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International audience; Tactile maps are an important source of information to communicate spatial knowledge and facilitate the mobility of people with visual impairment (PVIs) (Espinosa et al., 1998). With map representations that correspond well to the important environmental features perceived by the PVIs (Lobben & Lawrence, 2012), potentially enhanced with audio and interactions (Brock et al., 2015), the maps can efficiently assist them to acquire the necessary spatial knowledge for their journey. But the maps are often not available for road crossings, especially complex ones with traffic islands, which are particularly challenging in the journeys of PVIs. Most existing mobility-related automated tactile mapping tools work on the scale of neighborhoods with more emphasis on road networks and building footprints (Minatani et al., 2010 ; Štampach & Mulíčková, 2016; Touya et al., 2019), and even when it's possible to zoom in to a road crossing level (Červenka et al., 2016), there is little detailed information about the layout of the road crossings regarding e.g. traffic islands or pedestrian crossings that are critical to the execution of a safe cross (Wiener et al., 2010). These road crossing maps are still being hand-made by professionals in a tailored and time-consuming manner. To better facilitate PVIs mobility around the road crossings with (semi-)automated mapping, we still need to better understand how spatial knowledge could be efficiently communicated through non-visual manners in this particular situation, including how the crossing is perceived, mentally represented, and related with the tactile representations. In the framework of ANR ActivMAP project, inspired by the practice in handmade tactile mobility maps, we aim to explore the design possibilities for tactile maps for road crossing and produce them in a (semi-)automated manner in an experimental approach. Our short-term objective is to produce a simple map with less complex geometries while still presenting the necessary information related to a road crossing to facilitate the PVIs’ understanding of its layout. We conducted the experiment with OpenStreetMap data, following the tactile graphic guidelines (e.g. The Braille Authority of North America 2010). Considering the potential use case of the map (portable), the scale of the map is initially set at 1:1000, intended to be printed on microcapsule paper of A4 or A5 size. Based on available handmade maps made by professional tactile document makers and orientation and mobility instructors, we initially identified the objects to be included in the map as streets, traffic islands, pedestrian crossings, building blocks, and sidewalks. The prototype pipeline of our experiment follows a classical cartographic pipeline in terms of geometry processing and styling. The geometry processing mainly consists of the transformation and generalization of the geometries existing in the dataset (displacement and transformation of the streets, generalization of building blocks, transformation of pedestrian crossing points), and the estimations of object geometries that are not present in the datasets (e.g. traffic islands and sidewalks). Since there is no standard regarding tactile symbolizations for objects on the road crossing level, the last step of our pipeline consists of exploring multiple possible styling options, as observed from various handmade maps. The pipeline is implemented in QGIS.

LostInZoom is a new research project that will seek to design novel ways of zooming into multi-scale maps, to overcome the desert fog effect that occurs with current multi-scale cartography techniques. The desert fog effect makes you feel lost for a few seconds after a zoom in or out, because the map has changed. The idea developed in this project is to propose anchor-based zooming techniques, where salient landmarks salient at multiple scales serve as anchors between maps during the zoom. This paper discusses the main challenges that will be addressed in this project: (1) better understand and measure the desert fog effect with maps; (2) defining and modelling the best anchors for anchor-based zooming; (3) designing more progressive multi-scale maps to host these anchors; (4) designing staged animations based on anchors between maps at different scales.

