94
Views
1
CrossRef citations to date
0
Altmetric
Articles

Designing the imagery on image maps – how far can we take it?

Pages 316-331 | Received 01 Mar 2019, Accepted 19 Apr 2019, Published online: 13 May 2019
 

ABSTRACT

Image maps are a popular cartographic product, as the synthesis of remote sensing imagery with cartographic symbols gives the map an authentic look and feel. Traditionally, the design of image maps considered cartographic symbols only. Recent research shows that the imagery can be designed with the same dedication. Local, object-related radiometric manipulations help highlighting or deemphasizing individual image objects. This helps the map maker to structure imagery objects, besides the symbols, into a visual hierarchy. However, the design capabilities of image objects are limited as the naturalistic look of the imagery has to be maintained. This work examines how many visual levels can be introduced to the imagery. Based on research addressing the variation length of visual variables, the concept transition to imagery is discussed before an empirical study evaluates the boundaries of image map design. The empirical results reveal that the design of image objects is more limited than with cartographic symbols as less than half of the subjects could correctly assign a six-layer visual hierarchy. The results indicate better results for distinguishing less imagery layers, while the study also shows very contrasting assigning performances of test persons.

RÉSUMÉ

La spatiocarte est un produit cartographique populaire parce que la synthèse d’images de télédétection et de symboles cartographiques donne à la carte un aspect et une impression authentiques. Habituellement la conception de spatiocartes intégrait uniquement les symboles cartographiques. L’image était utilisée uniquement comme base pour les symboles conçus. Les recherches récentes ainsi que les spatiocartes actuelles montrent que l’image peut être construite avec le même soin que celui donné aux symboles. Des transformations radiométriques locales associées à des objets peuvent mettre en valeur ou atténuer les objets-image de façon individuelle. Ces transformations permettent au concepteur de cartes de structurer les objets-images, en plus des symboles, en une hiérarchie visuelle. Cependant les possibilités de transformation des objets-image sont limitées ce qui restreint leur classement en une hiérarchie visuelle. Ce travail étudie le nombre de niveaux visuels qu’il est possible de réaliser dans des images. Basé sur des recherches sur la longueur des variables visuelles, le concept de transition est débattu avant qu’une étude empirique évalue la limite de la conception de spatiocartes. Les résultats empiriques montrent que la conception d’objets-image est plus limitée que celle qui est possible d’avoir sur des symboles cartographiques dans la mesure où moins de 50% peuvent porter une hiérarchie de six niveaux. De plus les résultats montrent une meilleure performance pour distinguer moins de niveaux d’images et que ces résultats sont très contrastés d’une personne à une autre.

Disclosure statement

No potential conflict of interest was reported by the author.

Notes on contributor

Christian E. Murphy is a research assistant at the Chair of Cartography at Technische Universität München from where he also received his Ph.D. degree in 2014. His research interests include Uncertainty Visualisation, Image Map Design and Augmented Reality.

Reprints and Corporate Permissions

Please note: Selecting permissions does not provide access to the full text of the article, please see our help page How do I view content?

To request a reprint or corporate permissions for this article, please click on the relevant link below:

Academic Permissions

Please note: Selecting permissions does not provide access to the full text of the article, please see our help page How do I view content?

Obtain permissions instantly via Rightslink by clicking on the button below:

If you are unable to obtain permissions via Rightslink, please complete and submit this Permissions form. For more information, please visit our Permissions help page.