غالبًا ما يصعب تمثيل الطبقات التي تحتوي على عدد كبير من المعالم بشكل جيد. فهذه الطبقات عالية الكثافة عادةً ما تحتوي على معالم قريبة من بعضها البعض أو متداخلة، مما يجعل من الصعب أو المستحيل التمييز بينها أو رؤية الأنماط المكانية. على الرغم من أن التكنولوجيا المتقدمة تسمح بعرض أعداد متزايدة من المعالم، فإن القدرة على رسم جميع المعالم لا تعني بالضرورة أنه يجب عليك ذلك. غالبًا ما يكون العكس صحيحًا: يمكن أن يؤدي وجود المزيد من المعالم إلى جعل خريطة أكثر إرباكًا. إن تمثيل البيانات عالية الكثافة بشكل فعال شيء وعرض جميع المعالم شيء آخر.
كثافة المعالم مرتبطة بمقياس الخريطة. على سبيل المثال، قد تكون مجموعة من النقاط كثيفة على نطاق صغير (مصغرة) لكنها تبدو مشتتة على نطاق واسع (مكبرة). عند تحديد أفضل طريقة لتمثيل البيانات الكثيفة، يجب أولاً فهم مستويات المقياس التي سيشاهدها المستخدمون عادةً. على سبيل المثال، عند عرض تصادمات المرور المتمركزة في تقاطع الطرق الأكثر ازدحامًا في المدينة، قد ترى عدة نقاط مجمعة حول التقاطع. إلا أنك عندما تقوم بالتصغير إلى مقياس أصغر، يتم دمج جميع النقاط بصريًا، مما يؤدي إلى إخفاء التجميع الذي تريد إظهاره. إن رؤية جميع الحوادث في الدولة كنقاط كثيرة على الخريطة يبين وقوع تصادمات، ولكنها لا تقدم أي نظرة حول كيفية حدوثها أو سببها أو مكان حدوثها.
يقدم Map Viewer مجموعة متنوعة من الطرق لاستخراج المعنى من توزيع المعالم في مجموعات البيانات عالية الكثافة على مقاييس متعددة. في بعض الأحيان، يكون التأثير المرئي، مثل الخريطة الحرارية أو نظام المجموعة هو المطلوب. في كثير من الحالات، تؤدي الأنماط المرئية التي يتم الكشف عنها بهذه الطرق إلى طرح أسئلة أفضل عن البيانات، والتي تتطلب بدورها تجميعها حسب المناطق للحصول على إجابات.
تصف الأقسام التالية عدة طرق لتمثيل البيانات عالية الكثافة في Map Viewer، إلى جانب أفضل الممارسات لتطبيقها.
نظام المجموعة
يمكن أن تكون الطبقات التي تحتوي على العديد من المعالم النقطية مضللة. فما يظهر على أنه مجرد بضع نقاط قد يكون بدلاً من عدة آلاف. فيكون من الصعب الحصول على عرض واقعي للبيانات عندما تكون العديد من النقاط قريبة من بعضها أو تتداخل مع بعضها البعض أو تتكدس فوق بعضها البعض على الخريطة.
يقدم نظام المجموعة حلاً سريعًا لهذه المشكلة. عند تطبيق نظام المجموعة على طبقة نقطية، يتم تجميع المعالم النقطية الموجودة ضمن مسافة معينة من بعضها البعض على الخريطة في رمز واحد. عادةً ما يتم تمثيل المجموعات برموز ذات حجم متناسب بناءً على عدد المعالم في كل مجموعة. تتضمن رموز المجموعة الأصغر نقاطًا أقل، في حين تتضمن رموز المجموعة الأكبر نقاطًا أكثر. يمكنك ضبط عدد المعالم النقطية المُجمَّعة في مجموعات بإعداد نصف قطر المجموعة.
يُطبَّق نظام المجموعة ديناميكيًا على مستويات متعددة، مما يعني أنه في أثناء التصغير، يتم تجميع المزيد من النقاط في مجموعات أقل، وفي أثناء التكبير، يتم إنشاء المزيد من مجموعات نظام المجموعة. قم بالتكبير والتصغير لترى كيف تتغير المجموعات في المثال باستخدام مقاييس مختلفة.
عند تطبيق نظام المجموعة على طبقة ما، يوصى باتباع أفضل الممارسات التالية:
- ابدأ بتطبيق إعدادات المجموعة الافتراضية على الطبقة. ثم جرب أيًا من إعدادات المجموعة، بما في ذلك تغيير نصف قطر المجموعة وحجم الرمز ونمط رموز المجموعة.
