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Símbolo de línea en zigzag en QGIS

Símbolo de línea en zigzag en QGIS


Estoy buscando un símbolo de línea en zigzag en QGIS. ¿Hay quizás una manera fácil de hacer esto que me falta? Intenté crear una línea de marcador usando un marcador de triángulo simple (^) y ajustando el tamaño del marcador y el intervalo de colocación del marcador hasta que los traingles se tocaron entre sí y parecieron hacer una bonita línea en zigzag. Esto funciona para líneas rectas, pero alrededor de las curvas hay espacios entre los triángulos porque los triángulos en realidad no están conectados. ¿Existe quizás una manera de unir los marcadores? ¿O otra forma de hacer esto? ¡Estaría muy agradecido por cualquier sugerencia! (usando QGIS 2.4.0)


Parece que no hay forma de simbolizar la línea como un zigzag: desafortunadamente, tendrá que alterar los datos subyacentes.

Puede obtener una línea en zigzag razonablemente buena dividiendo primero la línea original en muchos segmentos de línea equidistantes y luego compensando cada dos puntos en una cantidad fija.

Aquí hay un script de Python que hace esto, tomando la respuesta de NathanW a ¿Cómo puedo crear puntos aleatorios a lo largo de una polilínea en QGIS? como punto de partida. Guarde el fragmento de código en un archivo llamadozigzag.pyen tus~ / .qgis / pythondirectorio (o{Directorio de usuarios} . Qgis python en Windows) y luego impórtelo en la consola Python de QGIS escribiendoimportar zigzag. Luego puede seleccionar una o más líneas que desee zigzagificar y escribirzigzag.createZigzag (, )en la consola Python de QGIS, dondeyson la "longitud" y el "ancho" de los segmentos en zigzag, en unidades de mapa.

He aquí un ejemplo:

Como puede ver, los zigzags no son muy agradables cerca de las esquinas de la línea original, pero al menos la línea en zigzag no tiene cortes.

Si usa la sugerencia de James Conkling de suavizar la línea primero usando el algoritmo de Chaiken, el resultado se vuelve mucho mejor:


Aquí está el guión:

from qgis.utils import iface from qgis.core import * import numpy as np from cmath import rect, phase # Función para calcular la media de dos ángulos. # Basado en http://rosettacode.org/wiki/Averages/Mean_angle#Python def meanAngle (a1, a2): return phase ((rect (1, a1) + rect (1, a2)) / 2.0) def createZigzag ( longitud de onda, amplitud): # Cree una nueva capa de memoria para almacenar la línea en zigzag. vl = QgsVectorLayer ("LineString", "Zigzag", "memory") pr = vl.dataProvider () # Para cada objeto seleccionado en la capa actual layer = iface.mapCanvas (). currentLayer () para la característica en layer.selectedFeatures ( ): geom = feature.geometry () # Número de segmentos en zigzag longitud = geom.length () segmentos = np.round (longitud / longitud de onda) # Encuentra puntos igualmente espaciados que se aproximen a los puntos de la línea = [geom.interpolate (distancia). asPoint () para la distancia en np.linspace (0, longitud, segmentos)] # Calcular los acimuts de los segmentos de línea aproximados azimuts = np.radianes ([puntos [i] .azimut (puntos [i + 1]) para i en range (len (puntos) - 1)]) # Promedio de azimuts consecutivos y rotación de 90 grados en sentido antihorario zigzagazimuths = [azimuths [0] - np.pi / 2] zigzagazimuths.extend ([meanAngle (azimuths [i], azimuths [i - 1]) - np.pi / 2 for i in range (len (puntos) - 1)]) zigzagazimuths.append (azimuths [-1] - np.pi / 2) # Desplazar los puntos a lo largo de los zigzagazimuths zigzagpoints = [] para i en el rango (len (puntos)): # t alternativo El signo dst = amplitud * (1-2 * np.mod (i, 2)) zigzagpoints.append (QgsPoint (points [i] [0] + np.sin (zigzagazimuths [i]) * dst, points [i] [1] + np.cos (zigzagazimuths [i]) * dst)) # Crear una nueva característica de la lista de puntos en zigzag fet = QgsFeature () fet.setGeometry (QgsGeometry.fromPolyline (zigzagpoints)) pr.addFeatures ([fet] ) vl.updateExtents () QgsMapLayerRegistry.instance (). addMapLayer (vl)

He intentado hacer esto antes y no he tenido mucha suerte.

qGIS coloca símbolos repetidos en una línea en función de un punto de referencia (de forma predeterminada, el centro, aunque puede establecerlo en la parte superior / media / inferior x izquierda / centro / derecha) y gira ese símbolo según la pendiente de la línea en ese punto. En línea recta, donde la pendiente no cambia de la ubicación de un símbolo al siguiente, cada símbolo se alineará perfectamente con el anterior. Sin embargo, en una curva, ningún punto de un símbolo coincidirá perfectamente con el punto correspondiente del siguiente símbolo.

Entonces, si la línea roja es la línea en sí, la repetición de un símbolo a lo largo de esa línea da como resultado espacios entre los símbolos a lo largo del exterior de una curva y superposiciones en el interior de una curva.

