Лиственницы в Елагином парке

О глазомерном измерении возрастов деревьев в парковых насаждениях

Я понимаю, что без этой информации вы жить не могли, но все таки. При повторной глазомерной оценке возрастов деревьев в парковых насаждениях ошибка составляет пол-процента на дерево, математическое ожидание ошибки 11,5 процента. Максимальная ошибка 30%, минимальная 0. В абсолютных числах это соответствует погрешности в четыре месяца на дерево (во пиздец-то!), средняя ошибка семь лет, максимальная — 20 лет. Ошибки в 10 лет чаще всего возникают при оценке возрастов в диапазоне 50-80 лет, ошибки в 20 лет возникают при оценке возрастов старше 80 лет. Породы разноплановые, от липы до лиственницы.

Впрочем реальный возраст все-равно не измерялся, так что эти данные еще ни о чем не говорят. К тому же, выборка включает всего двадцать два дерева, поэтому это не данные, а шляпа какая-то.

Но у многих и такого нет.

PS. Фотку хотел другую поставить, с годовыми кольцами, но она проеблась куда-то.

слиппимап

Установка тайлового сервера на Debian 8 Jessie

Введение

Данная статья представляет собой перевод руководства по установке TMS сервиса, дополненный моими личными замечаниями.

Если говорить грубо и утрированно, отличие TMS от WMS в том, что первый отдает тайлы каждого зума в виде однослойной плитки, а WMS отдает каждый тайл зума в виде набора прописанных в стиле слоев. Например, если ваши геоданные содержат только слой земли и слой дорог, TMS сделает из них одну картинку территории с дорогами. WMS отрендерит каждый слой отдельно, благодаря чему у вас будет отдельная картинка с землей, отдельная с дорогами.

Если вам требуется изменять наполнение карты путем включения/отключения какого-либо слоя, без WMS не обойтись. Но с другой стороны TMS проще, быстрее и в большинстве случаев предпочтительней, поэтому мы начнем именно с него.

Отдельно замечу: в тексте оригинальной статьи большое количество действий выполняется из под рута. Я не стал это исправлять, но призывая к внимательности и осторожности, снимаю тем самым с себя всякую ответственность за падение вашей операционной системы.

В тексте статьи большое количество команд, поэтому буду рад, если вы укажете на неточность или предложите более простые пути реализации поставленной задачи.

 

Инструменты

Операционной системой для этих опытов послужит Linux Debian 8 Jessie. TMS будем разворачивать на библиотеке mapnik. Облигантных инструментов для этой работы нет. Под виндой я обычно использую TotalCommander Grey Pack (спасибо за него диаволу на пятнашке) с плагином Secure FTP Connections и программу Putty. Под линуксом я юзаю тильду для ssh-соединения и любой вменяемый файловый менеджер с поддержкой сетевого соединения.

Итак, погнали. У нас в наличии ssh-доступ к серверу с девственно чистой Дебиан Джесси. Рекомендую сразу установить консольный редактор nano:

sudo apt-get install nano

и консольный файловый менеджер mc:

sudo add-apt-repository ppa:eugenesan/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install mc

Это не обязательно, но поверьте, потом еще не раз пригодится.

 

Установка и создание базы данных

Начнем с установки пакетов postgresql-9.4-postgis-2.1 и postgresql-contrib-9.4

Входим под рутом и запускаем:

apt install postgresql-9.4-postgis-2.1 postgresql-contrib-9.4

Теперь создадим базу данных. Переключаемся в постгрес:

su postgres

и для избежания возможных проблем переходим к домашней директории:

cd ~

Создадим пользователя c именем «osm»:

createuser osm

и базу данных с названием «map»:

createdb -E UTF8 -O osm greatbritain
psql -c "CREATE EXTENSION hstore;" -d map # Should result in CREATE EXTENSION
psql -c "CREATE EXTENSION postgis;" -d map # Should result in CREATE EXTENSION

Если все прошло удачно, выходим из постгреса:

exit

 

Добавление пользователя

Для того, чтобы избежать работы под рутом, добавим в систему пользователя osm с помощью команды adduser:

adduser osm

Теперь добавим пользователя osm в группу sudo. Для этого воспользуемся редактором nano (вы же его установили, верно?)

