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Faktultät Umweltwissenschaften, Fachrichtung Hydrowissenschaften, Institut für Grundwasserwirtschaft HYDROINFORMATIK 1 Visualisierung in Umweltwissenschaften JProf. Dr. rer. nat. Marc Walther Dresden, 09. Dezember 2016

Hydrosystemanalyse - Schadstoffhydrologie · Fakultät Umweltwissenschaften, Fachrichtung Hydrowissenschaften, Institut für Grundwasserwirtschaft DATEN Wie sehen die Daten aus? Inhalt

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  • Faktultät Umweltwissenschaften, Fachrichtung Hydrowissenschaften, Institut für Grundwasserwirtschaft

    HYDROINFORMATIK 1

    Visualisierung in Umweltwissenschaften

    JProf. Dr. rer. nat. Marc Walther

    Dresden, 09. Dezember 2016

  • Fakultät Umweltwissenschaften, Fachrichtung Hydrowissenschaften, Institut für Grundwasserwirtschaft

    HEUTE

    Grundlagen Visualisierung

    Einführung & Konzepte

    Beispiele & Stolperstellen

    Kleine Übung

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 2

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    MOTIVATION

    Visualisierung – Wozu?

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 3

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    MOTIVATION

    “Ein Bild sagt mehr als tausend Worte”

    [Fred R. Barnard]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 4

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    MOTIVATION

    Warum visualisieren?

    • Zahlen sind nutzlos ohne Zusammenhänge

    Bsp: 14, 136, 190 =

    • Daten sind nutzlos ohne Interpretation

    Bsp: 9°, 10°, 11°, 14°, 13° C

    • Informationen sind nutzlos ohne Verständnis

    Sichtbarmachen von Zusammenhängen,

    Erleichtern der Interpretation,

    Verbesserung des Verständnis[Visualisierung, Kurth, 2007]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 5

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    MOTIVATION

    [Paraview User Guide]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 6

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    BEGRIFF

    Visualisierung (allgemein)

    ist ein Prozess, der abstrakte Daten und Zusammenhänge in

    visuelle Form überführt.[Visualisierung, Jänicke, 2012]

    Visualization is any technique for creating images, diagrams, or

    animations to communicate a message. [http://en.wikipedia.org/wiki/Visualization_(computer_graphics)]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 7

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    BEGRIFF

    Visualisieren bezeichnet die Tätigkeit, einen bislang im

    Zeichensystem der Wortsprache ausgedrückten Inhalt entweder

    durch bildsprachliche Zeichen zu ergänzen, oder aber ihn ganz in

    die Bildsprache zu übersetzen.[J.Stary. Visualisieren. Cornelsen Scriptor 1997 S. 12]

    Wissenschaftliche Visualisierung ist die visuelle Repräsentation

    von Daten und Zusammenhängen mittels Grafiken, Bildern und

    Animationen, um die Daten, die Struktur, und das zeitliche

    Verhalten von großen, komplexen Datensätzen darzustellen, die

    Systeme, Ereignisse, Prozesse, Objekte und Konzepte

    repräsentieren.[Visualisierung, Jänicke, 2012]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 8

  • Fakultät Umweltwissenschaften, Fachrichtung Hydrowissenschaften, Institut für Grundwasserwirtschaft

    BEGRIFF

    [Visualisierung, Jänicke, 2012]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 9

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    DATEN

    Wie sehen die Daten aus?

    Inhalt

    • Multidimensional (1D, 2D…)

    • Kombination unterschiedlicher, tlws offensichtlich

    nicht zusammenhängender Systemvariablen (zB. 𝜇(𝑇), 𝜇(𝑣))

    • Diskret vs. kontinuierlich vs. Text

    Datumsangabe vs. Niederschlagsmenge vs. Stationsname

    Struktur

    • Datenformat je nach Datentyp verschieden;

    zumeist bestimmt Inhalt die Struktur ( Funktion)

    • ASCII oder binär

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 10

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    BEISPIEL DIMENSIONALITÄT

    Vom Punkt zum vierdimensionalen Hyperwürfel

    ?

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 11

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    BEISPIEL DIMENSIONALITÄT

    Vom Punkt zum vierdimensionalen Hyperwürfel

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 12

  • Fakultät Umweltwissenschaften, Fachrichtung Hydrowissenschaften, Institut für Grundwasserwirtschaft

    BEISPIEL ISOMETRISCHE DARSTELLUNG 5D & 6D WÜRFEL

    [Hans Walser, www.walser-h-m.ch/hans]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 13

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    BEISPIEL ISOMETRISCHE DARSTELLUNG 7D & 8D WÜRFEL

    [Hans Walser, www.walser-h-m.ch/hans]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 14

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    DATEN

    Wie sehen die Daten aus?

