خريطة حرارية

خريطة الحرارة هي تقنية تصوير بيانات ثنائية الأبعاد، تمثل مقدار القيم الفردية ضمن مجموعة البيانات بلون. وقد يكون التباين في اللون من حيث درجة اللون أو شدته .

في بعض التطبيقات مثل تحليلات الجريمة أو تتبع نقرات مواقع الويب، يتم استخدام اللون لتمثيل كثافة نقاط البيانات بدلاً من القيمة المرتبطة بكل نقطة.

"خريطة الحرارة" مصطلح جديد نسبياً، لكن ممارسة تظليل المصفوفات موجودة منذ أكثر من قرن. ^{[ 1 ]}

نشأت الخرائط الحرارية من عروض ثنائية الأبعاد لقيم مصفوفة البيانات. كانت القيم الأكبر تُمثَّل بمربعات صغيرة رمادية داكنة أو سوداء (بكسلات)، بينما تُمثَّل القيم الأصغر بمربعات أفتح. يعود أقدم مثال معروف إلى عام 1873، عندما استخدم توسان لوا مصفوفة مظللة مرسومة يدويًا وملونة لتصوير الإحصاءات الاجتماعية في أحياء باريس . ^{[ 1 ]} طُرحت فكرة إعادة ترتيب الصفوف والأعمدة للكشف عن بنية مصفوفة البيانات، والمعروفة باسم التسلسل ، من قِبل فلندرز بيتري عام 1899. وفي عام 1950، طوّر لويس غوتمان مخطط المقياس (Scalogram)، وهو طريقة لترتيب المصفوفات الثنائية لإظهار بنية مقياس أحادية البعد. وفي عام 1957، عرض بيتر سنيث نتائج تحليل التجميع عن طريق تبديل صفوف وأعمدة المصفوفة لوضع القيم المتشابهة بالقرب من بعضها البعض وفقًا للتجميع. نفّذ روبرت لينغ هذه الفكرة عام 1973 باستخدام برنامج حاسوبي يُسمى SHADE. استخدم لينغ أحرفًا مطبوعة فوق بعضها لتمثيل درجات مختلفة من اللون الرمادي، بعرض حرف واحد لكل بكسل. ^{[ 1 ]} طوّر ليلاند ويلكنسون أول برنامج حاسوبي عام 1994 ( SYSTAT ) لإنتاج خرائط حرارية للمجموعات برسومات ملونة عالية الدقة. شاشة آيزن وآخرون الموضحة في الشكل هي نسخة طبق الأصل من تصميم SYSTAT السابق. ^{[ 1 ]}

سجّل مصمم البرمجيات كورماك كيني مصطلح "الخريطة الحرارية" كعلامة تجارية عام 1991 لوصف برامج الحاسوب المستخدمة لعرض معلومات السوق المالية في الوقت الفعلي. ^{[ 2 ]} وفي عام 1998، استحوذت شركة SS&C Technologies, Inc. على العلامة التجارية ، لكنها لم تجدد الترخيص، فأُلغيت عام 2006. ^{[ 3 ]}

توجد فئتان رئيسيتان من الخرائط الحرارية: الخرائط المكانية والخرائط الشبكية. بالإضافة إلى ذلك، يوجد أكثر من عشرة أنواع مختلفة من الخرائط الحرارية.

تُظهر خريطة الحرارة المكانية حجم ظاهرة مكانية على شكل لون، وعادةً ما تُطلى على الخريطة. في الصورة المعنونة "مثال على خريطة الحرارة المكانية"، تُعرض درجة الحرارة بنطاق لوني عبر خريطة العالم، حيث يتراوح اللون من الأزرق (بارد) إلى الأحمر (ساخن).

تُظهر خريطة الحرارة الشبكية مقدار التغير كلون في مصفوفة ثنائية الأبعاد، حيث يُمثل كل بُعد فئة من السمات، ويُمثل اللون مقدار قياس مُعين للسمات المُجمعة من كلتا الفئتين. على سبيل المثال، قد يُمثل أحد البُعدين السنة، والآخر الشهر، وقد تكون القيمة المقاسة هي درجة الحرارة. تُظهر خريطة الحرارة هذه كيفية تغير درجة الحرارة على مدار السنوات في كل شهر. تُصنف خرائط الحرارة الشبكية إلى نوعين من المصفوفات: المصفوفة العنقودية، ومصفوفة الارتباط الذاتي.

