Prostorové občanství
Prostorové občanství popisuje schopnost jednotlivců a skupin vzájemně spolupracovat a podílet se na rozhodování o společenském prostoru prostřednictvím reflexivní tvorby a využívání geomedií (geografických médií, jako jsou mapy, virtuální glóbusy, GIS a Geoweb). Prostoroví občané jsou laici, kteří jsou schopni používat geomedia k zpochybňování existujících perspektiv na jednání v prostoru (např. sociální pravidla, územní plánování) a k vytváření, komunikaci a vyjednávání alternativních prostorových vizí.
Prostorové občanství je vzdělávací přístup na průsečíku občanské výchovy a výuky geografie. Jeho hlavními teoretickými výchozími body jsou emancipační formy občanství a „reflexivní přivlastňování si prostoru“.
Hlavní myšlenky prostorového občanství:
Prostor je sociálně konstruovaný: Prostor není objektivní realita, ale je utvářen sociálními a kulturními silami.
Prostor má moc: Prostor může být zdrojem moci a kontroly, ale může být také nástrojem pro emancipaci a změnu.
Jednotlivci a skupiny mohou aktivně utvářet prostor: Prostoroví občané mohou používat geomedia k vyjadřování svých názorů, k zpochybňování dominantních narativů a k navrhování alternativních prostorových řešení.
Prostorové občanství je nezbytné pro demokratickou společnost: Demokratická společnost vyžaduje informované a zapojené občany, kteří jsou schopni porozumět a podílet se na rozhodování o prostoru.
Cíle výuky prostorového občanství:
Rozvíjet u studentů porozumění sociální konstrukci prostoru
Poskytnout studentům dovednosti a znalosti potřebné k analýze a interpretaci prostorových dat
Podpořit studenty v používání geomedií k vyjadřování svých názorů a k zapojení se do rozhodování o prostoru
Vytvářet informované a zapojené občany, kteří jsou schopni aktivně utvářet svůj prostor
Metody výuky prostorového občanství:
Analýza map a dalších prostorových dat
Tvorba map a jiných vizualizací prostorových dat
Exkurze a terénní práce
Diskuze a debaty
Projektová práce a výzkum
Příklady aktivit prostorového občanství:
Studenti mohou vytvořit mapy svého okolí, které zobrazují různé perspektivy na prostor (např. mapu míst, kde se cítí bezpečně nebo nesvobodně).
Studenti mohou analyzovat územní plány a zpochybňovat jejich předpoklady a důsledky.
Studenti mohou navrhnout alternativní prostorová řešení pro své komunity (např. návrhy na zlepšení přístupnosti veřejné dopravy).
Význam prostorového občanství:
Prostorové občanství je důležitý koncept pro pochopení současných společenských výzev. Poskytuje rámec pro uvažování o tom, jak je prostor konstruován, využíván a ovládán, a jak mohou jednotlivci a skupiny aktivně utvářet svůj prostor. Výuka prostorového občanství může pomoci studentům stát se informovanými a zapojenými občany, kteří jsou schopni porozumět a podílet se na rozhodování o prostoru.
Zemská gravitace Zemská gravitace, značená jako g, je výsledné zrychlení, které je uděleno předmětům v důsledku kombinovaného účinku gravitace (způsobené rozložením hmoty v Zemi) a odstředivé síly (způsobené rotací Země). Jedná se o vektorovou veličinu, jejíž směr se shoduje se svislicí a jejíž velikost neboli magnituda je dána normou g = ‖ g ‖. V jednotkách SI se toto zrychlení vyjadřuje v metrech za sekundu na druhou (značeno m/s² nebo m·s⁻²) nebo ekvivalentně v newtonech na kilogram (N/kg nebo N·kg⁻¹). Blízko zemského povrchu je zrychlení způsobené gravitací, přesné na 2 platné číslice, 9,8 m/s² (32 ft/s²). To znamená, že pokud ignorujeme účinky odporu vzduchu, rychlost volně padajícího předmětu se bude zvyšovat přibližně o 9,8 metru (32 ft) za sekundu každou sekundu. Tato veličina se někdy neformálně označuje jako malé g (na rozdíl od gravitační konstanty G, která se označuje jako velké G). Přesná velikost zemské gravitace se mění podle místa. Dohodnutá hodnota pro standardní gravitaci je podle definice 9,80665 m/s² (32,1740 ft/s²). Tato veličina se různě označuje jako gₙ, gₑ (ačkoli to někdy znamená normální gravitaci na rovníku, 9,7803267715 m/s² (32,087686258 ft/s²)), g₀ nebo jednoduše g (které se používá také pro proměnnou lokální hodnotu). Váha předmětu na zemském povrchu je síla působící na tento předmět směrem dolů, daná druhým Newtonovým pohybovým zákonem, F = m a (síla = hmotnost × zrychlení). Gravitační zrychlení přispívá k celkovému gravitačnímu zrychlení, ale přispívají k němu i další faktory, jako je rotace Země, a ovlivňují tak váhu předmětu. Gravitace normálně nezahrnuje gravitační přitažlivost Měsíce a Slunce, které se zohledňují jako přílivové účinky.
Geopoziční určení je proces určování nebo odhadu geografické polohy objektu. Geopoziční určení poskytuje sadu zeměpisných souřadnic (jako je zeměpisná šířka a délka) v daném mapě ; polohy mohou být také vyjádřeny jako azimut a vzdálenost od známého orientačního bodu. Polohy mohou zase určit smysluplné umístění, jako je například adresa ulice. Mezi konkrétní příklady patří: geotrasování zvířat, proces odvozování polohy zvířat v čase; poziční systém, mechanismy pro určování zeměpisných poloh obecně; internetová geolokace, geolokace zařízení připojeného k internetu; a sledování mobilních telefonů.