    Inhalt

    • Multidimensional (1D, 2D…)

    • Kombination unterschiedlicher, tlws offensichtlich

    nicht zusammenhängender Systemvariablen (zB. 𝜇(𝑇), 𝜇(𝑣))

    • Diskret vs. kontinuierlich vs. Text

    Datumsangabe vs. Niederschlagsmenge vs. Stationsname

    Struktur

    • Datenformat je nach Datentyp verschieden;

    zumeist bestimmt Inhalt die Struktur ( Funktion)

    • ASCII oder binär

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 15

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    Binär 4.4MB

    ASCII 5.2MB

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 16

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    MÖGLICHKEITEN DER VISUALISIERUNG

    Visualisierung

    • erlaubt 1D- / 2D- / 3D- / 4D-Darstellung multidimensionaler

    Datensätze

    • ermöglicht Verarbeitung riesiger Datenmengen

    • zielt auf ein schnelles Verstehen von neuen Daten

    (im Gegensatz zur Präsentationsgrafik, zB. Poster)

    • kann viele Ansätze kombinieren

    • kann Expertenwissen einbeziehen

    [Bartz 2005]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 17

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    ANFORDERUNGEN & AUFGABEN

    Was soll Visualisierung tun?

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 18

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    ANFORDERUNGEN

    Gute grafische

    Anwendungen &

    Darstellungen sind

    • Leicht zugänglich &

    intuitiv

    • Benutzerfreundlich &

    verständlich

    • Ästhetisch

    [Visualisierung, Kurth, 2007]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 19

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    ANFORDERUNGEN

    Graphische Darstellungen sollen

    • die Daten zeigen

    • den Betrachter anregen über die Daten nachzudenken

    • den zur Verfügung stehenden Platz gut ausnutzen

    • (wenn nötig) verschiedene Abstraktionsebenen bereitstellen

    • die Anwendung unterstützen, z.B. Daten tabellieren,

    beschreiben, erforschen

    Graphische Darstellungen sollen nicht

    • den gezeigten Inhalt verzerren

    • den Betrachter vom Inhalt ablenken

    [nach E. R. Tufte, The Visual Display of Quantitative Information]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 20

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    AUFGABEN

    Darstellung komplexer und abstrakter Sachverhalte

    Exploration

    • Interaktive Darstellungen

    • Je nach Interesse verschiedene Aspekte darstellen

    Externe Kognition

    • Unterstützung im Erkenntnisprozess

    Kommunikation

    • Weitergabe von Informationen

    • Einfache, schnelle Erfassung (Alternative z.B. Text- oder Tabellenform).

    Steigerung der Produktivität

    • Relevante Informationen schnell erfassen (z.B. gegenüber Text)

    • Zeitersparnis bei Automatisierter Visualisierung

    [Visualisierung, Jänicke, 2012]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 21

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    BSP AUFGABEN

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 22

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    AUFGABEN (BSP. GRUNDWASSER)

    Pre-processing

    • Modelaufbau

    • Hydro-Geologische Erkundung

    • Überprüfen des konzeptionellen Modells

    “On Runtime”

    • Prozessvalidierung

    • Kalibrierung / Validierung

    Post-processing

    • Datenextraktion

    • Präsentation von Resultaten

    • Entscheidungshilfe (Szenarienrechnungen)

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 23

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    EINE KLEINE GESCHICHTE DER

    VISUALISIERUNG

    Von 6200 v. Chr. bis heute

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 24

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    GESCHICHTE DER VISUALISIERUNG

    Stadtplan von Catal Höyük (6200 v. Chr.)

    Original Nachbildung

    [http://www.infovis.net/printMag.php?num=110&lang=2]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 25

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    GESCHICHTE DER VISUALISIERUNG

    Karte aus China (1137)

    Original Zeichnung [Visualisierung, Jänicke, 2012]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 26

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    GESCHICHTE DER VISUALISIERUNG

    Galileo: Kartierung von Sonnenflecken (1613)

    [Visualisierung, Jänicke, 2012]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 27

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    GESCHICHTE DER VISUALISIERUNG

    Napoleons Russland-Feldzug 1812/13 (nach Minard)

    [Visualisierung, Jänicke, 2012]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 28

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    GESCHICHTE DER VISUALISIERUNG

    Darstellung 3-dimensionaler Daten (1880)

    [http://www.latebytes.nl/archives/2008/04/zouden-dit-de-e.html]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 29

  • Fakultät Umweltwissenschaften, Fachrichtung Hydrowissenschaften, Institut für Grundwasserwirtschaft

    GESCHICHTE DER VISUALISIERUNG

    Darstellung 3-dimensionaler Daten (1880)

    [http://www.latebytes.nl/archives/2008/04/zouden-dit-de-e.html]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 30

