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Cartogramas - Cartografia Temática

O documento discute os cartogramas, que são mapas nos quais o tamanho de uma área representa um atributo geográfico, como população. Existem diferentes tipos de cartogramas, como contíguos, não-contíguos e semi-contíguos. Os cartogramas podem distorcer a forma, tamanho e localização das áreas para representar melhor os dados. Embora sejam úteis para comunicar informações, os cartogramas também apresentam desafios de interpretação que podem ser superados com legendas, nomes e limites claros.

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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
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
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)
Tipos de Cartogramas http://www-personal.umich.edu/~mejn/cartograms/  Contíguo  Não-Contíguo  Semi-Contíguo  Mapas de Dados Universais (Universal Data Maps - UDM)
Formas de Cartogramas Contíguos Não Contíguos Projeção de Áreas Equivalentes Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill.
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)
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)
Comparação entre os cartogramas NUSRAT S., ALAM M. J., KOBOUROV S.: Evaluating cartogram effectiveness. CoRR abs/1504.02218 (2015).
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
UDM para mapeamento legislativo TOW, A., BELIVER, G., AMOR, L. SZYSZLICAN. 2013. Década Votada. Em: http://decadavotada.andytow.com/ Senadores Deputados
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
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.
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
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.
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.
Cartograma ou outra técnica? Cartogramas Original Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill
Transformação da Grade http://scapetoad.choros.ch/
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
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.
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/
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?
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
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
DUTENKEFER, E. 2010. Anamorfose como mapas: história, aplicativos e aplicações. 3° Simpósio Iberoamericano de História da Cartografia. São Paulo.
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:
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
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
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
Animações temporais cíclicas Hennig, Benjamin D (2013). Rediscovering the World: Map Transformations of Human and Physical Space. Heidelberg / New York / Dordrecht / London (Springer)
Cartogramas Aquáticos Hennig, Benjamin D (2013). Rediscovering the World: Map Transformations of Human and Physical Space. Heidelberg / New York / Dordrecht / London (Springer)
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.
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.
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
Cartogramas de Ponto Central Deformação baseada em linhas isócronas Mapa de Isócronas Original Cartograma de Ponto Central
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.
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.
Esquema do Metrô de Londres High Barnet Station Esquema do Metrô de Londres
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
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
Cartograma Linear Metrô de Londres Karlin, O. Time Travel. http://oskarlin.com/2005/11/29/time-travel High Barnet Station
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
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.
Encolhimento do Mundo Leite, I. 2014. Mobilidade e Comunicação. Em: http://pt.slideshare.net/seculoXXI/mobilidade-1-31834787
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.
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.
Aplicações para outros contextos
Atividade Prática Cartogramas no Mapviewer
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...”
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”
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.
MapViewer  Na aba “Map”, é possível escolher o método de classificação e as cores da legenda na opção “Classes” -> “Edit...”
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”
MapViewer  No item “Label set”, selecione “Frequencia” e clique em “Remove”
MapViewer
 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
Na aba “Map”, item “Fill”, subitem “Pattern”, selecione “Solid”  No subitem “Foreground Color”, selecione a cor de sua preferência Cartograma de Dorling
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”
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
Cartograma População Brasileira 1872 Obs: Acre, Amapá, Distrito Federal, Mato Grosso do Sul, Rondônia, Roraima e Tocantins não existiam em 1872
Cartograma População Brasileira 1900 Obs: Acre, Amapá, Distrito Federal, Mato Grosso do Sul, Rondônia, Roraima e Tocantins não existiam em 1900
Cartograma População Brasileira 1940 Obs: Amapá, Distrito Federal, Rondônia e Roraima não existiam em 1940
Cartograma População Brasileira 1970
Cartograma População Brasileira 2000
Cartograma População Brasileira 2010
Cartograma Não-Contíguo  Clique em “Layer 1”  Na janela “Property Manager’, aba “Map”, item “General”, subitem “Cartogram type”, selecione “Non-contiguous”
