Visualisiere es

  • Tutorial
Vor einigen Jahren habe ich einen Angelplatz erstellt und darauf eine Karte der Umgebung der Stadt veröffentlicht, die interessante Orte markiert. Ich war so an Karten interessiert, dass ich mich heute mit der Gestaltung von Geodiensten beschäftige und in meiner Freizeit mit kartografischen Visualisierungen experimentiere. Kürzlich habe ich die Statistiken des Moskauer Fahrradverleihs visualisiert und früher ein Hochhausmodell der Stadt in Form eines mehrfarbigen Straßengitters veröffentlicht.

Es ist großartig, wenn große Datenmengen über die Welt um uns herum visuell und greifbar werden. Was mich daran reizt, sind nicht die vielen bunten Linien oder Punkte vor einem dunklen Hintergrund, sondern die Möglichkeit, anderen eine interessante Geschichte visuell zu zeigen und zu erzählen, um diese Daten für Menschen nützlich zu machen. Ich möchte, dass mehr Menschen, die sich für dieses Thema interessieren, Wissen miteinander teilen und Ideen diskutieren.


Die Häuser im Zentrum von Moskau haben je nach Gebäudebereich unterschiedliche Farben.
Daten: © Teilnehmer von OpenStreetMap


Ich habe bereits über das Design in der Kartografie gesprochen und werde weiter darüber sprechen, weil Sie viel darüber erzählen können. In dieser Geschichte geht es nicht um traditionelle Karten.

Ich beschloss, mein Wissen über kartografische Visualisierungen zu sammeln und darüber zu sprechen. Als Ergebnis erhielt ich einen Online-Kurs „Visualisierung von Geodaten“  - eine Reihe von Mini-Vorlesungen über allgemeine Prinzipien und Werkzeuge für die Arbeit mit Geodaten. Für jeden Teil habe ich Links zu zusätzlichen Materialien und Beispielen für Arbeitsdateien gesammelt, damit Sie in die Details eintauchen und versuchen können, selbst etwas zu tun. Dieser Beitrag wurde aus Kursmaterialien zusammengestellt.

Tatsächlich gibt es keinen grundsätzlichen Unterschied zwischen gewöhnlichen Papierkarten und neuartigen kartografischen Visualisierungen - das Prinzip jeder Karte: eine visuelle Darstellung unseres Wissens über die reale Welt. 

Ich würde einige charakteristische Komponenten einer guten kartografischen Visualisierung herausgreifen: 

  • Daten   - Eine gute visuelle Historie basiert nur auf Qualitätsdaten. 
  • Technologien  - so kam es vor, dass Technologien die Verarbeitung großer Datenmengen vereinfachen und etwas ermöglichen, das nicht manuell möglich ist; 
  • Design  - der Prozess des Erstellens, Konstruierens einer Karte und der bewusste Wunsch, die Karte für Benutzer bequem und verständlich zu machen.


Durch die Kombination ausgewählter Daten, Technologien und Designs können viele interessante Visualisierungen vorgenommen werden. Lassen Sie mich zum Beispiel einige zeigen:

Eines der hellsten Beispiele für eine gute Geschichte mit Geodaten ist die  Visualisierung aller niederländischen Gebäude nach Baujahr . Neben der Unterhaltung erzählt diese Karte die Geschichte sehr deutlich - wie Städte aufgebaut wurden.


Alle Gebäude in den Niederlanden sind durch jahrelange Bauarbeiten stilisiert.

Neben der Visualisierung der niederländischen Gebäude gibt es ähnliche Projekte: Brooklyn , New York , Moskau .

Die MapBox-Jungs haben 1.500.000 RunKeeper-Tracks visualisiert - Joggen, Spazierengehen, Fahrrad fahren. Beliebte Orte zum Wandern sind deutlich sichtbar. Im Sommer habe ich sogar Radwege von zu Hause zur Arbeit gefunden.


1.500.000 RunKeeper-Tracks  Kartendaten: © OpenStreetMap-Teilnehmer

Ein gutes Beispiel für die Kombination von Daten, Technologie und Design sind Aquarellkarten von Stamen Design , einem in Kalifornien ansässigen Designstudio, das sich seit langem und sehr erfolgreich mit kartografischen Visualisierungen beschäftigt. Bei dieser Karte können wir zuversichtlich sagen, dass es sich um ein großartiges Kunstobjekt handelt.


