Geodatamess

sits: Satellite Image Time Series Analysis on Earth Observation Data Cubes Язык R является универсальным инструментом, который может служить для решения сложных комплексных задач, таких как анализ данных со спутников. Например, библиотека sits представляет наборы данных дистанционного зондирования, полученные со спутников, с учетом временной шкалы, в виде "кубов данных", при этом пространственная информация рассматривается после классификации всех временных рядов, что позволяет лучше понять изменения в ландшафтах. Таким образом, становится возможным обнаружение и отслеживание сезонных и долгосрочных тенденций, а также выявление аномальных событий или закономерностей в данных, таких как лесные пожары, наводнения или засухи. В основе машинного обучения sits использует torch и luz. Библиотеке sits посвящена книга, подробно на примерах рассматривающая все этапы работы с ней.

Цифровые 3D-карты высот Milos Popovic в своем видоблоге Milos Makes Maps продолжает творить чудеса с картами. В этот раз он создает реалистичные 3D цифровые карты высот.

Гравитационная модель Хаффа Большинство геомаркетинговых задач сводятся к формуле Хаффа и ее различным вариациям. 1. Данный метод был предложен в 1963 году Дэвидом Л. Хаффом для определения местоположения торгового объекта, наиболее оптимального по критерию максимизации дохода. 2. Привлекательность торгового объекта для потребителя прямо пропорциональна размеру объекта и обратно пропорциональна расстоянию между покупателем и торговым объектом. 3. Область, в которой размещаются объекты, делится на районы (точки , зоны) спроса; точек может быть достаточно много, каждая точка получает вес сообразно уровню спроса в том районе, который она обозначает. Обычно реализация производится на ArcGis, но при большом желании можно вручную сделать и в QGIS. Прикладываю мега полезный туториал, где пошагово объясняется, куда кликать)) https://www.youtube.com/watch?v=DEcfIkFrRrE @urban_mash

В последнее время многие спрашивают инструкцию по Overpass Turbo. Хоть подобные материалы и существуют в природе, спешу поделиться своим опытом. Итак, встречайте: руководство для начинающих - поможет для самостоятельного изучения инструмента https://telegra.ph/Overpass-turbo-dlya-chajnikov-03-26 #overpass #education

В студенческом проекте Symbolizing City Data в Школе Архитектуры и городского планирования Колумбийского университета Мария Чекмарова и HK Dunston создали «эмблемы» для 15 городов США. В каждой зашифрованы данные о размерах города, инфраструктуре, населении и культурной жизни. Паттерн, как будто созданный с помощью спирографа, здорово передает образ большого города — его разнообразие и ритм жизни. Каждый цвет отвечает за пару показателей: например, фиолетовый — это площадь города и плотность населения, желтый — качество и площадь парков, голубой — плотность застройки и число небоскребов, кроме серого, который показывает уровень бедности в городе. Посмотреть на данные и легенду можно на сайте Rebecca Lamm, которая заанимировала все это добро :)

Присоединяйтесь ко Дню открытых данных 2023! 4 марта 2023 года состоится ежегодный День открытых данных — онлайн! Приглашаем разработчиков, ИТ-специалистов, дата-журналистов, гражданских активистов и других участников российского движения открытости. Некоторые темы выступлений: — Как искать данные с помощью каталогов данных. Проект datacatalogs.ru. — Если быть точным в 2022 году: доступны ли данные по социальным проблемам. — Мастер-класс «Визуализация открытых геоданных Москвы для медиа и соцсетей». — Мастер-класс «Как мы визуализируем гео-данные в "билайне": от кейсов к практике». Слушайте доклады, принимайте участие в мастер-классах и становитесь частью движения, создавая и продвигая открытые данные в своей деятельности! Программа мероприятия и регистрация уже доступны по ссылке: https://opendataday.ru/msk #ODD2023 #OpenDataDay #OpenData

📈Визуализация землетрясения в Турции Высота столбика — плотность населения, цвет — интенсивность толчков. Ужасная трагедия( Источник

Прекрасное руководство [1] с примерами по тому как можно визуализировать реки и затопленные территории с помощью QGIS и RiverREM [2], библиотеки для Python из проекта OpenTopography. Примеры все из США где в рамках программы 3D Elevation Program [4] сейчас оцифрована почти каждая миля страны с высокой степенью геометрической детализации. Есть, также, очень подробное руководство как создавать именно такие картинки [5] с использованием файлов DEM (Digital elevation model), а на Flickr есть коллекция изображений подобных этим [6] которые можно использовать в некоммерческих целях. Ссылки: [1] https://www.beautifulpublicdata.com/visualizing-rivers-and-floodplains/ [2] https://github.com/klarrieu/RiverREM [3] https://opentopography.org/ [4] https://www.usgs.gov/3d-elevation-program [5] https://dancoecarto.com/creating-rems-in-qgis-the-idw-method [6] https://www.flickr.com/photos/165735975@N07/sets/72177720300430208/ #dataviz #opendata

На сайте Алексея Гончарова можно найти огромное количество карт метрополитена разных городов и не только! Тут и по времени, и по глубине закладки, есть секторная, линейная и даже политическая! 🤩 Вот вам питерские карты! http://www.alexeygoncharov.com/index1.html За добычу спасибо Шаровкиной Марии и публику Питер live!