Historie geopozičního určení
Počátky geopozičního určení sahají až do starověku, kdy lidé používali hvězdy, Slunce a Měsíc k navigaci. V 18. století byl vynalezen sextant, který umožňoval přesnější měření úhlů a tím i zeměpisné šířky. V 19. století byl vynalezen chronometr, který umožňoval přesnější měření času a tím i zeměpisné délky.
V 20. století byl vyvinut systém GPS (Global Positioning System), který využívá satelity k poskytování přesných zeměpisných souřadnic. GPS je dnes široce používán v mnoha aplikacích, včetně navigace, geodézie a sledování vozidel.
Metody geopozičního určení
Existuje mnoho různých metod geopozičního určení, včetně:
Triangulace: Triangulace je metoda určování polohy objektu měřením úhlů mezi objektem a dvěma známými body.
Trilaterace: Trilaterace je metoda určování polohy objektu měřením vzdáleností mezi objektem a třemi známými body.
GNSS (Global Navigation Satellite Systems): GNSS jsou systémy satelitů, které poskytují přesné zeměpisné souřadnice. Nejznámějším GNSS je GPS, ale existují i další systémy, jako je GLONASS (Rusko), Galileo (EU) a BeiDou (Čína).
Inerciální navigační systémy (INS): INS jsou systémy, které používají akcelerometry a gyroskopy k měření pohybu objektu a odvození jeho polohy.
RFID (Radio Frequency Identification): RFID je technologie, která používá rádiové vlny k identifikaci a sledování objektů. RFID tagy lze připevnit k objektům a poté přečíst pomocí RFID čtečky.
Aplikace geopozičního určení
Geopoziční určení má mnoho různých aplikací, včetně:
Navigace: Geopoziční určení se používá v navigačních systémech, jako jsou GPS navigátory a mapové aplikace.
Geodézie: Geopoziční určení se používá v geodézii k měření a mapování Země.
Sledování vozidel: Geopoziční určení se používá ve sledovacích systémech vozidel ke sledování polohy vozidel.
Sledování majetku: Geopoziční určení se používá ve sledovacích systémech majetku ke sledování polohy majetku.
Osobní sledování: Geopoziční určení se používá v osobních sledovacích systémech ke sledování polohy osob.
Budoucnost geopozičního určení
Očekává se, že geopoziční určení bude v budoucnu stále důležitější. Vývoj nových technologií, jako jsou pokročilé GNSS systémy a IoT (Internet of Things), povede k novým a inovativním aplikacím geopozičního určení.
Kriminologie Kriminologie je vědní obor, který se zabývá studiem kriminality, jejích příčin a následků. V rámci kriminologie se rozlišuje několik hlavních teorií: Teorie konfliktu Teorie konfliktu vychází z předpokladu, že kriminalita je výsledkem sociálních konfliktů a nerovností. Společnost je podle této teorie rozdělena na různé skupiny, které mají protichůdné zájmy. Kriminalita je pak nástrojem, kterým dominantní skupiny udržují svou moc a potlačují skupiny podřízené. Kriminalizace Teorie kriminalizace se zabývá procesem, kterým se určité jednání stává trestným. Podle této teorie je kriminalizace výsledkem sociálních a politických procesů, při kterých jsou určité skupiny nebo jednání označeny za deviantní nebo nebezpečné. Diferenciální asociace Teorie diferenciální asociace byla formulována Edwardem Sutherlandem. Podle této teorie se kriminalita učí prostřednictvím interakce s jinými osobami, které jsou již kriminální. Čím častější a intenzivnější je tato interakce, tím větší je pravděpodobnost, že se člověk stane kriminálníkem. Integrativní kriminologie Integrativní kriminologie se snaží integrovat různé teorie kriminality do jednoho uceleného rámce. Podle této teorie je kriminalita výsledkem kombinace biologických, psychologických a sociálních faktorů. Teorie racionální volby Teorie racionální volby vychází z předpokladu, že lidé se dopouštějí kriminality na základě racionálního zvážení nákladů a přínosů. Podle této teorie je kriminalita výsledkem rozhodnutí, které člověk učiní po zvážení všech relevantních faktorů. Strukturální funkcionalismus Strukturální funkcionalismus je teorie, která se zabývá funkcí kriminality ve společnosti. Podle této teorie je kriminalita normální součástí společnosti a plní určité funkce, jako je například uvolňování sociálního napětí nebo kontrola deviantního chování. Subkulturní teorie Subkulturní teorie se zabývá vztahem mezi kriminalitou a subkulturami. Podle této teorie se kriminalita vyskytuje v určitých subkulturách, které mají vlastní hodnoty, normy a chování, které se odlišují od hodnot, norem a chování většinové společnosti. Symbolický interakcionismus Symbolický interakcionismus je teorie, která se zabývá významem a interpretací kriminality. Podle této teorie je kriminalita výsledkem toho, jak lidé interpretují své vlastní chování a chování druhých. Metody kriminologie Kriminologie využívá různé metody k výzkumu kriminality, včetně: Srovnávací profilování Srovnávací profilování je metoda, která se používá k identifikaci sériových pachatelů. Tato metoda se zaměřuje na analýzu vzorců chování pachatele a na identifikaci charakteristik, které jsou společné všem jeho trestným činům. Kritická teorie Kritická teorie je metoda, která se používá k analýze kriminality z hlediska sociální spravedlnosti. Tato metoda se zaměřuje na kritiku trestního systému a na identifikaci způsobů, kterými tento systém diskriminuje určité skupiny obyvatel. Etnografie