skyGraph: visualizing Costa Rica's winds

geoTraffic:

visualizing a year of seismic movements in Costa Rica

geoTraffic:

visualización de un año de movimientos sísmicos en Costa Rica

Ph.D. Franklin Hernández-Castro, Design & Implementation

Ph.D. Jorge Monge-Fallas, Data Cleaning

Ing. David Segura, Data mining

Ph.D. Franklin Hernández-Castro, Diseño e implementación

Ph.D. Jorge Monge-Fallas, Data Cleaning

Ing. David Segura, Minería de Datos

The primary goal of the project was to visualize for the first time, a year of movements of the country's Crust, showing in an animation which areas are in contact with which others and which potential of danger can be developed there.

This type of animation does not exist in the country, and according to the seismologists of the Observatorio Vulcanológico y Sismológico de Costa Rica (OVSICORI), it can help to understand the complex seismic mechanics of our country, helping to identify essential enclaves to study in more depth.

In the Virtual Nicoya project [link] developed by iReal previously (2016), we visualized the minutes of the earthquake that occurred on September 5, 2012. This experience encouraged the scientists of the iReal group to generate a greater visualization, with the data of an entire year, and the whole national territory.

Conventionally, this type of information is used in two dimensions and with different views in depth, as shown in this figure.

El objetivo del proyecto fue visualizar por primera vez, un año de movimientos de la superficie del país, mostrando de forma animada cuáles áreas están en contacto con cuáles otras y qué potencial de peligro puede desarrollarse.

Este tipo de animación, no existe en el país y según los sismólogos del Observatorio Vulcanológico y Sismológico de Costa Rica (OVSICORI) puede ayudar a la comprensión de la compleja mecánica sísmica de nuestro país, ayudando a identificar enclaves importantes a estudiar con más profundidad.

En el proyecto Nicoya Virtual [link] desarrollado por iReal previamente, se visualizaron los minutos que duró el sismo ocurrido el 5 de septiembre del 2012. Esta experiencia animó a los científicos del grupo iReal a generar una visualización mayor, con los datos de todo un año, y de todo el territorio nacional.

Convencionalmente, este tipo de información se usa en dos dimensiones y con diferentes vistas en profundidad, como se muestra en la figura.

Traditional way of doing analysis of this type of data, taken from: Feng, L., Newman, A. V., Protti, M., González, V., Jiang, Y., & Dixon, T. H. (2012). Active deformation near the Nicoya Peninsula, northwestern Costa Rica, between 1996 and 2010: Interseismic megathrust coupling. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 117(B6).

Modo tradicional de analizar este tipo de datos, tomado de: Feng, L., Newman, A. V., Protti, M., González, V., Jiang, Y., & Dixon, T. H. (2012). Active deformation near the Nicoya Peninsula, northwestern Costa Rica, between 1996 and 2010: Interseismic megathrust coupling. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 117(B6).

After several discussion meetings, all parties (the iReal group and OVSICORI scientists) agreed that a weekly average was the most effective way to view the data. For this purpose, we calculated 52 arrays of 375 x 353 points (one for each week with one point per square kilometer), each element with a displacement vector in x,y,z accumulated from the previous week.

So we proceeded to perform this sampling per week and establish the necessary interpolation process. We employed deterministic Inverse Distance Weighting (IDW) [2] in the production of spatially continuous displacement maps with x, y, and y-axes from all the ground-GPS stations available to us. We perform the descriptive analysis with R in addition to Exploratory and Tableau.

To do the descriptive analysis we separated the stations by longitudinal bands with a range of one degree (except at the extremes).

Después de varias reuniones de discusión, todas las partes (el grupo iReal y los científicos de OVSICORI) estuvieron de acuerdo en que un promedio semanal era la forma más efectiva de ver los datos. Para este fin, se debían crear 52 matrices de 375 x 353 puntos (una para cada semana con un punto por kilómetro cuadrado), cada punto con un vector de desplazamiento en x,y,z acumulado con respecto a la semana anterior.

Así que se procedió a realizar este muestreo por semana y a establecer el proceso de interpolación necesario. Para esto se seleccionó el método de ponderación determinística de la distancia inversa (IDW) con el fin de producir los mapas de desplazamiento espacialmente continuos con ejes x,y,z  sobre la base de todas las estaciones GPS terrestres disponibles.

El análisis descriptivo se realizó con R además de Exploratory y Tableau.

Para hacer el análisis descriptivo se decidió separar las estaciones por franjas longitudinales con un rango de un grado (excepto en los extremos).

Longitudinal separation for GPS analysis

Separación longitudinal para el análisis de las GPS

 

Longitude data in bands 2 and 3

Longitud de las GPS en las franjas 2 y 3

 

Design

The three-dimensional model of geography

Our first achievement was the generation of a topographical map of the country with precisely 375 x 353 points, a point for every square kilometer, between longitude and latitude of -85.97, 11.24 and -82.56, 8.03, which was exactly in accordance with the data we were provided. This means that every point across the model has a set of 52 vectors monitoring the movement of that point across the year.

Diseño

Adecuación del modelo tridimensional de la geografía

Lo primero que logramos fue generar una geografía del país que tuviera exactamente 375 x 353 puntos, uno por cada kilómetro cuadrado, entre  [-85.97,11.24] y [-82.56,8.03] de longitud y latitud, exactamente como venían los datos. Así, cada punto de la geografía tiene una colección de 52 vectores que describen en modo en qué se movió durante cada semana de ese año.

