Cartogramas - Cartografia Temática

Cartogramas
INFORMÁTICA APLICADA AO
PLANEJAMENTO TERRITORIAL
Vitor Vieira Vasconcelos
vitor.vasconcelos@ufabc.edu.br
CS3406 - Informática Aplicada ao Planejamento Territorial outubro de 2016
Aula 4

O que é um
cartograma
Dorling, D., 2011. Area cartograms: their use and creation. The map reader: Theories of mapping practice
and cartographic representation, pp.252-260.
Um cartograma é um tipo
de gráfico no qual o valor
de um atributo geográfico
é representado por meio
da área deste mesmo
objeto.
Outros nomes:
Anamorfose
Mapas de Valor-por-Área
Transformações Espacias

Dados para Cartogramas
• Dados ideais: Quantidade total (mais intuitivo)
• Dados possíveis: Proporções e índices abstratos
• Não utilizar: Dados de densidade por área
•Dados de entrada:
• Polígonos (atributos associados)
• Raster -> convertido para polígonos
quadriculados
Hennig, Benjamin D (2013). Rediscovering the World: Map Transformations of Human and Physical Space. Heidelberg / New
York / Dordrecht / London (Springer)

Tipos de Cartogramas
http://www-personal.umich.edu/~mejn/cartograms/
 Contíguo
 Não-Contíguo
 Semi-Contíguo
 Mapas de Dados Universais
(Universal Data Maps - UDM)

Formas de Cartogramas
Contíguos Não Contíguos
Projeção de
Áreas
Equivalentes
Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill.

Formas de Cartogramas
Semicontíguos
BORTINS I., DEMERS S., CLARKE K.: Cartogram types. http://www.ncgia.ucsb.edu/projects/Cartogram_Central/types.html , 2002.
Dorling, D.: Area Cartograms: their Use and Creation. Concepts and Techniques in Modern Geography, vol. 59. University of East Anglia, Environmental
Publications, Norwich (1996)

Círculo ou quadrado?
Círculo Quadrado
Localização Melhor Pior
Contiguidade Pior Melhor
Estimação de área
(percepção e
ilusão de
Ebbinghaus)
Pior Melhor
Algorítmo Mais simples
Mais complexo
(normalmente
elaboração manual)

Comparação entre os cartogramas
NUSRAT S., ALAM M. J., KOBOUROV S.: Evaluating cartogram effectiveness. CoRR abs/1504.02218 (2015).

Hexágonos como alternativa
• Universal Data
Maps – UDM
(Durham et al.,
2006)
• Combina
vantagens dos
círculos e
quadrados
• Foco em contar
os hexágonos, e
não em aumentá-
los de tamanho
DURHAM, H., DORLING, D. and REES, P. (2006) An Online Census Atlas for everyone, Area, 38, 336–341.
HENNING, B.D. (2015) Views of 2015 UK Election. Em: http://www.viewsoftheworld.net/?p=4487

UDM para mapeamento legislativo
TOW, A., BELIVER, G., AMOR, L. SZYSZLICAN. 2013. Década Votada. Em: http://decadavotada.andytow.com/
Senadores Deputados

Vantagens e Desvantagens
Contíguo e
UDM
Não-
Contíguo
Semi-
Contíguo
Forma Deforma Não deforma Não preserva
Topologia
(conectividade)
Mantém Não mantém
Mantém muito
pouco
Localização Deforma
Normalmente
mantém
Deforma

Críticas ao Cartograma
• Muitas pessoas não estão acostumadas com esse tipo de
mapa
• Dificuldade em reconhecer os elementos (deformação de
forma, contiguidade e localização)
o Especialmente se não tiver familiaridade com o mapa original
•A eficiência (precisão e rapidez) de inferência estatística dos
dados é maior em outras técnicas (coroplético e símbolos
proporcionais) do que nos cartogramas
• Se o elemento não está no lugar certo, então não são mapas
KASPAR, S., FABRIKANT, S.I.,FRECKMANN, P., 2011, July. Empirical study of cartograms. In 25th international cartographic conference, Paris, v. 3
NUSRAT, S.; KOBOUROV, S. 2016. The State of the Art in Cartograms. In: R. MACIEJEWSKI, T. ROPINSKI, and A. VILANOVA (Ed.). EuroVis 2016. STAR
– State of The Art Report, v. 35, n.3. John Wiley & Sons.
DENT, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill
TAO, M. 2010. Using Cartograms in Disease Mapping. PhD Thesis. University of Sheffield.