• خريطة حرارية مجمعة: مثال على درجة الحرارة الشهرية حسب السنة هو خريطة حرارية مجمعة.
• مخطط الارتباط: هو خريطة حرارية مجمعة، حيث يُمثل كل محور نفس السمة، وذلك لعرض كيفية تفاعل السمات ضمن مجموعة السمات. ويكون مخطط الارتباط مثلثًا بدلًا من مربع، لأن تركيبة AB هي نفسها تركيبة BA، وبالتالي لا داعي لتكرارها.

في خريطة الحرارة الشبكية، تُعرض الألوان في شبكة ذات حجم ثابت، وتكون جميع خلايا الشبكة متساوية في الحجم والشكل. والهدف هو الكشف عن التجمعات، أو الإشارة إلى وجودها.

تُستخدم خريطة الحرارة المكانية غالبًا على الخرائط أو صور الأقمار الصناعية (انظر نظم المعلومات الجغرافية )، حيث لا يوجد مفهوم للخلايا، وبدلاً من ذلك تتغير الألوان باستمرار.

تتمتع الخرائط الحرارية بإمكانيات واسعة في مختلف التطبيقات، وذلك لقدرتها على تبسيط البيانات وجعل تحليلها أكثر جاذبية بصريًا. فيما يلي قائمة بالعديد من التطبيقات التي تستخدم أنواعًا مختلفة من الخرائط الحرارية.

تحليل الأعمال : تُستخدم الخرائط الحرارية في تحليلات الأعمال لتقديم تمثيل مرئي لأداء الشركة الحالي، ووظائفها، واحتياجاتها للتحسين. تُعدّ الخرائط الحرارية وسيلةً لتحليل بيانات الشركة الحالية وتحديثها لتعكس النمو والجهود المبذولة. كما أنها جذابة بصريًا لأعضاء الفريق وعملاء الشركة.

المواقع الإلكترونية: تُستخدم خرائط الحرارة بطرقٍ عديدة داخل المواقع الإلكترونية لتحديد سلوك المستخدمين الزائرين. عادةً، تُستخدم عدة خرائط حرارة معًا لاستخلاص رؤى حول أفضل وأسوأ عناصر الموقع أداءً. فيما يلي بعض خرائط الحرارة المستخدمة في تحليل المواقع الإلكترونية.

• تتبع الماوس : تُستخدم خرائط الحرارة لتتبع الماوس أو خرائط التحويم لتصور المكان الذي يحرك فيه مستخدم الموقع مؤشر الماوس.
• تتبع العين : تقوم خرائط الحرارة لتتبع العين بقياس موضع عين مستخدمي الموقع الإلكتروني وتجمع قياسات مثل حجم تثبيت العين ومدة تثبيت العين ومناطق الاهتمام.
• تتبع النقرات : تُشبه خرائط حرارة تتبع النقرات، أو خرائط اللمس، خرائط حرارة تتبع حركة الماوس، ولكن بدلاً من التركيز على تفاعلات التمرير، تُساعد هذه الخرائط على تصور تفاعلات المستخدم مع النقرات. لا تقتصر خرائط حرارة تتبع النقرات على توفير مؤشرات مرئية للمكونات القابلة للنقر على صفحة الويب، مثل الأزرار أو القوائم المنسدلة، بل تُتيح أيضاً تتبع العناصر غير القابلة للنقر في أي مكان على الصفحة.
• توليد الانتباه بالذكاء الاصطناعي : تساعد خرائط الانتباه الحرارية المولدة بالذكاء الاصطناعي على تصور مسار انتباه المستخدم الزائر في قسم معين من صفحة الويب. تُنفذ هذه الخرائط باستخدام خوارزمية برمجية مصممة خصيصًا لتحديد وتوقع سلوك المستخدم.
• تتبع التمرير : تُستخدم خرائط حرارة تتبع التمرير لتمثيل سلوك التمرير لمستخدمي الموقع الإلكتروني. يساعد هذا في إنتاج مؤشرات بصرية حول القسم الذي يقضي فيه المستخدم معظم وقته على الموقع. ^{[ 4 ]}

