapSuite הגדרות ברירת המחדל של החבילה נועדו לפעול בהתאם להנחיות אלה תוך הפחתת הנטל על משתמשי R כך שניתן להקדיש זמן לנתונים ולניתוח, ולא לקוד המתווה. החלקים הבאים יציגו פונקציות הזמינות ב- MapSuite החבילה, ודון כיצד הגדרות ברירת המחדל של פונקציות אלה נועדו לפעול בהתאם להנחיות Tufte. ראשית, דוגמאות למפות בסיסיות של אובייקטים של נקודה, רסטר ופוליגון יספקו כיוון לפרמטרים הנדרשים על ידי MapSuite פונקציות. לאחר מכן יוצגו מיפוי משתנים קטגוריים ומספריים. חקר האתגרים של מיזוג נתונים מרחביים ומסגרות נתונים. R יספק הקשר מדוע MapSuite פונקציות לוקחות מערכי נתונים חיצוניים כפרמטר אופציונלי. לאחר דיון בתפקיד הצבע בקרטוגרפיה והצגת קבוצה חדשה של רמפות צבע נגישות, העיתון יציג פונקציה המייצרת היסטוגרמות בהתאם לאותה ערכת הצבעים של המפה על מנת להבין את מאפייני ההפצה הלא-מרחביים של הנתונים. סוף - סוף, ה MapSuite פונקציות המאפשרות מיפוי על פני ממדים מרובים (כגון תת -קבוצה או זמן), ושכבה וערימה של שכבות מפה יתגלו.

לצורך מבוא זה לחבילת MapSuite, ישמשו את מערכות הנתונים הבאות:

  • מחוזות_מצולעים
    • A SpatialPolygonsDataFrame of גבולות המחוז
    • טבלת נתונים עם קואורדינטות למרכזי מחוזות
    • טבלת נתונים עם קואורדינטות ברשת רגילה
    • טבלת נתונים של נתונים מדומים ברמת המחוז

    כל אחד מהאובייקטים המצולעים, הצנטרואידים והפיקסלים מכיל עמודות עם מזהה ייחודי ('cnty'), ועמודות לשם המדינה ('state_name'), והגובה הממוצע של המחוז ('elevation'). הנתונים והאובייקטים המרחבים יכולים להיות קבועים תחת שם המדינה, ומאפשרים גרפיקה המתמקדת באזור מסוים (מדינות וושינגטון וקולורדו מודגשות בדוגמאות אלה). כמו כן נעשה שימוש בקבוצות משנה של מערכי נתונים אלה עבור מצבים בודדים.

    מציג את הנתונים: מתווה גיאומטריות בסיסיות ומשתנים

    לפני מיפוי משתנה, לפעמים כדאי לדמיין את האובייקטים המרחבים עצמם.

    הכניסות הנדרשות לכל אחת מהפונקציות העיקריות (PolygonMap, PointMap ו- Rastermap) הן מינימליות והן כדלקמן:

    קלט חובה

    • מצולע מפה
      • map = SpatialPolygonsDataFrame עם שדה בחריץ @data שיכול לשמש כמזהה ייחודי
      • id = שם שדה המזהה הייחודי בחריץ @data
      • coords = מסגרת data.tame או data.table עם שדה שיכול לשמש כמזהה ייחודי, ועמודה לקו הרוחב והאורך של הנקודות
      • id = שם שדה המזהה הייחודי בתוך coords
      • xcol = שם העמודה באובייקט הנתונים של coords המייצג x או אורך
      • ycol = שם העמודה באובייקט הנתונים של coords המייצג y או קו הרוחב

      כברירת מחדל, הפונקציות ייצרו מפות עם צורות אפורות, כפי שניתן להשתמש בהן למפת רקע או לחקר נתונים ראשוניים.

      נתוני מיפוי, מצולע ונתוני רסטר

      על ידי הוספת פרמטרים אופציונליים, ניתן לשנות אסתטיקה של מפות שונות. ניתן לשנות את צבעי המפה (מילוי ומתאר במקרה של מצולעים, מילוי לבד במקרה של נקודות וסימני). ניתן להוסיף ולעצב שכבת מתאר (של מחלקה SpatialPolygons) המונחת על גבי המפה הראשית שלך לצורך הקשר.

