Как я создавал картостиль «L»

«Художника каждый может обидеть.
Убежать не каждому удается.»
Народная мудрость

 

Вот все жалуются на теплую зиму, а зря. Замерзло бы Грушевское водохранилище у моего дома, как бы я тогда в нем купался в декабре? А если-бы не купался, а потом не тусил по поселку, разве обалдевал бы я сейчас от дикой боли в горле? Правильно, не обалдевал и над картой города Шахты, за которую периодически берусь, не сидел бы.

Но сегодня, я хочу рассказать вам не столько о карте, сколько о картостиле вообще. Исходные данные мои понятны: OpenStreetMap в шейпах от Geofabrik, плюс собственные картографические наработки. Данных, по нынешним временам — кот наплакл, грех не засеть часов на сорок-пятьдесят и не скомстролить из них контагий красоты. Собственно, я только что это сделал, а потому рад представить вам картостиль под названием «L». Не скажу, что название не имеет отношение к противостоянию Л и Киры, но по большому счету я и сам не знаю, откуда оно взялось. Да и не хочу знать. Лучше вместо всех этих пустяков я расскажу вам о некоторых своих мыслях, которые годами вызревали, пока неожиданно не полезли из меня во все стороны как из старого матраса.

Чего стоят сейчас данные неглобального покрытия? Правильно: ничего или почти ничего. Неважно сколько у тебя данных, важно как ты с ними работаешь. Эту мысль я периодически пытался доносить до аудиторий в виде неструктурированного потока высказываний. Чем полнее базы геоданных, тем меньше значение каждого нового байта, тем выше требования к обработке и отображению пространственной информации. Думаю об этом же говорил и Стив Кост, заявляя: «Сработало-то замечательно, люди отличные, OSM пыхтит и катится… но дни крутых поворотов и рисков позади. Это сводит с ума: открытую карту можно развить сотней способов, а не просто смотреть, как она немного прирастает каждый год, и собирать очередную конференцию.» В нас пропал дух энтузиазма», как говорил еще Ипполит Георгиевич. Наполнение базы геоданных первоочередная задача партии и правительства, а кильками в наш век отравиться гораздо проще, чем не смочь на основе данных изготовить карту.  Скорее всего, этот флер времени рано или поздно развеется, но хотелось бы застать времена когда вопросы картографического дизайна будут если уж не решаться, то хотя-бы подниматься на обсуждение.

Впрочем, довольно лирики. Я же про «L» рассказ веду. Сразу скажу, стиль не включает в себя POI. Это не значит, что он не предназначен для их отображения (скорее наоборот). Дело в том, что при таком ничтожном количестве ангажированных точек интереса, должным образом визуализировать и проверить их читаемость просто невозможно.  Будут POI-будет развитие картостиля «L». Покамест можно оговорить, что предлагаемый картостиль избавлен от точек интереса специально (что на самом деле является одной из главных причин).

Создание картографического стиля — это мучительная процедура выбора из бесконечного числа вариантов того оформления, при котором читатель увидит сердцевидный объект, даже если на его месте картограф нарисовал обычную жопу. Алгоритмизация в картографическом дизайне вещь достаточно спорная: никто не мешает на основе существующих концепций ТРИЗ выработать логические подходы к оформлению карты, однако, большей частью этот процесс остается творческим, осуществляемым на основе интуиции и опыта.

Но при этом, всегда можно определить некоторые субъективные алгоритмы, которые позволят сократить количество возможных комбинаций оформления. В конце-концов, даже шахматисты первые ходы не играют, а разыгрывают известную комбинацию. Никогда раньше не задумывался над классификацией таких алгоритмов, но с ходу могу назвать жадный, табличный, циклический, ступенчатый и базовый алгоритмы.

При жадном алгоритме вы исполняете на карте главный слой, а после добавляете слои в порядке убывания их важности настраивая каждый таким образом, что-бы объекты предыдущего слоя отчетливо читались на фоне объектов последующего.

Применяя табличный алгоритм вы прежде чем приступить непосредственно к работе с данными создаете таблицы условных обозначений. Это настолько старый, проверенный и рекомендуемый метод, что я более чем уверен: хрен кто им пользуется в реальной практике. Потому что для того, что-бы построить гармоничную таблицу условных обозначений требуется космические запасы времени, а я сейчас и без всяких таблиц все по-быстрому нарисую…

Суть циклического алгоритма ясна из названия: настраиваете первый слой, отключаете его и добавляете следующий. Начинаете настройку второго слоя на белом фоне, завершаете на фоне включенного первого слоя. Далее отключаете второй слой и по тому-же алгоритму настраиваете третий. Если принять за x редактируемый в текущий момент слой, включенный слой принять за единицу, отключенный за ноль, а место в последовательности за номер слоя, то алгоритм можно записать так: x-0x-1x-00x-10x-11x… Кажется сложным, но не переживайте, если слоев много, вы легко сойдете с ума.

Используя ступенчатый алгоритм вы добавляете слой максимального заполнения, настраиваете его цветовую гамму по вашему вкусу. После добавляете слой с меньшим наполнением, настраиваете его так, что-бы оба слоя хорошо читались. Добавив третий слой, отключаете первые два и настраиваете его по своему усмотрению. Позже изменяете яркость, контраст или прозрачность первых двух слоев на минимальную величину, достаточную для нормального отображения третьего слоя. Потом добавляете четвертый и далее пока не закончатся слои, либо пока не упретесь в предел такого метода. С физической точки зрения метод не выдерживает никакой критики, но иногда бывают случаи, которые просто не разрешить стройными алгоритмами. «Здесь нужна живая кровь, катарсис, преступление». Ибо на каждую хитрую бритву Оккама всегда можно найти теорему Геделя с винтом.

Повторюсь, я не претендую на ценность этих конкретных алгоритмов. У каждого повара своя галинабланка. Но я хочу сказать, что к вопросу создания картостиля можно подходить более формализованно чем: «-Давай дороги пошире сделаем. -Вроде лучше стало, давай еще домики перекрасим. -Блин здорово, но надписи не видны, нужно размер текста увеличить — А как? — А ты дороги поуже сделай!»

При разработке картостиля «L», я исходил из базового алгоритма, при котором первой рисуется максимально бледная подложка, на которую накладываются слои с обратно пропорциональной количеству объектов насыщенностью и яркостью слоя. Чем больше объектов в слое, тем бледнее и невзрачнее слой. В моем случае, в качестве подложки выступал слой с индивидуальными жилыми строениями:

Подложка-privacy

 

В OSM этому слою в теории должно соответствовать значение landuse=residential. Но в связи с трудоемкостью обрисовки участков, тег с таким значением обычно покрывает почти весь город целиком и практически не несет никакого смысла. В моем случае, этот слой (privacy) отрисован руками на весь город, что позволяет сделать вывод о наличии и характере проездов даже на территориях, лишенных дорожного графа OpenStreetMap.

Вообще, вопрос картирования частных земельных участков не так уж прост. Я писал уже об этом (смотри пост «Скилл прогрессивности«). Американо-европейская традиция картирования домиков перекочевала к нам в первозданном виде. При этом никто не задумывается над тем, что на западе не столь развита нездоровая традиция огораживать себя сплошными заборами, устраивая внутри каждого, социализм на отдельно взятом участке. Если в Пало-Альто для навигации мне требуются в качестве ориентиров дома, до в шахтинском поселке мне требуются границы частных участков. Если там каждый дом имеет свой номер, а улицы простреливаются во всех направлениях, то здесь номер имеет непосредственно участок, на котором может располагаться до пяти крупных строений (дом, сарай, баня, летняя кухня, гараж). Территория просматривается в лучшем случае вдоль улицы, а невозможность приблизиться к большинству строений никак не отмечена.

Приведу пример из упомянутого поста. Фрагмент карты поселка ХХ лет РККА, созданной в гугле по американскому образцу. Ощущение, что это уютный закрытый коттеджный поселок на берегу реки

665

 

На самом деле, ситуация обстоит вот-так:

666

 

Конечно-же, если бы я составлял карту для прокладки маршрутов танковой дивизии, без домиков было бы не обойтись. Но в моем случае, я оставил только те из них, которые не расположены в границах частных жилых территорий.

Оформление границы населенных пунктов не представляет большого интереса. Главное, что-бы она была всюду видна, однозначна, но не заслоняла собой объкты и надписи. Исходя из этого она сделана тонкой, непрозрачной и идущей поверх почти всех объектов (кроме надписей населенных пунктов.

