Cartogramas - Cartografia Temática

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Aula de Informática Aplicada ao Planejamento Territorial, UFABC, 2016
Apresentação disponível em: https://youtu.be/1o01v6Pigmc

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Cartogramas - Cartografia Temática

  1. 1. Cartogramas INFORMÁTICA APLICADA AO PLANEJAMENTO TERRITORIAL Vitor Vieira Vasconcelos vitor.vasconcelos@ufabc.edu.br CS3406 - Informática Aplicada ao Planejamento Territorial outubro de 2016 Aula 4
  2. 2. O que é um cartograma Dorling, D., 2011. Area cartograms: their use and creation. The map reader: Theories of mapping practice and cartographic representation, pp.252-260. Um cartograma é um tipo de gráfico no qual o valor de um atributo geográfico é representado por meio da área deste mesmo objeto. Outros nomes: Anamorfose Mapas de Valor-por-Área Transformações Espacias
  3. 3. Dados para Cartogramas • Dados ideais: Quantidade total (mais intuitivo) • Dados possíveis: Proporções e índices abstratos • Não utilizar: Dados de densidade por área •Dados de entrada: • Polígonos (atributos associados) • Raster -> convertido para polígonos quadriculados Hennig, Benjamin D (2013). Rediscovering the World: Map Transformations of Human and Physical Space. Heidelberg / New York / Dordrecht / London (Springer)
  4. 4. Tipos de Cartogramas http://www-personal.umich.edu/~mejn/cartograms/  Contíguo  Não-Contíguo  Semi-Contíguo  Mapas de Dados Universais (Universal Data Maps - UDM)
  5. 5. Formas de Cartogramas Contíguos Não Contíguos Projeção de Áreas Equivalentes Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill.
  6. 6. Formas de Cartogramas Semicontíguos BORTINS I., DEMERS S., CLARKE K.: Cartogram types. http://www.ncgia.ucsb.edu/projects/Cartogram_Central/types.html , 2002. Dorling, D.: Area Cartograms: their Use and Creation. Concepts and Techniques in Modern Geography, vol. 59. University of East Anglia, Environmental Publications, Norwich (1996)
  7. 7. Círculo ou quadrado? Círculo Quadrado Localização Melhor Pior Contiguidade Pior Melhor Estimação de área (percepção e ilusão de Ebbinghaus) Pior Melhor Algorítmo Mais simples Mais complexo (normalmente elaboração manual)
  8. 8. Comparação entre os cartogramas NUSRAT S., ALAM M. J., KOBOUROV S.: Evaluating cartogram effectiveness. CoRR abs/1504.02218 (2015).
  9. 9. Hexágonos como alternativa • Universal Data Maps – UDM (Durham et al., 2006) • Combina vantagens dos círculos e quadrados • Foco em contar os hexágonos, e não em aumentá- los de tamanho DURHAM, H., DORLING, D. and REES, P. (2006) An Online Census Atlas for everyone, Area, 38, 336–341. HENNING, B.D. (2015) Views of 2015 UK Election. Em: http://www.viewsoftheworld.net/?p=4487
  10. 10. UDM para mapeamento legislativo TOW, A., BELIVER, G., AMOR, L. SZYSZLICAN. 2013. Década Votada. Em: http://decadavotada.andytow.com/ Senadores Deputados
  11. 11. Vantagens e Desvantagens Contíguo e UDM Não- Contíguo Semi- Contíguo Forma Deforma Não deforma Não preserva Topologia (conectividade) Mantém Não mantém Mantém muito pouco Localização Deforma Normalmente mantém Deforma
  12. 12. Críticas ao Cartograma • Muitas pessoas não estão acostumadas com esse tipo de mapa • Dificuldade em reconhecer os elementos (deformação de forma, contiguidade e localização) o Especialmente se não tiver familiaridade com o mapa original •A eficiência (precisão e rapidez) de inferência estatística dos dados é maior em outras técnicas (coroplético e símbolos proporcionais) do que nos cartogramas • Se o elemento não está no lugar certo, então não são mapas KASPAR, S., FABRIKANT, S.I.,FRECKMANN, P., 2011, July. Empirical study of cartograms. In 25th international cartographic conference, Paris, v. 3 NUSRAT, S.; KOBOUROV, S. 2016. The State of the Art in Cartograms. In: R. MACIEJEWSKI, T. ROPINSKI, and A. VILANOVA (Ed.). EuroVis 2016. STAR – State of The Art Report, v. 35, n.3. John Wiley & Sons. DENT, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill TAO, M. 2010. Using Cartograms in Disease Mapping. PhD Thesis. University of Sheffield.
