Práticas recomendadas para visualizar dados de alta densidade

Camadas com um grande número de feições geralmente são difíceis de visualizar bem. Essas camadas de alta densidade geralmente têm feições próximas ou sobrepostas, o que dificulta ou impossibilita a distinção entre elas ou a visualização de padrões espaciais. Embora a tecnologia avançada permita a exibição de um número crescente de feições, ser capaz de desenhar todas as feições não significa necessariamente que você deva. O oposto geralmente é verdadeiro: feições adicionais podem resultar em um mapa mais confuso. A visualização eficaz de dados de alta densidade é diferente de exibir todas as feições

A densidade da feição é relativa à escala do mapa. Por exemplo, um conjunto de pontos pode ser denso em pequena escala (diminuído), mas parecer disperso em grande escala (aumentado). Ao determinar a melhor maneira de representar dados densos, você deve primeiro entender os níveis de escala nos quais os usuários normalmente os visualizarão. Por exemplo, ao visualizar colisões de trânsito centradas no cruzamento mais movimentado de uma cidade, você pode visualizar vários pontos agrupados ao redor do cruzamento. No entanto, à medida que você reduz para uma escala menor, todos os pontos se fundem visualmente, ocultando o agrupamento que você pretendia mostrar. Ver todos os acidentes no país como muitos pontos no mapa mostra que as colisões ocorrem, mas não oferece informações sobre como, por que ou onde elas acontecem.

O Map Viewer oferece uma variedade de métodos para extrair significado da distribuição de feições em conjuntos de dados de alta densidade em várias escalas. Às vezes, um efeito visual, como um mapa de calor ou agrupamento, é tudo o que é necessário. Em muitos casos, os padrões visuais revelados nesses métodos levam a melhores perguntas a serem feitas aos dados, que por sua vez exigem agregação por áreas para respostas.

As seguintes seções descrevem vários métodos para visualizar dados de alta densidade no Map Viewer juntamente com as práticas recomendadas para aplicá-los.

Agrupamento

Camadas com muitas feições de ponto podem ser enganosas. O que parece ser apenas alguns pontos pode ser vários milhares. É difícil obter uma visão realista dos dados quando muitos pontos estão próximos, sobrepostos ou empilhados uns sobre os outros no mapa.

O agrupamento oferece uma solução rápida para esse problema. Quando você aplica agrupamento a uma camada de ponto, as feições de ponto que estão dentro de uma certa distância umas das outras no mapa são agrupadas em um símbolo. Normalmente, os agrupamentos são representados por símbolos de tamanho proporcional com base no número de feições em cada agrupamento. Os símbolos de agrupamento menores têm menos pontos, enquanto os símbolos de agrupamento maiores têm mais pontos. Você pode ajustar o número de feições de ponto agrupados em agrupamentos, definindo o raio do agrupamento.

Dica:

See an example Veja um exemplo de agrupamento para visualizar milhares de usinas de energia no aplicativo Mídia do ArcGIS Instant Apps. Use a ferramenta de oscilar para comparar a camada agrupada com a versão não agrupada.

O agrupamento é aplicado dinamicamente em várias escalas, o que significa que conforme você diminui o zoom, mais pontos são agregados em menos grupos e, conforme você aumenta o zoom, mais grupos de agrupamento são criados. Amplie ou reduza para visualizar como os agrupamentos no exemplo mudam em diferentes escalas.