Para eliminar por completo los huecos y superposiciones, cada cuadrado de símbolo debería ser remodelado como un rombo de tamaño variable, similar a cómo se biselan las piedras de un arco para que coincidan con la curva. Hasta donde yo sé, no es posible simular algo así. Sin embargo, puede disminuir la distorsión densificando y suavizando la geometría de su línea para que el cambio de ángulo sea menos extremo. El complemento generalizador puede ayudar con eso (intente usarlo con el algoritmo de Chaiken).

Además, sería útil dividir su símbolo en segmentos más pequeños y colocar cada uno en sucesión, de modo que nuevamente disminuya el ángulo entre cada marcador posterior. Por ejemplo, rompe tuVsímbolo en uny un/, cargue tanto en la línea del marcador como para cada uno, establezca un desplazamiento x igual a la mitad de su ancho, positivo para uno y negativo para el otro.

Por último, un trazo de símbolo ligeramente más grueso con extremos redondeados ayudaría a enmascarar la ligera distorsión.

Esto todavía es un truco; me encantaría saber si alguien más tiene un enfoque más confiable.

Editar:

Otro pensamiento: la desalineación de un símbolo a otro causada por la rotación del símbolo a lo largo de la curva es mayor en la parte superior / inferior del símbolo, pero menos pronunciada en el medio. Entonces, un patrón que comienza y termina en el centro del símbolo tendrá espacios más pequeños que un patrón que comienza / termina en la parte superior / inferior. P.ej.

... sigue siendo un truco, todavía no infalible


No creo que esta sea una característica de QGIS. Sin embargo, trataría de hacerlo de esta manera:

  1. haga dos copias de la capa utilizando el complemento de la herramienta Affine. Una de las capas con una escala un poco más grande y otra con una escala un poco más pequeña.

  2. Densifica la geometría de las capas. Eso significa agregar más nodos.

  3. Vaya a la tabla de atributos y nombre cada nodo de entidad en consecuencia 1,2,3, ... en una capa y 1b, 2b, 3b, ... en la segunda capa.

  4. fusiona ambas capas y ordena la capa de atributo -> esto debería darte una línea en zigzag.

Quizás esto funcione.


Si alguien está interesado, puede encontrar una solución muy dinámica aquí: dibujar líneas onduladas en qgis


Cambios en la diversidad taxonómica y funcional de plantas en una cronosecuencia de Eucalyptus grandis plantaciones

Las plantaciones de árboles se han convertido en uno de los usos de la tierra de más rápido crecimiento y su impacto en la biodiversidad se evaluó principalmente a nivel taxonómico. El objetivo de este estudio fue analizar los cambios ambientales posteriores a la Eucalipto plantación en un área originalmente cubierta por pastizales naturales, teniendo en cuenta la diversidad alfa y beta (taxonómica y funcional) de las comunidades vegetales. Seleccionamos nueve edades de plantación, a lo largo de una cronosecuencia de 12 años, con tres réplicas por edad y tres pastizales protegidos como situación original. En cada réplica, establecimos tres parcelas para medir la cobertura de especies de plantas, la diversidad y las variables ambientales. Los resultados mostraron que la riqueza de especies y todos los índices de diversidad disminuyeron significativamente con el aumento de la edad de la plantación. La cobertura del dosel, el pH del suelo y la hojarasca fueron los factores ambientales que impulsaron la disminución de la diversidad taxonómica y funcional de las plantas a través de la cronosecuencia del bosque. Según los resultados del análisis de caminos, la cobertura del dosel tuvo un efecto indirecto sobre la diversidad funcional de las plantas, mediado por la profundidad de la hojarasca, el pH del suelo y la riqueza de especies de plantas. Las especies de plantas de alto potencial de dispersión, anuales, barocorosas y zoocorosas fueron los rasgos funcionales más afectados por las plantaciones de eucalipto. Recomendamos dos prácticas de manejo: reducir las densidades del bosque para permitir una mayor entrada de luz al sotobosque y, debido a que la hojarasca se asoció negativamente con todas las facetas de la diversidad, recomendamos reducir su acumulación o generar heterogeneidad en su distribución para mejorar la biodiversidad.


El código de muestra usa imágenes SVG, están codificadas en CSS. Actualizar: No, no es así, lo siento. Pero sigo pensando que es la mejor solución.

Utiliza dos patrones en zigzag: uno horizontal y otro vertical. Luego, solo cubre todo menos los bordes con un elemento opaco.

Cuando cambia la alineación del fondo, el patrón ya no funcionará y obtendrá estos diamantes. Podrías pensar en un patrón diferente. o simplemente cubra la parte izquierda.

Mueva: después al margen izquierdo y ajuste su ancho para mostrar solo una barra

Solución alternativa (se me ocurrió una mejor usando su marcado actual):

El zigzag no es un borde, en realidad es el fondo de .v-zigzag. Tampoco es una línea, es plana en el lado izquierdo y en zigzag en el derecho.

Luego usamos otro fondo en la parte superior, como el primero pero blanco, y lo colocamos 3px a la derecha, cubriendo la mayor parte del primer fondo con el zigzag blanco. De esta manera, la línea en zigzag resultante es en realidad la única parte "visible" (no cubierta de blanco) del fondo.

En lugar de divs anidados, usamos el selector: before. El contenido de la propiedad (incluso si es una cadena vacía) establecido en: before o: after de un elemento, crea un "algo" que se comporta como cualquier otro elemento, un elemento que no está realmente en el DOM pero se comporta como tal. Y este pseudoelemento es el que tiene el zigzag blanco y flota sobre el fondo gris.


