presentacion geocamp poinproc

Marker clustering y generalización cartográficaBarcelona, abril 2013.

Las escalas de los mapas

Generalización cartográfica clásica

Escala de la base cartográfica acorde con la escala de representación.

Base Esc. grandeVista Esc. pequeña

Base Esc. grandeVista Esc. grande

Base Esc. pequeñaVista Esc. pequeña

Base Esc. pequeñaVista Esc. grande

Escala grande: + detalle. Escala pequeña: - detalle.


Las bases cartográficas


Elaboración de la base cartográfica más detallada.

Aplicación PurView sobre entorno ArcGIS de restitución cartográfica a partir de fotografía aérea estereográfica.


Bases cartográficas de visores en Internet


Bases cartográficas de los visores de mapas en Internet.

Bases elaboradas de manera similar a como se realizan los mapas en papel. Caso Google Maps: parecido a un callejero orientado a la circulación.


La generalización cartográfica


Bases cartográficas a

escalas menos detalladas: utilizar la generalización cartográfica.

Agregación.

Colapso.

Simplificación.

Selección.

Clasificación.


Procesos de generalización en GIS


Ejemplo de proceso de generalización más clásico: simplificación Douglas-Peuker.

El proceso de generalización cartográfica más sencillo y utilizado es la simplificación de líneas retirando vértices. Lo incorporan de manera nativa todos los visores de mapas.


Customización de mapas en internet

Marker clustering

Coberturas vectoriales de los visores de mapas en Internet.

Se esta confiando un poco en el API de Maps y en el criterio del diseñador. De la pagina web.


Customización de marcadores

Marker clustering

Solución clustering incorporada al API de Google.

Marcadores simples y marcadores clusters tienen un comportamiento diferente al hacer click

http://www.mapadacachaca.com.br/guia/


Mapas temáticos

Marker clustering

Es una alternativa al marker clustering

Se utiliza mucho en servidores de bases de datos cartográficas (Fusion Tables, etc.)

http://www.cartovista.com/


Servidores de “tiles”

Marker clustering

Otra alternativa para “customizar” los mapas es convertir las coberturas vectoriales en capas de “tiles”

Los datos se sumarizan por divisiones administrativas

http://www.skimap.org/


Generalización cartográfica

Marker clustering

PoinProc es un proceso basado en la generalización cartográfica para convertir sets de marcadores en geometrias dependientes del zoom

Los datos se sumarizan por divisiones administrativas


Búsqueda por mapa

Marker clustering

El marker clustering permite combinar la búsqueda por mapa y la búsqueda en un directorio.


Entrada de datos

PoinProc

Tabla en formato csv, tab, etc. Cada fila contiene los datos de un marcador.

Campos mínimos: latitud y longitud. Aconsejable: nombre del marcador, campos para separar y para sumarizar (normalmente, divisiones administrativas


Aplicación de escritorio

PoinProc

Resultados en un fichero XML.

Campos latitud, longitud


Javascript API

PoinProc

Cómo utilizar los resultados de PoinProc con Javascript.

var mapViewer = new ZoomDepViewer (mapdivID, MapClick, LoadIcons, getColour);

mapViewer.showXMLData(xmlData, viewer, useIDs);

function MapClick(descrip) { var expla = document.getElementById('expla'); var descripItems = descripTxt.split('.'); var descripHtml = descripItems.join('<br/>'); expla.innerHTML = descripHtml;}

var LoadIcons = function(viewer) { var iconfolder = "www.poinproc.com/Schemas/"; var icons; icons[0] = { icon: iconfolder+'point0.png',height:15,width:15 }; icons[1] = { icon: iconfolder+'point1.png',height:22,width:22 }; icons[2] = { icon: iconfolder+'point2.png',height:32,width:32 }; return icons:}

function getColour(code) { var fillColor = ["#963296", "#C86432", "#329696", "#48C848", "#6432C8"]; var index = code % 5; return fillColor[index];}

Constructor

Metodos

viewer 'gmapsv3', 'bing' or 'ol'

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