su вводим пароль
nano /ets/sudoers
Находим строку
# User privilege specification

после

root ALL=(ALL:ALL) ALL

вставляем строку

osm ALL=(ALL:ALL) ALL

и сохраняем документ последовательностью хоткеев ctrl+o, Enter , ctrl+x

 

Импорт картографического стиля

Мы будем использовать стандартный стиль mapnik osm. В дальнейшем, при желании, вы всегда сможете его изменить на свой вкус. Перейдем в домашнюю директорию и скачаем стиль с гит-хаба:

su osm
cd ~
wget https://github.com/gravitystorm/openstreetmap-carto/archive/v2.29.1.tar.gz
tar -xzf v2.29.1.tar.gz

Теперь в домашней директории должна появиться папка с названием: Теперь вы должны иметь папку с названием «openstreetmap-carto-2.29.1». После этого можно переходить к импорту геоданных.

 

Импорт геоданных

Нам потребуется пакет osm2pgsql. Для этого переключимся на рута и выполним команду:

exit
apt install osm2pgsql

Теперь можно переходить непосредственно к импорту dbf-файла с данными. Самое простое решение — это импортировать всю планету OpenStreetMap целиком. Но у такого подхода есть очевидные недостатки: во-первых, объем диска у вас не безграничен, во-вторых, даже на простое скачивание планеты может уйти изрядное количество времени, а в третьих, информация о улицах какой-нибудь Зулусии вам может быть совершенно не нужна. Приходится вырезать нужный регион из дампа самому, либо использовать готовые данные. Сейчас их можно получить у  GeoFabrik, CloudMade или Гис-лаб (НексГИСа). В выгрузке геофабрики напрочь отсутствовали реки. В выгрузке НексГИСа отсутствовали части объектов, пересекаемые государственной границей, из-за чего некоторые пограничные озера при рендере пропадали, но острова на них закрашивались цветом воды. Выгрузки регулярно обновляются, так что это вполне могут быть временные случайные баги. С выгрузками CloudMade я активно не работал, поэтому комментарий дать не могу.

Скачаем архив на территорию России с сайта гис-лаб. Если вы все это проделываете в экспериментальных целях — рекомендую для начала скачать не Россию целиком, а только один из регионов — этим вы сэкономите себе уйму времени. Например, возьмем Ростовскую область.

su osm
cd ~
wget href="http://data.gis-lab.info/osm_dump/dump/latest/RU-ROS.osm.pbf"

Теперь импортируем скачанные данные в постгрес. Делается это так: запускаете команду:

osm2pgsql --slim -d map -C 1600 --hstore -S openstreetmap-carto-2.29.1/openstreetmap-carto.style RU-ROS.osm.pbf

и идете пить чай, играть в футбол и гонять балду. Процесс, особенно в некоторых случаях, например при импорте объемного файла, занимает ну очень много времени. Не забудьте, что все это вы делаете через ssh, а значит либо не выключайте компьютер и не отключайтесь от сети, либо используйте соответствующие команды.

Иногда на данном этапе возникают следующие проблемы:

Error: Connection to database failed: could not connect to server: No such file or directory

Тут, возможно, вам пригодиться фраза из оригинальной статьи: «Is the server running locally and accepting connections on Unix domain socket «/var/run/postgresql/.s.PGSQL.5432»?

Кроме того, если вы установили PostgreSQL 9.3 вместе с 9.1 на 9.3 может быть использован другой порт. Необходимо найти его и использовать флаг -p, при запуске osm2pgsql.

Поздравляю. Вы заполучили базу OpenStreetMap на выбранный регион. Проверить это можно командой:

psql -d map -c "select name from planet_osm_point where place='city';"

 

Создание тайлового сервиса

Установим пакет mod_tile. Пока он недоступен в репозитории Дебиан, поэтому нам потребуется предварительно скачать его с гит-хаба и распаковать в домашней директории:

wget https://github.com/openstreetmap/mod_tile/archive/6c2cb243e4c8b047950ab8062cd66245f20a5d2f.tar.gz -O mod_tile.tar.gz
tar -xzf mod_tile.tar.gz

Теперь установим пакеты autoconf, libtool, libmapnik-dev и apache2-dev:

su
apt install autoconf libtool libmapnik-dev apache2-dev
exit

Перейдем в каталог mod_tile и запустим:

cd mod_tile-6c2cb243e4c8b047950ab8062cd66245f20a5d2f/
./autogen.sh
./configure
make

Теперь запустим из под рута следующую команду:

su
make install
make install-mod_tile
exit
cd ..

