Geo-visualisatie/Classificatie: verschil tussen versies

Deze module gaat over de belangrijkste aspecten die spelen bij het classificeren van data, oftewel het omzetten van 'ruwe data' in een informatieve kaart, met een zinvolle legenda. Na het lezen kent de lezer verschillende classificatiemethoden, en verschillende meetschalen en weet hij hoe deze om te zetten in de juiste legenda's.</div><div class="UitklapEind"></div>

| meetschaal waarbij sprake is van een ordening. Bij een ordinale schaal is de volgorde duidelijk, maar zijn de verschillen zijn hier niet interpreteerbaar. Vervuilingsgraad 4 is erger dan 3, en vervuilingsgraad 3 is weer erger dan vervuilingsgraad 2, maar van vervuilingsgraad 3 naar 4 is niet net zo'n grote stap als van vervuilingsgraad 2 naar 3. Het gaat hier om een '''choropleet'''.

| Gebruik een '''volgordelijk kleurenschema'''; dat zijn kleurenschema's waarbij één kleur langzaam van licht of niet verzadigd naar donker of wel verzadigd oplopen. Dus van lichtroodlicht- naar donkerrood. Soms wordt een tweede ondersteunende kleur gebruikt, bijvoorbeeld van geel, via oranje naar lichtrood en donkerrood. Aangezien er géén nulpunt is, mag hier géén wit gebruikt worden. Er kan eventueel ook van een divergerende schaal gebruik gemaakt worden, zie onder 'ratio'.

| meetschaal waarbij eveneens sprake is van een nulpunt. Verhoudingen hebben een betekenis. Dus: 1000 mm neerslag is twee maaltweemaal zo nat als 500 mm neerslag. Het gaat hier om een '''choropleet'''.

:*De voorbeeld kleurenschema's tonen uiteraard een beperkt deel van alle mogelijkheden. Waar een in rood opklimmende schaal is genoemd, kan ook voor een blauwe of groene schaal gekozen worden. Die kleur is dan meestal afgestemd op het thema. Zie ook [[Geo-visualisatie/Symbologie#Kleurgebruik_en_kleurassociaties|Kleurgebruik en kleurassociaties]]. Ook geldt dat het aantal legenda eenheden (hier steeds 5) uiteraard ook kan afwijken. Een goed GIS-pakket komt, gegeven een door jou uitgekozen, logische kleur, meestal met een redelijk kleurenschema. Of die kleuren ook echt goed zijn hangt uiteraard ook weer af van de kleuren van de (overige) achtergrondthema's, zoals een extra laag met wegen of steden. Via de [http://www.personal.psu.edu/cab38/ColorBrewer/ColorBrewer.html Colorbrewer] op Internet kan je in een aantal stappen (die keurig worden uitgelegd) de ideale kleuren voor choropleten en chorochromatische kaarten bepalen. Nadat je op die site het 'ideale' kleurenpalet hebt bepaald en door jouwjou zijn getest op een imaginaire kaart, zijn de 'RGB'- en 'CMYK' waarden vervolgens af te lezen en te gebruiken voor je eigen kaarten. Ook krijg je op die site te zien voor welke situaties (laptop, beamer, papier, zwart-wit of juist kleur) het gekozen kleurenschema voldoet.

| Er is sprake van één tint (hue) of hoofdkleur. De lichtheid (Engels: ''lightness'') van de kleur varieert echter: (Klassenklassen met) lage waarden kennen de lichtste grijstint (bv: lichtrood), (klassen met) hogere waarden kennen donkere grijstinten (bv: donkerrood). De opeenvolgende kleuren in zo'n kleurenschema worden ook wel '''monochrome kleuren''' genoemd. Soms wordt een net iets andere kleurtint gebruikt voor de meest lichte en/of meest donkere klasse, om die extra duidelijk weer te geven. Zie de kleur geel, links)