Etnografie je metoda, která se používá ke studiu kriminality v jejím přirozeném prostředí. Tato metoda se zaměřuje na pozorování a rozhovory s pachateli, oběťmi a dalšími osobami, které jsou zapojeny do kriminality. Uniform Crime Reports (UCR) Uniform Crime Reports jsou oficiální statistiky kriminality, které jsou sbírány Federálním úřadem pro vyšetřování (FBI). Tyto statistiky se používají k monitorování trendů v oblasti kriminality a k porovnávání úrovní kriminality v různých oblastech. Mapování kriminality Mapování kriminality je metoda, která se používá k vizualizaci a analýze vzorců kriminality. Tato metoda využívá geografické informační systémy (GIS) k zobrazení kriminálních incidentů na mapě. Pozitivistická škola Pozitivistická škola je škola kriminologie, která se zaměřuje na empirický výzkum a na identifikaci příčin kriminality. Tato škola vychází z předpokladu, že kriminalita je výsledkem biologických, psychologických a sociálních faktorů. Kvantitativní výzkum Kvantitativní výzkum je výzkumná metoda, která se zaměřuje na sběr a analýzu číselných dat. Tato metoda se používá k testování hypotéz a k identifikaci vztahů mezi různými proměnnými. Kvantitativní výzkum Kvantitativní výzkum je výzkumná metoda, která se zaměřuje na sběr a analýzu kvalitativních dat. Tato metoda se používá k získání hlubšího porozumění kriminality a k identifikaci zkušeností a perspektiv osob, které jsou zapojeny do kriminality. BJS BJS (Bureau of Justice Statistics) je federální agentura, která sbírá a analyzuje statistiky o krimin
Vizualizace dat a informací Vizualizace dat a informací (data viz/viz nebo info viz/viz) je praxe navrhování a vytváření snadno komunikovatelných a snadno srozumitelných grafických nebo vizuálních reprezentací velkého množství komplexních kvantitativních a kvalitativních dat a informací s pomocí statických, dynamických nebo interaktivních vizuálních prvků. Tyto vizualizace, které jsou obvykle založeny na datech a informacích shromážděných z určitého oboru odbornosti, jsou určeny pro širší publikum, aby jim pomohly vizuálně prozkoumávat a objevovat, rychle pochopit, interpretovat a získat důležité poznatky o jinak obtížně identifikovatelných strukturách, vztazích, korelacích, místních a globálních vzorcích, trendech, variacích, stálosti, klastrech, odlehlých hodnotách a neobvyklých seskupeních v datech (průzkumná vizualizace). Když jsou určeny pro širokou veřejnost (masová komunikace) k tomu, aby srozumitelným a poutavým způsobem předaly stručnou verzi známých, konkrétních informací (prezentační nebo vysvětlující vizualizace), obvykle se jim říká informační grafika. Vizualizace dat se zabývá vizuální prezentací sad primárně kvantitativních surových dat ve schematické podobě. Vizuální formáty používané při vizualizaci dat zahrnují tabulky, grafy a diagramy (např. koláčové grafy, sloupcové grafy, čárové grafy, plošné grafy, kuželové grafy, pyramidové grafy, kruhové grafy, histogramy, spektrogramy, kohortové grafy, vodopádové grafy, trychtýřové grafy, sloupcové grafy atd.), diagramy, grafy (např. rozptylové grafy, distribuční grafy, grafy box-and-whisker), geoprostorové mapy (jako jsou mapy proporcionálních symbolů, choroplethické mapy, izoplethické mapy a teplotní mapy), obrázky, korelační matice, procenta atd., které lze někdy kombinovat do přehledu. Vizualizace informací se na druhé straně zabývá vícečetnými, rozsáhlými a komplikovanými datovými sadami, které obsahují kvantitativní (číselná) data, stejně jako kvalitativní (nekvantitativní, tj. slovní nebo grafická) a primárně abstraktní informace, a jejím cílem je přidat hodnotu surovým datům, zlepšit porozumění diváků, posílit jejich poznání a pomoci jim odvodit poznatky a činit rozhodnutí, když se pohybují a interagují s počítačově podporovaným grafickým zobrazením. Vizuální nástroje používané při vizualizaci informací zahrnují mapy (jako jsou mapy stromů), animace, infografiky, Sankeyovy diagramy, vývojové diagramy, síťové diagramy, sémantické sítě, diagramy vztahů entit, Vennovy diagramy, časové osy, myšlenkové mapy atd. Vznikající technologie, jako je virtuální, rozšířená a smíšená realita, mají potenciál učinit vizualizaci informací více pohlcující, intuitivní, interaktivní a snadno manipulovatelnou, a tím vylepšit vizuální vnímání a poznání uživatele. Ve vizualizaci dat a informací je cílem graficky prezentovat a zkoumat abstraktní, nefyzická a neprostorová data shromážděná z databází, informačních systémů, souborových systémů, dokumentů, obchodních a finančních dat atd. (prezentační a průzkumná vizualizace), což se liší od oblasti vědecké vizualizace, kde cílem je vykreslit realistické obrazy na základě fyzikálních a prostorových vědeckých dat, aby se potvrdily nebo vyvrátily hypotézy (konfirmační vizualizace). Efektivní vizualizace dat je správně získána, kontextualizována, jednoduchá a přehledná. Podkladová data jsou přesná a aktuální, aby bylo zajištěno, že poznatky jsou spolehlivé. Grafické prvky jsou dobře zvoleny pro dané datové sady a esteticky přitažlivé, přičemž tvary, barvy a další vizuální prvky jsou záměrně používány smysluplným a nerušivým způsobem. Vizuály jsou doplněny podpůrnými texty (štítky a titulky). Tyto slovní a grafické komponenty