  13. 13. Defesa do Cartograma • Sentimento de surpresa e curiosidade para prender o interesse do leitor o Incentiva uma investigação mais detalhada do mapa • Transmitir a mensagem geral pode ser mais importante do que a inferência estatística dos detalhes • Novas maneiras de enxergar o mundo o Complementar, e não antagônico, aos outros tipos de mapas o Valoriza elementos que “sumiriam” em projeções convencionais Hennig, Benjamin D (2013). Rediscovering the World: Map Transformations of Human and Physical Space. Springer Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill
  14. 14. Limitações Sugestão Dificuldade de reconhecer a forma dos elementos originais • Desenhar limites territoriais • Nomear os elementos o Se possível com fontes de tamanho proporcional ao atributo • Usar mapa interativo (surge o nome ao passar o mouse) • Mostrar grade de distorção • Colocar mapa original para comparação o Usar mesmas cores no mapa original e no cartograma • Usar animação com transição gradual do mapa original Dificuldade em reconhecer a localização original dos elementos Dificuldade em estimar os valores de cada elemento • Usar legenda • Escrever valores nos elementos • Usar mapas interativos (surge o valor ao passar o mouse) Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill Slocum, T.A., McMaster, R.B., Kessler, F.C. and Howard, H.H., 2009. Thematic cartography and geovisualization. 3 ed. Pearson.
  15. 15. Limitações Sugestão Elementos com valor muito pequeno são difíceis de visualizar Agrupar regiões com valores baixos Elementos com valor zero desaparecem Escrever observação no canto do mapa Escolher outro tipo de técnica de mapeamento Se os atributos forem proporcionais à área, não haverá distorção dos elementos Não mapeia elementos negativos Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill Slocum, T.A., McMaster, R.B., Kessler, F.C. and Howard, H.H., 2009. Thematic cartography and geovisualization. 3 ed. Pearson.
  16. 16. Cartograma ou outra técnica? Cartogramas Original Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill
  17. 17. Transformação da Grade http://scapetoad.choros.ch/
  18. 18. Técnicas para Visualização de Cartogramas • Nomes das localidades com tamanho proporcional aos atributos • Grade de deformação • Mapa Coroplético de Referência (densidade populacional Henning (2009) Are cartograms the better map? Em: http://www.viewsoftheworld.net/?p=676
  19. 19. Mantendo as fronteiras Buchin, K., Speckmann, B. and Verdonschot, S., 2012, September. Evolution strategies for optimizing rectangular cartograms. In International Conference on Geographic Information Science (pp. 29-42). Springer Berlin Heidelberg.
  20. 20. Legendas para Cartogramas Legenda em relação ao tamanho da variável transformada Mapa de Referência COOLIDGE, J. 2009. Population Cartogram of California: A Century of Growth. Em: https://jakecoolidge.wordpress.com/2009/08/14/population-cartogram-of-california-a-century-of-growth/
  21. 21. Cartogramas e suas legendas http://j-hubbard-cartography.blogspot.com.br/2009/04/module-8-contiguous-cartograms.html Legenda redundante: Cor e tamanho expressam o mesmo atributo Mapa original para comparação (mesmas cores) Mas o que está estranho no mapa?
