Геоинформационные сервисы *

Интеграл sec(x) хорошо известен любому студенту, начавшему изучать математический анализ. Но когда-то этот интеграл был серьёзной математической задачей. Впервые она была сформулирована Герардом Меркатором, которому понадобилась для создания в 1569 году его знаменитой карты. Он не смог найти интеграл и использовал вместо него аппроксимацию. Точное решение было найдено случайно спустя 86 лет, в 1645 году, когда матанализа ещё не существовало. И потребовалось ещё два десятка лет для появления в 1668 году формального доказательства — 99 лет спустя после постановки этой задачи Меркатором.

Как справедливо отмечает комикс SMBC, история математики часто развивается не так уж прямолинейно. Студентам в аудиториях рутинно рассказывают о теоремах, формулах и нотациях, которые когда-то были результатами озарений или случайностей. В этом посте мы расскажем об одной из таких формул — интеграле секанса. Я прочитал о нём почти десяток лет назад, когда заинтересовался картографией: наукой и искусством составления карт¹. Этот интеграл был критически важен для карты Меркатора, а потому и для многих использующих её онлайн-карт наподобие Apple Maps и Google Maps.

Пространственное агрегирование помогает контролировать степень детализации данных в зависимости от пространственных характеристик отдельных записей. Эта операция может быть полезна, если вы хотите сравнить разные регионы по конкретному параметру, (например, плотность населения или динамика продаж), оценить значение признака на единицу площади (скажем, среднюю выручку магазинов на квадратный километр) или преобразовать набор точек в растровые пространственные данные.

Важно учитывать, что агрегирование упрощает анализ, но «схлопывает» внутреннюю вариативность данных, типа как усреднённая температура по больнице может скрывать локальные перегретые серверные. Существует, по крайней мере, три метода пространственного агрегирования...

Эта тема родилась из случайной дискуссии с сотрудницей. Обсуждая наш сервис геомониторинга, она пыталась собрать преимущества воедино и вдруг неожиданно для себя озвучила, что это примерно, как у таксиста, только лучше. С точки зрения айтишника и разработчика самого приложения — это довольно бытовая и размытая формулировка, но с точки зрения пользователя это та суть, которая и кроется в сервисе для удалённого мониторинга мобильных и выездных групп сотрудников. А между тем дискуссия оказалась неслучайной — конечный пользователь всегда испытывает определённые опасения, связанные с корпоративным софтом. Возможности он оценивает чуть позже. 

В общем, давайте обсудим самые популярные страхи и возражения, чтобы поставить точку в этом вопросе.

Без «литературных негров» и чатГПТ — личный рассказ об инструментах, технологиях и приёмах, которые помогли мне не вылететь из аспирантуры и догнать коллег. Открытые данные, Python, R, RMarkdown, Quarto, git и немного ИИ в помощь исследователю.

Система Visitech «Мониторинг» предназначена для решения задач, связанных с мониторингом персонала и техники. Одна из важнейших — точное геопозионирование с заданной точностью вне и внутри зданий с выводом на карту информации о любых происходящих событиях.

Большое количество точек в треках перемещения объектов мониторинга может негативно сказываться на производительности системы и вызывать сложности с интерпретацией этих данных конечными пользователями. Всем привет, меня зовут Дмитрий Чернышов, работаю в команде Visitech, и сегодня я расскажу, как мы оптимизировали вывод треков объектов мониторинга.

Сегодня мы запустили в Яндекс Картах новое поколение персональных рекомендаций, которые помогают с выбором мест — для завтрака, прогулки, спонтанного путешествия и других ситуаций. Рекомендации теперь доступны на главном экране приложения, а подбирать локации под вкусы пользователей помогает нейросеть на базе трансформерной архитектуры.

Меня зовут Владимир Жуков, я руководитель группы магии рекомендаций Карт (да, это официальное название), и в этой статье я расскажу, чем наша рекомендательная система отличается от технологий других сервисов, по каким метрикам мы измеряем её качество и как обучаем нейросеть находить тот самый ресторан, музей или парк, который надолго останется фаворитом.