граница

 

Примерно то-же можно сказать о железных дорогах. Железку должны узнавать и легко выделять все. Для города Шахты это особенно важно, поскольку здесь до недавнего времени существовала кольцевая железная дорога:

railway

 

Сейчас часть этой дороги разобрали на рельсы, поэтому в этом слое карта безусловно содержит грубую ошибку. Но актуальных данных, к большому сожалению у меня нет, да и ров/насыпь от железнодорожного полотна до сих пор прекрасно сохранилась.

В отличие от железных, отображение автомобильных дорог является одним из самых важных и сложных этапов. Особенно, если ваш граф взят из OpenStreetMap. Как образуются значения тегов дорог в OSM? Очень просто, вы берете название ближайшей улицы, транслитерируете его на английский, умножаете количество букв на случайное число, а потом случайной комбинацией получаете значение тега highway. Если как следует поискать, в OSM можно найти дорогу, подходящую для каждого. Даже если вы одноухий цирковой мишка на восьмиколесном стеклянном велосипеде, будьте уверены, где-то на Земле для вас есть соответствующим образом тегированная дорога.

Шутки-шутками, но разнообразие дорог для целей картографии (роутинг сейчас не обсуждаем) действительно очень велико. Классифицировать их можно по разному, в зависимости от задачи. Но в нашем случае, единственная достойная классификация по покрытию и ширине невозможна. Поэтому приходится вносить порядок на основе типа дороги. Иначе этим горгоньим террариумом не овладеть.

road1

 

Дороги в провинции это исключительно водительская информация. Здесь, в далекой глубинке велодорожек нет, пешеходы ходят там где грязи меньше, а утренний highway=living_street легко превращается в ночной highway=raceway. Соответственно, всю классификацию достаточно просто разбить на пешеходные линии, в которых придется покинуть машину (footway, path, pedestrian, steps), степные, полевые и лесные дороги на которые не рекомендуется выезжать в распутье на заниженных вазах (track), обычные центральные дороги, основным отличием которых является наличие асфальта на всем протяжении (trunk, secondary), главные центральные дороги, отличающиеся дополнительными ограничениями, вероятностью пробок и ямочного ремонта (primary). Все остальные дороги рассматриваются как проезды во всех смыслах этого слова. Проезды могут быть заасфальтированы в зоне высотной застройки, но чаще имеют грунтовое покрытие, либо покрытие из брусчатки, выложенной еще пленными немцами после войны.

После классификации дорожная сеть выглядит так:

road2

 

Деление на типы достаточно произвольно, но с другой стороны в условиях недостатка данных позволяет максимально отобразить дорожные свойства, необходимые читателю. Обратите внимание на то, что основное количество дорог исполнено тонкой линией. Строго говоря при обдумывании карты я планировал, что линиями будут обозначены только дороги с твердым покрытием, а все остальные легко читаются на карте благодаря детальной прорисовке слоя privacy (индивидуальные жилые участки). Возможно, в будущем я так и сделаю, но сейчас разделить дороги даже по покрытию невозможно.

Самый потрясающий объект в современных геоинформационных системах — это, вне всякого сомнения, гидрография. Все можно пережить, все можно обосновать, принять на веру, проникнуться, войти в положение, выдать за фичу. Но гидрография — это адская картографическая дьвольщина! Это, черт возьми, философское отражение всей нашей жизни: каждый видит, что происходит какая-то шняга, но все могут привести сотню доводов в качестве оправдания. Занимаюсь картами в общей сложности шестнадцать лет и до сих пор не понимаю: почему гидрографию мне приходится показывать тремя типами слоев?! Нет, я знаю как это оправдать, но понимать — все равно не понимаю. Водоемы — полигонами, водотоки — линиями, источники — точками — это невероятный бескомпромиссный феерический бред. Да-да, водотоки можно буферизировать в полигоны, а источники перевести в POI, но открываешь новый проект, а там, етитская богомышь! — опять тот же маразм.

А ведь еще нужно исхитриться так, что-бы водотоки лежали под водоемами, а водоемы (которые при экспорте OSM-Geofabrik запихнуты в слой natural) не перекрывали водотоки. Сделать это минимальными усилиями можно только используя единое цветовое оформление:

вода

 

Слой nature, несмотря на его популярность оказался едва ли не самым простым для отображения. Все многообразие значений этого тега легко сводится к значению water, о котором я говорил выше и fores+park.

— Но позвольте! Как можно объединять в одну группу стоь разные значения? — наверняка спросите вы. А вот и можно. Ибо, за исключением ничтожной площади в центральном парке, различия между зоной лесовыращивания и рекреационным лесом полностью отсутствуют. Полностью. Нет, совсем полностью. Хозяйство не ведется ни там, ни там. Породный состав одинаков. Возраст, бонитет, состояние, характер посадки (все лесные культуры) — одинаково. Если эти леса и различаются чем-то между собой, то только тем, что документы на них хранятся в разных местах. А при тотальном бардаке и неразберихе, которая не прекращается уже четверть века, это и вовсе теряет всякое значение.

nature

 

Обратите внимание, объекты слоя natural исполнены светлой заливкой с темным кантом, в то время как базовая подложка исполнена с белым кантом и более темной заливкой. Но и тут и там подложка и кант имеют сходные цвета. Это старющщий метод, о чем я узнал еще когда на флоте служил. Почему этим простым правилом так часто пренебрегают я искренне не понимаю.

Про оформление слоя landuse можно говорить долго. Это, наряду с дорогами один из самых сложных слоев для визуализации. Я лучше покажу что получилось:

Сам слой:

landuse1

 

Поля, промышленные объекты, военные части  и тюрьмы (да, это «девятка»)

поля, военные части, промышленные зоны

 

Промышленные объекты, скверы, пустоши, гаражи, объекты торговли (розовые) и стройки (серые с пунктирной границей):

Гаражи, стройки, скверы, пустоши, коммерческие зоны, промышленные объекты

 

Я долго думал как показать кладбища. Так, что-бы с одной стороны они были близки к оформлению лесов и скверов, с другой стороны, что-бы они ясно передавали все архитектурное безумие наших кладбищ, с третьей стороны, что-бы от них не веяло депрессией, а с четвертой, что-бы изображать их было технически очень просто.

Кладбища:

kladb

 

Промышленные зоны, карьеры и садовые участки:

сады, промышленные зоны и карьеры

 

Кстати, о карьерах, едва не забыл. Пару месяцев назад, я неожиданно обнаружил, что в OpenStreetMap отсутствует общепринятый тег для обозначения терриконов. Все шахтинские терриконы на мапнике показаны как карьеры, хотя это уж точно вопиющее недоразумение. В этом году руки у меня не дошли, но в следующем, надо-бы внести соответствующее предложение.

А пока, можете наслаждаться моей работой. Террикон шахты Пролетарской диктатуры. Есть претензии к геометрии (у него в реальности несколько вершин), но внешний образ передан верно.

терриконы

 

А как же текст? Подписи дорог (видимы в диапазоне масштабов [1;40 000]) на карте исполнены черным цветом с белым буфером 1 мм, шрифтом: Ubuntu Condensed Regular, 8 точек, с размещением поверх кривых.

Подписи гидрографии на карте исполнены #1f78b4-цветом с белым буфером 1 мм, наклонным шрифтом: Ubuntu Condensed, 9 точек, с размещением над линиями вдоль кривых во всех масштабах. Вообще, гидрография, о которой я писал выше, выносит мозг не только своей разнослоевостью, но и траблами при попытке автоматического расставления подписей. Время от времени на один участок озера или водохранилища попадает дублирующая надпись «река такая-то». В результате смотришь на предпечатный макет, а там на месте летнего купания надпись: «Грушевское вдГхрру.шевка» или что-то подобное. Приходится лезть в геометрию и беспощадно ее резать.

Нумерация зданий выполнена шрифтом Ubuntu Condensed Regular, 9 точек, черный с белый буфером в 1 мм, на расстоянии от центроида видимой части в диапазоне масштабов [1;10 000].