- إذا تم تصميم طبقتك حسب الفئة، فإن المجموعات تعرض الفئة السائدة في كل مجموعة. كبديل، يمكنك استخدام مجموعات المخططات الدائرية لإظهار نسب الفئات في كل مجموعة.
- قم بتكوين حقول المجموعة لإنشاء إحصائيات موجزة، مثل متوسط حقل رقمي، أو القيمة السائدة لحقل سلسلة. يمكنك بعد ذلك استخدام حقول الإحصائيات الموجزة التي تم إنشاؤها حديثًا لتصميم الطبقة أو تخصيص التسميات والنوافذ المنبثقة.
- قم بتكوين التسميات التي تعرض عدد المجموعة، أو إذا تم تصميم الطبقة باستخدام سمة، فاستخدم هذه السمة لتسمية المجموعة. على سبيل المثال، إذا كانت الطبقة تعرض قطع الأراضي حسب قيمتها لكل قدم مربع، فيمكنك تكوين تسمية المجموعة لعرض متوسط قيمة كل قدم مربع لكافة النقاط في كل مجموعة.
- لمزيد من التخصيص في تسميات المجموعة، استخدم تصنيف التسمية. على سبيل المثال، يمكنك تسمية كل مجموعة استنادًا إلى سمتين، مثل متوسط قوة الزلزال وعدد الزلازل، باستخدام نمط تسمية مختلف لكل سمة.
- احتفظ بالقائمة المنبثقة الافتراضية للمجموعة أو قم بتكوين نافذة منبثقة مخصصة لإظهار المعلومات التي تريد إبرازها حول كل مجموعة. ضع في اعتبارك استخدام تعبير ArcGIS Arcade لعرض نتائج العمليات الحسابية والمعلومات الأخرى حول البيانات. على سبيل المثال، إذا كانت طبقة الخريطة تعرض بيانات تصادمات حركة المرور، يمكنك إنشاء تعبير لعرض عدد الوفيات الممثلة في كل مجموعة وما إذا كان هذا الرقم قد زاد أو انخفض منذ فترة التقرير السابقة.
الخرائط الحرارية
كما هو الحال مع طرق نظام المجموعة والشفافية وbloom، يمكن استخدام الخرائط الحرارية لتمثيل عدد كبير من المعالم النقطية المتداخلة. تعرض الخرائط الحرارية المعالم النقطية كسطح نقطي، مع التركيز على المناطق ذات الكثافة النسبية العالية للنقاط على طول تدرج لوني متصل. بالإضافة إلى إظهار كثافة المعالم بناءً على موقعها، توفر الخرائط الحرارية أيضًا طريقة فعالة لترجيح كثافة النقاط بناءً على قيمة البيانات الرقمية في الطبقة.
عند تطبيق خريطة حرارية على طبقة ما، يوصى باتباع أفضل الممارسات التالية:
- تجنب الخرائط الحرارية إذا كان لديك القليل من المعالم النقطية بدلاً من خريطة النقاط الفعلية.
- عند تطبيق خريطة حرارية، اختر تدرج ألوان مناسبًا للبيانات واضبط شريط التمرير لتغيير كيفية تطبيق الألوان على سطح الكثافة. يمكنك أيضًا ضبط منطقة التأثير لجعل مجموعات الكثافة أكبر وأسهل أو أصغر وأكثر تميزًا.
- اعتمادًا على القصة أو الرسالة التي تريد نقلها، ضع في اعتبارك تحديد قيمة بيانات رقمية في الطبقة لتضمينها في حساب الكثافة للخريطة الحرارية. يمكن أن يكشف هذا عن نمط آخر مختلف عن الكثافة المحسوبة باستخدام الموقع فقط.
- الخرائط الحرارية مناسبة بصريًا فقط على مستويات مقياس قليلة. عند التصغير، تظهر الخريطة الحرارية أكثر سخونة؛ وعند التكبير، تظهر أكثر برودة. للتأكد من أن الخريطة الحرارية تظل مفيدة أثناء قيامك بالتكبير والتصغير، قم بتعيين النطاق المرئي على الطبقة لعرض الخريطة الحرارية فقط عند مستويات التكبير/التصغير التي تنقل رسالتك المقصودة بالشكل الصحيح.
