Отображение точечных данных для отображения времени / возраста

У меня есть слой из 3000 очков для штата, каждый из которых указывает на возраст определенного типа здания. Что такое рекомендуемое визуальное отображение, которое эффективно и одинаково подчеркивает возраст этих структур.

Я подумал об использовании тепловой карты, но это может привести к некоторой предвзятости, так как в небольшом районе вы можете иметь 3 новых здания и 1 старое или наоборот, убирая у правдивости. Однако мне бы хотелось наглядное пособие, которое при кратком рассмотрении или снимке может рассказать историю возраста этих сооружений.

Мне нравится ваша идея тепловой карты в масштабе штата. Вы можете изобразить мелкозернистые неровности с помощью встроенных карт (бумага) или масштабных зависимостей (веб-карта).

Если вы действительно чувствуете необходимость показывать скрытые значения, вы можете запустить сценарий, чтобы распределить точечные объекты так, чтобы они не накладывались друг на друга (встроенный инструмент ArcMap называется «Распределить маркеры») и символизировал бы возраст bldgs. на цветной рампе.

Если эти здания упакованы в городах, вы можете использовать круговые диаграммы, чтобы изобразить соотношение старых и новых зданий (или столько классов, сколько вы хотели бы использовать).

Имхо, тепловая карта должна представлять непрерывные явления. Возраст конкретного типа здания не может быть непрерывным вообще.

Мне нравится ответ Брайана (и я думаю, что встроенные карты могут быть действительно классными и информативными для выделения определенных участков или неровностей), но сначала я бы просто использовал пропорциональный символ для обозначения возраста здания (и сделал две карты, одну со старыми зданиями, получающими больший символ и один с более новыми зданиями, получающими больший символ). Эти две карты состоят в том, что если у вас есть области с избыточной выборкой, они, вероятно, будут иметь большее количество как новых, так и старых зданий.

Это не сработает, если здания слишком сгруппированы, поскольку пропорциональные символы будут перекрываться (как вы предложили в своем вопросе). Следовательно, вот где подход к оценке плотности ядра (который создает непрерывную тепловую карту) может быть очень полезным.

Я также сказал бы, что краткая статистика в вашем случае может быть полезной. Расчет глобальных показателей пространственной автокорреляции (например, Морана I, Гетиса Ордена, Гири С) будет информативным в отношении распределения. Вы также можете отобразить локальные меры пространственной ассоциации, чтобы визуализировать кластеры старых или молодых зданий.

Если цель вашей визуализации состоит в том, чтобы показать распределение возрастов зданий по всему штату без особой детализации по подобластям, то простым решением было бы объединить возраст зданий вместе (например, 1850 - 1900) и показывать отдельные карты состояний для каждого времени. период с точками. 4 карты работают хорошо, так как все они находятся рядом и быстро сканируются. Это очень удобно из-за своей простоты, и вы можете использовать маленькие точки для зданий, что означает, что вы можете показать разброс тысяч точек данных за раз - более сложные символы будут перекрываться.

Однако, если цель карты - дать пользователю возможность детализировать и увидеть распределение возраста в подразделе штата или если важны точные различия по возрасту, то это решение, вероятно, не способ сделать это.

Подобно тепловой карте, вы можете визуализировать возраст как z-значение и создать затененную карту рельефа, которая может немного помочь с уменьшением смещения - действительно «высокие» (старые) все равно будут выделяться. , но не уничтожил бы "более короткие" (более новые) здания.

В зависимости от того, что вы пытаетесь показать (пытаетесь ли вы выделить старые здания?), Вы можете экспериментировать с логарифмической или экспоненциальной шкалой.

На большой территории штата было бы очень трудно получить подробную информацию о возрасте здания, за исключением визуального среднего. Лишь после того, как вы посмотрели на уровне блоков, любое представление будет полезным.