Modifying Objective Functions and Constraints for Maximizing Visual Correspondence of Choroplethic Maps

Class-interval selection is viewed as the problem of maximizing an objective function subject to one or more constraints on a feasible solution. A previously-developed method for optimizing the visual correlation between two choroplethic maps, one of which has its classintervals already specified, is extended to include weighting enumeration districts by land area, considering the internal homogeneity of mapping categories, placing a lower limit on class size, and using a regionalization as the pre-specified referent with which visual similarity is to be maximized. Examples presented for all of these elaborations suggest that, although the method must be used with caution when the intercorrelation is low, this optimization approach might be adapted to a variety of problems in statistical mapping. On estime que la difficulté de choisir l'intervalle de catégorie consiste à maximiser une fonction objective soumise à une ou plusieurs contraintes pour une solution possible. On avait déjà conçu une méthode pour optimiser la corrélation visuelle entre deux cartes choroplèthes, dont l'une possède des intervalles de catégories déjà spécifiés; on a donc adapté cette méthode afin de pouvoir pondérer les circonscriptions de recensement par zones, tenir compte de l'homogénéité interne des catégories cartographiques, attribuer une limite inférieure à la dimension des catégories et utiliser une régionalisation comme référence prédéterminée avec laquelle la similitude visuelle doit être maximisée. Les exemples présentés pour toutes ces études détaillées donnent à penser que cette méthode d'optimisation pourrait être adaptée à la solution de divers problèmes de cartorgaphie statistique, bien qu'elle doive être employée avec prudence quand l'intercorrélation est faible

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• Choropleth Mapping with Uncertainty

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