Студия Stamen сделали классную игрушку на Хэллоуин: сайт, где можно вырезать глобус как тыкву :) Развлекаемся тут: https://stamen.github.io/pumpkin/ Описание тут: https://stamen.com/make-your-own-globe-spanning-jack-o-lantern/ Присылайте свои варианты в комментарии!

Интересный разговор на тему Visual Data Activism, особенно - речь израильского картографа про переменчивые государственные границы. Спасибо @quillcraft за наводку. https://youtu.be/pfQUsM6TOho?t=1438 Так-же, товарищи из датавиз чата помогли собрать интересные примеры визуализаций на тему изменения границ государств с течением времени. Прикладываю ссылки на разные проекты: Что мне попалось в интернете сперва - просто видео про европейские границы стран, но тоже интересно смотреть: https://vk.com/wall-37160097_641024 Оч красивый скроллителлинг про границы Беларусь, добыто @xyrslv: https://map.letapis.by/ru/#intro Визуализации в Tableau на тему мировых границ от Романа Бунина: https://public.tableau.com/app/profile/roman4734/viz/CountriesBordersbyYears/CountriesBordersbyYears От Егора Ларина в Tableau статика: https://public.tableau.com/views/RandomDataStream1-WorldShapes/WorldEvolution И анимация: https://public.tableau.com/views/CountryBoarderTransitions/CountryBoarderTransitions На примере США - интерактив от Александра Варламова: https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/g4utzx/oc_ages_of_us_states_and_territories/ И не совсем точная, но интересная карта давности существующих в мире границ от Visualcapitalist, добыто @bogachev11: https://www.visualcapitalist.com/map-worlds-borders-by-age/ Сейчас разные российские проекты очень осторожно рисуют карты России, с 2014го года с этим были сложности. Теперь проблема стала ещё острее. Картографы, держитесь! ❤️

День 29 - глобус Тоже очень удачный результат получился. Здесь я просто смоделировала шар, обернутый в растр ночных огней, ну и повернула несколько раз вокруг своей оси. Немного разочарована качеством картинки, но планирую смоделировать получше

Еще в рамках #30DaysMapChallenge осенью 2020 года была анимация изменения площади ледяного покрова в Арктике и картинка, которая потом стала аватаркой для канала

Пару лет назад тоже делала подобные картинки на R и кажется так и не перевела подробный туториал по ним

Я уже, кажется, несколько раз постила 3D карты высот и каждый раз они вызывают у меня неописуемый восторг. Мои самые любимые от Sean Conway с мельчайшими деталями и невероятно красивыми цветами. Евгений Матеров прислал свои работы в таком же стиле и поделился источниками для вдохновения и реализации. Все на R! Но будьте готовы к тому, что рендеринг одной такой карты может занимать несколько часов. В основном используется библиотека rayshader и плагин rayvista, позволяющий делать 3D визуализации. Евгений таким образом визуализировал горы России и непокоренные вершины мира. Источники вдохновения: - https://somethingaboutmaps.wordpress.com/2022/01/13/towards-less-blender-y-relief/ - https://stamen.com/shadows-on-maps-are-getting-a-lot-more-exciting-and-heres-why/ - курс по визуализации гео-данных от Тимофея Самсонова

Японская карта времени в пути! "Эта карта времени в пути, созданная Кохеем Сугиурой, была опубликована в японском журнале Shukan Asahi. Кохей перерисовал территорию Японии в соответствии с кратчайшим временем в пути из Токио в различные пункты назначения по Японии с использованием самолетов и поездов. На первый взгляд деформированная карта плохо читается. Однако в нем освещаются многие аспекты, связанные с инфраструктурой и развитием. Из-за размеров и инфраструктуры остров Хоккайдо выглядит так далеко от японской столицы." (с) landscaperepresentation2013 за добычу спасибо @atamasow!

📈Парсер 2ГИС без кода Наткнулся на инструмент, котрый позволяет выкачивать категории объектов на карте. Может помочь в случаях, когда OSM мало чего знает или за Уралом (там 2ГИС гораздо более распрастранен, чем Якарты). ⛏Пользуйтесь⛏ #инструментнедели

Интересная статья о построении Travel/drive time-maps. https://www.flerlagetwins.com/2022/01/drive-time.html Будет полезна не только таблошникам. Описан универсальный подход к сбору исходных данных через построение изолиний. Для этого есть специальное апи по адресу https://developer.here.com/documentation/isoline-routing-api/dev_guide/index.html Очень интересные диаграммы получаются)