se vzájemně doplňují, aby zajistily jasné, rychlé a zapamatovatelné porozumění. Efektivní vizualizace informací si je vědoma potřeb a obav a úrovně odbornosti cílové skupiny a záměrně je vede k zamýšlenému závěru. Taková efektivní vizualizace může být použita nejen pro předávání specializovaných, komplexních, velkými daty řízených myšlenek širší skupině netechnického publika vizuálně přitažlivým, poutavým a přístupným způsobem, ale také odborníkům a vedoucím pracovníkům v oboru pro rozhodování, sledování výkonu, generování nových nápadů a stimulaci výzkumu. Kromě toho datoví vědci, datoví analytici a specialisté na datovou těžbu používají vizualizaci dat ke kontrole kvality dat, vyhledávání chyb, neobvyklých mezer a chybějících hodnot v datech, čištění dat, zkoumání struktur a vlastností dat a vyhodnocování výstupů datových modelů. V podnikání může vizualizace dat a informací tvořit součást vyprávění příběhů na základě dat, kde jsou spárovány se soudržnou narativní strukturou nebo dějovou linií, aby se analyzovaná data kontextualizovala a poznatky získané z analýzy dat byly jasně a zapamatovatelně sdělovány s cílem přesvědčit publikum, aby učinilo rozhodnutí nebo podniklo akci za účelem vytvoření obchodní hodnoty. To lze porovnat s oblastí statistických grafů, kde jsou komplexní statistické údaje graficky sdělovány přesným a přesným způsobem mezi výzkumníky a analytiky se statistickými znalostmi, aby jim pomohly provést průzkumnou analýzu dat nebo předat výsledky takových analýz, kde vizuální přitažlivost, upoutání pozornosti na určitou problematiku a vyprávění příběhů nejsou tak důležité. Oblast vizualizace dat a informací má interdisciplinární charakter, protože zahrnuje principy nalezené v oborech deskriptivní statistiky (již v 18. století), vizuální komunikace, grafického designu, kognitivní vědy a v poslední době interaktivní počítačové grafiky a interakce mezi člověkem a počítačem. Protože efektivní vizualizace vyžaduje dovednosti v oblasti designu, statistické dovednosti a výpočetní dovednosti, tvrdí autoři jako Gershon a Page, že je to jak umění, tak věda. Sousední oblast vizuální analytiky spojuje statistickou analýzu dat, vizualizaci dat a informací a lidské analytické uvažování prostřednictvím interaktivních vizuálních rozhraní, aby pomohla lidským uživatelům dospět k závěrům, získat použitelné poznatky a učinit informovaná rozhodnutí, která jsou jinak pro počítače obtížně proveditelná. Výzkum toho, jak lidé čtou a špatně čtou různé typy vizualizací, pomáhá určit, které typy a vlastnosti vizualizací jsou nejlépe srozumitelné a nejefektivnější při předávání informací. Na druhou stranu neúmyslně špatné nebo úmyslně zavádějící a klamavé vizualizace (dezinformativní vizualizace) mohou fungovat jako mocné nástroje, které šíří dezinformace, manipulují veřejným vnímáním a odvádějí veřejné mínění k určité agendě. Proto se vizualizační gramotnost dat stala důležitou součástí datové a informační gramotnosti v informačním věku podobně jako role, které v minulosti hrála textová, matematická a vizuální gramotnost.
Geodézie
Geodézie je věda, která se zabývá měřením a zobrazováním tvaru, gravitace a prostorové orientace Země v časově proměnlivém 3D prostoru. Při studiu jiných astronomických těles, jako jsou planety nebo cirkumplanetární systémy, se nazývá planetární geodézie. Geodynamické jevy, včetně pohybu zemské kůry, přílivu a odlivu a pohybu pólů, lze studovat navrhováním globálních a národních kontrolních sítí, používáním kosmické geodézie a pozemních geodetických technik a spoléháním na referenční systémy a souřadnicové systémy. Pracovní náplně jsou geodet a geodetický zeměměřič.
Vybrané obrázky
Obrázek 1: Mnichovský archiv s litografickými deskami map Bavorska (z geodézie)
Obrázek 2: Europa regina v Sebastian Münsterově "Cosmographia", 1570 (z kartografie)
Obrázek 3: Sklon zemské osy je asi 23,4°. Kmitá mezi 22,1° a 24,5° ve 41 000letém cyklu a v současnosti klesá. (z otáčení Země)
Obrázek 4: Hvězdné kružnice obloukem kolem jižního nebeského pólu, viděné nad observatoří ESO La Silla. (z otáčení Země)
Obrázek 5: Rotace Země snímaná observatoří Deep Space Climate Observatory, ukazující sklon osy (z otáčení Země)
Obrázek 6: Globální pohyb tektonických desek pomocí GPS (z geodézie)
Obrázek 7: Plošné zkreslení způsobené Mercatorovou projekcí (z kartografie)
Obrázek 8: 2D mřížka pro eliptické souřadnice (z geodézie)
Obrázek 9: Animace globální gravitační anomálie nad oceány z družic NASA GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) (z geodézie)
Obrázek 10: Gravitace v různých vnitřních vrstvách Země (1 = kontinentální kůra, 2 = oceánská kůra, 3 = svrchní plášť, 4 = spodní plášť, 5+6 = jádro, A = hranice kůra-plášť) (z gravitace Země)
Obrázek 11: Předmercatorovská námořní mapa z roku 1571 od portugalského kartografa Fernão Vaz Dourada (cca 1520 – cca 1580). Patří do tzv. modelu ploché mapy, kde se pozorované zeměpisné šířky a magnetické směry zakreslují přímo do roviny, s konstantním měřítkem, jako by Země byla rovina (Portugalský národní archiv Torre do Tombo, Lisabon). (z kartografie)
Obrázek 12: Geodetický kontrolní bod (z geodézie)
Obrázek 13: Kartografický proces (z kartografie)
