Геоинформационные сервисы *

Когда я ищу квартиру, для меня важно знать не типовой ли это дом "панелька" 60-90х. Одно время пожив в однокомнатной квартире в "Башне Вулыха" я проникся уважением к этим сериям домов советской эпохи по сравнению панельками. Затем пожил в монолитной новостройке с потолками 3.2м, но со слышимостью как в обычном панельном доме 70х.

Интересно было бы посмотреть на карте на застройку столицы определенной серией домов. Сказано - сделано! Добавил в данные карты на GitHub Pages тип проекта здания, чтобы поиск теперь работал и для типовых домов.

14 ноября 2023 года команда Google Deepmind официально представила мировой общественности свою модель прогнозирования погоды – GraphCast. Её особенность заключается в том, что она способна рассчитывать погоду на 10 дней вперёд без понимания «физики» атмосферных процессов. Учёные обучали нейросеть на цифровых исторических архивах погоды за период с 1979 по 2017 годы. Сам же прогноз рассчитывается за минуту и не требует огромных суперкомпьютерных ресурсов. В тестах GraphCast смог обойти самую передовую гидродинамическую модель прогнозирования погоды от Европейского центра среднесрочных прогнозов. Рост качества был настолько существенным и резким, что в научной среде уже говорят о революции в сфере прогнозирования погоды. К чему это может привести и где смотреть самые точные прогнозы? Давайте разбираться.

Каждого из нас бесит свой двор! Возможно не во всем, но чтото точно найдется. Как минимум потому, что идеал не достижим. А еще человеку свойственно хотеть большего, чем есть. Но на самом деле большинство таких раздражающих проблем от того, что их не решают ответственные за проблему люди. Поэтому всегда будут вещи, которые так или иначе раздражают. И поэтому некоторые из нас берут инициативу в свои руки.

Кадый день вы совершаете почти одни и те же действия - просыпаетесь, чистите зубы, завтракаете, кто-то из вас отводит детей в садик или начальную школу, потом вы идете на работу, возвращаясь с работы вы идете на спортивную тренировку, заходите в магазин или в пункт выдачи заказов и возвращаетесь домой. На выходных идете в парк или в торговый центр на шоппинг, возможно в театр или ночной клуб.

Поиски и сравнения места для жительства включают в себя оценку окрестностей вокруг. А можно пойти с обратной стороны и присмотреть дома где все нужное вам по соседству. Чтобы меньше времени проводить в дороге и больше моментов жизни было с пользой.

Программа расчитала десятки миллионов пешеходных дистанций от жилых зданий Москвы в 2км от метро и я опубликовал данные на Github в виде поисковика жилья для гиков.

В прошлых статьях и на форумах я получил несколько дельных советов связанных с визуализацией результатов. От агрегированных данных теперь перейдем к детальной инфомации для каждого жилого здания. Продолжим анализировать географию столицы.

Как подготовить для этого данные я детально описывал в "Где 15 минут пешком от дома до метро в Москве" "Где в Москве жить «неплохо»". В публикации "Жилье в 500м от сетевых продуктовых магазинов в Москве." я столкнулся со специфичным трафиком с желтушных публикаций и сообщество OSMеров предложило мне отличный вариант, когда визуализация не требует чтения исходной статьи.

Карта теперь доступна на сайте и использует DuckDB Wasm для запросов к данным прямо из браузера!

Обзорная статья, которая поможет разобраться с базовыми понятиями, познакомит с основами, даст общее представление о принципах работы цифровых карт и геоинформационных систем (ГИС). Будет полезно тем, кто только начинает работать с картами и хочет начать в этом разбираться.

Несколько лет назад мы рассказали про то, как Хабр обрабатывает официальные обращения, а также анонсировали наш раздел Transparency report, в котором мы своевременно публикуем информацию об обращениях. Что ж, с тех пор кое‑что поменялось и настало время для новой публикации с небольшим апдейтом.

В прошлых публикациях на Хабре я находил все жилые дома в пешей доступности от входов в метро и МЦК и жилье в 500м от сетевых продуктовых магазинов в Москве.

Когда настал момент объединить все метрики для мегаполиса, включая пешеходные расстояния и экологию в единую модель, то производительность расчетов стала упираться в вычисления маршрутов внутри GraphHopper.

И в этот же день в чате OpenStreetMap RU появляется ссылка на проект honzaap Pathfinding, который визуализирует алгоритмы поиска кратчайшего маршрута и еще делает анимацию по шагам на реальных данных в карте прямо в браузере. Поделюсь с вами примерами визуализаций поиска маршрута для прогулки из Серебряного Бора в Большой театр в Москве.

