○ 教师讲解

我们通过上述视频初步了解了地图的符号表示方法。现在我们来进行归纳总结：

空间要素与地图符号：栅格数据的地图符号选择很简单：无论空间要素是否被描述成一个点、线或区域，地图符号都会应用为像元。矢量数据的地图符号的选择取决于要素的类型。一般规则是用点符号代表点要素，线符号代表线要素，面符号代表区域要素。数据显示的可视化变量包括色调、明度、彩度、大小、纹理、形状和图案。视觉变量的选择取决于所显示的数据类型，量度的级别通常用来对属性数据进行分类。大小（如大小圆）和纹理（如符号斑纹的不同间距）更适合用于显示排序、区间和比率数据。

色彩的运用：运用色彩进行地图制作时，首先必须理解视觉的三个属性，即色调、明度和彩度。色调，是一种色彩与另一种色彩区别的性质，如红色与蓝色即为不同的色调。亮度，是一种色彩的明度或暗度，其中，黑色为低值而白色为高值。在地图上，我们通常感到较暗的符号更重要或更具分量。彩度，又称为饱和度或强度，指的是一种色彩的丰富程度或鲜艳程度。完全饱和的色彩为纯色，而低饱和度的色彩则偏灰。通常，色彩饱和度越高的符号其视觉重要性也越大。色彩运用的第一窍门是简单：色调是适于表征定性（标称）数据的视觉变量，而亮度与彩度则更适于表征定量（排序、区间和比率）数据。

数据的分类：数据分类包括集聚数据与地图要素的分类方法和类型数目的使用。GIS软件包通常会提供不同的数据分类方法。以下介绍5种常用的分类方法。

（1）等间隔。使分类结果中每个类的数值间距（数值变化范围）相等。

（2）几何间隔。该方法将数据值通过逐渐递增的间隔进行分类。

（3）等频率。也被称为分位数，该分类方法用类别数去等分数据数，使分类结果中每个类型含有相等数目的数据值。

（4）标准离差。这种分类方法将平均值向上或向下偏移标准值（5.1.0等）的单元为类别分类点。

（5）自然断点。又称Jenks优化法。本分类方法将对数据分组进行优化（Slocum et al., 2008），通过使用一个算法把同一类别中的数据差值异最小化，把类别一间的数据值差异最大化。

制图概括:制图概括被认为是制图表示中必不可少的一部分（Slocum et al., 2008）使用地图符号来表达空间要素是概括的一种，如相同的点符号可能代表不同区域范围的城市。比例尺变化通常是制图概括的原因,为了满足制图需要而保持几何的完整性一直是对CIS用户的不断挑战。为了帮助解决这些挑战，ESRI公司引进了一个新的符号选项Representations。 Representations提供了编辑工具，可以修改空间要素的外观一一不改变数据库中的几何形状。因此，河流可以被屏蔽，桥梁才可以在河流图层上显示。铁路可以轻轻移开，腾出空间给平行的高速公路。