© Aquarellkarten von Stamen . Kartendaten: © OpenStreetMap-Mitglieder

Geodaten


Keine Karte kann eine Karte sein, wenn sie keine Daten enthält. Die Daten werden vom Präfix „geo“ in dem Moment empfangen, in dem die Informationen georeferenziert erscheinen und auf der Karte angezeigt werden können. Normalerweise wird ein Objekt über geografische Koordinaten - Längen- und Breitengrad - mit dem Gelände verknüpft. Wenn eine dreidimensionale Darstellung erforderlich ist, wird auch die Höhe angegeben.

Geodaten werden in zwei Haupttypen unterteilt: Raster und Vektor. 

Wie Sie sich vorstellen können, handelt es sich bei Raster-Geodaten um gewöhnliche georeferenzierte Rasterbilder. Das bekannteste Beispiel für Raster-Geodaten sind Satellitenbilder.


Wolkenstraßen am Schwarzen Meer, Bild 8. Januar 2015 © NASA Earth Observatory

Zusätzlich zu Satellitenbildern wird das Raster für digitale Geländemodelle verwendet, bei denen jedes Bildpixel Informationen über die Höhe über dem Meeresspiegel an diesem Punkt im Gelände enthält. Zur besseren Erkennung von Stadtteilen habe ich das Bild durch ein Raster von Hauptstraßen ergänzt.


Höhenmodell von Moskau © US Geological Survey , SRTM30, Kartendaten © OpenStreetMap-Teilnehmer

Rasterdaten sind möglicherweise keine statischen Bilder. Mithilfe von Technologien können Sie Videos in eine interaktive Karte einbetten

Vektorgeodaten werden durch eine Menge oder Folge von Koordinaten, Geometrie und Attributwerten beschrieben. Es gibt drei Haupttypen von Vektordaten:

  • Punkte  - Ein Koordinatenpaar reicht aus, um ein Punktobjekt festzulegen. Ein Beispiel für Punktobjekte auf einer Karte ist POI (Points of Interest).
  • Linien   - Die Geometrie der Linie wird durch eine Folge von Koordinatenpaaren definiert, das bekannteste Beispiel für lineare Objekte - Straßen auf der Karte
  • Polygone   - Scheitelpunktkoordinaten werden gesetzt, Gebäude - ein Beispiel für polygonale Geodaten


Neben der Art der Geometrie und des Ortes sind attributive Informationen gleichermaßen wichtig. In Vektordaten kann jedes Objekt zusätzliche Attributinformationen enthalten. Mit diesen Attributen können Sie Objekte auswählen und verschiedene Stilregeln auf sie anwenden. Am Beispiel einer Straßenebene aus OpenStreetMap: Mit dem Attribut "Typ" können Sie Straßen mit einem Wert auswählen, der "Primär" entspricht, und sie auf der Karte mit einem speziellen Stil auswählen. 


Als Beispiel für eine Straßenebene werden die Hauptstraßen durch den Wert des Attributs "Typ" hervorgehoben. Kartendaten © OpenStreetMap-Mitglieder

Um die Arbeit mit Attributen zu vereinfachen, können die meisten Tools Daten in einer Tabelle anzeigen. Attribute können übrigens im Voraus ausgefüllt oder in Abhängigkeit von beliebigen Parametern des Objekts berechnet werden. Das Titelbild für diesen Beitrag sind die Gebäude von OpenStreetMap im Zentrum von Moskau, deren Farbe von der Fläche des Hauses abhängt.

Für Vektor-Geodaten wurde eine große Anzahl verschiedener Formate entwickelt. Ich werde über die beliebtesten sprechen:

  • Shapefiles  - anfangs wurde dieses Format nur für Esri GIS-Pakete verwendet, es erwies sich jedoch als zweckmäßig und wurde zum Standard für andere Anwendungen für geografische Informationen.
  • KML (Keyhole Markup Language) ist eine XML-basierte Geodaten-Markup-Sprache. Google Earth war lange Zeit das kostengünstigste Tool für die Arbeit mit Geodaten im Internet. Daher werden KML-Dateien im Internet und bei Kartendiensten häufig verwendet.
  • GPX ist ein Textformat, das wiederum auf XML basiert und hauptsächlich zur Aufzeichnung von GPS-Tracks verwendet wird. Eine Beispiel-GPX-Datei kann aus RunKeeper exportiert werden.
  • GeoJSON - ein Textformat, das aufgrund der bequemen Verwendung dieses Formats in JavaScript in letzter Zeit aktiv für interaktive Zuordnungen verwendet wird;
  • CSV - Aufgrund seiner Einfachheit ist das Textformat ein gängiges Format zum Speichern von Geodaten. Die Koordinaten werden in den Spalten der Tabelle angegeben. In der Regel wird CSV für Punkt-Features verwendet. 

