Geoinformatika a környezetvédelemben 1

6. Tematikus térkép készítése Feladatunk az, hogy az USA városainak elkészítsük a népességére vonatkozó tematikus térképeket. Ebben a gyakorlatban:

megtanuljuk, hogyan kell tematikus térképeket készíteni, megtanuljuk mi a különbség a nominális, ordinális és metrikus adatok

között a megjelenés szempontjából, megtanuljuk, a kategória, valamint a méret és színfokozatos térképek

előállítását. A gyakorlat keretében újra az ESRI példafájlokkal fogunk dolgozni, mivel ezek kellően sokoldalú feladatok megoldását teszik lehetővé. Olvassuk be a uscities.shp, states.shp és ushigh.shp fedvényeket. Először a states.shp fedvényen fogunk dolgozni. A bal oldali szerkesztő sávon kattintsunk kétszer a bal egérgombbal a fedvényen. A párbeszédablak ismerős kell, hogy legyen a fedvények tulajdonságainak szerkesztése kapcsán és az 5. gyakorlat végéről, amikor az elkészült területhasználati fedvényt tematikus térképként jelenítettük meg. A most következő feladatban ugyanazokat a lépéseket végezzük el, mint az 5. gyakorlat végén: válasszuk ki a Legend Type menüpontnál a Unique Value opciót, a Values Field pedig legyen a State_name oszlop. Az Apply paranccsal jóváhagyjuk a műveletet és megkapjuk a tematikus térképet, ahol minden állam különböző színnel jeleneik meg (6-1. ábra). Lényegi különbség a területhasználathoz képest, hogy ott az azonos területhasználati kategóriába eső objektumok azonos színnel kerültek megjelenítésre. Itt minden államnak egyedi azonosítója van, így elviekben nem lesznek azonos színű poligonok. Ez alól kivételek azok az államok, ahol szigetek is kapcsolódnak a kontinensen fekvő államhoz (pl. Alaszka, Florida), vagy eleve szigeteken terül el (Hawaii).

Geoinformatika a környezetvédelemben 2

6-1. ábra. Az Egyesült Államok államainak tematikus térképe

Nem jelent különbséget a megjelenítés szempontjából, ha az állam számkódját

jelenítjük meg, vagy a szöveg formátumú államnevet használjuk fel a tematikus térkép elkészítéséhez, mivel ebben a táblázatban mind ugyanazt jelenti. Próbáljuk ki, hogy mi történik, ha megváltoztatjuk a Values Field oszlopot a State_fips, vagy State_abbr oszlopokra (6-2. ábra). Ha változtatni szeretnénk a színkiosztásán a térképnek, akkor erre lehetőségünk van akár egyenként (a módszer megegyezik a 2. gyakorlaton tanultakkal), vagy a teljes színpaletta lecserélésével. Ehhez a Color Schemes-t kell átállítani egy nekünk tetsző összeállításra. 6-2. ábra. A szerkesztő ablak

Geoinformatika a környezetvédelemben 3

Alakítsuk át a színsémát Warm Tones-ra, illetve Cool Tones-ra. Meg tudjuk változtatni a megjelenítendő objektumok/objektumcsoportok megjelenési sorrendjét, ezeket az egér bal gombjával megragadva a kívánt helyre húzhatjuk. A gombbal ki tudunk törölni osztályokat, a gombbal pedig újat adhatunk hozzá. A kitörölt osztályok csak a megjelenítés során törlődnek, a shape fájlban megmaradnak. Ha meggondoljuk magunkat, csak gördítsük le újra a Values Field menüt és válasszuk ki újra az eddig is használt oszlopot. A Value oszlop azt az „értéket” jelenti, ami a táblázatban azonosítja az objektumot/objektumokat: ha több azonos van, akkor ezek ugyanazzal a színnel jelennek meg, ha csak egy, akkor egyedi színe lesz. Értelemszerűen csak olyan értéket írhatunk ide (ha belenyúlunk kézzel és nem fogadjuk el a megjelenő értékeket), melyek a táblázatban is megvannak. A Label oszlopban alapbeállításként ugyanaz jelenik meg, mint a Value-ban, de ez tetszés szerint átírható: itt azt a nevet kell feltüntetni, amit látni szeretnénk a jelmagyarázatban. Ez a két oszlop tehát nem feltétlenül egyezik meg, gondoljunk csak arra, hogy például a táblázat oszlopában lehetnek kódolt osztályok, amiket a jelmagyarázatban szeretnénk szövegesen megjeleníteni. Mozgassuk Californiat a legfelső helyre. Írjuk át a nevét Kaliforniára! A (Sort Ascending és Sort Descending) gombokkal sorba tudjuk rendezni az osztályokat nagyság, vagy ABC szerint növekvő, vagy csökkenő sorrendben. A