La comunicación adecuada de distribuciones espaciales, tendencias y patrones en los datos es un componente importante del trabajo de los cartógrafos. Los datos geoespaciales son a menudo grandes y complejos, y debido a las limitaciones inherentes de tamaño, escalabilidad y sensibilidad, los cartógrafos a menudo deben trabajar con datos abstraídos, agregados o simplificados de su forma original. Trabajar con datos de esta manera sirve para aclarar los mensajes cartográficos, acelerar las decisiones de diseño y ayudar en el desarrollo de narrativas, pero también introduce un grado de abstracción y subjetividad en el mapa que puede hacer que sea fácil inferir mensajes falsos de los datos y, en última instancia, puede engañar a los lectores de mapas. Esta entrada presenta los temas centrales del mapeo estadístico en torno a la cartografía. Primero, definimos la enumeración y la agregación de datos a unidades de enumeración. A continuación, presentamos la importancia de la normalización de datos (o estandarización) para comunicarse cartográficamente de manera más veraz y, por último, discutimos métodos comunes de clasificación de datos y cómo los cartógrafos agrupan los datos en grupos que simplifican la comunicación.

Foster, M. (2019). Mapeo estadístico (enumeración, normalización, clasificación). El cuerpo de conocimientos sobre ciencia y tecnología de la información geográfica (Edición del segundo trimestre de 2019), John P. Wilson (Ed.). DOI: 10.22224 / gistbok / 2019.2.2.

Esta entrada fue publicada el 12 de abril de 2019.

Este tema también está disponible en las siguientes ediciones: DiBiase, D., DeMers, M., Johnson, A., Kemp, K., Luck, A. T., Plewe, B. y Wentz, E. (2006). Abstracción de datos: clasificación, selección y generalización. El cuerpo de conocimientos sobre ciencia y tecnología de la información geográfica. Washington, DC: Asociación de Geógrafos Estadounidenses. (2do trimestre de 2016, primer digital)

Enumeración: Una lista cuantitativa completa y ordenada de todos los elementos de datos espaciales en una colección de datos. Las observaciones de datos enumerados son independientes y pueden cuantificarse y recopilarse en grupos más grandes.

Unidad de enumeración: Unidad de área por la cual se agregan y cuantifican los datos enumerados.

Problema de unidad de área modificable: Las diferencias entre varios tipos de unidades de enumeración cambian la forma en que se agregan los datos y pueden resultar en diferencias dramáticas en la visualización.

Falacia ecológica: Surge cuando los lectores infieren características en puntos de datos individuales en función de la categoría agregada en la que apuntan los datos, lo que representa una falacia lógica en la que se utilizan datos de menor resolución para inferir propiedades de datos de mayor resolución.

Normalización: El proceso de tomar datos enumerados y tratar de eliminar sesgos y mensajes engañosos que se basan en diferencias entre las unidades de enumeración.

Clasificación: Un proceso intelectual que agrupa fenómenos similares para ganar relativa simplicidad en la comunicación y la interpretación del usuario. También conocido como binning.

Esquema de clasificación: Un proceso científico y sistemático que se utiliza para dividir los datos en grupos o clases agregados. El proceso puede ser algorítmico, aritmético, geométrico o visual.

La comunicación de mensajes veraces y precisos extraídos de conjuntos de datos geográficos grandes y complejos es un componente importante del trabajo de un cartógrafo, y hacerlo correctamente implica una gran cantidad de decisiones de diseño y desafíos de visualización. Los datos geoespaciales pueden ser grandes y complejos y, debido a las limitaciones inherentes de tamaño, escalabilidad y sensibilidad, a menudo se requiere que los cartógrafos trabajen con datos modificados, agregados, simplificados o muestreados de su forma original. Trabajar con datos de esta manera sirve para aclarar mensajes, acelerar las decisiones de diseño y ayudar en el desarrollo de narrativas, pero también introduce abstracción y subjetividad en el mapa que puede hacer que sea fácil inferir mensajes falsos de los datos y, en última instancia, puede inducir a error a los lectores del mapa.

Figura 1. Mapa de coropletas - Elección presidencial de EE. UU. 2016. Fuente: New York Times, 2016.

La figura anterior, un conocido mapa de coropletas bivariadas que presenta los resultados de las elecciones presidenciales de los Estados Unidos de 2016, ilustra algunos de los errores encontrados en el mapeo estadístico en cartografía. De un vistazo, la abrumadora cantidad de rojo oscuro podría indicar que el candidato del partido republicano (simbolizado con rojo) recibió muchos más votos que el candidato del partido demócrata (simbolizado con azul). Sin embargo, según las estimaciones de población del censo de los EE. UU. El año de la elección, la suma de la población en los condados de color azul es más de 31,000,000 más que la suma de los condados de color rojo. Al hacer el mapa, los cartógrafos optaron por no normalizar los colores del mapa para la población, lo que significa que los condados con 1.000.000 de votantes tienen la misma intensidad de color que los condados con 1.000 votantes, lo que puede inducir a error a los lectores. Los cartógrafos y los creadores de mapas deben actuar con sensatez en el mensaje cartográfico que están presentando al lector, aprovechando adecuadamente las variables visuales como el tamaño, la forma, el tono y la saturación para comunicar mejor la historia más veraz en torno a los datos.

