Доделали с Егором дашборды по датасету с границами стран, что был на стриме. Всё-таки делать и болтать одновременно было сложно. Оказывается, чтобы сделать хороший виз нужна концентрация. 😛

Вот, что получилось у меня ↑, а вот, что у Егора. Финальный виз я доделал где-то ещё за час-полтора. Пока думаем как бы умещать это в рамки стрима и сделать это веселее, ждите апдейтов. =)
#пример

Твиттер подбросил на днях статью о квантификации городской морфологии с помощью открытых библиотек питона.

Три плюса данной статьи:
1. весь текст есть в открытом доступе и на гитхабе выложены все рабочие ноутбуки авторов

2. внутри есть перечень и обзор основных библиотеки питона для геопространственного анализа с ссылками на статьи, где можно найти примеры их применения

3. она содержит список метрик для оценки городской морфологии

Автор пишет о том, что в основном все существующие школы, методологии изучения городской среды и инструменты сосредоточены на анализе сетки улиц по графу в отрыве от особенностей застройки.

В качестве примера использования этих метрик он сравнивает между собой группы городов, относящиеся к разным историческим периодам.

Мои собственные наблюдения:
1. Взяла на заметку способ схематизации морфологии с помощью диаграммы Вороного ( Voronoi Tessellation)

2. Статья наводит на вопрос о добавленной ценности приведенных в статье "морфометрик" . Кажется что особенности застройки тесно связаны с такими признаками уличной сети, как плотность улиц, связность и проходимость, поэтому честным было бы добавить более популярные метрики и посмотреть на их фоне, какую новую информацию о городе несут "морфометрики"

🌍🌡️ Из любопытсва решил грубо прикинуть, как будут выглядеть знаменитые Climate Stripes для нескольких российских городов не по данным моделей реализа, а по высокоточным измерениям настоящих метеостанций. Визуализация цветом показывает отклонение средегодовой температуры от некоторого среднего значения (отличное для каждого города).

Был приятно удивлен, что, например, в Екатеринбурге и Владивостоке архив измерений ведется аж с 1881 года (а есть станции где и еще раньше).

Что ж, тренд на повышение среднегодовых температур явно на лицо. Шкалу не привожу, но разница между темно-синим и ярко-красным составляет где-то 3-4 градуса. Надеюсь, как-нибудь найду время на более полноценный проект об этом.

Данные: http://meteo.ru/data/162-temperature-precipitation#описание-массива-данных

Земля в картинках

Организаторы митапов для интересующихся Data Science из Франкфурта написали мне вчера о возможности пройти бесплатный курс по использованию ИИ для наблюдения за тем, что происходит с планетой — “AI for Earth Monitoring”.

Курс разработан EUMETSAT (The European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites, объединяет 30 европейских стран), длится шесть недель, проводится на платформе FutureLearn. Суть его в том, чтобы научиться использовать ML для анализа изображений Земли со спутников Sentinel. Доступ к датасетам, понятное дело, предоставляется. Впрочем, они и так доступны (ссылка ниже).

Начало обучения 18 октября, проводится на английском языке, совершенно бесплатно. Сейчас у ребят уже есть почти две с половиной тысячи зарегистрировавшихся, но они готовы принять больше.
Программа обучения рассчитана на любой уровень.

👉🏻Ссылка на курс на FutureLearn здесь
🛰Датасеты фотографий, сделанных со спутников Sentiel выдают тут

Online лекция для студентов МАРХИ -- https://www.youtube.com/watch?v=D6wGKKPhSok

​​📈Как изучать туристические направления с помощью данных

В России (и не только) есть проблема с изучением перемещений людей внутри страны. То есть при пересечении границы мы видим, кто куда поехал, а дальше — сплошная тьма. Можно, конечно, использовать данные мобильных операторов или биллинги телефонов. Но первое очень дорого, а второе — незаконно.

Участники нашего уральского хакатона в выходные сделали анализ по популярным озерам Челябинской области. Они взяли вк и инсту, спарсили упоминания об озерах с помощью Юскана и проанализировали профили людей, которые эти фоточки заливали. В инсте город определить непросто, а в вк — пару кликов. Что получилось видно на картинке. Юскан тоже недешевая штука (от 150 в месяц) но если у вас подобные задачи и есть немного бюджета — дерзайте.

Вся преза: https://clck.ru/YCuDt

Смотрим визуализацию того, где купались уральцы:

ГИС-аналитика на отраслевом чемпионате Urban Skills

💡Это что-то новенькое!

О том, как прошли соревнования по стандартам WorldSkills на прошлой неделе в Екатеринбурге:

Мы сделали карту гулябельности Санкт-Петербурга. Она показывает насколько комфортна городская среда для пешеходов. Подробнее о процессе создания карты и планируемых улучшениях можно почитать на хабре.

Публикация на Хабре по смежной теме - какие данные можно использовать для ИТ сервисов по анализу городской среды, и какие там типичные подводные камни:

https://habr.com/ru/post/584598/

Тема городского шума не отпускает никого и кажется актуальной: КБ Стрелка разработала телеграм-бота, который с помощью алгоритмов искуственного интиллекта по записанным аудиосообщениям определит уровень и источник шума.

«С помощью волонтеров удалось собрать 2560 аудиозаписей, которые легли в основу шумовой карты. Средний уровень шума в течение дня в этом районе составил 66 децибел, тогда как, согласно СанПиНу 2.1.2.2645-10, допустимый уровень — 55 децибел. На карте можно увидеть, что наиболее шумные места, обозначенные темно-синими точками, сосредоточены вдоль нескольких улиц.»

Более полный обзор подходов, прблематика и тп тут:
https://www.kommersant.ru/doc/5030281

Анимированная карта пожаров от NASA за период с 1 января по 24 сентября 2021 года. Интересно было бы сравнить с другими годами, а то кажется, что в этом году пожары идут везде и не переставая.

https://svs.gsfc.nasa.gov/4945