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 asignar un símbolo diferente a cada valor temático

• Imposibilidad o dificultad en la lectura del mapa

• Necesidad de agrupaciones:– Clasificación

Legend

POBLACION

81323,000000

81323,000001 - 83517,000000

83517,000001 - 94610,000000

94610,000001 - 143162,000000

143162,000001 - 163171,000000

163171,000001 - 170513,000000

170513,000001 - 171647,000000

171647,000001 - 191613,000000

191613,000001 - 215165,000000

215165,000001 - 225962,000000

225962,000001 - 257442,000000

257442,000001 - 320778,000000

320778,000001 - 321173,000000

321173,000001 - 328697,000000

328697,000001 - 348067,000000

348067,000001 - 350018,000000

350018,000001 - 372538,000000

372538,000001 - 401580,000000

401580,000001 - 412701,000000

412701,000001 - 438428,000000

438428,000001 - 493312,000000

493312,000001 - 519895,000000

519895,000001 - 526628,000000

526628,000001 - 532765,000000

532765,000001 - 592542,000000

592542,000001 - 594423,000000

594423,000001 - 640129,000000

640129,000001 - 667484,000000

667484,000001 - 688736,000000

688736,000001 - 691799,000000

691799,000001 - 705516,000000

705516,000001 - 708425,000000

708425,000001 - 751806,000000

751806,000001 - 802575,000000

802575,000001 - 807044,000000

807044,000001 - 922100,000000

922100,000001 - 954877,000000

954877,000001 - 975385,000000

975385,000001 - 1075183,000000

1075183,000001 - 1100503,000000

1100503,000001 - 1141286,000000

1141286,000001 - 1156190,000000

1156190,000001 - 1244732,000000

1244732,000001 - 1462128,000000

1462128,000001 - 1594808,000000

1594808,000001 - 1852166,000000

1852166,000001 - 1930941,000000

1930941,000001 - 2563342,000000

2563342,000001 - 5522565,000000

5522565,000001 - 6421874,000000

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•Quantiles:

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

3. LAS VARIABLES VISUALES

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 (líneas o polígonos alargados).

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

Sistemas CMYK y RGB

a. Síntesis aditiva (RVA-RGB) b. Síntesis sustractiva (CMYK)

Color – tono o valor

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

Color - pureza

• También referido como saturación, intensidad, riqueza o luminosidad. Indica el contenido de gris (saturación, intensidad, riqueza, pureza...)

Uso del color

Uso del color

Textura

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

Variables secundarias

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

(francés)

Variables complejas

(inglés)

Variables visuales y dimensión geométrica

Variables visuales y escala de medida

4. SIMBOLIZACIÓN

Simbolización

• Puntos– Signos individuales que denotan

posición, intensidad o localización representativa para datos agregados

cualitativos cuantitativos

AD

G

Datos puntuales – escala nominal

Datos puntuales – escala ordinal

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. Variación de la distribución

Datos puntuales – escala de intervalo o de razón. Símbolos proporcionales

Simbolización

• Líneas– Signos lineales individuales

cualitativoscuantitativos

ríos gratícula

carreteras límites

flujos migratorios

Datos linealesEscala nominal

Datos linealesEscala ordinal

Datos linealesEscala de intervalo o de razón

Simbolización

• Áreas – Mapas de coropletas– Simbolización– Clasificación (discretización) de los datos– Diseño de la leyenda

Coropletas - Simbolización

• Información cualitativa; categorías

Coropletas - Simbolización

• Información binaria

Coropletas - Simbolización

• Secuencial con una gama de color

Coropletas - Simbolización

• Secuencial de transición

Coropletas - Simbolización

• Divergente

Modos de representación: clasificación

5. FACTORES DEL DISEÑO CARTOGRÁFICO

Consideraciones perceptuales

• Legibilidad• Contraste visual• Organización de las figuras• Organización jerárquica