Cartography playground, aprende los algoritmos cartográficos jugando

Cartography Playground es una web donde probar diferentes variables cartográficas de forma interactiva

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Diseñar un buen mapa no es un juego de niños, pero Cartography Playground ha encontrado la forma de que lo parezca. La creación de mapas es un asunto complicado con muchas variables a considerar que pueden cambiar directamente la forma en que alguien interpreta la tierra y las personas en un lugar. No olvidemos nunca, que el éxito de un buen diseño de un mapa se basa en conseguir comunicar de un vistazo al público potencial para el que se ha diseñado, el objeto del mismo. No es lo mismo elaborar un mapa turístico para un público general que un mapa geológico (o cualquier otro mapa temático), diseñado casi exclusivamente para ojos técnicos. En cualquier caso, el buen mapa deberá de transmitir la información precisa y de forma fluida.

cartography_playground

Pues bien, gracias a la web de Cartography Playground ahora podemos aprender de forma interactiva sobre los diferentes algoritmos cartográficos, problemas y otros asuntos propios del diseño de mapas, jugando con la apariencia y alternando entre diversas representaciones. De postre, tenemos una sección para la autoevaluación con un cuestionario de preguntas sobre las temáticas propuestas en la web de Cartography Playground.

Juegos cartográficos de Cartography Playground

Algoritmo Douglas-Peucker

Este algoritmo se utiliza para alisar las polilíneas (líneas compuestas por varios segmentos lineales) reduciendo los números de puntos (vértices) que la conforman. Su forma final simplificada debe de preservar aproximadamente la forma original. Este algoritmo fue diseñado por Urs Ramer en 1972 por D. Douglas y T. Peucker en el ’73, por lo que también se le conoce como algoritmo de Ramer-Douglas-Peucker. Se puede variar el grado de la simplificación en función de la dimensión de la distancia máxima entre los puntos originales y la curva simplificada.

algoritmo-douglas-peucker cartography playgroundLíneas de contorno de un perfil topográfico

Existen diferentes métodos para representar la elevación de los mapas topográficos y las isohipsas o lineas de contorno (curvas de nivel), son las más utilizadas. Se usan combinadas con un sombreado (ráster) para conseguir un aspecto tridimensional y realista y unen puntos con el mismo valor (en este caso de altura s.n.m.). En este caso, el usuario aprenderá a extraer perfiles de altura a partir de la representación de la elevación en mapas topográficos. (Sólo funciona con BING).

perfil_curvas_nivel cartography playgroundDiseño del mapa

Como hemos avanzado en la introducción del artículo, el diseño del mapa es clave a la hora de comunicar el objeto para el cual se elabora. Un mapa al fin y al cabo es una obra gráfica, una expresión artística y no escapa a ninguna de las leyes gráficas. Los mapas deben de ser claros, concisos, fáciles de leer y de comprender y deben de estar adaptados al usuario final. Éste debe de contar la “historia” que se supone debe de contar y debe de ser funcional, una guía clara para el usuario que detalle aquella la información necesaria y obvíe o minimice el resto de la misma.

Los símbolos, la tipografía y el color son los principales elementos personalizables de un mapa base y deben de combinar adecuadamente con la información temática que se va a representar. Cartography Playground nos permite jugar con estos criterios a través de una aplicación interactiva en Mapbox con capas activables a diferentes escalas.

diseño_mapas_cartography playgroundComparación de clústers: K-Means y DBSCAN

En esta ocasión en Cartography playground pasan a hablarnos de las ventajas e inconvenientes entre los algoritmos de agrupamiento (clusters) de K-Means, basado en centroides (puntos medios gravitacionales), y DBSCAN, basado en la densidad de los puntos. Ambos algoritmos, sirven para detectar agrupamientos de forma arbitraria en bases de datos espaciales. Este tipo de análisis son básicos en la minería de datos (Data Mining) y una técnica común para el análisis estadístico de datos, análisis de imágenes, compresión de datos y gráficos, y el aprendizaje automático (Machine Learning) entre otros.

Kmeans dbscan cartography playgroundGeneralización cartográfica

Todos hemos visto mapas al que les falta información… puede que por olvido, desactualización o simplemente porque han sufrido un proceso de generalización cartográfica por el que se reduce gráficamente la información de la realidad para mostrar la información necesaria a una escala específica. Volviendo otra vez al punto del diseño de los mapas, estos están hechos para mostrar la realidad a una escala determinada, por lo que a ciertas escalas más pequeñas (en las que se cubra una gran superficie del territorio), la información que se representa ha de tener en cuenta el objetivo del mapa y las necesidades de los usuarios finales para no mostrar demasiada información que acabe generando un ruido en la legilibilidad del mismo.

Existen muchos métodos: por selección, suavizado, agregación, simplificación, colapso, etc. y podemos aprender jugando con todos ellos a través de su aplicación interactiva.

generalizacion_cartografica cartography playgroundA tener en cuenta

Como os he avanzado, también han incluido un cuestionario de autoevaluación interactivo sobre el cual poner a prueba tus conocimientos cartográficos. Pero tanto o más interesante es la referencia bibliográfica que aportan para que puedas profundizar en cada una de las secciones comentadas anteriormente en Cartography Playground.

Si quieres aprender más sobre todas las técnicas utilizadas en el diseño de mapas te recomendamos que pegues un vistazo a nuestro Curso de Diseño Cartográfico con ArcGIS y QGIS con el que practicarás con las principales tecnologías GIS sobre proyectos reales.

Información extraída de la web Cartography Playground, web construida como parte de una maestría en la Cátedra de Cartografía de la Technical University of Munich.

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