Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
Прекрасное руководство [1] с примерами по тому как можно визуализировать реки и затопленные территории с помощью QGIS и RiverREM [2], библиотеки для Python из проекта OpenTopography.
Примеры все из США где в рамках программы 3D Elevation Program [4] сейчас оцифрована почти каждая миля страны с высокой степенью геометрической детализации.
Есть, также, очень подробное руководство как создавать именно такие картинки [5] с использованием файлов DEM (Digital elevation model), а на Flickr есть коллекция изображений подобных этим [6] которые можно использовать в некоммерческих целях.
Ссылки:
[1] https://www.beautifulpublicdata.com/visualizing-rivers-and-floodplains/
[2] https://github.com/klarrieu/RiverREM
[3] https://opentopography.org/
[4] https://www.usgs.gov/3d-elevation-program
[5] https://dancoecarto.com/creating-rems-in-qgis-the-idw-method
[6] https://www.flickr.com/photos/165735975@N07/sets/72177720300430208/
#dataviz #opendata
Примеры все из США где в рамках программы 3D Elevation Program [4] сейчас оцифрована почти каждая миля страны с высокой степенью геометрической детализации.
Есть, также, очень подробное руководство как создавать именно такие картинки [5] с использованием файлов DEM (Digital elevation model), а на Flickr есть коллекция изображений подобных этим [6] которые можно использовать в некоммерческих целях.
Ссылки:
[1] https://www.beautifulpublicdata.com/visualizing-rivers-and-floodplains/
[2] https://github.com/klarrieu/RiverREM
[3] https://opentopography.org/
[4] https://www.usgs.gov/3d-elevation-program
[5] https://dancoecarto.com/creating-rems-in-qgis-the-idw-method
[6] https://www.flickr.com/photos/165735975@N07/sets/72177720300430208/
#dataviz #opendata
Forwarded from Дата-сторителлинг (Андрей Дорожный)
📈Визуализация землетрясения в Турции
Высота столбика — плотность населения, цвет — интенсивность толчков.
Ужасная трагедия(
Источник
Высота столбика — плотность населения, цвет — интенсивность толчков.
Ужасная трагедия(
Источник
Forwarded from Инфокультура
Присоединяйтесь ко Дню открытых данных 2023!
4 марта 2023 года состоится ежегодный День открытых данных — онлайн!
Приглашаем разработчиков, ИТ-специалистов, дата-журналистов, гражданских активистов и других участников российского движения открытости. Некоторые темы выступлений:
— Как искать данные с помощью каталогов данных. Проект datacatalogs.ru.
— Если быть точным в 2022 году: доступны ли данные по социальным проблемам.
— Мастер-класс «Визуализация открытых геоданных Москвы для медиа и соцсетей».
— Мастер-класс «Как мы визуализируем гео-данные в "билайне": от кейсов к практике».
Слушайте доклады, принимайте участие в мастер-классах и становитесь частью движения, создавая и продвигая открытые данные в своей деятельности!
Программа мероприятия и регистрация уже доступны по ссылке: https://opendataday.ru/msk
#ODD2023 #OpenDataDay #OpenData
4 марта 2023 года состоится ежегодный День открытых данных — онлайн!
Приглашаем разработчиков, ИТ-специалистов, дата-журналистов, гражданских активистов и других участников российского движения открытости. Некоторые темы выступлений:
— Как искать данные с помощью каталогов данных. Проект datacatalogs.ru.
— Если быть точным в 2022 году: доступны ли данные по социальным проблемам.
— Мастер-класс «Визуализация открытых геоданных Москвы для медиа и соцсетей».
— Мастер-класс «Как мы визуализируем гео-данные в "билайне": от кейсов к практике».
Слушайте доклады, принимайте участие в мастер-классах и становитесь частью движения, создавая и продвигая открытые данные в своей деятельности!
