Smart Mapping
Smart Mapping. Was meint Esri eigentlich mit diesen beiden Wörtern im Zusammenhang mit Map Viewer von ArcGIS Online?
Smart Mapping: bessere Analysemöglichkeiten?
Smart Mapping: erweiterte Routingoptionen?
Smart Mapping: intelligentere Karten?
Alles zusammen und noch einiges mehr, aber in diesem Blog konzentrieren wir uns auf den dritten Punkt: Intelligentere Karten.
Die aktuelle Version von ArcGIS Online bringt einige Neuerungen sowie erweiterte Optionen im Bereich der Symbolisierung. Beispielsweise kann auf Grundlage eines Datensatzes ArcGIS Online den optimalen Sichtbarkeitsbereich empfehlen. Dabei wird die Ausdehnung (Extent) der Daten berücksichtigt. Sind die Daten eher für einen groß- oder kleinmaßstäbigen Bereich geeignet, passt ArcGIS Online den Schieberegler „Sichtbarer Bereich“ an. Allgmein: Die Definition der Maßstäbe ist im Vergleich zu älteren Versionen intuitiver gestaltet worden.
Aktuelle Version Vorherige Version
Der Map Viewer analysiert nicht nur die Ausdehnung der Daten, sondern auch den Datentyp des Layers, die bisherige Anpassung der Darstellung sowie die benutzte Grundkarte, welche in der Webkarte genutzt wird. Abhängig davon, ob nur die Lage der Objekte oder ob eine qualitative oder quantitative Klassifizierung angezeigt werden soll, werden entsprechende Darstellungs-Optionen zur Auswahl angeboten. Entscheidet man sich für eine Darstellung, werden automatisch Farbskalen, Symbolgrößen, etc. als Vorschlag gegeben – mit Berücksichtigung auf oben genannte Faktoren.
Darstellungs-Stile:
Neben den bisher verfügbaren Optionen der Darstellung ist für Punktlayer Heatmap/Wärmebild implementiert worden. Heatmaps/Wärmebilder können genutzt werden, um für große Datenmengen intuitiv und schnell besonders markante Bereiche der Punkte darzustellen. Heatmaps berechnen die relative Dichte von Punkten zueinander auf der Karte und stellen mittels eines kontinuierlichen Farbverlaufes, von einer „kühlen“ Farbe (= wenige Punkte) zu einer „heißen“ Farbe (= viele Punkte), die Konzentration dieser Punkte dar.
Beispiel: Der Punktlayer „Erdbeben CA“ beinhaltet die von 1970 bis 1974 erfassten Erdbeben in Kalifornien. Um auf einen Blick zu ermitteln, in welchen Gebieten es gehäuft zu Spannungen im Untergrund kam, ist die Wahl der Heatmap sehr hilfreich.
Es können auch vorhandene Attribute eines Punktlayers als Input dieser Darstellungsweise genommen werden. Im Beispiel Erdbeben in Kalifornien könnte das Attribut „Magnitude“ anzeigen, in welchem Gebiet es gehäuft zu stärkeren Erdbeben kam. Eine gewichtete Heatmap ist das Ergebnis.
Die Definition von Größe und Farbe der Symbole ist durch Schieberegler, identisch wie beim sichtbaren Bereich, einfacher zu handhaben. Beim
Anpassen der Symbolgrösse reagiert hierbei das Vorschaufenster sofort: das Symbol wird in der Größe angezeigt, in welcher es auf der Karte dargestellt werden wird.
Und da aller guten Dinge drei sind können durch Schieberegler auch die Klassengrenzen bei Klassifizierung eines Datensatzes angepasst werden. Die Klassifizierungsarten werden durch kleine Hilfetexte erklärt, zum Beispiel „Quantil: Klassen mit derselben Anzahl von Features erstellen.“
Die Darstellung auf der Karte reagiert in Echtzeit auf die unterschiedlichen Änderungen – so kann man ohne zu viele unnötige Klicks die Symbolisierung definieren und verfeinern.
Smart Mapping. Karten erstellen, Daten symbolisieren – intuitiv einfach gut.