تحليل البيانات الاستكشافي : يعمل علماء البيانات ومحللو البيانات مع مجموعات بيانات صغيرة وكبيرة، حيث يدرسون ويحددون العلاقات والخصائص الأساسية بين مختلف نقاط البيانات، بالإضافة إلى خصائص تلك النقاط. يعمل علماء البيانات ومحللو البيانات ضمن فريق يضم متخصصين من مختلف المجالات. تُعد خرائط الحرارة وسيلة سهلة بصريًا لتلخيص النتائج والمكونات الرئيسية. توجد طرق أخرى لتمثيل البيانات، إلا أن خرائط الحرارة تُتيح تصور نقاط البيانات وعلاقاتها في فضاء متعدد الأبعاد دون أن تصبح مضغوطة جدًا أو غير جذابة بصريًا. تسمح خرائط الحرارة في تحليل البيانات بتحديد متغيرات معينة للصفوف و/أو الأعمدة على المحاور، وحتى على القطر.

علم الأحياء : في مجال علم الأحياء، تُستخدم الخرائط الحرارية لتمثيل مجموعات البيانات الكبيرة والصغيرة بصريًا. وينصب التركيز على الأنماط وأوجه التشابه في الحمض النووي (DNA) والحمض النووي الريبوزي (RNA ) والتعبير الجيني ، وما إلى ذلك. عند العمل مع هذه المجموعات من البيانات، يركز علماء البيانات في المعلوماتية الحيوية على مفاهيم مختلفة، منها اكتشاف المجتمعات، والارتباط والترابط، ومفهوم المركزية، حيث تُعد الخرائط الحرارية وسيلة فعالة لتلخيص النتائج بصريًا ومشاركتها مع متخصصين من خارج مجال علم الأحياء أو المعلوماتية الحيوية . تُظهر الخريطتان الحراريتان على اليمين، والمُعنونتان بـ "مثال على خريطة حرارية لتحليل البيانات"، طرقًا مختلفة لعرض البيانات الجينومية لمنطقة محددة ( منطقة Hist1 ) لشخص من خارج مجال علم الأحياء، مما يُتيح له فهمًا أفضل للمفهوم العام الذي يحاول عالم الأحياء أو عالم البيانات تقديمه. ^{[ 5 ]}

التحليل المالي : تتذبذب قيم المنتجات والأصول المختلفة بسرعة أو تدريجيًا مع مرور الوقت. لذا، يُعدّ تسجيل التغيرات في الأسواق اليومية أمرًا بالغ الأهمية. فهو يُتيح إمكانية استخلاص التوقعات من الأنماط، مع إمكانية الرجوع إلى البيانات الرقمية السابقة. تُسهّل الخرائط الحرارية هذه العملية وتُمكّن المستخدم من تصور نقاط البيانات ومقارنتها بين مختلف الجهات الفاعلة. ^{[ 6 ]}

التصوير الجغرافي : تُستخدم الخرائط الحرارية لتصوير وعرض التوزيع الجغرافي للبيانات. تمثل هذه الخرائط كثافات مختلفة لنقاط البيانات على الخريطة الجغرافية، مما يساعد المستخدمين على رؤية شدة ظواهر معينة، وعرض العناصر الأكثر أو الأقل أهمية. يُخلط أحيانًا بين الخرائط الحرارية المستخدمة في التصوير الجغرافي وخرائط التوزيع اللوني ، لكن الفرق يكمن في طريقة عرض بعض البيانات، وهو ما يميز بينهما. ^{[ 7 ]}

الرياضة: يمكن استخدام الخرائط الحرارية في العديد من الرياضات، وتؤثر على قرارات المديرين والمدربين بناءً على كثافة البيانات المعروضة. يستطيع المستخدمون تحديد الأنماط داخل اللعبة، واستراتيجيات الخصوم وفريقهم، واتخاذ قرارات أكثر استنارة تصب في مصلحة اللاعب والفريق والمؤسسة، كما يمكنهم تحسين الأداء في مختلف المجالات من خلال تحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين. تُظهر الخرائط الحرارية أيضًا المقارنات والعلاقات بين الفرق المختلفة في نفس الرياضة أو بين رياضات مختلفة مجتمعة. ^{[ 6 ]}

