最近,我偶然发现了邓肯·史密斯(Duncan Smith)的演示文稿和论文,其中使用市区的建筑物级别分辨率(本例中为伦敦)探讨了输出区域的2001年区域分类的地理可视化。
两个问题:
您能否指出使用社会/经济/健康数据的此类应用的其他示例?
您的示例的优缺点是什么?
最近,我偶然发现了邓肯·史密斯(Duncan Smith)的演示文稿和论文,其中使用市区的建筑物级别分辨率(本例中为伦敦)探讨了输出区域的2001年区域分类的地理可视化。
两个问题:
您能否指出使用社会/经济/健康数据的此类应用的其他示例?
您的示例的优缺点是什么?
Answers:
噪声贴图是在建筑物级别进行可视化的一个很好的示例(在立面级别甚至更详细)。优势显而易见:在2D模式下无法映射这种现象。缺点是很难看到整体噪声重新分配。
资料来源:巴黎市的噪声图(左)和MITHRA-SIG(右)。
它并不完全符合建筑水平,但是有一个基于宗地的休斯顿地区土地利用预测模型。
当我看到这种细粒度的建模时,我会感觉到GIS需要某种不确定性原理。
更新资料
我忘了提到此模型是使用UrbanSIM创建的。
更新2
本文受UrbanSim启发,使用几何和行为建模对城市空间进行交互设计,描述了如何生成“建筑围护结构”:
我们的系统通过检查职位数量与人口规模的比率来确定隐式反映土地用途的建筑物类型,并从程序性建筑风格的小型数据库中选择建筑物。
在观看英国广播公司(BBC)的肮脏城市时,我偶然发现了另一个经典例子,与安迪·W(Andy W.)所指的布斯地图相似。
这是纽约市第四区的卫生地图和社会图表,并附有1865年纽约市民协会卫生和公共卫生委员会关于城市卫生条件的报告。
可以在James Chesire的博客的这篇文章中找到一些有趣的应用程序,“ 在他们的美丽中欺骗吗?”。。在该特定示例中,他既给出了有关使用建筑地块数据以尝试更准确地可视化人口位置数据的正面评论(主要是指等距测绘的工作,而不仅仅是对人口普查地理区域进行符号化),但也给出了一些关键的评论。特别是,将人口属性映射到建筑地块意味着数据的准确性要比保证的程度高得多(这一观点与柯克关于不确定性原理的评论非常吻合)。这与许多点密度图(博客也提到)的评论类似。
他还有其他一些例子,并指出了Charles Booth的工作。绘制此类小单位时的相关历史人物。下面是他的工作示例(可从博客文章获得原始链接)。