      שינוי אסתטיקה בסיסית של המפה והוספת מצולעים מתארים

      כדי להשיג אפקט דמות-קרקע חזק יותר שבו אזור מסוים מודגש ויזואלית, ניתן להוסיף הוספת מתאר של צורה וצבע שונים על ידי העברת SpatialPolygonsDataFrame לפרמטר המתאר, או על ידי העברת קבוצת משנה אחת בלבד של SpatialPolygonsDataFrame המשמש עבור המפה הראשית לפרמטר המתאר.

      איור 3: שימוש בקווי מתאר להוספת הדגשה

      מיפוי משתנה בתוך תכונות הנתונים של האובייקט המרחבי (בתוך ה- data.frame המשמש כקואורדינטות לפונקציות Point ו- Raster או בתוך חריץ @data של SpatialPolygonsDataFrame בפונקציית PolygonMap) אפשרי על ידי הוספת "משתנה" פָּרָמֶטֶר. משתנה זה יכול להיות אופי מספרי או קטגורי.

      מיפוי נתונים מובנים וקטגוריים

      למרות שאין צורך במתן טווח צבעים (ערכת צבעים ברירת מחדל תציג את הנתונים), קל לשנות זאת. כמו כן, ניתן לסמן נקודות חיתוך ספציפיות באגדה בערכי עניין ולשנות את מאפייני הגופן והמקרא.

      שינוי ערכות הצבעים ומאפייני המקרא

      עבור נתוני נקודות, ניתן להגדיר משתנה נפרד כמשתנה המתאר את גודל הנקודות.

      שינוי גודל הנקודה על בסיס משתנה אחר

      אפשר למתכנת לחשוב על מהות ולא על מתודולוגיה

      מה אם המשתנה שברצונך לשרטט אינו נמצא באותו אובייקט נתונים כמו האובייקט שבו אתה משתמש כדי לתוות את הקואורדינטות או הגבולות של הגיאומטריה (או data.frame או SpatialPolygonsDataFrame)? למרות שפתרון לכאורה תמים הוא להשתמש באחת הפונקציות הבסיסיות של R כגון מיזוג () כדי להצטרף לנתונים מרחביים עם תכונות אחרות, זה יכול להיות בעייתי.

      מוזר לא מוערך מסוג הנתונים SpatialPolygonsDataFrame הוא שחריץ הגיאומטריה (@polygons) קשור למאפיינים (@data) על ידי הזמנה משותפת, כאשר לפריט הראשון בחריץ @polygons יש את התכונות של הפריט הראשון ב- חריץ @data. אם משתמש R רוצה למפות משתנה שעדיין לא נמצא בחריץ @data, הפיתוי הוא להשתמש בפונקציית מיזוג () כדי להצטרף לשתי מערכי הנתונים ולהמשיך בתכנון הנתונים המרחבים שלך. עם זאת, גישה זו היא מסוכנת- ללא ידיעת רבים, הפונקציה מיזוג () מסדרת מחדש את מסגרת הנתונים המתקבלת על ידי שדות המזהים המשמשים להצטרפות לשתי מערכי הנתונים. זה יכול להוביל למפות שנראות סבירות (ישנם ערכי נתונים ותכונות לכל מצולע), אך סדר החריץ @data כבר אינו תואם את @פוליגונים, מה שמוביל למפה שבה התכונות אינן תואמות את הגיאומטריות שלהם.

      כדי למנוע זאת, הפונקציות MapPolygons, MapPoints ו- MapRaster לוקחות כערכי נתונים חיצוניים כפרמטרים, אותם ניתן לחבר לנתונים המרחבים באמצעות שדה שצוין בנתונים המרחבים והטבלאים. מיזוג הנתונים החיצוניים והאובייקטים המרחבים בתוך הפונקציה PolygonMap מובטחים כדי לשמר את יחסי המצולע למאפיין. אובייקט המצולע "מועשר" (הופך מאובייקט SpatialPolygonsDataFrame לאתר data.frame עם מיקומי קואורדינטות לתכנון) בתוך הפונקציה, וערכת הנתונים הנוספת מוזגת. תחביר זה מקל על המעבר בין משתנים שונים הקיימים במערך נתונים חיצוני.

