Utiliser les options de style (Map Viewer)

Map Viewer (qui était disponible auparavant sous la forme d’une installation bêta distincte, mais qui est à présent inclus automatiquement avec le portail) vous permet d’explorer les données de différentes manières grâce à divers styles cartographiques intelligents. Lorsque vous définissez le style des couches de la carte dans Map Viewer, la nature des données détermine les options de stylisation par défaut. Vous pouvez tester les éléments graphiques tels que les symboles, les dégradés de couleurs et les épaisseurs de trait, ainsi que la rotation, la classification et les thèmes, et visualiser instantanément vos choix sur la carte.

Modifier un style de symbole

Vous avez la possibilité de choisir parmi diverses options de symbole lorsque vous appliquez un style à une couche. Les options disponibles dépendent du style de smart mapping appliqué à la couche, du type d’entités dans la couche (point, ligne ou polygone) ou encore du fait que vous appliquez un style à une couche d’images.

Pour modifier le style des symboles pour toutes les entités d’une couche, procédez comme suit :

1. Suivez les quatre premières étapes de la section Appliquer des styles.
2. Dans la fenêtre Styles, cliquez sur le symbole ou sur le dégradé de couleurs sous Symbol style (Style de symbole).
3. Si la couche comporte des entités ponctuelles, sélectionnez un jeu de symboles dans le menu déroulant.
   • Pour utiliser une forme basique telle qu’un cercle ou un carré, sélectionnez la forme, modifiez éventuellement sa taille, et spécifiez les options de remplissage et de contour (comme indiqué ci-dessous).
   • Pour utiliser une icône de l’un des jeux de symboles, cliquez sur l’icône, cliquez éventuellement sur Invert background color (Inverser la couleur de l’arrière-plan) afin d’optimiser le symbole lorsque l’arrière-plan est sombre, et ajustez la taille selon vos besoins.
4. Pour l’option Fill (Remplissage), sélectionnez une couleur ou spécifiez une couleur personnalisée à l’aide des valeurs RVB ou hexadécimales. Vous avez également l’option d’utiliser le curseur Fill transparency (Transparence du remplissage) pour appliquer une transparence au remplissage. Pour les styles qui incluent un dégradé de couleurs, par exemple, Carte de densité et Totaux et montants (couleur), sélectionnez un dégradé de couleurs.

   Pour filtrer les options du dégradé de couleurs, sélectionnez une catégorie de dégradé de couleurs dans le menu déroulant, par exemple, Best for dark backgrounds (Optimisés pour les arrière-plans sombres) ou Colorblind friendly (Adaptés aux daltoniens) et le cas échéant cliquez sur Reverse ramp colors (Inverser les couleurs du dégradé) pour inverser le dégradé.

   Conseil :

   Pour afficher le nom d’un dégradé de couleurs, pointez dessus.

5. Vous pouvez également définir davantage le style de symbole en spécifiant l’un des paramètres suivants, selon le type d’entité :
   • Pour les entités ponctuelles et surfaciques, sous Outline (Contour), sélectionnez une couleur ou spécifiez une couleur personnalisée à l’aide des valeurs RVB ou hexadécimales. Utilisez le curseur Outline transparency (Transparence du contour) pour appliquer une transparence au contour. Sous Stroke (Trait), vous pouvez sélectionner un modèle de contour et utiliser le curseur Width (Largeur) pour modifier la largeur du contour. Pour les polygones, vous pouvez également cocher la case Adjust width (Ajuster automatiquement la largeur) pour ajuster la largeur du contour.

     Conseil :

     Pour masquer le contour, désactivez le bouton bascule Enable outline (Activer le contour).

