Визуализируй это03.03.2015 13:18

Несколько лет назад я делал сайт о рыбалке и публиковал на нём карту окресностей города, отмечая интересные места. Я так увлёкся картами, что и сегодня занимаюсь дизайном геосервисов, а на досуге экспериментирую с картографическими визуализациями. Недавно я визуализировал статистику работы московского велопроката, а ранее опубликовал высотную модель города в виде разноцветной сетки улиц.Это здорово, когда большие массивы данных об окружающем нас мире становятся визуальными, осязаемыми. Привлекает меня в этом не множество разноцветных линий или точек на тёмном фоне, а возможность наглядно показать и рассказать окружающим интересную историю, сделать эти данные полезными для людей. Мне хочется, чтобы увлечённых этой темой людей становилось больше — делиться знаниями друг с другом, обсуждать идеи.

Дома в центре Москвы разного цвета в зависимости от площади здания.Данные: © Участники OpenStreetMap

О дизайне в картографии я уже рассказывали ещё буду рассказывать, ведь об этом можно рассказать много интересного. В этой истории, речь пойдёт не про традиционные карты.

Я задумал собрать что знаю про картографические визуализации и рассказать об этом. В итоге, у меня получился онлайн-курс «Визуализация геоданных» — серия мини-лекций об общих принципах и инструментах для работы с геоданными. К каждой части я собрал ссылки на дополнительные материалы и примеры рабочих файлов, чтобы можно было погрузиться в детали и попробовать что-то сделать самостоятельно. Этот пост собран из материалов курса.

На самом деле, нет принципиальной разницы между обычными бумажными картами и новомодными картографическими визуализациями — принцип любой карты: наглядное представление наших знаний о реальном мире.

Я бы выделил несколько характерных компонент хорошей картографической визуализации:

данные — хорошая визуальная история основывается только на качественных данных; технологии — так уж случилось, что технологии упрощают обработку больших объёмов данных и делают возможным, то, чего невозможно было бы сделать вручную; дизайн — процесс создания, конструирования карты и осознанное стремление сделать карту удобной и понятной для пользователей. Соединяя хорошо подобранные данные, технологии и дизайн можно сделать много интересных визуализаций. Покажу несколько для примера:

Один из ярких примеров хорошей истории с геоданными — визуализация всех голландских зданий по годам постройки. Помимо зрелищности, на этой карте очень наглядно рассказывается история — как застраивались города.

Все здания в Нидерландах стилизованные по годам постройки

Помимо визуализации нидерландских зданий есть похожие проекты: Бруклин, Нью-Йорк, Москвa.

Ребята из MapBox визуализировали 1 500 000 треков RunKeeper — пробежки, прогулки, поездки на велосипедах. Хорошо видны популярные места для прогулок. Я даже нашёл веломаршруты из дома на работу летом.

1 500 000 треков RunKeeper Данные карты: © Участники OpenStreetMap

Хороший пример в котором соеденились данные, технологии и дизайн — Watercolor Maps от Stamen Design, калифорнийской дизайн-студии, которая давно и очень успешно занимается картографическими визуализациями. В случае с этой картой можно с уверенностью утверждать, что получился великолепный арт-объект.

ГеоданныеНи одна карта не может быть картой, если она не содержит данных. Данные получают приставку «гео» в тот момент, когда у информации появляется привязка к местности и её можно отобразить на карте. Обычно привязку объекта к местности осуществляют с помощью географических координат — долготы и широты, а там, где требуется трёхмерное представление, указывают ещё и высоту.

Геоданные разделяют на два основных типа: растровые и векторные.

Растровые геоданные, как нетрудно догадаться, это обычные растровые изображения с геопривязкой. Наиболее знакомый всем пример растровых геоданных — спутниковые снимки.

«Облачные улицы» на Чёрном море, снимок 8 января 2015 года © NASA Earth Observatory

Помимо спутниковых снимков, растр используется для цифровых моделей рельефа, где каждый пиксель изображения содержит информацию о высоте над уровнем моря в этой точке местности. Для лучшей узнаваемости частей города, я дополнил картинку сеткой основных улиц.

Высотная модель Москвы © U.S. Geological Survey, SRTM30, данные карты © Участники OpenStreetMap

Растровые данные могут быть и не статичными картинками, технологии позволяют встраивать видео в интерактивную карту.