 

Создание xml стиля Mapnik

Нам потребуются пакеты curl, unzip, gdal-bin, mapnik-utils и node-carto, для установки которых выполним под рутом:

su
apt install curl unzip gdal-bin mapnik-utils node-carto
exit

Вернемся в пользователя osm и загрузим необходимые шейп-файлы. Для справки: база osm не хранит в себе континенты и некоторые другие объекты, отображающиеся на низких зумах. Эти полигоны и линии подгружаются и прописываются в стиле с помощью команды:

cd ~/openstreetmap-carto-2.29.1/
./get-shapefiles.sh

Для смены имени базы данных можно выполнить команду:

sed -i 's/"dbname": "gis"/"dbname": "map"/' project.mml

Для того, что-бы сформировать xml-файл, непосредственно отвечающий за стиль, запустите:

carto project.mml > style.xml

 

Настройка рендера

Откройте в редакторе nano файл /usr/local/etc/renderd.conf (потребуется использовать sudo). Напротив XML пропишите путь к вашему xml-файлу картостиля. Напротив HOST пропишите localhost.

Либо, вы можете внести эти изменения автоматически, выполнив под рутом:

su
sed -i 's/XML=\/home\/jburgess\/osm\/svn\.openstreetmap\.org\/applications\/rendering\/mapnik\/osm\-local\.xml/XML=\/home\/osm\/openstreetmap-carto-2.29.1\/style.xml/' /usr/local/etc/renderd.conf
sed -i 's/HOST=tile\.openstreetmap\.org/HOST=localhost/' /usr/local/etc/renderd.conf

После этого, файл /usr/local/etc/renderd.conf  должен выглядеть так:

[default]
URI=/osm_tiles/
TILEDIR=/var/lib/mod_tile
XML=/home/osm/openstreetmap-carto-2.29.1/style.xml
HOST=localhost
TILESIZE=256
;HTCPHOST=proxy.openstreetmap.org
;** config options used by mod_tile, but not renderd **
;MINZOOM=0
MAXZOOM=19
;TYPE=png image/png
;DESCRIPTION=This is a description of the tile layer used in the tile json request
;ATTRIBUTION=&copy;<a href=\"http://www.openstreetmap.org/\">OpenStreetMap</a> and <a href=\"http://wiki.openstreetma$
;SERVER_ALIAS=http://localhost/
;CORS=http://www.openstreetmap.org
;ASPECTX=1
;ASPECTY=1

Теперь измените директорию плагинов (plugins_dir) и местоположение пакета (match debian package location) mapnik. Сделать это можно вручную, либо с помощью команд:

sed -i 's/plugins_dir=\/usr\/lib\/mapnik\/input/plugins_dir=\/usr\/lib\/mapnik\/2.2\/input\//' /usr/local/etc/renderd.conf
[mapnik]
plugins_dir=/usr/lib/mapnik/2.2/input/
font_dir=/usr/share/fonts/truetype
font_dir_recurse=1

Скопируйте скрипт renderd.init и установите право доступа к файлу renderd:

cd /home/osm
cp mod_tile-6c2cb243e4c8b047950ab8062cd66245f20a5d2f/debian/renderd.init /etc/init.d/renderd
chmod a+x /etc/init.d/renderd

Исправьте пути в скрипте init

sed -i 's/DAEMON=\/usr\/bin\/$NAME/DAEMON=\/usr\/local\/bin\/$NAME/' /etc/init.d/renderd
sed -i 's/DAEMON_ARGS=""/DAEMON_ARGS=" -c \/usr\/local\/etc\/renderd.conf"/' /etc/init.d/renderd
sed -i 's/RUNASUSER=www-data/RUNASUSER=osm/' /etc/init.d/renderd
mkdir -p /var/lib/mod_tile
chown osm:osm /var/lib/mod_tile