      מיפוי שני משתנים שונים ממסגרת נתונים חיצונית

      הימנעות מלמחק את מה שיש לנתונים לומר

      הגוון (הפיגמנט), הרוויה (העוצמה) והערך (החושך) שנבחרו להציג נתונים יכולים לשנות באופן דרמטי את תפיסתם [15]. צבע הוא שיקול חשוב לכל גרפיקה- עם זאת, חשוב במיוחד לקחת בחשבון בעת ​​ביצוע מפות בשל האמון שהציבור נותן לקרטוגרפים. כפי שהבחינה יהודית טינר בשנת 1982, "משתמשי מפות, במיוחד אלה שבוחנים מפות לעיתים רחוקות, נוטים להציב אמונה בלתי מוגבלת במפות ולקבל אותן כיצוגים אמיתיים ושלמים" [16].

      מחקר על אפשרויות הצבע העומדות בבסיס המפות והגרפיקה הקריאה סיפקו תובנה ניואנסת לגבי סוגי לוחות הצבעים היעילים ביותר לייצוג נתונים מספריים או רציפים. באופן כללי קיימות שלוש קטגוריות עיקריות של קנה מידה של צבעים: רציפים, מתפצלים וקטגוריים. פלטות רצופות נעות דרך שני צבעים לפחות, ולעתים קרובות עוברות מאור לחושך (או להיפך). תכנית המתפצלת עוברת בשלושה צבעים לפחות, כששני צבעים "מתבדלים" מאמצע משותף. לתכניות הצבעים הקטגוריות אין מסלול- ולעתים קרובות הן נבחרות להיות שונות זו מזו, כך שהקורא יכול להבחין בקלות בהבדל בין שתי קטגוריות. באופן כללי, נעשה שימוש במערכות צבע רצופות כאשר כל טווח הנתונים חשוב, אך אין ערך מרכזי בעל משמעות מיוחדת המשמש מסגרת התייחסות. לעומת זאת, ערכות צבע שונות יכולות להיות מומלצות כאשר לנתונים יש ערך מרכזי משמעותי שיכול לשמש כמסגרת התייחסות. זה יכול להיות ניתוק ספציפי המבוסס על ידע של ערכים רלוונטיים (כגון ערכים מעל ומתחת ל -0, או סף מסוים), או מבוסס על פרמטר כלשהו של הנתונים (למשל מיפוי ציוני Z המתרחקים מ -0). מקרה אחד מיוחד של ערכת הצבעים המתפצלים הוא "ערכת הספקטרלים", המכונה לסירוגין "ערכת הקשת", שחלפה במרחב הצבעים המלא (או השתנה) של אדום-כתום-צהוב-ירוק-כחול-אינדיגו-סגול. למרות שחלק מהחוקרים טוענים נגד ערכת צבעי הקשת הזו [17], אחרים טענו לשימוש בה בתרחישים ספציפיים, כגון מיפוי שיעורי התמותה, שבהם קוראי המפות יכולים להבדיל בקלות בין הערכים הנמוכים הצבועים בכחול, לבין הערכים הגבוהים יותר המקודדים ב- אדום [18].

      פרויקט "ColorBrewer" של Cynthia Brewer, זמין ב- R דרך החבילה RColorBrewer[19] מכיל מגוון ערכות צבעים המשמשות באופן קבוע בקהילת המיפוי. עם זאת, לוחות הרצף המוצגים ב- RColorBrewer לרוב אינם מכילים יותר משניים או שלושה צבעים, מה שמגביל את הבידול האפשרי בין ערכי הנתונים. חבר בקהילת האסטרונומיה, דייב גרין, פיתח את האלגוריתם "cubehelix" להבדיל בין ערכי בהירות הכוכבים לבין תצפיות בשמי הלילה. ה- "cubehelix" הוא חולץ פקקים וירטואלי הנע דרך קובייה של מרחב צבע אדום-ירוק-כחול במסלול מחושך לאור [20]. פונקציה זו הותאמה ל- R ב- rje חבילה [21], שבה משתמשים יכולים להגדיר את המשתנים הבאים על מנת לייצר מגוון לוחות צבעים שונים הנעים מחושך לאור: (i) מספר הסיבובים, (ii) עד כמה גדול הרדיוס של חולץ הפקקים, ו ( iii) הרוויה. התמורות ללוחות צבעים שניתן ליצור בעזרת פונקציה זו הן כמעט אינסופיות.

