Mapas Coropléticos e de Símbolos Proporcionais

Aula da disciplina de Informática Aplicada ao Planejamento Territorial, UFABC, 30 de setembro de 2017
Apresentação disponível em: https://youtu.be/h-Cc2NNtYgw
Bases de dados disponíveis em: https://app.box.com/s/qovt7fz7qus047elokc3tbkulu9hytjl

1. Cartografia Temática
Mapas Coropléticos
Mapas de Símbolos Proporcionais
INFORMÁTICA APLICADA AO
PLANEJAMENTO TERRITORIAL
Vitor Vieira Vasconcelos
[email protected]
CS3406 -Informática Aplicada ao Planejamento Territorial setembro de 2016
Aula 2

2. Conteúdo
•Definindoo nossoobjetode estudo:
mapastemáticos
•Super-revisãode Cartografia
•Mapascoropléticos
•Métodosde classificação
•Teoriadas cores
•Mapasde símbolosproporcionais
•Atividadeprática

3. Tipos de mapas
Tipode
mapas
Mental Tangível Virtual
ReferênciaTemático
QualitativoQuantitativo
Única
Variável
Multi-
Variáveis
Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill.

4. Mapas mentais
Fonte: MOURA, Flávia de Barros Prado; MARQUES, José Geraldo Wanderley. Conhecimento de pescadores tradicionais sobre a dinâmica espaço- temporal de recursos naturais na Chapada
Diamantina, Bahia.Biota Neotrop., Campinas ,v. 7,n. 3,2007 . Availablefrom<http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1676- 06032007000300014&lng=en&nrm=iso>
Descrevem
imagens
mentaisque
possuem
atributos
espaciais.

5. Tipos de mapas
Tipode
mapas
Mental Tangível Virtual
ReferênciaTemático
QualitativoQuantitativo
Única
Variável
Multi-
Variáveis
Referência a enfâse é na localização
Temático a enfâse é mostrar feições ou conceitos particulares
Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill.

6. Mapa de Referência
Fonte: http://mapas.owje.com/7253_mapa -de-referencia-general-del-mundo.html
Sãomapasquemostramobjetosnaturaiseartificiaisdoespaçogeográfico.Aênfase
énalocalização.

7. Tipos de mapas
Tipode
mapas
Mental Tangível Virtual
ReferênciaTemático
QualitativoQuantitativo
Única
Variável
Multi-
Variáveis
Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill.
Referência a enfâse é na localização
Temático a enfâse é mostrar feições ou conceitos particulares

8. Mapas temáticos - qualitativos
Fonte: http://osmapastematicos.blogspot.com.br/2008/10/blog-post_31.html
Fonte: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Mapa_linguistico.gif
Corocromáticos

9. QualitativosPontuais

10. Mapas temáticos - quantitativos
Fonte: http://osmapastematicos.blogspot.com.br/2008/10/blog-post_31.html
Fontehttps://observatoriose.files.wordpress.com/2011/12/mapa- extrema-pobreza1.jpg

11. Mapastemáticos-quantitativos
Para variáveis contínuas (mudança gradual no espaço)
Isopléticosou de linhas

12. Tipos de mapas
Tipode
mapas
Mental Tangível Virtual
ReferênciaTemático
QualitativoQuantitativo
Única
Variável
Multi-
Variáveis
Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill.

14. RevisãoRelâmpago
de Cartografia

15. SistemasGeodésicosde Referência
Fonte: JúlioD’Alge
Nós!!!
WGS84
SAD69
SIRGAS2000

16. Elipsóide+ Datum
WGS84
CórregoAlegre
SAD69
SIRGAS2000
Ajuste“médio” para todoo mundo
Incluídoemquasetodossoftwarese equipamentos
•MelhorajustenaAméricaLatina
•Padrãodo IBGE
•SemelhanteaoWGS84

17. Sistema de Coordenadas
UTM (Metros)
Geográfica(Late Long)
Zonas

18. Sistemasde CoordenadasGeográficas
Geográficas UTM
Latitudee Longitude Metros
Áreasextensas
(País, Estados)
Áreaspequenas
(bairros,lotes)
Independede Zona Problemase áreacruzaduas
zonas UTM
Menosintuitivo
(“Quãolongeé 1 grau?”)
Algunsalgorítmos
necessitamda UTM como
unidadede medida
Cartografiaoficial Trabalhosde campo