Подписи населенных пунктов вокруг точки, видимы на всех масштабах. Черным цветом с белым буфером в 1 мм:
places_type__city: Impact Обычный, 20 точек,
places_type__hamlet: Impact Наклонный, 18 точек,
places_type__town: FreeSerif Курсив, 18 точек,
places_type__suburb: FreeSerif Обычный, 14 точек,
places_type__village: Ubuntu Condensed Regular, 14 точек,

 

Населенные пункты

 

Здесь, казалось бы, явное противоречие: подписи деревень исполнены более широким «импактом», да еще и крупнее по размеру чем названия небольших городов. В этом есть своя логика: любой, даже небольшой город всегда выделяется на карте, даже без подписи. Здесь играет роль и размеры, и сгущение дорог, и значительное количество зданий. По логике, подпись небольшого города должна быть больше подписи деревни, но нарушая эту логику я рассеиваю внимание читателя, позволяя ему с легкостью находить не только крупные населенные пункты, но и небольшие хутора.

Другой момент связан с отказом от гротеска в двух несвязанных (на первый взгляд) между собой случаях: подписях небольших городов и подписях районов города Шахты. Все дело в том, что понятие «района» в городе Шахты весьма специфично. В отличие от других городов, Шахты развивался из множества отдельных независимых поселков. Каждый из таких поселков по всем своим характеристикам близок к большой деревне или даже небольшому городу. Достаточно сказать, что я еще застал времена, когда вместо сегодняшнего «поехать в центр» говорили «поехать в город». Выбор шрифта с засечками указывает на сходство между небольшими городами и городскими районами. Но в то же время, использование курсива и величины шрифта позволяет не доводить это сходство до абсурда.

Номера индивидуальных жилых территорий выполнены черным цветом без фона, наклонным шрифтом: Ubuntu Condensed, 8 точек, с размещением в центроиде объекта с видимостью в диапазоне масштабов [1;5 000].

надписи ижс

 

В совместном итоге получается вот такая картина:

Центр

 

Или вот такая:

Артем

 

Честно говоря, я и сам не понял, про что у меня пост получился. Вроде как про «L», а с другой стороны про рассуждения о небесных пирожках. Я так думаю. Создание картостилей вещь сложная и ответственная, а уж картографический дизайн и подавно. Я вот только что на себе испытал. Если вам понравилось, советую повторить опыт. Если нет, не беда, можно пиво пить, праздники же. Вот вам мои файлы стилей, берите кто хотите, выкладываю под Beerware-лицензией (Revision 42). А я спать пойду.

Знаете что самое сложное? Научиться не реагировать на идиотов

P.S. Если примите решение использовать эти наработки в коммерческом проекте, уточните лицензионную чистоту шрифтов Impact

P.P.S. Порядок слоев в проекте:
names
boundary
railways
mask_building
roads
waterways
natural
terricons
landuse
privacy

Растительность петербургского Новодевичьего кладбища

«Обожаю склепы. Обожаю чугунное литье»

Штык из «ДМБ»

Пока кладбища остаются неизбежной частью антропогенного ландшафта, ведение хозяйства на них — актуальная задача. Ладно, ладно, это было официальное вступление к статье. На самом деле, лет пять назад мне предложили слегонца рубануть лавандосов и потусить недельку на одном из петербургских погостов. В результате появилась статья, которую я где только не публиковал. Возможно вы даже слышали о ней прежде. И что? У меня сегодня вечер ностальгического мортидо, так что не доебывайтесь.

Как сейчас помню: был не то конец мая, не то начало июня. Холодно, аж жопа, что ни день, то дождь. В незнакомых мне поднебесных кабинетах кому-то взбрело в голову узнать возраста деревьев, растущих на территории Новодевичьего кладбища. Нахуя я понятия не имею, так что не спрашивайте. Не знаю почему, но в тот год во всем Питере не нашлось человека, готового эту работу выполнить, поэтому, я поклал хуй на предложение заняться колкой пизженных дров и на первом же автобусе отправился к питерским покойникам.

Поскольку все фотки того периода проеблись куда-то, даже не показавшись мне на глаза, публикую декабрьские фотографии. Я сделал их незадолго до наступления 2014 года, по дороге к офису, где продавал битые и краденые автомобили.

IMG 1664 - Nieizv_

IMG 1619 - Nieizv_

 

Не требуется большого ума, что-бы понять бредовость идеи подеревного бурения на кладбище. Здесь надо было работать с обоснованной экстраполяцией небольшой выборки, а это автоматически предполагало необходимость изучения динамики прироста, характеристики растительности и почвенно-грунтовых условий. Поэтому, помимо бурения, хотел бы я того или нет (а я хотел), потребовалась геоботаника.

IMG 1636 - Nieizv_

 

Между кладбищенскими аллеями я заложил 15 пробных площадей, на которых сделал геоботанические описания и отобрал образцы древесины (керны). Каждая проба имела примерный размер 20х20 м. В описаниях учитывал преимущественно доминирующие и константные виды, поскольку, во-первых, на каждом кладбище всегда полно интродуцентов, которые ни один систематик в жизни не определит, а во вторых, кладбище — это вам не опытное поле. За несколько веков там столько оград установили, что сломать на такой работе ноги было более чем вероятно. Да и пиздюлей можно от безутешных родственников отхватить.

Помимо описаний, я провел еще и маршрутное геоботаническое обследование захоронений, использованное в дальнейшем при составлении карты живого напочвенного покрова.

Названия сосудистых растений, которые вы встретите ниже, даны по таксономическому сборнику С.К. Черепанова, мхов по (М.С. Игнатов и др., 2004).

Всего на кладбище я отобрал 44 керна (обычно, по три с каждой пробной площади). Керны извлекал с высоты 1 м, преимущественно с западной стороны. При обработке, одну из сторон каждого керна зачищал наждачной бумагой, после чего керны отмокали в воде 15-25 минут (Методы…, 2002). Для измерения колец внедрил собственное ноу-хау: сканировал керны с разрешением 600 dpi, после чего загружал растры в AutoCAD, где измерял кольца с точностью до 0,01 мм:

rthys

 

Условия местообитания оценивал с помощью метода экологических шкал (Л.Г. Раменский, 1956). В общем, не ищите тут какой-либо науки. «Одна проза, причем вульгарная».

 



Растительность кладбища представлена тремя ассоциациями:

Ассоциация Acerеtum aegopodiosum

Ассоциация распространена на большей части кладбища. Главный доминант травяно-кустарничкового яруса Aegopodium podagraria. Проективное покрытие живого напочвенного покрова в затененных местах 50%, при осветлении, за счет разрастания сныти увеличивается до 100%. В зависимости от содоминирующего вида выделены следующие субассоциации:

Acerеtum aegopodioso — urticetum (ПП № 11, 14, 15), Содоминант — Urtica dioica. Внутри могильных оград произрастает Chelidonium majus. Для субассоциации характерно высокое проективное покрытие (75-100%). Высота травостоя в среднем 0,5-1 м.

Acerеtum aegopodioso — anthriscetum (ПП № 7, 8, 10, 12), Содоминант – Anthriscus sylvestris. Внутри могильных оград регулярно встречается Impatiens noli — tangere и Chelidonium majus. Постоянно присутствие Urtica dioica. Травостой высокий (1,5 м) с высоким проективным покрытием (90-100 %).

Acerеtum aegopodioso — aceretum (ПП № 3, 4, 6), Содоминант – всходы Acer platanoides. В составе травостоя регулярно встречаются Anthriscus sylvestris и Glechoma hederacea. Проективное покрытие обычно 50 %. Высота травостоя в среднем 0,5 м. Активному разрастанию трав мешает, помимо сомкнутости древесного полога большое количество посетителей кладбища, на что указывает распространенность растений нарушенных местообитаний – Taraxacum officinale и Plantago major. При осветлении данной ассоциации, проективное покрытие в ней увеличивается до 100 %, высота травостоя увеличивается до 1-1,5 м, за счет разрастания сныти. В таких условиях снижается давление рекреационной (да бля, «рекреационной», на кладбище!) нагрузки, в результате чего, растения рудеральных местообитаний вытесняются.

Acerеtum aegopodioso — impatietum (ПП № 5, 9), Содоминант – Impatiens noli-tangere. В составе травостоя регулярно встречаются всходы Acer platanoides, Urtica dioica, Lamium album, Taraxacum officinale. По условиям произрастания эта субассоциация – аналог предыдущей. Различия в содоминантах вызваны архитектурными особенностями участка кладбища – большим количеством высоких могильных плит, памятников на которых произрастает недотрога. Проективное покрытие 80-90 %, высота травостоя 0,5 м.

