Рекомендации по отображению данных высокой плотности

Слои с большим числом объектов часто тяжело отобразить адекватно. У этих слоев с высокой плотностью обычно есть элементы, которые расположены близко друг к другу или перекрываются, что затрудняет или делает невозможным их различение или наблюдение пространственных закономерностей. Хотя развивающиеся технологии позволяют отображать все большее число объектов, возможность показать все объекты не обязательно означает, что вы должны это делать. Часто бывает, что показ дополнительных объектов может сделать карту слишком загруженной. Эффективная визуализация данных с высокой плотностью отличается от простого отображения всех объектов.

Плотность объектов связана с масштабом карты. Например, набор точек может казаться плотным в мелком масштабе (при удалении карты) и рассеянным - в крупном (при приближении карты). При определении способа оптимального представления плотных данных вы должны сначала определить те уровни масштаба, на которых пользователи чаще всего будут их просматривать. Например, при просмотре дорожно-транспортных происшествий на самом оживленном перекрестке в городе на карте может быть сгруппировано несколько точек. Однако при уменьшении масштаба все точки сливаются друг с другом, скрывая группу, которую вы хотели бы показать. Наблюдение за всеми авариями в стране, отображаемыми в виде множества точек на карте, показывает, что аварии имеют место, но не позволяет понять, как, где и почему они происходят.

Map Viewer предлагает множество подходов к извлечению смысла из пространственного распределения объектов наборов данных высокой плотности в различных масштабах. Иногда нам поможет визуальный эффект, например, карта интенсивности или кластеризация. Во многих случаях визуальная структура, выявленная этими методами, приводят к тому, что к данным задаются более точные вопросы, для ответов на которые, в свою очередь, требуется агрегирование по областям.

В следующих разделах описываются способы визуализации данных высокой плотности в Map Viewer, а также даются рекомендации по их применению.

Кластеризация

Слои, содержащие большое число точечных объектов, могут вводить в заблуждение. Многие тысячи точек на карте могут выглядеть так же, как несколько штук. Трудно получить реалистичное представление данных в ситуации, когда на карте много точек находятся близко друг к другу, перекрываются или накладываются друг на друга.

Кластеризация - быстрое решение таких проблем. При включении кластеризации для точечного слоя находящиеся в пределах определенного расстояния друг от друга точеченые объекты группируются в один символ. Как правило, кластеры отображаются символами, размер которых пропорционален количеству точечных объектов в каждом кластере. Символы небольшого размера соответствуют небольшому числу точек, большие символы - большому числу точек. Вы можете изменить количество точечных объектов, группируемых в кластеры, настроив радиус кластера.

Подсказка:

See an example Изучите пример кластеризации отображения тысяч электростанций в ArcGIS Instant Apps Media app. Воспользуйтесь инструментом Спрятать, чтобы сравнить кластеризованный слой с некластеризованным.

Кластеризация применяется динамически в нескольких масштабах, так что при отдалении, большее число точек будет агрегировано в меньшее количество групп, а при приближении будет создаваться большее число кластерных групп. Приблизьтесь и отдалитесь, чтобы понять, как показанные в примере кластеры меняются на разных масштабах.

При применении к слою кластеризации рекомендуется следующее:

  • Вы начнете с применения к слою настроек кластеризации по умолчанию. Затем поэкспериментируйте со всеми настройками кластеров, меняя радиус кластера, размер символа и стиль символов кластера.
  • Настройте надписи, показывающие число кластеров или, если для слоя используется стиль по атрибутам, примените данный атрибут для надписывания кластеров. Например, если на слое отображаются земельные участки по стоимости квадратного фута, можно настроить надписи кластеров, чтобы отображать средную стоимость квадратного фута для всех точек в каждом кластере.
  • Для углубленной настройки подписей кластеров воспользуйтесь классами надписей. Например, вы можете обозначить каждый кластер на основе двух атрибутов, таких как средняя сила землетрясения и количество землетрясений, используя различные стили надписей для каждого атрибута.
  • Оставьте всплывающее окно кластера по умолчанию или настройте свое всплывающее окно, чтобы показать информацию о каждом кластере, которую вы хотите подчеркнуть. Используйте выражение ArcGIS Arcade для отображения результатов вычислений и другой информации о данных. Например, если слой карты показывает данные транспортных происшествий, можно создать выражения для отображения числа смертельных случаев в каждом кластере и того, увеличилось или уменьшилось это число за последний отчетный период.

Подробнее о кластеризации

Карты интенсивности

Как и кластеризация, прозрачность и свечение, карты интенсивности могут отображать большое число перекрывающихся точечных объектов. Карты интенсивности отображают точечные объекты в виде растровой поверхности, выделяя на цветовой шкале области с более высокой относительной плотностью точек. Помимо отображения плотности объектов в зависимости от их местоположения, карты интенсивности также предлагают эффективный способ взвешивания плотности точек на основе числового значения данных в слое.

