полезное: сайт, где можно скачать основные данные для составления карт
- границы государств
- крупные населенные пункты
- реки и площадные водные объекты
https://www.efrainmaps.es/english-version/free-downloads/world/
#данные
- границы государств
- крупные населенные пункты
- реки и площадные водные объекты
https://www.efrainmaps.es/english-version/free-downloads/world/
#данные
❤🔥3🔥1
Классная база данных с городами, координатами, населением и основной информацией о них. Полезный и довольно полный датасет
https://simplemaps.com/data/world-cities
#данные
https://simplemaps.com/data/world-cities
#данные
❤🔥4
сегодня развлекалась со способами визуализации цифровых моделей рельефа. Вышло такое
если нужен туториал, пишите
#мои_карты_YAGEL
если нужен туториал, пишите
#мои_карты_YAGEL
❤4❤🔥2
Кладезь англоязычной литературы по оформлению карт и работе с QGIS
https://locatepress.com/
#образовательное
https://locatepress.com/
#образовательное
❤🔥5
На самом деле эта карта церквей в Польше олицетворяет важную проблему, существующую в картографии - как представить на карте данные, если они физически не помещаются :)
для того, чтобы рассмотреть эту проблему, я взяла территорию все той же Польши и создала в ней 1000 случайных точек. Их и будем показывать. Как они выглядят стандартно можете посмотреть на первом фото (1).
Первое очевидное решение, которое приходит в голову, - уменьшить размер точек (2). В целом стало лучше, но теперь мы видим просто почти равномерное распределение по всей Польше, ничего интересного.
Чтобы отобразить в пространстве не просто сами точки, а паттерны, т.е. закономерности распределения в пространстве, можно использовать еще большее уменьшение размера точек с подсветкой в виде эффекта. Так, если точки будут находиться недалеко друг от друга, то они будут визуально сближаться или даже объединяться в группы (3).
#образовательное
для того, чтобы рассмотреть эту проблему, я взяла территорию все той же Польши и создала в ней 1000 случайных точек. Их и будем показывать. Как они выглядят стандартно можете посмотреть на первом фото (1).
Первое очевидное решение, которое приходит в голову, - уменьшить размер точек (2). В целом стало лучше, но теперь мы видим просто почти равномерное распределение по всей Польше, ничего интересного.
Чтобы отобразить в пространстве не просто сами точки, а паттерны, т.е. закономерности распределения в пространстве, можно использовать еще большее уменьшение размера точек с подсветкой в виде эффекта. Так, если точки будут находиться недалеко друг от друга, то они будут визуально сближаться или даже объединяться в группы (3).
#образовательное
👍5
Еще один способ - использовать вспомогательные слои для визуализации. Одним из таких является сетка - fishnet или grid. Мы создаем сетку 10/10 км на всю территорию Польши, после считаем, сколько точек попало в каждую ячейку сетки и визуализируем ее в зависимости от кол-ва входящих в ячейку точек. Так по сути отображается распределение плотности объектов по всей территории, при этом делается необходимая поправка на площадь (4)
Если немного поработать с градиентом визуализации ячеек, можно прийти к тому, что ячейки без точек могут быть прозрачными. А те, что с точками - цветными (5).
Предпоследний способ, который я рассмотрела - кластеризация. Вещь крутая, но, на мой взгляд, имеет смысл в основном в интерактивных картах, когда в реальном времени мы видим, как перестраиваются кластеры. В QGIS кластеризация не до конца докручена, но хотя бы имеет место быть (6).
Последний способ - тепловая карта. Это такой способ отображения точек в виде "облаков" разных цветов. Очень интуитивно понятный способ, особенно если немного докрутить в нем визуализацию. Тепловая карта по умолчанию может выглядеть жутко, но если сделать распределение цветов от прозрачного до какого-либо еще, то средоточия точек превратятся в цветные облачка (7). На мой взгляд, наиболее оптимальный способ в данном случае.
Такими вот разными способами можно показать на карте одни и те же данные и даже извлечь из этого какие-то выводы :)
#образовательное
Если немного поработать с градиентом визуализации ячеек, можно прийти к тому, что ячейки без точек могут быть прозрачными. А те, что с точками - цветными (5).
Предпоследний способ, который я рассмотрела - кластеризация. Вещь крутая, но, на мой взгляд, имеет смысл в основном в интерактивных картах, когда в реальном времени мы видим, как перестраиваются кластеры. В QGIS кластеризация не до конца докручена, но хотя бы имеет место быть (6).
Последний способ - тепловая карта. Это такой способ отображения точек в виде "облаков" разных цветов. Очень интуитивно понятный способ, особенно если немного докрутить в нем визуализацию. Тепловая карта по умолчанию может выглядеть жутко, но если сделать распределение цветов от прозрачного до какого-либо еще, то средоточия точек превратятся в цветные облачка (7). На мой взгляд, наиболее оптимальный способ в данном случае.
Такими вот разными способами можно показать на карте одни и те же данные и даже извлечь из этого какие-то выводы :)
#образовательное
Forwarded from Картетика.Канал
#cartetika_utility
Вчера мы поговорили немного о теории, сегодня переходим к практике. Так как же посчитать города и плотность застройки в QGIS? Отвечаем: https://cartetika.ru/tpost/ifl1baflt1-kak-schitayut-goroda-izmeryaem-plotnost
Вчера мы поговорили немного о теории, сегодня переходим к практике. Так как же посчитать города и плотность застройки в QGIS? Отвечаем: https://cartetika.ru/tpost/ifl1baflt1-kak-schitayut-goroda-izmeryaem-plotnost
😁2