Как я делал свою первую карту на Leaflet.js.

Я ничего не понимаю в картографии и геоинформационных сервисах, поэтому эта статья будет скорее ознакомительная и в помощь новичкам, так как многой информации на русском языке в интернете по-моему нету, а до какой-то я дошел случайно.

Итак задание было следующее: есть черно-белый планшет (маленький кусок карты города) размером 5913x7863 пикселей в формате .bmp + .shp слои.

(изначально карты были отрисованы в формате .dwg (формат автокада), но это закрытый формат и с ним ничего не сделаешь, поэтому ребятам пришлось сохранить каждый слой отдельно в .shp + атрибутивные данные в .dbf)

Из этого всего нужно сделать онлайн карту, основной функционал которой — это вывод атрибутов при нажатии на слой и включение/отключение этих слоёв.

Выбор пал на leaflet.js, так как это оболочка с открытым кодом, на ней сделаны OSM и мой любимый 2GIS. К тому же он хорошо работает на мобильных устройствах.

Уже несколько лет РосРеестр выдаёт данные в формате XML, а с недавних пор – только в XML. И это замечательно! Ведь это удобный, человек-читаемый и машино-читаемый формат, для работы с которым существует огромное количество инструментов. Но Кадастровым Инженерам почему то, подавай данные в таких древних форматах как .tab и .shp – ведь только с этими форматами они умеют работать в своих ГИС. Для решения этой проблемы подключилась куча корыстных и бескорыстных людей – и в результате КИ получили кучу конвертеров в свои любимые программы. Но есть маленькая проблема – РосРеестр имеет привычку менять xml-схемы, молча и без предупреждения. В результате работа КИ парализуется, ведь они не способны работать с XML!

Несколько лет назад я делал сайт о рыбалке и публиковал на нём карту окресностей города, отмечая интересные места. Я так увлёкся картами, что и сегодня занимаюсь дизайном геосервисов, а на досуге экспериментирую с картографическими визуализациями. Недавно я визуализировал статистику работы московского велопроката, а ранее опубликовал высотную модель города в виде разноцветной сетки улиц.

Это здорово, когда большие массивы данных об окружающем нас мире становятся визуальными, осязаемыми. Привлекает меня в этом не множество разноцветных линий или точек на тёмном фоне, а возможность наглядно показать и рассказать окружающим интересную историю, сделать эти данные полезными для людей. Мне хочется, чтобы увлечённых этой темой людей становилось больше — делиться знаниями друг с другом, обсуждать идеи.


Дома в центре Москвы разного цвета в зависимости от площади здания.
Данные: © Участники OpenStreetMap

О дизайне в картографии я уже рассказывали ещё буду рассказывать, ведь об этом можно рассказать много интересного. В этой истории, речь пойдёт не про традиционные карты.

Я задумал собрать что знаю про картографические визуализации и рассказать об этом. В итоге, у меня получился онлайн-курс «Визуализация геоданных»  —  серия мини-лекций об общих принципах и инструментах для работы с геоданными. К каждой части я собрал ссылки на дополнительные материалы и примеры рабочих файлов, чтобы можно было погрузиться в детали и попробовать что-то сделать самостоятельно. Этот пост собран из материалов курса.

Введение

Начну с конца. Это скриншот с некой web-карты, визуализирующей среднюю стоимость недвижимости на вторичном рынке Саратова и Энгельса:



Цвета на карте можно соотнести с цветами на «легенде», цвет на «легенде» соответствует средней стоимости квадратного метра общей площади в тысячах рублей.

Точка на карте соответствует одному предложению по продаже (на вторичном рынке) квартиры с Авито. Всего таких точек, как видно на «легенде», для построения графика использовалось 4943.
Карта в интерактивном виде доступна на GitHub.

А теперь немного предыстории..

Давным-давно…

Представьте себе ситуацию: неподалеку от вас случилось землетрясение, наводнение, извержение вулкана. Вы — участник OpenStreetMap, естественно, написали об этом на форуме. Следующие полдня и ночь вы вместе с другими осмерами провели за рисованием домиков, простановкой адресов, разметкой зоны разрушений и в итоге утром у вас есть подробная электронная карта района. Через полчаса за вами заедет друг и вы вместе собираетесь отвезти теплые вещи и воду пострадавшим. Как за эти полчаса — час распечатать карту, и зачем вообще пострадавшим могут понадобиться карты,

По работе пришлось столкнутся с тем, что нужно было узнать, какие действия происходят в ядре QGIS. QGIS (Quantum GIS) — свободная кроссплатформенная геоинформационная система. Сама система разработана с помощью инструментария Qt. Через него я и решил собрать проект. Для этого я скачал исходники qgis с официального сайта и начал сборку. На самом сайте есть руководство по сборке с помощью Qt Creator. Было прочитано множество статей про сборку и отладку QGIS (некоторые даже толковые). Но ни в руководстве, ни на каких-либо ресурсах не нашел решения тех проблем, с которыми я столкнулся. Так родилась идея написать собственное руководство по сборке QuantumGIS для Windows систем использую Qt Creator.

Стоит только начать работать с геоинформационными системами (ГИС), как приходит понимание их незаменимости в работе любого руководителя или сотрудника организации, имеющего дело с географически распределенными данными.

Год назад передо мною возникла задача нанести на карту для совместной работы несколько сот объектов, раскиданных по муниципальному району. Поэтому изначально искал веб-сервис, позволяющий отобразить мои данные на карте в Интернет, но позже изменил подход – оказалось, что полезные возможности от визуализации данных на карте возрастают на порядок, если использовать веб-сервисы совместно с десктопными решениями.

Котики всегда волновали IT сообщество. А вот вопросы развития геоинформационных систем волновали не всегда. Раньше сфера ГИС была узкой и специфичной областью в IT-индустрии, где все участники знали друг друга. Однако с появлением популярных интернет картографических сервисов, а также мобильных приложений, каждая домохозяйка смогла освоить технологии, которые раньше были доступны гуру в области ГИС и ДДЗ.

Яндекс и Гугл сделали все, чтобы жизнь пользователей при использовании картографических приложений была комфортной. Однако когда обыватель начинает позволять себе большее, его жизнь резко усложняется. Данный обзор призван сократить круги ада в освоении новой специальности. Здесь нет ничего сложного, однако, как в любой специализации, есть масса нюансов.

Я работаю в области, которую headhunter относит одновременно и к строительству, и к производству. Речь идет об инженерных изысканиях, будь то геология, геодезия, экология. Наша глобальная задача – изучение территории для создания проекта. Работая в этой отрасли, мы сталкиваемся со словом «секретно» через шаг. Координаты – секретно, приемник – секретно, через забор перелезть – секретно, фотографировать в торговом центре – тоже секретно…