Привет, я Александр Мещеряков, более 3-х лет работаю в компании «Синимекс» специалистом по анализу данных. Мне удалось поработать с различными ML-проектами, и больше всего меня увлекла работа с геоданными. Для многих эта тема кажется немного «магией» и я хотел бы на страницах Хабра пролить на нее немного света.

Эта статья — как шпаргалка для шеф-повара: берите готовые рецепты под ваши задачи. Здесь вы найдёте ключевые библиотеки (geopandas, h3-py) и принципы работы с геоданными — от парсинга OpenStreetMap до агрегации по шестиугольникам.

Несколько лет назад попалась статья на хабре про сборку ПК для фотограмметрии из четырех GPU 3090 за миллион рублей. Тот компьютер собрала компания, чтобы экономить на покупке вычислительной мощности. Для меня фотограмметрия (построение 3d моделей из фотографий) это просто одно из хобби, на которое миллион я тратить не готов. Самой дорогой в этой сборке были видеокарты, около 80% стоимости всего ПК.

Около года назад на барахолках стали появляться майнинговые видеокарты по бросовым ценам, около 1000-1500 руб за штуку (майнинг на них стал убыточным). Появилась идея: почему бы не собрать мощный ПК из старых майнинговых GPU. Что из этого получилось-читайте под катом.

В 2ГИС мы знаем: лучшие продукты создаются вместе с пользователями. Уже почти 7 лет наше комьюнити помогает нам дополнять и актуализировать справочник. Мы называем этих людей спецагентами — они уточняют информацию, пишут отзывы, добавляют фотографии и делают 2ГИС удобнее для миллионов пользователей. 

И мы захотели вовлечь ещё больше людей в развитие продукта. Так появился новый краудсорсинговый инструмент — Telegram-бот, который мотивирует пользователей добавлять фото к местам и организациям. Запуск показал, как правильно выстроенный краудсорс может решать бизнес-задачи, масштабироваться и вовлекать пользователей. Этот кейс будет полезен продакт-менеджерам и маркетологам, которые ищут новые способы роста и взаимодействия с аудиторией.

Сервис Google - Maps Timeline позволял пользователям легко посмотреть историю своих перемещений на Гугл картах, с привязкой к посещённым местам, сделанным фотографиям.

Сегодня Гугл убил его, а вместе с ним и историю моих путешествий за последние несколько лет...

Доверие — очень классная штука. О нём можно говорить высокопарно, им можно манипулировать, в него можно играть, его можно имитировать. В представлении большинства доверие — это предоставление полной свободы действий сотруднику, партнёру, ребёнку… Но если рассматривать проблему рационально, доверие — это возможность делегировать и разделять ответственность с адекватной мерой самостоятельности и с возможностью безболезненного контроля. Если я доверяю своему ребёнку делать домашки самостоятельно, то разве проверка тетрадок вечером будет недоверием? Это скорее будет частью командной работы, в которой я подстраховываю ребёнка от значительной неудачи и контролирую наличие грубых ошибок, которые в конечном итоге оставят материал непонятым, расстроят учителя и ученика, огорчат родителей. 

Аналогично: если я доверяю код программистам, но вечером что-то поправлю, оптимизирую и отрефакторю для лучшей работы приложения на проде, я кто — ведущий разработчик или тимлид-тиран? 🙂

Хуже приходится руководителям команд, которые работают вне офиса. Ведь основная задача руководителя - выстроить эффективную и, что не менее важно, управляемую модель работы подразделения.

Привет, меня зовут Сергей Загребин, я из команды разработки графического движка 2ГИС. Кроме рендеринга, мы также отвечаем за формат доставляемых офлайн- и онлайн-данных. В этой статье расскажу, как мы игрались со способом разбиения картографических данных на тайлы и искали баланс между размером офлайн-пакетов и производительностью в рантайме.

Надеюсь, этот материал будет полезен не только тем, кто занимается доставкой картографических данных, но и всем, кому интересно, как работает карта 2ГИС.

База Open Street Map (OSM) является открытым ресурсом, пополняемым добровольцами. Она широко используется в проектах, где нужно отобразить что-либо на карте. Встаёт вопрос - насколько данные в ней полные и корректные?