Die Werkzeuge


Das Thema Kartografie scheint nur spezifisch, komplex und verwirrend zu sein, da immer mehr verschiedene Technologien und Werkzeuge für die „Haushaltskartografie“ für normale Benutzer verfügbar werden. Ich werde versuchen, einen kurzen Überblick darüber zu geben, was ich selbst oft benutze. 

QuantumGIS


Quantum GIS (abgekürzt als QGIS) ist ein echtes GIS im klassischen Sinne. Es ist ein plattformübergreifendes Produkt mit Open Source Code und eine großartige Alternative zu teuren GIS-Paketen. 

Durch die Arbeit mit Kartografie ist QGIS für mich zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Arbeit mit Geodaten geworden. Zuallererst ist es die Fähigkeit, verschiedene Formate anzuzeigen, zu bearbeiten, zu importieren und zu exportieren sowie Proben von Objekten zu analysieren und damit zu arbeiten. Zum Beispiel muss ich Objekte oft nach einer Funktion filtern oder sie in einem bestimmten Bereich auswählen. 


Quantum GIS 2.6.1: Erstellen einer Ebene © OpenStreetMap mit Kategorien nach Bereich, Anzeigen von Objektattributen.

Darüber hinaus kann QGIS eine Karte stilisieren, Kartenbilder zum Drucken und Veröffentlichen im Internet exportieren. Quantum hat eine große Community von Entwicklern, die an der Entwicklung des Projekts interessiert sind. Bis heute wurde eine große Anzahl von Plugins entwickelt, die die Funktionalität des Programms erheblich erweitern.

Cartob


CartoDB ist ein Onlinedienst für die Arbeit mit Ihren Geodaten, in der Tat ein Geodaten-Hosting mit der Fähigkeit, Ihre eigenen Daten zu visualisieren und zu veröffentlichen. Das grundlegende Schema für die Arbeit mit dem Dienst lautet: Sie müssen Daten herunterladen, die Anzeige konfigurieren und können bereits die fertige Visualisierung verwenden - veröffentlichen Sie einen Link zum Projekt oder platzieren Sie eine Karte auf der Site. 


Einrichten der Erdbebenvisualisierung in CartoDB

Im Screencast zu CartoDB habe ich gezeigt, wie Sie in wenigen Minuten eine animierte Visualisierung von Erdbeben erstellen können (laut USGS in 30 Tagen). Bei CartoDB ist alles sehr bequem erledigt, damit ein Benutzer mit jedem Schulungsniveau den Service herausfinden kann, und für diejenigen, die Hilfe benötigen, haben die Jungs die spezielle Website The Map Academy gestartetHier werden Beispiele und Screencasts veröffentlicht, in denen Sie lernen, wie Sie den Dienst nutzen, und im Blog wird die beste Karte der Woche veröffentlicht, die mit diesem Dienst erstellt wurde. Für erweiterte Funktionen verfügt CartoDB über eine API.

Tilemill


Tatsächlich ist das MapBox- Unternehmen , das TileMill * in den letzten Jahren entwickelt hat, bereits weit voraus: Ein funktionaleres Design Studio- Produkt zum Anpassen von Karten wurde veröffentlicht , der Onlinedienst verfügt auch über umfangreiche Geodatenfunktionen und eine breite Palette von APIs wird Entwicklern angeboten. Das Team veröffentlicht regelmäßig beeindruckende Visualisierungsbeispiele in seinem Blog .

Mit MapBox können Sie wie mit CartoDB Ihre Geodaten in der Cloud speichern und auf verschiedenen Plattformen veröffentlichen. Der Hauptunterschied: Mit CartoDB können Sie sie über jeder vorgefertigten Karte formatieren und anzeigen. In den MapBox-Diensten können Sie sowohl die Karte als auch die Objekte anpassen, die Sie darauf anzeigen möchten. Gleichzeitig können Sie in CartoDB die in MapBox erstellten Kacheln der Karte verbinden.

Die Hauptidee für das Stylen von Karten in TileMill lautet wie folgt: Sie fügen der Karte schichtweise Daten hinzu und können den Anzeigestil eines Layers mithilfe von CartoCSS, einer  CSS-ähnlichen Look & Feel- Sprache, stilisieren . Bilder in einem Beitrag über Datentypen oder ein Titelbild wurden gerade in TileMill erstellt. Wenn Sie es einmal herausfinden und das Prinzip verstehen, ist es bequem, schnell und einfach.


