Как устроены Яндекс.Карты. Лекция Владимира Зайцева в Яндексе
Яндекс.Карты — это высоконагруженный картографический портал, который работает с огромными объемами данных. В своей лекции Владимир Зайцев рассказывает старшеклассникам — студентам Малого ШАДа — о том, как создавать и поддерживать такие ресурсы, и о технологиях, которые для этого используются. А также на примерах объясняет, какие можно разрабатывать инструменты и проводить исследования на базе полученных данных.Попробуем разобраться в том, что такое Яндекс.Карты так, как если бы мы ничего о них не знали, и слышим о них впервые. Если смотреть на них в общем, то это большой сайт, на котором собрано несколько сервисов:
Спутниковые снимки и карта Народная карта Поиск Пробки Маршрутизатор и навигация Панорамы API Спутниковые снимки и карта Конечно же, все начинается с карты. Представим, что мы рассказываем своему приятелю, как добраться до вашей дачи. Ну и нарисовали небольшую карту, по которой он сможет пройти от электрички до вашего дома. Он по этой доге прошел и записал GPS-трек. Если вы потом попробуете наложить этот трек на карту, ничего хорошего из этого не выйдет, они просто не будут совпадать. Как же составить такую карту, которая соответствовала бы реальному GPS-треку? Например, мы при помощи лазерного дальномера с разных точек отмерять расстояния до различных точек на местности, а при помощи компаса вычисляем азимуты. При должной аккуратности измерений, у нас уже есть некоторый шанс, что после наложения у нас получится достаточно точная карта, которая будет совпадать с GPS-треком.Но если применять этот метод для составления более масштабных карт, процесс окажется слишком длительным и трудоемким. Поэтому сегодня для этих целей применяются более технологичные решения. Например спутниковая фотосъемка. Спутники летают над Землей на высоте 200–500 километров и делают фотоснимки при помощи вот таких объективов:
Спутник вращается вокруг Земли, а наша планета вращается вокруг своей оси, поэтому если спроецировать траекторию спутника на ее поверхность, получится синусоида. При этом траектория спутника при каждом обороте будет немного смещаться, так что через некоторое количество облетов можно будет заснять всю поверхность Земли.
Но есть две проблемы. Во-первых пролеты над какими-то территориями обязательно придутся на ночное время. А ночные спутниковые снимки представляют исключительно эстетическую ценность, для картографии они бессмысленны. Это обязательно нужно учитывать, и снимать только освещенные части, что может потребовать большего количества пролетов. Вторая проблема — это облачность. Если часть города при съемке закрывают облака, то нам потребуется при следующем пролете спутника над ним снимать эту часть заново. Но если в следущий раз спутник полетит над этим городом в другое время, тени будут направлены в совершенно другую сторону. И если мы совместим два снимка, у нас будет ощущение диссонанса. Поэтому такие спутники летают по солнечно-синхронной орбите, рассчитанной таким образом, чтобы каждый пролет спутника над определенной местностью приходился на одно и то же локальное время.
Итак мы произвели фотосъемку, склеили фотографии, получили одно большое полотно в высоком разрешении. Но съемка производилась с какой-то одной точки, так что некоторые углы у нас будут искажаться. Чтобы скомпенсировать искажения нужно всю картинку перепроецировать. Сделать так, будто каждая фотография была сделана именно над этой точкой.
Есть и еще одна проблема спутниковой съемки. Мы ведь хотим получить цветные фотографии, но при проходе через атмосферу световые лучи разного спектра преломляются по-разному. Поэтому цветной снимок высокого разрешения из космоса сделать не получается. Делается по два снимка. Один — черно-белый, высокого разрешения, а второй меньшего разрешения, но цветной. Затем цветной снимок растягивают и накладывают как текстуру на черно-белый. Это становится заметно, когда в кадр попадают быстродвижущиеся объекты, например, самолеты.
Итак, мы произвели съемку, цветокоррекцию и почие необходимые манипуляции, уложили все эти терабайты данных в хранилища, сделали на их основе карты. Но почему бы не отдать пользователям и сами спутниковые снимки. Ведь посмотреть на них тоже полезно и интересно. На Яндекс.Картах эта функция появилась в 2004 году. Интернет тогда был помедленнее, чем сейчас, и передавать большие данных было не так просто. Поэтому большие картинки разбили на тайлы, умещающиеся ровно в один пользовательский экран.
Но вернемся к самим картам. Допустим, мы смогли разметить на снимках дороги, дома, подписать адреса. В итоге у нас получится вот такая картинка:
Теперь нам эту карту нужно раскрасить. Если мы раскрасим кварталы, дома, дороги и водоемы в разные цвета, получится у нас вот что:
Уже не так плохо, но мы-то хотим добиться совсем другого результата:
На самом деле, перед нами стоит сразу несколько задач. Во-первых, выделить из всего многообразия объектов самые значимые, и в зависимости от масштаба добавлять или убирать менее значимые. Кроме того, есть много пользователей с искажениями зрительного восприятия: примерно десять процентов мужчин страдают такими заболеваниями. И это тоже нужно принимать во внимание. На картинке ниже можно посмотреть, как видят карту люди страдающие дальтонизмом:
Как видно, карта остается вполне читаемой, так как цветовая палитра специально подобрана таким образом, чтобы цвета не сливались при наиболее часто встречающихся искажениях зрительного восприятия.
Еще один момент, который нужно учитывать при выборе цветовой палитры заключается в том, что карты часто печатают на черно-белых принтерах, и монохромная карта тоже должна оставаться читаемой:
Народная карта
Россия — огромная страна. Составление подробной карты всей ее территории требует огромных ресурсов. Поэтому, было решено предоставить пользователям возможность самостоятельно размечать те территории, где детализация карт недостаточна. Для этого нужно было реализовать следующие функции:
доступ к спутниковым снимкам;
инструмент для рисования и подписей;
одновременная правка;
моментальное отображение;
надежность хранилища.
Доступ к спутниковым фотографиям у пользователей на тот момент уже был, все остальные необходимые инструменты также были постепенно созданы. И вот когда была реализована функция онлайн-рендеринга, появилась идея отображения на карте информации о состоянии на дорогах.Пробки
Подробно о том, как работают Яндекс.Пробки уже рассказывал в своей лекции Леонид Медников, ну, а общее представление можно составить из этой картинки: 
Досмотрев лекцию до конца, вы узнаете, как устроены не менее интересные компоненты Яндекс.Карт: маршрутизация, Панорамы и API.