Muchos desafíos de visualización estadística se basan en métodos de agregación de datos. Mostrar demasiados puntos individuales o incluir demasiadas características distintas puede abrumar la pantalla, confundir el mensaje y, en algunas circunstancias, incluso representar una amenaza para la privacidad individual. Para ver y comunicar correctamente las tendencias, las observaciones individuales se agrupan regularmente con observaciones similares o similares. Estas agrupaciones pueden ocurrir espacialmente, agrupando cosas cercanas entre sí y, a través de datos, agrupando valores de datos en categorías de datos similares entre sí. Los procesos de agrupación, también conocidos como agrupamiento, son importantes en el diseño y la comunicación cartográficos, y las diferencias en los métodos pueden tener un impacto profundo en la historia y el mensaje del mapa. Lograr la cantidad adecuada de agregación y simplificación depende del mensaje del mapa. De la misma manera, mostrar demasiado puede complicar el mensaje, la agregación excesiva y la simplificación excesiva pueden tener el mismo efecto perjudicial y ocultar mensajes al lector de mapas.

Esta entrada presenta los temas centrales del mapeo estadístico en torno a la cartografía. En las siguientes secciones, primero definimos la enumeración y la agregación de datos a unidades de enumeración. A continuación, presentamos la importancia de la normalización de datos (o estandarización) para comunicarse de manera más honesta y, por último, presentamos métodos comunes de clasificación de datos y discutimos cómo los cartógrafos utilizan estos métodos para simplemente mostrar.

Para ser analizados y mapeados sistemáticamente de manera consistente y estandarizada, los datos geográficos deben estar enumerados. Geográfico enumeración es una lista cuantitativa completa y ordenada de todos los elementos de datos espaciales en una colección de datos. Los datos enumerados son observaciones de datos medidos individualmente que son independientes y pueden cuantificarse y recopilarse en grupos más grandes. Una vez que se enumera un conjunto de datos, se puede procesar de manera estandarizada para su visualización. En cartografía, las unidades por las que se agregan los datos enumerados se conocen como unidades de enumeración. Un ejemplo común de unidades de enumeración son las unidades censales de área. Los datos del censo se agregan en unidades de enumeración que incluyen bloques, grupos de bloques, secciones censales, códigos postales y áreas metropolitanas, entre muchos otros. Las mediciones de datos individuales enumerados se agregan a estas unidades de enumeración para permitir la privacidad y simplificar la capacidad de destilar patrones y tendencias basados ​​en conteos y observaciones, muchos de los cuales no son evidentes a través de la visualización de observaciones individuales.

Figura 2. Condados como unidades de enumeración para los 48 estados contiguos de los EE. UU. Observe las diferencias de tamaño y forma en la extensión. Fuente: datos TIGER de la Oficina del Censo de EE. UU., 2017.

Los datos enumerados y agregados se pueden comunicar utilizando muchas representaciones de visualización cartográfica, incluida la coropleta, la densidad de puntos y el símbolo graduado. Si bien es importante tener en cuenta al utilizar cualquier método de visualización, las unidades de enumeración son particularmente importantes en el mapeo de coropletas, donde la visualización de los datos está íntimamente ligada al tamaño y la forma de la unidad. Las variaciones en el tamaño y la forma de una unidad de enumeración pueden afectar drásticamente el mensaje que se transmite en el mapa. Por ejemplo, el condado de San Bernardino en el sur de California es más grande por área que los cuatro estados más pequeños de EE. UU. Combinados, y solo el condado de Los Ángeles tiene una población más alta que 41 estados individuales de EE. UU.

Para mantener un mensaje cartográfico coherente, la visualización de datos enumerados funciona mejor cuando no hay una variación significativa en el tamaño y la forma de las unidades de enumeración (Slocum, et al. 2009). Además, los datos que están distribuidos de manera desigual en una unidad de enumeración pueden ser engañosos y sesgar las interpretaciones visuales de la distribución y el patrón. Las áreas grandes pueden percibirse como "más importantes" y las áreas pequeñas como menos, especialmente en el mapeo de coropletas, y se debe tener cuidado en cómo el lector interpretará el tamaño en una composición cartográfica.

Otro concepto importante en la enumeración de datos se conoce como problema de unidad de área modificable, a menudo abreviado como "MAUP". Las diferencias entre varios tipos de unidades de enumeración pueden cambiar la forma en que se agregan los datos, lo que resulta en una diferencia dramática en la visualización y modifica el mensaje del mapa. Por ejemplo, en los Estados Unidos, los códigos postales y las secciones censales son unidades de enumeración comunes para la agregación de datos, sin embargo, las geografías entre las dos unidades a menudo no son consistentes. Elegir una unidad de enumeración que tenga sentido con los datos que se están mapeando es importante para el proceso cartográfico, y ser coherente en las unidades de enumeración elegidas es importante al hacer comparaciones sobre la extensión del mapa, tanto de área como temporal, y al crear series de mapas. .

Figura 3. El problema de la unidad de área modificable. Fuente: autor.