Программа мероприятия и регистрация уже доступны по ссылке: https://opendataday.ru/msk
#ODD2023 #OpenDataDay #OpenData
opendataday.ru
День открытых данных 2025
Присоединяйтесь к нам, чтобы отметить силу открытых данных и их потенциал для позитивных изменений в мире! #OpenDataDay #ODD2025 #BetterTogetherThanAlone
Forwarded from Designing Numbers
В студенческом проекте Symbolizing City Data в Школе Архитектуры и городского планирования Колумбийского университета Мария Чекмарова и HK Dunston создали «эмблемы» для 15 городов США. В каждой зашифрованы данные о размерах города, инфраструктуре, населении и культурной жизни. Паттерн, как будто созданный с помощью спирографа, здорово передает образ большого города — его разнообразие и ритм жизни. Каждый цвет отвечает за пару показателей: например, фиолетовый — это площадь города и плотность населения, желтый — качество и площадь парков, голубой — плотность застройки и число небоскребов, кроме серого, который показывает уровень бедности в городе. Посмотреть на данные и легенду можно на сайте Rebecca Lamm, которая заанимировала все это добро :)
Forwarded from OSINT заначка
В последнее время многие спрашивают инструкцию по Overpass Turbo. Хоть подобные материалы и существуют в природе, спешу поделиться своим опытом. Итак, встречайте: руководство для начинающих - поможет для самостоятельного изучения инструмента
https://telegra.ph/Overpass-turbo-dlya-chajnikov-03-26
#overpass #education
https://telegra.ph/Overpass-turbo-dlya-chajnikov-03-26
#overpass #education
Telegraph
Overpass turbo для чайников
OSM Для начала пару слов об OpenStreetMap. OpenStreetMap (дословно «открытая карта улиц»), сокращённо OSM — некоммерческий веб-картографический проект по созданию силами сообщества участников — пользователей Интернета подробной свободной и бесплатной географической…
Forwarded from URBAN MASH (Мария)
Гравитационная модель Хаффа
Большинство геомаркетинговых задач сводятся к формуле Хаффа и ее различным вариациям.
1. Данный метод был предложен в 1963 году Дэвидом Л. Хаффом для определения местоположения торгового объекта, наиболее оптимального по критерию максимизации дохода.
2. Привлекательность торгового объекта для потребителя прямо пропорциональна размеру объекта и обратно пропорциональна расстоянию между покупателем и торговым объектом.
3. Область, в которой размещаются объекты, делится на
районы (точки , зоны) спроса; точек может быть достаточно
много, каждая точка получает вес сообразно уровню спроса
в том районе, который она обозначает.
Обычно реализация производится на ArcGis, но при большом желании можно вручную сделать и в QGIS. Прикладываю мега полезный туториал, где пошагово объясняется, куда кликать))
https://www.youtube.com/watch?v=DEcfIkFrRrE
@urban_mash
Большинство геомаркетинговых задач сводятся к формуле Хаффа и ее различным вариациям.
1. Данный метод был предложен в 1963 году Дэвидом Л. Хаффом для определения местоположения торгового объекта, наиболее оптимального по критерию максимизации дохода.
2. Привлекательность торгового объекта для потребителя прямо пропорциональна размеру объекта и обратно пропорциональна расстоянию между покупателем и торговым объектом.
3. Область, в которой размещаются объекты, делится на
районы (точки , зоны) спроса; точек может быть достаточно
много, каждая точка получает вес сообразно уровню спроса
в том районе, который она обозначает.
Обычно реализация производится на ArcGis, но при большом желании можно вручную сделать и в QGIS. Прикладываю мега полезный туториал, где пошагово объясняется, куда кликать))
https://www.youtube.com/watch?v=DEcfIkFrRrE
@urban_mash
YouTube
Esri CIS, Варвара Тумасьева. Геомаркетинг, сетевой анализ, модель Хаффа
Демонстрация инструментов геомаркетингового и сетевого анализа (включая алгоритм Хаффа), определения наилучших зон для рекламных кампаний, расчета зон доступности, посещаемости и товарооборота торговой точки.
(Варвара Тумасьева)
(Варвара Тумасьева)
Forwarded from Наука и данные
Цифровые 3D-карты высот
Milos Popovic в своем видоблоге Milos Makes Maps продолжает творить чудеса с картами. В этот раз он создает реалистичные 3D цифровые карты высот.