      בתוך ה MapSuite ספרייה, סדרה של לוחות רציפים ומתפצלים שמקורם באלגוריתם cubehelix נמצאים בפונקציה wpal. ה MapSuite"לוחיות וודסון" הן רשימות של ערכי צבע שניתן לפנות אליהם הן על ידי פונקציות המיפוי העיקריות והן על ידי כל פונקציה אחרת המקבלת רשימת צבעים ב- R. באמצעות פונקציית ה- wpal של MapSuite, משתמשים יכולים לציין מספר צבעים להיות אינטרפולציה, כמו גם האם שחור ייכלל (אם הוא קיים בלוח הצבעים). אם ברצונך לחקור או להציג את צבעי ברירת המחדל של Woodson Palette ספציפית, הפונקציה ViewPal תתווה את רמפת הצבעים הרצויה. הפונקציה PlotColors מאפשרת לשרטט כל רשימת צבעים, כולל לוח וודסון שונה.

      כדי להשתמש בלוח Woodson הפוך (הוזמן מחדש כהה לאור), ניתן להשתמש בפונקציה rev () למיין את לוח הצבעים בסדר הפוך.

      האינסטינקט שלנו להקצות שיפוטים ערכיים ("אדום הוא רע, כחול הוא טוב") לסולמות הצבעים הוא בו זמנית מה שהופך אותם ליעילים ובעייתיים. אמנם ישנם כמה משתנים שניתן להבחין בהם בבירור כחיוביים ולא-נוחים (כמו שיעורי תמותה), אך הדמיה של כמויות כמו שיעור האנשים המשתייכים לקבוצת גזע מיעוטים בסולם צבעים דומה רחוקה מלהיות מתאימה. כשממחישים כמות גדולה של נתונים, שבהם ההבדלים המרחבים הדקים צריכים להיות ברורים לצופה, לוח צבעים מתנועע הנע בין שלושה צבעים נוטה להוסיף יותר בהירות ודיוק חזותי מאשר פלטה עוקבת הנעה בין שניים בלבד. ככזה, יש את הפיתוי להשתמש בצבעים שונים כמו ערכת הצבעים הספקטרלית לייצג נתונים שאולי אין להם ערך מרכזי משמעותי, וייתכן שאין להם קונוטציה "טובה" ו"רע "ברורה. מסיבה זו, ייצור לוחות צבעים המבוססים על ערכת צבעים cubehelix שעוברים מאור לחושך, ולא מצבע "טוב" לצבע "רע", יכולים לשרת מטרה חשובה בהדמיה של נתונים במדעי החברה. ערכת הצבעים המוגדרת כברירת מחדל (הנקראת "אדמה"), נעה ברצף (צהוב, כחול, ירוק, חום, סגול ואז שחור) שנועדה לספק בידול ערכי ללא שיפוט ערכי מוסרי או רגשי. קשקשים אלה, הנעים מאור לחושך, ישמרו גם על מערכות היחסים בין ערכי הנתונים לערך הפיגמנט, גם כשהם מודפסים בשחור ולבן, וכאשר צופים בהם עיוורי הצבעים.

      ראוי לציין שאותו סולם צבעים יכול להיראות שונה למדי בהתבסס על מספר הגיאומטריות או נקודות הנתונים הקיימות- בעוד שרמפת צבעים שעוברת בצבעים רבים נראית מתאימה עם מספר רב של נקודות נתונים או גיאומטריות, מעטים מדי יכולים ליצור מראה "שמנמן" או קטגורי. בנסיבות אלה, בחירת לוח צבעים עם פחות צבעים עשויה לספק מפה נעימה וקריאה יותר. כדי להציג את המידה שבה צבע וצמידות (המרת משתנה רציף למשנה קטגורי) משפיעים על המראה החזותי של הנתונים, אותם נתונים ישמשו באיורים 9-12.