19. Elementosde um mapa
Checklist (obrigatóriono Trabalhoe nosExercícios):
•Título
•Mapa(com coordenadas)
•Rosa dos Ventos(Indicaçãode Norte)
•Legenda
•EscalaGráfica
•Informaçõesde:
•Sistema de projeção(WGS84, Sirgas2000, etc.) e se é UTM
•Fontesdas bases cartográficase de informação
•Métodode classificaçãoda legenda
•Autoriae data

20. Elementosde um Mapa
Densidadede
Drenagemda Baciado
Rio Paracatu
Drenagem/km
2
Projeção: Sirgas2000
Intervalosporquantil
Bases: IBGE (1971)
Autoria: Vitor Vieira Vasconcelos, 2014
Título
Rosa dos Ventos
EscalaGráfica
Mapae
coordenadas
Legenda
•Sistema de projeção
•Fontesdas bases
cartográficas
•Métodode
classificaçãoda
legenda
•Autoriae data

21. Métodos de mapeamento para
fenômenos quantitativos

22. Assimcomeçaa nossahistória…
Euqueroacabarcom a pobreza
do país!
Me façamum mapapara eusaber
ondeinvestirosnossosrecursos!

23. Trabalhoentregue!
Mas com essemapa
eunãoconsigosaber
quantospobrestem
cadaEstado!

24. Um novo mapa!

25. Êpa! Dent et al (2009) dizemque
mapascoropléticosnãodevem
exibirquantidadestotais! Os
Estadosnãotem a mesmaárea!
Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill.

27. Mapas coropléticos
Finalidade: traduzir valores para as áreas
Variáveis:
Ideal: Valores de densidade (variável/km
2
)
Possível: Proporções(ex: valoresper capita)
•Mas polígonosmaioressãomaisdestacadosvisualmente
Nãoaconselhável: Valoresabsolutos(quantidadestotais)

28. Classes em mapas
coropléticos

29. Intervalos
Iguais
•Fácilde entender
•Podeabranger
umasériede
mapas(evolução
temporal ou
cenários)
1991 2000 2010
PessoasPobres/ km
2

30. Intervalos
Iguais
•Problema:
MuitosEstados
emumaclasse
e poucosnas
outras
1991 2000 2010
PessoasPobres/ km
2

31. Intervalos Iguais
•Criarclasses
para valores
discrepantes
(outliers), e
intervalosiguais
para o restante
Pessoas
Pobres/km
2
Valores
discrepantes

32. Frequências Iguais (quantil)
Pessoas
Pobres/km
2
Mapamaisequilibrado,
com maisdiferenciação
no espaço

33. Desvio Padrão
Média
0,5 σ
1,5 σ
2,5 σ
-0,5 σ
Recomendadopara
dados com
distribuiçãonormal
•Nãoé o nossocaso
aqui
Pessoas
Pobres/km
2

34. Desvio Padrão
Distribuição
Normal

35. Desvio Padrão
Distribuição
Normal
NãoNormal

36. Quebras Naturais (Jenks)
•Testatodasas
combinaçõesde classes e
escolheaquela
combinaçãoque:
oTem menorvariância
internaemcadaclasse
(agrupaelementosque são
maissemelhantes)
oTem maiorvariânciaentre
as classes (classes sãomais
diferentesentre si)
•Algumasclasses podem
ficarcom poucos
elementos
FISHER, W. 1958. On Grouping for Maximum Homogeneity. Journal of the American Statistical Association, 53.

37. Quebras Naturais (Jenks)
•QuebrasNaturais(Jenks) é um casoespecíficode Análise
de Agrupamentos
AgrupamentoUnivariado
(QuebrasNaturais)
Agrupamentocom 3 variáveis

38. Quebras Naturais (Jenks)
Pessoas
Pobres/km
2
Intervalosnão
contínuos, para
enfocaras
quebras

39. IntervaloGeométrico
Algoritmoprocurauma
combinaçãode classes que
atendaemconjunto:
Quebrasnaturais
Quantis(númerosemelhantede
elementosporclasse)
Intervalossemelhantes
Pessoas
Pobres/km
2

40. Mapasclassificadosoucontínuos
•Simplificado
•Fácilde checar
valor nalegenda
•Agrupamentos
•Melhor
comparação
entre vizinhos
distantes
•Maisinformação
•Difícilchecar
valor nalegenda
•Gradações
•Melhor
comparação
entre vizinhos
próximos