  22. 22. Cartograma como Projeção  Um cartograma pode ser entendido como uma nova projeção cartográfica, onde pode-se mapear outras variáveis espaciais (Tobler, 2004). São visões alternativas do mundo.  Exemplo: Cartograma de População é uma visão humanizada da cartografia (Henning, 2013) Tobler, W., 2004. Thirty five years of computer cartograms. ANNALS of the Association of American Geographers, 94(1), pp.58-73. Hennig, Benjamin D (2013). Rediscovering the World: Map Transformations of Human and Physical Space. Heidelberg (Springer) http://www-personal.umich.edu/~mejn/cartograms/ Projeção por Área Projeção por População
  23. 23. Cartograma como Projeção Variáveissociais fariam mais sentido sobre a visualização por cartograma de população total. Ex: Índice de Felicidade Planetária (Happy Planet Index) Henning, B.D. (2009) Mapping a (un)happy humanity: a new perspective on our planet’s well-being. http://www.viewsoftheworld.net/data/2009_CWIPP_Poster.pdf
  24. 24. DUTENKEFER, E. 2010. Anamorfose como mapas: história, aplicativos e aplicações. 3° Simpósio Iberoamericano de História da Cartografia. São Paulo.
  25. 25. Cartogramas com diferentes objetivos Projeção de Peters Projeção por População Projeção por Pegada Ecológica Total Onde estão as regiões mais insustentáveis? Onde há mais gente vivendo de forma insustentável? Onde há o maior impacto ambiental para o planeta? Hennig, Benjamin D (2013). Rediscovering the World: Map Transformations of Human and Physical Space. Heidelberg / New York / Dordrecht / London (Springer) Pegada Ecológica Possíveis perguntas:
  26. 26. Cartogramas comparativos Bastawrous, A. and Hennig, B.D. (2012). The global inverse care law: a distorted map of blindness. British Journal of Ophthalmology 96 (10): 1357-1358. Quantidade de Deficientes Visuais Quantidade de Oftamologistas
  27. 27. Animações com cartogramas Animação interativa entre cartograma e fonte original http://metrocosm.com/how-we-share-the-world/ Animação feita em código D3, cartogramas do ScapeToad, convertidos de shapefile para formato geojson
  28. 28. Animação feita em código D3, cartogramas do ScapeToad, convertidos de shapefile para formato geojson Em: http://i0.wp.com/metrocosm.com/wp-content/uploads/2015/10/worldpophistory.gif Animações temporais contínuas
  29. 29. Animações temporais cíclicas Hennig, Benjamin D (2013). Rediscovering the World: Map Transformations of Human and Physical Space. Heidelberg / New York / Dordrecht / London (Springer)
  30. 30. Cartogramas Aquáticos Hennig, Benjamin D (2013). Rediscovering the World: Map Transformations of Human and Physical Space. Heidelberg / New York / Dordrecht / London (Springer)
  31. 31. Conjugando Cartogramas e Densidade de Pontos Cartograma por PopulaçãoCasos de Câncer no Estado de Nova York (1993-1997) - 1 ponto = 10 casos Os casos de câncer estão relacionados apenas à concentração populacional ou a outras variáveis? Gastner, M.T. and Newman, M.E., 2004. Diffusion-based method for producing density-equalizing maps. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 101(20), pp.7499-7504.
  32. 32. Cartogramas Lineares Kraak, M.J., Köbben, B. and Tong, Y., 2014. Integrated Time and Distance Line Cartogram: a Schematic Approach to Understand the Narrative of Movements. Cartographic Perspectives, (77), pp.7-16.