Подсказка:

See an example См. пример карт интенсивности дорожно-транспортных происшествий с человеческими жертвами в ArcGIS Instant Apps Media app. Используйте инструмент Спрятать, чтобы сравнить две версии карты интенсивности. Первая карта интенсивности вычисляет плотность точек, основываясь на местоположениях происшествий с жертвами. Желтым цветом показаны области с наибольшей плотностью таких происшествий. Вторая карта интенсивности показывает области с высокой плотностью, рассчитанные с использованием взвешенного значения данных слоя — количества ДТП с участием водителей с ослабленным здоровьем — в дополнение к местам ДТП со смертельным исходом.

При применении к слою карты интенсивности рекомендуется следующее:

  • Не используйте карты интенсивности, если у вас всего несколько точечных объектов; вместо этого отобразите исходные точки.
  • При применении карты интенсивности выберите подходящую для данных цветовую шкалу и отрегулируйте положение бегунка, чтобы изменить способ применения цветов к поверхности плотности. Можно воспользоваться бегунком Область влияния, чтобы сделать кластеры более крупными или сглаженными или уменьшить их и сделать более отчетливыми.
  • В зависимости от рассказываемой вами истории или сообщения, которое вы хотите передать, рассмотрите возможность выбора числового значения данных слоя, чтобы включить его в расчет плотности для карты интенсивности. Это может выявить другую закономерность, а не плотность, рассчитанную с использованием местоположения.
  • Карты интенсивности применимы для небольшого числа масштабных уровней. По мере уменьшения масштаба карта интенсивности становится более "горячей", а при его увеличении кажется холоднее. Чтобы быть уверенным в том, что карта интенсивности останется источником информации при увеличении и уменьшении масштаба, задайте видимый диапазон слоя для отображения карты интенсивности только на тех уровнях масштабов, которые должным образом передадут ваше сообщение.

Подробнее о картах интенсивности

Прозрачность

При отображении слоев с большим количеством перекрывающихся объектов вы можете изменить прозрачность отдельных объектов, чтобы лучше видеть их плотность. Если на карте есть несколько слоев, вы также можете применить прозрачность к каждому из слоев, чтобы изменить видимость слоев по отношению друг к другу. Прозрачность особенно эффективна для отображения полигонов и полилиний, которые накладываются друг на друга, поскольку другие методы, в частности, кластеризация и карты интенсивности, доступны только для точечных слоев

К примеру, можно задать прозрачность, чтобы показать области, в которых за 10-летний период имели место предупреждения о внезапных наводнениях. Применение прозрачности к перекрывающимся полигонам в зависимости от количества предупреждений, полученных в соответствующей области, позволяет различать территории, в пределах которых было получено большое количество предупреждений (более темные, более непрозрачные области), по сравнению с областями, в которых было меньше предупреждений о внезапных наводнениях (более светлые, более прозрачные области).

Подсказка:

See an example См. пример прозрачности для визуализации предупреждений о внезапных наводнениях, имевших место в пределах десятилетнего периода, вArcGIS Instant Apps Media app. Воспользуйтесь инструментом Спрятать, чтобы сравнить слой с прозрачностью со слоем без ее применения. На карте с применением прозрачности области с меньшим количеством предупреждений отображаются более прозрачными (светлее), а с большим количеством предупреждений — менее прозрачными (темнее). Каждый полигон соответствует одному предупреждению о внезапном наводнении, которое длилось от 1 до 12 часов и показан синей заливкой с 96-процентной прозрачностью.

При применении к объектам слоя прозрачности рекомендуется следующее:

  • Значения прозрачности в диапазоне от 90 до 99 процентов лучше всего подходят для визуализации большей части данных с высокой плотностью.
  • Можно выделить определенный слой на карте с несколькими слоями, сделав его полностью непрозрачным (без прозрачности) и настроив прозрачность для остальных слоев.
  • Если на карте несколько слоев с одинаковыми или похожими объектами, вы можете применить один и тот же уровень прозрачности ко всем слоям, чтобы добиться эффекта, показанного в первом примере.
  • Если на карте есть несколько слоев, содержащих разные типы объектов, может оказаться эффективным сочетание прозрачности с режимами смешивания, чтобы показать плотность различных типов объектов на карте. Например, вы можете отобразить области с высокой плотностью наводнений, сравнив их с областями высокой плотности торнадо, назначив слоям разные цвета и одинаковый уровень прозрачности и применив Средний режим смешивания к самому верхнему слою.

Подробнее о прозрачности

Свечение

Свечение - это эффект, позволяющий ярче подсветить объекты слоя, которые будут выглядеть так, как будто они светятся, с лучами света, выходящими за границы ярких объектов. Эффект свечения выглядит ярче и интенсивнее в областях, в которых много объектов перекрываются, что делает его эффективным способом визуализации насыщенных объектами данных.

Можно настроить силу (интенсивность) эффекта свечения, радиус размытия, обрамляющего объекты, и пороговое значение, определяющее, насколько ярким должен быть цвет для применения свечения. Эффект свечения часто используется для визуализации пожаров, извержений вулканов и т.д.