Obrázek 14: Vizuální oprava třemi směry zakreslenými na námořní mapě (z geolokace)
Obrázek 15: Elipsoid - matematické znázornění Země. Při mapování v geodetických souřadnicích tvoří kružnice zeměpisné šířky zkrácený kužel. (z geodézie)
Obrázek 16: Graf zeměpisné šířky versus tečné rychlosti. Přerušovaná čára ukazuje příklad Kennedyho vesmírného střediska. Čárkovaná čára označuje typickou cestovní rychlost dopravního letadla. (z otáčení Země)
Obrázek 17: Principy geolokace pomocí GPS (z geolokace)
Obrázek 18: Naskální kresby Valcamonica (I), Paspardo r. 29, topografická kompozice, 4. tisíciletí př. n. l. (z kartografie)
Obrázek 19: Variace v gravitačním poli Měsíce, z NASA (z geodézie)
Obrázek 20: Olovnice určuje místní svislý směr (z gravitace Země)
Obrázek 21: Bedolinská mapa a její stopa, 6.–4. století př. n. l. (z kartografie)
Obrázek 22: Rovníkový (a), polární (b) a střední poloměr Země definovaný ve světovém geodetickém systému z roku 1984 (z geodézie)
Obrázek 23: Relativní gravimetr (z geodézie)
Obrázek 24: Reliéfní mapa Sierra Nevada (z kartografie)
Obrázek 25: Středověké zobrazení ekumény (1482, Johannes Schnitzer, rytina), vytvořené podle souřadnic v Ptolemaiově Geografii a s využitím jeho druhé mapové projekce. Překlad Geografie do latiny a její šíření v Evropě na počátku 15. století znamenalo znovuzrození vědecké kartografie po více než tisíciletí stagnace. (z kartografie)
Obrázek 26: Na progradní planetě, jako je Země, je hvězdný den kratší než sluneční den. V čase 1 jsou Slunce a jistá vzdálená hvězda obě nad hlavou. V čase 2 se planeta otočila o 360 stupňů a vzdálená hvězda je opět nad hlavou, ale Slunce ne (1→2 = jeden hvězdný den). Až o něco později, v čase 3, je Slunce opět nad hlavou (1→3 = jeden sluneční den). (z otáčení Země)
Obrázek 27: Počáteční příjem signálu GPS ve 2D (z geodézie)
Obrázek 28: Ilustrovaná mapa (z kartografie)
Obrázek 29: Jak funguje interferometrie s velmi dlouhou základní linií (VLBI) (z geodézie)
Obrázek 30: Kopie (1472) Isidoreovy TO mapy světa. (z kartografie)
Obrázek 31: Topografická mapa Velikonočního ostrova (z kartografie)
Obrázek 32: Posun referenčního systému mezi NAD27 a NAD83, v metrech (z geodézie)
Obrázek 33: Měření výšky pomocí satelitní altimetrie (z geodézie)
Obrázek 34: Malá část orientační mapy (z kartografie)
Obrázek 35: Simulovaná historie délky zemského dne zobrazující rezonančně stabilizující událost po celou prekambrickou éru (z otáčení Země)
Obrázek 36: Sklon osy (nebo šikmost), osa rotace, rovina oběžné dráhy, nebeský rovník a ekliptika. Země je zobrazena tak, jak je vidět ze Slunce; směr oběžné dráhy je proti směru hodinových ručiček (doleva). (z geodézie)
Obrázek 37: Geoid, aproximace tvaru Země; zobrazeno zde se svislým přehnáním (10000násobný svislý měřítkový faktor). (z geodézie)
Obrázek 38: Gravitace Země měřená misí NASA GRACE, ukazující odchylky od teoretické gravitace idealizované, hladké Země, tzv. zemského elipsoidu. Červená ukazuje oblasti, kde je gravitace silnější než hladká, standardní hodnota, a modrá odhaluje oblasti, kde je gravitace slabší (animovaná verze). (z gravitace Země)
Obrázek 39: Tato fotografie noční oblohy na severu nad nepálskými Himálaji s dlouhou expozicí ukazuje zdánlivé dráhy hvězd při rotaci Země. (z otáčení Země)
Obrázek 40: Umělecké ztvárnění protoplanetárního disku (z otáčení Země)
Obrázek 41: Satelit GPS Block IIA obíhá kolem Země. (z geodézie)
Obrázek 42: Byzantská mapa Britských ostrovů ze 14. století z rukopisu Ptolemaiovy Geografie, používající řecké číslice pro svou síť: 52–63° s. š. od rovníku a 6–33° v. d. od Ptolemaiova nultého poledníku na Šťastných ostrovech. (z kartografie)
Obrázek 43: Tabula Rogeriana, kterou nakreslil Muhammad al-Idrisi pro Rogera II. Sicilského v roce 1154. Nahoře je jih. (z kartografie)
Obrázek 44: Moderní přístroj pro geodetická měření pomocí družic (z geodézie)
Obrázek 45: Navigační zařízení, program Apollo (z geodézie)
Obrázek 46: Definice zeměpisné šířky (φ) a zeměpisné délky (λ) na rotačním elipsoidu (nebo sféroidu). Rozestup sítě je 10 stupňů. Zeměpisná šířka je definována jako úhel mezi normálou k elipsoidu a rovinou rovníku. (z geodézie)
Obrázek 47: Odchylka délky dne od dne založeného na SI (z otáčení Země)
Obrázek 48: Mapování lze provádět pomocí GPS a laserového dálkoměru přímo v terénu. Obrázek ukazuje mapování struktury lesa (poloha stromů, mrtvého dřeva a korun). (z kartografie)
Obrázek 49: Mapa nedávné sopečné činnosti a šíření hřbetu. Oblasti, kde NASA GRACE naměřila gravitace silnější než teoretická gravitace, mají silnou korelaci s polohami sopečné činnosti a šíření hřbetu. (z gravitace Země)
Obrázek 50: Gravitační měřicí zařízení, kyvadlo (vlevo) a absolutní gravimetr (vpravo) (z geodézie)
Molekulární grafika je obor, který se zabývá studiem molekul a jejich vlastností prostřednictvím grafického zobrazení. IUPAC (Mezinárodní unie čisté a aplikované chemie) omezuje definici na zobrazení na "grafickém zobrazovacím zařízení". Od dob Daltonových atomů a Kekulého benzenu existuje bohatá historie ručně kreslených atomů a molekul a tyto reprezentace měly významný vliv na moderní molekulární grafiku. Barevná molekulární grafika se často používá na obálkách chemických časopisů jako umělecká forma.