  33. 33. Cartogramas Lineares Cartograma Linear Kraak, M.J., Köbben, B. and Tong, Y., 2014. Integrated Time and Distance Line Cartogram: a Schematic Approach to Understand the Narrative of Movements. Cartographic Perspectives, (77), pp.7-16. Mapa de Isócronas
  34. 34. Cartogramas de Ponto Central Deformação baseada em linhas isócronas Mapa de Isócronas Original Cartograma de Ponto Central
  35. 35. Cartogramas de Ponto Central Deformação baseada em linhas isócronas Hong, S.R., Kim, Y.S., Yoon, J.C. and Aragon, C.R., 2014, April. Traffigram: distortion for clarification via isochronal cartography. In Proceedings of the 32nd annual ACM conference on Human factors in computing systems (pp. 907-916). ACM.
  36. 36. Cartogramas de Ponto Central Lema, P.B., 1977. Organização dos transportes numa área interior e excêntrica: distritos de Vila Real e Bragança. Centro de Estudos Geográficos, Universidade de Lisboa: Instituto Nacional de Investigação Científica.
  37. 37. Esquema do Metrô de Londres High Barnet Station Esquema do Metrô de Londres
  38. 38. Mapa linear do Metrô de Londres CARDEN, T. 2016. London’s Tube Map. Em: http://www.tom-carden.co.uk/p5/tube_map_travel_times/applet/ High Barnet Station
  39. 39. Cartograma de Ponto Central CARDEN, T. 2016. London’s Tube Map. Em: http://www.tom-carden.co.uk/p5/tube_map_travel_times/applet/ Deformação baseada em linhas isócronas Legenda em unidade de tempo
  40. 40. Cartograma Linear Metrô de Londres Karlin, O. Time Travel. http://oskarlin.com/2005/11/29/time-travel High Barnet Station
  41. 41. Cartogramas Lineares Buchin, K., van Goethem, A., Hoffmann, M., van Kreveld, M. and Speckmann, B., 2014, September. Travel-time maps: Linear cartograms with fixed vertex locations. In International Conference on Geographic Information Science (pp. 18-33). Springer. Tempo de deslocamento na Holanda Coroplético Cartograma Linear Cartograma Linear de Vértices Fíxos
  42. 42. Encolhimento do Mundo • Convergência espaço-tempo: o Transporte o Comunicações • Variáveis: o Velocidade o Acessibilidade:  Preço  Infraestrutura RODRIGUES, J.P., COMTOIS, C.;SLACK, B. The Geography of Transport Systems, New York: Routledge. 2006.
  43. 43. Encolhimento do Mundo Leite, I. 2014. Mobilidade e Comunicação. Em: http://pt.slideshare.net/seculoXXI/mobilidade-1-31834787
  44. 44. Encolhimento do Mundo Cartograma do tempo de viagem ao centro urbano (>50.000 hab) mais próximo Hennig, B.D. (2016). Visualising spaces of global inaccessibility. In, S. Carver and Fritz, S. (ed.) Mapping wilderness: concepts, techniques and applications of GIS. Heidelberg / New York / Dordrecht / London (Springer). pp. 103-116.
  45. 45. Compressão espaço tempo no município de São Paulo TOBIAS, D. C. Anamorfose: um recurso cartográfico relevante na Geografia urbana do município de São Paulo. 2011. Dissertação de Mestrado, USP.
  46. 46. Aplicações para outros contextos
  47. 47. Atividade Prática Cartogramas no Mapviewer
  48. 48. MapViewer  Importe o arquivo UF_Brasil_EVO.shp (File -> Import)  Selecione o campo cod_uf na opção “Create PID” e marque a opção “Import atributes list...”
  49. 49. MapViewer Na barra de ferramentas “Home”, clique em “View”  Selecione a aba “Sheet 1” para visualizar os atributos do shapefile.  Retorne para a aba “Plot1”
  50. 50. MapViewer  Clique em Hatch map para fazer um mapa coroplético  Na janela “Property Manager”, selecione a aba “General” e especifique:  “cof_uf” para PID  E selecione “Ano_1872” para Variable.
  51. 51. MapViewer  Na aba “Map”, é possível escolher o método de classificação e as cores da legenda na opção “Classes” -> “Edit...”