Cartograma Contíguo  Clique em “Layer 1”  Na janela “Property Manager’, aba “Map”, item “General”, subitem “Cartogram type”, selecione “Contiguous”
Cartograma População Brasileira 1960
Cartograma População Brasileira 1970
Cartograma População Brasileira 1980
Cartograma População Brasileira 1991
Cartograma População Brasileira 2000
Cartograma População Brasileira 2010
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”
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
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”
 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
 Clique com o botão direito na palavra “link” e selecione para abrir o hyperlink em uma nova aba Clique no botão “Edit” Criando animações
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
 Clique em “To Gif” Criando animações
Criando animações  Selecione os níveis desejados de qualidade, extensão e quadros por segundo  Clique em “Convert to GIF”
Criando animações  Clique com o botão direito na animação e escolha “Salvar imagem como…”
Criando animações
Opções de programas de animação  Gratuito  Sqilrlz Morph http://www.xiberpix.net/SqirlzMorph.html  Pago  Morpheus Photo Morpher http://www.morpheussoftware.net/
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
http://apuracao.g1.globo.com/politica/eleicoes/2014/2-turno/presidente/brasil.html Representação Espacial de Eleições
http://apuracao.g1.globo.com/politica/eleicoes/2014/2-turno/presidente/brasil.html Representação Espacial de Eleições
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
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
http://infograficos.oglobo.globo.com/brasil/eleicoes-2014/o-peso-eleitoral-dos-estados.html Representação Espacial de Eleições
http://infograficos.oglobo.globo.com/brasil/eleicoes-2014/o-peso-eleitoral-dos-estados.html Representação Espacial de Eleições
http://infograficos.oglobo.globo.com/brasil/eleicoes-2014/o-peso-eleitoral-dos-estados.html Representação Espacial de Eleições
http://infograficos.oglobo.globo.com/brasil/eleicoes-2014/o-peso-eleitoral-dos-estados.html Representação Espacial de Eleições
Atividade Prática!
http://eleicoes.folha.uol.com.br/2014/2turno/mapainterativo/ Representação Espacial de Eleições
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
1. Iremos fazer um cartograma contíguo com a população total por UF de 2010 ◦ Abra o Scape Toad Scape Toad
 Adicone o layer municipios_pa.shp, clicando em Add layer. Scape Toad
 Maximize a janela, Clique me Full extent e em seguida em Create Cartogram Scape Toad
◦ Clique em Next. Scape Toad
◦ Clique em Next. Scape Toad
Corrigindo Geometria e Topologia Corrigindo vazios Corrigindo sobreposições https://docs.qgis.org/2.2/en/docs/gentle_gis_introduction/topology.html Auto - Interseção
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
 Em Cartogram atribute: Escolha a variável Total  Em Attribute Type escolha Mass  Clique no botão Next Scape Toad
Scape Toad
Transformações simultâneas Divisões administrativas e Malha Viária TransformaçãoSimultânea http://scapetoad.choros.ch/help/v12/b-other-layers.php
 Clique em Next. Scape Toad
 Clique em Advanced options Scape Toad
 Não altere as opções  Clique em OK
 Clique em Compute Scape Toad
Scape Toad
 Relatório de criação do cartograma Scape Toad
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
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
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
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
 Inicie o Arcmap e abra os layers exportados ArcGis
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
 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
 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
 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
 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
 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
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
ArcGis Resultado
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”
 Entrando no Menu “View” -> “Layout View”, podemos organizar os mapas de referência para preparar um mapa final
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
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)
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
 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
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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Cartogramas - Cartografia Temática

  • 1.
    Cartogramas INFORMÁTICA APLICADA AO PLANEJAMENTOTERRITORIAL Vitor Vieira Vasconcelos vitor.vasconcelos@ufabc.edu.br CS3406 - Informática Aplicada ao Planejamento Territorial outubro de 2016 Aula 4
  • 2.
    O que éum 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.
    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.
    Tipos de Cartogramas http://www-personal.umich.edu/~mejn/cartograms/ Contíguo  Não-Contíguo  Semi-Contíguo  Mapas de Dados Universais (Universal Data Maps - UDM)
  • 5.
    Formas de Cartogramas ContíguosNão Contíguos Projeção de Áreas Equivalentes Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill.
  • 6.
    Formas de Cartogramas Semicontíguos BORTINSI., 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.
    Círculo ou quadrado? CírculoQuadrado 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.
    Comparação entre oscartogramas NUSRAT S., ALAM M. J., KOBOUROV S.: Evaluating cartogram effectiveness. CoRR abs/1504.02218 (2015).