Ao aplicar o agrupamento a uma camada, as seguintes práticas recomendadas são especificadas:

  • Comece aplicando as configurações de agrupamento padrão à camada. Em seguida, experimente qualquer uma das configurações de agrupamento, incluindo a alteração de raio do agrupamento, tamanho do símbolo e estilo de símbolos do agrupamento.
  • Configure rótulos que exibam a contagem de agrupamentos ou, se a camada tiver estilo definido por uso de um atributo, use esse atributo para o rótulo do agrupamento. Por exemplo, se a camada mostrar lotes de seu valor por pé quadrado, você poderá configurar o rótulo de agrupamento para mostrar o valor médio por pé quadrado de todos os pontos em cada agrupamento.
  • Para personalizar ainda mais os rótulos de agrupamento, use classes de rótulo. Por exemplo, você pode rotular cada agrupamento com base em dois atributos, como a magnitude média do terremoto e a contagem do terremoto, usando um estilo de rótulo diferente para cada atributo.
  • Mantenha o pop-up de agrupamento padrão ou configure um pop-up personalizado para mostrar as informações que você deseja destacar sobre cada agrupamento. Considere usar uma expressão do ArcGIS Arcade para exibir os resultados dos cálculos e outras informações sobre os dados. Por exemplo, se a camada de mapa mostrar dados de colisão de tráfego, você poderá criar uma expressão para exibir o número de fatalidades representadas em cada agrupamento e se esse número aumentou ou diminuiu desde o período de relatório anterior.

Saiba mais sobre agrupamento

Mapas de aquecimento

Assim como agrupamento, transparência e florescer, mapas de aquecimento podem ser usados para visualizar um grande número de feições de ponto sobrepostos. Os mapas de aquecimento exibem feições de ponto como uma superfície raster, enfatizando áreas com uma densidade relativa mais alta de pontos ao longo de uma rampa de cores contínua. Além de mostrar a densidade de feições com base em sua localização, os mapas de aquecimento também oferecem uma maneira eficaz de ponderar a densidade de pontos com base em um valor de dados numéricos na camada.

Dica:

See an example Veja um exemplo de mapas de aquecimento de colisões fatais de veículos motorizados no aplicativo Mídia do ArcGIS Instant Apps. Use a ferramenta de oscilar para comparar duas versões do mapa de aquecimento. O primeiro mapa de aquecimento calcula a densidade do ponto usando a localização das colisões fatais, com as áreas de maior densidade em amarelo. O segundo mapa de aquecimento mostra áreas de alta densidade calculadas usando um valor de dados ponderado na camada—o número de colisões envolvendo motoristas prejudicados—além dos locais das colisões fatais.

Ao aplicar um mapa de aquecimento a uma camada, as seguintes práticas recomendadas são especificadas:

  • Evite mapas de aquecimento se você tiver somente algumas feições de ponto; ao invés, mapeie os pontos reais.
  • Ao aplicar um mapa de aquecimento, escolha uma rampa de cores apropriada para os dados e ajuste o controle deslizante para alterar como as cores são aplicadas à superfície de densidade. Você também pode ajustar a área de influência para tornar os agrupamentos de densidade maiores e mais suaves ou menores e mais distintos.
  • Dependendo da história ou mensagem que você deseja transmitir, considere selecionar um valor de dados numéricos na camada para incluir no cálculo de densidade do mapa de aquecimento. Isso pode revelar um padrão diferente da densidade calculada usando apenas a localização.
  • Os mapas de calor são visualmente apropriados em apenas alguns níveis de escala. Conforme você reduz, o mapa de aquecimento fica mais quente; conforme você amplia, parece mais frio. Para garantir que o mapa de aquecimento permaneça significativo à medida que você ampliar ou reduzir, defina a faixa de visibilidade na camada para exibir o mapa de aquecimento apenas nos níveis de zoom que transmitem adequadamente a mensagem pretendida.

Saiba mais sobre mapas de aquecimento

Transparência

Ao visualizar camadas com muitas feições sobrepostas, é possível alterar a transparência das feições individuais para visualizar melhor sua densidade. Se o mapa tiver várias camadas, você também poderá aplicar transparência a cada camada para alterar a visibilidade das camadas em relação umas às outras. A transparência é particularmente eficaz ao visualizar polígonos e polilinhas empilhados uns sobre os outros, pois outros métodos, como agrupamento e mapas de aquecimento, estão disponíveis apenas para camadas de feição de ponto

Por exemplo, você pode usar a transparência para mostrar áreas que sofreram avisos de inundação repentina durante um período de 10 anos. Aplicar transparência aos polígonos sobrepostos com base no número de avisos recebidos na área permite distinguir áreas que sofreram um alto número de avisos (áreas mais escuras e opacas) em comparação com áreas que tiveram menos avisos de inundação (áreas mais claras e transparentes).

