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QGIS - données d'exercice

QGIS - données d'exercice


Je travaille actuellement sur le manuel de formation QGIS. Cependant, les données pour l'exercice d'analyse spatiale du chapitre 9.4 (http://docs.qgis.org/2.2/en/docs/training_manual/complete_analysis/analysis_exercise.html) ne sont pas disponibles sous le lien fourni (je ne trouve pas le archive "exercise_data/more_analysis").

Quelqu'un a les données à portée de main ou peut me dire où télécharger l'archive.


Sur la base de cette discussion - https://github.com/qgis/QGIS-Documentation/issues/246 - les données peuvent être trouvées ici : https://www.dropbox.com/sh/n7kzrv7b8fzprxp/AABrvs2LQdNdJrCsC1VA3stMa?dl=0


Je crois que le lien que vous recherchez se trouve au début du didacticiel ici sous le titre d'introduction >> Données.

Le sous-dossier recherché par OP n'existe pas dans le zip fourni - Doit avoir été ignoré par qgis !


Leçons tirées de l'exercice Navigation céleste : l'application d'un système d'information géographique pour informer l'activité de lutte contre la maladie des légionnaires

Les systèmes d'information géographique (SIG) ont émergé au cours des dernières décennies comme une technologie capable d'aider à contrôler les épidémies de maladies infectieuses. Une enquête sur un groupe de maladies du légionnaire en mai 2016 à Sydney, Nouvelle-Galles du Sud (NSW), Australie, a démontré l'importance d'utiliser le SIG pour identifier les sources d'eau à risque en temps réel pour une enquête sur le terrain afin de contrôler tout risque immédiat pour la santé environnementale, ainsi que le besoin de plus de personnel formé à l'utilisation de cette technologie. L'unité de santé publique (PHU) du district de santé local de Sydney a ensuite mené un exercice (basé sur cette enquête) avec 11 membres du personnel de 4 PHU de Sydney pour tester davantage la capacité du personnel à utiliser le SIG dans toute la Nouvelle-Galles du Sud. Au moins 80 % des participants à l'exercice ont déclaré que la progression du scénario était réaliste, que les tâches assignées étaient claires et que des données suffisantes étaient fournies pour accomplir les tâches. L'exercice a mis en évidence la multitude d'applications de géocodage et le besoin d'interopérabilité des systèmes, ainsi que le besoin de personnel formé possédant une expertise spécifique en analyse spatiale pour aider à l'activité de contrôle des épidémies dans toute la Nouvelle-Galles du Sud. Les données d'évaluation ont démontré la nécessité d'un SIG commun, d'une éducation et d'une formation régulières et de lignes directrices pour soutenir l'utilisation collaborative du SIG pour l'épidémiologie des maladies infectieuses en Nouvelle-Galles du Sud. (Disaster Med Public Health Preparedness. 201913:372-374).

Mots clés: maladies transmissibles préparation aux situations d'urgence cartographie géographique épidémies.


Cours de concentration SIG MAPSS

Ce cours présente aux étudiants un large éventail de technologies et de techniques géospatiales afin d'expliquer la théorie de base et l'application des systèmes d'information géographique (SIG). Pour ce faire, les étudiants utiliseront des logiciels open source ou gratuits tels que QGIS et Google Earth Pro pour effectuer des exercices de laboratoire SIG couvrant un éventail de sujets, notamment une introduction à différents types de données géospatiales, la mesure géographique, le SIG, les principes de la cartographie, la télédétection, les techniques de base de cartographie SIG et d'analyse spatiale, la télédétection et les applications géospatiales spécifiques telles que la modélisation 3D et la géoconception. En fournissant un aperçu général des technologies géospatiales, ce cours fournit aux étudiants une vaste connaissance de base du domaine des SIG qui les prépare à des concepts et des applications plus spécialisés couverts dans les futurs cours SIG.

SOCI 30253, MACS 54000, GEOG 30500 Introduction à la science des données spatiales Automne

La science des données spatiales est un domaine en évolution qui peut être considéré comme un ensemble de concepts et de méthodes tirés à la fois des statistiques/statistiques spatiales et de l'informatique/géocalcul. Ces techniques traitent de l'accès, de la transformation, de la manipulation, de la visualisation, de l'exploration et du raisonnement sur les données où la composante de localisation est importante (données spatiales). Le cours présente les types de données spatiales pertinentes dans l'enquête en sciences sociales et passe en revue une gamme de méthodes pour explorer ces données. Les sujets spécifiques abordés incluent la nature particulière des données spatiales, la géovisualisation et l'analyse visuelle, l'analyse d'autocorrélation spatiale, la détection de clusters et la régionalisation. Un aspect important du cours est d'apprendre et d'appliquer des outils logiciels géospatiaux open source, principalement GeoDa, mais aussi R.