Otro escollo relacionado con las unidades de enumeración es el de falacia ecológica. En la cartografía, a menudo surge una falacia ecológica cuando las características de los individuos se infieren a partir de datos agregados. En el ejemplo de MAUP anterior, se puede ver que un punto de datos individual puede existir en diferentes categorías dependiendo de cómo se agreguen los datos en unidades de enumeración. Sin embargo, el punto de datos individual no cambia, por lo que no es válido recopilar características en puntos de datos a partir de datos agregados. Todos estos escollos antes mencionados hacen un punto fuerte de la necesidad de tener en cuenta las diferencias en los datos enumerados para que se tengan en cuenta parcialmente a través de un proceso llamado normalización.

Datos normalización (o estandarización) es el proceso de tomar datos enumerados y tratar de eliminar sesgos y mensajes engañosos que se basan en diferencias entre las unidades de enumeración. Como se mencionó anteriormente, las unidades de enumeración variarán mucho en área, forma, calidad y cantidad en el espacio, lo que hace que sea un desafío contar una historia consistente y sólida en toda la extensión del mapa. Las diferencias entre estas unidades pueden enmascarar mensajes en ciertas áreas que podrían ser rápidamente evidentes en otras y obstaculizar la capacidad de comparar unidades entre sí. La normalización debe considerarse seriamente en todos los tipos de mapeo agregado.

En cartografía, hay dos tipos generales de normalización: normalización estadística y normalización visual. La normalización estadística busca dar cuenta de las diferencias a través de los datos, y la normalización visual busca dar cuenta de las limitaciones encontradas en la comunicación visual. En la normalización visual, se puede explorar cada una de las variables visuales para ayudar al lector a interpretar los datos normalizados. Los cartógrafos pueden normalizar ajustando la saturación del color de acuerdo con los datos, conocido como mapa de valor por alfa, o modificando el tamaño de una unidad de enumeración en relación con los datos, conocido como mapa de valor por área o cartograma ( Roth, Woodruff y Johnson, 2010). Un mapa de valor por alfa podría usar una saturación más alta para representar las unidades de enumeración con una población más alta, enfatizando visualmente las áreas con más intensidad. Un mapa de valor por área puede enfatizar efectivamente las unidades de enumeración individuales importantes exagerando el tamaño, por ejemplo, mostrando áreas con números más altos como geométricamente más grandes en el mapa, pero corre el riesgo de perder la relación geográfica entre las características.

La normalización estadística es importante cuando se trabaja con datos sin procesar que contienen el número total de observaciones. Las ubicaciones con grandes cantidades de fenómenos que pueden mapearse naturalmente tendrán una mayor ocurrencia de fenómenos medidos individualmente. Por ejemplo, un condado con una población total más alta tiene más probabilidades de tener un número total más alto de personas que experimentan una circunstancia particular, porque más personas viven en ese condado. El proceso de normalización cartográfica es un esfuerzo por dar cuenta de los errores antes mencionados midiendo densidades y proporciones en lugar de números totales en una unidad de enumeración. Esto expone áreas donde las observaciones de datos específicos pueden ser mayores o menores en relación con el tamaño o la cantidad de la unidad de enumeración. Por ejemplo, la normalización podría exponer que una unidad con pocas personas y, por lo tanto, un número bajo de fenómenos observados, podría tener una tasa de ocurrencia desproporcionadamente alta en relación con la población del condado.

La normalización se puede manejar de las siguientes cinco formas generales: normalización por unidad de área, normalización por población relevante, normalización por valor de resumen dentro de una unidad, normalización por valor de resumen entre unidades y normalización temporal. Estos métodos se ilustran en las siguientes figuras.

Figura 4. Normalización por unidad de área (densidad). Fuente: autor.

Figura 5. Normalización por población relevante (tasa). Fuente: autor.

Figura 6. Normalización por valor de resumen dentro de la unidad (es decir, media, mediana, moda). Fuente: autor.

Figura 7. Normalización por valor de resumen en todas las unidades (es decir, por encima / por debajo del promedio, desviación estándar). Fuente: autor.

Figura 8. Normalización por una marca de tiempo anterior (es decir, cambio porcentual). Fuente: autor.

En la normalización, es imperativo que los datos se normalicen contra el mismo universo de valores a partir del cual se midieron los fenómenos enumerados. Por ejemplo, si los datos enumerados que se están mapeando se miden por hogar, la normalización de una característica específica debe tomarse contra el número total de hogares. Esto asegura que se muestre una densidad o proporción adecuada en el mapa que no sea engañosa o incorrecta. Los hogares de bajos ingresos deben normalizarse frente al número total de hogares, no frente al número total de la población. Un porcentaje de hogares calculado contra el número total de personas no tiene sentido, ya que son unidades de medida completamente diferentes. La normalización, tanto estadística como visual, es importante para una comunicación cartográfica de datos veraz y eficaz.

Clasificación es un proceso intelectual que agrupa fenómenos similares para ganar relativa simplicidad en la comunicación y la interpretación del usuario (Robinson et al., 1995 Longley et al., 2015). La clasificación, también conocida como agrupación, facilita la extracción rápida de valores y la visualización de patrones y tendencias espaciales en los datos. Existe una serie de métodos de uso común para la clasificación de datos que colocan las observaciones de datos en "contenedores" de acuerdo con criterios algorítmicos establecidos, procesando cada observación de datos enumerados de la misma manera para lograr el resultado visual deseado. Luego, los contenedores se utilizan en la visualización cartográfica del mapa, lo que simplifica los datos complejos para destilar mejor las tendencias y los patrones y facilitar la interpretación del lector de mapas. La clasificación quizás se considere más comúnmente en la creación de un mapa de coropletas, pero la técnica se utiliza en muchos tipos de mapas, incluida la densidad de puntos, el patrón, los símbolos graduados, el flujo y la isolina. En cada uno de estos tipos de mapas, la visualización de datos en forma agregada permite al lector extraer información e interpretar un mensaje del mapa más fácilmente.