Acerеtum aegopodioso — epilobietum (ПП № 13), Содоминант – Epilobium montanum. В составе травостоя встречается также Acer platanoides, Urtica dioica, Impatiens noli-tangere и другие виды. Проективное покрытие в субассоциации 100 %, высота травостоя 1,5 м.

Ассоциация Acerеtum Agrosticea — acerеtum (ПП № 1)

Ассоциация расположена в окрестностях главного входа на кладбище. Своеобразные условия здесь (низкая сомкнутость древесного полога, высокое число посетителей, создающих антропогенную нагрузку, регулярное кошение) привели к доминированию в травостое Agrostis tenuis. Содоминантом являются Acer platanoides. Присутствуют растения рудеральных местообитаний – Taraxacum officinale, Plantago major, Rumex acetosella, Epilobium montanum. Проективное покрытие 50%. Высота травостоя не более 0,3 м.

Ассоциация Acerеtum Acercea — trifolietum (ПП № 2)

Ассоциация расположена в северной части кладбища. Доминирующим видом являются всходы Acer platanoides. Содоминантоми к нему являются Trifolium pratense. Проективное покрытие живого напочвенного покрова в ассоциации 45%, высота травостоя не более 0,3 м.

IMG 1654 - Nieizv_

 


Почвенное богатство (засоление) на всех пробных площадях сходно, 9-12 единиц по экологической шкале Л.Г. Раменского, что соответствует «довольно богатым почвам» (Раменский, 1956). Увлажнение на пробных площадях различно от свежелугового (пробная площадь № 1) до сыролугового (пробные площади №№ 13, 14, 15).

Из естественных сообществ Северо-Западной части России (Федорчук В.Н. и др. 2005), растительность кладбища по условиям произрастания наиболее близка к широколиственным формациям дубравнотравной серии типов леса, относительно которой, условия произрастания смещены в сторону большего богатства. На пикче ниже представлены экологические амплитуды геоботанических описаний в Новодевичьем кладбище относительно условий произрастания лесных ассоциаций Северо-Западной части России (Федорчук В.Н. и др. 2005):

Амплитуды Раменского

IMG 1623 - Nieizv_

 


Среднемноголетняя величина радиального прироста у основных пород такова:

  • Клен остролистный — 2,31+-0,03 мм;
  • Липа мелколистная — 2,16+-0,08 мм;
  • Тополь — 3,18+-0,03 мм;
  • Ясень — 2,31+-0,02 мм;
  • Береза пушистая — 1,77+-0,22 мм;

Видовые эпитеты тополя и ясеня определяйте сами, поскольку в тот момент они мне нахуй были не нужны.

Разнообразие условий произрастания на кладбище слабо влияет на величину радиального прироста деревьев. При свежелуговогом увлажнении радиальный прирост незначительно снижен (0,5 +- 0,14 мм). Возможная причина этого — усиленная рекреационная нагрузка (ПП №1 расположена у входа – самой посещаемой части кладбища), которая ведет с одной стороны к уменьшению радиального прироста деревьев с другой стороны к осветлению, а значит иссушению почвы.

Различия между радиальными приростами деревьев, растущих во влажнолуговых и сыролуговых условиях (0,1 мм) незначительны и недостоверны. Для основных древесных пород кладбища, были рассчитаны величины среднего радиального прироста.

Помимо основных пород, в парке встречены также редкие, произрастающие единично или в небольшом количестве, деревья (Дуб черешчатый, Вяз шершавый, Ольха чёрная и др.). Бурить их возрастным буравом могут только пидарасы без чувства прекрасного. То что бурение травмирует дерево — тот еще пиздежь, но оно влечет за собой опасность поражения гнилями, чего в моем случае допускать не хотелось.

При производственных работах бурение в таких случаях заменяется использованием таблиц хода роста (А.В. Третьяков и др., 1952).  Но, как говорил Петьке Чапаев: «есть один нюанс». Цели создания таблиц были исключительно лесохозяйственные, следовательно, применение их к одиночным деревьям в неестественных условиях произрастания необоснованно. Для проверки принципиальной возможности использования таблиц хода роста, применительно к Новодевичьему кладбищу, я применил корреляционный анализ динамики радиального прироста липовых насаждений Новодевичьего кладбища и липовых насаждений из (А.В. Третьяков и др., 1952). Коэффициент корреляции между натурными и литературными данными составил 0,60, что ожидаемо, но никак не позитивно. Другими словами, если уж использовать таблицы хода роста, то только в случае, когда использовать больше нечего, а что-то использовать надо. Да еще и с оговоркой на пиздливость, то бишь, указывая факт низкой точности полученных результатов.

Что еще? Вроде все существенное рассказал, остальное либо производственные детали, либо совсем стремная шняга. Ах да, забыл, вот еще:

Список литературы

Игнатов М. С., Игнатова Е. А., Флора мхов средней части европейской России. М.: КМК. 944 с.

Методы изучения лесных сообществ – СПб.: НИИХимии СПбГУ, 2002.

Раменский Л.Г., Цаценкин И.А., Чижиков О.Н., Антипин Н.А., Экологическая оценка кормовых угодий по растительному покрову. М.: Государственное издательство сельскохозяйственной литературы., 1956, 472 с.

Тетюхин С. В., Минаев В.Н., Богомолова Л.П. Лесная таксация и лесоустройство. Нормативно-справочные материалы по Северо-Западу Российской Федерации. СПб.: СПбГЛТА, 2004. 360 с.

Третьяков А.В., Горский П.Р., Самойлович Г.Г., Справочник таксатора. М.: ГОСЛЕСБУМИЗДАТ, 1952, 843 с.

Федорчук В.Н., Нешатаев В.Ю., Кузнецова М.Л. Лесные экосистемы северо-западных районов России. Типология, динамика, хозяйственные особенности. – СПб., 2005. 382 с.

Шмидт В. М., Математические методы в ботанике: Учеб. пособие – Л.: Изд-во Ленингр. Ун-та, 1984 – 288 с.

Czerepanov S. K. Vascular plants of Russia and adjacent states (the former USSR) Cambridge University Press. 1995


Люди которые едят людей из города Шахты

Что, блядь за за хуйня интересует людей? Посмотрел статистику на Яндекс.метрике — чуть пивом не поперхнулся. «Девки.по.вызову» (именно так, с точками), «попы девушек из города шахты», «будет ли что то менятся в поселке артем город шахты последние новости», «почему в городе шахты жкх жопа», «ебанутое надгробие», «г. шахты и колдунья отзывы».

Я, конечно, не Достоевский, что-бы ожидать иного, но ебаныйнасос, вы даже не можете себе представить ничтожность той хуйни, на которую люди тратят свое время. Когда-то я был главным редактором небольшого научного журнала. Каждый новый читатель доставался с огромным трудом, а над правкой статей приходилось корпеть неделями. В конечном итоге, вся затея с журналом накернилась, а вложенные деньги безвозвратно пропали. Если бы я знал тогда, насколько сильны магические свойства у русского похуизма, я уверен, результат был бы другим.

У нас в городе, как и по всей стране ставят тонны хуевых памятников, от которых блевать хочется. Чаще всего это очередная груда металлолома на бетонном постаменте, которой должно вызывать в людях патриотическую эрекцию. Ни одного памятника охуенным 90-м годам, о которых уже никто не помнит. Ни одного памятника просранным нулевым. Ни одного памятника тем людям, которые развивали современный интернет. Если такой памятник когда-нибудь появится, то он обязательно будет в виде подростка, онанирующего перед клавиатурой со стертыми буквами «W», «A», «S», «D». Но памятник такой, учитывая динамику российской депрессии появится едва-ли. Зато наверняка появится еще куча говнища посвященная тому, что долбоебы разных стран собрались и поубивали друг друга.