Techniques for presenting objects spatially via density maps have been thoroughly studied, but there is lack of research on how to display this information in the presence of several classes, i.e., multiclass density maps. Moreover, there is even less research on how to design an interactive visualization for comparison tasks on multiclass density maps. One application domain which requires this type of visualization for comparison tasks is crime analytics, and the lack of research in this area results in ineffective visual designs. To fill this gap, we study four types of techniques to compare multiclass density maps, using car theft data. The interactive techniques studied are swipe, translucent overlay, magic lens, and juxtaposition. The results of a user study (N=32) indicate that juxtaposition yields the worst performance to compare distributions, whereas swipe and magic lens perform the best in terms of time needed to complete the experiment. Our research provides empirical evidence on how to design interactive idioms for multiclass density spatial data, and it opens a line of research for other domains and visual tasks., EuroVis 2021 - Short Papers, Analytics and Applications, 79, 83, Lukas Svicarovic, Denis Parra, and María Jesús Lobo, CCS Concepts: Human-centered computing--> Empirical studies in visualization; Visual analytics

GIS experts often need to relate and compare heterogeneous geographical representations of the same region. For example, existing maps are compared to recent satellite imagery to update geographic databases, like OpenStreetMap. The means to do so, are, however often limited to data agnostic techniques such as overlaying the representations with some degree of translucency or swiping between layers. These techniques do not support users effectively in their tasks in domains such as crime analysis or urban planning. This thesis aims at proposing new interactive transitions to combine those multiple representations into one, either spatially (spatial multiplexing) or temporally (temporal multiplexing).To better understand the limits of existing approaches, this thesis first contribution is an evaluation of five interactive map comparison techniques. We characterise these techniques in terms of visual interference, user attention and scanning strategy. We evaluate them by asking participants to find differences between real satellite imagery and topographic maps, that we purposefully modified introducing six kinds of differences. Results suggest that techniques that superimpose the layers are more efficient than techniques that juxtapose them and that having a more motor driven scanning strategy can be beneficial for some tasks. Drawing from the evaluation results and interviews with GIS experts, the second contribution of this thesis is MapMosaic: a novel spatial multiplexing technique to combine geographical layers. This dynamic compositing model enables users to interactively create and manipulate local composites of multiple vector and raster map layers, taking into account the semantics and attribute values of objects and fields. We evaluate MapMosaic using two approaches: first we compare MapMosaic’s interaction model to QGIS’ (a widely used desktop GIS) and MAPublisher’ (a professional cartography tool) using the ‘Cognitive Dimensions’ framework and through an analytical comparison, suggesting that MapMosaic’s model is more flexible and can support users more effectively in their tasks. Secondly, we report on feedback obtained from experts, which further confirms the potential of MapMosaic, by describing precise scenarios where it could be useful. Spatial multiplexing can be very useful when comparing different geographical layers. However, time multiplexing might be more suitable to represent dynamics, as changes can be animated. This can be particularly useful when presenting evolution across satellite images, to illustrate effects of climate change or a natural disaster’s impact. Thus, the third contribution of this thesis is Baia: a framework to create advanced animated transitions, called animation plans, between pairs of before-and-after images. Baia relies on a pixel-based transition model that gives authors much expressive power, while keeping animations for common types of changes easy to create thanks to predefined animation primitives. We describe the model and the associated animation editor. We also report on two user studies: the first one suggests that advanced animations are perceived as more realistic and better at focusing viewer’s attention than monolithic blending, and the second one gathers feedback about the usability of Baia’s animation editor prototype.; Les utilisateurs experts de SIG (Systèmes d'Information Géographique) doivent souvent mettre en relation et comparer des représentations hétérogènes d'une même région géographique. Par exemple, la mise à jour des bases des données géographiques, comme OpenStreetMap, nécessite une comparaison entre des cartes existantes et des images satellite récentes. Les moyens de combiner les cartes sont pourtant souvent limités à des techniques qui ne prennent pas en compte les données contenues dans les cartes, comme des techniques de superposition