   • Pour les entités linéaires, sélectionnez une couleur ou spécifiez une couleur personnalisée à l’aide des valeurs RVB ou hexadécimales. Utilisez le curseur Line transparency (Transparence de ligne) pour appliquer une transparence à la ligne. Sous Stroke (Trait), sélectionnez un motif de ligne et ajoutez une flèche, si besoin est. Utilisez le curseur Width (Largeur) pour modifier la largeur de ligne. Vous pouvez également cocher la case Adjust width automatically (Ajuster automatiquement la largeur) pour ajuster la largeur de ligne.
6. Si vous utilisez le style Densité de points, sélectionnez un dégradé de couleurs (sélectionnez tout d’abord une catégorie de dégradé de couleurs, si nécessaire), et éventuellement utilisez le curseur Transparency (Transparence) pour appliquer la transparence aux points.
7. Cliquez sur Done (Terminé) dans la fenêtre Styles pour appliquer les changements à la couche.

Thèmes

Map Viewer inclut de nombreux thèmes que vous pouvez appliquer pour mettre en évidence des modèles de données. À l’instar d’un appareil photo qui peut être utilisé avec plusieurs objectifs, chacun ayant un intérêt particulier, les thèmes permettent de tester différentes vues des données. Si vous appliquez un style aux valeurs numériques ou de date et d’heure, vous pouvez choisir parmi une sélection de thèmes et appliquer celui qui est le plus adapté à vos données et au message que vous voulez transmettre. La disponibilité des combinaisons suivantes dépend du style de smart mapping que vous choisissez :

• High to low (Élevée à faible) : affiche la plage de valeurs de la plus élevée à la plus faible. Vous définissez les seuils supérieur et inférieur afin d’attirer l’attention sur les valeurs élevées ou les valeurs faibles. Le symbole varie sur la carte selon que la valeur est plus ou moins proche de vos définitions de valeur élevée et de valeur faible. Ce thème met en évidence les valeurs les plus élevées ou les plus faibles dans les données, selon la façon dont vous appliquez le dégradé de couleurs (pour les polygones) ou la taille (pour les points et les lignes). Par défaut, pour ce thème, une valeur est élevée si elle se situe à 1 écart type au-dessus de la moyenne et une valeur est faible si elle se situe à 1 écart type en dessous de la moyenne. Vous pouvez ajuster ces paramètres selon les informations dont vous disposez, les normes couramment utilisées pour les données, ou d’autres facteurs.

  Pour les polygones, les dégragés de couleurs pour ce style utilisent une ou deux couleurs seulement, de sorte que l’attention ne soit attirée que sur les valeurs les plus élevées ou les plus faibles. Pour les points et les lignes, la taille est utilisée pour montrer les variations entre les valeurs élevées et faibles, de sorte que les entités de plus grande taille attirent l’attention. Choisissez ce thème uniquement lorsque seules les valeurs élevées ou seules les valeurs faibles doivent être mises en évidence. Par exemple, si vous cartographiez des taux de vaccination, vous pouvez utiliser ce thème pour mettre en évidence les zones où les taux sont les plus élevés afin d’identifier celles où la population se fait vacciner. Ou bien, vous pouvez mettre en évidence les zones qui présentent les taux les plus faibles pour identifier celles où il est nécessaire de soutenir la campagne de vaccination.

  Conseil :

  Si vous vous familiarisez avec les données, définissez comme valeur élevée la valeur maximale présente dans le jeu de données et définissez comme valeur faible la valeur minimale pour montrer la dispersion générale ou la plage des valeurs dans les données. Vous n’obtiendrez pas la carte la plus adaptée, mais celle-ci vous permettra de comprendre comment vos paramètres peuvent changer sa signification.

• Above and Below (Supérieur et inférieur) : présente les valeurs supérieures et inférieures à une valeur donnée (zéro, la moyenne des données ou une autre valeur significative de votre connaissance). Vous définissez les seuils pour les valeurs normales, élevées et faibles afin d’attirer l’attention sur les valeurs qui sont considérées comme anormales (élevées et faibles).

