Ivan Begtin
8.09K subscribers
1.61K photos
3 videos
100 files
4.33K links
I write about Open Data, Data Engineering, Government, Privacy, Digital Preservation and other gov related and tech stuff.

Founder of Dateno https://dateno.io

Telegram @ibegtin
Facebook - https://facebook.com/ibegtin
Secure contacts ivan@begtin.tech
Download Telegram
Что будет если отобразить города на земле в виде "гор света" где высота горы - это интенсивность всего того света что исходит из этой точки?

Победитель конкурса Information is Beautiful 2019 [1] года
Jacob Wasilkowski сделал именно это и теперь на картах можно найти не только хорошо узнаваемые города, но и многие источники света не из столь известных мест.

С помощью интерактивной карты [2] можно сравнить города, найти неизвестные источники света (незаконные рубки, рудники, места добычи нефти и газа, неизвестные поселения), увидеть уровень заселенности любой территории.

Ссылки:
[1] https://www.informationisbeautifulawards.com/showcase/4257
[2] https://jwasilgeo.github.io/esri-experiments/earth-at-night/

#data #dataviz #visualization #earth
В рубрике больших наборов данных Open Buildings [1] от Google. Набор данных идентификации зданий в странах Глобального Юга: Африка, Латинская Америка и Юго-Восточная Азия. Набор данных относительно велик, 178GB. Работать с ним можно в облаке Google или скачать себе локально его целиком или отдельные сегменты разделённые по геометрии S2 [2]. Кроме того каждому зданию присваиваются Plus codes [3], уникальные идентификаторы используемые в Google Maps.

Это уже третья версия этого набора данных, в ней появилась Латинская Америка и Карибы.

А я напомню что похожий набор данных публикуется Microsoft и охватывает меньше стран, зато есть и развитые страны США, Австралия, Канада в виде отдельных наборов данных и весь мир в качестве единого набора данных [4].

Было бы интересно увидеть сравнения этих наборов данных.

Ссылки:
[1] https://sites.research.google/open-buildings/
[2] https://s2geometry.io/
[3] https://maps.google.com/pluscodes/
[4] https://github.com/microsoft/GlobalMLBuildingFootprints

#opendata #google #microsoft #earth #datasets #data