Возьмем, например Ростов-на-Дону. Великолепный город. Но, еб твою мать, что это за памятник русалке? (фотка честно спизжена из Википедии)

1024px-Памятник_Воинам-освободителям_города_Ростова-на_Дон

 

Площадь великолепна, вид с площади прекрасен. Что еще надо? Ах да, надо обязательно вмандить туда какую-нибудь ебанину. Хотя без этого хвоста площадь была бы в миллион раз заебовее:
1024px-Памятник_Воинам-освободителям

 

Памятники хороши тогда, когда они не посвящены банальности и размещены в неожиданных, но подходящих местах. Ростов, в этом отношении, кстати, чертовски хорош. Представьте, идете вы по спальному району

IMG_0845

 

Заходите в один из дворов. Вокруг привычный распиздос, не такой как в Шахтах, но все-равно привычный. То что должно было работать автоматически обеспечивая комфорт трудящимся строителям светлого будущего пошло по пизде.
IMG_0851

 

Никому и в голову не приходит, что мусорный бак напротив подъезда это как минимум пиздец. Я понимаю, что удобно, но мать же ж вашу! Срать под себя, вероятно, тоже удобно, так что это, как минимум, довод не убедительный.

Но вот идете вы по этим закоулкам, смотрите на рекламные щиты
IMG_0852

 

Смотрите на щиты для объявлений
IMG_0847

 

Смотрите на то, как мир заполоняют мудаки с водительскими правами
IMG_0848

 

и новые технологии рекламы
IMG_0849

 

И тут, хуяк! Коняшки.
IMG_0894

 

Неожиданно и приятно. Вот это я понимаю «визуальный витамин».

Ростов как и любой миллионник отсасыает из областных городов всех активных и образованных жителей. В результате в областных городах остается такое население, от которого хотят съебаться уже не столь активные и образованные. С одной стороны это запускает механизм обратной связи в популяционной дегенерации пригородов, а с другой стороны, любой крупный город на треть состоит из долбоебов, которые туловище перевезли, а мозги оставили на родине. Это соотношение выявляет даже самый простой эксперимент. Не верите? Смотрите:

Город волнуется раз!
IMG_0880

 

Город волнуется два!

IMG_0861

 

Город волнуется, а впрочем похуй, все-равно уже спиздили.

IMG_0862

 

И что характерно: люк же невозможно заменить, надо обязательно в него веток накидать. Отчего-то, всякая наша затея напоминает вот такой косметический ремонт
IMG_0863

 

И все-же в Ростове живут значительно лучше, чем в Шахтах. Здесь до сих пор умудрились сохранить флагштоки. Это тем более замечательно, что судя по приросту количества внешних врагов у России, они нам скоро опять пригодятся.
IMG_0844

 

Надо только снести напоминания о промышленности и сельском хозяйстве
IMG_0854

 

Думаете это будет трудно сделать? Я вас умоляю! Говно-вопрос!
IMG_0842

 

Ростов это по прежнему город уютно заросший разными деревьями и кустарниками
IMG_0853

 

Иногда даже слишком слишком заросший
IMG_0865

 

Но учитывая количество автомобилей, лучше перезарости, чем на сезон оказаться вплотную к дороге. Даже не сомневайтесь, любой тротуар, не отделенный газоном от дороги в межсезонье моментально покрывается сплошной жижей говна.
IMG_0841
IMG_0839

 

А стоит появиться газону и сразу все заебись. Ну прям совсем все по другому.
IMG_0858

 

Здесь по прежнему сохранились тополевые аллеи вдоль промышленных зон. В Шахтах такие аллеи либо спилили, либо изуродовали:
IMG_0830

 

Теперь шахтинцам негде признаваться в любви, а ростовчанам есть где:
IMG_0835

 

И творческий порыв их ничто не может остановить
IMG_0838

 

Ведь, если что-то прекрасному полу не понравится, можно от этого пола и гаечным ключом отхватить

IMG_0774

 

Ростов — это заповедник истории. Смотришь вверх — там прекрасное прошлое.
IMG_0776

 

Смотришь вниз — там разъебанное настоящее:
IMG_0780

 

— Форд, чей это завод? — Мой. — Чьи это машины на стоянке? — Это машины рабочих.
— А ваш завод кому принадлежит? -Наш завод принадлежит рабочим. — А чья это машина на стоянке?
IMG_0775

 

Сплошная автомибилизация, мать ее.
IMG_0783

 

Автомобилизация и немного мотороллеризации

IMG_0887

 

Но Ксантории на это похуй.
IMG_0832

 

Рекламные листовки в Ростове очень быстро покрываются слоем грязи. Их приходится протирать, иначе весь город поглотят армии клопов и тараканов
IMG_0866

 

Ну просто беда с этими клопами и тараканами!
IMG_0896

 

Ростов это город в котором одни долбоебы беспрерывно развешивают несанкционированную рекламу
IMG_0823

 

А другие долбоебы пытаются с этим бороться
IMG_0897

 

— Вы надгробия, случайно, не делаете?
IMG_0888

— А у вас, случайно, глины нет лишней?
IMG_0872

 

Это не просто текст, это тост!
IMG_0868

 

Маршрутки в Ростове ходят забитыми под самый потолок. На некоторых маршрутах ощущение, что пассажиры в них уложены штабелями. Но зато бюджетно.
IMG_0778
IMG_0873

 

А еще тут сохранили трамваи
IMG_0798

 

Да, что там трамваи, здесь даже сохранили старинные Ростовские дворики в первозданном состоянии. Это в миллион раз охуеннее любого исторического музея.
IMG_0799

 

А не спуститься ли нам к Дону? Вот и дорога явно к нему идет: постоим на мосту, подумаем о вечном:
IMG_0802

 

Погода прекрасна, самое время полюбоваться водой. Идемте, господа!
IMG_0801

 

По-пути осмотрим еще пару двориков. Более современных, но не без своего очарования

IMG_0806

 

В таких закутках приятно теплыми майскими ночами слушать трели соловья и отхватывать пиздюлей. С каждым распусканием листьев этот двор превращается в уголок романтики.
IMG_0807

 

Рядом как раз киоск с подходящим ассортиментом
IMG_0809

 

Я один вижу тут пятерых модных носатых чуваков?
IMG_0808

 

Вот и Дон уже показался. Сейчас вместе с «шампусиком» дойдем и начнем думать о вечном.
IMG_0810

 

Дошли
IMG_0812

 

Что-то, куда-бы я не пошел, вечно попадаю в какую-то жопу
IMG_0813

 

Мужики в будке любуются каким-то шумом в небе.
IMG_0814

 

Что-же это за шум? Включаем режим распознавания, открываем шампусик: епта, да это же самолеты!
IMG_0816

 

Ладно, больше здесь делать нечего, пойдем обратно по брусчатке покрытой неизвестными мудаками асфальтом.
IMG_0811

 

Когда-нибудь этот асфальт смоет окончательно и улица станет настолько прекрасна, что по ней можно будет ходить не снимая бахил.
IMG_0818

 

Местные улочки очень похожи на Новую Азовку. Думаю лет через сто она будет выглядеть именно так:
IMG_0820

 

Люди освоят телепортацию, появится независимая журналистика, бюджетники исчезнут, а по дорогам можно будет ходить не только в армейских ботинках.
IMG_0819

 

У людей появится тяга к искусству
IMG_0824

 

Хотя, что-то я размечтался. Это видимо из-за шампусика. Но ничего, я всегда знаю, куда кинуть отрезвляющий взгляд. Прекрасная иллюстрация того, как сменяются архитектурные эпохи и того, как уебищно смотрятся кондиционеры на фасаде домов:
IMG_0826

 

Все знают, что я ярый сторонник политики дезаборизации и десусеритизации. Тотальный пиздец в России достиг того уровня, что заборами начали огораживать не только территории, но даже кондиционеры. А то-ж спиздят, суки!
IMG_0869

 

В каждом городе, который я посещаю, я обязательно ищу милиционера, улицу Ленина и написанное слово «хуй». Я был в разных городах. Но встретить такой, в котором мне что-нибудь из этого списка не удалось найти, так и не смог. Причем сложнее всего, как правило, отыскать слово «хуй». А с милицией проблем нет. Как говорится, стоит только вспомнить…
IMG_0827

 

Хорошо жить на юге. Дом можно построить из чего угодно, хоть из коровьего говна с сеном:
IMG_0821

 

Фармацевты нужны всем! Но всем похуй
IMG_0829

 

Донской универсальный рынок. Проще говоря базар на Ростсельмаше:
IMG_0879
IMG_0878

 

Ростовчане особо не бедствуют
IMG_0906

 

В некоторых случаях, я бы даже сказал «зажрались».
IMG_0891

 

Но зато местной админке не чуждо самоуважение. Название города написано повсюду, от автобусов до мусорных баков:
IMG_0903
IMG_0871

 

А вообще, Ростов-на-Дону хорош. Особенно с апреля по октябрь. Офигенски хорош, чертяка. Хотя я вообще не о Ростове хотел вам рассказать, а о том, что на сайт ко мне, что ни день, то по всяким ебанутым запросам заходят. Но тут как поперло, как поперло, что уже не остановить было. Вот, только сейчас отдышался.