qui permettent de varier l'opacité de la couche supérieure. Ces techniques n'appuient pas efficacement les utilisateurs dans des tâches dans les domaines de l'analyse de crime ou la planification urbaine. Cette thèse vise à proposer des nouvelles transitions interactives pour combiner différentes représentations en une, soit de façon spatiale (multiplexage spatial) ou temporelle (multiplexage temporel). Afin de mieux comprendre les limites des techniques existantes, la première contribution de cette thèse est une évaluation de cinq techniques de comparaison de cartes interactives. On caractérise ces techniques par rapport à leur niveau de perturbation visuelle, de division de l'attention et leur stratégie de recherche. Pour les évaluer, on demande aux participants de trouver des différences entre des images aériennes et des cartes topographiques (modifiées à la main en ajoutant six types de différences). Les résultats suggèrent que les techniques qui superposent les couches sont plus efficaces que les techniques que les juxtaposent et qu'une stratégie de recherche motrice peut apporter des bénéfices pour certaines tâches. D'après les résultats de l'évaluation et des entretiens avec des utilisateurs experts en GIS, on introduit MapMosaic, la deuxième contribution de cette thèse. MapMosaic est une technique nouvelle de multiplexage spatial pour combiner des cartes. Ce modèle de composition dynamique permet aux utilisateurs de créer et manipuler des régions de composition locale de façon interactive, en considérant l'information sémantique et les attributs des objets et des champs. On a évalué MapMosaic en utilisant deux approches: premièrement, on compare son modèle d'interaction au modèle de QGIS (un logiciel SIG très utilisé) et MAPublisher (un outil cartographique professionnel) en utilisant les “Dimensions Cognitives” et avec une comparaison analytique, les résultats suggèrent que le modèle de MapMosaic est plus flexible et peut mieux appuyer les utilisateurs dans leur tâches. Ensuite, on rapporte des retours utilisateurs des experts qui confirment le potentiel de MapMosaic, grâce à des cas d'utilisation précis. Le multiplexage spatial peut être très utile pour comparer différentes couches géographiques. Cependant, le multiplexage temporal pourrait être plus approprié pour la représentation des dynamiques, puisque les changements peuvent être animes. Ceci pourrait être utile de façon particulière pour présenter des changements entre des images satellites, par exemple, pour montrer les effets du réchauffement climatique. Ainsi, la troisième contribution de la thèse est Baia: un cadre pour créer des transitions animées avancées, appelles plans d'animation, entre des couples d'images avant après. Baia est basé sur un modèle de transition par pixel qui permet de créer des animations très variées. Il reste simple d'utilisation grâce à des primitives d'animations prédéfinies permettant de représenter des changements géographiques communs facilement. On décrit le modèle et l'outil d'édition d'animation associé et deux études avec utilisateurs. Le premier suggère que les animations crées avec Baia sont perçues comme plus réalistes et focalisent mieux l'attention des spectateurs et le deuxième rassemble des retours sur l'outil d'édition d'animations.

GIS experts often need to relate and compare heterogeneous geographical representations of the same region. For example, existing maps are compared to recent satellite imagery to update geographic databases, like OpenStreetMap. The means to do so, are, however often limited to data agnostic techniques such as overlaying the representations with some degree of translucency or swiping between layers. These techniques do not support users effectively in their tasks in domains such as crime analysis or urban planning. This thesis aims at proposing new interactive transitions to combine those multiple representations into one, either spatially (spatial multiplexing) or temporally (temporal multiplexing).To better understand the limits of existing approaches, this thesis first contribution is an evaluation of five interactive map comparison techniques. We characterise these techniques in terms of visual interference, user attention and scanning strategy. We evaluate them by asking participants to find differences between real satellite imagery and topographic maps, that we purposefully modified introducing six kinds of differences. Results suggest that techniques that superimpose the layers are more efficient than techniques that juxtapose them and that having a more motor driven scanning strategy can be beneficial for some tasks. Drawing from the evaluation results and interviews with GIS experts, the second contribution of this thesis is MapMosaic: a novel spatial multiplexing technique to combine geographical layers. This dynamic compositing model enables users to interactively create and manipulate local composites of multiple vector and raster map layers, taking into account the semantics and attribute values of objects and fields. We evaluate MapMosaic using two approaches: first we compare MapMosaic’s interaction model to QGIS’ (a widely used desktop GIS) and MAPublisher’ (a professional cartography tool) using