  • 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.
    UDM para mapeamentolegislativo TOW, A., BELIVER, G., AMOR, L. SZYSZLICAN. 2013. Década Votada. Em: http://decadavotada.andytow.com/ Senadores Deputados
  • 11.
    Vantagens e Desvantagens Contíguoe 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.
    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.
    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.
    Limitações Sugestão Dificuldade dereconhecer 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.
    Limitações Sugestão Elementos comvalor 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.
    Cartograma ou outratécnica? Cartogramas Original Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill
  • 17.
  • 18.
    Técnicas para Visualizaçãode 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.
    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.
    Legendas para Cartogramas Legendaem 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.
    Cartogramas e suaslegendas 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.
    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.
    Cartograma como Projeção Variáveissociaisfariam 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.
    DUTENKEFER, E. 2010.Anamorfose como mapas: história, aplicativos e aplicações. 3° Simpósio Iberoamericano de História da Cartografia. São Paulo.
  • 25.
    Cartogramas com diferentesobjetivos 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.
    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.
    Animações com cartogramas Animaçãointerativa 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.
    Animação feita emcódigo 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.
    Animações temporais cíclicas Hennig,Benjamin D (2013). Rediscovering the World: Map Transformations of Human and Physical Space. Heidelberg / New York / Dordrecht / London (Springer)
  • 30.
    Cartogramas Aquáticos Hennig, BenjaminD (2013). Rediscovering the World: Map Transformations of Human and Physical Space. Heidelberg / New York / Dordrecht / London (Springer)
  • 31.
    Conjugando Cartogramas e Densidadede 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.
    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.
    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.
    Cartogramas de PontoCentral Deformação baseada em linhas isócronas Mapa de Isócronas Original Cartograma de Ponto Central
  • 35.
    Cartogramas de PontoCentral 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.
    Cartogramas de PontoCentral 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.
    Esquema do Metrô de Londres HighBarnet Station Esquema do Metrô de Londres
  • 38.
    Mapa linear doMetrô 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.
    Cartograma de PontoCentral 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.
    Cartograma Linear Metrô deLondres Karlin, O. Time Travel. http://oskarlin.com/2005/11/29/time-travel High Barnet Station
  • 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.
    Encolhimento do Mundo • Convergênciaespaço-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.
    Encolhimento do Mundo Leite,I. 2014. Mobilidade e Comunicação. Em: http://pt.slideshare.net/seculoXXI/mobilidade-1-31834787
  • 44.
    Encolhimento do Mundo Cartogramado 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.
    Compressão espaço tempo nomunicípio 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.
  • 47.
  • 48.
    MapViewer  Importe oarquivo UF_Brasil_EVO.shp (File -> Import)  Selecione o campo cod_uf na opção “Create PID” e marque a opção “Import atributes list...”
  • 49.
    MapViewer Na barra deferramentas “Home”, clique em “View”  Selecione a aba “Sheet 1” para visualizar os atributos do shapefile.  Retorne para a aba “Plot1”
  • 50.
    MapViewer  Clique emHatch 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.
    MapViewer  Na aba“Map”, é possível escolher o método de classificação e as cores da legenda na opção “Classes” -> “Edit...”
  • 52.
    MapViewer Na aba “DataLabels”, 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.
    MapViewer  No item“Label set”, selecione “Frequencia” e clique em “Remove”
  • 54.
  • 55.
     Na barrade 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.
    Na aba “Map”,item “Fill”, subitem “Pattern”, selecione “Solid”  No subitem “Foreground Color”, selecione a cor de sua preferência Cartograma de Dorling
  • 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.
    Cartograma de Dorling Insiraa 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.
    Cartograma População Brasileira 1872 Obs: Acre, Amapá, DistritoFederal, Mato Grosso do Sul, Rondônia, Roraima e Tocantins não existiam em 1872
  • 60.
    Cartograma População Brasileira 1900 Obs: Acre, Amapá, DistritoFederal, Mato Grosso do Sul, Rondônia, Roraima e Tocantins não existiam em 1900
  • 61.
  • 62.
  • 63.
  • 64.
  • 65.
    Cartograma Não-Contíguo  Cliqueem “Layer 1”  Na janela “Property Manager’, aba “Map”, item “General”, subitem “Cartogram type”, selecione “Non-contiguous”
  • 66.