Рендер тайлов напрямую из базы, OSM в NixOS, GraphHopper 8.0, оцениваем доступность городов и где же в Москве жить неплохо.

Приятно когда живешь там где у тебя вход в метро в 15 минутах ходьбы и с комфортом жизни неплохо. Но кушать хочется всегда, а на рабочей неделе уж совсем нет времени и желания ехать в супермаркет чтобы сварить гречневую кашу и взять что-нибудь на завтрак. Магазины шаговой доступности есть везде, но мне хотелось бы чтобы это было что-нибудь более привычное, типа Пятёрочки, Дикси, Магнита, Перекрёстка, Магнолии, Атак или Ленты.

Продолжаем изучать географию столицы и как она влияет на комфорт жилья. В этой публикации подключим маршрутизацию и расчитаем пешеходные расстояния от входа в метрополитен до жилых зданий. В прошлый раз я анализировал жилье в городе на удаленность от негативных факторов и поделился инструкцией "Где в Москве жить «неплохо»". Теперь же перейдем на позитивные факторы выбора места квартиры и найдем в Москве жилые дома в шаговой доступности от метро.

Привет, хабр! Сегодня мы хотели бы продолжить тему обработки пространственных данных средствами Python библиотеки estaty. Мы уже рассказывали о том как можно Объединять открытые данные Open Street Map и Landsat для уточнения площадей зеленых зон вокруг объектов недвижимости.

Теперь же поговорим о более сложном анализе

Привет! Меня зовут Арсений Кононов. На прошлой неделе мы зарелизили трёхмерные развязки и тоннели, которые можно увидеть в режиме навигатора. Я расскажу о простой и гибкой технике, реализованной в графической подсистеме нашего графического движка для отображения плоских объектов на произвольной трехмерной поверхности. Например, линии маршрута на поверхности развязки.

Надеюсь, пост будет полезен интересующимся компьютерной графикой на уровне, абстрагированном от конкретных графических API, но ниже, чем абстракции, предлагаемые большими игровыми движками, такими как Unity или Unreal Engine.

Найти жилье для покупки и аренды — непростая задача. Многие факторы становятся неожиданностью после оплаты и подписания договора, когда вы переезжаете на новое место. И сколько бы вы ни платили риелтору, это не гарантирует, что он будет защищать в первую очередь ваши интересы. Попробуем взять в руки пульт управления жизнью и самостоятельно проанализировать, где в Берлине и окрестностях жить вам точно не захочется.

Основная ценность этой публикации в новой визуализации. Теперь интерактивная карта доступна в браузере и работает на смартфонах!

Еженедельник OSM снова на Хабре! Теперь раз в месяц, но с самыми интересными новостями. Приятного чтения.

На обложке: визуализация обращений к тайлам OpenStreetMap

Про городской округ Сочи я высказывал свое мнение в "Я бы не жил в Сочи в этих местах…"

В этой статье найду места на оставшейся части побережья Краснодарского края на основе данных OpenStreetMap где могут быть проблемы из-за близости к жилью не самых комфортных мест для уютной жизни на побережье Черного Моря. Показать результаты работы моей модели для Туапсе просили еще в комментариях к первой статье "Где бы вы точно не жили и не остановились даже на время, если бы знали и выбирали на основе фактов".

В одной прошлых публикации получил массу полезных коментариев от читателей. Среди них просили для Москвы кроме "плохих" районов было бы интересно увидеть и хорошие.

Честно скажу, что определить какие хорошие непросто. Ведь у каждого свое понятие о том что такое хорошо и нужен доступ к данным, которого у нас нет. Поэтому давайте посмотрим где жить "неплохо". Не жить рядом с тем, что влияет на качество воздуха, уровень шума, ежедневное memento mori, близость к промышленности, безопасность. Найдем группы домов в Москве в пределах МКАД, отдаленные на 150м от перечисленных факторов. Если живете в Москве, то удивитесь - вашего дома скорее всего не будет на этой карте

_{Дисклеймер:
Все нижеизложенное является лишь наблюдением и субъективной оценкой на основе личного опыта автора, а не утверждением.}

🔥 Примечание — эта статья автора расположилась на первом месте по рейтингу/просмотрам в хабе OSM за последний 23г..

В этот раз спустимся южнее, в городской округ Сочи и Сириус! Найдем места где могут быть проблемы из-за близости к жилью не самых лучших мест для уютной жизни на побережье Черного Моря и в горах у Красной Поляны.

Курортный город на побережье Черного моря, который известен своим уникальным сочетанием природных красот и мягкого климата. Также город известен некоторыми риэлторами, пытающимися впарить втридорога неликвид. С тысячами мемов про них в соцсетях.