  52. 52. MapViewer Na aba “Data Labels”, item “General”, marque “Show data labels”  No item “Label Sets”, clique “Add”  Selecione a variável “D1N” e pressione “Add”  Selecione a variável “D1N” no item “Label set”
  53. 53. MapViewer  No item “Label set”, selecione “Frequencia” e clique em “Remove”
  54. 54. MapViewer
  55. 55.  Na barra de ferramentas “Create Map”, clique em “Cartogram”  Na aba “General”, item “Data Columns”, selecione a variável “ANO_1872” Na aba “Data Labels”, item “General” selecione “Show data labels” No item “Label Sets”, adicione a variável “D1N” e remova a variável “Frequencia” Cartograma de Dorling
  56. 56. Na aba “Map”, item “Fill”, subitem “Pattern”, selecione “Solid”  No subitem “Foreground Color”, selecione a cor de sua preferência Cartograma de Dorling
  57. 57. Cartograma de Dorling  Insira a legenda  Na janela “Property Manager”, aba “Layer”, item “General”, selecione a caixa “Show basic information only”  No item Title, entre na caixa e digite “População em 1982 Cartograma de círculos”
  58. 58. Cartograma de Dorling Insira a escala gráfica  No Item “General”, subitem “Units”, selecione “Kilometers”  No item “Title”, subitem “Title text”, escreva “Km”  No item “Cycles”, 3 em “Number of cycles’, 500 em “Cycle spacing” e 2 em “Number of subdivisions”  Em “Description”, desmarque todas as caixas c v c v c
  59. 59. Cartograma População Brasileira 1872 Obs: Acre, Amapá, Distrito Federal, Mato Grosso do Sul, Rondônia, Roraima e Tocantins não existiam em 1872
  60. 60. Cartograma População Brasileira 1900 Obs: Acre, Amapá, Distrito Federal, Mato Grosso do Sul, Rondônia, Roraima e Tocantins não existiam em 1900
  61. 61. Cartograma População Brasileira 1940 Obs: Amapá, Distrito Federal, Rondônia e Roraima não existiam em 1940
  62. 62. Cartograma População Brasileira 1970
  63. 63. Cartograma População Brasileira 2000
  64. 64. Cartograma População Brasileira 2010
  65. 65. Cartograma Não-Contíguo  Clique em “Layer 1”  Na janela “Property Manager’, aba “Map”, item “General”, subitem “Cartogram type”, selecione “Non-contiguous”
  66. 66. Cartograma Contíguo  Clique em “Layer 1”  Na janela “Property Manager’, aba “Map”, item “General”, subitem “Cartogram type”, selecione “Contiguous”
  67. 67. Cartograma População Brasileira 1960
  68. 68. Cartograma População Brasileira 1970
  69. 69. Cartograma População Brasileira 1980
  70. 70. Cartograma População Brasileira 1991
  71. 71. Cartograma População Brasileira 2000
  72. 72. Cartograma População Brasileira 2010
  73. 73. Criando animações  Entre em https://3dthis.com/morph.htm  Escolha a imagem “brasil_1960.jpg” como imagem inicial, “brasil_2010.jpg” como imagem final  Aperte “Done”
  74. 74. Criando animações  Clique em um ponto da imagem inicial para criar um ponto de amarra  Na imagem final, arraste o ponto para que coincida com a mesma localização geográfica
  75. 75. Criando animações  Conforme adiciona outros pontos, pode- se ver a animação arrastando a barra “frame” ou clicando no botão play.  Quando a animação estiver satisfatória, clique em “Publish”
  76. 76.  Na tela de login, selecione “Join for free”, preencha os seus dados (usuário, senha e email) e clique em “Create Account”  Clique novamente em “Publish” e descreva a sua animação Criando animações
  77. 77.  Clique com o botão direito na palavra “link” e selecione para abrir o hyperlink em uma nova aba Clique no botão “Edit” Criando animações