Geography with 123,375 points, one for each square kilometre.

Geografía con 123,375 puntos, uno por cada kilómetro cuadrado.

Downfalls and lifting

We devised a semantic color coding system similar to that previously employed, with one set of coding for ascending/descending movements and one set for longitude/latitude displacement. For sinking and lifting two chromatic scales were employed, grey with the darkest grey for the deepest movements, and for the sectors that lifting yellow-red, with red representing extreme movement and yellow lower levels of movement.

Hundimientos y alzamientos

Para los hundimientos y alzamientos se usó dos escalas cromáticas. Los hundimientos en escala de grises, entre más profundo el movimiento, más oscuro el gris y para los sectores que emergen una escala amarillo-rojo, donde el rojo es para los datos más extremos y el amarillo para los menos.

Chromatic coding for subsidence and uplift

Codificación cromática para los hundimientos y alzamientos.

Horizontal displacements

In the case of horizontal displacements, we used a scale ranging from gray to red, the stronger; the more intense movement is red. In other words, a single character varies in its purity or saturation. The implementation strategy was based on keeping channel R at 0xff while channels G and B are held at zero.

Besides, we add arrows to communicate where the vectors are going at each point. In this way, the color represents the magnitude of the vector and the arrow its direction in the horizontal plane.

This movement, as seen in the figure, is very varied and reveals interesting behaviors for users of the domain. In this case, animation as a tool of analysis, allows following movements of long duration, while it shows ruptures in behaviors more punctual in time.

Desplazamientos horizontales

En el caso de los desplazamientos horizontales se usó una escala que va de gris a rojo, entre más fuerte el desplazamiento más intenso es el rojo. Es decir, un solo carácter varia en su pureza o saturación. La estrategia de implementación se basó en mantener el canal R en 0xff mientras que los canales G y B se mantienen en cero.

Además en esta animación se añadieron flechas con el fin de comunicar hacia dónde van los vectores en cada punto. De esta forma, el color representa la magnitud del vector y la flecha su dirección en el plano horizontal.

Este movimiento, como se ve en la figura, es muy variado y revela comportamientos interesantes para los usuarios del dominio. En este caso, la animación como herramienta de análisis, permite darle seguimiento a movimientos de larga duración, mientras evidencia rupturas en comportamientos más puntuales en el tiempo.

Chromatic coding for horizontal displacement

Codificación cromática para los desplazamientos horizontales

Dimensional Simultaneity

In order to encompass 2-D and 3-D data, it was agreed that 2-D mapping should be left as an optional choice, so that users could activate or deactivate the visualization if any more intricate analysis was needed or comparison between the two states. It was also made possible to vary the chromatics for the 3-D model in a trio of states, neutral, sink/rise code, and horizontal shift code.

Besides, as it is obvious, the whole geography moves (that is the animation) in proportion to the weekly displacements, obtaining a very natural result concerning the data that were desired to analyze.

Simultaneidad dimensional

Para poder tener presentes tanto los datos en dos dimensiones, como los que vienen en tres dimensiones, decidimos dejar la presentación de los mapas en 2D de forma opcional; de esta manera el usuario puede encender o apagar esta visualización si tiene alguna necesidad de un análisis más detallado o comparativo entre ambos ambientes.

Del mismo modo, es posible cambiar la cromática de modelo tridimensional, que es el mapa tridimensional de la geografía, en los tres estados: (1) neutral, (2) código de hundimientos/alzamientos y (3) código desplazamiento horizontal. La figura 12 muestra estos tres estados y la forma en que tanto los datos en 2D y los 3D conviven en esta animación.

Además como es obvio, toda la geografía se mueve (esa es la animación) en forma proporcional a los desplazamientos semanales, obteniendo un resultado muy intuitivo con respecto a los datos que se deseaban analizar

Representation of options available in the interface

Opciones de representación que se tienen en la interface

Interface

An interface option can be switched on or turned off at any point; in combination with the potential for rotating the model and zooming in in any chosen way, this permits the user to undertake detailed data analysis from a multitude of perspectives.

A slider was provided to move through the weeks as they were visualized or to produce an animation for the entire year showing the topographical movements with color coding chosen by the user in accordance with their area of study.

Interface

Todas las opciones de la interface se pueden encender o apagar en cualquier momento. Esto, combinado con la capacidad de girar en cualquier ángulo y la de acercamiento en cualquier punto, permite al usuario un análisis detallado de los datos en una dinámica focus+context muy efectiva.

Además se implementó un slider para cambiar la semana del año que se desea visualizar, con un botón de “play” para hacer que la animación recorra las 52 semanas de datos, generando una animación del movimiento de la geografía en toda su tridimensionalidad. Esta animación se muestra simultáneamente codificada en los colores seleccionados según el interés, ascendentes/descendentes u horizontales.

Related publications / Publicaciones relacionadas

Hernández-Castro, Franklin, and Jorge Monge-Fallas. "Visualizador 3D de la geografía de Costa Rica." Revista Tecnología en Marcha 29.8 (2016): 77-85

Hernández-Castro, Franklin, and Jorge Monge-Fallas. "Navigation Sphere: Optimizing Virtual Sphere for Terrains Analyses" Ponte, International Journal of Sciences and Research 01.7 (2018): 25-36 (doi: 10.21506/j.ponte.2018.7.3)

prof. dr. franklin hernández-castro, ph.d.