      אותם נתונים, המיוצגים באמצעות שלוש סכימות צבע שונות

      כדי לחקור את הצבעים הללו וכיצד הם משפיעים על האופן שבו הנתונים מוצגים, בקר וחקור את כלי ההדמיה המקוון הזה, המכיל מגוון לוחות צבעים הניתנים לבדיקה על משתנים שונים ולמספרים משתנים של נקודות נתונים.

      שימוש ברירת המחדל של סולמות צבע רציפים לנתונים מספריים נועד למזער את ההטיה החזותית המתרחשת מסיווג הנתונים לקבוצות נפרדות, שיכולות "לחשוף מגמות מרחביות משמעותיות או לקדם פרשנויות מטעות" של הנתונים [22]. למרות שסכימות צבעוניות ורמפות שונות יכולות להדגיש או להכניע דפוסים בנתונים, סולם צבעים רציף הנע בין הערכים המינימליים והמקסימליים כפוף למקור הטיה אחד פחות- הבחירה באיזו שיטת סיווג להשתמש. סיווג או חיבור נתונים מסכנים לגרום לערכים דומים להיראות רחוקים זה מזה בשל הקרבה לערכי ההפסקות, והגודל והחלוקה המשמשים ליצירת קטגוריות נתונים יכולים לשנות באופן דרמטי את המראה החזותי של הנתונים.

      שתי שיטות חיבור שונות

      כדי להגדיר את המינימום והמקסימום של סולם הצבעים בנפרד מהמינימום והמקסימום של משתנה הנתונים שאתה ממפה, ניתן להעביר וקטור בן שני פריטים (עם מינימום ומקסימום) לפרמטר map_colors_limits. למי שרוצה להדגיש או להדגיש חלק מהנתונים מבלי להשתמש בקטגוריות מחוברות, הפרמטר map_color_breaks מאפשר למשתמשים לשנות את אופן היישום של רמפת הצבעים על טווח הנתונים. שים לב שגישה זו אינה משנה את הערכים, או את ה"אמת "המוצגת על ידי המפות- היא פשוט משנה את האופן שבו הצבעים נמתחים על פני המינימום והמקסימום של הסולם. עם זאת, שינויים אלה יכולים לשנות באופן דרמטי את מראה חיצוני של הנתונים.

      שינוי אופן המתח של הצבעים על פני הנתונים: (i) באופן שווה מהמינימום למקסימום (למעלה משמאל), (ii) הרחבה מלאכותית של טווח הצבעים ל-0-300, שהוא גדול יותר מטווח הנתונים ( למעלה מימין), ו- (iii) שינוי אם צבעים בהירים או כהים תופסים יותר את טווח הנתונים על ידי שינוי האופן שבו אותם צבעים מוחלים על הנתונים שבשמאל למעלה, או באופן שבו יותר צבעים כהים או בהירים מכסים את הרוב של הטווח (למטה)

      אם יש נקודה מרכזית או חיתוך משמעותי בנתונים שלך, אפשר להגדיר את הערך המספרי שישמש את הצבע המרכזי בסולם המתחלף:

      שימוש בשני ערכים מספריים שונים (20 ו -50) כדי למרכז את ערכת הצבעים בערך בעל ערך

      הצג מספרים רבים בחלל קטן: היסטוגרמות המקודדות בצבע

      בעוד שמפה טובה יכולה להדגיש דפוסים מרחביים, היסטוגרמה של הנתונים המיוצגים במפה מאירה את המגמות הלא-מרחביות בהתפלגות. כפי שציין מארק מונמונייה, מחבר איך לשכב עם מפות, גרפיקה משנית המציגה את הפצת הנתונים היא היבט חשוב בחשיפת האמת של הנתונים. הוא מציין כי "אם כותב המפה בכלל עוסק בחשיפה מלאה, היסטוגרמה היא חובה" [22].

      עם זאת, קישור חזותי של היסטוגרמה להתפלגות מרחבית דו-ממדית יכול להיות קשה. כדי לבצע השוואה של התפלגויות וצפיפויות מרחביות, הפונקציה HistogramColorStats מספקת הקשר נוסף על ידי קישור צבע היסטוגרמה לצבע choropleth. בנוסף, ניתן להתייחס להתייחסויות למאפייני ההתפלגות בצורה של קווים צבעוניים שמדגישים פרמטרי נתונים. משתמשים יכולים להעביר וקטור של מונחים סטטיסטיים (הנתמכים כיום הם הממוצע, החציון, סטיית התקן וכל מספר קוונטים) לפונקציה, שתספק רמזים חזותיים עוד יותר שיעזרו להבין את התבניות בנתונים.