  Par défaut, ce thème centre la symbologie de la carte autour de la moyenne statistique ; une valeur élevée est une valeur qui présente 1 écart standard au-dessus de la moyenne et une valeur faible est une valeur qui présente 1 écart standard au-dessous de la moyenne. Pour les polygones, les dégradés de couleurs les plus adaptés pour ce style utilisent trois couleurs qui permettent d’attirer l’attention sur les valeurs élevées et faibles, alors que les valeurs plus proches de la normale ne sont pas mises en évidence. Pour les points et les lignes, la taille est utilisée pour montrer les variations par rapport à la moyenne afin d’attirer l’attention sur les entités de plus grande taille, côté supérieur et côté inférieur. Vous pouvez également choisir une valeur autre que la moyenne statistique.

  Choisissez ce thème pour centrer la carte autour d’une valeur significative afin de pouvoir indiquer quelles sont les zones qui se situent au-dessus ou en dessous de cette valeur significative. Par exemple, si votre carte présente la densité de la circulation automobile, vous pouvez utiliser ce thème pour mettre en évidence les zones où la circulation est plus dense et moins dense que la moyenne.

• Above (Supérieur) : met en évidence les valeurs supérieures à une valeur donnée (zéro, la moyenne des données ou une autre valeur significative de votre connaissance). Vous définissez les seuils pour les valeurs normales et élevées afin d’attirer l’attention sur les valeurs qui sont supérieures à la normale. Les valeurs supérieures à la valeur donnée sont stylisées avec une couleur plus vive ou un symbole plus grand, selon le style sélectionné. Par exemple, si votre carte présente les recettes d’un magasin de vente au détail, choisissez ce thème pour mettre en évidence les valeurs qui sont supérieures à une valeur donnée, comme l’objectif de recettes pour les magasins d’électronique. Les magasins qui dépassent leur objectif de recettes apparaissent en plus grand sur la carte.
• Below (Inférieur) : met en évidence les valeurs inférieures à une valeur donnée (zéro, la moyenne des données ou une autre valeur significative de votre connaissance). Vous définissez les seuils pour les valeurs normales et faibles afin d’attirer l’attention sur les valeurs qui sont inférieures à la normale. Les valeurs inférieures à la valeur donnée sont stylisées avec une couleur plus vive ou un symbole plus grand, selon le style sélectionné. Choisissez ce thème pour mettre en évidence les valeurs qui sont inférieures à une valeur donnée, comme l’objectif de recettes pour les magasins d’électronique. Les magasins qui n’atteignent pas leur objectif de recettes apparaissent en plus grand sur la carte.
• Centered On (Centré sur) : centre la carte sur une plage de valeurs proches d’une valeur donnée et met en évidence cette plage. Ce thème met en évidence les valeurs qui se situent à 1 écart standard de la moyenne. Il met en évidence les entités les plus proches de la valeur donnée et accentue la transparence des autres valeurs. Choisissez ce thème pour mettre en évidence les valeurs qui sont proches d’une valeur donnée, comme l’objectif de pertes en cas de vol ou de dommage pour les magasins d’électronique. Les magasins qui sont légèrement au-dessus ou en dessous de leur objectif de pertes sont mis en évidence sur la carte.
• Extremes (Extrêmes) : fait ressortir les valeurs extrêmes dans les données. Ce thème souligne les valeurs statistiquement extrêmes en mettant en évidence celles qui se situent en dehors de l’écart standard de +-1. Par exemple, vous pouvez utiliser cette combinaison pour faire ressortir les valeurs les plus élevées et les moins élevées, telles que les loyers les plus chers et les moins chers dans une zone donnée. Choisissez ce thème pour mettre en évidence les valeurs qui sont curieusement éloignées d’une valeur donnée, comme l’objectif de pertes en cas de vol ou de dommage pour les magasins d’électronique. Les points de vente qui sont très largement au-dessus ou en dessous de leur objectif de pertes sont mis en évidence sur la carte.
• New to Old (Nouveau vers ancien) : permet d’afficher la plage de dates en allant de la plus récente à la plus ancienne. Ce thème met en évidence les dates les plus récentes et les plus anciennes incluses dans les données, à l’aide d’un dégradé de la même couleur allant des teintes foncées aux teintes claires (ou du clair au foncé). Choisissez ce thème pour montrer la dispersion générale ou la plage des valeurs de date et d’heure incluses dans les données. Par exemple, vous pouvez utiliser cette combinaison pour mettre en évidence les tronçons de rue de votre ville qui ont été inspectés en dernier et ceux pour lesquels le moment d’une nouvelle inspection est venu. Choisissez des dates afin de définir ce qui est considéré comme nouveau et ancien.
• Before and After (Avant et après) : affiche les dates situées avant et après une date ou une heure donnée. Ce thème centre la carte autour d’une date spécifique et associe toutes les dates antérieures à cette date à une couleur et toutes les dates ultérieures à cette date à une autre couleur. Choisissez cette combinaison pour centrer votre carte autour d’une date spécifique. Par exemple, vous pouvez utiliser cette combinaison pour comparer les ventes d’appartements conclues avant et après une date spécifique.