    Cartograma Contíguo  Cliqueem “Layer 1”  Na janela “Property Manager’, aba “Map”, item “General”, subitem “Cartogram type”, selecione “Contiguous”
  • 67.
  • 68.
  • 69.
  • 70.
  • 71.
  • 72.
  • 73.
    Criando animações  Entreem https://3dthis.com/morph.htm  Escolha a imagem “brasil_1960.jpg” como imagem inicial, “brasil_2010.jpg” como imagem final  Aperte “Done”
  • 74.
    Criando animações  Cliqueem 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.
    Criando animações  Conformeadiciona 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.
     Na telade 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.
     Clique como botão direito na palavra “link” e selecione para abrir o hyperlink em uma nova aba Clique no botão “Edit” Criando animações
  • 78.
    Criando animações  Nabarra “Aspect”, ajuste o zoom (Scale) da sua animação  Clique em “Save Changes”  Clique em “My Posts” e selecione novamente a animação
  • 79.
     Clique em“To Gif” Criando animações
  • 80.
    Criando animações  Selecioneos níveis desejados de qualidade, extensão e quadros por segundo  Clique em “Convert to GIF”
  • 81.
    Criando animações  Cliquecom o botão direito na animação e escolha “Salvar imagem como…”
  • 82.
  • 83.
    Opções de programasde animação  Gratuito  Sqilrlz Morph http://www.xiberpix.net/SqirlzMorph.html  Pago  Morpheus Photo Morpher http://www.morpheussoftware.net/
  • 84.
    Representação Espacial deEleições 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.
  • 86.
  • 87.
  • 88.
  • 89.
  • 90.
  • 91.
  • 92.
  • 93.
  • 94.
  • 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.
    1. Iremos fazerum cartograma contíguo com a população total por UF de 2010 ◦ Abra o Scape Toad Scape Toad
  • 97.
     Adicone olayer municipios_pa.shp, clicando em Add layer. Scape Toad
  • 98.
     Maximize ajanela, Clique me Full extent e em seguida em Create Cartogram Scape Toad
  • 99.
    ◦ Clique emNext. Scape Toad
  • 100.
    ◦ Clique emNext. Scape Toad
  • 101.
    Corrigindo Geometria eTopologia Corrigindo vazios Corrigindo sobreposições https://docs.qgis.org/2.2/en/docs/gentle_gis_introduction/topology.html Auto - Interseção
  • 102.
    Corrigindo Geometria eTopologia  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.
     Em Cartogramatribute: Escolha a variável Total  Em Attribute Type escolha Mass  Clique no botão Next Scape Toad
  • 104.
  • 105.
    Transformações simultâneas Divisões administrativase Malha Viária TransformaçãoSimultânea http://scapetoad.choros.ch/help/v12/b-other-layers.php
  • 106.
     Clique emNext. Scape Toad
  • 107.
     Clique emAdvanced options Scape Toad
  • 108.
     Não altereas opções  Clique em OK
  • 109.
     Clique emCompute Scape Toad
  • 110.
  • 111.
     Relatório decriação do cartograma Scape Toad
  • 112.
    Indicadores de Qualidadedo 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.
    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.
    Indicadores de Qualidadedo 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.
    Scape Toad  Exporteo 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.
     Inicie oArcmap e abra os layers exportados ArcGis
  • 117.
    2. Agora iremosfazer 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.
     Desligue acamada 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.
     Modifique ointervalo 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.
     Dê umclique 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.
     Vamos Formatara 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.
     Dê umclique 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.
    ArcGis  Vamos criarum 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.
  • 125.
    ArcGis  Vamos criarum 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.
     Entrando noMenu “View” -> “Layout View”, podemos organizar os mapas de referência para preparar um mapa final
  • 127.
    Outras opções paraCartogramas 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.
    Exercícios 1. Preparar apresentaçãooral das propostas de trabalho ◦ 21 de Outubro (Sexta-Feira) 2. Exercício sobre cartogramas ◦ Entrega dia 27 de outubro (Quinta-Feira)
  • 129.
    Exercícios 1. Apresentação daspropostas 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.
     Cartogramas • Exercícioindividual • 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.
    Modelo de Trabalhoe 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