О городах и данных
الذهاب إلى القناة على Telegram
Канал про то, кто, как и зачем измеряет города: как исследования,построенные на городских данных, улучшают жизнь в городе и какие риски они несут Автор:@intra23 Сайт: http://geopython.su/
إظهار المزيدروسيا148 966الفئة غير محددة
3 353
المشتركون
+224 ساعات
+17 أيام
+1330 أيام
جارٍ تحميل البيانات
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
نوفمبر '26نوفمبر '26
نوفمبر '26
+8
في 0 قنوات
أكتوبر '26
+41
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '26
+40
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+29
في 1 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+44
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+39
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '26
+33
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+33
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '26
+84
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+41
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '26
+75
في 2 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+114
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+59
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+79
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+167
في 3 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+86
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+66
في 1 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+32
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+55
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+54
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '25
+87
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+47
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '25
+77
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+85
في 4 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+127
في 8 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+78
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+55
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+96
في 4 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+33
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+32
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '24
+43
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+87
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '24
+108
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+50
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '24
+62
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+145
في 5 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+106
في 9 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+72
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+148
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+20
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+35
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+110
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+19
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+7
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+28
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+24
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+16
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+10
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+61
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+26
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+32
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+76
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+39
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+15
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+31
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+6
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+5
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+16
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+39
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+13
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+17
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+121
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+300
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+27
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+65
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+7
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+25
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+47
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+33
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+150
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+674
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 05 نوفمبر | +4 | |||
| 04 نوفمبر | +2 | |||
| 03 نوفمبر | 0 | |||
| 02 نوفمبر | +2 | |||
| 01 نوفمبر | 0 |
منشورات القناة
Уже второй день залипаю на https://twinhoods.com/. Тут можно наложить один город на другой и "перевести" географию незнакомого вам город на язык известного вам. Например, можно найти, где в Нью-Йорке Хамовники или в Амстердаме Патрики.
Мне кажется это классная идея - и как метод, и как инструмент. Если вы переезжаете или просто едите в отпуск, вместо описания отдельных локаций с google maps и путеводителей, вы получаете описание района и сравнение со знакомым вам местом.
В России пока покрыты только Москва и Питер, но можно проголосовать за любой город и автор добавит его на карту.
В основе similarity score на основе 17 скоров: автор говорит, что использует OSM и доступную информацию по демографии. Хотя у меня все равно остаются вопросы по расчетам, например, как можно оценить доход или lgbt скор по районам почти всего мира🤔.
Что думаете? Есть идеи, где еще можно использовать такой подход?
| 2 |  #elections2026 #analytics
Слишком классные оказались данные выборов Израиля, чтобы не поиграть с ними.
Сделали с @lbelkin Elections in your neighborhood, где можно:
а) быстро проверить, за кого голосовали на ближайшем участке к дому и насколько ваше мнение совпадает с соседским😁
б) посмотреть портрет типичного избирателя каждой партии ( для этого соединили результаты с переписью) и в каких условиях они живут (соединили с Overture Maps и OSM)
Дополнительно собрали отчет с аналитикой по партиям, если хочется копнуть глубже. Из интересного можно увидеть, какие партии наиболее не похожи на свой блок, или какие, похожи на партии из других блоков. | 1 017 |
| 3 |  +1Карта, которая говорит про население Израиля, лучше других
Вчера в Израиле прошли выборы и уже сегодня на этой карте можно в реальном времени смотреть по районам % за каждую партию! Хоть, что-то хорошее в этих выборах😅
Цвета на карте:
- синий - текущая партия
- темно-зеленый - самая крупная партия оппозиции
- светло-зеленый - арабская партия
- черный - религиозная партия
- красный - партия демократов (оппозиция, самая левая)
Что видно:
- Хайфа и Тель-Авив живут в своем отдельном от остального Израиля мире. Тут сразу виден ответ на вопрос моих друзей : почему вокруг тебя никто не голосует за текущую партию, а потом они выигрывают (знакомо да?). Тель-Авив и Хайфа живут в пузыре - они единственные раскрашены цветом оппозиции.