GEOG 38402 Sciences de l'information géographique II Hiver

Ce cours étudie la théorie et la pratique des infrastructures et des approches informatiques en analyse spatiale et en sciences SIG. La géoinformatique est présentée comme un paradigme de systèmes multidisciplinaires nécessaire pour résoudre des problèmes spatiaux complexes et faciliter de nouvelles compréhensions. Les étudiants découvriront les éléments des algorithmes spatiaux et des structures de données, les topologies géospatiales, les requêtes de données spatiales et les bases de l'architecture et de la conception des géodatabases.

GEOG 38602 Sciences de l'information géographique III Le printemps

Ce cours avancé étend et relie à la fois les concepts fondamentaux et fonctionnels de GIScience. Les étudiants seront initiés aux langages de programmation et de script avancés nécessaires à l'analyse spatiale et aux applications SIGcience. Les sujets supplémentaires incluent la personnalisation, le SIG d'entreprise, le SIG Web et les techniques avancées de visualisation et d'analyse.

GEOG 38000 Stage en sciences de l'information géographique Le printemps

Le stage en sciences de l'information géographique est un cours de synthèse pour les étudiants se concentrant sur les SIG et les méthodes d'analyse spatiale. Ce cours guidera les étudiants à travers le processus rigoureux d'approche et de résolution des problèmes de recherche en analyse spatiale pour une application dans le monde réel. Les étudiants s'appuieront sur les compétences globales acquises tout au long de la séquence de cours SIG afin de 1) construire un projet de recherche spatiale, 2) effectuer des analyses à l'aide de diverses méthodes et plateformes logicielles, et 3) présenter et ou publier leurs résultats lors d'une conférence ou dans formulaire d'impression.

SOCI 40217, MACS 55000, GEOG 40217 Analyse de régression spatiale Le printemps

Ce cours couvre les méthodes statistiques et économétriques spécifiquement conçues pour traiter les problèmes de dépendance spatiale et d'hétérogénéité spatiale dans les données transversales et de panel (espace-temps). L'objectif principal du cours est de mieux comprendre la portée des méthodes de régression spatiale, de pouvoir les appliquer dans un cadre empirique et d'interpréter correctement les résultats de l'analyse de régression spatiale.

GEOG 38700 Lectures en analyse spatiale Automne Hiver Printemps

Une option de lecture indépendante pour explorer des sujets particuliers dans l'exploration, la visualisation et la modélisation statistique de données géospatiales dans le cadre de la préparation d'un projet de thèse MAPSS.


Capacité des terres et données topographiques comme substitut pour la cartographie et la classification des zones humides : un exemple de cas du bassin de Daly, Territoire du Nord, Australie

La rivière Daly (bassin versant 53 000 km2) a le plus grand débit de toutes les rivières du Territoire du Nord et, en raison des vastes aquifères souterrains alimentant la rivière, des débits d'eau fiables et des zones de sols à fort potentiel, est le centre d'une région où l'eau le développement des ressources et de l'agriculture est sérieusement pris en considération. Dans le cadre d'une évaluation plus large des besoins en débits environnementaux, un inventaire et une évaluation des risques des écosystèmes dépendants de l'eau (zones humides) ont été entrepris pour le bassin de Daly, une région dominée par le calcaire, d'une superficie de 19 382 km2, située au centre du bassin versant. L'évaluation a utilisé la technologie du système d'information géographique pour rassembler, interroger et analyser les données pédologiques et topographiques qui avaient été recueillies précédemment à des fins d'analyse de la capacité des terres. Les données agrégées ont été utilisées comme substitut pour cartographier la répartition des zones humides dans le bassin de Daly. Les unités terrestres cartographiées étaient composées de zones individuelles dans lesquelles le sol, la végétation et le relief présentaient un motif uniforme sur les photographies aériennes. Les caractéristiques des zones humides cartographiées ont été classées en utilisant le relief et l'hydropériode comme base et, pour faciliter le processus de classification, un exercice de vérification au sol et un relevé aérien à basse altitude à l'échelle du bassin ont été menés.