Defesa do Cartograma
• Sentimento de surpresa e curiosidade para prender o
interesse do leitor
o Incentiva uma investigação mais detalhada do mapa
• Transmitir a mensagem geral pode ser mais importante
do que a inferência estatística dos detalhes
• Novas maneiras de enxergar o mundo
o Complementar, e não antagônico, aos outros tipos de mapas
o Valoriza elementos que “sumiriam” em projeções
convencionais
Hennig, Benjamin D (2013). Rediscovering the World: Map Transformations of Human and Physical Space. Springer
Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill

Limitações Sugestão
Dificuldade de reconhecer a
forma dos elementos originais
• Desenhar limites territoriais
• Nomear os elementos
o Se possível com fontes de tamanho
proporcional ao atributo
• Usar mapa interativo (surge o nome ao
passar o mouse)
• Mostrar grade de distorção
• Colocar mapa original para comparação
o Usar mesmas cores no mapa original e
no cartograma
• Usar animação com transição gradual do
mapa original
Dificuldade em reconhecer a
localização original dos
elementos
Dificuldade em estimar os
valores de cada elemento
• Usar legenda
• Escrever valores nos elementos
• Usar mapas interativos (surge o valor ao
passar o mouse)
Slocum, T.A., McMaster, R.B., Kessler, F.C. and Howard, H.H., 2009. Thematic cartography and geovisualization. 3 ed. Pearson.

Limitações Sugestão
Elementos com valor muito
pequeno são difíceis de
visualizar
Agrupar regiões com valores baixos
Elementos com valor zero
desaparecem
Escrever observação no canto do mapa
Escolher outro tipo de técnica de
mapeamento
Se os atributos forem
proporcionais à área, não
haverá distorção dos
elementos
Não mapeia elementos
negativos
Slocum, T.A., McMaster, R.B., Kessler, F.C. and Howard, H.H., 2009. Thematic cartography and geovisualization. 3 ed. Pearson.

Cartograma ou outra técnica?
Cartogramas
Original

Transformação da Grade
http://scapetoad.choros.ch/

Técnicas para Visualização de
Cartogramas
• Nomes das
localidades com
tamanho proporcional
aos atributos
• Grade de deformação
• Mapa Coroplético de
Referência (densidade
populacional
Henning (2009) Are cartograms the better map? Em: http://www.viewsoftheworld.net/?p=676

Mantendo as fronteiras
Buchin, K., Speckmann, B. and Verdonschot, S., 2012, September. Evolution strategies for optimizing rectangular cartograms.
In International Conference on Geographic Information Science (pp. 29-42). Springer Berlin Heidelberg.

Legendas para Cartogramas
Legenda em relação ao tamanho da variável transformada
Mapa de
Referência
COOLIDGE, J. 2009. Population Cartogram of California: A Century of Growth. Em:
https://jakecoolidge.wordpress.com/2009/08/14/population-cartogram-of-california-a-century-of-growth/

Cartogramas e suas legendas
http://j-hubbard-cartography.blogspot.com.br/2009/04/module-8-contiguous-cartograms.html
Legenda
redundante:
Cor e tamanho
expressam o
mesmo atributo
Mapa original para
comparação
(mesmas cores)
Mas o que está
estranho no
mapa?