gomb lenyomása után lehet beállítani ún. NULL értéket, ami a No Data-t (hiányzó adatokat) jelenti. Ha ilyen létezik, akkor érdemes definiálni egy értéket, ami alapján a szoftver el tudja különíteni a többi osztálytól ezeket az objektumokat. A gombbal meg tudjuk fordítani a színskálát, vagyis könnyedén meg tudjuk változtatni a színintenzitást, ha rájövünk, hogy pont fordítva szerettük volna és már sokat dolgoztunk a megjelenésen előzőleg. Ha fekete-fehérben kell ábrázolnunk a kívánt tartalmat, lehetőség van egy gombnyomással fekete-fehér színben is jól elkülöníthető megjelenítésre, a kitöltési minta variálásával. ehhez a gombot kell használni. A sorrendet tegyük helyre a megfelelő gomb lenyomásával. Változtassuk meg a színkiosztást a fordítottjára. Próbáljuk ki a kitöltési mintázat automatikus átalakítását! Eddig a nominális adatok megjelenítésével foglalkoztunk, vagyis csak kategória jellegű adatokat jelenítettünk meg, anélkül, hogy figyelembe vettük volna bármilyen sorrendiséget. A sorrend az adatok logikájából, vagy a mi szubjektív meglátásunkból következett (a példában szereplő államok megjelenítése történhet pl. ábécé rendben, de ettől el is térhetünk, ha jónak látjuk). A

Geoinformatika a környezetvédelemben 4

továbbiakban azt fogjuk megnézni, hogy mi a teendő akkor, ha a sorrendiség adott és nem mi alakítjuk ki önkényesen.

Most a uscities.shp állománnyal fogunk dolgozni. Nyissuk meg a táblázatát, nézzük meg, milyen oszlopok vannak benne. Itt is találunk nominális adatokat, melyek megjelenítéséhez az eddig is tanultakat kell alkalmaznunk (pl. State_city, City_name, State_name, Capital). Melyek akkor a metrikus adatokat tartalmazó oszlopok? Kissé leegyszerűsítve és pontatlanul: azok, amiknél van tizedesvessző, vagy van értelme annak a kijelentésnek, hogy a duplája valóban kétszer annyi (metrikus adatok). Van olyan eset, amikor már van sorrendiség, de nincs értelme a szorzás és osztás műveleteknek (rang, vagy más néven ordinális adatok). A táblázat az USA városainak lakosságra vonatkozó adatait tartalmazza, így tizedes vesszőt

nem találunk az adatokban (minden városban egész számú ember lakik). Ezek az adatok skála adatok, melyek megjelenítéséhez már valamilyen fokozat-átmenetes

megoldást kell alkalmazni: itt mivel pontfedvényről van szó, a fokozatosan növekvő nagyságú és sötétedő tónusú szimbólumok közül választhatunk. Első lépésként válasszuk ki a Legend Editor ablakban a Legend Type-nál a Graduated Color opciót, így a színek segítségével fogjuk ábrázolni a lakosságszámot (Values Field: Pop1990). Ha mindent beállítottunk, akkor a bal oldali ábrával azonos kategóriabeosztást kell kapnunk. Az eredményt az Apply gombbal tudjuk most is a térképen érvényesíteni. Felmerülhet bennünk, hogy nem éppen a legjobb osztályok képződtek, a kategóriák határai nem a legoptimálisabbak, át kellene alakítani őket. Ehhez több lehetőség is a

6-3. ábra. Színfokozatos térkép készítése alapbeállításokkal

6-4. ábra. A jelmagyarázat átalakítása

Geoinformatika a környezetvédelemben 5

rendelkezésünkre áll.

