hydrosystemanalyse - schadstoffhydrologie · fakultät umweltwissenschaften, fachrichtung...
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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
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MOTIVATION
Visualisierung – Wozu?
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MOTIVATION
“Ein Bild sagt mehr als tausend Worte”
[Fred R. Barnard]
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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]
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MOTIVATION
[Paraview User Guide]
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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)]
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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]
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BEGRIFF
[Visualisierung, Jänicke, 2012]
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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
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BEISPIEL DIMENSIONALITÄT
Vom Punkt zum vierdimensionalen Hyperwürfel
?
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BEISPIEL DIMENSIONALITÄT
Vom Punkt zum vierdimensionalen Hyperwürfel
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BEISPIEL ISOMETRISCHE DARSTELLUNG 5D & 6D WÜRFEL
[Hans Walser, www.walser-h-m.ch/hans]
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BEISPIEL ISOMETRISCHE DARSTELLUNG 7D & 8D WÜRFEL
[Hans Walser, www.walser-h-m.ch/hans]
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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
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Binär 4.4MB
ASCII 5.2MB
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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]
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ANFORDERUNGEN & AUFGABEN
Was soll Visualisierung tun?
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ANFORDERUNGEN
Gute grafische
Anwendungen &
Darstellungen sind
• Leicht zugänglich &
intuitiv
• Benutzerfreundlich &
verständlich
• Ästhetisch
[Visualisierung, Kurth, 2007]
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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]
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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]
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BSP AUFGABEN
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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)
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EINE KLEINE GESCHICHTE DER
VISUALISIERUNG
Von 6200 v. Chr. bis heute
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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]
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GESCHICHTE DER VISUALISIERUNG
Karte aus China (1137)
Original Zeichnung [Visualisierung, Jänicke, 2012]
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GESCHICHTE DER VISUALISIERUNG
Galileo: Kartierung von Sonnenflecken (1613)
[Visualisierung, Jänicke, 2012]
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GESCHICHTE DER VISUALISIERUNG
Napoleons Russland-Feldzug 1812/13 (nach Minard)
[Visualisierung, Jänicke, 2012]
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GESCHICHTE DER VISUALISIERUNG
Darstellung 3-dimensionaler Daten (1880)
[http://www.latebytes.nl/archives/2008/04/zouden-dit-de-e.html]
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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 30
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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]
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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
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VISUALISIERUNGSFORMEN
Verschiedene
Grid / Mesh-Typen
Ohne / mit Animation
Ohne / mit Interaktion
Kombinationen der zuvor
genannten[timothyandrewbarber.blogspot.com]
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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
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EINIGE BEISPIELE
Visualisierung in verschiedenen Disziplinen
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BEISPIELEMEDIZIN
virtusmed.teistler.info
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NASA’S PLOT OF MONTHLY TEMPERATURE ANOMALIES
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[http://aquaticinformatics.com/blog/hydrology/new-weather-normal/]
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BEISPIELEFARBEN
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BEISPIELEFARBEN
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BEISPIELETREES
www.treevis.net, http://survey.timeviz.net/
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BEISPIELEFLIESSWEGE
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BEISPIELEMULTI-DIMENSIONALE DATENSÄTZE
09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 43
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BEISPIELECONTEXT AWARENESS
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KOMBINATIONTEXT – BILD
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BEISPIELENETZWERKE
http://www.bestinfographics.co/
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BEISPIELEDICHTE
http://www.flometrics.com/fluid-dynamics-consumer-product.shtml
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BEISPIELE3D -> 2D
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BEISPIELE2D -> 3D -> 2D
M. Roscher, Universität Freiburg
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BEISPIELE3D STATISTIK
http://mattstil.es/09. Dezember 2016 Walther, Kolditz – Hydroinformatik 1 51
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ANDROID AKTIVIERUNGEN
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BEISPIELE VISUELLE WAHRNEHMUNG
Stolperstellen & Tipps
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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
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RELATIONEN
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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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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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STROOP EFFEKT
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CHUBB ILLUSION (KONTRASTEFFEKT)
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CHUBB ILLUSION (KONTRASTEFFEKT)
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CHUBB ILLUSION (SIMULTAN-KONTRAST)
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CHUBB ILLUSION (SIMULTAN-KONTRAST)
http://commons.wikimedia.org/
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CHECKER SHADOW ILLUSION
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CHECKER SHADOW ILLUSION
http://commons.wikimedia.org/
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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/
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KONTRASTEFFEKT
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SHEPARD-TISCHE: RÄUMLICHE DEUTUNG
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WAHRNEHMUNGSPSYCHOLOGIE
http://www.bjoernbischof.de/
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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…)
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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.“
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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]
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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
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PARAVIEW TUTORIAL
Übung
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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
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ÜBUNG PARAVIEW
Parview Tutorial:
http://www.paraview.org/Wiki/The_ParaView_Tutorial
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