Векторные геоданные описываются набором или последовательностью координат, геометрией и атрибутивными значениями. Есть три основных типа векторных данных:

точки — для задания точечного объекта достаточно пары координат, пример точечных объектов на карте — POI (points of interest) линии — геометрия линии задаётся последовательностью пар координат, наиболее знакомый пример линейных объектов — дороги на карте полигоны — задаются координаты вершин, здания — пример полигональных геоданных Помимо типа геометрии и расположения не менее важна атрибутивная информация. В векторных данных каждый объект может содержать дополнительную атрибутивную информацию. Используя эти атрибуты можно делать выборки объектов и применять к ним различные стилевые правила. На примере слоя дорог из OpenStreetMap: по атрибуту «type» можно выбрать дороги со значением соответствующему «primary» и выделить их на карте особым стилем.

Пример слоя дорог, по значению атрибута «type» выделены главные улицы. Данные карты © Участники OpenStreetMap

Для удобства работы с атрибутами в большинстве инструментов есть возможность просматривать данные в виде таблицы. К слову сказать, атрибуты могут заполняться заранее, а могут и вычисляться в зависимости от каких-либо параметров объекта. Картинка обложки к этому посту — здания из OpenStreetMap в центре Москвы, цвет которых зависит от площади дома.

Для векторных геоданных было разработано большое число разнообразных форматов, расскажу о наиболее популярных:

Shapefiles — изначально этот формат использовался только для ГИС-пакетов компании Esri, но оказался удобен в использовании и стал стандартом и для других геоинформационных приложений; KML (Keyhole Markup Language) — язык разметки геоданныз на основе XML. Очень долгое время Google Earth был самым доступным инструментом работы с геоданными в интернете, поэтому KML-файлы получили широкое распространение в интернете и картографических сервисах; GPX — текстовый формат, опять же на основе XML, в основном активно используется для записи GPS-треков. Пример GPX-файла можно экспортировать из RunKeeper; GeoJSON — текстовый формат, за счёт удобства применения этого формата в JavaScript в последнее время стал активно использоваться для интерактивной картографии; CSV — за счёт своей простоты текстовый формат распространённый формат хранения геоданных, координаты указываются в колонках таблицы и как правило, CSV используется для точечных объектов. Инструменты Тема картографии только кажется специфичной, сложной и запутанной, сейчас всё больше и больше различных технологий и инструментов для «бытовой картографии» становятся доступными для обычным пользователям. Попробую дать краткий обзор того, чем часто пользуюсь сам.

QuantumGIS Quantum GIS (сокращённо QGIS)— настоящая ГИС в классическом понимании. Продукт кроссплатформенный c открытым исходным кодом и является прекрасной альтернативой дорогостоящим ГИС-пакетам.

Работая с картографией, QGIS стал для меня незаменимым инструментом для работы с геоданными. В первую очередь это возможности просмотра, редактирования, импорта и экспорта различных форматов, а также возможности анализа и работы с выборками объектов. Например, мне часто требуется отфильтровать объекты по какому-либо признаку или выбрать их в какой-либо конкретной области.

Quantum GIS 2.6.1: Слой зданий © OpenStreetMap c категориями по площади, просмотр атрибутов объекта.

Кроме этого у QGIS есть возможности стилизации карты, экспорта изображения карты для печати и публикации в интернете. У Квантума большое сообщество разработчиков, заинтересованных в развитии проекта, и на сегодняшний день разработано большое количество плагинов, которые значительно расширяют функциональные возможности программы.

CartoDB CartoDB — онлайн сервис работы с вашими геоданными, по сути хостинг геоданных с возможностями визуализации и публикации ваших же данных. Основная схема работы с сервисом такая: требуется загрузить данные, настроить их отображение и уже можно использовать готовую визуализацию — опубликовать ссылку на проект или разместить карту на сайте.

Настройка визуализации землетрясений в CartoDB

В скринкасте про CartoDB я показал как можно за несколько минут создать анимированную визуализацию землетрясений (случившихся за 30 дней, по данным USGS). У CartoDB очень удобно всё сделано для того, чтобы пользователь с любым уровнем подготовки смог бы разобраться с сервисом, а для тех, кому требуется помощь ребята стартовали специальный сайт The Map Academy на котором публикуют примеры и скринкасты, обучающие работе с сервисом, а в блоге публикуется лучшая карта недели созданная с помощью этого сервиса. Для более продвинутых возможностей у CartoDB есть API.