(1) A korábbiakhoz hasonlóan átírhatjuk az adatokat a Value oszlopban és igényeinknek megfelelően feliratozhatjuk a Label oszlopban. Alkalmazzuk a 6-4. ábrán látható kategóriákat. Az eredményként kapott térképnek a 6-5. ábrához hasonlítania kell.

6-5. ábra. Az USA városainak térképe az átalakított értékekkel

(2) A és gombokkal itt is tudunk kategóriát hozzáadni, illetve elvenni a

már meglévő készlethez/ből. Gyakorlásként hozzunk létre egy „1000001-2000000” kategóriát, az utolsó előtti kategória határát pedig igazítsuk ehhez. A feladat megoldása során szembesülünk azzal, hogy nem sorrendben rakja be az új kategóriát a program, tehát sorba kell rendeztetni, majd a Color Range menüpont alatt újra ki kell választani a nekünk tetsző színskálát (ha ez megegyezik az eddigiekben használttal, akkor is meg kell tenni, mert csak akkor frissül az új információval a színpaletta).

(3) A kategóriarendszer teljes átalakítása során szokás alkalmazni a Classify (osztályoz) gomb lenyomása után feltűnő párbeszéd ablakot (6-6. ábra). Itt

beállíthatjuk a kategóra-képzés típusát: egyenlő osztásközök (Equal Intervals), természetes törések (Natural Breaks; statisztikai úton azonosítja a töréseket a megadott kategóriaszám alapján az adatsorban: minimalizálja a varianciák összegét a csoportokban), kvantálás

6-6. ábra. Az osztályozási paraméterek beállítása

Geoinformatika a környezetvédelemben 6

(Quantile; minden osztályba azonos darab objektum jut), szórás (Standard Deviation; az ArcView azonosítja a csoportátlagokat és az intervallumokat a szórás alapján határozza meg: átlag ± a kiválasztott szórásközök 1x, 2x, 3x vett értéke) alapján. A kategóriák száma is tetszés szerint átalakítható, de nem javasolt túl sok kategória alkalmazása, mivel áttekinthetetlenné, értelmezhetetlenné teszi a végeredményt. A legjobb olyan kategóriák kialakítása, mint pl. kis/közepes/nagy; kevés/közepes/sok; igen közeli/közeli/távoli/igen távoli. Törekedjünk mindig a világos térképi tartalomra, óvakodjunk az áttekinthetetlen megjelenéstől. Túl sok kategória esetén nem fognak kijönni a különbségek sem színnel, sem eltérő méretű szimbólumokkal. Most alakítsunk ki 3 kategóriát egyenlő osztásközökkel (Equal Intervals), melyek felirata legyen kicsi/közepes/nagy.

6-7. ábra. Az Egyesült Államok városai 3 egyenlő osztásközű kategóriára bontva

Nem volt a legszerencsésebb választás, mivel gyakorlatilag csak 1 kategória látszik (6-7. ábra), a többibe alig esik néhány objektum. A kvantálás biztosan jobb eredményt hoz (6-8. ábra), de vigyázni kell vele, mert félrevezető is lehet. Az jó, hogy minden osztályba ugyanannyi elem kerül, de ebben a példában egy kategóriába kerülnek a több milliós és a néhány tízezres városok, ami szakmailag kérdésessé teszi az alkalmazhatóságot. Akkor használhatjuk, ha az adatok eloszlása lineáris, kb. mintha lapos lenne a hisztogramjuk.

Geoinformatika a környezetvédelemben 7

6-8. ábra. Az Egyesült Államok városai 3 egyenlő darabszámú (kvantált) kategóriára

bontva

A jelmagyarázatot le tudjuk menteni a Legend Editorban (Save) *.avl formátumban és elő is tudjuk hívni (Load). A lementett jelmagyarázat nem shapefájl-függő, használhatjuk bármely más állománynál is, de kell hogy legyen egy ugyanolyan nevű (és persze tartalmú) oszlop a táblázatban, mint ami alapján létre lett hozva.