Rotation par attribut

Faites pivoter un symbole selon un angle déterminé par un champ spécifique, si vous voulez qu’il représente une direction, par exemple, la direction dans laquelle souffle le vent ou la direction que suit un véhicule. Lorsque vous sélectionnez un style de symbole, choisissez-en un qui pointe vers le Nord afin que la rotation corresponde à la direction obtenue du symbole.

Pour faire pivoter des symboles, procédez comme suit :

1. Suivez les cinq premières étapes du processus Appliquer un style.
2. Dans la fenêtre Styles, sélectionnez un style et cliquez sur Style options (Options de style).
3. Dans la fenêtre Style options (Options de style), cliquez sur Rotation by attribute (Rotation par attribut) et activez le bouton bascule Rotate symbols by data value (Rotation des symboles selon la valeur des données).
4. Dans le menu déroulant Attribute (Attribut), sélectionnez une valeur d’attribut pour représenter la rotation.

   Conseil :

   Vous pouvez utiliser une expression attributaire personnalisée écrite en langage Arcade plutôt qu’un champ attributaire. Cliquez sur Use expression (Utiliser une expression) et utilisez la fenêtre de l’éditeur pour créer l’expression.

   Vous pouvez également utiliser des expressions existantes pour en générer de nouvelles. Toutefois, certaines variables risquent de ne pas être compatibles avec tous les profils. Ainsi, une expression créée pour les fenêtres contextuelles ne fonctionnera peut-être pas pour les styles. Pour utiliser une expression existante, sélectionnez-la dans l’onglet Existing (Existant) de la fenêtre de l’éditeur.

5. Choisissez une des options suivantes :

   Géographique	Les angles sont mesurés dans le sens horaire à partir de 12 h 00 (rotation géographique).
   Arithmétique	Les angles sont mesurés dans le sens anti-horaire à partir de 15 h 00 (rotation arithmétique). Remarque : Avec la rotation arithmétique, le symbole (on suppose qu’il pointe vers le Nord) est d’abord pivoté de 90 degrés dans le sens horaire pour s’aligner sur 0 degré avant l’application de la rotation anti-horaire à partir de l’attribut de champ.

6. Cliquez sur Done (Terminé) pour appliquer les modifications.

Méthodes de classification

Si vous stylisez une couche à l’aide d’une couleur ou d’une taille pour afficher des données numériques, la couche est stylisée par défaut à l’aide d’un dégradé de couleurs continu (voir Totaux et montants (couleur)) ou d’une séquence de symboles proportionnels (voir Totaux et montants (taille)). Vous avez également la possibilité de classer les données, c’est-à-dire de les répartir en classes, ou groupes, et de définir les plages ou seuils de ces classes. Par exemple, vous pouvez regrouper les personnes selon leur âge par classes de 10 ans (0-9, 10-19, 20-29, etc.) ou regrouper les valeurs de pixel de l’élévation dans des plages de niveaux de risque. La classification vous permet de créer une image plus générale (moins détaillée) des données pour transmettre un message spécifique.