Cartograma como Projeção
 Um cartograma pode ser entendido como uma nova
projeção cartográfica, onde pode-se mapear outras variáveis
espaciais (Tobler, 2004). São visões alternativas do mundo.
 Exemplo: Cartograma de População é uma visão
humanizada da cartografia (Henning, 2013)
Tobler, W., 2004. Thirty five years of computer cartograms. ANNALS of the Association of American Geographers, 94(1), pp.58-73.
Hennig, Benjamin D (2013). Rediscovering the World: Map Transformations of Human and Physical Space. Heidelberg (Springer)
http://www-personal.umich.edu/~mejn/cartograms/
Projeção por Área Projeção por População

Cartograma como Projeção
Variáveissociais fariam mais sentido sobre a visualização por cartograma de
população total. Ex: Índice de Felicidade Planetária (Happy Planet Index)
Henning, B.D. (2009) Mapping a (un)happy humanity: a new perspective on our planet’s well-being.
http://www.viewsoftheworld.net/data/2009_CWIPP_Poster.pdf

DUTENKEFER, E. 2010. Anamorfose
como mapas: história, aplicativos e
aplicações. 3° Simpósio Iberoamericano
de História da Cartografia. São Paulo.

Cartogramas com diferentes objetivos
Projeção de Peters
Projeção por População
Projeção por Pegada
Ecológica Total
Onde estão as regiões
mais insustentáveis?
Onde há mais gente
vivendo de forma
insustentável?
Onde há o maior
impacto ambiental
para o planeta?
Pegada Ecológica Possíveis perguntas:

Cartogramas comparativos
Bastawrous, A. and Hennig, B.D. (2012). The global inverse care law: a distorted map of blindness. British
Journal of Ophthalmology 96 (10): 1357-1358.
Quantidade de
Deficientes Visuais
Quantidade de
Oftamologistas

Animações com cartogramas
Animação interativa entre cartograma e fonte original
http://metrocosm.com/how-we-share-the-world/
Animação feita em código D3, cartogramas do ScapeToad, convertidos de shapefile para formato geojson

Animação feita em código D3, cartogramas do ScapeToad, convertidos de shapefile para formato geojson
Em: http://i0.wp.com/metrocosm.com/wp-content/uploads/2015/10/worldpophistory.gif
Animações temporais contínuas

Animações temporais cíclicas

Cartogramas Aquáticos

Conjugando Cartogramas e
Densidade de Pontos
Cartograma por PopulaçãoCasos de Câncer no Estado de Nova York
(1993-1997) - 1 ponto = 10 casos
Os casos de câncer estão relacionados apenas à concentração
populacional ou a outras variáveis?
Gastner, M.T. and Newman, M.E., 2004. Diffusion-based method for producing density-equalizing
maps. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 101(20), pp.7499-7504.

Cartogramas Lineares
Kraak, M.J., Köbben, B. and Tong, Y., 2014. Integrated Time and Distance Line Cartogram: a Schematic
Approach to Understand the Narrative of Movements. Cartographic Perspectives, (77), pp.7-16.

Cartograma Linear
Kraak, M.J., Köbben, B. and Tong, Y., 2014. Integrated Time and Distance Line Cartogram: a Schematic
Approach to Understand the Narrative of Movements. Cartographic Perspectives, (77), pp.7-16.
Mapa de Isócronas

Cartogramas de Ponto Central
Deformação baseada em linhas isócronas
Mapa de
Isócronas
Original
Cartograma de
Ponto Central

Deformação
baseada em
linhas
isócronas
Hong, S.R., Kim, Y.S., Yoon, J.C. and Aragon, C.R., 2014, April. Traffigram: distortion for clarification via isochronal cartography.
In Proceedings of the 32nd annual ACM conference on Human factors in computing systems (pp. 907-916). ACM.

Lema, P.B., 1977. Organização dos transportes numa área interior e excêntrica: distritos de Vila Real e Bragança. Centro de
Estudos Geográficos, Universidade de Lisboa: Instituto Nacional de Investigação Científica.

Esquema do
Metrô de
Londres
High Barnet Station
Esquema do Metrô de Londres

Mapa linear do Metrô de Londres
CARDEN, T. 2016. London’s Tube Map. Em: http://www.tom-carden.co.uk/p5/tube_map_travel_times/applet/
High Barnet Station

Cartograma de Ponto Central
CARDEN, T. 2016. London’s Tube Map. Em: http://www.tom-carden.co.uk/p5/tube_map_travel_times/applet/
Deformação baseada
em linhas isócronas
Legenda em
unidade de tempo

Cartograma Linear
Metrô de Londres
Karlin, O. Time Travel.
http://oskarlin.com/2005/11/29/time-travel
High Barnet Station

