04 – Barvy v tematické kartografii

Cíle lekce

Po této lekci:

  • rozumíte fyzikální a psychologické podstatě barvy,
  • rozlišujete tón, sytost a jas,
  • chápete pojem optická váha barvy,
  • umíte zvolit vhodné barevné schéma podle typu dat,
  • víte, kdy použít sekvenční a kdy divergentní stupnici.

1. Fyzikální podstata barvy

Barva vzniká rozkladem bílého světla.

Viditelné spektrum:

  • přibližně 380–780 nm.

Barva je optická vlastnost kartografického znaku.

Barevné vidění umožňuje rozlišovat:

  • tón (hue),
  • sytost (saturation),
  • jas (lightness).

2. Barevný vjem

Barevný vjem je:

  • fyzikální (podráždění oka),
  • psychologický (interpretace mozku).

Člověk:

  • pojmenovává barvy subjektivně,
  • vnímá je rozdílně podle kontextu.

Barva tedy není pouze technický parametr, ale i nástroj komunikace.


3. Základní složky barvy

3.1 Tón (Hue)

Tón je konkrétní spektrální barva.

Například:

  • červená,
  • zelená,
  • modrá.

Tón používáme hlavně pro kvalitativní odlišení jevů.


3.2 Sytost (Saturation)

Sytost určuje:

  • jak „čistá“ je barva,
  • kolik šedi obsahuje.

Syté barvy:

  • výrazné,
  • silné,
  • dominantní.

Bledé barvy:

  • méně výrazné,
  • vhodné pro podklad.

3.3 Jas (Lightness)

Jas určuje množství světla v barvě.

Světlé barvy:

  • působí lehce,
  • mají menší optickou váhu.

Tmavé barvy:

  • působí těžce,
  • mají větší optickou váhu.

Jas je klíčový pro kvantitativní stupnice.


4. Psychologické účinky barev

Barvy mohou působit jako:

Teplé

  • červená
  • oranžová
  • žlutá

Vyvolávají pocit aktivity, energie.

Studené

  • modrá
  • zelená
  • fialová

Působí klidněji, vzdáleněji.


5. Optická váha barvy

Optická váha je síla, kterou barva přitahuje pozornost.

Vyšší optickou váhu mají:

  • tmavé barvy,
  • syté barvy,
  • teplé barvy.

Nižší optickou váhu mají:

  • světlé,
  • méně syté,
  • studené barvy.

Optická váha musí odpovídat významu prvku.


6. Funkce barev v tematické mapě

Barvy plní tři hlavní funkce:

1) Rozlišovací (kvalita)

Odlišují typy jevů.

2) Klasifikační (kvantita)

Vyjadřují intenzitu.

3) Estetická

Podporují jednotu a čitelnost mapy.


7. Barevné stupnice

Barevná stupnice je grafická podoba číselné stupnice.

Musí odpovídat:

  • charakteru dat,
  • zvolené klasifikaci.

7.1 Sekvenční schéma

Používá se pro:

  • stupňované veličiny,
  • hodnoty od minima k maximu.

Postup:

  • jeden tón,
  • mění se jas a/nebo sytost.

Příklad: světle modrá → tmavě modrá.


7.2 Divergentní schéma

Používá se pro:

  • data s kritickou hodnotou,
  • data s nulou nebo středem.

Postup:

  • dvě odlišné barvy,
  • přechod přes neutrální střed.

Příklad: modrá → bílá → červená.


8. Standardizované barevné palety

V kartografii existují ustálené konvence:

  • voda – modrá,
  • vegetace – zelená,
  • výškopis – hnědá,
  • nížiny – zelená,
  • vyšší polohy – hnědá.

Konvence usnadňují čtení mapy.


9. Typické chyby

  • použití náhodných barev,
  • příliš mnoho tónů,
  • nedostatečný kontrast,
  • nevhodné divergentní schéma,
  • příliš sytý podklad.