| Een divergerend schema gaat uit van een bepaald midden (een gemiddelde, de modus, of een wettelijk bepaalde ondergens). Naar onder en naar boven toe loopt die uit naar de beide einden van de dataset. Soms is het midden zelf één klasse (bijvoorbeeld 95% tot 105%); die kleur is dan neutraal. Soms is het midden zelf een klassegrens (bijvoorbeeld 100%). De kleuren naar onder toe hebben één overeenkomstige tint, en lopen van licht (dicht bij het midden) naar donker (maximaal verwijderd van het midden). De klassegrenzen kunnen in percentages beschreven zijn, maar net zo goed op basis van de eenheden waarin de dataset gemeten is. In het eerste van de twee voorbeelden van dit kleurenschema wordt visueeel een bepaalde tegenstelling in de data benadrukt. In het tweede voorbeeld is dat niet het geval, omdat er mengkleuren zijn gebruikt. Er wordt niet geoordeeld met de harde, omgemengdeongemengde 'stoplichtkleuren' rood en groen.

<nowiki>*)</nowiki> = Soms is het terecht tegenstellingen te benadrukken door contrasterende kleuren te kiezen (rood verusversus groen). Bijvoorbeeld als - bij de divergerende schaal - onder een armoedegrens of juist boven een armoedegrens uit komt. Of wanneer de politie of een assetmanager volgens het beleid zou moeten ingrijpen. Gaat het echter om het percentage van het aantal 70 plussers per gemeente, dan heeft ónder of boven een landelijk gemiddelde weinig te maken met goed of slecht. Je kiest dat wel twee goed onderscheidbare kleuren, maar geen tegengestelde kleuren.

* NB1: Kies in kwalitatieve kleurenschema's bij elkaar passende tinten; dus óf allemaal blauw-achtigeblauwachtige tinten, óf allemaal pastel tinten óf allemaal harde - min of meer - primaire kleuren, of allemaal mengkleuren. Meer over kleuren vind je in [[Geo-visualisatie/Symbologie#Kleuren|'Kleuren']].

Een voorbeeld van een meer in Oostenrijk (zie figuur rechts) toont hoe strak kaartsoorten, datasets en kleurenschema's qua mogelijkheden aan ekaar gebonden zijn. Het betreft een isolijnen (diepte-lijnen) kaart. De isolijnen zélf zijn echter door het GIS-programma onzichtbaar gehouden. Doordat de tussenliggende vlakken met verschillende blauwtinten zijn ingekleurd, is een choropleet ontstaan. Verder gaat het om een kwantitatieve dataset (diepte), een volgordelijk kleurenschema en er is als classificatiemethode vanvoor het weergeven van de diepte gekozen voor een zogenaamde 'equal interval' -classificatie. Over classificatiemethodes is [[Geo-visualisatie/Classificatie#Het_classificeren|twee paragrafen verder]] meer te lezen.

[[Bestand:Graduation_cap.png|20px]] '''SAMENVATTING:''' Bij kwalitatieve meetschalen (nominaal, binair) horen kwalitatieve kleurenschema's. Bij kwantitatieve meetschalen (ordinaal, interval en ratio) horen volgordelijke of divergerende kleurenschema's. Kleurenschema's zoals die door een GIS standaard gegenereerd worden voldoen niet altijd. Handmatig moeten deze vaak worden gewijzigd. Dat kan zijn om meer onderscheid te creëerencreëren (door bijvoorbeeld meer verzadiging toe te passen), om bepaalde (negatieve) kleurassociaties te vermijden, of om enkele klassen een gezamenlijke, afwijkende kleurtint mee te geven. Bijvoorbeeldde omdatreden kan bijvoorbeeld zijn dat deze klassen boven een landelijk gemiddelde of een politiek, ecologisch, commercieel of veiligheidstechnische gewenste norm liggen. Door een dergelijk kleine ingreep wordtworden data echt bruikbare informatie.