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 OpenStreetMap API, Amazon Web Services Terrain Tiles, R(!), d3.js и JavaScript.

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 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

Книги для работы с географическими данными в R 🌏

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

Книги и ресурсы для работы с географическими данными в Python 🗺️

Географические данные вездесущи. Существует множество различных ресурсов и библиотек, область которых находится на пересечении ГИС/географии и мира науки о данных. Ранее я рассказал про ресурсы языка R для специалистов Data Science, которые работают с географическими данными.

Выделю следующие доступные онлайн ресурсы по введению в анализ географических данных на языке Python.

📌 Introduction to Python for Geographic Data Analysis, авторы Henrikki Tenkanen, Vuokko Heikinheimo and David Whipp

📌 Geographic Data Science with Python, авторы Sergio J. Rey, Dani Arribas-Bel and Levi J. Wolf. Книга недавно вышла в издательстве CRC Press

📌 Geocomputation with Python, авторы Michael Dorman, Anita Graser, Jakub Nowosad and Robin Lovelace

📌 Introduction to Spatial Data Programming with Python, автор Michael Dorman. На титульной странице есть большой список ресурсов 💫 по библиотекам, курсам и материалам

📌 An Introduction to Earth and Environmental Data Science, автор Ryan Abernathey

📌 Awesome Open Geoscience - сборник ресурсов, в основном на Python, где-то, возможно, устаревший

📌 Geoprocessing with Python, автор Chris Garrard. Я в свое время попал в акцию издательства Manning, когда эту книгу раздавали бесплатно

✔️ Небольшое актуальное введение в пространственные данные на Python можно посмотреть в докладе Martin Christen: Geospatial Data Processing with Python - A Comprehensive Tutorial на PyConDE.

🚀 Бонус: Awesome Geospatial Python 🌏

P.S. Коллега недавно приобрел книгу Алгоритмы ГИС. Теория и применение геоинформационных систем и технологий, ДМК Пресс, 2021, автор Нинчуань Сяо - рекомендую как хорошее подробное введение в алгоритмы геоинформационных систем.

Небольшой открытой видео курс по основам работы с QGIS https://urokiqgis.ru/
от автора канала https://www.tgoop.com/etokugis

Возвращение в канал, кажется, уместнее всего сопроводить цитатой из великого: Look i made you some content

В рамках подготовки к занятиям по пространственному анализу сделала несколько Jupyter notebooks с основами работы с пространственными данными на Python и немного про пространственную статистику с теорией: https://github.com/baltti/python-spatial
(скорее всего все будет обновляться и дополняться)

Большая часть материалов переводилась из учебников:
Introduction to Spatial Data Programming with Python https://geobgu.xyz/py/
Geographic Data Science with Python https://geographicdata.science/book/intro.html
а материалы по базовым вопросам работы с геоданными построены по большей части на основе вот этого курса от https://www.tgoop.com/datainthecity (на котором я попала в самый первый поток и к стыду своему так и не закончила).

Прислали интересную визуализацию поиска путей А*. Очень залипательно, а про сам алгоримт есть тут.

A Windy Night (in Europe)

Всем привет!

Давно не делал ничего в гео тематике в свободное время, но недавно начал больше интересоваться автоматизацией красивых визуализаций и понял что буду углубляться в R, потому что сделать красиво в питоне чаще всего не получается.

Начать решил с легкого - открывал примеры карт и визуализаций в R, смотрел что можно сделать вообще, и наткнулся на визуализацию потоков ветра у Милоша Поповича и туториал к ней, где в паттернах ветра я увидел сходство с картиной Ван Гога «Звездная ночь». Отдельное спасибо моей жене, её интерес в искусстве отпечатывается на меня 🙃

План был почти не кодить (я никогда не писал на R), но код Милоша годичной давности местами не работал, поэтому я потратил вечер чтобы поправить все технические моменты и еще пол вечера докручивал дизайн и палитру.

На визуализации также есть границы европейских стран для понимания локаций, но больше фокуса было все же на самих потоках ветра и сходстве с картиной Ван Гога.

Как вам? Буду рад вашим комментам 🌝

#30DayMapChallenge 2023

Сегодня начинается ежегодное событие #30DayMapChallenge! Каждый день ноября предлагается создавать карту на заданную тему и публиковать ее в Twitter (X) или других социальных сетях с хэштегом мероприятия 💪

Запустил челлендж старший дизайнер-картограф Mapbox Topi Tjukanov в 2019 году (кстати, у него очень интересное портфолио) 🗺

Даже если не планируете участвовать - посмотрите на работы прошлых лет - какие интересные идеи можно найти для визуализации пространственных данных 😍
А если будете участвовать - обязательно делитесь с нами вашими результатами! 📧

P.S
Сама в этом году, к сожалению, не участвую, но очень рекомендую, если у вас есть желание, время и силы)

#geo_vis

🌎🕊️ GIS_AND_PEACE

Полная сеть маршрутов

Для того, чтобы маршруты не накладывались друг на друга, они были смещены, поэтому линии маршрутов достаточно сильно не совпадают с улицами

Интерактивный инструмент для оценки локаций размещения магазинов
https://gis.jackforsyth.com/

Позволяет построить смоделировать буферные зоны для выбранных локаций, полигоны Вороного и гравитационную модель Хаффа.

Подробнее от разработчика https://spatial.blog.torontomu.ca/2020/11/22/an-interactive-introduction-to-retail-geography/