Shrnutí

Barva je:

  • fyzikální jev,
  • psychologický nástroj,
  • klíčový prvek kartografické komunikace.

Volba barvy není estetické rozhodnutí. Je to metodické rozhodnutí.


Kartografické cvičení: Barvy a kartografická dostupnost

Cvičení na barvy:

  • https://humanbenchmark.me
  • https://colorblindtests.net

Cíl cvičení

Cílem cvičení je vytvořit tematickou mapu dostupnosti služeb, která bude:

  • kartograficky čitelná
  • využívat vhodnou barevnou škálu
  • přístupná i pro uživatele s poruchami barevného vidění

Studenti si procvičí práci se symbologií v ArcGIS Pro a principy kartografické hierarchie a barev.


Vstupní data

Pro práci použijte následující vrstvy:

  • hranice obcí nebo městských částí
  • silniční síť
  • lokace služeb (např. zdravotnická zařízení, školy nebo knihovny)
  • populační data

Zadání úkolu

1. Výpočet dostupnosti služeb

Vytvořte mapu dostupnosti zvolených služeb.

Možné přístupy:

  • bufferová analýza (např. 2 km, 5 km, 10 km)
  • síťová analýza – Service Area

2. Klasifikace dostupnosti

Rozdělte území do kategorií dostupnosti.

Příklad klasifikace:

Kategorie Popis
Dobrá dostupnost do 5 minut
Střední dostupnost 5–10 minut
Špatná dostupnost více než 10 minut

3. Kartografické zpracování

Vytvořte tematickou mapu dostupnosti.

Mapa musí obsahovat:

  • vhodnou barevnou škálu
  • jasnou vizuální hierarchii
  • čitelnou legendu

4. Kontrola přístupnosti

Zkontrolujte, zda je mapa čitelná i pro uživatele s poruchou barevného vidění.


5. Vytvoření mapového layoutu

Finální mapa musí obsahovat!!!!!:

  • název mapy
  • legendu
  • měřítko
  • zdroj dat
  • autora mapy

Doporučený pracovní postup v ArcGIS Pro

Výpočet dostupnosti pomocí bufferu

Analysis → Buffer

Příklad vzdáleností:

  • 2 km
  • 5 km
  • 10 km

Výpočet dostupnosti pomocí síťové analýzy

Network Analyst → Service Area

Příklad časových intervalů:

  • 5 minut
  • 10 minut
  • 15 minut

Možné varianty řešení

Varianta 1 – sekvenční barevná škála

Příklad:

Kategorie Barva
Špatná dostupnost světle žlutá
Střední dostupnost oranžová
Dobrá dostupnost tmavě červená

Výhody:

  • silná vizuální hierarchie
  • intuitivní interpretace

Varianta 2 – modrá sekvenční škála

Příklad:

Kategorie Barva
Špatná dostupnost světle modrá
Střední dostupnost střední modrá
Dobrá dostupnost tmavě modrá

Výhody:

  • dobrá čitelnost
  • vhodné pro uživatele s poruchami barevného vidění

Varianta 3 – divergenční škála

Příklad:

Kategorie Barva
Špatná dostupnost červená
Střední dostupnost šedá
Dobrá dostupnost zelená

Poznámka:
Tato kombinace může být problematická pro některé typy color vision deficiency.!!!

https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&url=https%3A%2F%2Fwww.geoinformatics.upol.cz%2Fdprace%2Fbakalarske%2Fvodicka22%2F&ved=0CBYQjRxqFwoTCKi8wtmZlpMDFQAAAAAdAAAAABAI&opi=89978449image


Typické chyby

Při tvorbě mapy se často objevují tyto problémy:

  • použití příliš velkého množství barev
  • použití duhové barevné škály
  • nedostatečný kontrast
  • problematická kombinace červené a zelené
  • legenda neodpovídá mapovým symbolům