  78. 78. Criando animações  Na barra “Aspect”, ajuste o zoom (Scale) da sua animação  Clique em “Save Changes”  Clique em “My Posts” e selecione novamente a animação
  79. 79.  Clique em “To Gif” Criando animações
  80. 80. Criando animações  Selecione os níveis desejados de qualidade, extensão e quadros por segundo  Clique em “Convert to GIF”
  81. 81. Criando animações  Clique com o botão direito na animação e escolha “Salvar imagem como…”
  82. 82. Criando animações
  83. 83. Opções de programas de animação  Gratuito  Sqilrlz Morph http://www.xiberpix.net/SqirlzMorph.html  Pago  Morpheus Photo Morpher http://www.morpheussoftware.net/
  84. 84. Representação Espacial de Eleições http://g1.globo.com/politica/eleicoes/2014/blog/eleicao-em-numeros/post/dilma-vence-em-15-estados-aecio-em-12-e-no-df.html
  85. 85. http://apuracao.g1.globo.com/politica/eleicoes/2014/2-turno/presidente/brasil.html Representação Espacial de Eleições
  86. 86. http://apuracao.g1.globo.com/politica/eleicoes/2014/2-turno/presidente/brasil.html Representação Espacial de Eleições
  87. 87. http://www.ouropreto.com.br/secao/artigo/o-brasil-ficou-dividido-sim-mas-nao-por-regioes-por-amanda-dassie Representação Espacial de Eleições “O Brasil ficou dividido sim, mas não por regiões” Amanda Dassié
  88. 88. http://noticias.r7.com/eleicoes-2014/apos-onda-separatista-mapa-de-pesquisador-viraliza-ao-indicar-que-pais-nao-esta-dividido-entre-pt-e-psdb-28102014 Representação Espacial de Eleições
  89. 89. http://infograficos.oglobo.globo.com/brasil/eleicoes-2014/o-peso-eleitoral-dos-estados.html Representação Espacial de Eleições
  90. 90. http://infograficos.oglobo.globo.com/brasil/eleicoes-2014/o-peso-eleitoral-dos-estados.html Representação Espacial de Eleições
  91. 91. http://infograficos.oglobo.globo.com/brasil/eleicoes-2014/o-peso-eleitoral-dos-estados.html Representação Espacial de Eleições
  92. 92. http://infograficos.oglobo.globo.com/brasil/eleicoes-2014/o-peso-eleitoral-dos-estados.html Representação Espacial de Eleições
  93. 93. Atividade Prática!
  94. 94. http://eleicoes.folha.uol.com.br/2014/2turno/mapainterativo/ Representação Espacial de Eleições
  95. 95. Software: http://scapetoad.choros.ch/ Artigo: Michael T. Gastner and M. E. J. Newman Diffusion- based method for producing density-equalizing maps PNAS, 2004 101 (20) 7499-7504, doi:10.1073/pnas.0400280101 http://www.pnas.org/content/101/20/7499.abstract Scape Toad
  96. 96. 1. Iremos fazer um cartograma contíguo com a população total por UF de 2010 ◦ Abra o Scape Toad Scape Toad
  97. 97.  Adicone o layer municipios_pa.shp, clicando em Add layer. Scape Toad
  98. 98.  Maximize a janela, Clique me Full extent e em seguida em Create Cartogram Scape Toad
  99. 99. ◦ Clique em Next. Scape Toad
  100. 100. ◦ Clique em Next. Scape Toad
  101. 101. Corrigindo Geometria e Topologia Corrigindo vazios Corrigindo sobreposições https://docs.qgis.org/2.2/en/docs/gentle_gis_introduction/topology.html Auto - Interseção