      פונקציונליות זו משולבת בפונקציות המיפוי העיקריות בעזרת פרמטר 'היסטוגרמה'. כאשר הוא מוגדר כ- TRUE, ההיסטוגרמה תוצב בתחתית המפה, עם אותן גבולות והקנה מידה כמו המפה. כדי לשנות את ההיסטוגרמה או את מיקומה, משתמשים יכולים ליצור את ההיסטוגרמה בנפרד, באמצעות הפונקציה histogram_colorstats (), ולשנות את המיקומים והעיצוב של ההיסטוגרמה כרצונם.

      מפה עם היסטוגרמה של התפלגות הנתונים

      עודד את העין להשוות בין נתוני נתונים שונים: ויזואליזציה לפי תת -קבוצה או זמן

      אפילו כמויות אדירות של נתונים (המכונים לעתים קרובות "נתונים גדולים") יכולים לעתים להיות מנותחים לקבוצות משנה קטנות ומאירות יותר. כדי למפות את אותו משתנה עם מדידות חוזרות ונשנות בנקודות זמן שונות, תוכנות מיפוי דורשות לעיתים קרובות לעצב נתונים אלה "רחבים", כך שכל גרסה של משתנה זה תהיה בעמודה נפרדת משלה. מבני נתונים גדולים ורב ממדים (כגון שיעור תמותה לפי גיל, מין ושנה) אינם מתאימים לפרדיגמה זו. מבנה הגיוני יותר (המשמש לעתים קרובות בניתוח נתונים) הוא הפורמט "הארוך", שבו (i) מזהי הנתונים או המפתחות העיקריים (כגון משתנה הזיהוי של הגיאומטריה, גיל, מין וזמן) כל אחד מיוצג כעמודות ב- מערך הנתונים, ו- (ii) יש רק עמודה אחת לכל משתנה של עניין (זמין בצירופים שונים של גיל, מין וזמן).

      שמירה על ערכת סיווג צבעים עקבית בכל קבוצות המשנה הללו היא חלק מכריע בהשוואה לנתונים. כפי שמציינת מונמונייה, "בדיוק כפי שניתן לבצע מניפולציות על נקודות חיתוך (תוכניות סיווג נתונים). זוגות מפות choropleth יכולות בכוונה להגביר או לדכא תפיסות של קשר דו-משתני" [22]. MapSuiteפונקציות המיפוי הופכות את זה קל. By defining a column in the external data set as the 'series dimension' of the data, or the dimension of the data (for example, time or age) that you wish to iterate over, the functions will produce a series of maps. These maps will have the same ranges by default (consistent colors applied to each subset of the data based on the minimum and maximum of the observed data across all dimensions). If desired, the ranges used to produce the color scheme can be generated for each subset, by setting the map_colors_limits parameter to "each_dimension". One can restrict the quantity of maps made (if you are only interested in certain sub-groups of the data represented in the external data frame), providing a 'series sequence' that will restrict the loop of maps made to only the specified levels. By default, a subtitle will be generated that is the specific level or dimension of the data that is being mapped. For example, if the variable as the series dimension is 'year', the subtitle for each map would change to represent the specific time period represented in the graphic. When a series dimension is provided, text entered into the 'subtitle' parameter will serve as the prefix for the automatically generated generated subtitle based on the levels of the data that are being mapped.

      Three plots with standardized color schemes output from visualizing a time series. For the purposes of this illustration, these plots have been aligned horizontally, but would usually appear in separate plots.

      If the data contains more than one dimension (such as age, sex, and time), a series of loops can be structured such that the data is subset, and plots can be created. To quickly create a PDF of maps of the variable, designate a PDF path, and a .pdf of the maps will be generated rather than printing the plot results to the screen or other viewport.

      To generate a series of complex plots in which some or all of the variables change over time or another dimension, a loop can be constructed to generate plots based on each subset of the data, combined with other map elements, such as a constant background map.