41. Mapasclassificadosoucontínuos

42. Cores e Cartografia
Ossereshumanosrespondemàsformascom o
intelectoe à corcom suasemoções; pode-se dizer
que sobrevivemospela forma e vivemospela cor
(Sharpe, 1974, p. 123)
Sharpe, D. 1974. The Psychology of Color and Design. Chicago: Nelson Hall

43. Sistema HSV (Hue-Saturation-Value)
Matizou Chroma(Hue) É o
comprimento de onda particular
daquela cor.
Brilho ou Tonalidade ( Value) A
tradução da sensação de claro e
escuro para uma escala relativa e o
conceito de Value.
Saturação(Saturation) Define o
grau de pureza de um matiz ou o
contraste entre uma cor “apagada” e
“ vívida”.
Exemplo: adicionar tinta cinza no
pote de outra tinta.

44. Sistema HSV (Hue-Saturation-Value)
Cores Saturadas Cores pasteis

45. Cores para legendas
•Contrastede:
-Matiz
-Saturação
-Valor (tonalidade)
•Quantasclasses?
-Usualmentede 4 a 5 (Dent et al., 2009)
-C = 1 + 3,3 * log(n) (Sturges, 1926)
-Limitede: 8 tonalidades (Brewer, 2015)
5 tonalidades (Peterson, 2009)
-Limitede 8 matizes (Robinson et al., 1995)
Mas problemacom deficiênciavisual de cores
BREWER, C. 2015. Designing better maps: a guide for GIS users. ESRI press.
DENT, B.D. et al. 2009.Thematic Map Design. New York: McGraw Hill
PETERSON, G.N. 2009. GIS Cartography: a guide for effective map design. Boca Raton: Taylor & Francis.
ROBINSON, A.H. et al. 1995. Elements of Cartography. 6
th
edition. Willey.
STURGES, H. 1926. The Choice of a Class-Interval. Journal of American Statistical Association, 21, 65 -66.

46. Cores Saturadas
Chamamatenção
Cansama vista
Causamilusãode
contra-cor
Cores Pastéis
Chamammenos
atenção
Maisagradáveis
Cores para legendas

47. Cores Saturadas Cores Pastéis

48. Cores quentes e frias
Cores
Ativas
Cores
Passivas
Cores
Neutras

49. Círculo Cromático
Cores
complementares
possuem maior
contraste
Cores análogas dão
ideia de continuidade;

50. Círculo Cromático
2 Classes
Cores complementares possuem maior
contraste e dão harmonia

51. Círculo Cromático
Cores complementares possuem maior
contraste e dão harmonia
3 Classes

52. Círculo Cromático
Cores complementares possuem maior
contraste e dão harmonia
4 Classes

53. CoresQuenteseFrias
TemperaturaMédiano Mundo
http://www.tempoemteutonia.com.br/index.php/mapas-de-temperaturas- medias-no-mundo/

54. •Mapaspara Ver
GPS de carro
Panfletos
Mapaspara crianças
•Mapaspara Ler
Artigose livros
ProjetosTécnicos
Mapaspara pessoas
maisvelhas
Visualizaçãorápida
Menoselementos(comunicaçãoseletiva)
Boa memorização
Cores Saturadas
Cores Quentes
Finalidadese escolhas
Exploraçãode dados
Maisclasses, elementos, informações
Piormemorização
CoresPastéis
Cores FriasouNeutras

55. Exercício
Suponhaque vocêestáfazendoum projetode
mapeamentode riscogeotécnico. Expliquequaisas
característicasdos mapasque vocêfariapara os
seguintescontextos:
Usoprofessional portécnicosda defesacivil
Oficinasde sensibilizaçãocom populaçãode baixarenda
emaglomeradossubnormais
Reuniõescom gestorespúblicos

56. Dicaspara cores
•Cores adjacente devemconstrastaremmatiz
(tonalidade) e valor (nível de cinza)
oEx: nãousarlinhasamarelassob fundobranco
•Variaçãode percepçãoda retina:
oVermelhoe verdepara o centroda imagem
oPreto, brancoe amarelonaperiferiada imagem
•Azul claropara regiõesamplas, e nãopara linhasfinas
•Para regiõesamplas, nãousaraltasaturação. Preferir
cores pastéis
•Usaraltasaturaçãopara elementospequenosque se
queiraressaltar
Bartram, L. (2014) Introduction to Visual Analytics. IAT 814. Em: http://slideplayer.com/slide/8805850/