- Насколько неоднородно население Израиля: даже внутри одного города соседние районы могут голосовать за противоположные партии. Особенно это ярко видно в Иерусалиме, если в Тель-Авиве всего 2 цвета, то в Иерусалиме - 7! И как этим можно управлять не нарушая ничьих интересов - не понятно🤷♀️
- Зная электорат каждой партии, карта дает актуальный срез демографии. Учитывая, что перепись населения была 4 года назад - это полезный источник данных для исследований. Например, когда я работала в Лавке, мы ориентировались на результаты прошлых выборов, чтобы посчитать процент целевой аудитории. Суммарный процент некоторых партий был одним из самых сильных предикторов) | 1 231 |
| 4 | НОВЫЙ СТАРЫЙ ИСТОЧНИК ГЕОПРИВЯЗАННЫХ ДАННЫХ
GDELT (Global Database of Events, Language, and Tone) представляет собой открытый проект при поддержке Google Cloud, осуществляющий мониторинг мировых медиа в режиме реального времени и извлечение ключевой информации: что произошло, где и с какой эмоциональной окраской. Официальный сайт проекта: gdeltproject.org.
🌍 Ключевое преимущество для геоаналитики заключается в привязке новостных данных к географическим координатам. Это позволяет формировать динамический информационный слой поверх статичной инфраструктуры:
* Сентимент района (AvgTone): отслеживание тональности информационного поля (диапазон от -100 до +100).
* Оценка стабильности (GoldsteinScale): анализ влияния события на регион.
* Мониторинг безопасности: оценка плотности локальных инцидентов.
⚠️ Важное техническое уточнение: алгоритм определяет локацию на основе текстового анализа. Если в публикации упоминается абстрактное название страны (например, «Россия»), координаты будут привязаны к ее географическому центру. Для предотвращения концентрации макрособытий в одной точке необходимо применять фильтрацию данных по уровню детализации (поле ActionGeo_Type), ограничивая выборку городским или уличным уровнем.
💻 Способы получения доступа:
Сырые данные в формате CSV, обновляемые каждые 15 минут, доступны для скачивания на официальном сайте проекта: data.gdeltproject.org/events/index.html. Учитывая значительные объемы информации, целесообразно также использовать GDELT Doc API, Google Earth Engine или публичный датасет в BigQuery (gdelt-bq.gdeltv2.events).
Полученные точечные данные легко проецируются на гексагональную сетку H3. Есть ли среди коллег специалисты, которые уже применяли GDELT в своих аналитических задачах? 🤔
#urbandata #spatialanalysis #gdelt | 1 693 |
| 5 | Через пару часов WorldPop будет рассказывать, как они считают население по всей планете. Выглядит интересно.
Ссылка
Для участия нужно зарегистрироваться | 1 372 |
| 6 | Я продолжаю разбирать архивы новостей Google этого года - этот пост про альтернативный подход к анализу городской среды и, на мой взгляд, шаг к «программируемому городу», у чего есть и плюсы, и минусы.
🧩 Идея: город как пазл
Обычно, чтобы решить пространственную задачу, мы собираем статистику по локации: считаем плотность застройки, количество кафе в радиусе, дистанцию до остановок и т.д. Google Research предложили кардинально иной подход с моделью S2Vec: они смотрят на локацию как на скриншот с карт и учат алгоритм собирать её, как пазл.
⚙️ Как работает модель S2Vec
- Пространство бьется на ячейки, и инфраструктура внутри них конвертируется в «пиксели» многослойного изображения, где цвета означают различные типы объектов.
- Затем алгоритм Masked Autoencoding (MAE) намеренно прячет части этой картины и просит модель угадать, что находится в слепой зоне, опираясь исключительно на окружающий контекст.
- Например, видя вокруг жилые высотки и станцию метро, модель учится понимать, что скрытый пиксель -это супермаркет.