Ugyanezeket a műveleteket elvégezhetjük a „Graduated Symbol” Legend Type esetében is. Különbség csak a megjelenítésben van, minden más megegyezik. Most válasszuk a háztartások számát (Household) és a Graduated Symbol típussal készítsünk egy tematikus térképet 5 kategóriával a természetes töréseket felhasználva. A kategóriákhoz tartozó színeket is változtassuk meg. A felirat és a szín legyen sorrendben: kis számú (sárga)/nem sok (narancssárga)/közepesen sok (piros)/sok (bordó)/nagyon sok (fekete). Az eredmény a 6-9. ábrán látható.

Geoinformatika a környezetvédelemben 8

6-9. ábra. Az Egyesült Államok városai 5 kategóriára bontva természetes törések

figyelembe vételével Az ArcView-ban egyszerűen standardizálhatjuk adatainkat, vagyis anélkül, hogy el kellene végezni hozzá bármilyen számítási műveletet. A Legend Editorban „Normalized by” legördülő menüben válasszuk ki azt az oszlopot, amihez viszonyítani szeretnénk az adatokat. Jelen esetben ez a városok teljes lakossága legyen (Pop1990). Példánkban így most nem abszolút értékben adjuk meg a háztartások számát, hanem a város népességhez viszonyítva (6-10. ábra). Ebből következtetni lehet arra, hogy hányan laknak 1 háztartásban, minél közelebb van ez a szám az 1-hez, annál több a háztartás a lakossághoz képest, vagyis annál többen élnek egyedül. Gyakorlásként próbáljuk ki a fehérek (White) és a spanyolok (Hispanic) oszlopokkal is a standardizálást, minden esetben a népességszámmal normalizáljunk. Látnunk kell, hogy standardizálni abban az esetben lehet, ha a valóságban az adott mennyiség része a normalizálásra használt mennyiségnek. Jelen esetben egy város lakosságának egy bizonyos részét ábrázoltuk, ami igaz, mivel pl. a spanyolok a teljes lakosság egy jól meghatározható részét teszik ki. Nem használhatjuk olyan esetekben, amikor a részösszegek nem 100%-ot adnának ki: pl. valaki vagy spanyol vagy nem (ez jó), de ugyanez a személy járhat kerékpárral és autóval is (itt tehát ő 2 csoportba is belekerülhet, így összegezve a vizsgálat nem 100%-ra hozza ki a különböző járműveket felhasználó lakosokat, de ez nem is volt cél).

Geoinformatika a környezetvédelemben 9

6-10. ábra. A háztartások és a lakosság aránya az Egyesült Államok városaiban

Hogy ne csak társadalomföldrajzi példa szerepeljen, nézzünk meg egy környezetvédelmi példát is. Egy területről talajmintákat gyűjtünk be és meghatározzuk az összes savoldható (cc. HNO3-H2O2) elemtartalmat, valamint a biológiailag hozzáférhető (ammónium-acetát – EDTA-oldható) elemtartalmat. Mindkét mennyiség meghatározható és ábrázolható fémenként, de megtehetjük, hogy a biológiailag hozzáférhető hányadot a talajban lévő összes fém függvényében ábrázoljuk. Ezt természetesen szintén és kizárólag csak fémenként tehetjük meg, mivel általános fémtartalom nem létezik. Így azt látjuk területileg ábrázolva, hogy hol van több növények által felvehető fém a talajban (pl. réz, vagy nikkel), ami az értékeléshez, összefüggések megtalálásához ad segítséget. Ha nem pont, hanem vonal, vagy poligon objektummal akarjuk ezt a feladatot elvégezni, az alapelvek megegyeznek, de a vonal esetében a Graduated Symbol vonalvastagságként értelmezhető, a poligon esetében pedig már nincs is Graduated Symbol lehetőség, egy poligon nem helyettesíthető szimbólummal. Végig kell tehát gondolni, hogy mikor alkalmazzuk és amennyiben szakmai akadálya nincs, értékes többletet adhat az elemzésekhez. A ushigh.shp fedvényen készítsünk az úthosszok (Length) alapján tematikus térképet. Legyen 3 kategória, alkalmazzuk a kvantálást, a feliratok legyenek sorrendben: rövid/közepes/hosszú.