57. Fluxogramapara usode cores
Começo
O mapaapresenta
dados ordenados?
Não
Esquema
Qualitativo
(matiz)
A ordenaçãotem
focoemum
centro, oumeio?
Não
Esquema Sequencial (tonalidade)
A tendênciaé
convergenteao
centro?
Não
Sim
Esquema Divergente
Esquema
Convergente
FREAC, G.S. Using Colors in Maps. Em:
http://visual.ly/using-color-maps
Tortafavorita
Morango
Laranja
Amora
Batatadoce
Pistache
Blueberry
Taxa de Pobreza(%)
Mudançano Preçode Imóveis
Maior
Semalteração
Menor
PreferênciaEleitoral
Conservador Oposição
Sim
Sim

58. Correntealternativa
Nãoháregras!
O mapaé umaproduçãoartística!
Cartwright, W., Gartner, G. and Lehn, A. eds., 2009.Cartography and art. Springer Science & Business Media.

59. Aprendendocom ospintoresclássicos
Claude Monet – Estaçãode Tremde Saint-Lazare
Friedmannová, L. 2009. What we can learn from the masters? Color schemas on paintings as the source of color ranges applicable in
cartography. Cartwright, W., Gartner, G. and Lehn, A. eds., Cartography and art. Springer Science & Business Media.

60. Deficiênciavisual de cores
4 % da População
1 emcada12 homens
1 emcada200 mulheres
Mercola(2015) One in twelve men are color blind. Em:
http://articles.mercola.com/sites/articles/archive/2015/10/10/color- blindness.aspx
Xie, J.Z., Tarczy-Hornoch, K., Lin, J., Cotter, S.A., Torres, M., Varma,
R. andMulti-EthnicPediatricEyeDiseaseStudyGroup, 2014. Color
visiondeficiencyin preschoolchildren: themulti-ethnicpediatriceye
diseasestudy.Ophthalmology ,121(7), pp.1469-1474.

61. Deficiência visual de cores

63. Teste de Ishihara
Ishihara, Shinobu. "Tests for Color Blindness."American Journal of Ophthalmology1, no. 5 (1918): 376.

65. HOFFMAN, D. 2009. Concerning the value of Human Life. Em : https://cartastrophe.wordpress.com/tag/bad- colors/

66. Escolhendo
cores
•Diagramade Zonas de
Confusão
oNãoescolherde zonas vizinhas
oEscolhercores com níveisde valor
(tonalidade) diferentes
•Ouescolherapenasumacore
variarde claropara escuro(valor,
tonalidade)
•Ouvariarsaturaçãoe valor
(tonalidade) sobreo matizazul
•Usaro ColorBrewer(aula prática)

67. Alternativas
Aplicativo Color BlindPal
ÓculosOxy-Iso
https://itunes.apple.com/us/app/color-blind-pal/id1037744228
http://www.o2amp.com/

68. Visolve
Original Transformada(texturaautomática)
http://www.ryobi- sol.co.jp/visolve/en/

69. Impressõese cópiasemescalade cinza
•Variaçõesde matize
saturaçãopassama
nãofazersentido
oMapasdivergentes
ficamilegíveis
•Sugestão:
oTrabalharcom valor
(gradaçõesclarox escuro)
oTrabalharcom
hachurase
texturas
BREWER, C. 2015. Designing better maps: a guide for GIS users. ESRI press.

70. Cores ou texturas?

71. Mapasde Hachuras
Orientação Densidade
Tonalidade
GIRARDI, E.P. Geocartografia: as variáveisvisuais. Em: http://slideplayer.com.br/slide/5605149/

72. Combinação
de recursos
VASCONCELOS, V.V.; MARTINS JUNIOR, P.P.; CARNEIRO, J.A.; ENDO, I.; ROSA, S.A.G.; D’ABREU, L.A.; GOMES, L.A.M. Diversidade de Sistemas
Hídricos na Bacia do Rio Paracatu. ENCONTRO NACIONAL DE GEÓGRAFOS, 18, Anais..., São Luís, Julho, 2016. AGB, São Paulo, 2016.

