Výsledky
1. Hodnocení SW
Pro hodnocení byly použity metody popsané v kapitole 3.3.1 resp. 3.3.2. To byly jednoduchá binární metoda a verbální hodnocení. Možnosti jednotlivých softwarů byly testovány na zkušebních datech.
Nejdříve bylo zjištěno, zda se v programu dají tvořit kartogramy a kartodiagramy. V dalším kroku se zjišťovalo množství klasifikačních metod.
1.1. Tvorba kartogramů a kartodiagramů
Než se začaly testovat samotné klasifikační metody bylo potřeba zjistit, zda se dají vůbec v daném softwaru tvořit kartogramy a kartodiagramy, při jejich tvorbě se klasifikace využívá.
To bylo zjišťováno pomocí dokumentace k programům a vlastní prací v nich. Výsledky jsou zaznamenány v tabulce 1.
V tabulce 1 můžeme vidět, že kartogramy je možné tvořit ve všech testovaných softwarech. Kartodiagramy lze tvořit pouze ve dvou a to v komerčním ArcGIS 9.3 a GRASS 6.4.0.
V některých dalších programech (např. AutoCAD Map 3D 2009) je možné diagramy vytvořit jiným způsobem, ale nemají přímo zakomponovaný nástroj tvorby kartodiagramů.
1.2. Klasifikační metody
Klasifikační metody jsou shodné jak pro tvorbu kartogramů tak kartodiagramů (jsou-li dostupné). Zkoušení funkcí probíhalo stejně jako u testování tvorby kartogramů a kartodiagramů.
V tabulce 2 jsou uvedeny všechny metody, které jsou popsány v kapitole 5. V jednotlivých softwarech se jejich názvy liší. Proto bylo potřeba všechny klasifikace vyzkoušet a porovnat s ostatními, aby se určilo, zda je jejich výpočtový algoritmus shodný. Porovnávání probíhalo vizuálně a podle hraničních hodnot tříd s přesností na jedno desetinné číslo. Jedna desetina kvůli programům, které hranici intervalů takto zaokrouhlovaly a nastavení se nedalo změnit (např. uDig).
Pro větší přehlednost byla vytvořena tabulka 3, která ukazuje konečné skóre jednotlivých softwarů. Skóre bylo spočítáno jako součet dostupných metod v každém programu. Na základě skóre bylo určeno pořadí softwarů.
Z tabulek 2 a 3 je vidět, že nejvíce metod nabízí ArcGIS 9.3 se sedmi klasifikačními metodami z devíti. Dalším softwarem byl open source GRASS 6.4.0 s pěti možnostmi klasifikace a společně s ním produkt firmy Autodesk AutoCAD Map 3D 2009. Ostatní programy měly implementovánu asi polovinu klasifikačních metod.
2. Vhodnost použití metod
Cílem bylo určit vhodnost z hlediska charakteru dat, proto byly testovány dvoje data. Jedny v normálním a druhé v logaritmickém rozdělení.
Vhodnost využití metod byla určena vizuálním zhodnocením podle map vytvořených jednotlivými metodami. Tento způsob hodnocení je subjektivní, proto závěry jednotlivých lidí nemusí být shodné.
Z posuzování byly vyloučeny „nestatistické“ metody. Tím se rozumí metody, které nemají matematicky přesně definované hranice. Těmito metodami jsou ruční stanovení tříd a definované intervaly.
2.1. Metody vhodné pro logaritmické rozdělení
Klasifikační metody vychází z předpokladu, že data budou v normálním rozdělení. Často se stává, že tento předpoklad není naplněn. Nezkušený nebo neznalý uživatel si této skutečnosti nemusí všimnout a tím pádem tvoří nevypovídající a matoucí výstupy. Z tohoto důvodu byla testována i data, která nemají normální rozdělení.
Výsledkem bylo, že vhodnými metodami, které poskytují vypovídající informace, jsou metoda kvantilů a metoda geometrické klasifikace.
Z klasifikace podle kvantilů je patrná velká hustota obyvatel v okolí měst Olomouc, Přerov a Prostějov a pak podél hlavního silničního tahu na Jeseník. Periferní oblasti jsou většinou slabě osídlené.
Geometrická klasifikace více zvýrazňuje jádrové oblasti. To znamená, že v prvním intervalu je více obcí než v prvním případě a naopak v posledním je méně. V této metodě zůstává pořád zachován trend osídlení u velkých měst a podél hlavní komunikace.
Nejhorší metodou v tomto případě je metoda konstantních intervalů. Při této metodě je naprostá většina hodnot v prvním intervalu a v ostatních je vždy minimum hodnot.
Zajímavostí je, že Armstrong-Xiaovo kritérium , které by z principu výpočtu nemělo produkovat špatné výsledky. Není pro tento dataset vhodnou metodou.
2.2. Metody vhodné pro normální rozdělení
Pro normální rozdělení jsou vytvořeny všechny klasifikační algoritmy. Avšak ani zde nelze použít vždy všechny metody a je potřeba je pečlivě vybírat. Z testovaných dat hustoty zalidnění byly vytvořeny mapové výstupy.
Vizuálním hodnocením byly jako nejvhodnější vybrány následující metody. Nejlepších výsledků bylo dosaženo metodou kvantilů.
Ještě vypovídající informace vznikly z metod geometrické klasifikace a Armstrong-Xiaova kritéria. V těchto případech je už málo hodnot v krajních intervalech. Proto by bylo vhodné použití pro znázornění minimálních a maximálních hodnot.
Opět jako nejméně vhodná metoda se jevila metoda konstantních intervalů.
3. Implementace do ArcGIS 9.3
Posledním úkolem bylo implementovat novou metodu do programu ArcGIS 9.3 pomocí skriptu. Skript byl psán v jazyce Microsoft Visual Basic 6.3 a jeho možné stáhnout v sekci download.
Metoda byla nazvána mediánová kumulativní klasifikace. Intervaly jsou počítány od mediánu a šířka intervalů se měrem ke krajům zvyšuje.