Geoinformatika a környezetvédelemben 10

GYAKORLATOK

1. Készítsünk tematikus térképet a ushigh.shp fedvény segítségével a típus

alapján! 2. Jelenítsük meg csak a 100000 lakosnál nagyobb városokat! 3. Tegyük a térképre a fővárosokat! 4. Jelenítsük meg a nők (Females) arányát a teljes népességhez viszonyítva!

Geoinformatika a környezetvédelemben 11

Feladatmegoldás fGIS szoftverben Amint láthattuk, az ArcView-ban számtalan kritériumnak megfelelően meg tudjuk jeleníteni az adatainkat. Az fGIS-ben is tudunk tematikus térképet készíteni, de észre fogjuk venni, hogy a lehetőségek száma jóval kevesebb. Első lépésként hozzunk létre tematikus térképet nominális adatokból! Ehhez olvassuk be a states.shp fájlt és készítsük el azt a térképet, amelyen minden állam egyedi színű. A Legend Editor ablakban (melyet a fedvényen való dupla kattintással érünk el a szerkesztősávon) válasszuk a Wizard gombot, a feltűnő új ablakban a State_name oszlopot, majd a Unique values opciót (ezután Next) és a Render by Colort. Ez eddig megegyezik az előző gyakorlaton is elvégzett műveletekkel, eredményként a 6-11. ábrán látható térképet kapjuk.

6-11. ábra. Tematikus térkép egyedi színekkel fGIS-ben Az utolsó lépésnél, ahol a Render by Colort választottuk, van más lehetőség is (6-

12. ábra). Az Outline width különböző vastagságú körvonallal jeleníti meg a poligonokat (mely ez esetben kevésbé indokolt – viszonylag értelmetlen dolog véletlenszerűen különböző vastagságú kerettel jeleníteni meg az államokat), az Outline Color pedig különböző színekkel (ennek már több értelme van, eredménye hasonló az először alkalmazott

6-12. ábra. Tematikus térképek típusainak megválasztása

Geoinformatika a környezetvédelemben 12

módszerhez, azzal a különbséggel, hogy itt a körvonal lesz más-más színű). Az egyes objektumokhoz tartozó jellemzők a Legend Editor Area fülecskéje alatt

változtatható meg (6-13. ábra). Az adott sorra kattintva a már tanult módon változtatható meg a színe és a kitöltési mintázata egyenként (hasonlóan, mint az ArcView-ban a „Unique Value” térképek esetében. Egy-egy sort (ez

esetben államot) a gombbal tudunk eltávolítani. Ha csak a jelmagyarázatban nem szeretnénk látni, akkor vegyük ki a pipát az Include in legend mellől. Az összes sor

eltüntetéséhez, vagyis a tematikus térkép kategóriáinak a megszüntetéséhez a gombra kell kattintani. Most készítsünk térképet skálaadatokból! Olvassuk be a uscities.shp állományt és

nyissuk meg a Legend Editort. A Wizard gomb lenyomása után válasszuk a Continous values opciót (6-14. ábra). Utána a

párbeszédpanelen válasszuk a Colort (és vegyük észre, hogy most pont típusú objektummal dolgozunk és Feature mellett a Marker opció él – ahogy a pontot az fGIS-ben hívjuk). Ekkor OK-t

nyomva visszatérünk a Legend Editorhoz (6-15. ábra) és a Renderer fülecske alatt láthatjuk a leendő térkép jellemzőit. A lehetőségek korántsem olyan sokoldalúak,

6-13. ábra. A tematikus térkép formázása

6-14. ábra. Tematikus térkép készítése skála adatokból

Geoinformatika a környezetvédelemben 13

mint az ArcView-ban, de itt is beállíthatjuk a kategóriák számát (Number of zones), a kezdő- és záróértéket (Minimum, Maximum Value), a kezdő- és záróértékhez tartozó színt (Start color, End color) és méretet (Start size, End size). A térkép azonban csak akkor jelenik meg helyesen, ha a Marker fülecske alatt a Size-nál teszünk egy pipát a Use renederer mellé. A program létrehoz egy „0” kategóriát azoknak az adatoknak, amelyek nem tartoznak bele a megadott

kategóriákba.

6-15. ábra. A tematikus térkép jellemzőinek beállítása