Подсказка:

See an example См. пример свечения, примененного к слою, отображающему около 50 годов сейсмической активности. Области, в которых было больше землетрясений, ярче, чем области с меньшей сейсмической активностью на протяжении многих лет.

При применении к объектам слоя эффекта свечения рекомендуется следующее:

  • Используйте темную базовую карту.
  • Эффективность свечения может быть различной в зависимости от масштаба карты, плотности данных и цветов, используемых в стиле слоя. Параметры, которые хорошо подходят для одного слоя, могут не подходить для других слоев. Поэкспериментируйте со значениями силы, радиуса и порога, чтобы добиться желаемого эффекта.
  • На глобальном масштабе с большим количеством точек используйте символы небольшого размера и малый радиус — примерно 0,1 пиксела. Чтобы захватить больше цветов с эффектом свечения, попробуйте более низкое значение порога, равное, например 15 процентам.
  • К линиям можно применить эффект свечения, чтобы показать плотность перекрывающихся линий, например, автомагистралей. Толстые перекрывающиеся линии выглядят ярче, чем тонкие линии, которые не перекрываются.

Подробнее об эффекте свечения

Агрегирование

Агрегирование позволяет суммировать или объединять наборы данных с большим количеством объектов в слои с меньшим их количеством. Обычно оно выполняется путем суммирования точек в полигонах, при котором в каждом полигоне показывается количество точек, содержащихся в нем.

Примечание:

Хотя в примере этого раздела рассматривается агрегирование точек в полигоны, все описанные здесь принципы применимы и к агрегированию точек в полилинии и полигонов в полигоны.

В отличие от кластеризации, которая является типом агрегирования на стороне клиента, пересчитываемого при увеличении и уменьшении масштаба, метод агрегирования, описанный в этом разделе, выполняется на сервере и отображает данные как статические агрегатные объекты с одним разрешением.

Агрегирование предпочтительнее кластеризации в следующих случаях:

  • Набор точечных данных слишком большой для кластеризации на клиентской стороне. Некоторые наборы точечных данных настолько велики, что их невозможно загрузить в браузер и достаточно быстро визуализировать. Агрегирование точек в полигональный слой позволяет эффективно отображать данные. Данные можно суммировать в границах правильных многоугольников, например, шестиугольников или квадратов. Применяйте его, если хотите более точно показать плотность точек в пространстве.
  • Данные можно суммировать в границах произвольных полигональных границ. Вам может понадобиться суммировать точечные данные по каким-то заданным полигональным границам, например, по округам, избирательным округам, школьным округам или полицейским участкам. Кластеризация осуществляется в пространстве экрана без учета геополитических границ. Существуют сценарии, в которых суммирование с помощью предварительно заданных полигонов подходит для политиков, чье влияние находится в этих границах, но при этом которые интересуются соседними территориями.

Агрегирование «точка-полигон» - это этап предварительной обработки данных, который обычно выполняется перед отображением данных на карте. Вы можете использовать различные инструменты для агрегирования данных высокой плотности, но в приведенный ниже пример был использован инструмент анализ Агрегировать точки в Map Viewer Classic.

Чтобы агрегировать точки в ArcGIS Online, вы выбираете слой точек для агрегирования и полигональный слой, используемый для расчета статистики суммирования. Создается векторный слой. По умолчанию количество точек, которые находятся в каждом полигоне, включается в выходную таблицу. Вы можете выбрать поля в точечном слое для выполнения суммирования с различными статистическими показателями, например, средним значением в числовом поле или преобладающим значением в строковом поле. Также можно сгруппировать числовую статистику по значениям в строковом поле.

Более подробно об агрегировании данных

Диапазон видимых значений

Не всегда нужно отображать большие наборы данных в определенном масштабе. Например, отображать переписные участки в глобальном масштабе бессмысленно, поскольку участки обычно соответствуют районам и небольшим сообществам. Многие полигоны в таком масштабе окажутся по размерам меньше пиксела и потому не будут нести для пользователей карты информации.

Задав диапазоны видимых масштабов, вы определите масштабы, на которых будут показаны объекты. Это также позволит уменьшить объем загрузки данных в браузер.

Задание диапазона видимого масштаба включает в себя установку минимального и максимального масштабов для слоя. Минимальным масштабом определяется, насколько вы можете уменьшить масштаб, а максимальный - насколько вы можете увеличить масштаб, чтобы слой продолжал отображаться. Можно задать только минимальный, и не задавать максимальный масштаб. Задание минимального масштаба особенно важно для уменьшения объема загружаемых данных.

Подсказка:

See an example См. пример карты, которую можно отобразить в нескольких разрешениях в разных диапазонах видимых масштабов. На карте показан процент домохозяйств без транспортных средств с применением видимого диапазона, установленного для слоев штатов, округов и переписных участков в США. При увеличении масштаба одни и те же данные загружают геометрию более высокого разрешения, отображая больше деталей.

Подробнее о настройке диапазона видимых масштабов