- Прогнав этот процесс миллионы раз, модель формирует эмбеддинг - компактное математическое описание пространственного «характера» любой локации.
✅ Плюсы подхода
- Сценарное моделирование. Если некоторые города или районы построили успешные кейсы, то модель позволяет повторить их и сформировать ожидания. Можно виртуально «дорисовать» на растре новую станцию метро или крупный ЖК, получить обновленный эмбеддинг района и посмотреть, как в перспективе изменится уровень доходов или цена аренды в этой зоне.
- Замена ручного конструирования признаков. Вместо генерации десятков фичей о ценах и демографии мы просто отдаем модели готовый вектор района, который уже учитывает весь физический контекст среды.
- Поиск аномалий на картах. Если алгоритм на основе пространственного контекста на 99% уверен, что в ячейке находится коммерческая недвижимость, а в базе данных там лес или пустырь - это отличный триггер для выявления неучтенных объектов или ошибок в кадастре.
⚠️ Ограничения подхода
- Отсутствие идеи кардинального изменения района. Модель старается подобрать наиболее похожий из существующих паттернов городской среды, не зная, хорошо это или плохо. Например, если алгоритм видит бедный район с плохой инфраструктурой, он с высокой вероятностью предскажет, что следующим объектом там должен открыться алкомаркет, а не современная библиотека, потому что именно так распределялись данные в прошлом.
- Прогноз и развитие новых территорий. Как и со многими пространственными моделями, эта модель плохо работает на новых территориях, не похожих на те, где она обучалась. Думаю, в ближайшее время это основной вектор развития всех моделей. | 1 667 |
| 7 | Вопрос в зал: а есть ли здесь те, кто работает в офисе Cofix или знают тех, кто там работает? Напишите, плиз, в личку🙏 Спасибо! | 1 288 |
| 8 | НАПОМИНАЛКА ПО КУРСУ
🛑 Kind reminder: регистрация на мой курс «Основы пространственного геоанализа в Python» закрывается через неделю - 16 октября.
Вся информация по курсу тут.
Также напоминаю, что сама платформа со всеми материалами, будет открыта еще год, до 16 октября 2027 года. | 1 887 |
| 9 |  📍ГДЕ СТАВИТЬ ЗАРЯДКИ ДЛЯ ЭЛЕКТРОМОБИЛЕЙ: ОТКРЫТЫЙ ПРОЕКТ ПО ЛОНДОНУ
Я работала с локационными моделями доставки разных сервисов и услуг и с задачами, где поставить офлайн-бизнес типа магазина или аптеки, по моделям Хаффа. И вот решила изучить для себя, по каким законам работает сфера зарядок для электромобилей. Так появился пет-проект ChargeScape London про то, где ставить быстрые зарядные хабы в Лондоне, какого размера и насколько можно доверять ответу.
Что внутри:
1️⃣Спрос с интервалами. 2 374 гексагона H3, и в каждом не одно число, а P10/P50/P90 из Монте-Карло. Главный рычаг — жилье: у кого нет своей парковки, тот заряжается на публичных станциях. Итого 285 ГВт·ч в 2026 году, больше половины — такси и private hire (Uber и т.п.).
2️⃣Выбор станции и очереди. Логит-модель, родственница того же Хаффа, распределяет водителей между станциями по времени в пути по графу OSM, а очереди Эрланга считают ожидание. У 348 из 632 быстрых площадок в пиковый час шанс ждать выше 50%.
3️⃣Каннибализация. 64–75% сессий нового хаба в самой дефицитной точке — клиенты, которые иначе заряжались бы у соседей.
4️⃣Где ставить. Тот самый MCLP, только хаб не резиновый: вместимость считается из очередей, а площадки у подстанций без резерва мощности отсеяны. На £20 млн выходит 51 хаб по 4 зарядки на 150 кВт, они закрывают 63% неудовлетворенного спроса, и это доказанный оптимум. 22 хаба из 51 держатся при любом сценарии спроса, это список "строить первыми".