73. Semi-transparênciade hachuras
VasconcelosVV.RecargadeAquíferos: subsídiosàgestãohídricaeambiental–BaciadoRioParacatuSF7.
TesedeDoutorado.UniversidadeFederaldeOuroPreto.2014.

74. Mapas de símbolos proporcionais

75. Mapas de símbolos proporcionais
Tiposde variáveis:
◦Dados absolutos(quantidade)
◦Magnitude de fenômenos
Casos de uso:
Dados de localizações pontuais
Símbolos de dados dentro de áreas

76. Flannery, J. 1956. The Graduated Circle: A Description, Analysis and Evaluation of a Quantitative Map Symbol. Ph.D.
dissertation, University of Wisconsin-Madison.
FórmulaPsicofísica:
R = K * S
n
R = Resposta
S = Estímulo
K = Constante(para cadasímbolo)
N = Expoente

77. Flannery, J. 1956. The Graduated Circle: A Description, Analysis and Evaluation of a Quantitative Map Symbol. Ph.D.
dissertation, University of Wisconsin-Madison.
Sugestões:
•Se a diferençaentre o menor e o maiorvalor for
maiorque 10 vezes, utilizar“Perceptual Scaling”.
•Usarpelomenostrêscírculosde tamanho
diferentesnalegenda.
Griffin, 1985, Groups and Individual
Variations in Judgment and Their
Relevance to the Scaling of Graduated
Circles, Cartographica22:21- 30

78. Qualdos pontoscentraisé maior?
Ilusão de Ebbinghaus
Campbell, J.E.; Shin, M. (2012) Geographic Information System Basics. Em:
http://2012books.lardbucket.org/pdfs/geographic-information-system-basics.pdf

79. Illusãode Ebbinghausnosmapas
Inserirlimitesdiminuia
ilusãode óptica
Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill.

80. Representação multivariada

81. Proporçãode
pessoassem
instruçãoouque
completaram
menosde um ano
de estudo(%)
Total de pessoas
seminstrução
ouque
completaram menosde um
anode estudo
Representação multivariada

82. Mapping Crime: Principle and Practice,by Keith
Harries, Ph.D., December 1999. In:
https://www.ncjrs.gov/html/nij/mapping/toc.html
Resultadode votaçãono legislativo
EnergiaRenovávelnaEuropa -2016
http://gisuser.com/2016/03/gfk-launches-new-geomarketing-software-regiograph-2016/
Representação Multivariada

83. Coroplético+ SímbolosProporcionais
Maia, Alexandre Gori, andAntonioMarcio Buainain. "Pobreza objetiva e subjetiva no Brasil."Confins. Revue
franco-brésiliennede géographie/Revista franco-brasilerade geografia13 (2011).
Populaçãocom
Insuficiência
Alimentar
Símboloproporcionaldeveteralto contrasteem
relaçãoaomapade fundo

84. Para alémdos círculos
Brewer, C.A. andA.J. Campbell. 1998. "Beyond graduatedcircles: Variedpoint symbolsfor representingquantitativedata on
maps." CartographicPerspectives. 29: 6-25.

85. Qualsímboloescolher?
Porque o Círculo?
•Facilidadede visualização
•Facilidadede estimarvariaçãode magnitude
•Podese transformaremgráficode pizza
E o Quadrado?
•Melhorque o círculopara estimarvariaçãode magnitude
•Confundevisualizaçãode outros símbolosno mapa
•E a Barra?
•Estimaçãopraticamenteperfeitade magnitude
•Confundeo leitorquantoà localizaçãoexatado elementono mapa
E osÍcones(Desenhos)?
◦Amigáveis
◦Piorespara estimarvariaçãode magnitude

86. Dificuldades
Problemasquandoosvaloressãomuitopróximosentre todososelementos
Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill.

87. Escalagraduada(símbolosgraduados)
Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill.
•Maiorflexibilidade
de simbolizar
•“Engana” o leitor
com as
proporções

88. Vantagens Desvantagens
Transmiteintensidadedo
fenômeno
Nãoé bomse oselementostem
valoressimilares
Transmitelocalizaçãopontual
Menosfoconadistribuição
espacial
Possibilidadedevisualização
multivariável
Encobrimentode outros
elementos
Nãorepresentao valor “zero” ou
valoresnegativos
Mapas de símbolos proporcionais
Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill.

