可视化高密度数据的最佳做法

包含大量要素的图层通常很难获得良好的可视化效果。 这些高密度图层通常包含靠近或重叠的要素,导致区分要素或查看空间模式的难度较高或根本无法进行。 尽管先进的技术支持显示越来越多的要素,但是可以绘制所有要素不一定意味着应该这样做。 情况通常恰恰相反:额外的不必要要素可能会导致地图更加混乱。 有效地可视化高密度数据不等同于显示所有要素。

要素密度与地图比例有关。 例如,一组点可能在小比例(缩小)下显得密集,但在大比例(放大)下显得分散。 在确定表示密集数据的最佳方式时,您必须首先了解用户查看图层时通常使用的比例级别。 例如,在以城市中车流量最大的交叉路口为中心查看交通事故时,您可能会看到交叉路口周围有多个分组显示的点。 但是,当您缩小到较小比例时,所有点在视觉上会合并,导致看不到想要显示的分组。 将该国的所有事故在地图上显示为大量的点可以显示确实发生了交通事故,但无法深入了解事故发生的方式、原因或地点。

Map Viewer 提供了多种方法,用于在多个比例下的高密度数据集中通过要素分布获取有意义的信息。 有时,仅需一种视觉效果(例如热点图或聚类)即可满足所有需求。 在许多情况下,这些方法中揭示的视觉模式有助于针对数据提出更好的问题,这些问题反过来又需要按区域聚合数据来得到答案。

以下部分介绍了在 Map Viewer 中可视化高密度数据的多种方法,并提供了这些方法的最佳应用方式。

聚类

。。 看起来可能仅包含几个点,但实际包含数千个点。 当地图上的许多点相互靠近、重叠或堆叠时,很难获得数据的真实视图。

可以通过聚类来快速解决这一问题。 当您将聚类应用于点图层时,地图上彼此相距一定距离之内的点要素将被分组至同一个符号中。 通常,聚类将基于每个聚类中要素的数量,使用按比例调整大小的符号表示。 聚类符号越小,其中包含的点越少;聚类符号越大,其中包含的点越多。 可以通过设置聚类半径来调整划分至聚类的点要素数量。

提示:

See an example 请参阅在 ArcGIS Instant Apps Media 应用程序中应用聚类以可视化数千个发电厂的示例。使用卷帘工具将聚类图层与未聚类版本进行比较。

聚类将在多个比例下自动应用,这意味着缩小时会有更多点聚合到少量组中,而放大时则会创建更多的聚类组。 放大和缩小以查看示例中的聚类在不同比例下的变化。

对图层应用聚类时,建议采用以下最佳做法:

  • 首先对图层应用默认聚类设置。 然后再尝试使用其他聚类设置,包括更改聚类半径、符号大小和聚类符号样式。
  • 配置显示聚类计数的标注,或者如果图层使用属性设置样式,则将此属性用作聚类标注。 例如,如果图层按每平方英尺的值显示宗地,则可以配置聚类标注以显示每个聚类中所有点每平方英尺的平均值。
  • 要进一步自定义聚类标注,请使用标注分类。 例如,您可以基于两个属性(例如,平均地震震级和地震计数)标注每个聚类,并为每个属性使用不同的标注样式。
  • 保留默认的聚类弹出窗口或配置自定义弹出窗口,以显示您想要强调的每个聚类的相关信息。 考虑使用 ArcGIS Arcade 表达式来显示计算结果和数据的其他相关信息。 例如,如果地图图层显示的是交通事故数据,则您可以创建一个表达式,用于显示每个聚类所代表的死亡人数以及自上一个报告周期以来该数字是增加还是减少了。

了解有关聚类的详细信息

热点图

借助聚类透明度光晕效果,热点图可用于可视化大量重叠的点要素。 热点图可将点要素显示为栅格表面,使用连续色带强调点的相对密度较高的区域。 除了根据位置显示要素的密度之外,热点图还提供了一种根据图层中的数据数值对点密度进行加权的方法。

