Il est souvent difficile de bien visualiser les couches comportant un grand nombre d’entités. Ces couches à forte densité contiennent généralement des entités proches les unes des autres ou superposées, ce qui rend leur distinction difficile, voire impossible, ou vous empêche de déceler les modèles spatiaux. Même si la technologie avancée permet l’affichage d’un nombre plus élevé d’entités, le fait que vous puissiez afficher toutes les entités ne signifie pas forcément que vous devriez le faire. L’inverse est souvent vrai : l’ajout d’entités supplémentaires peut générer une carte encore plus confuse. Dans les faits, il existe une différence entre la visualisation des données à forte densité et l’affichage de toutes les entités.
La densité des entités est relative par rapport à l’échelle de la carte. Par exemple, un ensemble de points peut être dense à une petite échelle (zoom arrière), mais sembler dispersé à une grande échelle (zoom avant). Avant de déterminer la meilleure représentation de données denses, il convient de comprendre les niveaux d’échelle auxquels les utilisateurs les afficheront. Ainsi, lorsque vous visualisez des accidents de la route centrés sur l’intersection la plus fréquentée d’une ville, il se peut que plusieurs points soient regroupés autour de cette intersection. Mais, lorsque vous effectuez un zoom arrière à une échelle plus grande, tous les points fusionnent visuellement en cachant le regroupement que vous souhaitiez montrer. L’affichage de tous les accidents du pays sous forme de nombreux points sur la carte indique que des accidents ont eu lieu, mais ne permet pas de savoir comment, pourquoi et où ils se sont produits.
Map Viewer propose plusieurs méthodes permettent d’analyser la distribution des jeux de données à forte densité à plusieurs échelles. Il suffit parfois d’un effet visuel, tel qu’une carte de densité ou d'agrégation. Les modèles visuels révélés grâce à ces méthodes amènent souvent à se poser des questions plus pertinentes sur les données, qui à leur tour nécessitent une agrégation par zones pour y répondre.
Les sections suivantes décrivent plusieurs méthodes de visualisation des données à forte densité dans Map Viewer, ainsi que les pratiques conseillées pour leur application.
Agrégation
Les couches comportant de nombreuses entités ponctuelles peuvent être trompeuses. Ce qui semble être quelques points peut en réalité s’avérer en être des milliers. Il est difficile d’obtenir une vue réaliste des données lorsque de nombreux points sont proches les uns des autres, se superposent ou sont empilés les uns sur les autres sur la carte.
L’agrégation permet de résoudre rapidement ce problème. Lorsque vous appliquez l’agrégation à une couche ponctuelle, les entités ponctuelles situées à une certaine distance les unes des autres sur la carte sont regroupées en un symbole. Les agrégats sont généralement représentés par des symboles de taille proportionnelle en fonction du nombre d’entités présentes dans chaque agrégat. Les symboles des agrégats plus petits comportent moins de points, tandis que ceux des agrégats plus grands en contiennent davantage. Vous pouvez ajuster le nombre d'entités ponctuelles regroupées en agrégats en définissant le rayon des agrégats.
L’agrégation s’applique dynamiquement à plusieurs échelles. Cela signifie que lorsque vous effectuez un zoom arrière, davantage de points sont agrégés en un plus petit nombre de groupes, et lorsque vous effectuez un zoom avant, plus de groupes agrégés sont créés. Effectuez un zoom avant et un zoom arrière pour observer comment les agrégats de l’exemple s’affichent à différentes échelles.
Adoptez les pratiques conseillées suivantes lorsque vous appliquez l’agrégation à une couche :
- Commencez par appliquer les paramètres d’agrégation par défaut à la couche. Essayez ensuite les autres paramètres d’agrégation en modifiant, par exemple, le rayon de l’agrégat, la taille de symbole et le style des symboles d’agrégat.
- Si votre couche est stylisée par catégorie, les agrégats présentent la catégorie prédominante dans chaque agrégat. Vous pouvez également utiliser des agrégats de diagramme à secteurs pour afficher les proportions de catégories dans chaque agrégat.
- Configurez les champs des agrégats pour créer des résumés statistiques, comme la moyenne d’un champ numérique ou la valeur prédominante d’un champ de type chaîne. Vous pouvez ensuite utiliser les nouveaux champs de résumés statistiques créés pour styliser la couche ou personnaliser les étiquettes et les fenêtres contextuelles.
- Configurez les étiquettes qui affichent le nombre d’agrégats ou, si la couche est stylisée via un attribut, utilisez cet attribut pour l’étiquette de l’agrégat. Par exemple, si la couche présente les parcelles en fonction de leur valeur par pied carré, vous pouvez configurer l'étiquette de la couche de sorte qu'elle affiche la valeur moyenne par pied carré de tous les points dans chaque agrégat.
- Pour personnaliser davantage les étiquettes d’agrégat, utilisez des classes d’étiquettes. Par exemple, vous pouvez étiqueter chaque agrégat en fonction de deux attributs, tels que la magnitude moyenne des séismes et le nombre de séismes, en utilisant un style d’étiquette différent pour chaque attribut.
- Conservez la fenêtre contextuelle de l’agrégat par défaut ou configurez une fenêtre contextuelle personnalisée pour afficher les informations que vous souhaitez mettre en valeur concernant chaque agrégat. Pensez à utiliser une expression ArcGIS Arcade pour afficher les résultats des calculs et d’autres informations sur les données. Par exemple, si la couche de carte traite des données sur les accidents de la circulation, vous pouvez créer une expression pour afficher le nombre de décès représentés dans chaque agrégat et indiquer si ce nombre a augmenté ou diminué par rapport à la période précédente.
Cartes de densité
Tout comme l’agrégation, la transparence et l’effet néon, les cartes de densité permettent de visualiser un grand nombre d’entités ponctuelles superposées. Les cartes de densité affichent les entités ponctuelles sous la forme d’une surface raster, en mettant en évidence les zones présentant une densité de points relativement élevée dans un dégradé de couleurs continu. En plus d’afficher la densité des entités en fonction de leur localisation, les cartes de densité permettent également de pondérer la densité des points en fonction d’une valeur de données numérique de la couche.
Adoptez les pratiques conseillées suivantes lorsque vous appliquez une carte de densité à une couche :
- Nous vous déconseillons d’utiliser des cartes de densité si vous ne disposez que de quelques entités ponctuelles. Dans ce cas, il est préférable de cartographier les points réels.
- Lorsque vous appliquez une carte de densité, choisissez un dégradé de couleurs approprié pour les données et ajustez le curseur afin de modifier la manière dont les couleurs sont appliquées à la surface de densité. Vous pouvez également ajuster la zone d’influence pour agrandir et lisser les agrégats, ou les diminuer et les afficher plus distinctement.
- Selon le récit ou le message que vous souhaitez transmettre, vous pouvez sélectionner une valeur de données numérique dans la couche et l’inclure dans le calcul de densité de la carte de densité. Vous avez ainsi la possibilité de révéler un modèle différent de la densité calculée uniquement avec la localisation.
- Les cartes de densité conviennent uniquement à quelques niveaux d’échelle. Lorsque vous effectuez un zoom arrière, la carte de densité affiche une intensité plus élevée ; lorsque vous effectuez un zoom avant, elle montre une intensité plus faible. Pour vous assurer que la carte de densité reste pertinente lorsque vous effectuez des zooms avant et arrière, définissez la plage visible sur la couche de telle sorte qu’elle affiche la carte de densité uniquement aux niveaux de zoom qui véhiculent le message souhaité.
Transparence
Lorsque vous affichez des couches comportant de nombreuses entités superposées, vous pouvez modifier la transparence des entités individuelles afin de mieux visualiser leur densité. Si la carte comporte plusieurs couches, vous pouvez également appliquer la transparence à chaque couche pour changer la visibilité des couches les unes par rapport aux autres. La transparence est particulièrement efficace pour la visualisation des polygones et des polylignes qui s’empilent les uns sur les autres, car les autres méthodes, comme l’agrégation et les cartes de densité, sont uniquement disponibles pour les couches d’entités ponctuelles.
Vous pouvez ainsi utiliser la transparence pour afficher les zones dans lesquelles des avis d’inondation éclair ont été émis sur une période de 10 ans. L’application de la transparence aux polygones superposés en fonction du nombre d’avis émis dans la zone vous permet de distinguer les zones ayant connu un nombre élevé d’avis (zones plus foncées et plus opaques) des zones présentant un nombre d’avis d’inondation moins élevé (zones plus claires et plus transparentes).
Adoptez les pratiques conseillées suivantes lorsque vous appliquez la transparence aux entités d’une couche :
- Une valeur de transparence comprise entre 90 % et 99 % est optimale pour la visualisation des données à forte densité.
- Vous pouvez mettre en évidence une couche spécifique d’une carte comportant plusieurs couches en la rendant à 100 % opaque (aucune transparence) et en ajoutant de la transparence aux autres couches.
- Si la carte comporte plusieurs couches représentant différents types d’entités, pensez à combiner la transparence avec des modes de fusion pour afficher la densité des différents types d’entités sur la carte. Vous pouvez ainsi visualiser des zones connaissant une forte densité d’inondations en les comparant à des zones présentant une forte densité de tornades en stylisant chaque couche avec une couleur différente et le même niveau de transparence, et en appliquant le mode de fusion moyen à la couche supérieure.
Néon
L’effet néon éclaircit des entités d’une couche en les faisant apparaître comme si elles brillaient, avec des franges lumineuses qui partent des bordures des zones lumineuses. L’effet néon est plus lumineux et plus intense dans les zones dans lesquelles de nombreuses entités se superposent les unes aux autres, ce qui en fait une méthode efficace d’affichage des données denses.
Vous pouvez personnaliser la force, ou l’intensité, de l’effet néon, le rayon du flou bordant les entités et le seuil qui définit la brillance d’une couleur déterminant l’application du néon. L’effet néon est souvent utilisé pour visualiser les incendies, les éruptions volcaniques et d’autres données.
Adoptez les pratiques conseillées suivantes lorsque vous appliquez l’effet néon aux entités d’une couche :
- Utilisez un fond de carte sombre.
- L’efficacité de l’effet néon peut varier selon l’échelle de la carte, la densité des données et les couleurs utilisées dans le style de la couche. Les paramètres adaptés à une couche peuvent ne pas convenir à d’autres couches. Essayez de modifier les paramètres de force, de rayon et de seuil pour obtenir l’effet souhaité.
- À une échelle mondiale comportant de nombreux points, utilisez une petite taille de symbole et un petit rayon d’environ 0,1 pixel. Pour capturer davantage de couleurs avec l’effet néon, essayez un seuil inférieur, par exemple, 15 %.
- Vous pouvez appliquer l’effet néon à des lignes pour afficher la densité de lignes superposées, par exemple, des autoroutes. Les lignes épaisses superposées apparaissent plus brillantes que les lignes qui ne se superposent pas.
Binning
Comme l’agrégation, le regroupement offre une vue synthétisée de jeux de données volumineux contenant de nombreuses entités ponctuelles qui sont proches les unes des autres, qui se superposent ou qui sont empilées les unes sur les autres sur la carte. Le regroupement synthétise, ou agrège, des entités ponctuelles en polygones de synthèse, nommés groupes, de taille ou surface égale. Chaque groupe représente toutes les entités en son sein, y compris les entités uniques. Cela est différent de l’agrégation, où les entités uniques ne sont pas incluses dans un agrégat si elles ne sont pas comprises dans son rayon. De plus, le regroupement des entités masque une grande partie de la carte, tandis que l’agrégation permet à d’autres entités ou au fond de carte de rester partiellement visibles.
Adoptez les pratiques conseillées suivantes lorsque vous appliquez le regroupement à une couche dans Map Viewer :
- Commencez par appliquer les paramètres de groupe par défaut à la couche. Essayez ensuite les autres paramètres en modifiant, par exemple, la taille et le style de groupe.
- Définissez une taille de groupe qui convient à l’étendue d’affichage de la carte.
- Configurez les champs des groupes pour créer différents résumés statistiques, comme la moyenne d’un champ numérique ou la valeur prédominante d’un champ de type chaîne. Vous pouvez ensuite utiliser les nouveaux champs de résumés statistiques créés pour styliser la couche ou personnaliser les étiquettes et les fenêtres contextuelles.
- Configurez les étiquettes qui affichent le nombre d’agrégats ou, si la couche est stylisée via un attribut, utilisez cet attribut pour l’étiquette. Pour personnaliser davantage les étiquettes de groupe, utilisez des classes d’étiquettes.
- Conservez la fenêtre contextuelle du groupe par défaut ou configurez une fenêtre contextuelle personnalisée pour afficher les informations que vous souhaitez mettre en valeur concernant chaque groupe. Pensez à utiliser une expression ArcGIS Arcade pour afficher les résultats des calculs et d’autres informations sur les données.
Plage d’échelle visible
Il n’est parfois pas pertinent d’afficher des jeux de données volumineux à une certaine échelle. Ainsi, l’affichage des secteurs de recensement à une échelle de carte mondiale n’a pas de sens car ces secteurs représentent des quartiers et des communautés de petite taille. À cette échelle, de nombreux polygones seraient affichés avec une taille inférieure à celle d’un pixel, ce qui est inutile pour les utilisateurs de la carte.
La définition d’une plage d’échelle visible vous permet de spécifier une échelle à laquelle les entités peuvent être affichées de manière significative. Cela contribue également à réduire le téléchargement initial des données vers le navigateur.
La définition d’une plage d’échelle visible implique la définition d’une échelle minimale et d’une échelle maximale pour la couche. L’échelle minimale définit la distance la plus éloignée à laquelle vous pouvez effectuer un zoom arrière et l’échelle maximale la distance la plus éloignée d’un zoom avant lorsque vous affichez la couche. Vous pouvez également définir uniquement une échelle minimale et pas d’échelle maximale. La définition de l’échelle minimale a le plus d’impact sur la réduction de la taille de téléchargement des données.
En savoir plus sur la définition d’une plage d’échelle visible
Seuil d'échelle
Si vous utilisez des données agrégées ou groupées, il est parfois judicieux d’afficher les entités individuellement plutôt que dans un agrégat. Par exemple, l’affichage de stations de vélos en libre-service agrégées ou groupées sur une carte à l’échelle d’une ville fournit une vue d’ensemble intéressante, mais il peut être utile d’afficher la localisation précise de chaque station lorsque vous consultez la carte à l’échelle d’un quartier.
Définissez le seuil d’échelle pour spécifier l’échelle à laquelle les entités sont affichées dans les clusters ou groupes. Si vous effectuez un zoom arrière au-delà du seuil d’échelle, les entités sont agrégées ou groupées. Si vous effectuez un zoom avant plus précis que le seuil d’échelle, les entités sont affichées individuellement.
En savoir plus sur la définition du seuil d’échelle lors de l’agrégation
En savoir plus sur la définition du seuil d’échelle lors du regroupement
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