89. AtividadePrática!

90. Manipulaçãode dados no ArcGis
•Abrirarquivos:
oUFBR.shp= Estadosdo Brasil
oAedes2016.dbf = Casosde Dengue, Chikungunya e Zica em2016,
até15 de agosto(Ministérioda Saúde, BoletimEpidemiológico, v.
47, n. 33, 2016)
oPOP_2016.dbf = Populaçãoestimadaem2016 e áreaemkm
2
(IBGE)

91. Explorandotabelas
•Abraa tabelade atributosde
ufbr.shp
•Abraas tabelasaedes2016.dbf
e pop_2016.dbf

92. Uniãode atributos
•Na camadaufbr.shp, clique em“join and relates” -> “join…”

93. União de
atributos
•Selecionea tabela
aedes2016.dbf
•Use as variáveis codufcomo
chavesprimárias
•Apósa operação, verifiquese
as colunascom as variáveisde
dengue, chikungunya e zica
estãonatabelade ufbr.shp

94. Exportarshapefile para gravar
atributos
•Exporteo shapefile com o nome ufaedes.shp
•Abraa tabelade atributosde ufaedes.shp

95. Criaçãode variáveis
•Abraa tabelade ufaedes.shp
•No visualizadorde tabelas,
selecione“Add Field”
•Crieo campo “pop2016” do
tipo“long integer”
•Verifiquese a colunafoi
adicionadanatabela
•Façao mesmopara criaras
variáveis:
•“areakm2”, com o tipo
“Float”
•“total”, do tipo “long integer”

96. •Abrao Editor Toolbar e selecione“Editor”-> “Start Editing”
•Selecionepara editarufaedes.shp
•Na tabelade “ufaedes.shp”, dêdoiscliques no títuloda coluna“coduf” para
verificarque osdados estãoordenadosde forma crescente
•Abraa tabelapop_2016.dbf no Calc(ouno
Excel), verifiquese osdados estãoem
ordemcrescentenavariável“coduf” e copie
osdados de população a tabelade
ufaedes.shpno ArcMap (ctrl+Ce ctrl+V).
•Váem“Editor”-> “Save Edits” e depoisem
“Stop Editing”

97. •Abrao Arctoolbox, no
menu “Geoprocessing” -
> “Arctoolbox”, ouno
ícone:
•Selecione“Data
Management Tools”->
”Projections and
Transformations” ->
“Project”

98. •Escolhao shapefile “ufaedes”
•Escolhaa pasta e o nome de
saída“ufaedes_utm.shp”
•Escolhao Sistema de
coordenadas“Projected” ->
“World” ->
“WGS_1984_World_Mercator”

99. •Abraa tabelade atributos
de “ufaedes_utm.shp”
•Clique com o botãodireito
no títuloda coluna
“areakm2” e escolhaa
opção“calculate geometry”
•Na telade aviso, clique em
“Yes”

100. •Escolha“Area” em
“Property”
•Escolha“Square
Kilometers” em“Units”
•Na telade aviso, clique em
“Yes”
•Verifiquese osdados de
áreaforamcalculadosna
tabela

101. Criaçãode variáveis
•Clique com o botão
direitono títuloda
coluna“total” na
tabelada camada
“ufaedes_utm”
•Selecione“Field
Calculator”
•Clique “Yes” natela
de aviso

102. •Monte a fórmula somando
oscasosde dengue,
chikungunya e zica, clicando
noscampos(“Fields”) e nos
botõesda calculadora
•Pressione“ok”
•Verifiquese osvalores
foramadicionadosnacoluna
“Total”

107. ColorBrewerno ArcGis
•Baixaro arquivoColorBrewer.styleno site https://github.com/ISUEOGTP/GISTaskSheets
•No ArcMap, acesse“Customize” -> “Style Manager”

108. ColorBrewerno ArcGis
Clique em Styles

109. ColorBrewerno ArcGis
Clique em Add Styletoliste
encontre o arquivo
ColorBrewer.style
Depoisde adicionarescolha
“Set as default list”

110. ColorBrewerno ArcGis

111. Mapascoropléticosno ArcGIS
•Dêdoiscliques na
camada
“ufaedes_utm” para
abrira janela“Layer
Properties”
•Na aba “Symbology”,
selecionea opção
“Quantities” ->
“Graduated colors”
•Escolhapara visualizar
oscasosde dengue,
normalizandopela
área(ouseja, casosde
dengue porkm
2
)
•Escolha6 classes