5️⃣Честная проверка. Самым полезным результатом оказался отрицательный. Бустинг предсказывает загрузку 204 зарядок из 4 городов: на случайной кросс-валидации R² 0,70, на городе, которого модель не видела, −0,25. Про утечку через географию я уже писала, тут она в чистом виде)
❤️Как этим пользоваться, если вы только начинаете в геоаналитике?
Проект воспроизводимый, а код открыт под лицензией MIT: его можно брать, менять и использовать в своих проектах, в том числе коммерческих. Условие одно - сохранить файл LICENSE с копирайтом. У данных свои открытые лицензии (OGL, CC BY, ODbL и др.), они указаны в каталоге.
— Посмотреть без установки. На сайте живые карты и слайды, а ноутбуки 01–05 читаются как пошаговый разбор от аудита зарядок до размещения хабов.
— Запустить у себя. Нужен Python 3.11+, сырые данные качать не нужно. Модели пересчитываются примерно за час:
git clone https://github.com/m-erts/chargescape-london
cd chargescape-london
pip install -e ".[all]"
make models maps slides
— Взять данные. Каталог из 32 открытых наборов: у каждого источник, лицензия и статус observed/proxy/synthetic.
— Забрать кусок в свой проект. Сетка H3, очереди Эрланга, логит и MILP на SciPy без платных солверов к Лондону не привязаны, подставляйте свои данные.
— Подсмотреть оформление. README, методология, model card, тесты и CI: так можно оформить и свой пет-проект для портфолио.
Сохраняйте и юзайте)
💸Сайт с картами и слайдами: https://m-erts.github.io/chargescape-london/
💸Код на GitHub
💸Англоязычный пост с видео в LinkedIn
@urban_mash | 1 763 |
| 10 | Каталоги данных о мобильности
В реестре dataportals-registry европейская тема Transport стоит у 2337 активных каталогов: 1537 геопорталов и 641 портал открытых данных. Большая часть - общие витрины, где дороги, остановки или ДТП оказываются одним из разделов.
Отдельный слой - специализированные каталоги mobility: национальные точки доступа, порталы операторов и глобальные сборники фидов. География темы перекошена в сторону США: 692 записи, в основном ArcGIS-хабы дорожных ведомств штатов.
Европейские точки доступа
National Access Point по директиве ITS в реестре делится на два типа данных.
Дорога и трафик, обычно DATEX II: немецкая Mobilithek, датский Dataudveksleren, финский каталог Digitraffic, испанский NAP DGT, хорватский promet-info.hr, словенский nap.si, румынский pna.cestrin.ro, бельгийский transportdata.be, кипрский traffic4cyprus.org.cy, чешский registr.dopravniinfo.cz, голландский NTM, норвежский Transportportal, шведский trafficdata.se, греческий data.nap.gov.gr.
Расписания и мультимодальные поездки, обычно NeTEx, GTFS и SIRI: французский transport.data.gouv.fr, австрийский mobilitydata.gv.at, испанский nap.transportes.gob.es (второй NAP Испании, рядом с DGT), финский FINAP, итальянский каталог CCISS, португальский nap-portugal.imt-ip.pt, латвийский transportdata.gov.lv.
Такая точка доступа публикует метаданные и адрес фида производителя. Сам файл часто лежит у оператора.
Операторы и города
Швейцария: федеральная платформа data.opentransportdata.swiss (CKAN, GTFS и realtime), отдельно SBB и женевский TPG.
Франция: Île-de-France Mobilités и API-портал PRIM, RATP, SNCF, сеть STAR в Ренне, каталог Navitia.
Германия: 10 марта 2024 Deutsche Bahn закрыла свой CKAN. Наборы переехали в Mobilithek, GovData и Open Data ÖPNV. API расписаний, станций и GBFS остались на developers.deutschebahn.com. Рядом земельная MobiData BW и портал RNV.