Мы попробуем ответить на него для объектов типа "строение" (дом) на территории России. В этом нам поможет база объектов ГАР ФИАС, которая также содержит объекты такого типа, и её с некоторыми оговорками можно брать за эталонный уровень полноты. С оговорками - потому что каждый месяц в ней появляются новые объекты. На данный момент в ней около 32 млн строений (не считая гаражей, земельных участков и устаревших объектов).

Объекты ГАР ФИАС не содержат координат GPS, но есть ещё один открытый ресурс - Публичная кадастровая карта Росреестра. К сожалению, она не даёт выгружать данные целиком, как предыдущие базы, а предоставляет только API, по которому можно извлекать один объект за раз. Но зато она для многих из них содержит GPS, так что можно их сопоставить с GPS от OSM.

Забегая вперёд, озвучим результат: OSM содержит около 24% от всех домов ГАР, ПКК - около 21%, пересечение OSM с ПКК - 6% и разница координат несущественная.

Для получения результата использовался движок нормализации адресов Pullenti Address.

Привет! Меня зовут Лена, и я product-маркетолог, работающий над разными проектами. Сегодня хочу поделиться своим личным опытом использования картографических сервисов 2ГИС и Яндекс Карты для привлечения лидов. 
Будет честный разбор с цифрами, фактами и выводами!

Привет, Хабр! Меня зовут Даулет Курмантаев, я дата-сайентист в крупной казахстанской телеком-компании. Работаю в отделе Customer Experience Management. Мы анализируем качество связи и автоматизируем решения по строительству и модернизации базовых станций. 

В этой статье расскажу, как мы использовали геоаналитику и интерполяцию для создания карты покрытия сети. Поделюсь методами, с которыми работали; проблемами, с которыми столкнулись; и результатами, которых добились. 

Встретить робота‑доставщика на улицах Москвы — привычное дело. Ещё они развозят заказы в Иннополисе и Мурино, побывали на Красной Поляне и совсем недавно изучили один из районов Алматы. При этом запуск доставки роботом в новом районе или городе — это достаточно сложная процедура. Нужно определить локацию для запуска, записать и отрисовать карты, наладить инфраструктуру, протестировать все процессы, организовать поддержку для роботов.

Но несмотря на такой большой объём работ, весь процесс весьма интересный. Именно о нём я и расскажу в этой статье. Под катом — история о том, как мы поставили робота «на колёса» в Казахстане, показывали ему город для записи данных и учили объезжать арыки.

В 2ГИС продакт-менеджеры отвечают за полный цикл фичи: важно не просто запустить её, но и рассказать о ней. Подробно, честно, с деталями: как появилась идея, какие были сложности, что в итоге получилось и какие первые результаты. Это не просто «мы добавили кнопку, и теперь всё классно» — это история про поиск решения, процесс, ошибки и инсайты. 

Этим опытом мы делимся в «Доставили» — нашем блоге о продукте, который со временем стал не только инструментом коммуникации, но и частью продуктовой культуры. В этой статье о том, почему мы вкладываемся временем и менеджерскими ресурсами в написание статей и не боимся откровенно делиться результатами.

В статье я расскажу о новом приборе Itm-1 нашей разработки, который представляет собой комбинацию георадара, магнитометра и лидара. Такой прибор дает наиболее полное представление о подземных заглубленных объектах. По данным георадара определяется наличие и глубина залегания объекта, а по данным магнитометра уточняется наличие магнитной аномалии. По результатам такой обработки можно сделать заключение о материале заглубленного объекта – неметаллический, металлический-магнитный, металлический-немагнитный (цветной металл). Наличие лидара позволяет выполнять взаимную привязку положений подземных и наземных объектов, что может быть полезным при работе в густом лесу, а также в зоне расположения  глушилок ГНСС, когда спутниковая навигация становится малопригодной. Такой прибор может применяться в археологических исследованиях,  ликвидации минных заграждений, мониторинге и диагностике подземных коммуникаций, кладоискательстве и тд.

Статья нужна как ссылка. За техническими подробностями обращайтесь в л/с.