Figura 9. Clasificación de datos en diferentes tipos de mapas. Fuente: autor.

La clasificación es un proceso importante y crítico en la narración temática y cambiar un esquema de clasificación puede modificar el mensaje del mapa por completo. Por ejemplo, usar el mismo conjunto de datos y mostrarlo en dos mapas diferentes usando dos esquemas de clasificación diferentes puede resaltar y enfatizar mensajes completamente diferentes de los datos. Ciertos métodos pueden resaltar valores atípicos y ocultar matices, donde ciertos métodos pueden mostrar matices pero ocultar datos atípicos. Los diversos métodos producen diferentes rupturas entre las clases. Dependiendo del método utilizado, a veces estos números pueden contener muchos puntos decimales. Es una práctica común ajustar los saltos de clase a números redondeados para facilitar la interpretación y mejorar la legibilidad. Las relaciones de los datos cuantitativos dentro de un deben tenerse en cuenta al realizar el mapeo. Los datos cualitativos suelen ser nominales o categóricos y no tienen una clasificación inherente, pero los datos cuantitativos serán fundamentalmente ordinales, de intervalo o de razón. Los datos ordinales se pueden agrupar en categorías generalizadas de menor a mayor. Los datos de intervalo tienen un valor cero arbitrario, y es importante representar cartográficamente este valor cero. Un ejemplo común son los valores de temperatura. Los datos de razón tienen un cero absoluto y existen datos relativos al cero absoluto. Un ejemplo son los datos sobre el porcentaje de personas desempleadas (Kimerling, Muehrcke, Buckley y amp Muehrcke, 2016).

Decidir sobre un esquema de clasificación es un componente importante del diseño de mapas y la opción elegida depende de por qué el cartógrafo hace el mapa (Krygier & amp Wood, 2016). Existen muchas metodologías de clasificación. Algunos de los más comunes incluyen dividir datos por intervalos iguales, cuantiles, rupturas naturales, desviación estándar, rupturas óptimas, rupturas máximas, esquemas que son únicos para su propósito o incluso dejar los datos sin clasificar.

Los siguientes ejemplos utilizan un único conjunto de datos para ilustrar el impacto que tienen ocho métodos de clasificación diferentes en la presentación visual del mapa. El conjunto de datos enumera el porcentaje de residentes mayores de 25 años en Wisconsin que poseen una licenciatura o un título superior en Wisconsin en 2016 por condado. En estos mapas, un condado sirve como unidad de enumeración para la agregación y los datos educativos se normalizan contra la población mayor de 25 años. Hay 72 valores en el conjunto de datos que representan uno para cada condado, y el rango es de un mínimo del 10% y un máximo del 50%. Los datos se basan en las Estimaciones de 5 años de la Encuesta de la Comunidad Estadounidense para el rendimiento educativo de 2012 a 2016 y se modifican muy ligeramente para simplificar la ilustración (el valor más alto, Condado de Dane, redondeado al 50% desde 49%, y el valor más bajo, Condado de Clark, redondeado a 10% desde 11%). Los datos no están muy sesgados, aunque hay un ligero sesgo positivo con algunos valores atípicos.

Figura 10. Ejemplo de conjunto de datos (Porcentaje de residentes mayores de 25 años en Wisconsin que poseen una licenciatura o un título superior en Wisconsin en 2016 por condado, Estimaciones de 5 años de la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense 2012-2016). Fuente: autor.

Al observar este conjunto de datos mapeado utilizando ocho métodos de clasificación comunes diferentes con el noveno ejemplo sin clasificar, se pueden ver fácilmente las variaciones visuales que los diversos métodos de clasificación tienen en la apariencia del mapa (Figura 11).

Figura 11. Métodos de clasificación comunes (Porcentaje de residentes mayores de 25 años en Wisconsin que poseen una licenciatura o un título superior en Wisconsin en 2016 por condado). Fuente de datos: Oficina del Censo de Estados Unidos / American FactFinder. "S1501: Logros educativos". Encuesta sobre la comunidad estadounidense 2012-2016. Oficina de Encuestas sobre la Comunidad Estadounidense de la Oficina del Censo de EE. UU., 2018. Fuente del mapa: autor.

Decidir qué método es el correcto para usar es a menudo una tarea subjetiva que debe realizarse en relación con el conjunto de datos que se muestra y considerando si es ordinal, de intervalo o de razón. Otra consideración importante es si hay puntos de interrupción clave o números que deberían incluirse en el mapa. Profundicemos en cada uno de estos tipos de clasificación mencionados anteriormente, describiendo cada uno e identificando los casos de uso sugeridos.

