Геоинформационные сервисы *

В настоящее время все более востребованными становятся данные радиолокационного наблюдения (РЛН) с космических аппаратов дистанционного зондирования Земли. Наблюдая повышенный интерес к этой предметной области с одной стороны и явный недостаток информационных материалов по теме обработки радиолокационных данных ДЗЗ с другой, решили написать статью, которая, надеемся, будет полезна для всех интересующихся темой ДЗЗ.

Заранее прошу прошу прощения за кликбейтный заголовок. Я помню, что Хабр не жалобная книга. Если вы никогда не пользовались сервисом Такси / Яндекс GO, то скорее всего этот крик души не для вас. Если же вы пытались им пользоваться, то, возможно, как и я, сначала искренне радовались, что появился такой удобный сервис, который смог заместить собой все классические городские службы такси, а потом еще и не дал проникнуть таким службам как Uber и DiDi. А потом вы вдруг начали ощущать, в какую бездну, медленными шажками, этот сервис, будучи монополистом, начал превращать само такси как явление.

Основные проблемы для меня, как для клиента, перечислю под катом.

Здравствуй, дорогой читатель.

Спешу поделиться тем, как на самом деле найти геоданные без регистрации и СМС. По чесноку. Без всяких-яких. И даже “подписывайтесь на телеграмм канал” - не будет, у меня его и нет…

И речь пойдёт про инструмент Osmosis.

Новогодние подарки, выборы, долой OAuth 1.0, OSM в науке, QGIS и на бумаге, а также 700-ый выпуск weeklyOSM!

Эта статья, как и приложение были написаны на прошлых новогодних праздниках, но по ряду причин, я не решился публиковать текст, так и остался он в черновиках. Вчера случилось страшное - в канун новогодних праздников город Белгород, в котором я живу, попал под массированный обстрел кассетными боеприпасами, моя семья также попала в сектор бомбардировки, чудом спаслись и не пострадали. Все произошло быстро, эти несколько минут перевернули жизни сотен семей. Когда мы вышли из укрытия, стало понятно, что будут десятки погибших. Увы, не сработали никакие системы превентивного предупреждения.

Недавно в Яндекс Картах появились комбинированные маршруты — теперь при планировании поездок на общественном транспорте мы предлагаем вариант маршрута с заказом такси до метро. Функция будет полезна тем, кто основную часть пути проезжает на метро и хочет добраться до станции быстро, без ожидания, дополнительных пересадок и необходимости долго идти пешком.

Меня зовут Антон Овчинкин, я руководитель группы разработки пешеходной и транспортной навигации. Возможно, вы уже читали мой рассказ о том, откуда Карты знают, когда приедет автобус. Сегодня я расскажу, что такое комбинированные маршруты, как они строятся и при чём тут машинное обучение.

Группа Ленинград в их клипе про ЗОЖ преувеличивала последствия неумелого злоупотребления спортом в угоду зрелищности, но я согласен с ними что ко всему надо подходить с умом, без фанатизма. В Москве у меня есть друзья, которые покупают абонемент на фитнес и ходят туда не только первый и последний месяц его действия и не за пару недель до начала купального сезона.

Если вам важен спорт, то жить рядом с объектами спортивной инфраструктуры это не просто удобство, это основа здорового образа жизни.

За несколько лет Whoosh в несколько раз вырос по числу самокатов, пользователей и локаций, а данных по ним накопилось на 30 терабайт. Прежней архитектуры уже не хватало для работы. К тому же платить за I/O (input/output)-операции на Aurora (PostgreSQL) выходило дорого (тогда еще не было I/O‑optimized версии, однако с ее появлением, актуальность не исчезла). Другое дело — Redshift: расходы постоянны (n$/час), а работает он быстрее, благодаря колоночному формату хранения данных. В этом году мы переехали с одного хранилища на базе PostgreSQL — того, где вся отчётность для бизнеса и модели dbt — на рельсы Data Lake в AWS.

Меня зовут Никита Зеленский, я главный по данным в Whoosh. Эту статью я написал вместе с другими участниками переезда — Пашей Сивохиным, ГИС-аналитиком, и Костей Малыхиным, руководителем группы анализа данных. Надеюсь, наш опыт будет полезен всем, кому предстоит миграция данных, особенно если вы работаете с геоаналитикой.

TL;DR

Я написал тул для генерации постеров с маршрутами общественного транспорта, разные цвета для разных видов транспорта, толщина и прозрачность линий соответствуют количество поездок на сегменте маршрута. Репозитарий тут: https://github.com/dragoon/cityliner

Около 10 лет назад, Майкл Мюллер сделал проект gtfs-visualizations на смеси JavaScript/Node.js для обработки GTFS данных и Processing для отображения в PDF. Мне понравились эти постеры, и я доработал его код, добавив возможность создания постера, ограничения изображения по радиусу, и переделал обработку данных так чтобы файлы читались последовательно а не загружались полностью в память (это было проблематично для городов даже среднего размера).

Сейчас я полностью переписал этот проект c нуля на питоне, добавил разные цветовые темы и визуализацию водоемов, автоматизировал создание постера с иконками городов.

Много лет существуют Google Earth + Street View и в свое время они вызвали восторг, когда можно виртуально погулять в заморских странах, в Гималая или же по двору детства. Это было очень необычно для тех времен, когда еще кругом щебетали dial-up модемы.

С тех пор прошло 20 лет: теперь трассировка лучей в играх это реальность и видеокарты нагревают воздух не только из-за трехмерной графики в UE5 или Unity, но и майнят крипту/запускают нейросети. Новомодные метавселенные - это хорошо забытое старое, когда маркетинг пытается донести потребителям что без взаимодействия в дополненной реальности общаться и вести бизнес в социальных сетях несовременно. А визуализация геоданных не так далеко ушла от изначальной идеи из Earth. Если вдруг эти сервисы окажутся недоступны, то с чем мы останемся вместо?

В мае этого года вышла первая версия streets-gl - отображение 3D карт OpenStreetMap в браузере. По качеству картинки и поддерживаемым тегам, на мой взгляд, это лучший проект!

Здравствуйте. Сейчас я применив GEOINT (геопространственная разведка) попытаюсь найти офис Павла Дурова в Объединённых Арабских Эмиратах.

Ограничения в API, главная конференция сообщества, природный стиль в Organic Maps и много-много карт от участников #30DayMapChallenge

Когда выбираешь дом с учетом благополучия ребенка и жизни семьи с ним ближайшие 20 лет, лучше жить в пешеходной доступности от детсада, школы, коледжа и университета. Было бы хорошо чтобы поблизости были кружки детского творчества, спортцентры, школы иностранных языков. Ну и отлично, когда рядом есть игровые площадки и поликлиники - жилье ведь выбирают не на пару лет.

Мой рейтинг домов будет основан только на количественных метриках пешеходной доступности. Все расчеты основаны на данных проекта OpenStreetMap для жилых домов, которые ближе 2км пешком от входа в метрополитен или МЦК, а это значит что у этих домов нет проблем с транспортной доступностью. Рассчитаем самые удобные дома для жизни с детьми в районах Москвы.

Когда я ищу квартиру, для меня важно знать не типовой ли это дом "панелька" 60-90х. Одно время пожив в однокомнатной квартире в "Башне Вулыха" я проникся уважением к этим сериям домов советской эпохи по сравнению панельками. Затем пожил в монолитной новостройке с потолками 3.2м, но со слышимостью как в обычном панельном доме 70х.

Интересно было бы посмотреть на карте на застройку столицы определенной серией домов. Сказано - сделано! Добавил в данные карты на GitHub Pages тип проекта здания, чтобы поиск теперь работал и для типовых домов.

14 ноября 2023 года команда Google Deepmind официально представила мировой общественности свою модель прогнозирования погоды – GraphCast. Её особенность заключается в том, что она способна рассчитывать погоду на 10 дней вперёд без понимания «физики» атмосферных процессов. Учёные обучали нейросеть на цифровых исторических архивах погоды за период с 1979 по 2017 годы. Сам же прогноз рассчитывается за минуту и не требует огромных суперкомпьютерных ресурсов. В тестах GraphCast смог обойти самую передовую гидродинамическую модель прогнозирования погоды от Европейского центра среднесрочных прогнозов. Рост качества был настолько существенным и резким, что в научной среде уже говорят о революции в сфере прогнозирования погоды. К чему это может привести и где смотреть самые точные прогнозы? Давайте разбираться.

Каждого из нас бесит свой двор! Возможно не во всем, но чтото точно найдется. Как минимум потому, что идеал не достижим. А еще человеку свойственно хотеть большего, чем есть. Но на самом деле большинство таких раздражающих проблем от того, что их не решают ответственные за проблему люди. Поэтому всегда будут вещи, которые так или иначе раздражают. И поэтому некоторые из нас берут инициативу в свои руки.

Кадый день вы совершаете почти одни и те же действия - просыпаетесь, чистите зубы, завтракаете, кто-то из вас отводит детей в садик или начальную школу, потом вы идете на работу, возвращаясь с работы вы идете на спортивную тренировку, заходите в магазин или в пункт выдачи заказов и возвращаетесь домой. На выходных идете в парк или в торговый центр на шоппинг, возможно в театр или ночной клуб.

Поиски и сравнения места для жительства включают в себя оценку окрестностей вокруг. А можно пойти с обратной стороны и присмотреть дома где все нужное вам по соседству. Чтобы меньше времени проводить в дороге и больше моментов жизни было с пользой.

Программа расчитала десятки миллионов пешеходных дистанций от жилых зданий Москвы в 2км от метро и я опубликовал данные на Github в виде поисковика жилья для гиков.