Дальше по карте: BKK в Будапеште (GTFS и GTFS-Realtime), японский ODPT, тайваньский TDX как национальный API-хаб, Transport for NSW и Transport Victoria, голландские данные RDW (транспортные средства и парковки), лиссабонские EMEL и геопортал TML, боготинская Secretaría de Movilidad, мадридский CRTM. Ирландский NTA вынес GTFS и realtime в портал разработчика: developer.nationaltransport.ie.
В российской части реестра отдельно стоит GeoServer «Московского транспорта»: transport.mos.ru/geoserver. Это публикация геослоёв WMS/WFS.
Мир и агрегаторы
Mobility Database — глобальный каталог GTFS, GTFS-Realtime и GBFS от MobilityData, со скачиваемым sources.csv.
Transport Data Commons — коалиционный CKAN по транспорту. Витрина OpenDataSoft: transport.opendatasoft.com. Digital Transport for Africa — GitLab-инвентарь городских GTFS для Африки и Латинской Америки. TUMI Data Hub собирает данные городской мобильности. Mobito — коммерческая витрина: каталог открыт без входа, покупка данных идёт через аккаунт.
Рядом исследовательские каталоги: немецкий FID move и Urban Mobility Observatory TU Delft. Статистика, а не фиды: корейская KTDB, американские data.transportation.gov и data.bts.gov.
Как собирать
Расписания ищите в NeTEx или GTFS у точки доступа и у оператора. Пробки и дорожные работы - в DATEX II у дорожного NAP. Шеринг - в GBFS. Один и тот же фид часто числится в национальном каталоге, у перевозчика и в агрегаторе: сверяйте канонический URL источника.
#opendata #transport #datacatalogs | 1 458 |
| 11 |  Открылся прием заявок на участие в новом сезоне онлайн-лаборатории Garage Digital. Она посвящена вычислительным средам в широком смысле — их этике, эстетике и экономике. Мы ждем художников и исследователей, работающих с:
🔗 визуальностью и скрытой логикой цифровых интерфейсов
🔗 техносоциальными проблемами вокруг них
🔗 алгоритмами ИИ и алгоритмизацией общества
🔗 рынками статистических предсказаний
🔗 экономиками больших данных
Все встречи лаборатории будут проходить в Zoom на протяжении трех месяцев. Участники получат необходимую теоретическую базу, а также фидбек на свои проекты — от российских и зарубежных художников, философов и исследователей медиа.
Чтобы подать заявку, нужно заполнить анкету (до 25 сентября включительно), прикрепив свое CV и описание предполагаемого проекта. Результаты отбора — до 5 октября. | 1 336 |
| 12 |  Добрый день!
Меня зовут Вера, я пиар-менеджер Музея «Гараж».
Хочу поделиться опен-коллом для исследователей в области digital humanities:
До 25 сентября идет прием заявок на участие в новом сезоне онлайн-лаборатории программы «Новые медиа». Она посвящена вычислительным средам в широком смысле — их этике, эстетике и экономике.
Мы ждем художников и исследователей, работающих с цифровыми интерфейсами, алгоритмами, большими данными и техносоциальными проблемами вокруг них.
Все встречи лаборатории будут проходить в Zoom на протяжении трех месяцев. Участники получат необходимую теоретическую базу, а также фидбек на свои проекты — от российских и зарубежных художников, философов и исследователей медиа.
Чтобы подать заявку, нужно заполнить анкету (до 25 сентября включительно), прикрепив свое CV и описание предполагаемого проекта. Результаты отбора — до 5 октября.
Будем рады, если получится рассказать о лаборатории!
Изображение: Саша Кочеткова. The Only One. 2025. | 341 |
| 13 | НАПОМИНАЛКА ПО КУРСУ
Всем привет!
🛑Хочу напомнить, что регистрация на мой курс «Основы пространственного геоанализа в Python» закрывается через месяц - 16 октября.