the ‘Cognitive Dimensions’ framework and through an analytical comparison, suggesting that MapMosaic’s model is more flexible and can support users more effectively in their tasks. Secondly, we report on feedback obtained from experts, which further confirms the potential of MapMosaic, by describing precise scenarios where it could be useful. Spatial multiplexing can be very useful when comparing different geographical layers. However, time multiplexing might be more suitable to represent dynamics, as changes can be animated. This can be particularly useful when presenting evolution across satellite images, to illustrate effects of climate change or a natural disaster’s impact. Thus, the third contribution of this thesis is Baia: a framework to create advanced animated transitions, called animation plans, between pairs of before-and-after images. Baia relies on a pixel-based transition model that gives authors much expressive power, while keeping animations for common types of changes easy to create thanks to predefined animation primitives. We describe the model and the associated animation editor. We also report on two user studies: the first one suggests that advanced animations are perceived as more realistic and better at focusing viewer’s attention than monolithic blending, and the second one gathers feedback about the usability of Baia’s animation editor prototype.; Les utilisateurs experts de SIG (Systèmes d'Information Géographique) doivent souvent mettre en relation et comparer des représentations hétérogènes d'une même région géographique. Par exemple, la mise à jour des bases des données géographiques, comme OpenStreetMap, nécessite une comparaison entre des cartes existantes et des images satellite récentes. Les moyens de combiner les cartes sont pourtant souvent limités à des techniques qui ne prennent pas en compte les données contenues dans les cartes, comme des techniques de superposition qui permettent de varier l'opacité de la couche supérieure. Ces techniques n'appuient pas efficacement les utilisateurs dans des tâches dans les domaines de l'analyse de crime ou la planification urbaine. Cette thèse vise à proposer des nouvelles transitions interactives pour combiner différentes représentations en une, soit de façon spatiale (multiplexage spatial) ou temporelle (multiplexage temporel). Afin de mieux comprendre les limites des techniques existantes, la première contribution de cette thèse est une évaluation de cinq techniques de comparaison de cartes interactives. On caractérise ces techniques par rapport à leur niveau de perturbation visuelle, de division de l'attention et leur stratégie de recherche. Pour les évaluer, on demande aux participants de trouver des différences entre des images aériennes et des cartes topographiques (modifiées à la main en ajoutant six types de différences). Les résultats suggèrent que les techniques qui superposent les couches sont plus efficaces que les techniques que les juxtaposent et qu'une stratégie de recherche motrice peut apporter des bénéfices pour certaines tâches. D'après les résultats de l'évaluation et des entretiens avec des utilisateurs experts en GIS, on introduit MapMosaic, la deuxième contribution de cette thèse. MapMosaic est une technique nouvelle de multiplexage spatial pour combiner des cartes. Ce modèle de composition dynamique permet aux utilisateurs de créer et manipuler des régions de composition locale de façon interactive, en considérant l'information sémantique et les attributs des objets et des champs. On a évalué MapMosaic en utilisant deux approches: premièrement, on compare son modèle d'interaction au modèle de QGIS (un logiciel SIG très utilisé) et MAPublisher (un outil cartographique professionnel) en utilisant les “Dimensions Cognitives” et avec une comparaison analytique, les résultats suggèrent que le modèle de MapMosaic est plus flexible et peut mieux appuyer les utilisateurs dans leur tâches. Ensuite, on rapporte des retours utilisateurs des experts qui confirment le potentiel de MapMosaic, grâce à des cas d'utilisation précis. Le multiplexage spatial peut être très utile pour comparer différentes couches géographiques. Cependant, le multiplexage temporal pourrait être plus approprié pour la représentation des dynamiques, puisque les changements peuvent être animes. Ceci pourrait être utile de façon particulière pour présenter des changements entre des images satellites, par exemple, pour montrer les effets du réchauffement climatique. Ainsi, la troisième contribution de la thèse est Baia: un cadre pour créer des transitions animées avancées, appelles plans d'animation, entre des couples d'images avant après. Baia est basé sur un modèle de transition par pixel qui permet de créer des animations très variées. Il reste simple d'utilisation grâce à des primitives d'animations prédéfinies permettant de représenter des changements géographiques communs facilement. On décrit le modèle et l'outil d'édition d'animation associé et deux études avec utilisateurs. Le premier suggère que les animations crées avec Baia sont perçues comme plus réalistes et focalisent mieux l'attention des spectateurs et le deuxième rassemble des retours sur l'outil d'édition d'animations.