提示:

See an example 请参阅 ArcGIS Instant Apps Media 应用程序中的机动车致命事故热点图示例。使用卷帘工具比较两个版本的热点图。 第一个热点图使用致命交通事故的位置计算点密度,密度最高的区域显示为黄色。 第二个热点图显示了使用图层中的加权数据值计算的高密度区域,除了使用致命交通事故的位置之外,在计算中还包含了导致驾驶员受伤的交通事故数。

对图层应用热点图时,建议采用以下最佳做法:

  • 如果仅有几个点要素,则应避免使用热点图,而是绘制实际点。
  • 应用热点图时,请为数据选择适当的色带,并调整滑块以更改将颜色应用于密度表面的方式。 您还可以调整影响区域以使密度聚类变得更大更平滑,或者更小更清晰。
  • 可以考虑在图层中选择一个数据数值,加入热点图的密度计算中,具体取决于您要传达的故事或信息。 相对于仅使用位置进行计算的密度,这种方法可以解释不同的模式。
  • 热点图仅在几个比例级别下具有合适的视觉效果。 缩小时,热点图的视觉效果更热;而放大时,则更冷。 为确保热点图在您放大和缩小图层时仍然有意义,请将图层上的可见范围设置为仅在可正确传达预期信息的缩放级别下显示热点图。

了解有关热点图的详细信息

透明度

可视化包含许多重叠要素的图层时,您可以更改单个要素的透明度,从而更好地可视化其密度。 如果地图包含多个图层,您还可以对每个图层应用透明度以更改图层彼此之间的可见性。 在可视化相互堆叠的面和折线时,透明度的效果尤为显著,因为诸如聚类热点图等方法仅适用于点要素图层。

例如,您可以使用透明度来显示 10 年间曾发布洪水警报的区域。 根据区域中曾发布的警报数量对重叠的面应用透明度,即可相对于洪水警报较少的区域(颜色较浅、透明度较高区域)区分出曾发布大量警报的区域(颜色较深、透明度较低的区域)。

提示:

See an example 请参阅在 ArcGIS Instant Apps Media 应用程序中使用透明度可视化 10 年间发布的洪水警报的示例。使用卷帘工具比较应用透明度之前和之后的图层。 应用透明度的地图使用较高透明度(颜色较浅)显示警报较少的区域,使用较低透明度(颜色较深)显示警报较多的区域。 每个面代表一个持续 1 到 12 小时的洪水警报,以透明度为 96% 的蓝色填充。

对图层中的要素应用透明度时,建议采用以下最佳做法:

  • 90% 到 99% 之间的透明度值最适合可视化大多数高密度数据。
  • 您可以在包含多个图层的地图中突出显示特定图层,方法是将其设置为 100% 不透明(无透明度)并为其他图层添加透明度。
  • 如果地图中的多个图层显示相同或相似要素,则可以对每个图层应用相同的透明度级别,从而得到最佳效果,如上方第一个示例。
  • 如果地图的多个图层表示不同的要素类型,请考虑使用混合模式组合透明度,以在地图中显示不同类型要素的密度。 例如,您可以可视化图层以比较洪水密度较高的区域和龙卷风密度较高的区域,方法是使用不同的颜色设置每个图层的样式,应用相同的透明度级别,再对顶部的图层应用“平均值”混合模式。

了解有关透明度的详细信息

光晕

光晕是一种提高图层中要素亮度的效果,使要素看起来好像在发光,光的边缘从明亮区域的边界延伸。 在许多要素相互重叠的区域,光晕效果更亮、更强烈,这使其成为可视化密集数据的有效方法。

您可以自定义光晕效果的强度或亮度、要素周围的模糊半径以及定义光晕效果所必须的颜色亮度的阈值。 光晕效果通常用于可视化火灾、火山爆发和其他数据。

提示:

See an example 请参阅显示近 50 年地震活动的图层应用的光晕效果示例。 多年来,地震活动较多的区域比地震活动较少的区域更亮。

对图层中的要素应用光晕效果时,建议采用以下最佳做法:

  • 使用深色底图。
  • 光晕的显示效果会因地图比例、数据密度和图层样式中使用的颜色而有所不同。 适用于一个图层的参数可能不适用于其他图层。 尝试各种强度、半径和阈值参数以达到预期效果。
  • 在包含许多点的全局比例下,使用较小的符号和较小的半径(约 0.1 像素)。 要使用光晕效果体现更多颜色,请尝试使用较低的阈值,例如 15%。
  • 您可以对线应用光晕效果,以显示重叠线的密度,例如高速公路。 重叠的粗线比不重叠的细线看起来更亮。

了解有关光晕效果的详细信息

聚合

您可通过聚合将包含许多要素的大型数据集汇总或聚合至所含要素较少的图层。 此操作通常通过汇总面中的点来完成,每个面显示面中所包含的点数。

注:

虽然本节中的示例侧重于点到面聚合,但所述的每个原则也适用于点到折线聚合以及面到面聚合。

聚合与聚类不同,后者是一种客户端层面的聚合,在您进行放大和缩小时重新计算,而本节介绍的聚合方法在服务器上进行,在单个分辨率下将数据表示为静态聚合要素。

在以下情况下,聚合优于聚类:

  • 点数据集过大,无法在客户端应用聚类。 一些点数据集过大,不适合加载到浏览器并以良好的性能可视化。 通过将点聚合到面图层,您可以以高性能的方式表示数据。 可以将数据汇总至规则的面边界,例如六边形图格或正方形。 当您想要更准确地显示空间中点的密度时,请使用此方法。
  • 可以将数据汇总至不规则的面边界。 您可能需要将点数据汇总到有特定意义的预定义面边界,例如县、国会选区、学区或警区。 聚类在屏幕空间中处理,不考虑地缘政治边界。 在某些情况下,政策制定者需要按照预定义的不规则面进行汇总,他们的影响范围在边界内部,但可能对相邻边界感到好奇。

点到面聚合是一个数据预处理步骤,通常需要先完成聚合,再在地图上可视化数据。 您可以使用各种工具来聚合高密度数据,但下方提供的是在 Map Viewer 经典版 中使用聚合点分析工具的示例。

要在 ArcGIS Online 中聚合点,请选择要聚合的点图层和用于计算汇总统计数据的面图层。 操作将创建要素图层。 默认情况下,输出表中将包含与每个面相交的点计数。 您可以选择点图层中的字段来汇总各种统计数据,例如数值字段的平均值或字符串字段的最众值。 还可以按照字符串字段的值分组数值统计数据。

了解有关聚合数据的详细信息

可见比例范围

有时,在特定范围下可视化大型数据集没有意义。 例如,以全球地图比例显示人口普查区域是没有意义的,因为这些区域通常代表社区和小社区。 在该比例下,许多面的显示尺寸都小于一个像素,这对于地图用户而言太小了。

您可通过设置可见比例范围指定一个比例,使得在此比例下显示要素有意义。 这样还有助于减少下载到浏览器的初始数据。

设置可见比例范围包含设置图层的最小比例和最大比例。 最小比例定义了缩小以查看图层的最远距离,最大比例定义了放大以查看图层的最远距离。 您也可以仅设置最小比例而非最大比例。 设置最小比例可以大大减少数据下载量。

提示:

See an example 请参阅支持使用不同的可见比例范围在多个分辨率下可视化的地图示例。 该地图显示了没有车辆的家庭百分比,图层上设置的可见范围表示美国各州、县和人口普查区域。 当您放大时,相同的数据会使用更高的分辨率几何加载,从而提供更多细节。

了解有关设置可见比例范围的详细信息