112. Mapascoropléticosno ArcGIS
•Clique com o
botãodireitona
rampade cores e
de-selecionea
opção“Graphic
View”
•Selecionea paleta
de cores escolhida
no Color Brewer
•Clique em
“Classify”

113. Métodosde classificação
•Escolhaa opção“Equal
interval”
•Pressione“ok” e, na
janelaprincipal, “Apply”
•Verifiquea visualização
do mapa
•Explores as demais
classificações:
•Quantile
•Natural breaks
•Geometric Interval
•Manual, arrastandoas
barrasazuis
•Escolhaumadas
classificações
•Explore essamesma
técnicade classificação
para Chikungunya, Zicae
Total, e para
normalizaçãopor
população

114. •Na aba “Simbology”, selecionea variável“Total” com normalização
sobre“áreakm2” e a classificaçãoescolhida.
•Clique com o botãodireitosobrea legendae escolha“Format labels”
•Escolha“Number of decimal places” e 2, para “Rounding”
•Clique emApply

115. Mapade símbolosproporcionais
•Clique com o botãodireito
sobrea camada
ufaedes_utm, e selecione
“Copy”
•Clique com o botãodireito
sobre“Layers” e selecione
“Paste Layers”
•Renomeiea camadasuperior
para “ufaedes_utm_simbolo”,
clicando1 vezno nome,
esperando1 segundoe
clicandode novo

116. Dêdoiscliques nacamada“ufaedes_utm_simbolo” a lista
Na aba “Symbology”, selecione“Quantities” -> “Proportional symbols” e marque:
“Value” comoa variável“total”
Como “background” o padrão “Hollow”
“Min Value”: umacorque contrastecom a corescolhidapara o mapacoropléticono “ColorBrewer”, e tamanho(“Size”)
iguala 1
Marque a opção“Appearance Compensation”
Clique em“Apply” e vejao resultadono mapa

117. Background Min Value

118. Mapade símbolosproporcionais

119. Dêdoiscliques nacamada
“ufaedes_utm” superior
nalista
Na aba “Symbology”,
selecione“Quantities” ->
“Graduated symbols” e
marque:
“Value” comoa variável
“total”
Como “background” o
padrão“Hollow”
“Symbol Size from”
variandode 5 a 30
Em“Template”, umacor
que contrastecom a cor
escolhidapara o mapa
coropléticono
“ColorBrewer”
4 classes pelométodo
“Natural Breaks”
Clique em“Apply” e
vejao resultadono
mapa

120. Mapade símbolosgraduados

121. •Vánovamentenaaba “Simbology” e selecione“Charts” -> “Pie”
•Selecioneo campo “Dengue” e clique em“>” para enviar à janelada
direita. Façao mesmocom “Chikungunya” e “Zica”.
•Em“Background”, selecioneo padrão“Hollow”
•Atribuatrês
cores
diferentes, que
contrastem
com as cores
escolhidasno
ColorBrewer
•De-selecionea
propriedade
“Prevent chart
overlap”
•Clique em
“Size”

122. •Selecione“Vary size using
the sum of the field value”
•Marque “Size” igual a 1
•Selecione“Appearance
Compensation”
•Clique em“Ok”
•Clique em“Apply”

123. Mapade símbolosproporcionais

124. Montandoum layout
•Clique no
botãozinho
“layout view”

125. •Clique com o
botãodireito
sobreo mapae
selecione
“Properties”
Mapa de símbolos proporcionais

126. •Na janela“Data
Frame Properties”,
escolhaa aba
“Grids” e selecione
“New Grid”
•Na janela“Grids
and Graticules
Wizards”,
selecione“next”

127. •Na janelaseguinte, no
item “Appearance“,
selecione“Labels only” e
então“Next”, “Next” e
“Finish”
•Novamentenajanela
“Data Frame Properties,
clique em“Apply” e vejao
resultadono mapa.
•Emseguida, clique em
“Properties”

128. •Na aba “Labels”,
escolha:
•Em“Label Axes”,
somente“Bottom” e
“Right”
•Em“Label Style”, no item
“Size”, um tamanho de
fonteadequado
•Em“Label Orientation –
Vertical Labels”,
selecione“Right”
•Clique em“Apply”e“Ok”
•Na janelaprincipal,
clique em“Apply” e “Ok”