Dica:

See an example Veja um exemplo de transparência para visualizar avisos de inundação repentina emitidos ao longo de um período de 10 anos no aplicativo Mídia do ArcGIS Instant Apps. Use a ferramenta de oscilar para comparar a camada com transparência aplicada à camada sem transparência. O mapa com transparência aplicada exibe áreas com menos avisos com mais transparência (mais claros) e aqueles com mais avisos com menos transparência (mais escuros). Cada polígono representa um aviso de inundação repentina que durou de 1 a 12 horas, visualizado como um preenchimento azul com 96% de transparência.

Ao aplicar transparência a feições em uma camada, as seguintes práticas recomendadas são especificadas:

  • Um valor de transparência entre 90% e 99% funciona melhor para visualizar a maioria dos dados de alta densidade.
  • Você pode destacar uma camada específica em um mapa com várias camadas tornando-a 100% opaca (sem transparência) e adicionando transparência às outras camadas.
  • Se o mapa tiver várias camadas mostrando feições iguais ou semelhantes, você poderá aplicar o mesmo nível de transparência a cada camada para obter o efeito mostrado no primeiro exemplo acima.
  • Se o mapa tiver várias camadas representando diferentes tipos de feições, considere combinar transparência com modos de mesclagem para mostrar a densidade de diferentes tipos de feições no mapa. Por exemplo, você pode visualizar áreas com alta densidade de inundações em comparação com áreas com alta densidade de tornados definindo o estilo de cada camada com uma cor diferente e o mesmo nível de transparência e aplicando o modo de mesclagem Média à camada superior.

Saiba mais sobre transparência

Contraste

Contraste é um efeito que ilumina feições em uma camada, fazendo com que pareçam brilhantes, com franjas de luz se estendendo das bordas das áreas brilhantes. O efeito de contraste é mais brilhante e intenso em áreas onde muitas feições se sobrepõem, o que o torna um método eficaz de visualizar dados densos.

Você pode personalizar o vigor ou intensidade do efeito de contraste, o raio de desfoque que delimita as feições e o limite que define o quão brilhante uma cor deve ser para que o contraste seja aplicado. O efeito de contraste é frequentemente usado para visualizar incêndios, erupções vulcânicas e outros dados.

Dica:

See an example Veja um exemplo de contraste aplicado a uma camada mostrando quase 50 anos de atividade sísmica. As áreas que tiveram mais terremotos são mais brilhantes do que aquelas com menos atividade sísmica ao longo dos anos.

Ao aplicar um efeito de contraste a feições na camada, as seguintes práticas recomendadas são especificadas:

  • Use um mapa base escuro.
  • A eficácia do efeito de contraste pode variar dependendo da escala do mapa, da densidade de dados e das cores usadas no estilo de camada. Parâmetros que funcionam bem para uma camada podem não ser adequados para outras camadas. Experimente os parâmetros de contraste, raio e limite para obter o efeito desejado.
  • Em uma escala global com muitos pontos, use um tamanho de símbolo pequeno e um raio pequeno—aproximadamente 0.1 pixels. Para capturar mais cores com o efeito de contraste, tente um limite mais baixo, por exemplo, 15%.
  • Você pode aplicar o efeito de contraste a linhas para mostrar a densidade de linhas sobrepostas, por exemplo, rodovias. Linhas grossas e sobrepostas parecem mais brilhantes do que linhas finas que não se sobrepõem.