Historie molekulární grafiky
Počátky molekulární grafiky lze vysledovat až k prvním pokusům o zobrazení molekul v 19. století. V roce 1865 publikoval August Kekulé svou slavnou strukturu benzenu, která byla založena na jeho vlastních experimentech a na práci dalších vědců. Kekulého struktura byla prvním úspěšným pokusem o zobrazení molekuly ve třech rozměrech a stala se základem pro moderní molekulární grafiku.
V průběhu 20. století se molekulární grafika stala stále důležitějším nástrojem pro chemiky a další vědce. V roce 1931 publikoval Linus Pauling svou slavnou knihu "The Nature of the Chemical Bond", která obsahovala řadu nových molekulárních modelů. Paulingova práce pomohla položit základy kvantové chemie a vedla k vývoji nových metod pro výpočet molekulárních struktur.
V posledních letech došlo k velkému pokroku v oblasti molekulární grafiky. Vývoj výkonných počítačů a nových softwarových programů umožnil vědcům vytvářet stále realističtější a přesnější modely molekul. Molekulární grafika se stala nepostradatelným nástrojem pro chemiky, biology a další vědce, kteří studují molekuly a jejich vlastnosti.
Typy molekulární grafiky
Existuje mnoho různých typů molekulární grafiky, které lze použít k zobrazení molekul. Nejčastějším typem molekulární grafiky je kuličkový a tyčový model, který zobrazuje atomy jako koule a vazby mezi atomy jako tyče. Dalšími typy molekulární grafiky jsou:
Drátěný model: Zobrazuje atomy jako body a vazby mezi atomy jako čáry.
Plošný model: Zobrazuje atomy jako plochy a vazby mezi atomy jako čáry.
Objemový model: Zobrazuje atomy jako objemy a vazby mezi atomy jako povrchy.
Typ molekulární grafiky, který se používá, závisí na účelu zobrazení. Kuličkový a tyčový model je nejčastěji používaný typ molekulární grafiky, protože poskytuje dobrý celkový pohled na molekulu. Drátěný model se často používá k zobrazení molekul, které mají složitou strukturu. Plošný model se často používá k zobrazení molekul, které mají velkou plochu povrchu. Objemový model se často používá k zobrazení molekul, které mají složitý vnitřní objem.
Aplikace molekulární grafiky
Molekulární grafika má širokou škálu aplikací v chemii, biologii a dalších oblastech vědy. Molekulární grafika se používá k:
Studium struktury a vlastností molekul: Molekulární grafika se používá k vizualizaci molekul a ke studiu jejich struktury a vlastností.
Navrhování nových molekul: Molekulární grafika se používá k navrhování nových molekul, které mají požadované vlastnosti.
Vývoj nových léků: Molekulární grafika se používá k vývoji nových léků, které jsou účinnější a mají méně vedlejších účinků.
Studium interakcí mezi molekulami: Molekulární grafika se používá k studiu interakcí mezi molekulami, což je důležité pro pochopení biologických procesů.
Molekulární grafika je mocný nástroj, který se používá k vizualizaci molekul a ke studiu jejich struktury a vlastností. Molekulární grafika má širokou škálu aplikací v chemii, biologii a dalších oblastech vědy.
Zobrazovací techniky a modality pro lidské tělo Lékařské zobrazování je technika a proces zobrazování vnitřku těla pro klinickou analýzu a lékařský zásah, stejně jako vizuální reprezentace funkce některých orgánů nebo tkání (fyziologie). Lékařské zobrazování se snaží odhalit vnitřní struktury skryté kůží a kostmi, stejně jako diagnostikovat a léčit nemoci. Lékařské zobrazování také vytváří databázi normální anatomie a fyziologie, aby bylo možné identifikovat abnormality. Přestože lze zobrazování odebraných orgánů a tkání provádět ze zdravotních důvodů, takové postupy jsou obvykle považovány za součást patologie, nikoli za lékařské zobrazování. Techniky měření a záznamu, které nejsou primárně navrženy k vytváření obrazů, jako je elektroencefalografie (EEG), magnetoencefalografie (MEG), elektrokardiografie (EKG) a další, představují jiné technologie, které produkují data náchylná k reprezentaci jako parametrický graf versus čas nebo mapy, které obsahují data o místech měření. V omezeném srovnání lze tyto technologie považovat za formy lékařského zobrazování v jiné disciplíně lékařské instrumentace. K roku 2010 bylo celosvětově provedeno 5 miliard studií lékařského zobrazování. Ozáření z lékařského zobrazování v roce 2006 představovalo asi 50 % celkového ionizujícího záření ve Spojených státech. Zařízení pro lékařské zobrazování se vyrábí pomocí technologie z polovodičového průmyslu, včetně integrovaných obvodů CMOS, výkonových polovodičových zařízení, senzorů, jako jsou obrazové senzory (zejména senzory CMOS) a biosenzory, a procesorů, jako jsou mikrokontroléry, mikroprocesory, digitální signálové procesory, procesory médií a zařízení typu systém na čipu. K roku 2015 dosahují roční dodávky čipů pro lékařské zobrazování 46 milionů jednotek a 1,1 miliardy dolarů. Termín "neinvazivní" se používá k označení postupu, při kterém se do těla pacienta nezavádí žádný nástroj, což je případ většiny používaných zobrazovacích technik.