1.3 Emplacement, attributs et première loi de la géographie

Lorsque nous générons des informations sur des phénomènes qui se produisent à la surface de la Terre ou à proximité, nous le faisons en utilisant des données géographiques. Données géographiques sont des données qui incluent une référence à l'emplacement sur la Terre ainsi que certains attributs non spatiaux. Pour être utiles, ils doivent également inclure une indication du moment auquel les données se réfèrent. La spécification de l'emplacement est une différence clé par rapport aux autres types d'informations qui peuvent n'avoir qu'un numéro d'identification ou d'autres descripteurs, comme l'exemple du tableau 1.2. Lorsque des données de localisation sont ajoutées (tableau 1.3), ces localisations seules peuvent être utilisées pour accéder aux données, ou on peut combiner des attributs de localisation et non ambulance' sont à moins de 40 miles de mon emplacement actuel ? »

Tableau 1.2
identifiant Taper La description
42 Patrouille Véhicule léger..
43 Intercepter Croisière performante..
44 Ambulance Camion diesel 2 ess..

Ce ne sont pas des données géographiques. Il n'a pas de données de localisation. Crédit : Joshua Stevens, Département de géographie, Université d'État de Pennsylvanie.

Les données du tableau 1.2 ci-dessus n'ont pas pu être utilisées pour répondre à la question posée. Ces données ne pouvaient répondre qu'à des questions telles que "quel(s) véhicule(s) est/sont une ambulance ?" (avec une réponse « #44 ») ou « Y a-t-il des voitures de patrouille lourdes dans la flotte ? » (avec une réponse « non »). Ces données ne peuvent répondre à aucun « où… ? » question, car les emplacements ne sont pas codés.

En incluant des informations de coordonnées sous forme de longitude et de latitude, les données du tableau 1.3 sont des données géographiques. Ces attributs spatiaux peuvent être utilisés pour identifier l'emplacement de chaque élément dans la base de données, ce qui nous permet de poser des questions du type « où… ? » et « jusqu'où… ?

Tableau 1.3
identifiant Taper La description Latitude Longitude
42 Patrouille Véhicule léger.. 40.776853 -77.87650
43 Intercepter Croisière performante.. 34.594421 -80.301819
44 Ambulance Camion diesel 2 ess.. 34.612899 -79.635086

Ces données géographiques ont des attributs spatiaux qui peuvent être utilisés pour lier chaque entité à un endroit dans le monde réel. (Données de localisation mises en évidence dans le tableau ci-dessus.) Crédit : Joshua Stevens, Département de géographie, Université d'État de Pennsylvanie.

Les chapitres suivants couvriront les coordonnées plus en détail. Le point clé est que les attributs spatiaux nous disent où sont les choses, ou où se trouvaient les choses au moment où les données ont été collectées. En incluant simplement des attributs spatiaux, les données géographiques nous permettent de poser une pléthore de questions géographiques. Par exemple, nous pourrions demander « les prix du gaz en PA sont-ils élevés ? » La carte interactive de GasBuddy.com peut nous aider avec une telle question tout en nous permettant de générer de nombreuses autres enquêtes spatiales liées à la variation géographique des prix des carburants. La section 1.6 de ce chapitre fournira plusieurs autres exemples de ces questions et les types de données géographiques qui peuvent être utilisées pour y répondre.

Une autre caractéristique importante de l'espace géographique est qu'il est "continu.« Bien que la Terre ait des vallées, des canyons, des grottes, etc., il n'y a pas d'endroits sur Terre sans emplacement, et des connexions existent d'un endroit à un autre. En dehors de la science-fiction, il n'y a pas de déchirure dans le tissu de l'espace-temps. La technologie moderne peut mesurer l'emplacement très précisément, ce qui permet de générer des représentations extrêmement détaillées de l'emplacement des caractéristiques géographiques (par exemple, du littoral de l'est des États-Unis). Il est souvent possible de mesurer si précisément que nous collectons plus de données de localisation que nous ne pouvons en stocker et bien plus que ce qui est réellement utile pour des applications pratiques. La quantité d'informations qu'il est utile de stocker ou d'afficher sur une carte dépendra de la échelle de la carte (combien de monde nous représentons dans un affichage fixe tel que la taille de votre écran d'ordinateur) ainsi que sur le but de la carte.

Par exemple, l'illustration ci-dessus montre une ville appelée Gorham (dans le Maine) représentée sur trois cartes différentes produites par le United States Geological Survey. Prenez note des changements qui se produisent lorsque vous sélectionnez différentes échelles (cliquez sur les boutons sous la carte pour changer d'échelle). La forme de la ville ainsi que le nombre et le type d'éléments inclus sur la carte sont différents à chaque échelle. Le cartographe a pris des décisions de généralisation pour s'assurer que les informations représentées sont lisibles à chaque échelle et pour répondre aux usages attendus des cartes produites à cette échelle.