Buchin, K., van Goethem, A., Hoffmann, M., van Kreveld, M. and Speckmann, B., 2014, September. Travel-time maps: Linear
cartograms with fixed vertex locations. In International Conference on Geographic Information Science (pp. 18-33). Springer.
Tempo de deslocamento na Holanda
Coroplético Cartograma Linear Cartograma Linear
de Vértices Fíxos

Encolhimento
do Mundo
• Convergência espaço-tempo:
o Transporte
o Comunicações
• Variáveis:
o Velocidade
o Acessibilidade:
 Preço
 Infraestrutura
RODRIGUES, J.P., COMTOIS, C.;SLACK, B. The Geography
of Transport Systems, New York: Routledge. 2006.

Encolhimento do Mundo
Leite, I. 2014. Mobilidade e Comunicação. Em: http://pt.slideshare.net/seculoXXI/mobilidade-1-31834787

Encolhimento do Mundo
Cartograma do tempo de viagem ao centro urbano (>50.000 hab) mais próximo
Hennig, B.D. (2016). Visualising spaces of global inaccessibility. In, S. Carver and Fritz, S. (ed.) Mapping wilderness: concepts,
techniques and applications of GIS. Heidelberg / New York / Dordrecht / London (Springer). pp. 103-116.

Compressão espaço
tempo no município
de São Paulo
TOBIAS, D. C. Anamorfose: um recurso
cartográfico relevante na Geografia
urbana do município de São Paulo. 2011.
Dissertação de Mestrado, USP.

Aplicações para outros contextos

Atividade Prática
Cartogramas no Mapviewer

MapViewer
 Importe o arquivo
UF_Brasil_EVO.shp
(File -> Import)
 Selecione o campo cod_uf
na opção “Create PID” e
marque a opção “Import
atributes list...”

MapViewer
Na barra de ferramentas
“Home”, clique em “View”
 Selecione a aba “Sheet 1” para visualizar os atributos do shapefile.
 Retorne para a aba “Plot1”

MapViewer
 Clique em Hatch map para fazer um mapa coroplético
 Na janela “Property Manager”, selecione a
aba “General” e especifique:
 “cof_uf” para PID
 E selecione “Ano_1872”
para Variable.

MapViewer
 Na aba “Map”, é possível escolher o método de classificação e as
cores da legenda na opção “Classes” -> “Edit...”

MapViewer
Na aba “Data Labels”, item “General”, marque “Show data labels”
 No item “Label Sets”, clique “Add”
 Selecione a variável “D1N” e pressione
“Add”
 Selecione a variável “D1N” no item
“Label set”

MapViewer
 No item “Label set”, selecione “Frequencia” e clique em “Remove”

 Na barra de ferramentas “Create Map”, clique em “Cartogram”
 Na aba “General”, item “Data Columns”, selecione a variável “ANO_1872”
Na aba “Data Labels”, item “General” selecione “Show data labels”
No item “Label Sets”, adicione a variável “D1N” e remova a variável “Frequencia”
Cartograma de Dorling

Na aba “Map”, item “Fill”, subitem “Pattern”, selecione “Solid”
 No subitem “Foreground Color”, selecione a cor de sua preferência

 Insira a legenda
 Na janela “Property Manager”, aba
“Layer”, item “General”, selecione a caixa
“Show basic information only”
 No item Title, entre na caixa e digite
“População em 1982
Cartograma de círculos”

Insira a escala gráfica
 No Item “General”, subitem “Units”, selecione
“Kilometers”
 No item “Title”, subitem “Title text”, escreva
“Km”
 No item “Cycles”, 3 em “Number of cycles’, 500
em “Cycle spacing” e 2 em “Number of
subdivisions”
 Em “Description”, desmarque todas as caixas
c
v
c
v
c

Cartograma
População
Brasileira
1872
Obs: Acre, Amapá,
Distrito Federal, Mato
Grosso do Sul, Rondônia,
Roraima e Tocantins não
existiam em 1872

Cartograma
População
Brasileira
1900
Obs: Acre, Amapá,
Distrito Federal, Mato
Grosso do Sul,
Rondônia, Roraima e
Tocantins não
existiam em 1900