الأمن السيبراني : في أنظمة كشف التسلل وتحليل السجلات، تُستخدم الخرائط الحرارية لتسليط الضوء على أنماط الوصول غير المعتادة، ومحاولات مسح المنافذ، وتجميع عناوين IP الخبيثة. وهي تساعد محللي مركز عمليات الأمن (SOC) على اكتشاف الحالات الشاذة في مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة. ^{[ 8 ]}

التخطيط الحضري : تُستخدم الخرائط الحرارية في التخطيط الحضري لتصوير الازدحام المروري، وحركة المشاة ، والظروف البيئية، وذلك لتطوير البنية التحتية استنادًا إلى البيانات (باتي وآخرون، 2012). وتُستخدم الخرائط الحرارية البيئية لتتبع جودة الهواء وظاهرة الجزر الحرارية الحضرية، مما يُسهم في توجيه تخطيط المساحات الخضراء (وكالة البيئة الأوروبية، 2021). كما تُساعد الخرائط الحرارية لتلوث الضوضاء في تقسيم المناطق وتخفيف آثاره بالقرب من المناطق السكنية (وكالة البيئة الأوروبية، 2020). ويستخدم المخططون التجاريون الخرائط الحرارية لحركة المشاة لتحسين تصميمات متاجر التجزئة (سمارت سانتاندير، 2014). وعند دمج هذه الخرائط في أنظمة المدن الذكية ، فإنها تُعزز جودة الحياة، والاستدامة، والسلامة (باتي وآخرون، 2012). ^{[ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]}

يمكن استخدام العديد من أنظمة الألوان المختلفة لعرض خريطة الحرارة، ولكل منها مزايا وعيوب إدراكية. يُعد اختيار نظام ألوان مناسب أمرًا أساسيًا لعرض البيانات بدقة وفعالية، بينما قد يؤدي نظام الألوان غير المناسب إلى استنتاجات خاطئة أو استبعاد من يعانون من ضعف في تمييز الألوان من التحليل السليم لهذه البيانات. ^{[ 13 ]}

على الرغم من شيوع استخدام خرائط ألوان قوس قزح، إلا أنها تعاني من مشاكل تتعلق بسهولة الوصول واستمرارية البيانات. ^{[ 14 ]} تُشكل خرائط قوس قزح تحديًا للمستخدمين الذين يعانون من قصور في رؤية الألوان، وخاصةً أولئك الذين يجدون صعوبة في التمييز بين اللونين الأحمر والأخضر - وهي حالة تُصيب شريحة كبيرة من السكان. ^{[ 14 ]} بالإضافة إلى مشاكل سهولة الوصول، فإن ألوان خرائط الحرارة بألوان قوس قزح ليست متجانسة إدراكيًا؛ فالزيادات المتساوية في قيم البيانات لا تُقابلها تغيرات متساوية في اللون. ^{[ 15 ]} يمكن أن يُؤدي عدم التجانس إلى تأثيرات بصرية مُضللة، مثل الحدود أو التدرجات اللونية المصطنعة. ^{[ 15 ]} قد تُؤثر هذه التأثيرات سلبًا على دقة وفعالية التمثيل المرئي. على سبيل المثال، قد يصعب تفسير السعة مع الألوان التي تُظهر زاوية الطور باستخدام قوس قزح كامل من الألوان. في هذه الحالة، قد يُؤدي نظام ألوان قوس قزح إلى تشويش التفسير على من يعانون من قصور في رؤية الألوان، أو يُسبب ارتباكًا بسبب بعض الحدود اللونية الحادة في الرسم البياني. ^{[ 15 ]} ولمعالجة هذه التحديات، تم إنشاء مجموعات ألوان متجانسة إدراكياً لتناسب الإعاقات البصرية والحفاظ على اختلافات لونية متسقة تتناسب مع الاختلافات في البيانات. ^{[ 16 ]}

تُصمَّم أنظمة الألوان المتجانسة إدراكياً بعناية للحفاظ على اتساق الفروق الإدراكية وتوفير تجربة مشاهدة أفضل للمشاهدين الذين يعانون من قصور في رؤية الألوان. عند تطبيق هذه الأنظمة اللونية في خريطة حرارية، يجب على المصممين مراعاة سياق البيانات والتركيز المقصود. تتبع هذه الأنظمة ثلاثة أنماط رئيسية: التدرجات المتسلسلة (تفاوت شدة لون واحد)، واللوحات المتباينة (لونان متناقضان مع نقطة وسطى محايدة)، والمجموعات النوعية للبيانات الفئوية. ^{[ 17 ]} وقد أنتجت تقنيات التصور العلمي العديد من مجموعات الألوان المتجانسة إدراكياً (مثل Viridis وMagma وCividis) التي تعالج كلاً من مسائل التجانس وسهولة الوصول. ^{[ 18 ]}