Теперь запустите rederd:

systemctl daemon-reload
service renderd start

 

Установка и настройка Apache и mod_tile

Установите апач с помощью команды:

apt install apache2

Конфигурация апача и загрузка mod_tiles выполняется командой:

echo "LoadModule tile_module /usr/lib/apache2/modules/mod_tile.so" > /etc/apache2/mods-available/tile.load
ln -s /etc/apache2/mods-available/tile.load /etc/apache2/mods-enabled/

Добавьте следующий ниже текст с помощью редактора nano перед тегом <?/VirtualHost> в /etc/apache2/sites-enabled/000-default.conf 

LoadTileConfigFile /usr/local/etc/renderd.conf
ModTileRenderdSocketName /var/run/renderd/renderd.sock
# Timeout before giving up for a tile to be rendered
ModTileRequestTimeout 0
# Timeout before giving up for a tile to be rendered that is otherwise missing
ModTileMissingRequestTimeout 30

и перезапустите апач:

service apache2 restart

 

Проверка отдачи тайлов
Перейдите в браузере по адресу http://localhost/osm_tiles/0/0/0.png напрямую , либо с использованием порта 8080. Если все прошло успешно, вы увидете в браузере вот такую картинку:

Теперь можно приступать к редактированию картографического стиля. Для этого, прежде всего, запомните команды:

sudo service renderd stop
rm -r /var/lib/mod_tile/default
sudo service renderd start

На ближайшие месяцы это будут единственные команды, которые вам потребуются в консоли.

Фрагмент пяти вавилонян

Флора Нижнего Дона включает в себя несметное количество всевозможных ивовых гибридов, разобраться в которых может не всякий специалист. Но это многообразие образовано за счет скрещивания всего девятнадцати видов. В наш продвинутый информационный век стыдно не разбираться в ивовой дендрофлоре Нижнего Дона, поэтому давайте внесем ясность.

Из девятнадцати видов рода Salix восемь представляют собой кустарники высотой от одного до восьми метров.
До 1 метра
Salix rosmarinifolia — Ива розмаринолистная с очень короткими черешками на побегах. Листья 4х1 см.
Salix starkeana — Ива Старке с яйцевидными листьями.
До 2-х метров
Salix aurita — Ива ушастая с серповидными прилистниками и листьями длиной 2 см
Salix caspica — Ива каспийская с листьями длиной 8 см, сизыми и жесткими
До 4-х метров
Salix cinerea — Ива пепельная
Salix aegiptiaca — Ива египетская с волнистыми листьями 16х4 см
Salix purpurea — Ива пурпурная с почти супротивными голубовато-сизыми листьями
До 8-ми метров
Salix triandra — Ива трехтычинковая с мелкопильчатыми листьями длиной до 16 см

Еще пять видов это древесные кустарники — выглядят они почти как обычные крупные кустарники, за исключением того, что у них выражен один или несколько главных стволов.

До 8-ми метров
Salix viminalis — Ива прутовидная с шелковисто-серебристой нижней стороной листьев размером 16х1 см
Salix dasyclados — Ива шерстистопобеговая с листьями  размером 16х4 см  и серым матовым опушеннием нижней стороны листа
Salix caprea — Ива козья с листьями размером 16х8 см
До 16-ми метров
Salix acutifolia — Ива остролистная, она же краснотал, она же красная верба, она же красная шелюга. Ей присущ налет на ветвях. Листья жесткие, размером 8х1 см
Salix daphnoides — Ива волчниковая, она же желтая верба и желтая шелюга. Ветви имеет толстые, листья размером 8х2 см.

Остальные шесть видов это деревья:
До 4-х метров
Salix mirsinifolia — Ива мирзинолистная с двухцветными пильчатыми листьями
До 8-ми метров
Salix matsudana — Ива Матсуды со змеевидно изогнутыми ветвями
До 16-ми метров
Salix babilonica — Ива вавилонская с листьями 16х2 см вытянутыми в косое острие и свисающими до земли ветвями
Salix pentandra — Ива пятитычинковая с кожистыми листьями, ширина которых в три раза меньше длины, а заостренная верхушка оттянута
Salix fragilis — Ива ломкая с плотными листьями длина которых в 5 раз больше ширины. Черешок с глубокой бороздкой и бородавками
До 8-ми метров
Salix alba — Ива белая с пильчатыми листьями, размером 8х2 см

Ну все-же просто, не так ли? Но поскольку любая классификация со временем забывается, я приготовил вам три простых мнемонических правила запоминания видов. Названия идут в порядке убывания высоты.