TileMill На самом деле, компания MapBox, которая разработала TileMill* за эти пару лет уже убежала далеко вперёд: для кастомизации карт выпустили более функциональный продукт Design Studio, онлайн-сервис тоже имеет богатые возможности работы с геоданными, а для разработчиков предлагается широкий спектр API. В своём блоге команда регулярно публикует впечатляющие примеры визуализаций.

MapBox как и CartoDB позволяет хранить ваши геоданные в облаке и публиковать их на различных платформах. Основное отличие: CartoDB позволяет стилизовать и отображать их поверх уже какой-либо готовой карты, а в сервисах MapBox можно кастомизировать и карту, и объекты, которые хотелось бы на ней отобразить. При этом, в CartoDB можно подключить тайлы карты, подготовленной в MapBox.

Основная идея стилизации карт в TileMill заключается в следующем: вы добавляете данные по слоям на карту, и можете стилизовать настроить стиль отображения слоя с помощью CartoCSS — языка настройки внешнего вида, очень похожего на CSS. Картинки в посте про типы данных, или картинка для обложки как раз готовились в TileMill, и если один раз разобраться и понять принцип, делается это удобно, быстро и легко.

MapBox TileMill

Подготовленную карту можно экспортировать или как статичную картинку, или опубликовать в облачное хранилище для дальнейшего использования карты в интернете или на мобильных устройствах. Хранение данных в MapBox — платный сервис по подписке, при этом есть бесплатный тарифный план, которого хватает для знакомства с базовыми возможностями сервиса.

* — пользователям MacOS 10.10 Yosemite нужно скачивать dev-версию

API Яндекс.Карт API Карт от Яндекса — невероятно богат на различные возможности карты. Для первого знакомства с JavaScript API рекомендую посмотреть на примеры из «Песочницы» — тут можно довольно быстро разобраться как добавить интерактивную карту на страницу с различными параметрами, настроить поведение карты или же добавить различные объекты.

В скринкасте про API я скачал информацию о станциях велопроката в CSV формате, сконвертировал с помощью QGIS эти данные в GeoJSON и далее визуализировал их с помощью API Яндекс.Карт несколькими способами:

К слову сказать, работать с GeoJSON-файлами можно чуть более изящным способом, при помощи ymaps.GeoQuery. Например, все загруженные объекты можно сразу добавить в коллекцию геообъектов и управлять параметрами отображения уже для всего набора данных.Код этих примеров можно найти на GitHub в материалах к скринкасту.Кластеризация пунктов велопроката

Кластеризацию и рисование кругов я использовал в эксперименте с визуализацией общественных туалетов — круги мне очень пригодились показать 5-минутные радиусы, а модуль тепловых карт я использовал в проекте статистки работы московского велопроката.

Тепловая карта в проекте статистики московских Велобайков

Это, конечно же, далеко не все возможности API. При желании можно собрать на основе API Карт достаточно интересный интерактивный проект. Найти интересные примеры визуализаций можно в блоге, клубе разработчиков, «песочнице» или в документации.

Тема картографии бесконечна, и чем больше я погружаюсь в неё, тем более безграничной мне кажется эта картографическая вселенная. Особо внимательные читатели наверняка заметили, что рассказ получился про данные и про технологии, а про дизайн в этой истории сказано мало. В это приключение отправимся позже — пока что я собираю материалы по теме, структурирую и осмысляю собранное.

Итак, самые важные ссылки, для дальнейшего погружения в тему визуализации геоданных.

Видезаписи скринкастов:

«Введение в курс и примеры» (2:25) «Типы и форматы геоданных» (3:50) «Quantum GIS» — обзор базовых возможностей (9:51) «CartoDB» — онлайн-сервис визуализации данных (11:38) «MapBox TileMill» — стилизация карты с CartoCSS (19:27) «API Яндекс.Карт» — показ точек на карте в JavaScript (10:25) Ссылки и рабочие файлы для примеров: github.com/minikarma/geotalk

Для обсуждения темы я стартовал группу в Фейсбуке — «Бытовая картография». Очень здорово будет найти единомышленников и обсуждать подобные темы там, делиться экспериментами и опытом.

Планирую продолжить пополнять материалы по мере возможности и буду рад дополнениям и пожеланиям.

Ссылки Подготавливая информацию к курсу, я насобирал некоторый набор ссылок для самостоятельного изучения. Делюсь и с вами. Будет здорово, если поделитесь в коментариях чем-нибудь интересным со мной.

Интересные примеры:

Блоги и сайты: Общеобразовательное про карты: Доступные данные: Про форматы данных: