Visualisierung I. Vorlesung: Mi, 9:00 11:00, INF Übung: Do, 14:00 16:00, INF 350 OMZ R U011

Transkript

1 Visualisierung I Vorlesung: Mi, 9:00 11:00, INF Übung: Do, 14:00 16:00, INF 350 OMZ R U011 Prof. Heike Jänicke

2 Definitionen Visualisierung (allgemein) ist ein Prozess, der abstrakte Daten und Zusammenhänge in visuelle Form überführt. Visualisierung (wissenschaftliche V.) 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. System Daten Ereignis Visuelle Repräsentation Grafik Prozess Bild Objekt Animation Konzept Zeigt Infos über Daten, Struktur, zeitl. Verhalten 2

3 Inhaltsverzeichnis 1. Einführung 2. Wahrnehmung 3. Datentypen und Datenrepräsentation 4. Skalardaten 5. Statistische Graphiken 6. Interaktion und Datenexploration 7. Darstellung von Graphen 8. Vektordaten 9. Tensordaten 10. Klausurvorbereitung 3

5 Beispiele Diagramme 5

6 Beispiele Geographische Information [ wikipedia] 6

7 Beispiele Medizinische Aufnahmen [ stevenfruitsmaak] 7

8 Beispiele Medizinische Aufnahmen [ Mugab] [ Stefan Bruckner] 8

10 Beispiele Soziale Netzwerke 10

11 Beispiele Metabolische Netzwerke 11

13 Beispiele Wetter- und Klimasimulationen 13

14 Beispiele Strömungssimulationen [Strömung um ein Auto] [ R. Peikert, Strömung in einer Turbine] 14

16 Beispiel Tensordaten [Deformation bei Punktlast] [ G. Kindlmann, glyph packing] 16

17 Negativbeispiele 17

18 Anforderungen an eine gute Visualisierung 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] 18

19 Aufgaben der Visualisierung Der Mensch nimmt 75% seiner Umgebung visuell wahr und extrahiert daraus notwendige Informationen. Für die Visualisierung lassen sich fünf grundlegende Aufgaben ableiten: Externe Kognition (external cognition): Die Visualisierung unterstützt den Erkenntnisprozess. Sie fungiert als Erweiterung des menschlichen Gedächtnisses und kann komplexe Sachverhalte automatisiert darstellen. Kommunikation: Visualisierungen werden häufig verwendet um Informationen weiterzugeben. In visueller Form können diese schnell und einfach erfasst werden (Alternative wäre z.b. Text- oder Tabellenform). Darstellung abstrakter Sachverhalte: Visualisierungen helfen bei der Sichtbarmachung abstrakter Sachverhalte die keine inherente visuelle Repräsentation besitzen (Bsp. Netzwerken). Exploration: Interaktive Darstellungen bieten die Möglichkeit der Datenexploration, so dass der Betrachter sich je nach Interesse verschiedene Aspekte der dargestellten Daten ansehen kann. Steigerung der Produktivität: Visuelle Information kann wesentlicher schneller erfasst werden als z.b. Textdaten. Außerdem können Visualisierungen so konzipiert werden, dass sie dabei helfen relevante Informationen schnell zu erfassen. Automatisierte Visualisierung erspart langwieriges Zeichnen von Hand. 19

20 Entwicklung der Visualisierung

21 Entwicklung der Visualisierung Original Zeichnung In Stein gehauene Karte Chinas mit Flüssen und Dörfern (1137)

22 Entwicklung der Visualisierung 1) Seekarte des Mittelmeerraumes (~1330)

23 Entwicklung der Visualisierung 1) 2) Galileo Galilei ( ) Kartierung von Sonnenflecken (1613)

24 Entwicklung der Visualisierung 1) 2) 3) Christiaan Huygens ( ) Systema Saturnium (1659)

25 Entwicklung der Visualisierung 1) 2) 3) William Playfair ( ) Entwicklung von statistischen Grafiken 4)

26 Entwicklung der Visualisierung 1) 2) 3) Charles Minard ( ) Napoleons Russland-Feldzug 1812/13 4) 6/7/ Visualisierung I 1. Einführung 5)

27 Entwicklung der Visualisierung 1) 2) 3) Konturlinien, 1843 (Höhenlinien seit 1752) 4) 6/7/ Visualisierung I 1.6)Einführung 5)

28 Entwicklung der Visualisierung 1) 2) 3) John Snow, 1854: Ausbreitung von Cholerafällen in London 4) 6/7/ Visualisierung I 1.6)Einführung 5) )

29 Entwicklung der Visualisierung 1) 2) 3) Florence Nightingale, : Darstellung statistischer Daten 4) 6/7/ Visualisierung I 1.6)Einführung 5) )

30 Entwicklung der Visualisierung 1) 2) 3) Luigi Perozzo, 1880: Techniken zur Darstellung von 3D Daten 4) 6/7/ Visualisierung I 1.6)Einführung 5) ) )

31 Entwicklung der Visualisierung 1) 2) 3) H. Mosley, ) 6/7/ Visualisierung I 1.6)Einführung 5) ) ) )

32 Entwicklung der Visualisierung 1) 2) 3) 10) 1933: Broschüre mit Illustration von Flugverbindungen 4) 6/7/ Visualisierung I 1.6)Einführung 5) ) ) )

33 Entwicklung der Visualisierung 1) 2) 11) 3) 10) Maya Lin, 1982: Vietnam Veterans Memorial Memorial Wall 4) 6/7/ Visualisierung I 1.6)Einführung 5) ) ) )

34 Geschichte der Visualisierung Die ältesten Kartenfunde stammen aus dem Neolithikum (Wandmalerei, ~6200 v. Chr.). Erste Karten basierend auf mathematischen und geometrischen Aspekten gab es um 541 v.chr. (Anaximander von Milet) Vor 1780: Landkarten, Sternenkarten, Architekturpläne, Konstruktionspläne für Maschinen 19. Jhd.: Entwicklung der ersten statistische Graphiken Seit 1940: Computergestützte Simulation und Auswertung Darstellung großer Tabellen Verarbeitung von Daten von elektronischen Messinstrumenten (Satelliten, Kernspintomographie, Scanner) Wissenschaftliches Rechnen (Finite Elemente Analyse, Computational Fluid Dynamics, Molecular Modeling) 1986: mehr Daten und bessere Hardware NSF Komitee "Graphics, Image Processing, and Workstations" zur Erarbeitung von Empfehlungen für Hardware und Software Entwickler; Begründung des Workshops "Visualization in Scientific Computing" 34

35 Geschichte der Visualisierung Seit 1990: Jährliche IEEE Visualization Conference (jetzt Teil der IEEE VisWeek) Seit 1995: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG) 1995: Erstes Information Visualization Symposium im Rahmen der IEEE Konferenzen der Computer Society. Seit 1999: Joint Eurographics and IEEE TCVG Symposium on Visualization (kurz EuroVis) Weitere wichtige Konferenzen und Journale: Visualization Seminar, Schloß Dagstuhl IEEE Computer Graphics and Applications Computer Graphics Forum 35

36 Angrenzende Fachgebiete Computergraphik: Nachahmung der Realität vs. Darstellungen basierend auf realen Daten Effizienz der Algorithmen vs. Güte der Benutzbarkeit Computervision: Bildverarbeitung: Aufbereitung von Bilddaten (im gleichen Datenraum) vs. Übertragung des Datenraumes auf den Bildraum Warhnehmungspsychologie: Rekonstruktion von abstrakten Beschreibungen aus Bildern vs. Abbildung abstrakter Beschreibungen auf Bilder Untersuchung und Beschreibung der menschlichen Wahrnehmung (Fähigkeiten und Grenzen) vs. praxisorientierte Anwendung der Erkenntnisse aus der Wahrnehmungspsychologie Kunst und Design: Ästhetik vs. Aussagekraft und Effektivität 36

37 Teilgebiete der Visualisierung Wissenschaftliche Visualisierung (scientific visualization, SciVis) Visualisierung von Daten und Modellen in Natur-, Technik-, und Lebenswissenschaften. Alle Daten sind numerisch und aufgrund der Anwendung im ein-, zwei-, drei- oder vierdimensionalen (3D + Zeit) Raum angeordnet. Die Daten können aus mehreren Variablen bestehen, welche meist skalar-, vektor-, oder tensorwertig sind. Informationsvisualisierung (information visualization, InfoVis) Visualisierung nicht natürlich im Raum angeordneter Daten (z.b. Tabellen/ Datenbanken, Graphen oder Mediendaten/Dokumente) Visual analytics Zumeist interaktive Visualisierung von Daten aus dem Bereich der wissenschaftlichen Visualisierung und Informationsvisualisierung mit starkem Focus auf Datenexploration und Unterstützung bei Datenverständnis. Softwarevisualisierung Visualisierung der Struktur und der Dynamik von Algorithmen und Softwaresystemen. 37

38 Referenzen Klassische Lehrbücher: E.R. Tufte. The Visual Display of Quantitative Information. 2. Auflage, Graphics Press, Cheshire, CT, USA, E.R. Tufte. Visual Explanations. Graphics Press, Cheshire, CT, USA, E.R. Tufte. Envisioning Information. Graphics Press, Cheshire, CT, USA, Bertin. Graphische Darstellungen. De Gruyter, Berlin, 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, C. Ware. Information Visualization Perception for Design. 2. Auflage, Elsevier, Amsterdam, NL,