Кусты: Три пурпурных египетских циника косили у Риты старые розы
(triandra, purpurea, aegiptiaca, cinerea, caspica, aurita, starkeana, rosmarinifolia)

Древовидные кусты: давно окутывал капрал даже клады вынимал
(daphnoides, acutifolia, caprea, dasyclados, viminalis)

Деревья: альбом фрагментов пяти вавилонян мать Судана Мирзинян
(alba, fragilis, pentandra, babilonica, matsudana, mirsinifolia)

Последнее правило не очень удачное, но я так и не придумал ничего, что однозначно бы соотносилось с ивой Матсуда и мирзинолистной.

Обильные фильтруации

Я вертел на имморалистическом хую все советы о том, как следует писать эти очерки. Но вы так часто просите меня фильтровать посты перед публикацией, что на этот раз я не сдержался и пошел у вас на поводу.

Буду фильтровать. Начну с фрагмента снимка SRTM:

Ну а хули елозить-то? Фильтровать — так фильтровать. К великой моей печали, вы в просьбах своих нихуя не говорите о предпочтительных способах фильтрации. Что-ж, поэкспериментируем, дабы никто не ушел обиженным.

Начнем с DTM-фильтра, в основе которого лежит статья Георга Фоссельмана. Технология фильтрации основана на предположении о том, что резкий перепад значений высоты на незначительном пространстве DEM-растра свидетельствует не об особенностях рельефа, а о наличии объектов местности, искажающих ЦМР. Проще говоря, если на левом пикселе высота десять метров, а на правом тридцать, то скорее всего на местности в данных точках вы вместо обрыва/карьера увидите стену леса, здание или другую нерельефную ебанину. Фильтр просматривает растр скользящим окном заданного радиуса и отделяет области с уклоном выше указанного. При соответствующих настройках, этот фильтр позволяет не только отделить неестественные превышения, но и разделить растр на слои равнин и уклонов.

На демке с территорией города Шахты, алгоритм фильтрации сбоит на терриконах и отвалах. Впрочем, на таких масштабах уместнее использовать вместо SRTM растры ASTER GDEM. На моем фрагменте все работает прекрасно. Вот вам равнины:

А вот уклоны свыше тридцати градусов:

Главное, помните фильтр только отделяет одни пиксели от других. Дать физическое объяснение результата — уже ваша задача. Вот какого хрена на острове Поперечном такие уклоны? Он же ровный как блин. У меня даже фоточка есть:

Чаще всего подобные искажения возникают за счет растительности. Отделить ее от рельефа практически невозможно. Но если на плакорах с этим можно почти смириться (нужно только забыть про разницу в возрастах, бонитетах, наличие дорог, лугов, болот и полей, ветровалы, бобров, пожары, рубки и усыхания), то получить детальную ЦМР для склонов долин обычно затруднительно. Да чего объяснять-то? Каждый из вас наверняка видел такую взаимосвязь растительности и рельефа:

Но хватит, уже про DTM. Вы можете подумать, что у меня нет чувства такта. Фильтр комочков (Filter clumps — да простят меня профессиональные переводчики) отсеивает связанные пикселы с единым значением, превышающие заданную площадь. Например, вот области в которых соприкасается не менее тридцати пикселов с единым значением высоты:

Мажоритарный фильтр (majority filter) делит растр на сегменты указанного размера. В каждом из них вычисляется значение большинства пикселов, которое впоследствии экстраполируется на всю область. В результате имеем следующее:

Исходный SRTM в приближении:

Результат работы мажоритарного фильтра в том же экстенте:

  • Для понимания, на рисунке ниже черные изолинии с SRTM наложены на красные изолинии с отфильтрованного растра. Результат налицо:

Морфологический фильтр, точнее фильтры. Спешу огорчить всех натуралистов. Умойтесь, к геоморфологии эти фильтры не имеют никакого отношения, даже несмотря на их специфические наименования. Базовых морфологических фильтров два: дилатация и эрозия. Кроме того, активно используются фильтры замыкания и размыкания. В первом применяется сначала дилатация, затем эрозия, во втором — наоборот. Нихрена не понятно? Не проблема. Вот вам иллюстрированная классификация. Основана на лучших моих художественных скиллах вкупе с простейшим графическим редактором:

При дилатации  происходит расширение пикселей, в результате которого изображение становится более светлым и размытым:

Красные линии — горизонтали с растра дилатации, черные — горизонтали SRTM:

При эрозии происходит обратный процесс. Однородные области увеличиваются в размере за счет подавления шума между ними.

Красные изолинии с растра эрозии на фоне черных горизонталей SRTM

Это размыкание

с горизонталями

А это замыкание

с горизонталями

Все, хватит про морфологические фильтры. Это банально и скучно. Самое время испить из фрактальной реки и вспомнить про богов алеатики. Дамы и господа! Леди и джентельмены! Мудачье! Специально для вас, Карл Гаусс со своим фильтром!

— ээээээ, а где растр то?

А не будет растра. Ибо визуально после применения фильтра различия почти не отличить. Суть фильтра в отсеивании областей с заданным стандартным отклонением. Что-бы вы не расстраивались вот вам картинка с изолиниями (standart deviation = 1):

Фильтр Ли. Это к китайцам не имеет никакого отношения, просто я в душе не ебу, как перевести «Multi direction lee filter» на адекватный русский язык. Более того, я с трудом понимаю что это вообще такое, а для чего это — не понимаю вообще. Но раз уж зашла речь про фильтрацию, грех не рассказать про эту хрень.

Фильтр разделяет растр на три дочерних: результат фильтрации, растр минимума стандартного отклонения и растр направления минимума стандартного отклонения.

Результат фильтрации визуально от оригинала не отличим:

Минимальное стандартное отклонение. Тут все почти просто, если найти мануал, объясняющий значение прилагательного «минимальное».  Результирующий растр в псевдоцветах выглядит так (чем краснее, тем выше стандартное отклонение):

Слой изолиний в той же палитре:

Но самое интересное — направление минимума стандартного отклонения. Я воздержусь от комментариев, лучше покажу вам результат и выпью своего пива.

Изолинии по растру направления минимума стандартного отклонения на фоне изолиний SRTM (черные линии):

Гораздо понятнее обстоят дела с ранговым фильтром. Просто указываете ранг сатистики и извлекаете пиксели с нужными значениями. Вот, например, медиана

Изолинии из результата фильтрации (50-й ранг) на фоне изолиний SRTM:

На этом все.

Э, да я смотрю вас не наебешь. Действительно, а как же дивергенция градиента значений растра? Вообще физический смысл лапласиана достаточно условен, типа значений концентрации градиента. Но в нашем случае ситуация проще. Фильтр Лапласа выделяет контуры на растре. В итоге имеем следущее:

Да прибудет с нами псевдоцвет растра итогов применения фильтра Лапласа!

Ну и горизонтали, само-собой. Хотя, это все-таки не горизонтали, а просто изолинии.

Хотя, конечно, проще всего использовать простой фильтр. Особенно, если вы хотите строить горизонтали.

А еще проще совершенно не использовать фильтр. Я лично нефильтрованному вообще приоритет отдаю, у меня как раз тут еще немного осталось.

Надеюсь, на этом, ваша просьба о фильтрации полностью удовлетворена. Всем присутствующим спасибо. Все недовольные могут пройти нахуй, ибо тут у меня суверенный анархизм: хочешь с Бакуниным бухай, хочешь Вольтариану Де Клер еби. А советы ваши по поводу того, как мне следует статьи писать можете в жопу себе засунуть.

Рубкология

Весь нынешний август я шароебился по разным кустам занимаясь оценкой успешности лесовозобновления на сплошных вырубках юго-запада Ленинградской области. Суть работы сводилась к следующему: я вылезал из теплой машины под бесконечный дождь, цеплял к рюкзаку на манер навесного оборудования трактора обычную штыковую лопату, в «ливчик» комбинезона засовывал планшетку с бланками, сжимал посильнее рукоять здоровенного тесака для рубки медвежьих бошек и в позе супермена из армии Батьки Махно погружался в дремучий кустарник, где писал разную технологическую ебанину и вонзал в раскисшую землю сотни палок с красными лентами.
102_4624

К большому сожалению, заказчик этого безумия находился в стадии перманентного параноидального прихода и всячески настаивал на конфеденциальности методов и результатов работ. Что-ж, не будем посягать на его законное право страдать херней. К тому же, говоря по правде, интересного там мало: банальные учеты и типовые анализы: какой-нибудь дискретный анализ и среднее с вариацией. Другим словом, беспросветная тоска. Я же хочу рассказать вам о настоящем веселье.

Итак, друзья, тушите свет, зажигайте свечи, разбрасывайте по полу каштаны. Наливайте себе стакан до краев и располагайтесь удобнее, ибо во многом знании много печали, но памятуя про in vino veritas едва ли найдется тот, кто не заметит очевидного парадокса в измышлениях старинных мудрецов. Однажды придет и мой Мелет, сын Мелета, пифеец, но пока, дрожание рук походит на кривую судьбы Агриппины младшей, между Нероном и Тиберием велик соблазн немного повертеть на граненом стакане кровавый сапожок. Веселье, друзья, конечно же веселье служит нам путеводной нитью этого вечера! Все начинается с того, что раз в полторы недели вы до утра обрабатываете вымокшие бланки с кровавыми пятнами. Пеленг такой-то, широта такая-то, долгота такая-то, фото номер N. Три березы, две елки ноль пять, елка полтора, осина, две рябины, сосна ноль пять. Пишите, чертите, вслушиваетесь в свой голос с диктофона, просматриваете отснятые файлы. Что-бы не заснуть, выходите на улицу покурить и вновь возвращаетесь. Веселитесь изо всех сил.

102_4609

А через несколько часов, едва небо начнет светлеть, двери электрички закрываются и вы наслаждаетесь красотой и величием заоконных пейзажей:

102_3538
Чем дальше, тем пейзажи все красивее и величественнее
102_3523
И конечно-же, все веселее и веселее
102_3571

Но все проходит, стоит лишь выйти на пробу. Встанешь на первую вешку, оглянешь взором предстоящий фронт, сплюнешь и произнесешь благословенное «ёб твою мать». А из динамика телефона тебе отвечает лектор Петухов. «Давайте начнем!»: говорит он. А действительно, давайте начнем! И с этими словами ебнешь свою профилактическую соточку, затянешься поглубже чем бог послал и выпуская дым, начинаешь орудовать тесаком, вязать ленты, писать и бесконечно фотографировать.

102_4755

Прежде чем вы решитесь ввязаться в это дело, нужно понимать куда именно вам предстоит ехать. Как найти вырубки нужного типа леса, возраста, площади и транспортной доступности? Если вы сможете найти где-то карту с такими данными — честь вам и хвала. Но практика показывает, что самые ценные инструменты, для изготовления которых отводятся месяцы предполевых работ всегда приходится собирать в последний момент на коленке. Другими словами, нам нужно составить такую карту самому, иначе все у нас пойдет через жопу. Погнали?!

Карта рубок. Что есть рубки с точки зрения дешифрирования? правильно, рубки есть видоизмененный лес. Значит не ебем себе мозг, а прямо так, английским по белому пишем в поисковой строке браузера: «forest change map». По первой же ссылке попадаем на известный проект Global Forest Change:

111

Классная штука этот GFC. Спецы из Мэрилендского университета, Гугла и Геологической службы США, обработав огромное количество ландсатных снимков, выдали в качестве результата данные по изменению лесного покрова за период с 2000 по 2012 гг. Это то что нам надо, скачиваем данные на нужный нам регион в формате GeoTiff.

Теперь этот слой нужно разнести по типу леса, возрасту, площади и транспортной доступности. Сразу скажу, что первое — больше из области фантастики, ибо до тех пор, пока мы используем в качестве лесной типологии псевдонаучные фантазии времен раннего палеолита, никакой хитрый алгоритм применить не удастся. Да в этом и нет особой нужды, ибо как вы понимаете, основная доля всех рубок представляют собой кисличники, реже свежие черничники. Я бы на месте лесозаготовителей тоже всякого рода долгомошники вертел на харвестере, ибо рубль выберешь, рубль двадцать в гать утопишь.