Cartograma
População
Brasileira
1940
Obs: Amapá, Distrito
Federal, Rondônia e Roraima
não existiam em 1940

Cartograma
População
Brasileira
1970

Cartograma
População
Brasileira
2000

Cartograma
População
Brasileira
2010

Cartograma Não-Contíguo
 Clique em “Layer 1”
 Na janela “Property
Manager’, aba “Map”,
item “General”, subitem
“Cartogram type”,
selecione
“Non-contiguous”

Cartograma Contíguo
 Clique em “Layer 1”
 Na janela “Property
Manager’, aba “Map”,
item “General”, subitem
“Cartogram type”,
selecione
“Contiguous”

Cartograma
População
Brasileira
1960

Cartograma
População
Brasileira
1980

Cartograma
População
Brasileira
1991

Criando animações
 Entre em https://3dthis.com/morph.htm
 Escolha a imagem “brasil_1960.jpg” como imagem inicial,
“brasil_2010.jpg” como imagem final
 Aperte “Done”

Criando animações
 Clique em um ponto da imagem inicial para criar um
ponto de amarra
 Na imagem final, arraste o ponto para que coincida com a
mesma localização geográfica

Criando animações
 Conforme adiciona
outros pontos, pode-
se ver a animação
arrastando a barra
“frame” ou clicando
no botão play.
 Quando a
animação estiver
satisfatória, clique
em “Publish”

 Na tela de login, selecione “Join for free”, preencha os seus dados
(usuário, senha e email) e clique em “Create Account”
 Clique novamente em “Publish” e descreva a sua animação
Criando animações

 Clique com o botão direito na palavra “link” e selecione para abrir o
hyperlink em uma nova aba
Clique no botão
“Edit”
Criando animações

Criando animações
 Na barra “Aspect”, ajuste o zoom (Scale) da sua animação
 Clique em “Save Changes”
 Clique em “My Posts” e selecione novamente a animação

 Clique em “To Gif”
Criando animações

Criando animações
 Selecione os níveis desejados de qualidade, extensão e quadros por
segundo
 Clique em “Convert to GIF”

Criando animações
 Clique com o botão direito na animação e escolha
“Salvar imagem como…”

Opções de programas de animação
 Gratuito
 Sqilrlz Morph
http://www.xiberpix.net/SqirlzMorph.html
 Pago
 Morpheus Photo Morpher
http://www.morpheussoftware.net/

Representação Espacial de Eleições
http://g1.globo.com/politica/eleicoes/2014/blog/eleicao-em-numeros/post/dilma-vence-em-15-estados-aecio-em-12-e-no-df.html

http://apuracao.g1.globo.com/politica/eleicoes/2014/2-turno/presidente/brasil.html

http://www.ouropreto.com.br/secao/artigo/o-brasil-ficou-dividido-sim-mas-nao-por-regioes-por-amanda-dassie
“O Brasil ficou dividido
sim, mas não por regiões”
Amanda Dassié

http://noticias.r7.com/eleicoes-2014/apos-onda-separatista-mapa-de-pesquisador-viraliza-ao-indicar-que-pais-nao-esta-dividido-entre-pt-e-psdb-28102014

http://infograficos.oglobo.globo.com/brasil/eleicoes-2014/o-peso-eleitoral-dos-estados.html

http://eleicoes.folha.uol.com.br/2014/2turno/mapainterativo/

Software: http://scapetoad.choros.ch/
Artigo:
Michael T. Gastner and M. E. J. Newman Diffusion-
based method for producing density-equalizing
maps PNAS, 2004 101 (20) 7499-7504,
doi:10.1073/pnas.0400280101
http://www.pnas.org/content/101/20/7499.abstract
Scape Toad

1. Iremos fazer um cartograma contíguo com a população
total por UF de 2010
◦ Abra o Scape Toad
Scape Toad

 Adicone o layer municipios_pa.shp, clicando em Add layer.
Scape Toad

 Maximize a janela, Clique me Full extent e em seguida em
Create Cartogram
Scape Toad

◦ Clique em Next.
Scape Toad

Corrigindo Geometria e Topologia
Corrigindo vazios Corrigindo sobreposições
https://docs.qgis.org/2.2/en/docs/gentle_gis_introduction/topology.html
Auto - Interseção