  • Fakultät Umweltwissenschaften, Fachrichtung Hydrowissenschaften, Institut für Grundwasserwirtschaft

    WISSENSCHAFTLICHE VISUALISIERUNG

    Eigenständiges Forschungsgebiet seit ca. 1990

    Wissenschaftliche Konferenzen Vis, EuroVis, EnvirVis…

    Datenursprung

    • Realität (Messung)

    • Simulation, Mathematische Modelle

    Wirkung

    • Expressivität: Information einer Datenmenge werden gut präsentiert

    • Effektivität: gute Wahrnehmung der Bilder

    • Angemessenheit: Darstellung in angemessener Zeit und an

    Ausgabegerät angepasst[Visualisierung, Kurth, 2007]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 31

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    VISUALISIERUNGSFORMEN

    Graphen: Punkte, Linien, …

    Skalar, Vektor, Tensor,

    Isolinien/flächen, Streamlines, …

    Dimensionen

    • 1D, 2D, 3D, mehrdimensional

    • Darstellbarkeit, Virtuelle Realität,

    “Cave” (VisLab Leipzig),

    Augmented Reality

    • Darstellung mehrerer Dimensionen

    oft durch Projektionen realisiert

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 32

  • Fakultät Umweltwissenschaften, Fachrichtung Hydrowissenschaften, Institut für Grundwasserwirtschaft

    VISUALISIERUNGSFORMEN

    Verschiedene

    Grid / Mesh-Typen

    Ohne / mit Animation

    Ohne / mit Interaktion

    Kombinationen der zuvor

    genannten[timothyandrewbarber.blogspot.com]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 33

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    SOFTWARE

    Kostenlos, GNU / GPL, akademische Lizenz, kommerziell

    Open-Source / Closed-source

    Stand-Alone / Integriert in Modellierungssoftware (GUI)

    Schnittstellen für Import / Export von / in andere

    Dateiformate

    Dateistrukturen (binär, ascii, angehängt, xml...)

    Beispiele:

    • ModelViewer, ModelMuse, Visual Modflow, FeFlow

    • Visit, Paraview, Tecplot

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 34

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    EINIGE BEISPIELE

    Visualisierung in verschiedenen Disziplinen

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 35

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    BEISPIELEMEDIZIN

    virtusmed.teistler.info

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 36

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    NASA’S PLOT OF MONTHLY TEMPERATURE ANOMALIES

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 38

    [http://aquaticinformatics.com/blog/hydrology/new-weather-normal/]

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    BEISPIELEFARBEN

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 39

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    BEISPIELEFARBEN

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 40

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    BEISPIELETREES

    www.treevis.net, http://survey.timeviz.net/

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 41

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    BEISPIELEFLIESSWEGE

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 42

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    BEISPIELEMULTI-DIMENSIONALE DATENSÄTZE

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 43

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    BEISPIELECONTEXT AWARENESS

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 44

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    KOMBINATIONTEXT – BILD

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 45

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    BEISPIELENETZWERKE

    http://www.bestinfographics.co/

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 46

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    BEISPIELEDICHTE

    http://www.flometrics.com/fluid-dynamics-consumer-product.shtml

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 47

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    BEISPIELE3D -> 2D

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 49

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    BEISPIELE2D -> 3D -> 2D

    M. Roscher, Universität Freiburg

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 50

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    BEISPIELE3D STATISTIK

    http://mattstil.es/09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 51

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    ANDROID AKTIVIERUNGEN

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 52

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    BEISPIELE VISUELLE WAHRNEHMUNG

    Stolperstellen & Tipps

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 53

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    GANZHEITLICHE WAHRNEHMUNG

    Baisreend auf enier Sduite an enier Eligshcen

    Unvirestiät ist es eagl, in wlehcer Rienhnelfoge die

    Buhtsbaen in eniem Wrot sethen, das enizg wcihitge

    dbaei ist, dsas der estre und lzete Bcuhtsbae am

    rcihgiten Paltz snid.

    Dulisch, 2013

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 54

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    RELATIONEN

    http://commons.wikimedia.org/

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 55

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    STROOP EFFEKT

    Sie werden farbigen Text sehen; achten Sie auf das Pluszeichen +

    und benennen Sie, so schnell Sie können, die Farbe des Textes!