И вообще, мне еще карту делать, а я вам тут байки всякие рассказываю. Вот вам оставшиеся фотографии, пояснения сами додумывайте.
IMG_0785
IMG_0904
IMG_0899
IMG_0893
IMG_0892
IMG_0898
IMG_0884
IMG_0881
IMG_0874
IMG_0784

P.S. Спасибо за помощь Сферическому коню в вакууме и ростовскому отделению ГИБДД, без которых это путешествие не смогло-бы состояться.

Учебные курсы

Друзья мои! Вы долго просили выложить на сайте программы читаемых мною курсов, а я все откладывал это в долгий ящик. Но вот пришел новый экономический кризис и настало время собирать камни. В этом посте я выкладываю для вас описания семи курсов с подробной программой, сроками, стоимостью и формой проведения.

О форме проведения скажу особо. Пару лет назад я регулярно проводил такие встречи у себя в петербургской лаборатории на Васильевском острове и шахтинской лаборатории на Парковой. Но в связи с тем, что тотальный пиздец в России вырос до тех же космических масштабов, что и арендные ставки, я пристроил свою скромную фирму в более бюджетное место, а занятия начал проводить на выезде, обычно в офисе у корпоративных клиентов. Это сразу всем понравилось, поскольку, с одной стороны, людям нет нужды отрываться от своего привычного места, а с другой стороны, у меня нет нужды включать в стоимость издержки по содержанию помещения. В ближайшее время, я не намерен отказываться от этого замечательного решения, но если по каким-то причинам вы хотите провести занятие на нейтральной территории, будьте готовы к увеличению конечной стоимости занятий. Кроме того, я с радостью приму приглашения посетить другие города.


«ГИС и работа с геоданными»

Курс предназначен для людей, свободно владеющих компьютером и знакомых с базовыми цифровыми технологиями. Он состоит из десяти занятий по три часа каждое. Если вы знаете что такое «геоданные» и понимаете отличие между векторной и растровой графикой, то этот курс для вас.

Стоимость курса 12 000 рублей. Занятия проводятся для групп свыше трех человек.

Программа курса ГИС и работа с геоданными

1. Лицензирование программ и данных

Проприетарные, свободные и открытые лицензии. Лицензии GPL. CC-лицензии. Классификация лицензий. Использование открытых лицензий в России.

2.1. Популярные картографические веб-сервисы

Настройка спутникового изображения для пользователя. Синхронизация орбиты. Трансформация изображения. Уровни масштаба. Проекции. Источники данных и периодичность обновления. «Города призраки». Краудсорсинговые карты. «Проблемные» территории на картах.

2.2. Развитие технологий изготовления карт

Образцы швейцарской картографической школы. Немецкая картография. Топографо-геодезические работы. Советские военно-топографические карты. Секретность и проекция Гинзбурга. Оформление печатных карт. Аэрофотосъемка и стереодешифрирование. NAVSTAR. SA-помеха. Galileo. Лидарная съемка

3.1. Редактирование карт OpenStreetMap в браузере

Редактор ID. Понятие смещения снимка. Редактор Potlatch-2

3.2. Редактирование карт OpenStreetMap в JOSM

Интерфейс JOSM. Репозиторий JOSM. Пресеты. Сервер смещений. Отношения. Понятие «Пирога» OSM. Сервис MapKraft. Простейшие измерения в JOSMе. Загрузка данных на сервер.

4.1. Измерения, анализ и визуализация в геоинформатике. Программы и библиотеки

Понятие измерения и размерности данных. Виды измерений. Топологическая ошибка в измерении. Визуализация данных. Библиотеки Leaflet.js, OpenLayers.js, Three.js, Proj4.js

4.2. Проекции и системы координат. Классификация EPSG

Понятие проекции и системы координат. ССК, ПСК, МСК. Искажения в проекциях. Локсодромия и ортодромия. Определение и выбор проекции. Основные проекции используемые в настоящее время. WGS-84. СК-42. Классификатор EPSG. Системы координат EPSG 4326, 900913, 3857

4.3. Интерфейс QGIS 5. Работа с растровыми данными в QGIS

Привязка растров. Понятия трансформации и передискредитации растрового изображения. Настройка свойств растрового изображения. Характеристика, применение и источники получения данных дистанционного зондирования Земли

6. Работа с векторными данными в QGIS

Редактирование векторных данных. Проверка топологии. Внесение атрибутивных данных. Импорт, экспорт и редактирование атрибутивных данных. Работа с файлами стиля. Создание псевдо-объемного стиля на карте.

7. Анализ и обработка данных

Обработка и анализ векторных данных. Обработка и анализ растровых данных. Статистика по растру. Принципы ручного и автоматического дешифрирования. Наземная фотограмметрия. Модуль StereoSurveys.

8. Подготовка карты к публикации

Настройка макета и вывод карты на печать. Основы картографического дизайна. Постобработка карты в программах GIMP и Scribus. Технологические особенности интерьерной и широкоформатной печати карт. Публикация карт в интернете. Сервисы геохостинга. Экспорт карты с помощью js-библиотек.

9.1. Создание примитивных 3D геомоделей

Создание цифровых моделей рельефа из различных источников. Принципы и особенности трехмерного моделирования. Работа с библиотекой three.js

9.2. Интерфейс и настройка Blender 10. Создание простых моделей в Blender

Работа с геоданными в Blender. Модуль визуализации Blend4Web

В ходе занятий, мы познакомимся с важными теоретическими понятиями картографии и ГИС, узнаем как устроен проект OpenStreetMap и как можно использовать данные этого проекта. Научимся работе в QGIS: редактированию, анализу и настройке отображения данных. Сможем легко создавать клиентские проекты на базе библиотек leaflet.js и openlayers3.js. Поймем как просто создавать объемные пространственные модели, вроде этой:


«Картирование и анализ растительности»

Курс состоит из четырех занятий по 4 часа каждое. Предназначен для специалистов в области биологии, экологии, лесного и сельского хозяйства, заинтересованных в освоении картографических методов.

Стоимость курса 6500 рублей. Занятия проводятся для групп от пяти человек

Программа курса

1. Современные методы геоботанической картографии
Понятие растительности как объекта картографирования
Развитие методов картографирования растительности
Понятие данных дистанционного зондирования
Проблемы составления карт растительного покрова
Обзор основных программ, используемых при обработке, анализе и представлении данных
Ввод, хранение и обработка геоботанических описаний

2. Геоинформационные системы
Математическая картография. Введение в ГИС
Создание и редактирование QGis — проекта
Работа с картографическими данными
Использование растровой графики
Работа в программе Quantum GIS

3. Измерение характеристик растительного покрова
Оценка проективного покрытия растений
Измерение абсолютной полноты древостоя
Экологическое шкалирование
Анализ по экологическим шкалам Л.Г. Раменского
Биологический смысл и метод расчета математических показателей фитоценоза
Инструметальная оценка проективного покрытия

4. Картирование и анализ структуры и динамики растительности
Понятие диссипации в растительности.
Понятие фракталов как физических и математических объектов
Состояния детерминированного хаоса в динамике растительного покрова
Фрактальный анализ
R/S — анализ данных
Анализ Бенфорд-последовательностей: определение достоверности набора данных

В ходе встреч мы рассмотрим ключевые подходы к составлению карт растительности, создадим одну из таких карт в программе QGIS. Познакомимся с принципами экологического шкалирования, самоподобными свойствами проективного покрытия живого напочвенного покрова. Изучим классический метод угловых проб и его современную модификацию. Кроме того, рассмотрим растительность с точки зрения теории неравновесных систем, получив тем самым новые инструменты и методы оценки структуры и динамики растительных сообществ.

grass

 


«Введение в цифровую картографию»

Экспресс-курс для тех, кому необходимо быстро вникнуть в сущность современных геотехнологий. Вы не преобразитесь в гуру цифровой картографии, но всего за день приобретете опыт, достаточный для того, что-бы объективно понимать возможности современных геотехнологий.

Занятия рассчитаны на hr-работников, специалистов ответственных за пространственное размещение объектов и территориальные решения. Если для вашей работы требуется карта, но вы ничего не знаете о таком понятии как ГИС, то это курс вне всякого сомнения будет полезен для вас.