MapBox TileMill

Eine vorbereitete Karte kann entweder als statisches Bild exportiert oder zur zukünftigen Verwendung der Karte im Internet oder auf Mobilgeräten in der Cloud veröffentlicht werden. Die Datenspeicherung in MapBox ist ein kostenpflichtiger Abonnementdienst, und es gibt einen kostenlosen Tarifplan, der ausreicht, um sich mit den Grundfunktionen des Dienstes vertraut zu machen. 

 * - MacOS 10.10 Yosemite-Benutzer müssen die Entwicklungsversion herunterladen

Yandex.Maps API


Yandex Maps API - unglaublich reich an verschiedenen Kartenfunktionen. Für die erste Kenntnis der JavaScript-API empfehle ich, Beispiele aus der Sandbox zu betrachten. Hier können Sie schnell herausfinden, wie Sie einer Seite mit verschiedenen Parametern eine interaktive Karte hinzufügen, das Verhalten der Karte konfigurieren oder verschiedene Objekte hinzufügen. 



Im Screencast über die API habe ich die Informationen zu den Fahrradverleihstationen im CSV-Format heruntergeladen , diese Daten mithilfe von QGIS in GeoJSON konvertiert und sie dann mithilfe der Yandex.Map-API auf verschiedene Arten visualisiert:


Übrigens können Sie mit ymaps.GeoQuery etwas eleganter mit GeoJSON-Dateien arbeiten . Beispielsweise können alle geladenen Objekte sofort zur Sammlung von Geoobjekten hinzugefügt werden und die Anzeigeparameter bereits für den gesamten Datensatz steuern.
Den Code für diese Beispiele finden Sie auf GitHub in den Screencast-Materialien .


Clustering von Fahrradverleihpunkten

Ich habe im Experiment zur Visualisierung öffentlicher Toiletten Clustering und Zeichnen von Kreisen verwendet. Ich war sehr daran interessiert, 5-Minuten-Radien anzuzeigen, und ich habe das Heatmap- Modul in den Statistikentwürfen des Moskauer Fahrradverleihs verwendet .


Heatmap im ProjektStatistiken von Moskauer Velobikes

Dies ist natürlich weit entfernt von allen API-Funktionen. Wenn Sie möchten, können Sie ein ziemlich interessantes interaktives Projekt basierend auf der Maps-API kompilieren. Interessante Beispiele für Visualisierungen finden Sie im Blog , im Development Club , in der Sandbox oder in der Dokumentation .




Das Thema Kartographie ist endlos, und je mehr ich mich damit beschäftige, desto grenzenloser erscheint mir dieses kartografische Universum. Besonders aufmerksame Leser haben wahrscheinlich bemerkt, dass sich die Geschichte über Daten und Technologie entwickelt hat, und über Design wird in dieser Geschichte wenig gesagt. Wir werden dieses Abenteuer später fortsetzen - im Moment sammle ich Materialien zu diesem Thema, strukturiere und verstehe, was gesammelt wurde. 

Also die wichtigsten Links zum weiteren Eintauchen in das Thema Geodatenvisualisierung.

Screencasts aufnehmen:
  1. Einführung in den Kurs und Beispiele “ (2:25)
  2. Arten und Formate von Geodaten “ (3:50)
  3. « Das Quantum GIS » - ein Überblick über die grundlegenden Funktionen (09.51)
  4. " CartoDB " - ein Online-Datenvisualisierungsdienst (11:38)
  5. " MapBox TileMill " - Kartenstyling mit CartoCSS (19:27)
  6. " Yandex.Map API " - Zeigt Punkte auf einer Karte in JavaScript an (10:25)


Links und Arbeitsdateien für Beispiele: github.com/minikarma/geotalk

Um das Thema zu diskutieren, habe ich eine Facebook-Gruppe gestartet - " Household Mapping ". Es wird großartig sein, Gleichgesinnte zu finden und dort ähnliche Themen zu diskutieren, Experimente und Erfahrungen auszutauschen.

Ich habe vor, die Materialien so weit wie möglich wieder aufzufüllen, und ich freue mich über Ergänzungen und Wünsche.

Referenzen


Als ich Informationen für den Kurs vorbereitete, sammelte ich eine Reihe von Links zum Selbststudium. Ich teile mit dir. Es wird großartig sein, wenn Sie mir in den Kommentaren etwas Interessantes mitteilen.

Interessante Beispiele:Blogs und Websites:Allgemeine Informationen zu Karten:Verfügbare Daten:Über Datenformate:

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