Milos Popovic в своем видоблоге Milos Makes Maps продолжает творить чудеса с картами. В этот раз он создает реалистичные 3D цифровые карты высот.
GitHub
milos-agathon - Overview
I paint the world with R and teach you how to unleash your inner map artist. Join my map adventures and tutorials now: https://t.co/VMqCi7KkGr - milos-agathon
Forwarded from Наука и данные
sits: Satellite Image Time Series Analysis on Earth Observation Data Cubes
Язык
Библиотеке
Язык
R
является универсальным инструментом, который может служить для решения сложных комплексных задач, таких как анализ данных со спутников. Например, библиотека sits
представляет наборы данных дистанционного зондирования, полученные со спутников, с учетом временной шкалы, в виде "кубов данных", при этом пространственная информация рассматривается после классификации всех временных рядов, что позволяет лучше понять изменения в ландшафтах. Таким образом, становится возможным обнаружение и отслеживание сезонных и долгосрочных тенденций, а также выявление аномальных событий или закономерностей в данных, таких как лесные пожары, наводнения или засухи. В основе машинного обучения sits
использует torch
и luz
. Библиотеке
sits
посвящена книга, подробно на примерах рассматривающая все этапы работы с ней.GitHub
GitHub - e-sensing/sits: Satellite image time series in R
Satellite image time series in R. Contribute to e-sensing/sits development by creating an account on GitHub.
Forwarded from Наука и данные
spatialsample
Задачи моделирования географических данных методами машинного обучения можно успешно решать в
В новой записи блога Mike Mahoney (текущий разработчик библиотеки) рассматривает вопрос, как работать с индивидуальными "блоками" в
Задачи моделирования географических данных методами машинного обучения можно успешно решать в
tidymodels
. В частности, на начальном этапе моделирования для организации повторных выборок кросс-валидации можно использовать библиотеку spatialsample (как на рисунке). Библиотека аналогична rsample, разбивая исходное множество на блоки (folds), с некоторыми особенностями: в качестве исходных данных рассматриваются tibble
/sf
-объекты, которые учитывают географические координаты и проекции; при необходимости можно использовать буферные зоны между множествами точек в пределах заданного расстояния из набора анализа, чтобы обеспечить минимальное расстояние между наборами данных.В новой записи блога Mike Mahoney (текущий разработчик библиотеки) рассматривает вопрос, как работать с индивидуальными "блоками" в
spatialsample
используя библиотеку rsample
.Forwarded from Наука и данные
Nadieh Bremer: How I Created a Personalized Map with R, JavaScript, and more
Nadieh Bremer, неоднократный обладатель премии Information is Beautiful Awards, написала пост в своем блоге, о том, как она создала уникальную и персональную карту, на которой представлена история ее 5-месячного путешествия по Норвегии в 2022 году. Инструменты, которые она использовала, включают
Nadieh Bremer, неоднократный обладатель премии Information is Beautiful Awards, написала пост в своем блоге, о том, как она создала уникальную и персональную карту, на которой представлена история ее 5-месячного путешествия по Норвегии в 2022 году. Инструменты, которые она использовала, включают
OpenStreetMap API
, Amazon Web Services Terrain Tiles
, R
(!), d3.js
и JavaScript
.Forwarded from Наука и данные
Обучающие материалы по работе с географическими данными в R (автор Paula Moraga)
Paula Moraga, автор книги Geospatial Health Data: Modeling and Visualization with R-INLA (integrated nested Laplace approximation) and Shiny, сделала отличную 💯 подборку материалов по работе с географическими данными с помощью средств
- Making maps with R
- R packages to download open spatial data
- The sf package for spatial vector data
- Spatial data in R
- Spatial neighborhood matrices
- The terra package for raster and vector data
- Spatial autocorrelation
- Bayesian spatial models. Spatial modeling of housing prices