Comme le l'échelle de la carte devient plus grande (lorsque vous "zoomez"), les fonctionnalités deviennent plus grandes et plus détaillées. Passer à échelles plus petites (« zoom arrière ») réduit le nombre de fonctionnalités et simplifie leurs formes. Cette réduction et simplification des caractéristiques est un exemple d'une importante opération de traitement de données appelée carte généralisation. La généralisation des cartes est un processus qui implique la sélection des caractéristiques du monde à représenter (étant donné ce qui est possible avec les données disponibles, qui seront également sélectives) et des choix multiples concernant les détails visibles inclus dans ces représentations. Dans l'exemple de Gorham, à la plus grande échelle (1:24 000), toutes les structures construites à Gorham sont représentées, tandis qu'à 1:62 000, la zone bâtie est représentée de manière abstraite par un polygone rose et vous (en tant que lecteur de carte) êtes gauche pour déduire que les villes comprennent des bâtiments. À la plus petite échelle (1:250 000), en plus d'être encore moins représentées, de nombreuses caractéristiques linéaires ont été lissées (par exemple, l'autoroute 25 sur la carte 1:250 000 semble avoir une courbe légère et traverse la ville tandis que sa représentation sur la carte à l'échelle 1:24 000 montre qu'il a un jogging distinct ainsi qu'une intersection qui apparaîtra à un conducteur comme un demi-tour).

En plus d'être continues, les données géographiques ont également tendance à être dépendantes de l'espace. Plus simplement, "tout est lié à tout le reste, mais les choses proches sont plus liées que les choses éloignées" (ce qui conduit à s'attendre à ce que les choses qui sont proches les unes des autres ont tendance à se ressembler davantage que les choses qui sont éloignées les unes des autres). La citation est la Première loi de la géographie, attribué au géographe Waldo Tobler (1970) -- Département de géographie de l'Université de Californie. La similitude des choses par rapport à leur proximité avec d'autres choses peut être mesurée par un calcul statistique connu sous le nom d'autocorrélation spatiale. Sans cette propriété fondamentale, la science de l'information géographique telle que nous la connaissons aujourd'hui ne serait pas possible.


Des classes

Durée: 18 mois.
Format: Présence en classe, deux fois par semaine : les vendredis de 17h30 à 22h et les samedis de 9h à 13h30, au 25 de Mayo 444, Ville Autonome de Buenos Aires

Diplôme : Spécialiste en Data Science

Accrédité sous CONEAU n° 424, 27 juillet 2015.
Résolution ministérielle 1753/16

Docteur en informatique, Universidad de Buenos Aires (UBA).
Professeur et Chercheur dans le domaine de la Data Science, notamment en Data Warehousing et Business Intelligence, Web Sémantique et Systèmes d'Information Géographique.
Directeur Centre de Recherche d'Information ITBA.


FOSS4G Royaume-Uni

Il y a une conférence, une non-conférence, un atelier, un hackathon, un sprint de code et une fête FOSS4G UK à Southampton en juin de cette année. Si vous êtes libre du 14 au 16, c'est une opportunité fantastique de venir en savoir plus sur les logiciels libres et open source pour Geo. Consultez le site de l'OSGeo (http://uk.osgeo.org/foss4guk2016/) pour plus d'informations. Si vous souhaitez soumettre une conférence et/ou un atelier, vous pouvez le faire via le site. Les billets Early Bird seront mis en vente demain (13 avril) et seront disponibles sur le site d'Eventbrite.


Données L'ensemble de données utilisé dans ce tutoriel est constitué de données Caribidae d'iDigBio.

Logiciel Le logiciel utilisé dans ce tutoriel est QGIS 10.3.

Installer Téléchargez les fichiers utilisés pour la leçon.
00:00 Introduction : Visualisation des ensembles de données Quelle est la différence entre les données vectorielles et raster ?
01:00 Introduction : Aperçu et exploration des boîtes à outils Quels types de données auxiliaires peuvent compléter l'analyse spatiale ?
02:15 Exploration : agrégation par régions Comment les observations peuvent-elles être agrégées par une unité spatiale d'analyse donnée ?
02:55 Exploration : animation temporelle Comment les observations peuvent-elles être vérifiées pour les erreurs de dates ou de transcriptions ?
03:35 Exploration : Incertitude Comment les observations peuvent-elles être symbolisées pour montrer l'erreur systématique et l'incertitude par collecteur, ou le score de qualité des données ?
04:05 Exploration : prochaines étapes Comment éditer les observations une fois les erreurs détectées ?
04:35 Finir

L'horaire réel peut varier légèrement en fonction des sujets et des exercices choisis par l'instructeur.


