Коммерсант пишет что В цифровую модель поверхности России на ближайшие годы вписывают четыре региона [1], Росреестр запускает единую цифровую платформу «Национальная система пространственных данных» [2] и там уже участвуют Краснодарский и Пермский края, Иркутская область и Республика Татарстан.
Новость, казалось бы, хорошая. Её портит то что упоминается в статье В частности, доступ к геопространственным данным цифровой платформы можно будет получить на портале госуслуг — «Роскадастр».
Доступ к данным через госуслуги - это плохая идея. И то что открытые геоданные нигде не упомянуты также не здорово. Геоданные одни из наиболее востребованных в мире, они должны быть общедоступны настолько насколько возможно, именно это даёт максимальный экономический эффект и приводит к созданию новых цифровых продуктов.
Ссылки:
[1] https://www.kommersant.ru/doc/5180820
[2] https://rosreestr.gov.ru/activity/gosudarstvennye-programmy/natsionalnaya-sistema-prostranstvennykh-dannykh/
#opendata #geo #geodata #rosreestr
Новость, казалось бы, хорошая. Её портит то что упоминается в статье В частности, доступ к геопространственным данным цифровой платформы можно будет получить на портале госуслуг — «Роскадастр».
Доступ к данным через госуслуги - это плохая идея. И то что открытые геоданные нигде не упомянуты также не здорово. Геоданные одни из наиболее востребованных в мире, они должны быть общедоступны настолько насколько возможно, именно это даёт максимальный экономический эффект и приводит к созданию новых цифровых продуктов.
Ссылки:
[1] https://www.kommersant.ru/doc/5180820
[2] https://rosreestr.gov.ru/activity/gosudarstvennye-programmy/natsionalnaya-sistema-prostranstvennykh-dannykh/
#opendata #geo #geodata #rosreestr
Коммерсантъ
Родину измеряют в гигабайтах
В цифровую модель поверхности России на ближайшие годы вписывают четыре региона
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В рубрике больших наборов данных Awesome Google Earth Engine Community Datasets [1] каталог геоданных специально подготовленных для быстрого подключения к Google Earth. В каталоге, в общей сложности 105.7 TB данных, 584 тысячи изображений, всего коллекций с изображениями 268, с описаниями объектов 414 и более 518 миллионов характеристик (features) объектов в общей сложности.
Из особенно интересного, там есть данные LandScan [3] собираемые ORNL (Oak Ridge National Laboratory) [4] в США. LandScan даёт возможность просматривать плотность населения на территориях с очень высоким разрешением.
Кроме того там много других интересных наборов данных для всех кто работает с геоданными.
Ссылки:
[1] https://samapriya.github.io/awesome-gee-community-datasets/
[2] https://samapriya.github.io/awesome-gee-community-datasets/stats/
[3] https://samapriya.github.io/awesome-gee-community-datasets/projects/landscan/
[4] https://landscan.ornl.gov
#opendata #datasets #geo #googleearth #datacatalogs
Из особенно интересного, там есть данные LandScan [3] собираемые ORNL (Oak Ridge National Laboratory) [4] в США. LandScan даёт возможность просматривать плотность населения на территориях с очень высоким разрешением.
Кроме того там много других интересных наборов данных для всех кто работает с геоданными.
Ссылки:
[1] https://samapriya.github.io/awesome-gee-community-datasets/
[2] https://samapriya.github.io/awesome-gee-community-datasets/stats/
[3] https://samapriya.github.io/awesome-gee-community-datasets/projects/landscan/
[4] https://landscan.ornl.gov
#opendata #datasets #geo #googleearth #datacatalogs
Я уже рассказывал про геоклассификацию данных в Dateno и то что существенная фича в поиске - это возможность поиска по городам/регионам, на субрегиональном уровне. Классификация датасетов по субрегионам основана почти полностью на аннотировании каталогов данных и с этой точки зрения это довольно простая задача с понятным решением.
Как оказывается куда менее простой задачей является привязка датасетов к странам и макрорегионам.
Базово привязка эта привязка делается через привязку каталога данных которые, как правило, конкретными странами ограничены. К примеру, если есть национальный портал данных какой-то страны, то и данные почти всегда касаются этой страны. Но это самые простые случаи и в основном про порталы открытых данных и про геопорталы.
Сложности начинаются с научными данными. Большая их часть чёткой геопривязки может не иметь вообще, кроме ну разве что, академического института(-ов) авторов и их местонахождения. Исключение составляют редкие датасеты из наук о земле, лингвистики и ещё ряда научных дисциплин.