Paula Moraga, автор книги Geospatial Health Data: Modeling and Visualization with R-INLA (integrated nested Laplace approximation) and Shiny, сделала отличную 💯 подборку материалов по работе с географическими данными с помощью средств
R
.- Making maps with R
- R packages to download open spatial data
- The sf package for spatial vector data
- Spatial data in R
- Spatial neighborhood matrices
- The terra package for raster and vector data
- Spatial autocorrelation
- Bayesian spatial models. Spatial modeling of housing prices
Forwarded from Наука и данные
Книги для работы с географическими данными в R 🌏
Язык
Здесь собраны некоторые актуальные книги 📙 по пространственному анализу 🗺️, использующие язык программирования
Особо стоит выделить две книги Тимофея Евгеньевича Самсонова ✨, основанных на материалах курсов географического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, с которых я рекомендую начинать новичкам:
📌 Визуализация и анализ географических данных на языке R и Пространственная статистика на языке R
Книги на английском языке:
📌 Geocomputation with R, авторы Robin Lovelace, Jakub Nowosad and Jannes Muenchow. Обратите внимание: если нажать на launch binder на титульной странице, откроется
📌 Spatial Data Science With Applications in R, авторы Edzer Pebesma and Roger Bivand (+R4DS spatial Book Club)
📌 Geospatial Health Data: Modeling and Visualization with R-INLA and Shiny, автор Paula Moraga
📌 Spatial Statistics for Data Science: Theory and Practice with R, автор Paula Moraga
📌 Introduction to Spatial Data Programming with R, автор Michael Dorman
📌 Analyzing US Census Data: Methods, Maps, and Models in R, автор Kyle Walker
📌 An Introduction to Spatial Data Analysis and Statistics: A Course in R, автор Antonio Paez
📌 Spatial Modelling for Data Scientists, авторы Francisco Rowe and Dani Arribas-Bel
📌 Introduction to urban accessibility (a practical guide with R), авторы Rafael H. M. Pereira and Daniel Herszenhut
📌 Intro to GIS and Spatial Analysis, автор Manuel Gimond
📌 Geographic Data Science with R, автор Michael C. Wimberly
🚀 Бонус: Awesome Geospatial R 🌏 + CRAN Task View: Analysis of Spatial Data
Язык
R
отлично подходит для работы с пространственными данными. В R
есть практически все, что нужно, начиная от необходимых типов данных, способных хранить большие объемы географических данных, заканчивая моделированием методами машинного обучения.Здесь собраны некоторые актуальные книги 📙 по пространственному анализу 🗺️, использующие язык программирования
R
и доступные в открытом доступе. Конечно, это далеко не все(!), но вполне достаточно чтобы войти в курс дела.Особо стоит выделить две книги Тимофея Евгеньевича Самсонова ✨, основанных на материалах курсов географического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, с которых я рекомендую начинать новичкам:
📌 Визуализация и анализ географических данных на языке R и Пространственная статистика на языке R
Книги на английском языке:
📌 Geocomputation with R, авторы Robin Lovelace, Jakub Nowosad and Jannes Muenchow. Обратите внимание: если нажать на launch binder на титульной странице, откроется
RStudio
в браузере и можно воспроизвести код из книги! (+R4DS Geocomputation Book Club)📌 Spatial Data Science With Applications in R, авторы Edzer Pebesma and Roger Bivand (+R4DS spatial Book Club)
📌 Geospatial Health Data: Modeling and Visualization with R-INLA and Shiny, автор Paula Moraga
📌 Spatial Statistics for Data Science: Theory and Practice with R, автор Paula Moraga
📌 Introduction to Spatial Data Programming with R, автор Michael Dorman
📌 Analyzing US Census Data: Methods, Maps, and Models in R, автор Kyle Walker
📌 An Introduction to Spatial Data Analysis and Statistics: A Course in R, автор Antonio Paez
📌 Spatial Modelling for Data Scientists, авторы Francisco Rowe and Dani Arribas-Bel
📌 Introduction to urban accessibility (a practical guide with R), авторы Rafael H. M. Pereira and Daniel Herszenhut
📌 Intro to GIS and Spatial Analysis, автор Manuel Gimond
📌 Geographic Data Science with R, автор Michael C. Wimberly
🚀 Бонус: Awesome Geospatial R 🌏 + CRAN Task View: Analysis of Spatial Data