Продолжительность занятия 6 часов. Стоимость 2 000 рублей. Для групп от пяти человек.

Программа курса

Развитие картографии от карт Дюфура до векторных тайлов;

Виды и форматы данных;

Программы для создания и редактирования карт. Геоинформационные системы;

Роль геоданных в современной картографии;

Проект OpenStreetMap. Редактируем в JOSM, Potlatch-2, ID;

Проекции и системы координат;

Экспорт данных OpenStreetMap в QGIS;

Редактирование и настройка отображения данных в QGIS;

Создание печатной карты. GIMP+Scribus+QGIS;

Экспорт данных в простые веб-гис проекты на основе библиотек Leaflet.js, OpenLayers3.js, Three.js;

В ходе встреч мы не только познакомимся с главными теоретическими понятиями геоинформатики, но плотно поработаем в программах JOSM и QGIS, создав подготовленную для печати карту и наглядный веб-гис проект.

Введение в цифровую картографию

 


«Фрактальный анализ данных»

Существуют три веские причины записаться на этот курс. Во-первых, вы узнаете источник систематических ошибок пространственных и временных измерений. Это сбережет вам кучу нервов и времени при планировании работ на разномасштабных объектах. Во-вторых, вы сможете выявлять фальсифицированные наборы данных о природных объектах, численно оценивать стабильность динамики, измерять сложность организации пространственных систем и степень их устойчивости. Но самое главное, вы получите важнейшие базовые понятия о структуре и динамике природных систем, без понимания которых невозможен современный количественный анализ.

Продолжительность занятия 6 часов. Стоимость 3 000 рублей. Для групп от трех человек.

Программа курса

Процесс измерения и физический смысл фракталов

Современная трактовка понятий «фрактал» и «фрактальный анализ»

Размерность Хаусдорфа-Безиковича как критерий сложности пространственных структур

Диссипативные структуры, детерминированный хаос и катастрофы. Взаимозамена пространственной и временной оси

Вероятностные и нечеткие фракталы

Алеатика и понятие случайности. Значение роли наблюдателя

Мультифракталы. Интегральная размерность покрытия

Фрактальность времени и неоднозначность геохронологической шкалы

Показатель Херста. R/S — анализ растровых данных

Эмергентный ряд и последовательность количества вариаций

Анализ Бенфорд-последовательностей: определение достоверности набора данных

Топологическая размерность в неэвклидовых геометриях

Популярность термина «фрактал» сыграла с ним злую шутку — многие считаю это чем-то новомодным и незначительным. В ходе общения я покажу всю ошибочность этого мнения. Если прежде вы не сталкивались близко с понятием самоподобности — то будьте готовы к тому, что данный курс принципиально расширит ваше понимание таких привычных (казалось-бы!) вещей как пространство, время, размер, число и форма. Во многом курс построен на моих собственных исследованиях и разработках.

fractal

 


«Открытые геотехнологии»

Ознакомительный курс для тех, кто желает свободно ориентироваться в большом перечне открытых данных, форматов и программных продуктов. В ходе пяти занятий (по три часа каждое) мы изучим значительный набор открытого программного обеспечения, способного не только успешно заменять проприетарные аналоги, но иногда и превосходить их. Узнаем как устроен проект OpenStreetMap и как его можно использовать с выгодой для себя. Изучим множество доступных наборов геоданных, познакомимся со стандартными гис-форматами данных и библиотеками для их визуализации.

Стоимость курса 7 000 рублей. Занятия проводятся для групп свыше пяти человек.

Программа курса

Лицензирование данных и программного обеспечения
Современное понятие открытых данных
Причины открытия данных и технологий
Популярные открытые лицензии
Проприетарные разработки в области открытых технологий и их открытые аналоги
Преимущества и недостатки открытых технологий
Опыт работы с открытыми технологиями в России
Проект OpenStreetMap
2. Открытые форматы геоданных
Понятие спецификации формата
Растровые и векторные данные, информация о привязке, понятия трансформации и передискредитации растра
World-файл у растровых изображений
GeoTIFF и DEM
ESRI Schape
KML, KMZ, OSM — форматы
CSV и geojson — форматы
Тайловый метод хранения растровых данных
WMS, WCS и WFS — протоколы
3. Открытые данные
Карты глобального охвата VMap0 и VMap1
Модели рельефа SRTM, ASTER GDEM, ETOPO2, IBCAO
Данные дистанционного зондирования Landsat, ASTER, OrbView-3, Corona, MODIS Blue Marble Next Generation
Данные о растительности и животном мире AVHRR, GBIF
Базы наименований GeoNAMES, GNS, VMap0
Наборы геологических данных EMAG2, EMAG3, WGM2012, GHFD, OneGeology, NOAA, IMLGS
Данные SSCC — энциклопедии стихийных бедствий
4. OS GeoLive и открытый софт
Характеристика и назначение картографической операционной системы GeoLive 9.0
Geomajas, Cartaro, GeoNode, GeoMoose, Mapbender 3, Ushahidi, MapSlicer, TileMill, ZOO-Project, GeoServer, MapServer
QGIS, GRASS, gvSIG, OpenJUMP, SAGA, uDig
JOSM, Merkaartor, GPSDrive, GPSPrune, Marble, OpenCPN, zyGrib, Viking
GeoKettle, Montheverdi2
5. Открытые картографические библиотеки
GDAL
OpenLayers 3.js, Leaflet.js
Qgis2three.js, Cesium.js
D3.js, Raphael.js, Kartograph.js

Курс не предполагает подробного изучения каждого формата, программы или библиотеки (на это потребовались бы годы). Но мы обязательно попрактикуемся в таких ведущих разработках как QGIS, JOSM, GDAL, OpenLayers3.js и Leaflet.js. Операционную систему OSGeoLive 9.0, на базе которой проводится курс можно бесплатно скачать с официального сайта.

 


«Визуализация геоданных»

Курс предназначен для людей без базовых знаний геоинформатики и веб-технологий, которым периодически необходимо показывать информацию на карте. В ходе трех занятий (всего 9 часов) мы познакомимся с мощной геоинформационной программой QGIS, научимся загружать редактировать и настраивать отображение данных. Уделим внимание постобработке изображений, технологическим особенностям интерьерной и широкоформатной печати. Сможем создавать простые интерактивные веб-карты и настраивать их с помощью технологии CSS.

Стоимость курса 3 000 рублей. Занятия проводятся для групп свыше пяти человек.

Программа курса

1. Редактирование и оформление данных
Понятие геоданных и геоинформационных систем
Визуализация в геоинформатике. Программы и библиотеки
Классификация форматов геоданных
Интерфейс QGIS
Настройка свойств растрового изображения
Создание векторных данных и настройка их свойств. Редактирование легенды
Редактирование векторных данных. Внесение атрибутивных данных
Импорт, экспорт и редактирование атрибутивных данных
Визуализация атрибутивных данных в QGIS

2. Постобработка изображений
Настройка макета и вывод карты на печать
Интерфейс программы GIMP
Работа со слоями и редактирование изображений
Интерфейс и настройка Blender
Создание простых геомоделей в Blender
Интерфейс программы Scribus
Технологические особенности интерьерной и широкоформатной печати карт

3. Отображение геоданных в браузере
Основы HTML и CSS
Понятие тайлов. Веб-сервисы для публикации больших растровых данных
Использование библиотек OpenLayers 3 и Leaflet
Визуализация трехмерных данных в QGis
Экспорт данных из Blender
Компоновка и настройка отображения данных

В ходе занятий мы научимся эффективным способам создания печатных карт и визуализации геоданных в браузере

 


«OpenStreetMap для всех»

Это однодневное занятие я провожу бесплатно, отчасти из рекламных соображений, отчасти из идеологических убеждений. Можно нарисовать несколько домиков, а можно провести встречу в ходе которой будет нанесен на карту небольшой населенный пункт.

На занятии, я рассказываю о сущности проекта OpenStreetMap, его главных правилах, проблемах и потенциальных возможностях. Мы познакомимся с редакторами JOSM, Merkaartor, ID и Potlatch-2. Попробуем для остроты ощущений низкоуровневый редактор Level0.