Vous pouvez également choisir le nombre de classes (1 à 10) en fonction de la quantité de données présentes dans une couche. Plus vos données sont nombreuses, plus vous pouvez avoir de classes. La méthode utilisée pour définir les plages et seuils (valeurs maximale et minimale délimitant chaque classe) des classes détermine les entités comprises dans chacune des classes et l’aspect de la couche. En modifiant les classes à l’aide de méthodes de classification différentes, vous pouvez créer des cartes d’aspect différent. En règle générale, l’objectif est de garantir que des entités ayant des valeurs similaires appartiennent à une même classe.

Intervalle égal

Une classification avec des intervalles égaux divise la plage de valeurs attributaires en sous-plages de même taille. Avec cette méthode de classification, vous spécifiez le nombre d'intervalles (ou sous-plages), et les données sont réparties automatiquement. Si, par exemple, vous spécifiez trois classes pour un champ attributaire ou pour les pixels dont les valeurs sont comprises entre 0 et 300, trois classes de plages 0-100, 101-200 et 201-300 sont créées.

L'option Intervalle égal convient particulièrement bien aux plages de données familières, telles que des pourcentages et des températures. Cette méthode met en évidence la quantité d'une valeur attributaire par rapport à d'autres valeurs. Par exemple, elle pourra montrer qu’un point de vente fait partie du groupe des points de vente ayant réalisé le tiers supérieur de toutes les ventes.

Seuils naturels

Les classes de seuils naturels (également appelées indices optimaux de Jenks) sont fonction des regroupements naturels inhérents aux données. Les seuils de classes qui regroupent le mieux des valeurs similaires et optimisent les différences entre les classes sont identifiés, par exemple la hauteur des arbres dans une forêt nationale. Les entités ou les pixels sont répartis en classes dont les limites correspondent aux endroits où se trouvent de grandes différences dans les valeurs de données.

Etant donné que la classification par seuils naturels place les valeurs agrégées dans la même classe, cette méthode est utile pour cartographier des valeurs de données qui ne sont pas réparties de façon régulière.

Ecart type

La classification par écart type montre l’écart séparant une valeur de la moyenne. En mettant l’accent sur les valeurs supérieures et inférieures à la moyenne, la classification par écart type montre les entités ou les valeurs de pixel supérieures ou inférieures à une valeur moyenne. Utilisez cette méthode de classification lorsqu'il est important de connaître la position des valeurs par rapport à la moyenne, par exemple pour examiner la densité de population dans une zone donnée ou pour comparer les taux de saisie immobilière dans tout le pays. Pour afficher plus de détails sur une carte, vous pouvez modifier la taille de classe de 1 écart type à 0,5 écart type.

Quantile

Avec la classification des quantiles, chaque classe contient un nombre égal d’entités ou de pixels, par exemple, 10 par classe ou 20 par classe. Il n'y a pas de classes vides ni de classes avec trop ou trop peu de valeurs. La classification des quantiles est bien adaptée aux données réparties de manière linéaire (régulière). Si vous voulez avoir le même nombre d'entités ou de valeurs dans chaque classe, utilisez la classification des quantiles.

Etant donné que les entités sont regroupées en nombres égaux dans chaque classe, la carte obtenue peut souvent être trompeuse. Il arrive que des entités similaires soient placées dans des classes adjacentes ou que des entités ayant des valeurs très différentes soient dans une même classe. Vous pouvez minimiser cette distorsion en augmentant le nombre de classes.

Bornes manuelles

Pour définir vos propres classes, vous pouvez ajouter manuellement des seuils de classes et définir des plages de classes adaptées aux données. Vous pouvez aussi démarrer avec l'une des méthodes de classification standard et l'adapter à vos besoins. Il existe parfois des normes ou instructions pour la cartographie des données. Ainsi, une agence peut utiliser des classes ou seuils standard pour toutes ses cartes, tels que l’échelle de Fujita (échelle F) utilisée pour classer la force des tornades.