يمكن أن تؤثر قيود الأجهزة بشكل كبير على فعالية عرض الخرائط الحرارية. فعند عرضها على شاشات منخفضة الدقة، قد تظهر تدرجات الألوان عالية الدقة مشوشة أو غير متناسقة، مما يقلل من جودة العرض؛ وهذا ما يُعرف بتكميم الألوان ، والذي قد يُخفي أجزاءً من البيانات أو يُبرزها بشكل خاطئ. وللتخفيف من هذه الآثار، ينبغي على المصممين مراعاة جميع الأجهزة التي ستعرض خريطتهم الحرارية، وقيود الألوان الخاصة بها. ويُعد إجراء اختبارات شاملة واستخدام نظام ألوان محدود الخيار الأمثل عند إنشاء خريطة حرارية سيتم عرضها على أنواع متعددة من الأجهزة.

يُعدّ التوافق مع تدرجات الرمادي ضروريًا لسهولة الوصول إلى الخرائط الحرارية، لا سيما عند استخدام الوسائط المطبوعة، أو شاشات العرض بالأبيض والأسود فقط، أو الرؤية أحادية اللون. عند التحويل إلى تدرجات الرمادي، تفقد العديد من أنظمة الألوان خرائط البيانات المميزة، مما يسمح بظهور قيم مختلفة متطابقة في الإضاءة. صُممت أنظمة الألوان المتوافقة مع تدرجات الرمادي للحفاظ على التباين بين نقاط البيانات حتى عند إزالة اللون، مثل عائلة ألوان "virdis". ^{[ 18 ]}

تتوفر العديد من تطبيقات برامج الخرائط الحرارية مجاناً:

• R ، وهي بيئة برمجية مجانية للحوسبة الإحصائية والرسومات، تحتوي على العديد من الوظائف لتتبع الخرائط الحرارية، ^{[ 19 ] [ 20 ]}
• برنامج Gnuplot ، وهو برنامج رسم بياني عالمي ومجاني يعمل عبر سطر الأوامر، يمكنه رسم خرائط حرارية ثنائية وثلاثية الأبعاد. ^{[ 21 ]}
• يمكن لبرنامج Google Fusion Tables إنشاء خريطة حرارية من جدول بيانات Google Sheets يقتصر على 1000 نقطة من البيانات الجغرافية. ^{[ 22 ]}
• يوفر نظام الألوان "كيوب هيليكس" الخاص بديف غرين موارد لنظام ألوان يُطبع على شكل تدرج رمادي متزايد بشكل رتيب على أجهزة بوستسكريبت بالأبيض والأسود. ^{[ 23 ]}
• يمكن لبرنامج Openlayers 3 عرض طبقة خريطة حرارية لخاصية محددة من بين جميع المعالم الجغرافية في طبقة متجهة. ^{[ 24 ]}
• D3.js ، ^{[ 25 ] [ 26 ]} AnyChart ^{[ 27 ] [ 28 ]} و Highcharts ^{[ 29 ] [ 30 ]} هي مكتبات JavaScript لتصور البيانات والتي توفر القدرة على إنشاء مخططات خرائط حرارية تفاعلية، من الأساسية إلى المخصصة للغاية، كجزء من حلولها.
• تدعم لغة بايثون ، وهي لغة مستخدمة على نطاق واسع لتحليل البيانات وتصورها، العديد من المكتبات لإنشاء خرائط حرارية:
  • تقوم دالة Matplotlibimshow() بتصوير المصفوفات العددية ثنائية الأبعاد كصور مرمزة بالألوان، مع إمكانية التحكم في تعيين الألوان والمحاور. ^{[ 31 ]}
  • توفر دالة Seabornheatmap() خريطة حرارية مصقولة جمالياً بأقل قدر من التعليمات البرمجية، وغالباً ما تستخدم مع إطارات بيانات Pandas . ^{[ 32 ]}
  • تُنشئ وظيفة Plotlygo.Heatmap() خرائط حرارية تفاعلية قائمة على HTML. وتتيح هذه الوظيفة إضافة تسميات للمحورين السيني والصادي، ومصفوفات ثنائية الأبعاد، ومقاييس ألوان مخصصة، ومعلومات تفصيلية عند تمرير المؤشر فوقها. ^{[ 33 ]}
• في لغة جافا ، يمكن إنشاء خرائط الحرارة باستخدام مكتبات الرسومات مثل JavaFX أو Swing أو مكتبات الرسوم البيانية التابعة لجهات خارجية.