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    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 56

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    STROOP EFFEKT

    Sie werden farbigen Text sehen; achten Sie auf das Pluszeichen +

    und benennen Sie, so schnell Sie können, die Farbe des Textes!

    http://commons.wikimedia.org/

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 57

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    STROOP EFFEKT

    http://commons.wikimedia.org/

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 58

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    CHUBB ILLUSION (KONTRASTEFFEKT)

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    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 59

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    CHUBB ILLUSION (KONTRASTEFFEKT)

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    CHUBB ILLUSION (SIMULTAN-KONTRAST)

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    CHUBB ILLUSION (SIMULTAN-KONTRAST)

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    CHECKER SHADOW ILLUSION

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    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 64

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    CHECKER SHADOW ILLUSION

    http://commons.wikimedia.org/

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 65

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    CHECKER SHADOW ILLUSION

    http://commons.wikimedia.org/

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 66

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    LILAC CHASER http://commons.wikimedia.org/

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 67

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    09. Dezember 2016 68

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    KONTRASTEFFEKT

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    09. Dezember 2016 70

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    SHEPARD-TISCHE: RÄUMLICHE DEUTUNG

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 71

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    WAHRNEHMUNGSPSYCHOLOGIE

    http://www.bjoernbischof.de/

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 72

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    WAHRNEHMUNGSPSYCHOLOGIE

    http://www.bjoernbischof.de/

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 73

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    ALLGEMEINE STOLPERSTELLEN

    Farben

    • Zu viele Farben in einer Darstellung

    • Regenbogenskalen

    • Gleiche/ähnliche, sich überschneidende Farbskalen

    • Wiedererkennbarkeit, Konsistenz über mehrere Grafiken

    • Unschön: unterschiedliche Sättigung

    Symbolgrößen vs. Wichtung, Bedeutung der Variable

    Beschriftung: Graphen, Achsen, Skalen…

    Bezug fehlt (Längenskala, Nordpfeil…)

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 74

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    ZUSAMMENFASSUNG

    Visualisierung relevant für Darstellung von Daten

    Einfachere Erfassung, schnellere Verarbeitung,

    kollaborative Datenexploration

    Nicht-triviale Aufgabe, Daten korrekt (sinngemäß) darzustellen;

    falsche Darstellung kann Benutzer fehlleiten

    Optische Wahrnehmung

    Vielzahl von Möglichkeiten der Darstellung

    (Dimensionalität, Interaktivität, Darstellungsmedium…)

    „Eine gute Visualisierung merkt man nicht.“

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 75

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    WEITERFÜHRENDE LITERATUR

    Klassische Lehrbücher:

    • E.R. Tufte. The Visual Display of Quantitative Information. 2. Auflage, Graphics Press,

    Cheshire, CT, USA, 2001.

    • E.R. Tufte. Visual Explanations. Graphics Press, Cheshire, CT, USA, 1997.

    • E.R. Tufte. Envisioning Information. Graphics Press, Cheshire, CT, USA, 1990.

    • Bertin. Graphische Darstellungen. De Gruyter, Berlin, 1982.

    Moderne Lehrbücher:

    • A. C. Telea. Data Visualization: Principles and Practice, A K Peters, Ltd., 2008

    • B. Fry, Visualizing Data, O'Reilly Media, 2007

    • R. Spence. Information Visualization. Addison-Wesley, Reading, MA, USA, 2001.

    • C. Ware. Information Visualization – Perception for Design. 2. Auflage,Elsevier,

    Amsterdam, NL, 2004.

    [Visualisierung, Jänicke, 2012]

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 76

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    QUELLEN

    „Visualisierung“, Winfried Kurth, Lehrstuhl für Praktische

    Informatik / Grafische Systeme, BTU Cottbus

    “Visualisierung”, Prof. Heike Leitte, CoVis, Universität

    Heidelberg

    “Visualization of scientific data”, Joachim Rang, TU

    Braunschweig

    “Visualisierung”, Eduard Gröller, Helwig Hauser, Institute

    of Computer Graphics and Algorithms (ICGA), VUT Austria,

    Department of Informatics, UiB Bergen, Norway

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 77

  • Fakultät Umweltwissenschaften, Fachrichtung Hydrowissenschaften, Institut für Grundwasserwirtschaft

    PARAVIEW TUTORIAL

    Übung

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 78

  • Fakultät Umweltwissenschaften, Fachrichtung Hydrowissenschaften, Institut für Grundwasserwirtschaft

    SOFTWARE FÜR VISUALISIERUNG

    Wissenschaftliche open-source

    Visualisierungssoftware

    www.paraview.org

    Verwendung bei

    • Modelaufbau (Hydrogeologie)

    • Laufzeit

    • Prozessverifizierung

    • Darstellung von Resultaten,

    Assimilation von Daten &

    Datenver-/bearbeitung

    Ausführung auf Rechencluster

    in paralleler CPU-Struktur

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 79

  • Fakultät Umweltwissenschaften, Fachrichtung Hydrowissenschaften, Institut für Grundwasserwirtschaft

    ÜBUNG PARAVIEW

    Parview Tutorial:

    http://www.paraview.org/Wiki/The_ParaView_Tutorial

    09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 80