Corrigindo Geometria e Topologia
 No ArcGis
o Arctoolbox -> Data Management Tools -> Repair Geometry
o Arctoolbox -> Cartography Tools -> Generalization -> Simplify polygons
o Correção com regras de topologia
o Converter de shapefile para “File Geodatabase”
o Ferramenta Editor->Topology
o Referência: https://youtu.be/74Xw31CDeHE
 No QGIS
o Vetor -> Geometrias -> Verificar Geometria
o Vetor -> Geometrias -> Simplificar geometrias
o Complemento: Verificador de Topologia
o Caixa de Ferramentas -> GRASS -> Vector -> v.clean, v.clean.advanced e v.build.check
o Importar para Mapset do GRASS e depois exportar para shapefile novamente
o Referências:
o http://andersonmedeiros.com/qgis-verificacao-topologia/
o http://docs.qgis.org/2.0/pt_PT/docs/user_manual/plugins/plugins_topology_checker.html
o http://www.processamentodigital.com.br/2010/06/18/integracao-quantum-gis-grass-parte-i/
o http://www.processamentodigital.com.br/2010/06/20/integracao-quantum-gis-grass-parte-iii/
o http://www.slideshare.net/vitor_vasconcelos/manipulao-de-dados-no-spss-e-qgis

 Em Cartogram atribute: Escolha a variável Total
 Em Attribute Type escolha Mass
 Clique no botão Next
Scape Toad

Transformações simultâneas
Divisões administrativas e Malha Viária TransformaçãoSimultânea
http://scapetoad.choros.ch/help/v12/b-other-layers.php

 Clique em Next.
Scape Toad

 Clique em Advanced options
Scape Toad

 Não altere as opções
 Clique em OK

 Clique em Compute
Scape Toad

 Relatório de criação do cartograma
Scape Toad

Indicadores de Qualidade do Cartograma
 Índicador básico: Aoriginal/Acartograma para cada polígono
Indicador Ideal Aceitável
Erro médio 100% Entre 97 e 103%
Desvio Padrão 0% Até 50%
Percentil de 50% (mediana – 2º quartil) 100% Entre 90 e 110%
Percentil de 25% e 75% (1º e 3º quartil) Entre 90% e 110%
(satisfatório)
Entre 60% e 120% (além
disso não é satisfatório)
Como melhorar os
indicadores?
 Conferir erros de
topologia
 Grade mais detalhada
 Mais iterações
 Simplificação dos
polígonos
Fonte: http://scapetoad.choros.ch/help/v12/e-interpretation.php#error

Simplificação de Polígonos
 Processamento mais
rápido
 Reconhecimento mais fácil
dos elementos no
cartograma
 Melhor estimação de área
pelo leitor
 ArcGis:
• Arctoolbox ->
Cartography Tools ->
Generalization ->
Simplify polygons
• QGIS
• Vetor -> Geometrias ->
Simplificar Geometrias
Dent, B.D. et al. (2009) Thematic Map Design. New York: McGraw Hill.
http://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/cartography/simplify-polygon.htm

Indicadores de Qualidade do Cartograma
Indicador Qualidade Normal Alta Qualidade
Erro médio 97,06% 97,68%
Desvio Padrão 16,66% 9,7%
Percentil de 50% 98,15% 99,05%
Percentil de 25% e 75% 90,49% e 105,53% 95,01% e 102,50%
Tempo de Processamento 500 segundos 1879 segundos

Scape Toad
 Exporte o Cartogram 1. Clique em cada um dos layers e depois clique
em “Export to Shape”
 Exporte a Legenda
com o nome
LEGENDA, a grade
com o nome GRADE
e o cartograma com
o nome
MUNI_DEFORMADO

 Inicie o Arcmap e abra os layers exportados
ArcGis

2. Agora iremos fazer um mapa com os vencedores
da eleição para presidente por município no
segundo turno no estado do Pará por município
◦ Utilizaremos a variável S_Dil que é resultado da
diferença dos votos da Dilma menos os do Aécio.
Quando o valor é positivo indica vitória da Dilma e
quando é negativo vitória do Aécio
ArcGis