Saiba mais sobre o efeito de contraste

Agregação

A agregação permite resumir ou agregar grandes conjuntos de dados com muitas feições em camadas com menos feições. Isso normalmente é feito resumindo pontos em polígonos nos quais cada polígono exibe o número de pontos contidos no polígono.

Anotação:

Embora o exemplo nesta seção se concentre na agregação ponto a polígono, cada um dos princípios descritos também se aplica à agregação ponto a polilinha e polígono a polígono.

Ao contrário do agrupamento, que é um tipo de agregação do lado do cliente que é recalculado conforme você amplia ou reduz, o método de agregação descrito nesta seção ocorre no servidor e representa os dados como feições agregadas estáticas em uma única resolução.

A agregação é preferível ao agrupamento nas seguintes circunstâncias:

  • O conjunto de dados de ponto é muito grande para agrupamento no lado do cliente. Alguns conjuntos de dados de ponto são tão grandes que não podem ser carregados no navegador e visualizados com bom desempenho. A agregação de pontos a uma camada de polígono permite representar os dados de maneira eficiente. Os dados podem ser resumidos dentro de limites de polígonos regulares, como hexbins ou quadrados. Use isso quando quiser mostrar com mais precisão a densidade de pontos no espaço.
  • Os dados podem ser resumidos dentro de limites de polígonos irregulares. Você pode ser solicitado a resumir dados de pontos em limites de polígonos significativos e pré-definidos, como municípios, distritos congressionais, distritos escolares ou delegacias de polícia. O agrupamento é tratado no espaço da tela sem levar em conta os limites geopolíticos. Há cenários nos quais o resumo por polígonos irregulares pré-definidos é necessário para os formuladores de políticas cuja influência está dentro desses limites, mas podem estar curiosos sobre os limites vizinhos.

A agregação ponto a polígono é uma etapa de pré-processamento de dados que geralmente é feita antes de visualizar os dados em um mapa. Você pode usar uma variedade de ferramentas para agregar dados de alta densidade, mas o exemplo abaixo foi preparado usando a ferramenta de análiseAgregar Pontos no Map Viewer Classic.

Para agregar pontos no ArcGIS Online, você seleciona a camada de pontos para agregar e uma camada de polígono usada para calcular estatísticas de resumo. Isso cria uma camada de feição. Por padrão, a contagem de pontos que interseccionam cada polígono é incluída na tabela de saída. Você pode selecionar campos na camada de pontos para resumir com várias estatísticas, como a média de um campo numérico ou o valor predominante de um campo de string. Você também pode agrupar estatísticas numéricas pelos valores de um campo de string.

Saiba mais sobre dados de agregação

Faixa de escala visível

Às vezes, não faz sentido visualizar grandes conjuntos de dados em uma determinada escala. Por exemplo, exibir setores censitários em escala de mapa global não tem sentido, pois os setores geralmente representam bairros e pequenas comunidades. Muitos polígonos nessa escala pareceriam menores que um pixel, o que é de pouco valor para os usuários do mapa.

Definir uma faixa de escala visível permite especificar uma escala na qual as feições podem ser exibidas de forma significativa. Também ajuda a reduzir o download inicial de dados para o navegador.

Definir uma faia de escala visível envolve definir uma escala mínima e uma escala máxima para a camada. A escala mínima define o máximo que você pode reduzir para visualizar a camada, e a escala máxima define o máximo que você pode amplia para visualizar a camada. Você também pode definir apenas uma escala mínima e não uma escala máxima. Definir a escala mínima faz a maior diferença na redução do tamanho do download de dados.

Dica:

See an example Veja um exemplo de mapa que você pode visualizar em várias resoluções usando diferentes faixas de escala visíveis. O mapa mostra a porcentagem de domicílios sem veículo com faixa de visibilidade definida em camadas que representam estados, municípios e setores censitários dos EUA. Conforme você amplia, os mesmos dados são carregados com geometrias de resolução mais alta, fornecendo mais detalhes.

Saiba mais sobre como definir uma faixa de escala visível