ESM 263 - Systèmes d'Information Géographique - Hiver 2021

ESM 263 est une introduction d'un quart aux systèmes d'information géographique (SIG). Le cours est destiné aux étudiants du MESM qui ont besoin d'acquérir une connaissance pratique de la théorie et de la pratique des SIG en un seul trimestre.

  • Toutes les réunions seront sur Zoom.
  • Les laboratoires sont identiques, vous n'avez besoin d'en assister qu'à un seul.
  • Pas de cours 2021-01-18 et 2021-02-15. Les conférences seront enregistrées et affichées.

  • Zoom
  • remettre les devoirs
  • publier des mots de passe et des invitations (Zoom, Slack, etc.) qui doivent être réservés aux personnes inscrites au 263.

Manuels

  • Bolstad, P. (2019) Fondamentaux du SIG : Un premier texte sur les systèmes d'information géographique, sixième édition. Ann Arbor, MI : XanEdu Publishing, Inc.
    ISBN 978-1-59399-552-2 [page d'accueil] [éditeur] [Amazon]
    • REMARQUE: assurez-vous d'obtenir le sixième édition.

    VISUALISATION DES DONNÉES MATÉRIEL D'ÉTUDE DE GABRIEL PARODI : PRINCIPES DES SYSTÈMES D'INFORMATION GÉOGRAPHIQUE UN MANUEL D'INTRODUCTION CHAPITRE 7

    1 VISUALISATION DES DONNÉES MATÉRIEL D'ÉTUDE GABRIEL PARODI : PRINCIPES DES SYSTÈMES D'INFORMATION GÉOGRAPHIQUE MANUEL D'INTRODUCTION CHAPITRE 7 Contenu SIG et cartes Le processus de visualisation Visualisation et stratégies La boîte à outils cartographiques caractéristiques des données, représentation de ces caractéristiques Exemples, comment cartographier : données qualitatives, données quantitatives, (terrain ou statistique) altitude, temps Cosmétique de la carte : la touche finale Diffusion de la carte 1

    2 SIG et cartes Dans un environnement SIG, les cartes peuvent être utilisées pour : Saisir des données (numériser/numériser des cartes existantes) Interroger des cartes (pour trouver des données disponibles, des valeurs d'attributs) Soutenir une analyse visuelle (au lieu de calculs) Afficher les résultats des opérations SIG Cartes ne sont pas seulement des produits finaux (sortie) ! Principales caractéristiques des cartes 1. Les cartes apportent des réponses (sous forme graphique) aux questions relatives aux 3 composantes de base des données géographiques : localisation géographique attributs thématiques temps 2

    3 D'où viennent les étudiants de l'ITC ? Quel est le type d'utilisation du sol ? 3

    4 Quand s'est produit le plus long littoral ? Où? Fait référence à l'emplacement géographique (géométrie) Quoi? Fait référence aux attributs thématiques Quand ? Fait référence au temps Des questions combinées plus complexes sont également possibles Les cartes sont des moyens efficaces et efficients de transférer des informations géospatiales aux utilisateurs ! 4

    5 Principales caractéristiques des cartes 2. Les cartes offrent des représentations abstraites (modèles) de la réalité, c'est-à-dire : simplifiées classées symbolisées Des représentations de la réalité réalistes plus abstraites 5

    6 Principales caractéristiques des cartes 3. Les cartes sont des représentations à l'échelle Échelle : rapport entre la distance sur la carte et la distance correspondante dans la réalité Échelle distance distance sur la carte dans la réalité 1 : cm 50 m 1 : cm 1 km grande petite Indications à l'échelle verbale par ex. fraction représentative d'un pouce au mille, par ex. 1 : graphique (barre d'échelle) adapté aux environnements numériques ! par exemple m 6

    7 Une carte est : une représentation ou une abstraction de la réalité géographique un outil permettant de représenter des informations géographiques de manière visuelle, numérique ou tactile. une représentation réduite et simplifiée de (parties de) la surface de la Terre sur un plan. Il existe plusieurs types de cartes Carte topographique 7