Так что, если в планы на этот год у вас входило разобраться в задачах геоаналитики, научиться обрабатывать датасеты с геометрией, находить ближайших соседей для 10000 объектов и сравнивать их между собой, используя статистику, или может быть рисовать тепловые карты в Python, то советую не откладывать регистрацию - после 16го октября регистрация в системе будет недоступна🤷♀️
Также напоминаю, что сама платформа со всеми материалами, будет открыта еще год, до 16 октября 2027 года. То есть, у всех зарегистрирующихся будет год, чтобы "втянутся" в геоаналитику, сделать проект и позадавать мне вопросы 😉
Сайт курса с подробной информацией | 1 526 |
| 14 |  Итак, опрос выше показал, что вам ни страшны ни платная подписка на google earth, ни доступ через ВПН, поэтому вот первый пост о разработках Google 🚀
Еще в 2025 году Google выпустил SATELLITE EMBEDDING, но сделал их удобными для использования только в 2026. Поэтому и я смогла оценить их возможности тоже только в 2026:)
🛰 Что это такое
Если коротко, satellite embedding - это числовое представление информации со спутника о конкретном участке. То есть Google за вас проанализировал спутниковые снимки и представил результат в виде вектора из 64 чисел. Причем сделал это на масштабе 10*10 метров, на каждый год начиная с 2017 года по всему миру 🌍. Вот оригинальная статья, если нужны детали
🤔 Зачем это нужно
Извлечь ценность, глядя на цифры для одного квадрата 10*10 метров невозможно. Пользу можно получить только, либо сравнивая их между собой, либо с другими данными, например land use 🗺.
Полный список кейсов тут, ниже про те, что потестировала сама
📈 Обнаружение изменений за последние годы. Например, можно обнаружить вырубку леса, или постройку нового района.
Личная оценка: 5/5. Работает хорошо, есть ощущение, что даже слишком🙈 - кажется, удалось поймать появление военной базы, которая затерта на карте))
На картинке к посту районы активной застройки в Абу-Даби
🔍 Поиск похожих. Не имея статистических данных, можно с помощью embeddings найти локации похожие ( со спутника!) друг на друга (угол между их векторами будет стремиться к 0)
Личная оценка - 3/5: подходит для крупной классификации: парк, индустриальная зона, жилая многоэтажная застройка и тд. Разделить спальные районы по уровню дохода или по морфотипам не получилось - так, что внутри города использовать бы не стала.
📊 Классификация территорий.
Похоже на предыдущий кейс. Только есть второй датасет с разметкой. И тогда сначала маркируются эмбеддинги на размеченной территории, затем на них обучается модель и применяется к оставшейся выборке.
Личная оценка 4/5: зависит от качества разметки. Лучше размечать участки, а не точки- точность на квадрат выйдет лучше.
💡 Инсайты использования
1️⃣ Для доступа к эмбединг нужен аккаунт на Google Earth Engine (GEE). Загружать легко - через библиотеку GEE в python и пару строк предложенных AI . Для ресеча использование бесплатное, если для работы - тарифицируется через Google Cloud (на практике выходит порядка 0.1$ на 100 км2) 💰.
2️⃣ Оригинальное разрешение 10*10 очень тяжелое и падает с ошибкой на площади больше 100км. Для поиска крупных строек я агрегировала до 100*100m (так же доступно через библиотеку GEE) и все загружалось 🏗.
3️⃣ Вот тут хороший пример оценки изменений ( с кодом) внутри города с помощью embeddings
И последние google не единственный, кто сделал embeddings, например есть еще Tessera. Но они единственные, кто хранят их на весь мир, а считать их самим - вычислительно дорого. | 1 839 |
| 15 | Помогите мне ответить на один вопрос: у меня в черновиках есть несколько постов, посвященных продуктам google. И я не могу решиться, имеет ли смысл их публиковать.
С одной стороны, они за последний год сделали много интересных гео-инструментов в этом году. На самом деле, есть ощущение, что они настроились вытеснить ими всех мелких игроков с рынка геоаналитики.
С другой стороны продукты гугл доступны не бесплатно, по подписке. У google earth есть бесплатная для вузов, но действует не на все продукты. И я не знаю, можно ли с российским аккаунтом сейчас получить доступ.