      A number of packages exist to visualize spatial data in R. The MapSuite package attempts to fill a niche that has the advantages of simplicity of use and graphic design, while remaining highly customizable for the more advanced user. Possible extensions and opportunities for future work on this package are the inclusion of line geometries, and the further development of functions and sensible default settings for legends that allow the stacking of map layers with even lower overhead. Interested users are invited to contribute to this effort on GitHub, where the full source code can be found.

      1 : R. Sieber. Public participation geographic information systems: A literature review and framework. Annals of the Association of American Geographers, 96(3):491-507, 2006. doi: 10.1111/j.1467-8306.2006. 00702.x.

      2 : S. Steiniger and E. Bocher. An overview on current free and open source desktop gis developments.International Journal of Geographical Information Science, 23(10):1345-1370, 2009. doi: 10.1080/13658810802634956.

      3 : R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, 2012. URL http://www.R-project.org/. ISBN 3-900051-07-0.

      4 : R. B. Pebesma, E.J. Classes and methods for spatial data in r, 2005. URL https://cran.r-project.org/doc/Rnews/.

      5 : R. Sieber. Public participation geographic information systems: A literature review and framework. Annals of the Association of American Geographers, 96(3):491-507, 2006. doi: 10.1111/j.1467-8306.2006. 00702.x.

      6 : H. Wickham. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York, 2009. ISBN 978-0-387-98140-6. URL http://ggplot2.org.

      7 : D. Kahle and H. Wickham. ggmap: Spatial visualization with ggplot2. The R Journal, 5(1):144-161, 2013. URL http://journal.r-project.org/archive/2013-1/kahle-wickham.pdf.

      8 : D. Dunnington. ggspatial: Spatial Data Framework for ggplot2, 2017. URL https://CRAN.R-project.org/package=ggspatial. R package version 0.2.1.

      9 : T. G. U. RIATE. rCarto: This package builds maps with a full cartographic layout., 2013. URL https://CRAN.R-project.org/package=rCarto. R package version 0.8.

      10 : A. Lamstein and B. P. Johnson. choroplethr: Simplify the Creation of Choropleth Maps in R, 2017. URL https://CRAN.R-project.org/package=choroplethr. R package version 3.5.3.

      11 : J. Cheng, B. Karambelkar, and Y. Xie. leaflet: Create Interactive Web Maps with the JavaScript 'Leaflet' Library, 2017. URL https://CRAN.R-project.org/package=leaflet. R package version 1.1.0.

      12 : W. Chang, J. Cheng, J. Allaire, Y. Xie, and J. McPherson. shiny: Web Application Framework for R, 2017.URL https://CRAN.R-project.org/package=shiny. R package version 1.0.0.

      13 : H.Wickham. A layered grammar of graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics, 19(1):3-28, 2010. doi: 10.1198/jcgs.2009.07098.

      14 : E. R. Tufte. The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press, 2 edition, 2001.

      15 : J. Tyner. Principles of map design. Guilford, 2014.

      16 : J. A. Tyner. Persuasive cartography. Journal of Geography, 81(4):140-144, 1982. doi: 10.1080/00221348208980868.

      17 : A. Light and P. J. Bartlein. The end of the rainbow? color schemes for improved data graphics, Jun 2011.

      18 : C. A. Brewer, A. M. Maceachren, L. W. Pickle, and D. Herrmann. Mapping mortality: Evaluating color schemes for choropleth maps. Annals of the Association of American Geographers, 87(3):411-438, 1997. doi: 10.1111/1467-8306.00061.

      19 : E. Neuwirth. RColorBrewer: ColorBrewer Palettes, 2014. URL https://CRAN.R-project.org/package=RColorBrewer. R package version 1.1-2.

      20 : D. A. Green. A colour scheme for the display of astronomical intensity images. Bulletin of the Astromical Society of India, 39:289-295, Jun 2011.

      21 : R. Evans. rje: Miscellaneous useful functions, 2014. URL https://CRAN.R-project.org/package=rje. R package version 1.9.

      22 : M. Monmonier. Lying with maps. Statistical Science, 20(3):215-222, 2005. doi: 10.1214/088342305000000241.


      Automatically detouring rendered items?