La clase se rompe a intervalos regulares a lo largo de la recta numérica en un rango equivalente establecido. Estas interrupciones pueden ser 20, 30, 40, etc., donde cada clase se utiliza para representar un rango equivalente de valores de datos medidos. Las clases se eligen independientemente de los datos. El intervalo igual es fácil de leer y comprender, pero puede inducir a error ya que no se proporciona información sobre la distribución de los datos dentro de cada clase distinta.

El método se calcula tomando el valor de datos más alto menos el valor de datos más bajo y dividiéndolo por el número de clases deseadas para obtener interrupciones de clase a intervalos equivalentes. En este caso, reste 10 de 50, luego divida por 4 para obtener intervalos de 10.

En cada categoría se coloca el mismo número de observaciones de datos. Los datos se clasifican en grupos como 20% superior, 20% medio-alto, 20% medio, 20% bajo-medio y 20% inferior. Este método es fácil de entender para el lector de mapas. Debido a que hay el mismo número de observaciones en cada clase, el mapa siempre producirá patrones distinguibles. Puede ser engañoso ya que en cada clase hay el mismo número de valores de datos, por lo que se pierden los valores atípicos.

El método se calcula tomando el número total de valores de datos y dividiéndolo por el número de clases deseadas para obtener el mismo número de observaciones de datos en cada clase. En este caso, divida 72 entre 4 para obtener 18 observaciones de datos en cada clase.

Agrupa los datos de acuerdo con agrupaciones naturales en los valores de los datos, minimizando las diferencias entre los valores de los datos en la misma clase y maximizando las diferencias entre las diferentes clases (Slocum et al., 2009 Dent et al., 2008). Es un método subjetivo que funciona mejor con conjuntos de datos agrupados. Este método permite al cartógrafo agrupar datos y diseñar las clases del mapa, sin embargo debido a su subjetividad la implementación puede variar entre cartógrafos.

Natural breaks classification is implemented through observing a histogram of data values then selecting class breaks according to peaks and valleys naturally fitting the curve of the dataset. In this theoretical example, the cartographer identifies natural valleys in the data and places three breaks to get four data classes.

Groups according to the distance to the mean standard deviation of the dataset. Using this method, the mean and standard deviation are taken from the dataset holistically, and the standard deviation from the mean is used to determine which class each data value falls in. This method is useful for normally distributed datasets in which classifying data as "above average" or "below average" makes a meaningful break in the data. This method does not work well with heavily skewed or non-normally distributed data.

Mean-Standard Deviation classification is implemented by calculating the mean value of the dataset and the standard deviation, placing class breaks at the mean value and each standard deviation value. In our example, calculate the mean and standard deviation of the 72 data values, place a break at the mean and place additional breaks at the standard deviations. The following class breaks were created using QGIS (2017).

Breaks are placed at the largest intervals between adjacent data values.This is an easy to understand method that works best with piecewise datasets with gaps. This method does not work well with skewed data.

To implement, the data values are ordered from low to high and the difference between sequential data values are calculated. Breaks are placed where the differences are the largest, and the number of breaks is based on the number of classes desired. In our example, the largest breaks fall between 33 and 41 (8), 41 and 47, (6), and 47 and 50 (3), so we place our breaks at these points.

Algorithmically optimal breaks are placed in data based on sums of deviations of means between individual classes. Initial breaks can be arbitrary and the algorithm is approached iteratively by moving values between classes until the smallest sum values are received (Slocum et al., 2005 Jenks, 1957). This minimizes variance within each class and maximizes variance between classes (Jiang, 2013).

With large datasets, the number of iterative steps needed to adjust classes can become prohibitive. The Fisher-Jenks Algorithm improves on the mathematical foundations by stating that an optimal partitioning of data can be identified by the sum of optimal partitions of subsets of data (Fisher, 1967). To implement on our dataset, arbitrarily select classes and calculate the deviations from means, adjusting values between classes until the smallses values are found. The Jenks Natural Breaks classification for this example was implemented using QGIS (2017).

Algorithmically optimal breaks and the number of classes are based on the dataset itself. Head/Tails breaks works best on heavily tailed datasets, iterating through the data to minimize around the mean. From Jiang (2013), the head/tail breaks method groups the data values into two parts around the arithmetic mean and iteratively partitions until there are fewer higher values. Along the number line, the head represents the values above the mean and the tail below.

For a simple implementation of the Head/Tail Breaks classification, take all of the values and calculate the mean. Removing the values below the calculated mean, repeat the process on the larger values, calculating a new mean. Repeat this process until there are fewer data values larger than the mean than smaller than the mean within that iteration.

Breaks determined by external criteria. This method disregards data values in the dataset and focuses on key values as breakpoints between classes. Using this method, breaks are determined through the context surrounding the data, which can be provided through literature, policy reviews, or external assessment to determine key data values, then data is grouped according to its relationship to these key values.

In our example, literature might support that key values are 15, 20, and 25. For unique breaks, we can set the classification values to these to call out observations based on important values.


Debian Bug report logs - #713893 python-qgis: Couldn't load PyQGIS

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Bug#713893 Package python-qgis . (Wed, 03 Jul 2013 21:30:04 GMT) (full text, mbox, link).

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Bug archived. Request was from Debbugs Internal Request [email protected]> to [email protected] . (Thu, 06 Mar 2014 07:36:58 GMT) (full text, mbox, link).

Debbugs is free software and licensed under the terms of the GNU Public License version 2. The current version can be obtained from https://bugs.debian.org/debbugs-source/.