Vizualizace dat a informací Vizualizace dat a informací je proces navrhování a vytváření snadno sdělitelných a srozumitelných grafických nebo vizuálních reprezentací velkého množství komplexních kvantitativních a kvalitativních dat a informací pomocí statických, dynamických nebo interaktivních vizuálních prvků. Tyto vizualizace jsou obvykle založeny na datech a informacích shromážděných z určitého oboru odbornosti a jsou určeny pro širší publikum, aby jim pomohly vizuálně prozkoumat a objevit, rychle pochopit, interpretovat a získat důležité poznatky o jinak obtížně identifikovatelných strukturách, vztazích, korelacích, lokálních a globálních vzorcích, trendech, variacích, konstantnosti, klastrech, odlehlých hodnotách a neobvyklých seskupeních v datech (expresní vizualizace). Když jsou určeny pro širokou veřejnost (masová komunikace) s cílem sdělit stručnou verzi známých, specifických informací jasným a poutavým způsobem (prezentační nebo vysvětlující vizualizace), nazývají se obvykle informační grafika. Vizualizace dat se zabývá vizuální prezentací souborů především kvantitativních surových dat ve schematické podobě. Vizuální formáty používané ve vizualizaci dat zahrnují tabulky, grafy a diagramy (např. koláčové grafy, sloupcové grafy, čárové grafy, plošné grafy, kuželové grafy, pyramidové grafy, kruhové grafy, histogramy, spektrogramy, kohortové grafy, vodopádové grafy, trychtýřové grafy, grafy s odrážkami atd.), diagramy, grafy (např. bodové grafy, distribuční grafy, box-and-whisker grafy), geoprostorové mapy (např. mapy proporcionálních symbolů, choropleth mapy, izopleth mapy a tepelné mapy), obrázky, matice korelace, měřidla procent atd., které lze někdy kombinovat do řídicího panelu. Vizualizace informací se na druhé straně zabývá vícečetnými, rozsáhlými a komplikovanými datovými sadami, které obsahují kvantitativní (číselná) data, stejně jako kvalitativní (nečíselná, tj. verbální nebo grafická) a především abstraktní informace, a jejím cílem je přidat hodnotu k surovým datům, zlepšit porozumění diváků, posílit jejich poznání a pomoci jim získat poznatky a činit rozhodnutí při navigaci a interakci s počítačem podporovaným grafickým zobrazením. Vizualizační nástroje používané ve vizualizaci informací zahrnují mapy (např. stromové mapy), animace, infografiky, Sankeyho diagramy, vývojové diagramy, síťové diagramy, sémantické sítě, entity-vztahové diagramy, Vennovy diagramy, časové osy, myšlenkové mapy atd. Vznikající technologie, jako je virtuální, rozšířená a smíšená realita, mají potenciál učinit vizualizaci informací více pohlcující, intuitivní, interaktivní a snadno manipulovatelnou, a tím zlepšit vizuální vnímání a poznání uživatele. Cílem vizualizace dat a informací je graficky prezentovat a zkoumat abstraktní, nefyzická a neprostorová data shromážděná z databází, informačních systémů, souborových systémů, dokumentů, obchodních a finančních dat atd. (prezentační a expresní vizualizace), což se liší od oboru vědecké vizualizace, kde je cílem vykreslit realistické obrazy založené na fyzikálních a prostorových vědeckých datech za účelem potvrzení nebo vyvrácení hypotéz (konfirmační vizualizace). Efektivní vizualizace dat je správně zdrojována, kontextualizována, jednoduchá a přehledná. Základní data jsou přesná a aktuální, aby bylo zajištěno, že poznatky jsou spolehlivé. Grafické prvky jsou dobře zvoleny pro dané datové sady a esteticky přitažlivé, přičemž tvary, barvy a další vizuální prvky jsou používány záměrně, smysluplně a nerušícím způsobem. Vizuály jsou doplněny podpůrnými texty (popisy a nadpisy). Tyto verbální a grafické komponenty se vzájemně doplňují, aby zajistily jasné, rychlé a nezapomenutelné pochopení. Efektivní vizualizace informací si uvědomuje potřeby a zájmy a úroveň odbornosti cílového publika a záměrně je vede k zamýšlenému závěru. Taková efektivní vizualizace může být použita nejen pro předávání specializovaných, komplexních, velkými daty řízených myšlenek širší skupině netechnického publika vizuálně přitažlivým, poutavým a přístupným způsobem, ale také pro odborníky v oboru a manažery pro rozhodování, sledování výkonnosti, generování nových nápadů a stimulaci výzkumu. Kromě toho datoví vědci, datoví analytici a specialisté na datovou těžbu používají vizualizaci dat ke kontrole kvality dat, hledání chyb, neobvyklých mezer a chybějících hodnot v datech, čištění dat, zkoumání struktur a vlastností dat a vyhodnocování výstupů datově řízených modelů. V podnikání může vizualizace dat a informací tvořit součást vyprávění dat, kde jsou spárovány se soudržnou narativní strukturou nebo dějem, aby kontextualizovaly analyzovaná data a sdělovaly poznatky získané z analýzy dat jasně a nezapomenutelně s cílem přesvědčit publikum k rozhodnutí nebo podniknutí akce s cílem vytvořit