  102. 102. Corrigindo Geometria e Topologia  No ArcGis o Arctoolbox -> Data Management Tools -> Repair Geometry o Arctoolbox -> Cartography Tools -> Generalization -> Simplify polygons o Correção com regras de topologia o Converter de shapefile para “File Geodatabase” o Ferramenta Editor->Topology o Referência: https://youtu.be/74Xw31CDeHE  No QGIS o Vetor -> Geometrias -> Verificar Geometria o Vetor -> Geometrias -> Simplificar geometrias o Complemento: Verificador de Topologia o Caixa de Ferramentas -> GRASS -> Vector -> v.clean, v.clean.advanced e v.build.check o Importar para Mapset do GRASS e depois exportar para shapefile novamente o Referências: o http://andersonmedeiros.com/qgis-verificacao-topologia/ o http://docs.qgis.org/2.0/pt_PT/docs/user_manual/plugins/plugins_topology_checker.html o http://www.processamentodigital.com.br/2010/06/18/integracao-quantum-gis-grass-parte-i/ o http://www.processamentodigital.com.br/2010/06/20/integracao-quantum-gis-grass-parte-iii/ o http://www.slideshare.net/vitor_vasconcelos/manipulao-de-dados-no-spss-e-qgis
  103. 103.  Em Cartogram atribute: Escolha a variável Total  Em Attribute Type escolha Mass  Clique no botão Next Scape Toad
  104. 104. Scape Toad
  105. 105. Transformações simultâneas Divisões administrativas e Malha Viária TransformaçãoSimultânea http://scapetoad.choros.ch/help/v12/b-other-layers.php
  106. 106.  Clique em Next. Scape Toad
  107. 107.  Clique em Advanced options Scape Toad
  108. 108.  Não altere as opções  Clique em OK
  109. 109.  Clique em Compute Scape Toad
  110. 110. Scape Toad
  111. 111.  Relatório de criação do cartograma Scape Toad
  112. 112. Indicadores de Qualidade do Cartograma  Índicador básico: Aoriginal/Acartograma para cada polígono Indicador Ideal Aceitável Erro médio 100% Entre 97 e 103% Desvio Padrão 0% Até 50% Percentil de 50% (mediana – 2º quartil) 100% Entre 90 e 110% Percentil de 25% e 75% (1º e 3º quartil) Entre 90% e 110% (satisfatório) Entre 60% e 120% (além disso não é satisfatório) Como melhorar os indicadores?  Conferir erros de topologia  Grade mais detalhada  Mais iterações  Simplificação dos polígonos Fonte: http://scapetoad.choros.ch/help/v12/e-interpretation.php#error
  113. 113. Simplificação de Polígonos  Processamento mais rápido  Reconhecimento mais fácil dos elementos no cartograma  Melhor estimação de área pelo leitor  ArcGis: • Arctoolbox -> Cartography Tools -> Generalization -> Simplify polygons • QGIS • Vetor -> Geometrias -> Simplificar Geometrias Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill. http://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/cartography/simplify-polygon.htm
  114. 114. Indicadores de Qualidade do Cartograma Indicador Qualidade Normal Alta Qualidade Erro médio 97,06% 97,68% Desvio Padrão 16,66% 9,7% Percentil de 50% 98,15% 99,05% Percentil de 25% e 75% 90,49% e 105,53% 95,01% e 102,50% Tempo de Processamento 500 segundos 1879 segundos
  115. 115. Scape Toad  Exporte o Cartogram 1. Clique em cada um dos layers e depois clique em “Export to Shape”  Exporte a Legenda com o nome LEGENDA, a grade com o nome GRADE e o cartograma com o nome MUNI_DEFORMADO
  116. 116.  Inicie o Arcmap e abra os layers exportados ArcGis
  117. 117. 2. Agora iremos fazer um mapa com os vencedores da eleição para presidente por município no segundo turno no estado do Pará por município ◦ Utilizaremos a variável S_Dil que é resultado da diferença dos votos da Dilma menos os do Aécio. Quando o valor é positivo indica vitória da Dilma e quando é negativo vitória do Aécio ArcGis
  118. 118.  Desligue a camada GRADE  Dê um clique duplo na camada MUNI_DEFORMADO  Abrirá a caixa de diálogos Layer Properties, clique na aba Symbology, no canto esquerdo clique em Quantities e em seguida em Graduated Colors  Em Value escolha a variável S_Dil  Em Classification altere Casses para 2 ArcGis