Copyright © 1999 Darren O. Benham, 1997,2003 nCipher Corporation Ltd, 1994-97 Ian Jackson, 2005-2017 Don Armstrong, and many other contributors.


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Debian Bug report logs - #729495 qgis: dynamic python interpreter lookup

Report forwarded to [email protected], [email protected], Debian GIS Project [email protected]> :
Bug#729495 Package qgis . (Wed, 13 Nov 2013 14:57:06 GMT) (full text, mbox, link).

Acknowledgement sent to Tobias Megies [email protected]> :
New Bug report received and forwarded. Copy sent to [email protected], Debian GIS Project [email protected]> . (Wed, 13 Nov 2013 14:57:06 GMT) (full text, mbox, link).

Information forwarded to [email protected], Debian GIS Project [email protected]> :
Bug#729495 Package qgis . (Tue, 10 Dec 2013 20:27:04 GMT) (full text, mbox, link).

Acknowledgement sent to "Rebecca N. Palmer" [email protected]> :
Extra info received and forwarded to list. Copy sent to Debian GIS Project [email protected]> . (Tue, 10 Dec 2013 20:27:04 GMT) (full text, mbox, link).

Severity set to 'important' from 'serious' Request was from Julien Cristau [email protected]> to [email protected] . (Mon, 23 Dec 2013 16:39:04 GMT) (full text, mbox, link).

Reply sent to Bas Couwenberg [email protected]> :
You have taken responsibility. (Fri, 31 Jan 2014 10:03:38 GMT) (full text, mbox, link).

Notification sent to Tobias Megies [email protected]> :
Bug acknowledged by developer. (Fri, 31 Jan 2014 10:03:38 GMT) (full text, mbox, link).

Bug archived. Request was from Debbugs Internal Request [email protected]> to [email protected] . (Thu, 06 Mar 2014 07:47:40 GMT) (full text, mbox, link).

Debbugs is free software and licensed under the terms of the GNU Public License version 2. The current version can be obtained from https://bugs.debian.org/debbugs-source/.

Copyright © 1999 Darren O. Benham, 1997,2003 nCipher Corporation Ltd, 1994-97 Ian Jackson, 2005-2017 Don Armstrong, and many other contributors.


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The allocation of waypoint names is actually handled by each country's individual aviation authority. This means that there son actually duplicates in different countries or regions. The ICAO has made at least two attempts to remove the duplicates and make the names globally unique, one in 2010 and another in 2018. Despite these efforts, there are still over 1000 duplicate waypoints in the ICARD database.

As already said in HiddenWindshield's answer, the five letter intersection codes do not have to be unique worldwide. I thought it might be interesting to see how many times these codes are actually being re-used.

Using my current navigation database (AIRAC 2006), I made a search for how many times each code is used. The following histogram shows how many times codes appear worldwide (note the logarithmic y-axis):

Out of the 124,215 codes, there are 119,973 unique ones (only used once) and there are in total 4,242 ones that are used more than once. The highest number of uses has the code ALPHA with 9 total uses worldwide.

Usually, intersections with the same code are far away from one another to avoid confusion. There are however some quite close re-uses. I searched through my database to find the closest two intersections using the same code and came up with two SIERAs used in Belgium, which are only 18.5 NM away from one another:


With the actual announcement of the camera's release, there's no reason to speculate any longer. At least not any more than one has to when translating brochure-speak into tech-speak.

Essentially, on the new Canon sensor, each pixel consists of two photodiodes side-by-side under a single microlens. During the picture-taking operation, the two photodiodes act in concert (their outputs are summed/binned) to produce a standard single-pixel output. During the focus operation, on the other hand, they are read independently, so each photodiode is receiving light from a different angle through the microlens. Because the angle becomes significant, the imaging sensor can act as a phase-detection autofocus sensor.

That's the mechanics (or optics) of it, but that still leaves some questions that can only be addressed in testing and reviews. For instance, since imaging pixels are being used y imaging pixels are very small y only half of each pixel is devoted to one of two angles of incidence, how will that affect low-light performance? Are adjacent pixels ganged in a different way to provide greater sensitivity? Do the splits occur in only one direction, or in multiple different directions across the sensor. (This is essentially asking "are all of the focus points vertical, horizontal or cross-type?") Is PDAF available across the entire sensor or only in defined focus point areas?


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Well, if I were doing this from scratch, I would do this with biquad notch filters with very high Q and adjustable coefficients. Two or three of them with frequencies that are harmonically locked. An algorithm could be measuring the difference between the notches and a "wire" and very slowly adjust the fundamental frequency and maximize that difference. probably you could put a control loop on that.

RBJ's answer is a good suggestion but can potentially result in significant phase distortion. If that's a problem, here is an alternative approach:

  1. Use a PLL to track the line frequency. Since line frequency only varies slowly over a very small amount, a fairly simple PLL will do
  2. Track amplitude and phase of the major harmonics through a running least square error fit or pseudo Fourier Transform
  3. Reconstruct the line noise and subtract it from your signal

This minimizes the "damage" to the original signal and if the line noise doesn't vary too quickly (which it typically doesn't) you can retain most of the original signal even at the line frequencies.


Ver el vídeo: QGIS INVERTIR SENTIDO DE UNA LINEA. PARA MANEJO DE SIMBOLOGÍA