الشفافية
عند تمثيل الطبقات التي تحتوي على العديد من المعالم المتداخلة، يمكنك تغيير شفافية المعالم الفردية لتمثيل كثافتها بشكل أفضل. إذا كانت الخريطة تحتوي على طبقات متعددة، يمكنك أيضًا تطبيق الشفافية على كل طبقة لتغيير رؤية الطبقات مقارنة ببعضها البعض. تكون الشفافية فعالة بشكل خاص عند تمثيل المضلعات والخطوط المتصلة التي تتكدس فوق بعضها البعض، لأن الطرق الأخرى، مثل نظام المجموعة والخرائط الحرارية، تكون متاحة فقط لطبقات المعالم النقطية.
على سبيل المثال، يمكنك استخدام الشفافية لإظهار المناطق التي تعرضت لتحذيرات من الفيضانات المفاجئة على مدار فترة 10 سنوات. يتيح لك تطبيق الشفافية على المضلعات المتداخلة استنادًا إلى عدد التحذيرات التي حدثت في المنطقة تمييز المناطق التي تعرضت لعدد كبير من التحذيرات (المناطق الأغمق والأكثر إعتاماً) مقارنة بالمناطق التي تعرضت لعدد أقل من تحذيرات الفيضانات المفاجئة (المناطق الأفتح والأكثر شفافية).
عند تطبيق الشفافية على المعالم في طبقة ما، يوصى باتباع أفضل الممارسات التالية:
- تعمل قيمة الشفافية بين 90 بالمائة و99 بالمائة بشكل أفضل لتمثيل معظم البيانات عالية الكثافة.
- يمكنك تمييز طبقة معينة في الخريطة بطبقات متعددة بجعلها غير شفافة بنسبة 100 بالمائة (بدون شفافية) وإضافة الشفافية إلى الطبقات الأخرى.
- إذا كانت الخريطة تحتوي على طبقات متعددة تمثل أنواعًا مختلفة من المعالم، ففكر في دمج الشفافية مع أوضاع المزج لإظهار كثافة الأنواع المختلفة للمعالم في الخريطة. على سبيل المثال، يمكنك تمثيل المناطق ذات الكثافة العالية من الفيضانات مقارنة بالمناطق ذات الكثافة العالية من الأعاصير عن طريق تصميم كل طبقة بلون مختلف ونفس مستوى الشفافية وتطبيق وضع المزج المتوسط على الطبقة العليا.
Bloom
Bloom هو تأثير يضيء المعالم في الطبقة، فيجعلها تظهر كما لو كانت متوهجة، مع امتداد حواف الضوء من حدود المناطق المضيئة. يكون تأثير bloom أكثر إضاءة وأكثر كثافة في المناطق التي تتداخل فيها العديد من المعالم مع بعضها البعض، مما يجعله طريقة فعالة لتمثيل البيانات الكثيفة.
يمكنك تخصيص قوة تأثير bloom، أو شدته، ونصف قطر الضبابية الذي يحد المعالم، والحد الذي يقرر مدى السطوع الذي يجب أن يكون عليه اللون حتى يتم تطبيق تأثير bloom. غالبًا ما يستخدم تأثير bloom لتمثيل الحرائق والانفجارات البركانية وغيرها من البيانات.
عند تطبيق تأثير bloom على المعالم في طبقة ما، يوصى باتباع أفضل الممارسات التالية:
- استخدم خريطة أساس داكنة.
- يمكن أن تختلف فعالية تأثير bloom وفقًا لمقياس الخريطة وكثافة البيانات والألوان المستخدمة في نمط الطبقة. قد لا تكون المعلمات التي تعمل جيدًا لطبقة معينة مناسبة للطبقات الأخرى. جرب معلمات القوة ونصف القطر والحد للوصول إلى التأثير الذي تريده.
- على مقياس عالمي به العديد من النقاط، استخدم حجم رمز صغيرًا ونصف قطر صغيرًا - حوالي 0.1 بكسل. لالتقاط المزيد من الألوان باستخدام تأثير bloom، جرب حدًا أدنى، على سبيل المثال، 15 بالمائة.
- يمكنك تطبيق تأثير bloom على الخطوط لإظهار كثافة الخطوط المتداخلة، مثل الطرق السريعة. تظهر الخطوط السميكة المتداخلة أكثر سطوعًا من الخطوط الرفيعة التي لا تتداخل.