obchodní hodnotu. To lze srovnat s oblastí statistické grafiky, kde jsou komplexní statistická data graficky sdělována přesným a precizním způsobem mezi výzkumníky a analytiky se statistickými znalostmi, aby jim pomohla provést explorativní analýzu dat nebo sdělit výsledky takových analýz, kde vizuální přitažlivost, upoutání pozornosti na určitý problém a vyprávění příběhů nejsou tak důležité. Obor vizualizace dat a informací je interdisciplinární povahy, protože zahrnuje principy nalezené v oborech deskriptivní statistiky (již v 18. století), vizuální komunikace, grafického designu, kognitivní vědy a v poslední době interaktivní počítačové grafiky a interakce člověk-počítač. Protože efektivní vizualizace vyžaduje dovednosti v oblasti designu, statistické dovednosti a výpočetní dovednosti, argumentují autoři jako Gershon a Page, že je to jak umění, tak věda. Sousední oblast vizuální analýzy spojuje statistickou analýzu dat, vizualizaci dat a informací a lidské analytické uvažování prostřednictvím interaktivních vizuálních rozhraní, aby pomohla lidským uživatelům dospět k závěrům, získat použitelné poznatky a činit informovaná rozhodnutí, která jsou jinak pro počítače obtížně proveditelná. Výzkum toho, jak lidé čtou a nesprávně čtou různé typy vizualizací, pomáhá určit, jaké typy a vlastnosti vizualizací jsou nejporozumitelnější a nejúčinnější při předávání informací. Na druhé straně neúmyslně špatné nebo záměrně zavádějící a klamavé vizualizace (dezinformativní vizualizace) mohou fungovat jako mocné nástroje, které šíří dezinformace, manipulují veřejné vnímání a odvádějí veřejné mínění k určitému programu. Proto se datová vizuální gramotnost stala důležitou součástí datové a informační gramotnosti v informačním věku, podobně jako role, které v minulosti hrála textová, matematická a vizuální gramotnost.
Vědecká vizualizace
Vědecká vizualizace je interdisciplinární obor, který se zabývá vizualizací vědeckých jevů. Je považována za podmnožinu počítačové grafiky, která je zase odvětvím informatiky. Účelem vědecké vizualizace je graficky znázornit vědecká data, aby vědci mohli porozumět svým datům, ilustrovat je a získat z nich poznatky. Výzkum toho, jak lidé čtou a nesprávně interpretují různé typy vizualizací, pomáhá určit, jaké typy a funkce vizualizací jsou nejpočetněji srozumitelné a nejúčinnější při předávání informací.
Historie vědecké vizualizace
Počátky vědecké vizualizace lze vysledovat až do 17. století, kdy vědci začali používat kresby a grafy k ilustraci svých objevů. V 19. století se rozvoj fotografie a filmu dále rozšířil možnosti vizualizace vědeckých dat. V 20. století vedl rozvoj počítačů k revoluci ve vědecké vizualizaci. Počítače umožnily vědcům vytvářet složité a interaktivní vizualizace, které jim pomohly pochopit a komunikovat jejich výzkum novými způsoby.
Typy vědeckých vizualizací
Existuje mnoho různých typů vědeckých vizualizací, které lze použít k ilustraci různých typů dat. Některé z nejběžnějších typů vizualizací zahrnují:
Grafy: Grafy znázorňují vztahy mezi proměnnými pomocí čar, sloupků nebo jiných grafických prvků.
Mapové vizualizace: Mapové vizualizace znázorňují data na mapě, což umožňuje vědcům vidět, jak jsou data distribuována v prostoru.
Objemové vizualizace: Objemové vizualizace znázorňují data v trojrozměrném prostoru, což umožňuje vědcům vidět vnitřní struktury a vztahy.
Časové vizualizace: Časové vizualizace znázorňují data v čase, což umožňuje vědcům vidět, jak se data mění v průběhu času.
Aplikace vědecké vizualizace
Vědecká vizualizace má širokou škálu aplikací ve všech vědeckých oborech. Některé z nejběžnějších aplikací zahrnují:
Vědecký výzkum: Vědecká vizualizace pomáhá vědcům porozumět jejich datům a komunikovat jejich výzkum.
Vzdělávání: Vědecká vizualizace se používá k výuce vědeckých konceptů studentům.
Průmysl: Vědecká vizualizace se používá k analýze dat a řešení problémů v průmyslu.
Medicína: Vědecká vizualizace se používá k diagnostice a léčbě nemocí.
Nástroje pro vědeckou vizualizaci
Existuje mnoho různých nástrojů pro vědeckou vizualizaci, které jsou k dispozici vědcům. Některé z nejběžnějších nástrojů zahrnují:
Grafické knihovny: Grafické knihovny poskytují funkce pro vytváření a vykreslování vizualizací.
Vizualizační software: Vizualizační software poskytuje uživatelsky přívětivé rozhraní pro vytváření a prozkoumávání vizualizací.
Služby cloudové vizualizace: Služby cloudové vizualizace umožňují vědcům vytvářet a sdílet vizualizace online.
Budoucnost vědecké vizualizace
Budoucnost vědecké vizualizace je slibná. Pokrok v počítačové grafice a zobrazovací technologii umožňuje vědcům vytvářet stále složitější a interaktivnější vizualizace. Vědecká vizualizace se stává stále důležitějším nástrojem pro vědecký výzkum, vzdělávání, průmysl a medicínu.