Другая сложность возникает со всей статистикой и производными индикаторами. Помимо стат. показателей по странам существует неимоверное число разных групп стран, от простых, до хитровыдуманных. К примеру, группы арабских стран, страны MENA, G20, G7, Андское сообщество, наименее развитые страны, страны без выхода к морю и ещё много какие. Причём, конечно, группы стран пересекаются, но не всегда входят в друг друга.
Внутри Dateno, при этом, для группировки стран используется список макрорегионов из UN M49. Разметить страны по вхождение в эти макрорегионы несложно и внутренний справочник для этого есть. А вот справочника вхождения стран в эти многочисленные группы и их пересечений - нет и его надо составлять де-факто полувручную и нет кого-то кто бы поддерживал такую живую базу данных или программную библиотеку.
Поэтому георазметка реальных мировых статистических данных - это боль, требующая большой ручной работы по привязке к макрорегионам.
Пока что отсутствие привязки каких-то датасетов к странам и макрорегионам не так критичны поскольку другие поисковики даже такого не поддерживают и есть фасеты где разметка куда хуже. К примеру, наличие информации о лицензии есть не более чем у 10% датасетов.
Тем не менее качество фасетов в Dateno влияет на пользовательский опыт и это важная задача для построения максимально достоверного поискового индекса по данным.
#dateno #statistics #indicators #geodata #geo #thoughts
Как оказывается куда менее простой задачей является привязка датасетов к странам и макрорегионам.
Базово привязка эта привязка делается через привязку каталога данных которые, как правило, конкретными странами ограничены. К примеру, если есть национальный портал данных какой-то страны, то и данные почти всегда касаются этой страны. Но это самые простые случаи и в основном про порталы открытых данных и про геопорталы.
Сложности начинаются с научными данными. Большая их часть чёткой геопривязки может не иметь вообще, кроме ну разве что, академического института(-ов) авторов и их местонахождения. Исключение составляют редкие датасеты из наук о земле, лингвистики и ещё ряда научных дисциплин.
Другая сложность возникает со всей статистикой и производными индикаторами. Помимо стат. показателей по странам существует неимоверное число разных групп стран, от простых, до хитровыдуманных. К примеру, группы арабских стран, страны MENA, G20, G7, Андское сообщество, наименее развитые страны, страны без выхода к морю и ещё много какие. Причём, конечно, группы стран пересекаются, но не всегда входят в друг друга.
Внутри Dateno, при этом, для группировки стран используется список макрорегионов из UN M49. Разметить страны по вхождение в эти макрорегионы несложно и внутренний справочник для этого есть. А вот справочника вхождения стран в эти многочисленные группы и их пересечений - нет и его надо составлять де-факто полувручную и нет кого-то кто бы поддерживал такую живую базу данных или программную библиотеку.
Поэтому георазметка реальных мировых статистических данных - это боль, требующая большой ручной работы по привязке к макрорегионам.
Пока что отсутствие привязки каких-то датасетов к странам и макрорегионам не так критичны поскольку другие поисковики даже такого не поддерживают и есть фасеты где разметка куда хуже. К примеру, наличие информации о лицензии есть не более чем у 10% датасетов.
Тем не менее качество фасетов в Dateno влияет на пользовательский опыт и это важная задача для построения максимально достоверного поискового индекса по данным.
#dateno #statistics #indicators #geodata #geo #thoughts
unstats.un.org
UNSD — Methodology
United Nations Statistics Divisin - Methodology
В рубрике интересных наборов данных OpenAddresses.io [1] огромная база адресов, кадастровым участкам и зданиям по многим странам мира и отдельным территориям. Проект с огромным числом участников, контрибьюторов и, хоть и не тотальным, но серьёзным покрытием. Например, там есть данные по всему Казахстану, по некоторым регионам РФ, Республике Беларусь, Литве, Эстонии и ещё по многим странам на разных континентах.
Общий объём измеряется сотнями гигабайт, учитывая архивные релизы, в последнем релизе данные глобального покрытия порядка 35ГБ.
Из особенностей - для скачивания просят авторизоваться. С необычным аргументом в пользу этого в том что надо платить за хостинг на AWS S3, а такой механизм нагрузку на бюджет снижает.
В остальном это полноценные открытые данные. В основном скомпилированные из открытых государственных источников.
Ссылки:
[1] https://openaddresses.io
#opendata #datasets #geo #data
Общий объём измеряется сотнями гигабайт, учитывая архивные релизы, в последнем релизе данные глобального покрытия порядка 35ГБ.
Из особенностей - для скачивания просят авторизоваться. С необычным аргументом в пользу этого в том что надо платить за хостинг на AWS S3, а такой механизм нагрузку на бюджет снижает.
В остальном это полноценные открытые данные. В основном скомпилированные из открытых государственных источников.
Ссылки:
[1] https://openaddresses.io
#opendata #datasets #geo #data