地理空间的数据可视化——点数据与线数据

点数据：数据描述的对象是地理空间中离散的点，具有经度和纬度的坐标，但不具备大小尺寸。比如学校、加油站等。

谷歌地图上的加油站

纽约时报将2010年美国中期选举的结果和2008年的大选进行了比较

点数据是最直接可视化点数据的方法，它根据坐标直接用标记标识在地图上，这样做更符合人们看图习惯，点本身占据空间量小，可显示较多的信息。但对于海量数据，会出现重叠，且屏幕利用率低，布局不均匀。

可以利用地图划分区块，显示每个区块中的统计信息，合理的布局算法和绘制算法减少重叠。

高度图显示均匀划分的区块中的统计信息

六边形（蜂窝）网格划分，网格的统计信息采用颜色映射例证。

美国沃尔玛商店位置分布的可视化

2011年世界社交媒体图

英国的交通事故可视化，可以看出合理的绘制算法减少重叠的影响

线数据：通常指的连接地图上两个或更多地点的线段或者路径。比如地铁线路、公交线路等。线数据具有长度属性，即所经过的地理距离。通过颜色、线条类型、宽度等通道映射不同属性。

美国加利福尼亚州向其他各州的移民

左图:直接用直线箭头连接加利福尼亚州和人口流入的州

右图:用Flow Map算法生成的flowmap

美国235个城市间的2101条航线，可以看到集束的效果。

区域数据：以一定的地理区域为单位的数据。比如地区统计数据等。

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Choropleth地图（地区分布图、分区统计图）可视化：假设数据的属性在一个区域内部平均分布，因此一个区域用同一种颜色来表示其属性。依靠颜色来表现数据内在的模式，因此选择合适的颜色非常重要。

规则形状地图——美国各州人口

用简单的规则几何形状表示地图上的区域，更易判断面积大小。