    8 Cartes thématiques densité de population bassins versants Distinction de tradition dans les cartes cartes topographiques représentation précise de la topographie de la Terre cartes thématiques un ou plusieurs thèmes particuliers sont mis en valeur Distinction moins pertinente dans un environnement numérique 8

    9 Dimensions dans une carte à plat + hauteur + temps Le processus de visualisation Les cartes sont le résultat d'un processus de visualisation 9

    10 Les méthodes et techniques de visualisation sont appliquées à l'aide d'outils cartographiques : fonctions (ex. algorithmes) règles (ex. grammaire cartographique, généralisation) habitudes ou conventions (ex. eau représentée en bleu) Visualisation et stratégies La visualisation a plusieurs significations : générique : rendre l'information visible ( présentation sous forme graphique) plus spécifique : utiliser une technologie informatique sophistiquée et des boîtes à outils pour rendre les données/informations visibles pour une utilisation spécifique : exploration visuelle ce processus est souvent appelé : visualisation scientifique : destiné à stimuler la réflexion mots-clés : interaction, dynamique 10

    11 Deux stratégies principales : exploration, présentation privée Si les cartes sont explorées visuellement, on parle aussi de géovisualisation La géovisualisation est accélérée par : la possibilité de générer des cartes à n'importe quelle étape de la géoinformation le traitement les développements matériels et logiciels les nouveaux supports de sortie l'évolution des besoins/attentes des utilisateurs disponibilité de données abondantes, provenant de différentes sources 11

    12 j perte ou gain d'information La communication : particulièrement pertinente pour la présentation La boîte à outils cartographique 1. Analyse des caractéristiques des données Quel est le dénominateur commun ? Utilisé pour le titre de la carte (thème, zone, année) Quelle est la nature des données ou : quelles sont les échelles de mesure ? 12

    13 Important Les échelles de mesure sont liées à la façon dont les gens perçoivent les variables visuelles (voir plus loin) La boîte à outils cartographiques Éléments de base d'une carte : symboles de points symboles de lignes symboles de zone texte Ces éléments peuvent tous être variés en apparence 13

    14 Variations de base importantes : Variables visuelles de Bertin forme/ orientation de la forme couleur (= teinte) grain/ texture légèreté/ valeur taille Variables visuelles de Bertin 14

    15 Les variables visuelles permettent aux observateurs de percevoir : ce qui va ensemble, ou est d'égale importance les quantités d'ordre un aperçu instantané de l'ensemble de la représentation Rapport d'intervalle ordinal nominal important dimensions du plan taille XXXX (gris) valeur grain/texture couleur (teinte) orientation forme XXXXXXXXXX 15

    16 Comment cartographier ? 1. Données qualitatives, par ex. couleur des bassins versants Données qualitatives : valeur des bassins versants couleur + luminosité 16

    17 2. Données quantitatives absolues, par ex. nombre d'habitants taille Données quantitatives absolues : non. des habitants valorisent la couleur 17

    18 3. Données quantitatives relatives, par ex. valeur de densité de population Données quantitatives relatives : valeur de densité de population (séquence !) couleur + luminosité 18

    19 4. Élévation : relief (relief) couche de contours teintes ombrage vue 3D St. Pietersberg, Pays-Bas 19

    20 5. Altitude : surface statistique, par ex. nombre d'habitants 6. Temps (évolution dans le temps) Carte statique unique Cartes statiques multiples Carte animée 20

    21 Exemple de temps de cartographie : Croissance urbaine d'Enschede Croissance d'Enschede , (animation en lecture seule) 21

    22 Cosmétiques de la carte : la touche finale 1. Informations supplémentaires informations marginales (ou métadonnées) : rend la carte plus utilisable 2. L'ajout de texte améliore l'identification des caractéristiques 22

    23 Le contraste améliore la lisibilité globale de la carte Diffusion de la carte (sortie) La conception de la carte est influencée par : les caractéristiques des données et les stratégies des utilisateurs (voir avant) le support de sortie, par exemple : les cartes papier ou à l'écran Les cartes à l'écran : une légende souvent plus petite n'est pas toujours visible et elle permet : vers une base de données des liens vers d'autres données s'intégrant dans la dynamique et l'interaction multimédia 23

    24 Le Web comme support de sortie augmente les fonctions des cartes : à côté de : aperçu des données spatiales (rôle traditionnel) interface vers des informations/services supplémentaires aperçus des données pouvant être acquises Classification des cartes sur le Web

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