129. •Na aba “Labels”,
escolha:
•Em“Label Axes”,
somente“Bottom” e
“Right”
•Em“Label Style”, no item
“Size”, um tamanho de
fonteadequado
•Em“Label Orientation –
Vertical Labels”,
selecione“Right”
•Clique em“Apply”e“Ok”
•Na janelaprincipal,
clique em“Apply” e “Ok”

131. •No menu “Insert”, escolha “Legend”
•Na janela“Legend Wizard”, deixenajanelaesquerda(Legend Items)
somentea camada“ufaedes_utm”
•Clique em“Next”, “Next”, “Next” e “Finish”

132. •Reduzaa legendapara um tamanhoadequado
•Clique com o botãodireitonalegendae escolha“Convert to
Grafics”
•Clique novamentecom o botão direitonalegendae escolha
“Ungroup”
•Editeas caixasde textonaforma adequada

133. •Insiraumanova legendapara a camada
“ufaedes_utm_simbolo”
•Reduzaa legendapara um tamanhoadequado
•Selecione“Convert to Grafics”, “Ungroup” e editea legenda

134. •Clique com o botãodireitonacamada
“ufaedes_utm_simbolo” e selecione“Copy”
•Clique com o botãodireitoem“Layers” e selecione
“Paste layers”
•Renomeiaa camadainferior para
“ufaedes_utm_simbolo2”

135. •Clique com botãodireitonacamada“ufaedes_utm_simbolo2” e escolha
“Properties”
•Na aba “Symbology”, escolha“Quantities”-> Proportional Symbols:
•Value = Total
•Background = Hollow
•Min Value
•Size = 1
•Color = “No color”
•Marque “Appearance
“Compensation (Flannery)
•Number of Symbols to
display in the Legend = 10

136. •Crieumalegendapara “ufaedes_utm_simbolo2”
•Arrastea legendapara fora do mapa
•Clique com o botãodireitonalegendae escolha“Convert to Grafics”, e
depoisescolha“Ungroup”
•Aindacom todososelementosselecionados,
clique com o botãodireitomaisumaveze
escolha“Ungroup” novamente
•Arrasteoscírculospara fazerumalegenda
aninhadacom osvaloresde 500.000, 100.000 e
25.000

138. •No menu “Insert”, clique em“North
Arrow” e selecioneumaa seugosto.
•No menu “Insert”, clique em“Scale
Bar” e selecioneumaa seugosto
•Dêdoiscliques naescalagráfica
•Na aba “Scale and Units”, selecione:
•“When resizing”… -> “Adjust width”
•Division units: Kilometers
•Label: “Km”
•Division value: 500km
•Number of divisions: 3
•Number of subdivisions: 2
•Na aba “Numbers and Marks”,
selecioneem“Frequency” ->
“divisions”
•Selecione“Apply” e “OK”

140. •Clique com o botão
direitosobreo mapa
e vánaaba
“Coordinate System”,
para confirmarse o
sistemade
coordenadasdo
layout é “Sirgas2000”

141. •No menu, váem
“Insert” -> “Text” e
acrescentecaixasde
textopara o títulodo
mapae para as
informações
complementares:
•Sistema de projeção
•Fonte dos dados
•Métodode
classificaçãodo mapa
coroplético
•Usoounãode ajuste
de aparênciade
Flannery
•Autoria

142. Exercício
•Exercícioindividual
•Selecioneum temaà suaescolhae analiseas variáveis
com as técnicasde mapascoropléticose de símbolos
proporcionais
•Utilize o ArcGis e/ououtros programas
•Façaum relatóriotextual de no mínimo1 página, de
acordocom o modelode trabalhoe atividadesexplicado
naprimeiraaula
•Entregaatéo inícioda próximaaula

143. Modelode Trabalhoe Atividades
Introdução
◦Apresentaçãodo problemade pesquisa
◦Artigosoulivrosque játrataramsobreo assunto(métodoe conclusões)
◦Objetivos
◦Conceitosteóricos
Metodologia
◦Áreade estudo
◦Variáveisestudadas
◦Técnicasutilizadas
◦Produtosgerados
Resultadose discussão
◦Mapas, gráficose tabelas
◦Interpretaçãotextual
Conclusões
Referências