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Publicada porVasco Llamas Modificado hace 9 años
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1. GENERALIZACIÓN CARTOGRÁFICA
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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
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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
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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
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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)
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2. CLASIFICACIÓN DE LA VARIABLE TEMÁTICA
Imposibilidad o dificultad en asignar un símbolo diferente a cada valor temático Imposibilidad o dificultad en la lectura del mapa Necesidad de agrupaciones: Clasificación
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Discretización (clasificación) de variables cartográficas
Número de clases Método de clasificación
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Densidad de población - Mismos datos - Misma base cartográfica - Mismo software
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Coropletas – Clasificación de datos
Intervalos iguales: Sólo apropiado en caso de áreas similares y en donde el histograma tenga forma rectangular
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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
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Coropletas – Clasificación de datos
Quantiles: Asegura igual número de elementos en cada clase. Precaución con áreas de tamaño muy diverso – puede solucionarse con promedio por área
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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
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Coropletas – Clasificación de datos
Definido por el usuario: Precaución con falseamiento de la información
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Tema 3 Diseño Cartográfico
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LAS VARIABLES VISUALES
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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
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Forma Característica gráfica relativa la disposición. Puede ser regular (rectángulos, círculos...) o irregular (pictogramas)
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Tamaño Refleja dimensiones geométricas diferentes (longitud, altura, área, volumen). Como regla general, a mayor importancia, más grande será un elemento
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Orientación Un marco de referencia es necesario; normalmente el borde de la hoja (líneas o polígonos alargados).
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Color - gama Cuando empleamos en cartografía el término “color”, en realidad nos estamos refiriendo a “gama”. Es la variable visual más compleja Tener en cuenta convencionalismos
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Sistemas CMYK y RGB a. Síntesis aditiva (RVA-RGB)
b. Síntesis sustractiva (CMYK)
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Color – tono o valor Se refiere a la relativa claridad u oscuridad. Como regla general, a mayor importancia del elemento, mayor valor
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Color - pureza También referido como saturación, intensidad, riqueza o luminosidad. Indica el contenido de gris (saturación, intensidad, riqueza, pureza...)
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Uso del color
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Uso del color
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Variables secundarias
Textura Se refiere al tamaño y al espaciado de los elementos de una trama (fina muy próximos; gruesa muy alejados)
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Orientación Se refiere a la dirección seguida por la trama
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Disposición (patrón) Se refiere a la forma y configuración de los elementos que forman la trama. Puede ser aleatoria o sistemática
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Variables complejas (francés)
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Variables complejas (inglés)
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Variables visuales y escala de medida
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4. SIMBOLIZACIÓN
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A D G Simbolización Puntos cualitativos cuantitativos
Signos individuales que denotan posición, intensidad o localización representativa para datos agregados cualitativos cuantitativos A D G
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Datos puntuales – escala nominal
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Datos puntuales – escala ordinal
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Datos puntuales – escala de intervalo o de razón. Variación del valor
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Datos puntuales – escala de intervalo o de razón. Variación de la talla
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Datos puntuales – escala de intervalo o de razón
Datos puntuales – escala de intervalo o de razón. Variación de la distribución
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Datos puntuales – escala de intervalo o de razón
Datos puntuales – escala de intervalo o de razón. Símbolos proporcionales
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Simbolización Líneas cuantitativos cualitativos
Signos lineales individuales cuantitativos cualitativos ríos gratícula límites carreteras flujos migratorios
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Datos lineales Escala nominal
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Datos lineales Escala ordinal
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Datos lineales Escala de intervalo o de razón
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Simbolización Áreas – Mapas de coropletas Simbolización
Clasificación (discretización) de los datos Diseño de la leyenda
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Coropletas - Simbolización
Información cualitativa; categorías
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Coropletas - Simbolización
Información binaria
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Coropletas - Simbolización
Secuencial con una gama de color
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Coropletas - Simbolización
Secuencial de transición
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Coropletas - Simbolización
Divergente
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Modos de representación: clasificación
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5. FACTORES DEL DISEÑO CARTOGRÁFICO
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Consideraciones perceptuales
Legibilidad Contraste visual Organización de las figuras Organización jerárquica
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