 Desligue a camada GRADE
 Dê um clique duplo na camada MUNI_DEFORMADO
 Abrirá a caixa de diálogos Layer Properties, clique na aba Symbology, no
canto esquerdo clique em Quantities e em seguida em Graduated Colors
 Em Value escolha a variável S_Dil
 Em Classification altere Casses para 2
ArcGis

 Modifique o intervalo das classes. Dê um clique duplo sobre o
intervalo da primeira classe e mede seu limite superior para zero.
Veja que automaticamente a outra classe foi redefinida.
ArcGis

 Dê um clique duplo sobre a representação da primeira classe. A caixa
de diálogos Symbol Selector se abrirá. Escolha a cor Azul Escura para
esta classe.
 Repita o procedimento para a classe abaixo só que escolha um
Vermelho Vibrante
 Modifique o Label da classe Azul para Aécio e da Classe vermelha
para Dilma
 Clicando sobre os valores do label, dê ok.
ArcGis

 Vamos Formatar a legenda
 Dê um clique na
representação da camada
LEGENDA. A caixa de
diálogos Symbol Selector se
abrirá. Escolha a
representação Hollow, dê
um ok
ArcGis

 Dê um clique duplo sobre a camada LEGENDA e vá até a aba
Labels
 Habilite a opção Label features in this layer
 Em Label Field escolha a variável Value
 Mude o tamanho da fonte para 10
 Clique em ok
ArcGis

ArcGis
 Vamos criar um mapa de referência com os limites originais dos municípios
 No menu “Insert”, clique em “Data Frame”
 No novo Data Frame, adicione o shapefile original “municipios_pa.shp”
 Faça um mapa coroplético com as mesma classes e cores do cartograma

ArcGis
 Vamos criar um mapa de referência com a grade de transformação
 No menu “Insert”, clique em “Data Frame”
 No novo Data Frame, adicione o
shapefile “GRADE.shp”

 Entrando no Menu “View” -> “Layout View”, podemos organizar os mapas de referência para
preparar um mapa final

Outras opções para Cartogramas
Geoda
Cartograma de Dorling (círculos)
 QGIS
Complemento “Cartogram”
 ArcGIS
 Cartogram Geoprocessing Tool
http://www.arcgis.com/home/item.html?id=d348614c97264ae19b0311019a5f2276
http://www.arcgis.com/home/item.html?id=042b6b2944f64428b05672c0de29b8a0
 Carto3F
http://sunsp.net/portfolio.html
Contíguo

Exercícios
1. Preparar apresentação oral das propostas de trabalho
◦ 21 de Outubro (Sexta-Feira)
2. Exercício sobre cartogramas
◦ Entrega dia 27 de outubro (Quinta-Feira)

Exercícios
1. Apresentação das propostas de trabalho
• Mínimo de 20 minutos por grupo
• Postar slides no Tidia até o início da próxima aula (21/10/16)
• Estrutura
Introdução
Apresentação do problema de pesquisa
Artigos ou livros que já trataram sobre o assunto (método e conclusões)
Objetivos
Conceitos teóricos
Metodologia
Caracterização da Área de Estudo
Variáveis a serem estudadas
Técnicas a serem utilizadas
Produtos esperados
Referências

 Cartogramas
• Exercício individual
• Selecione um tema à sua escolha e analise as variáveis com a
técnica de cartogramas
• Utilize o Mapviewer, Scape Toad, ArcGis e/ou outros
programas
• Faça um relatório textual de no mínimo 1 página, de acordo
com o modelo de trabalho e atividades explicado na primeira
aula
• Entrega até 27 de outubro (Quinta-Feira)
Exercícios

Modelo de Trabalho e Atividades
Introdução
◦ Apresentação do problema de pesquisa
◦ Artigos ou livros que já trataram sobre o assunto (método e conclusões)
◦ Objetivos
◦ Conceitos teóricos
Metodologia
◦ Área de estudo
◦ Variáveis estudadas
◦ Técnicas utilizadas
◦ Produtos gerados
Resultados e discussão
◦ Mapas, gráficos e tabelas
◦ Interpretação textual
Conclusões
Referências

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