  • 

    تتيح واجهة برمجة تطبيقات JavaFX Canvas رسم خرائط حرارية قائمة على الشبكة عن طريق تلوين الخلايا المستطيلة يدويًا بناءً على قيم البيانات.GraphicsContext.fillRect()الفئاتColorالتحكم الكامل في عملية العرض. ^{[ 34 ]}
  • يدعم JFreeChart تصورات على غرار الخرائط الحرارية باستخدامXYBlockRendererمقاييس ألوان قابلة للتخصيص وتسمية المحاور، وهو مناسب لرسم البيانات على شكل مصفوفة. ^{[ 35 ]}
  • تقوم مكتبة HeatChart (مكتبة جافا خفيفة الوزن) بإنشاء خرائط حرارية أساسية بأقل قدر من التكوين، باستخدام مصفوفة ثنائية الأبعاد وإنتاج خريطةBufferedImageيمكن تضمينها في واجهات المستخدم الرسومية Swing. ^{[ 36 ]}
  • يوفر XChart دعمًا لإنشاء المخططات في Java، بما في ذلك مخططات التشتت الملونة التي تشبه خرائط الحرارة؛ وهو أمر مفيد للتطبيقات الخفيفة التي لا تحتوي على JavaFX. ^{[ 37 ]}
  • تُستخدم معالجة البيانات (المبنية على لغة جافا) في تصورات البيانات التفاعلية، بما في ذلك خرائط الحرارة في الوقت الفعلي لبيانات المستشعرات وعمليات المحاكاة، مع طرق سهلة لاستيفاء الألوان. ^{[ 38 ]}

• 

  C ، يمكن إنشاء خرائط الحرارة باستخدام معالجة الصور منخفضة المستوى، أو مكتبات الرسومات، أو روابط لمحركات العرض لتصور البيانات.
  • تتيح صيغة PPM ( صيغة الخرائط النقطية المحمولة ) أبسط أشكال إنشاء الخرائط الحرارية بلغة C عن طريق كتابة قيم البكسل المرمزة بالألوان مباشرةً إلى ملف. وهي صيغة نصية أو ثنائية يمكن تنفيذها يدويًا دون الحاجة إلى مكتبات خارجية. ^{[ 39 ]}
  • تُمكّن مكتبة libpng من إنشاء خرائط حرارية مضغوطة وعالية الجودة بصيغة PNG عن طريق تحويل قيم البيانات إلى RGB وكتابة مخازن الصور. وهي تدعم شفافية ألفا وتُعدّ مناسبة للتصوير العلمي. ^{[ 40 ]}
  • تتيح SDL2 ( طبقة الوسائط المباشرة البسيطة ) عرض خرائط الحرارة في الوقت الفعلي داخل نافذة. وهي تدعم معالجة البيانات على مستوى البكسل، مما يجعلها مثالية للتصورات التفاعلية أو خرائط بيانات المستشعرات. ^{[ 41 ]}
  • توفر مكتبة OpenGL ، عبر روابط C (مثل GLUT أو GLFW)، عرضًا مُسرّعًا لخرائط الحرارة باستخدام وحدة معالجة الرسومات مع تعيين النسيج والتظليل. ويُستخدم هذا في التطبيقات عالية الأداء أو التطبيقات القائمة على المحاكاة. ^{[ 42 ]}

كثيرًا ما يُستخدم مصطلحا "الخرائط الكوربليثية" و"الخرائط الحرارية" بشكل خاطئ عند الإشارة إلى البيانات المُصوَّرة جغرافيًا. ^{[ 43 ]} تُظهر كلتا التقنيتين نسبة متغير مُحدد، لكنهما تختلفان في كيفية تحديد حدود تجميع بيانات هذا المتغير. فإذا جُمعت البيانات وجُمعت باستخدام حدود غير منتظمة، كالوحدات الإدارية، فإن الخريطة الحرارية التي تعرض هذه البيانات ستكون مماثلة للخريطة الكوربليثية، مما يُؤدي إلى التباس حول الفرق بينهما.

