Рубрика «gis» - 3

Использование ArcGIS API for Python в Jupyter Notebook - 1

Всем привет! Это блог компании "Техносерв". В процессе производства на проектах, которые мы выполняем, рождаются интересные технологические кейсы. Их скопилось такое количество, что мы решили начать делиться ими с миром. И да, это наша первая публикация.

Честь начать блог выпала мне, и я пишу о том, что мне близко и любимо: о геоинформационных технологиях. Я работаю в департаменте Больших Данных, где занимаюсь разработкой высоконагруженных геоинформационных систем и сервисов на базе движков для распределенных вычислений. О высоких материях мы еще поговорим, а сегодня плавно начнем погружение в ГИС.

Все чаще и чаще у аналитиков данных (или как еще их называют — Data Scientist) появляется потребность в визуализации данных на карте. Какой инструмент сейчас считается наиболее удобным для работы аналитика? Конечно же, тетрадки! До последнего времени возможностей по визуализации геоданных было не так много. Можно было делать статические растры в matplotlib, иногда можно было добавлять даже базовые карты. Интересной оказалась библиотека для работы с Leaflet, где можно открывать geojson-файлы. Сегодня же я хочу рассказать об ArcGIS API for Python от компании Esri.

Эта статья будет полезна как аналитикам, желающим изучить примеры работы с ГИС, так и картографам и ГИС-специалистам, которым интересно попробовать себя в написании кода.

Читать полностью »

О трехмерном Z-order замолвите слово - 1
«Давным-давно, кажется, в прошлую пятницу» автору попалась на глаза статья, в которой сравниваются разные популярные методы индексации небесных объектов. По причине неровного дыхания к этой теме пришлось разбираться в тонкостях и делать выводы.

Вы спросите: «Кому вообще интересны эти небесные объекты?» и даже: «Ну и при чём здесь 2ГИС?» и будете отчасти правы. Ведь методы пространственного индексирования являются универсальной ценностью.

Обычно, имея дело с геоданными, мы работаем с локальной проекцией на плоскость и тем самым отмахиваемся от искажений. В масштабах планеты это сделать труднее — начинают выпирать астрономические проблемы.
Что касается объёмов данных, уже сейчас в OSM более 4 млрд точек и 300 млн дорог. Это соизмеримо с масштабами, характерными для звёздных объектов. Да и помимо всего прочего, звёздные атласы — отличный стенд для разработки и отладки пространственных алгоритмов.

Обещанные тонкости и выводы под катом.
Читать полностью »

Некоторое время назад я опубликовал тут свою статью, посвященную проблеме благоустройства дворов: habrahabr.ru/post/257563
В статье рассматривался алгоритм, позволяющий по плану местности предсказать, где пешеходы будут сходить с дорожек и топать по газонам, разнося грязь и портя всю красоту. Алгоритм представлял собой симуляцию движения пешеходов на заданной местности с помощью доработанного A* и модифицируемого во время движения навигационного графа.

Тема неожиданно заинтересовала посетителей хабра, в комментариях многие высказали пожелание попробовать запустить алгоритм на своих данных. В итоге я сделал реализацию алгоритма в виде вебсервиса. Под катом будет описание его возможностей, пошаговая инструкция а также некоторые детали реализации. Приглашаю всех протестировать работу сервиса и алгоритма, ну и использовать ее в своих проектах по возможности.

Продемонстрирую процесс применения сервиса на примере вот этого участка Петергофского шоссе в Санкт-Петербурге:

Вебсервис для симуляции движения пешеходов и выявления проблем благоустройства - 1

Само это шоссе — замечательный пример того как не надо проектировать жилые районы. Вполне возможно что неудачная планировка обусловлена фактом что когда-то кроме шоссе рядом ничего и не было, а теперь там крупный жилой массив. Не знаю. Но факт таков, что вдоль него все очень плохо с наличием тротуаров, переходов и пешеходных дорожек. И даже на спутниковом снимке видны широкие народные тропы через газоны. Посмотрим, выдаст ли алгоритм что-то похожее на ситуацию в действительности.

Читать полностью »

С приходом весны и дождей на улице в глаза все чаще бросается одна проблема. Вот эта:

Уличная грязь и симуляция движения пешеходов - 1

Думаю знакомая всем жителям наших городов. Вечно вытоптанные газоны, превращающиеся в грязевое болото после каждого дождика, через которое самоотверженно продолжают пробираться пешеходы. Пачкая при этом одежду и вынося грязевую кашу на асфальт.

Очевидно что люди тут в целом не виноваты, такова уж наша природа — всегда искать кратчайший путь. И неплохо было бы чтобы планировка общественных территорий отвечала этому стремлению. Но это, увы, не так, и архитекторы и планировщики с упорством продолжают чертить дорожки и тротуары по линейке и с пересечениями под прямыми углами, а пешеходы — эти углы срезать где только можно, топча траву и разнося грязь.

Шел я как-то по дорожке и вяло размышлял на тему того, что опять придется или тащиться в обход, или пачкать обувь. С возмущения типа «вот же дураки это проектируют» мысль плавно перетекла на слышанную когда-то байку про некий наукоград, где дорожки во дворах сперва не сделали вовсе, а потом просто заасфальтировали протоптанные людьми тропинки, получив сеть удобных жителям маршрутов. А оттуда мысль перекочевала к идее «а почему бы не сделать то же самое, но на компьютере?». Разработать программу, которая по заданной карте предскажет, где люди будут топтать газоны и где неплохо бы сделать асфальтовое покрытие?

Под катом — описание алгоритма и пара примеров его работы для реальных питерских дворов.
Читать полностью »

image
Вышел небольшой open-source построитель пешеходных маршрутов для людей с ограниченными возможностями.

Сразу ссылка на исходники: https://github.com/korifey/Smooth

Читать полностью »

Пару дней назад Максим Дубинин и Иван Ковалев официально выпустили свой долгострой — Nextgis Crowd — опенсорсный редактор геоданных.

image

github.com/nextgis/nextgiscrowd

NextGIS Crowd (NGC) позволяет совместно редактировать расположение и описание точек с любым наборов атрибутов. Последние несколько лет NGC успешно использовался в краудсорсинговом проекте УИК ГЕО для сбора информации по участковым избирательным комиссиям (помните, тогда были выборы? ) — сотня юзеров внесла десятки тысяч УИКОВ с описанием (не без помощи некоторой автоматизации ;)

Как поставить?

Читать полностью »

Hi, читатель.
Столкнулся я на днях с интересной задачей — пользователь вводит строку, которая может быть улицей с домом, просто улицей или вообще не улицей, а нам надо узнать имел ли он ввиду улицу с домом и соответствующее ему подсказать.

— Казалось бы чего проще — разбей строку по пробелу и наслаждайся — подумал Штирлиц
— А как насчет улицы Павла Корчагина — шепнула птица Обломинго
— Эм, ну номер дома же наверняка число — сказал Штирлиц
— Ага, корп1 — хорошее число
— Мдя, придется изобретать велосипед

Читать полностью »

image
Данная статья написана в продолжение серии, повествующей о прототипировании простого и производительного динамического web map сервера. Ранее рассказывалось о том, как в нем устроены пространственные индексы, а так же о том, как можно просто так вот взять и нарисовать пространственный слой. Сейчас мы сделаем это чуть изящнее.
Читать полностью »

Как разглядеть за деревьями лес: создание трехмерного изображения мировых лесов.

Seeing Forests for the Trees and the Carbon: Mapping the World’s Forests in Three Dimensions
By Michael Carlowicz Design by Robert Simmon January 9, 2012
Перевод Lockywolf, 2012-13

Деревья охлаждают и увлажняют воздух вокруг себя, а также обогащают его кислородом. Они уменьшают скорость ветра и заслоняют землю от прямых солнечных лучей. Лес является домом для бесчисленного количества видов. Лес укрепляет почву и замедляет движение подземных вод. Для человека лес – источник пищи, топлива, медикаментов и строительных материалов.
Именно количество лесов определяет углеродный бюджет Земли.

photo duncan1_zps9999dd18.jpg
(Photograph ©2007 :Duncan.)
Можно ли скомпенсировать количество выбрасываемого углерода путем «озеленения ландшафта»? Нужно ли сажать деревья, или сократить вырубки? Важно ли, в какой точке планеты?

По оценкам ученых, человечество каждый год выбрасывает в атмосферу около девяти миллиардов тонн углерода(в основном, в виде углекислого газа) путем сжигания ископаемого топлива и из-за изменения ландшафта. Около четырех миллиардов тонн остается в атмосфере, и около двух миллиардов растворяется в океане. Остальные три миллиарда уходят в различные экосистемы на земле, но в какие именно – остается вопросом.

Считается, что большая часть выбрасываемого, как из-за естественных процессов, так и из-за деятельности человека, в атмосферу углерода имеет лесное происхождение. Леса покрывают около 30 процентов поверхности Земли, на них приходится около 50 процентов растений, покрывающих Землю. Почти 45 процентов всех запасов углерода на Земле находится в лесах.

photo simmon1_zpsffec9fe2.png
(Map by Robert Simmon, based on data from the MODIS Land Cover Group, Boston University.)
Леса покрывают 30 процентов поверхности Земли.

Больше или меньше был в прошлом запас углерода в лесах? Увеличится ли он со временем?
Читать полностью »

Хабр, и снова привет! В прошлом году я уже писал одну статью, после этого было несколько попыток написать новую, но все не выходило. Наконец появилась более или менее сформированная мысль, которую я и постараюсь оформить в виде полноценной статьи. Речь пойдет о работе с устройствами, точнее о том, как мы смогли связать базу данных используемого оборудования, их географическое расположение с используемым биллингом. Интересующиеся — под кат.

Сказ о том, как мы карту с биллингом дружили
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js