Геоинформационные сервисы *

В этом материале речь пойдёт о методике и наборе инструментов для определения местонахождения, маршрутов, владельца и проверок торгового судна за четыре простых шага.

Когда говоришь о крупном горнодобывающем предприятим, представляешь, что где‑то глубоко под землей есть полезное ископаемое, которое выкапывают, поднимают на поверхность, как‑то обрабатывают и везут в вагонах на другое предприятие. Если очень упрощать, то все верно, но это только вершина айсберга. Существует огромное количество вспомогательных, но от этого не менее важных процессов.

При оценке индекса доступности (школы, медицина, спорт и т. д.) теперь используются изохроны по пешеходным и автомобильным маршрутам. Это пожалуй самое большое изменении с момента запуска, но не единственное на сегодня для city-indexes.online.

Самый конец 2007 года. Моя первая работа. В зоне ответственности — служба поддержки и мобильные сотрудники в пяти филиалах в разных областях. Объехать всех и проконтролировать — невозможно. Оставалось одно: доверять. Доверять всем: самим сотрудникам (часть из которых за штатом), менеджерам, региональным менеджерам, руководителям филиалов. Надо ли говорить, что цепочка доверия рвалась на раз-два и приводила к потерям сил, а главное, денег компании. Компания была большая, по-настоящему амбициозная и 400-500 тыс. руб. потерь на филиал в квартал немножко очень сильно лишали меня премии и остатков самоуважения. Ну а мобильные сотрудники тем временем спокойно филонили, увлекались схематозом и умудрялись эти самые премии получать — до первого попавшегося. Мы были бессильны.

Сегодня все эти ситуации можно предотвратить при достаточно скромных затратах. И главное, как-то сразу возвращается доверие к людям. 

GEOINT часто отнимает много времени, исследователи часами проводят время за просмотром фотографий, изучением спутниковых снимков и просмотром видов улиц.

Но, относительно недавно появился инструмент, позволяющий сузить область поиска — Shadow Finder (используя высоту объекта и длину его тени (или угол к солнцу), а также дату и время, этот код оценивает возможное местоположение по всему земному шару)

Начну с громкого заявления: я придумал способ найти точку пересечения двух отрезков, заданных координатами концов. Придумал давно, лет 7 назад, в 2017 году, примерно, да, путь к этой публикации был долог, в основном из-за лени.

И да, я его придумал потому что не смог нагуглить, может он где-то и без меня описан был, может за эти 7 лет кто-то написал что-то похожее, а может я придумал какую-то фигню, которую умные люди изобретать не станут...

Введение в растровую модель геоданных и работу с ней средствами GDAL в Python.

Растровая модель геоданных, наряду с векторной, является одним из наиболее распространенных и важных способов представления пространственной информации в цифровом виде. Она помогает описывать состояние и характеристики территории в компактном и хорошо подходящем для хранения, обработки и анализа виде. В этом материале мы познакомимся с ключевыми понятиями растровой модели геоданных, а также разберемся с базовыми приёмами управления растровыми геоданными с помощью GDAL в Python.

В детстве меня всегда завараживали игры с динамическим ландшафтом: The Castle и Worms Armageddon. В то время я не понимал, как реализована эта удивительная механика разрушения и изменения мира. Позже я узнал, что секрет заключался в использовании растровой графики, но интерес к теме не исчез. В этой статье я хочу рассказать о векторном решении аналогичной задачи.

Всем привет! Мы рассмотрим библиотеку для построения карт OpenLayers (версии 8.2.х). Вы узнаете о том, какие возможности она предоставляет, как ей пользоваться и почему в команде НСПД мы выбрали именно её. В статье будет много примеров кода, которые также доступны на GitHub и StackBlitz.

Для чтения статьи необходимо иметь хотя бы базовые знания HTML, CSS и JavaScript; иметь представление о сборщиках кода (в примерах использую Vite).

Приятного чтения! 🙂

Итак, продолжаю делиться с вами интересными подкастами из мира OSINT(инфобез, конкурентная разведка и др.) Весь контент на английском языке, надеюсь вы прокачали свои навыки со времён прошлой подборки 🤔

1. Cloak & Dagger — проект журналиста  Дж.Баниаса об OSINT, технологиях, глобальных конфликтах, а также практиках и следователях, которые работают в мире разведки.

2. The Privacy, Security, & OSINT Show — случайная порция новостей и мнений о конфиденциальности, цифровой безопасности и поиске информации в открытых источниках (OSINT).

3. The Business of Intelligence — специалисты по OSINT рассказывают, как разведка помогает руководству компаний обойти конкурентов.

4. Breadcrumbs — подкаст канадской некоммерческой организации, специализирующейся на краудсорсинге сбора информации из открытых источников.

5. The OSINT Curious Project — техники, приемы и новости OSINT.

Ещё больше познавательного контента из мира OSINT в Telegram-канале — @secur_researcher

Мы все отлично знаем, где у нас в городе парки, а где университеты. Но если мы хотим узнать, где больше школ и меньше баров. Для двух параметров большинство людей смогут выполнить такую операцию оценки в пространстве в голове, но как быть если надо 4-5 параметров объединить и еще с разной важностью (детские сады важны, но школы важнее в два раза, а парки это вообще приоритет). Для этого был создан новый слой на карте.

Термин «краудсорсинг» используется нами уже достаточно давно и в целом означает взаимодействие с общественностью для получения всего, что вам нужно.

— Под катом мы коллективом NP рассмотрели применение данного подхода в OSINT-исследованиях и примеры, когда это шло на пользу, а когда могло привести к непоправимым последствиям.

В этой статье речь пойдёт о OSINT-инструменте, использующий API Telegram для определения местоположения пользователя в заданном диапазоне (от 500 метр.) благодаря включенной функции "Люди рядом" разработанный Alb310 из Project FOX. 

— Рассмотрим три кейса: Аэродром в Чаплынке, Украина; военный городок в Фуэрте Тиуна, Венесуэла и ядерную программу Ирана(в частности, Бушерскую АЭС) определим что за лица там находятся, их биографию и происхождение.

Эта история началась с того, что мы обнаружили, что типа «литера» нет в нормативке типов домовых частей. Но, согласно справочнику ГАР, у многих домов в Питере литеры есть. Мы решили спросить у ФНС, как так получилось. 

И ФНС нам ответила (что именно — читайте в статье). А дальше мы решили разобраться, какие ещё нормативные документы по адресам существуют и чем они могут быть полезны.

В этой статье речь пойдёт, о определение прошлых, настоящих и будущих местоположений с помощью геолокации и хронолокации изображений, предоставленных конкретным пользователем.

— Исследование представлено с целью показать, как относительная геолокация двух точек может дать вероятный путь и возможные местоположения между ними.

В данном кейсе речь пойдёт о OSINT-исследовании звёздного неба, благодаря которому, в последствии найдут местоположение секретного бомбардировщика по одному лишь фото.

Точность прогноза погоды зависит от многих факторов — в том числе от данных, на основе которых и проводятся вычисления. Поэтому мы постоянно добавляем новые источники информации, которые используем в Яндекс Погоде. Три года назад мы представилитехнологию Метеум 2.0, которая учитывала не только профессиональные метеостанции, но и подсказки пользователей наших приложений. С помощью «зонтиков» нам удалось повысить качество прогноза осадков в районах с низкой плотностью размещения метеостанций и радаров. 

Сегодня мы запускаем OmniCast — новую технологию в составе Метеума. Она повысит точность прогноза температуры с помощью пользовательских метеостанций, подключить которые может любой желающий по API. Благодаря новым источникам данных сервис стал в 36 раз чаще получать данные о температуре. В районах с плотным покрытием такими станциями Яндекс Погода сможет прогнозировать температуру с точностью до квартала. Если раньше мы прогнозировали температуру для ячеек с минимальным размером 2х2 километра, то теперь разрешение повысили в 16 раз — до 500х500 метров. 

Но одних данных недостаточно, чтобы построить более детализированный прогноз. Поэтому в этой статье мы расскажем о том, как при помощи фильтра Калмана и комбинации двунаправленной и однонаправленной LSTM-нейросетей нам удалось улучшить качество прогноза температуры.

При выборе где снять или купить жилье (когда есть большой выбор в разных районах, кварталах города) мы руководствуемся либо своим представлением о «хорошем районе», либо советом друзей/знакомых. Чтобы выбор основывался чуть больше на конкретных фактах, чем чувствах, родилась идея построить карту с количественными показателями (индексами), которые помогут сформировать решение о покупке/аренде недвижимости. Так же эти показатели можно использовать в качестве помощи при выборе места для открытия, например, точки общественного питания.

Благодаря спутниковым снимкам есть возможность установить много интересного, например: снос зданий, возведение временных сооружений, строительство постоянных объектов (а более актуальным вариантов стало применять в военных целях)

— Перейдём к сути, под катом речь пойдёт о Sentinel Hub и о работе в EO Browser с использованием функции таймлапса и др. скриптов с целью выявления и последующего анализа географических изменений на примере: Мьянмы, Нигерии и Южно-Китайского моря...

Всем привет, я Максим, последнее время работаю на МАПС.МИ, а конкретно в части ядра С++, обработки и подготовки данных. Хотелось бы поделиться своими наработками и похвастаться тем, как приложение становится чуточку лучше. Речь пойдет про добавление навигации через общественный транспорт.