Разберемся с форматом «.osm» и узнаем что такое сервер смещений космических снимков. В зависимости от условий: выйдем на полевое картирование или просто в перерывах «диванного маппинга» узнаем про подготовку обходных листов. Изучим полезные картографические веб-сервисы и принципы коллективного картирования территории. Обсудим работу гуманитарной команды, качество рендеров, систему тегирования, а когда обсуждения закончатся продолжим мапить молча до полного изнеможения.

Занятие проводится для групп от трех человек. Стоимость: бесплатно.


Стоимость курсов указана для каждого отдельного слушателя. Оплата возможна по наличному и безналичному расчету. Авансовый платеж для однодневных курсов составляет 100%, многодневных 50%.

По всем вопросам обращайтесь на страницу «Контакты и заказы«, либо

по телефону: 8-904-614-68-29,

электропочте: schwejk-rpnt@rambler.ru

Закономерные свойства будущего научного аппарата для описания природных систем

Из монографии «Живые системы в растительности»

Понять динамику природных систем можно только после того как будет понят сам наблюдатель. Наблюдателем в данном случае является аппарат науки. Теории, из которых складывается аппарат науки (и результаты его применения) зависят от главенствующей парадигмы. Значит, для понимания свойств наблюдателя необходимо опираться не на главенствующую парадигму, а на свойства природы, определяющие закономерности в смене парадигм.

Для нахождения закономерности в смене парадигм, представим последние в виде познавательных моделей, то есть объектов, через которых выражается главенствующая парадигма (А.П. Огурцов, 1980). Выделены семь познавательных моделей (Чайковский, 2006):

— Этико-эстетическая (религиозная, донаучная)

— Знаковая (семиотическая, схоластическая)

— Механическая

— Статистическая (балансовая)

— Системная (организмическая)

— Диатропическая

— Активностная (предполагается)

С этой последовательностью можно сопоставить развитие разнообразных природных систем и процессов (Таблица № 1.2.). Для примера возьмём этапы взросления человека, этапы развития растения и геоморфологический процесс – образование оврага.

Религиозная познавательная модель рассматривает мир как божественное творение. Она характерна для ранних этапов развития человечества. Причиной обращения к Богу послужил страх перед явлениями природы и отсутствие знаний о причинах и закономерностях таких явлений. Отсутствие знаний об окружающем мире, устраняемое с помощью эмоционального познания характерно и для ранних этапов развития человека. Начальные этапы развития растения и образования оврага не связаны с эмоциональным познанием (если только растения не испытывают эмоций), однако их объединяет абсолютная неизвестность дальнейшей судьбы. Куда упадёт семечко растения, где возникнет промоина – зачаток будущего оврага предугадать невозможно. У растения и процесса оврагообразования «отсутствуют знания» об окружающем мире.

Знаковая познавательная модель представляет мир в виде книги или зашифрованного текста. Такая парадигма сформировалась, когда человечество уже установило, что в мире существуют определённые закономерности (смена времен года, дня и ночи, температуры и урожая и др.), но еще не постигло их природу. Человечество подобно ребенку (этапы взросления человека) наблюдало окружающий мир «как книгу». Аналогично «читает» окружающее пространство и проросток растения, развиваясь, во всех возможных направлениях и промоина будущего оврага, образующая совершенно бесформенное образование.

Механическая познавательная модель рассматривает мир в виде некоторого механизма, аналогичного часовому. Переход к этой познавательной модели произошел после выхода свет работ Ньютона. Понимание мира через данную познавательную модель стало возможным после того как человечество сменило метод познания мира с наблюдения на эксперимент. Переход от наблюдения к эксперименту характерен и для взрослеющего человека. В системе развивающегося растения данный этап соответствует времени активного поиска благоприятных условий окружающей среды. Именно в этот момент корень начинает расти вниз, а листья к солнцу. Промоина будущего оврага на данной стадии приобретает определенную форму – ту, которая обусловлена положением в рельефе и свойством грунтов. Будущий овраг «прощупывает» окружающую почву (эксперимент), прежде чем найдет наилучший путь роста.

На смену механической познавательной модели пришла вероятностная, рассматривавшая окружающий мир как баланс противоположных величин. Выбор между равновозможными вариантами развития характерен и для человека и для растения (с какой стороны корень обогнет встретившийся на пути камень?) и для оврага (по какому из уклонов будет расти овраг?).

Современная познавательная модель – системная, представляет мир как систему, единый организм. Такой взгляд возник, когда человечество осознало себя не просто как набор организмов в условиях окружающей среды, а как целостность, способную изменять окружающую среду под свои нужды. Возможность изменения условий, для своих нужд (назовем это свойство самосознанием) приобретает и человек в процессе своего развития и растение (например, дерево затеняет почву, препятствуя тем самым росту конкурентов). Овраг, углубляясь, увеличивает перепад высот между тальвегом и бортами, что увеличивает скорость стекающих дождевых вод и, соответственно скорость разрастания оврага.

Элементы диатропической познавательной модели встречаются пока лишь в единичных работах (С.В. Мейен, 1987; В.В. Корона, 2007; Ю.В. Чайковский, 1990, 2006). В них мир понимается как разнообразие различных взаимодействующих элементов. Человечество (и человек при своем развитии) понимает себя как часть «окружающего коллектива» объектов различной природы с которыми постоянно происходит взаимодействие. Этот этап развития для человека сходен с предыдущим этапом развития для человечества. Взаимодействие с окружающими объектами столь же обычно для растений и оврагов, как и для остальных объектов (в том числе и человека).

Наконец, последняя, прогнозируемая (Ю.В. Чайковский, 2006) познавательная модель – активностная, «видящая мир как обретающий в ходе эволюции всё более и более сложные формы активности» (Ю.В. Чайковский, 2006). Нет уверенности, что именно она станет следующей познавательной моделью, но исходя из свойств диатропической модели (взаимодействие с окружающим «коллективом») и свойства эмергентности (образование совершенно нового при объединении старого) можно заключить, что основной чертой этой модели станет заложение новых структур и процессов. Так, овраг, углубляясь, может вскрыть водоносные горизонты, в результате чего образуется новый объект – ручей. Растение, в результате взаимодействия с окружающей средой образует органические вещества и кислород, в результате взаимодействия с другими растениями образуется фитоценоз – совершенно уникальное образование, называемое некоторыми учеными (Сукачев и др.) «квазиорганизмом». В результате взаимодействия с другими людьми и коллективами человек становится частью общества, а общество в результате взаимодействия с окружающим миром становится частью какой-то новой структуры (возможно, «ноосферы» В. Вернадского).

Таблица № 1.2. Сопоставление познавательных моделей человечества с этапами развития систем различной природы.

Познавательная модель

Этапы взросления человекаЭтапы развития растения

Геологический процесс

Наименование

Модель

Этико-эстетическая (религиозная, донаучная)

Бог, ХрамЭмоцииНеопределенностьОбразование нового
Знаковая (семиотическая, схоластическая)Текст, ШифрНаблюдениеПассивный поискНеопределенность
МеханическаяЧасыЭкспериментАктивный поискПоиск
Статистическая (балансовая)Весы, балансВыдумкаВыборВыбор
Системная (организмическая)Целостность, организмСамосознаниеИзменение условийИзменение условий

Диатропическая

Разнообразие, садКоллективностьВзаимодействие с другими видамиВзаимодействие с другими процессами
Активностная (предполагается)АктивностьОбществоФитоценоз

Новый процесс

Несомненно, сопоставление этапов развития систем различной природы с этапами развития человечества можно провести лишь приближенно. Подобно как в человеческом обществе иногда господствуют несколько познавательных моделей, так и в других системах можно выделить одновременно наличие нескольких этапов развития.

Таким образом, система взглядов на мир развивается аналогично другим системам и в своём развитии проходит закономерные этапы:

— Образование нового
— Заложение структуры
— Развитие по пути наименьшего сопротивления
— Выбор между равновозможными вариантами
— Влияние на собственную структуру
— Взаимодействие с внешним миром
— Образование нового

Научный аппарат, рассматривающий природные системы как живые, представляет собой явление системной парадигмы (влияние на собственную структуру). Ему будут присущи следующие свойства:
Целостность восприятия. Нечетные познавательные модели (в том числе системная) тяготеют к целостности восприятия в отличии от четных (Ю.В. Чайковский, 2006). Это значит, что основное внимание в новом научном аппарате будет уделено не деталям, а общим свойствам объектов. Повышенное внимание будет уделено внутренней структуре объектов.