Вобщем мне нужно ваше мнение: поставьте лайк, если хотите видеть посты про гугл разработки в канале, и дизлайк, если считаете бесполезными. | 1 693 |
| 16 |  #geodata
Тестирую сегодня новый (для себя) тип данных: ночное освещение, собираемое прибором VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite).
На сегодняшний день - ночное освещение один из немногих альтернатив оценить уровень и скорость развития регионов в тех странах, где официальной статистики либо нет совсем, либо обновляется очень редко и очень не точно. Например исследования: раз, два
Такие данные можно бесплатно скачать с сайта search.earthdata.nasa.gov. Доступны по всему миру с 2012 года. Получить легко: нужно зарегистрироваться (разницы бизнес вы или НКО нет), зайти на карту, выбрать регион, время и все, можно скачать файл (растр).
Лучше брать ежемесячные данные (Lunar BRDF-Adjusted Nighttime Lights Monthly) - они более стабильные и не зависят от случайных событий | 1 958 |
| 17 |  Хочу порекомендовать вам классное мероприятие, которое состоится онлайн 4-6 сентября.
Мои коллеги и друзья Андрей и Глеб делают интенсив по вайбкодингу. Он подойдёт тем, у кого нет опыта в программировании, или не хватало времени, чтобы разобраться, как реализовать свой проект.
Этот интенсив - отличная возможность за 3 дня получить готовый продукт, о котором можно написать в резюме, поделиться в соц сетях, и в конце -концов, им можно пользоваться самим👆
В последнее время благодаря вайбкодингу появились сотни классных геопроектов: урбанисты, картографы, архитекторы, и другие, кому раньше не хватало навыков разработки, сейчас смогли реализовать свои идеи. Примеры: недавний ГдеБенз, GeoRisk, LocatedApp
Так что, если у вас есть идея, гоу на интенсив к ребятам - зная их, уверена, это будут полезные выходные 👌
Программа и регистрация по ссылке
При регистрации используйте промокод "GEOPYTHON". Для подписчиков канала скидка 5% до 25 августа .
P.S. вечером воскресенье опционально пиво офлайн 🍻 | 1 951 |
| 18 | Прерву долгое молчание своим любимым типом постов. Хочу поделиться с вами финальным проектом одного из слушателей моего онлайн-курса.
Михаил @milktealain в своем исследовании изучил в каких районах Бирмингема хорошо жить семье с детьми. Оценивал по 2 ключевым критериям: качеству школ в округе и безопасности.
Для создания профиля и выбора районов автор использовал k-means кластеризацию и композитный скор. Все вычисления сделаны на открытых данных
На мой взгляд получилось хорошее законченное исследование с нетривиальными результатами.
Если хотите так же, запись на курс открыта до 16.10.2026😉 | 1 989 |
| 19 |  📍📍Сделала интерактивный тренажёр по пространственной статистике📍📍
Внутри условный город с сетью датчиков PM2.5 и одна сквозная задача: по 60 точкам понять, что происходит во всём городе.
В конце песочница для ваших CSV/GeoJSON: всё считается в браузере, данные никуда не отправляются. Формул нет совсем, но под каждым экраном готовый код на R и Python, который делает то же самое как в реальных расчетах.
@urban_mash | 1 425 |
| 20 |  Ищем коллег в команду «Тропы»
Мы в поисках специалистов разного профиля для проектирования навигационных систем. Работаем проектно, но ищем тех, с кем сможем сотрудничать долго и регулярно.
Сейчас нам нужны:
🖇️Аналитик навигационных проектов [Москва и МО]
🖇️Картограф / GIS-специалист [гибрид/удаленно]
🖇️Конструктор навигационных систем [гибрид/удаленно]
🖇️Арт-директор [Москва и МО]
🖇️Дизайнер [гибрид/удаленно]
Подробные описания — по ссылке.
Если вам откликается одна из ролей, пишите на hello@tropa.me, указав в теме письма желаемую позицию. | 1 624 |