ربط
على غرار نظام المجموعة، يوفر التكييس عرضًا مُلخصًا لمجموعات البيانات الكبيرة التي تحتوي على العديد من المعالم النقطية القريبة من بعضها البعض أو تتداخل أو تتكدس فوق بعضها البعض على الخريطة. يؤدي التكييس إلى تلخيص أو تجميع المعالم النقطية في مضلعات موجزة تسمى سلات ذات حجم أو مساحة متساوية. تمثل كل سلة جميع المعالم الموجودة داخل حدودها، بما في ذلك المعالم الفردية. يختلف هذا عن نظام المجموعة، الذي لا يتم فيه تضمين المعالم الفردية في مجموعة إذا كانت تقع خارج نصف قطر المجموعة. بالإضافة إلى ذلك، يحجب التكييس معظم الخريطة، بينما يسمح نظام المجموعة للمعالم الأخرى أو خريطة الأساس بالبقاء مرئية جزئيًا.
عند تطبيق التكييس على طبقة في Map Viewer، يوصى باتباع أفضل الممارسات التالية:
- ابدأ بتطبيق إعدادات السلة الافتراضية على الطبقة. ثم جرب أيًا من الإعدادات، بما في ذلك تغيير حجم السلة ونمطها.
- قم بتعيين حجم سلة مناسب لمدى عرض الخريطة.
- قم بتكوين حقول السلة لإنشاء إحصائيات موجزة مختلفة، مثل متوسط حقل رقمي أو القيمة السائدة لحقل سلسلة. يمكنك بعد ذلك استخدام حقول الإحصائيات الموجزة التي تم إنشاؤها حديثًا لتصميم الطبقة أو تخصيص التسميات والنوافذ المنبثقة.
- قم بتكوين التسميات التي تعرض العدد الإجمالي، أو إذا تم تصميم الطبقة باستخدام سمة، فاستخدم هذه السمة للتسمية. لمزيد من التخصيص في تسميات السلة، استخدم تصنيفات التسمية.
- احتفظ بالقائمة المنبثقة الافتراضية للسلة أو قم بتكوين نافذة منبثقة مخصصة لإظهار المعلومات التي تريد إبرازها حول كل سلة. ضع في اعتبارك استخدام تعبير ArcGIS Arcade لعرض نتائج العمليات الحسابية والمعلومات الأخرى حول البيانات.
نطاق المقياس المرئي
في بعض الأحيان لا يكون من المنطقي تمثيل مجموعات البيانات الكبيرة على مقياس معين. على سبيل المثال، عرض رقع التعداد على مقياس خريطة عالمي لا معنى له لأن الرقع تمثل عادة الأحياء والمجتمعات الصغيرة. قد يظهر العديد من المضلعات على هذا المقياس أصغر من البكسل، فيكون لذلك القليل من الأهمية لمستخدمي الخرائط.
يتيح لك تعيين نطاق مقياس مرئي تحديد مقياس يمكن عرض المعالم عليه بشكل هادف. كما أنه يساعد في تقليل تنزيل البيانات الأولية إلى المتصفح.
يتضمن إعداد نطاق مقياس مرئي تعيين حد أدنى وحد أقصى للمقياس بالنسبة للطبقة. يحدد الحد الأدنى للمقياس أقصى مسافة يمكنك تصغيرها لعرض الطبقة، ويحدد الحد الأقصى للمقياس أقصى مسافة يمكنك تكبيرها لعرض الطبقة. يمكنك أيضًا تعيين حد أدنى فقط وليس حدًا أقصى للمقياس. يُحدث تعيين الحد الأدنى للمقياس أكبر اختلاف في تقليل حجم تنزيل البيانات.
حد مقياس الرسم
عند التعامل مع بيانات مجمعة أو مثبتة، يكون من المنطقي أحيانًا عرض الطبقات بشكل فردي بدلاً من عرضها بشكل مجمع. على سبيل المثال، يوفر عرض محطات مشاركة الدراجات المجمعة أو المثبتة على مقياس رسم خريطة المدينة نظرة عامة مفيدة، ولكنك قد ترغب في عرض الموقع الدقيق لكل محطة عند عرض الخريطة على مقياس رسم الحي.
يتيح لك تعيين حد لمقياس الرسم تحديد مقياس الرسم الذي تُعرض عنده المعالم في مجموعات أو مثبتات. عند التصغير خارج حد مقياس الرسم، سيتم تجميع المعالم أو تثبيتها. عند التكبير أبعد من حد مقياس الرسم، ستُعرض المعالم بشكل فردي.