تُظهر الخرائط الكوربليثية البيانات مُجمّعة حسب الحدود الجغرافية، مثل الدول والولايات والمقاطعات وحتى السهول الفيضية. لكل منطقة قيمة فريدة، تُصوَّر من خلال شدة اللون أو التظليل أو النمط. يُمكن استخدام الشكل على اليمين، الذي يعرض خريطة كوربليثية تُظهر الكثافة السكانية للولايات المتحدة حسب الولاية، كمثال. يُوضح الشكل قيمة فريدة (عدد السكان) يُشار إليها بشدة اللون الأزرق، تتناسب مع قيمة الولاية مقارنةً بقيم جميع الولايات الأخرى، ضمن حدود كل ولاية.

وبالمثل، يمكن لخرائط الحرارة أن تُصوّر البيانات على مستوى منطقة جغرافية. مع ذلك، وعلى عكس خرائط التوزيع اللوني، تُظهر خرائط الحرارة نسبة متغير ما على شبكة ذات حجم عشوائي، ولكنه عادةً ما يكون صغيرًا، بغض النظر عن الحدود الجغرافية. ^{[ 44 ] [ 45 ]} يُعد الشكل على اليمين، الذي يعرض خريطة حرارة لسكان العالم، مثالًا على ذلك. يوضح الشكل قيمة واحدة (عدد السكان) محصورة في شبكة عشوائية (كيلومترات مربعة)، حيث تُمثل كل خلية في الشبكة بشدة لون تتناسب مع قيمة الخلية بالنسبة لجميع الخلايا الأخرى. قد تُظهر بعض خرائط الحرارة، التي تُنشأ باستخدام بيانات إقليمية تقريبية، حدودًا جغرافية مألوفة في التصور، بينما لا توجد حدود جغرافية حقيقية. يعود وهم الحدود الجغرافية إلى وجود أنماط داخل مجموعة البيانات، وليس إلى تقنية التصور. يحتوي الشكل على اليمين، الذي يعرض خريطة حرارة لسكان العالم، على هذه الظاهرة أيضًا. قد تُشبه المناطق في الأجزاء الريفية من الولايات المتحدة وأمريكا الجنوبية الحدود الجغرافية المألوفة في تلك المناطق.

مثال آخر على خريطة حرارية لمنطقة جغرافية هو تصور لتساقط الثلوج الناتج عن تأثير البحيرة حول بوفالو، نيويورك، في منتصف أكتوبر 2006. يوضح هذا الشكل استخدامًا آخر للخرائط الحرارية مع المناطق الجغرافية، ومدى فائدتها في إظهار تأثيرات الطقس على مناطق محددة بدلاً من البلدان أو الولايات.

• 
  يُصوَّر الصوت البشري باستخدام مخطط طيفي ؛ وخريطة حرارية تمثل مقدار تحويل فورييه قصير المدى . ومن طرق التصوير البديلة مخطط الشلال .
• 
  مثال يوضح العلاقات بين خريطة حرارية، ومخطط سطحي، وخطوط كونتورية لنفس البيانات
• 
  نقاط كل منطقة متجاورة من لوحة رمي السهام (ليس وفقًا للمقياس)
• 
  Log10 لتدفق نهر المسيسيبي بالمتر المكعب في الثانية، تم قياسه يوميًا في فيكسبيرغ، ميسيسيبي، الولايات المتحدة الأمريكية.

• الترميز اللوني في تصور البيانات
• عرض البيانات والمعلومات
• لون زائف
• خطوط التسخين ، رسم بياني مخطط يشكل خريطة حرارية أحادية البعد

• ويلكنسون إل، فريندلي إم . "تاريخ خريطة الحرارة العنقودية" (PDF) .
• ألبرغوتي ر (7 مايو 2014). "سترافا، التطبيق الشهير بين راكبي الدراجات والعدائين، يرغب في بيع بياناته لمخططي المدن" . صحيفة وول ستريت جورنال .