  119. 119.  Modifique o intervalo das classes. Dê um clique duplo sobre o intervalo da primeira classe e mede seu limite superior para zero. Veja que automaticamente a outra classe foi redefinida. ArcGis
  120. 120.  Dê um clique duplo sobre a representação da primeira classe. A caixa de diálogos Symbol Selector se abrirá. Escolha a cor Azul Escura para esta classe.  Repita o procedimento para a classe abaixo só que escolha um Vermelho Vibrante  Modifique o Label da classe Azul para Aécio e da Classe vermelha para Dilma  Clicando sobre os valores do label, dê ok. ArcGis
  121. 121.  Vamos Formatar a legenda  Dê um clique na representação da camada LEGENDA. A caixa de diálogos Symbol Selector se abrirá. Escolha a representação Hollow, dê um ok ArcGis
  122. 122.  Dê um clique duplo sobre a camada LEGENDA e vá até a aba Labels  Habilite a opção Label features in this layer  Em Label Field escolha a variável Value  Mude o tamanho da fonte para 10  Clique em ok ArcGis
  123. 123. ArcGis  Vamos criar um mapa de referência com os limites originais dos municípios  No menu “Insert”, clique em “Data Frame”  No novo Data Frame, adicione o shapefile original “municipios_pa.shp”  Faça um mapa coroplético com as mesma classes e cores do cartograma
  124. 124. ArcGis Resultado
  125. 125. ArcGis  Vamos criar um mapa de referência com a grade de transformação  No menu “Insert”, clique em “Data Frame”  No novo Data Frame, adicione o shapefile “GRADE.shp”
  126. 126.  Entrando no Menu “View” -> “Layout View”, podemos organizar os mapas de referência para preparar um mapa final
  127. 127. Outras opções para Cartogramas Geoda Cartograma de Dorling (círculos)  QGIS Complemento “Cartogram”  ArcGIS  Cartogram Geoprocessing Tool http://www.arcgis.com/home/item.html?id=d348614c97264ae19b0311019a5f2276 http://www.arcgis.com/home/item.html?id=042b6b2944f64428b05672c0de29b8a0  Carto3F http://sunsp.net/portfolio.html Contíguo
  128. 128. Exercícios 1. Preparar apresentação oral das propostas de trabalho ◦ 21 de Outubro (Sexta-Feira) 2. Exercício sobre cartogramas ◦ Entrega dia 27 de outubro (Quinta-Feira)
  129. 129. Exercícios 1. Apresentação das propostas de trabalho • Mínimo de 20 minutos por grupo • Postar slides no Tidia até o início da próxima aula (21/10/16) • Estrutura Introdução Apresentação do problema de pesquisa Artigos ou livros que já trataram sobre o assunto (método e conclusões) Objetivos Conceitos teóricos Metodologia Caracterização da Área de Estudo Variáveis a serem estudadas Técnicas a serem utilizadas Produtos esperados Referências
  130. 130.  Cartogramas • Exercício individual • Selecione um tema à sua escolha e analise as variáveis com a técnica de cartogramas • Utilize o Mapviewer, Scape Toad, ArcGis e/ou outros programas • Faça um relatório textual de no mínimo 1 página, de acordo com o modelo de trabalho e atividades explicado na primeira aula • Entrega até 27 de outubro (Quinta-Feira) Exercícios
  131. 131. Modelo de Trabalho e Atividades Introdução ◦ Apresentação do problema de pesquisa ◦ Artigos ou livros que já trataram sobre o assunto (método e conclusões) ◦ Objetivos ◦ Conceitos teóricos Metodologia ◦ Área de estudo ◦ Variáveis estudadas ◦ Técnicas utilizadas ◦ Produtos gerados Resultados e discussão ◦ Mapas, gráficos e tabelas ◦ Interpretação textual Conclusões Referências

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