1. GENERALIZACIÓN CARTOGRÁFICA

Generalización: Una necesidad y una molestia Necesaria para: Mejorar la calidad visual Facilitar análisis a diferente nivel de detalle Reducir cantidad de información Una molestia por: Causar cambios en la medición de áreas y distancias

Escala y resolución La resolución del mapa determina el tamaño del objeto más pequeño que puede ser discernible En mapas topográficos: 2,5mm; Escala 1:10,000 – 25 metros Escala 1:250,000 – 625 metros

Paradoja de la generalización A medida que el tamaño del mapa decrece en escala, los objetos han de hacerse más pequeños. Cuando la escala es excesivamente reducida, el tamaño del elemento es exagerado Ejemplo: ciudades de escala 1:25,000 a escala 1:1,000,000

Generalización Tipos Clasificación (ej usos del suelo) Simplificación (ej líneas costeras) Suavizado de líneas (ej ríos) Exageración (ej postes eléctricos) Agregación (ptos reunidos en polígono) Fusión (vías férreas en estación) Amalgama (polígonos manzanas urbanas) Selección (afluentes clave representan a todos) Acentuado (entrada estrecha a una bahía) Desplazamiento (alejamiento de objetos muy próximos) Esquematización (planos edificios) Simbolización (ej mapas densidad prac 2)

2. CLASIFICACIÓN DE LA VARIABLE TEMÁTICA

Imposibilidad o dificultad en la lectura del mapa Imposibilidad o dificultad en asignar un símbolo diferente a cada valor temático Imposibilidad o dificultad en la lectura del mapa Necesidad de agrupaciones: Clasificación

Discretización (clasificación) de variables cartográficas Número de clases Método de clasificación

Densidad de población - Mismos datos - Misma base cartográfica - Mismo software

Coropletas – Clasificación de datos Intervalos iguales: Sólo apropiado en caso de áreas similares y en donde el histograma tenga forma rectangular

Coropletas – Clasificación de datos Desviación estándar: Sólo apropiado en caso de contar con una variable de distribución normal. De interés cuando se pretende enfatizar sobre la desviación con respecto a la media

Coropletas – Clasificación de datos Cuantiles: Asegura igual número de elementos en cada clase. Precaución con áreas de tamaño muy diverso – puede solucionarse con promedio por área

Coropletas – Clasificación de datos Cortes naturales: Ayuda a determinar grupos más o menos homogéneos. Ofrece pobres resultados en la definición de los límites de las clases

Coropletas – Clasificación de datos Definido por el usuario: Precaución con falseamiento de la información

Tema 3 Diseño Cartográfico

El lenguaje visual – la semiología gráfica Las variables visuales Jacques Bertin, 1967, Semiologie Graphique, París, Ed Gauiers-Villars Variables primarias Forma Tamaño Orientación Color – gama Color – tono Color – pureza Variables secundarias Textura Orientación Disposición

Forma Característica gráfica relativa la disposición. Puede ser regular (rectángulos, círculos...) o irregular (pictogramas)

Tamaño Refleja dimensiones geométricas diferentes (longitud, altura, área, volumen). Como regla general, a mayor importancia, más grande será un elemento

Orientación Un marco de referencia es necesario; normalmente el borde de la hoja

Color - tono Cuando empleamos en cartografía el término “color”, en realidad nos estamos refiriendo a “tinta” o “tono”. Es la variable visual más compleja Tener en cuenta convencionalismos

Valor Se refiere a la relativa claridad u oscuridad. Como regla general, a mayor importancia del elemento, mayor valor

Uso del color

Variables secundarias Textura Se refiere al tamaño y al espaciado de los elementos de una trama (fina muy próximos; gruesa muy alejados)

Orientación Se refiere a la dirección seguida por la trama

Disposición (patrón) Se refiere a la forma y configuración de los elementos que forman la trama. Puede ser aleatoria o sistemática

Variables complejas

Variables visuales y escala de medida

4. SIMBOLIZACIÓN

A D G Simbolización Puntos cualitativos cuantitativos Signos individuales que denotan posición, intensidad o localización representativa para datos agregados cualitativos cuantitativos A D G

Datos puntuales – escala nominal Variable visual: forma

Datos puntuales – escala ordinal Variables visuales: tamaño y valor

Datos puntuales – escala de intervalo o de razón. Variación del valor

Datos puntuales – escala de intervalo o de razón. Variación de la talla

Datos puntuales – escala de intervalo o de razón Datos puntuales – escala de intervalo o de razón. Variación de la distribución

Datos puntuales – escala de intervalo o de razón Datos puntuales – escala de intervalo o de razón. Símbolos proporcionales Variable visual tamaño

Simbolización Líneas cualitativos cuantitativos Signos lineales individuales cualitativos cuantitativos ríos gratícula límites carreteras flujos migratorios

Datos lineales Escala nominal

Datos lineales Escala ordinal

Datos lineales Escala de intervalo o de razón

Coropletas - Simbolización Información cualitativa; categorías Escala nominal

Coropletas - Simbolización Información binaria

Coropletas - Simbolización Secuencial con una gama de color Escala ordinal y cuantitativa

Coropletas - Simbolización Secuencial de transición Escala ordinal y cuantitativa

Coropletas - Simbolización Divergente Escala ordinal y cuantitativa

Modos de representación: clasificación

5. FACTORES DEL DISEÑO CARTOGRÁFICO

Consideraciones perceptuales Legibilidad Contraste visual Organización de las figuras Organización jerárquica