      First of all, I hope this is the right place to post the question I'm about to ask.

      A little background about my problem : I am a data scientist / machine learning engineer / you name it (phd in applied neural network). One big problem about machine learning is to get a dataset large enough to correctly train your model to do the task you want it to do. This problem is especially frequent in image detection / classification. I recently found a paper about some people training neural networks with 3D rendered images so I wanted to try it out.

      I'm totally new to bender (5 days of tutorial following at most) but I am kind of getting the scenes I want with eevee. The reason I'm posting here is I didn't find a plug-in/add-on able to automatically detour specific visible rendered items (otherwise I'll have to do it myself on several hundred images).

      I tested the picture on a panoptic neural network (detectron 2) and it seems to work. Generating whole datasets of images train-ready would be really huge.

      Is there a way to automatically do it (or to get a tiny button somewhere dumping coordinates of the detouring polygon in a file ?) ? Is it possible to create an add-on doing it (I code ML models in python so I should be ok) ?

      EDIT : About detouring - With 3D rendered scene I can have enough data to train a model. However, I still have to manually create the polygon containing the object I want to detect (so the model knows what I'm looking for during training) and doing it on hundreds or thousands of images could take ages. I can use coordinates of the angle points of the corresponding polygon, or I can manage to extract it if the corresponding mask is also generated (like of the following picture ).

      The whole point of this is to :

      1. Create a scene and place my camera
      2. Take a screenshot / get a render picture
      3. Get the mask / coordinates /. of the item I'm interested in the screenshot / render
      4. Move the camera / tweak the scene, and go back to step 2

      Note : The steps 2 and 3 should be as fast as possible, given that I'll have to do it hundreds of time (or maybe it is possible to automate that too ? this is beyond my current comprehension of blender)


      Chautauqua County Surficial Geology

      In no event will the State of Kansas Geographic Information Systems Policy Board or its representatives be liable for any direct, indirect, special, incidental or consequential damages resulting from and defect in the State of Kansas Geographic Information Systems Core Database`s digital data or in their documentation.

      This disclaimer of warranty is exclusive and in lieu of all others, oral or written, express or implied. No agent or employee is authorized to make any modification, extension, or addition to this warranty. Standard_Order_Process: Digital_Form: Digital_Transfer_Information: שם שם הפורמט: ARCE גודל_העברה: 1.754 אפשרות_העברה הדיגיטלית: אופציה מקוונת: מידע_קונטקט_מידע: כתובת רשת: שם_משאב_רשת: <http://gisdasc.kgs.ku.edu/> Access_Instructions: The State of Kansas Geology databases are stored in ESRI's Arc/Info Interchange Format and can be downloaded from the DASC home page or by connecting directly to the DASC anonymous FTP server at gisdasc.kgs.ku.edu. To connect to the FTP server use the login name of anonymous and your E­mail address as the password. Offline_Option: Offline_Media: CD-ROM, Iomega ZIP Disk, 3.5 inch floppy disk, 4 mm cartridge tape, or 8 mm cartridge tape Recording_Format: ISO 9660 עמלות: Under the Kansas Public Records Law, DASC will attempt only to recover the costs related to the processing and distribution of core database requests. The following is a description of our Basic and Supplemental Conversion Services, as well as costs associated with the distribution of digital data:

      Basic Conversion Services--DASC will provide coversion services to all Federal/State/municipal tax-supported agencies/entities for the cost of media and shipping and handling. Basic conversion services shall include the exportation of the Core Database in their native projection and tiling scheme into DASC supported spatial data exchange formats and technical support for the loading and importation of the data. Basic conversion services are provided to other than tax-supported organizations on a fee-for-service basis.

      Supplemental Conversion Services--DASC will provide supplemental conversion services to all organizations on a fee-for-service basis. Secondary services shall include the alteration of a Core Database's native projection, tiling scheme, or topological structure. Supplemental services also includes custom map production.

      Where applicable, recoverable cost include:
      1. Labor to process the request
      2. Computer processing time to extract/convert database
      3. Magnetic media to distribute the data
      4. Shipping and handling charges
      5. Tax


      צפו בסרטון: טכניקות צביעה מתקדמות (סֶפּטֶמבֶּר 2021).