Осторожнее при работе с регулярной сеткой в geopandas. Он у меня сетку 500х500м на Москву рендерит по полчаса. Однако пространственные операции проводит очень шустро.
Так вот именно, что при использовании этих формул образовывается погрешность, и при обратном пересчете можно и не получить те же самые исходные координаты. А если речь идет о других референц-эллипсоидах?..
Предпосылки к переходу на распределенное хранение и вычисление должны быть весьма весомыми. Задачи попадаются разные, я и не говорю о том, что gpx-треки с бытового навигатора надо сразу на HDFS кидать :)
К «неструктурируемым» данным относятся не сами «координаты», а организация исследуемых процессов в пространстве, топология массивов координат, отношения и связи. Имея разнородные датчики в метеоданных, мы должны аккуратно совместить данные (а они могут быть еще и в разных структурах) и провести интерполяцию исследуемых параметров.
Более того, описание координат сложных объектов (линия, полигон, мультиобъекты, подписи, составные объекты) имеет различие в разных форматах передачи геоданных. В csv-файле сложно передать линии и полигоны, shp-файлы не содержат подписи и отношения, формат sxf (Панорама) представляет объектную структуру с отдельно описываемым «классификатором», а gdb-файлы (ArcGIS) являются классическими реляционными базами. Структура OSM еще более отличается от данных Панорамы и ArcGIS.
И я не говорю про системы координат, это дивный мир без гарантий соответствия обратного пересчета пар координат :)
Ты абсолютно прав, это сжатая обзорная статья. Это разведка :) Со временем как раз и будут 4-5 статей. Напиши, о чем тебе интереснее почитать в первую очередь?
Это совсем новый функционал ArcGIS, и мы сами от него в восторге.
На самом деле этот продукт в своей лицензируемой ипостаси работает на всех уровнях ГИС-инфраструктуры организации: от администрирования до запуска заданий на кластере геоаналитики. Обо всем этом мы обязательно расскажем.
Инструменты GRASS, GDAL и QGIS можно без проблем использовать в тетрадках. Но для визуализации и связи с pandas там придется поколдовать. Можно подтянуть geopandas и folium для поддержки географических функций во фреймах и визуализации на Leaflet соответственно. Более того, весь функционал ArcGIS API for Python с администрированием, публикацией сервисов и геоаналитикой можно тоже собрать на опенсорсном ПО (и даже без Анаконды!), пусть и с определенными усилиями по настройке компонентов. Если хватит духу, и об этом напишем :)
Далеко не все данные протегованы так, как надо. Более того, некоторые сопутствующие данные (например, мосты на путях, подводящих к промышленным и военным объектам) вообще не тегуются как-то особо. В результате путей нет, а жд-мосты есть :)
1. Истерия по поводу секретности заела уже всех картографов. Плохо то, что Спутнику вроде как можно, а остальным — нельзя.
2. Вот пусть бы и отчитались, на что вбуханы деньги налогоплательщиков.
Угу, ОСМ. Со всеми военными объектами :)
На самом деле это как-то неправильно. Миллиарды вбуханы в цифровые карты открытого пользования (топо и навигационные), а результат только в фонде за деньги.
Подарок получил еще неделю назад, но все хотел что-нибудь с ним сотворить. Увы, руки не дошли.
Спасибо тебе, Дедушка Мороз (хотя это наверняка Сатан-Клаус)! Я обязательно создам робота, который убьет всех человеков. habrastorage.org/storage3/66e/f32/767/66ef32767ea0c24b9ba0e0c95a7c69f8.jpg (карма низковата, поэтому так)
Предпосылки к переходу на распределенное хранение и вычисление должны быть весьма весомыми. Задачи попадаются разные, я и не говорю о том, что gpx-треки с бытового навигатора надо сразу на HDFS кидать :)
Более того, описание координат сложных объектов (линия, полигон, мультиобъекты, подписи, составные объекты) имеет различие в разных форматах передачи геоданных. В csv-файле сложно передать линии и полигоны, shp-файлы не содержат подписи и отношения, формат sxf (Панорама) представляет объектную структуру с отдельно описываемым «классификатором», а gdb-файлы (ArcGIS) являются классическими реляционными базами. Структура OSM еще более отличается от данных Панорамы и ArcGIS.
И я не говорю про системы координат, это дивный мир без гарантий соответствия обратного пересчета пар координат :)
Ты абсолютно прав, это сжатая обзорная статья. Это разведка :) Со временем как раз и будут 4-5 статей. Напиши, о чем тебе интереснее почитать в первую очередь?
На самом деле этот продукт в своей лицензируемой ипостаси работает на всех уровнях ГИС-инфраструктуры организации: от администрирования до запуска заданий на кластере геоаналитики. Обо всем этом мы обязательно расскажем.
Инструменты GRASS, GDAL и QGIS можно без проблем использовать в тетрадках. Но для визуализации и связи с pandas там придется поколдовать. Можно подтянуть geopandas и folium для поддержки географических функций во фреймах и визуализации на Leaflet соответственно. Более того, весь функционал ArcGIS API for Python с администрированием, публикацией сервисов и геоаналитикой можно тоже собрать на опенсорсном ПО (и даже без Анаконды!), пусть и с определенными усилиями по настройке компонентов. Если хватит духу, и об этом напишем :)
Как примеры:
www.openstreetmap.org/#map=19/55.83039/37.42680
www.openstreetmap.org/#map=14/47.2453/38.8775
На Спутнике все выглядит несколько иначе.
2. Вот пусть бы и отчитались, на что вбуханы деньги налогоплательщиков.
На самом деле это как-то неправильно. Миллиарды вбуханы в цифровые карты открытого пользования (топо и навигационные), а результат только в фонде за деньги.
«организацй»
Спасибо тебе, Дедушка Мороз (хотя это наверняка Сатан-Клаус)! Я обязательно создам робота, который убьет всех человеков.
habrastorage.org/storage3/66e/f32/767/66ef32767ea0c24b9ba0e0c95a7c69f8.jpg (карма низковата, поэтому так)
Нет, банкрот — Интерплей. И права на продажу старых фолаутов у них до 01.01.2014