102_4492

Но зато разбиение данных по остальным параметрам уже дело техники. Для начала векторизуем наш растр в QGis:

222

Из производного шейпа аттрибутивной выборкой по возрасту рубки извлекаем новый полигональный слой. Далее, через калькулятор полей считаем площадь каждого полигона, и удаляем слишком крупные и мелкие полигоны. Остается только исключить рубки, находящиеся в самых недоступных ебенях. Но это тоже не космос: скачиваем через overpass дорожную сеть OpenStreetMap, Строим вдоль проезжих дорог буферную область, доступную для пешего подхода и после этого удаляем все полигоны рубок, которые не пересекаются полученным буфером.

Все, слой готов. Экспортируем его в kml и  SAS.Планету, настроив подходящий вид:

333

Основной недостаток такого метода в том, что в выборку попадают рубки вытянутой и неправильной формы, совершенно неудобные для закладки учетных площадок. Кроме того, помимо рубок, встречаются еще естественные усыхания, пожары, ветровалы и подтопления. Последние, благодаря бобрам, особенно часто. Редкостные, скажу я вам, мудаки, эти бобры. Мало того, что эти пидоры столько леса хорошего затопили, так они еще и невкусные как водоросли. Их что жарь, что вари — все какая-то поебень получается.

Загружаем данные в навигатор и вперед — рубить ветки, месить говно и давить фиолетовые грибы

102_3089

Можно ли размещать площадки на волоках и в каналах? С одной стороны это тоже часть территории. С другой стороны, размещение учетных площадок в таких местах вносит не отслеживаемую погрешность. Вопрос можно поставить даже шире: уместно-ли рассматривать общие показатели восстановления для территории с комплексными видами нарушений? Правильно, неуместно. Пасеки — отдельно, волока — отдельно, земля — крестьянам, мудаков — нахуй.

102_4557Существует несколько принципов, которыми следует руководствоваться приступая к любым полевым работам. Конечно-же, следует помнить о нарастании коэффициента обалдевания: с каждым разом вы, вне зависимости от вашей старательности, будете выбирать наиболее легкие для описания площадки. Это неизбежно приводит к систематическому занижению результатов на 5-15%. Избежать этого можно путем формализации процедуры выбора точки описания: например подобно геоботаникам кидать дрын, служащий, после падения, стороной учетной площадки. Можно и протягивать на определенное расстояние рулетку по выбранному пеленгу. Но этот подход работает плохо даже на рубках трехлетней давности

102_3350

Как не вымеряй расстояние на вырубке по рулетке, все равно будет лажа. Либо закрадывается ошибка за счет изгибов рулетки, либо за счет пробики створов колоссально возрастает трудоемкость. Не ебите себе мозг, отмеряйте расстояние шагами, контролируйте себя по навигатору и не забывайте про коэффициент обалдевания.

Любые поточные полевые наблюдения кроют в себе опасность смещения данных. Стоит вам пропустить наблюдение на одной из учетных площадок, как ценность всех дальнейших наблюдений оказывается равной нулю. Но каждый раз заполнять чек-лист слишком затратно по времени. Поэтому мой вам совет: синхронизируйте все что только возможно. И немедленно. Если вы стоите на восьмой учетной плошадке, пусть номер вашей точки в навигаторе будет «508», а номер фотографии «18». Организуйте все так, что-бы пропущенное наблюдение моментально бы искажало конструкцию данных.

Нет ничего более тупого чем бесконечно записывать номера фотографий. Если вы синхронизировали нумерацию наблюдений, то вам стоит записывать только номера фотографий в точках контроля и номера ошибочно сделанных снимков. По завершению цикла наблюдений, просто суммируйте количество фотографий для дополнительной проверки. Ну и конечно же не забывайте про снимки-хуимки.

Очень часто люди не могут отделить фотографии одного ряда наблюдений от другого. Ну а хули, спрашивается вы фотографировали площадки на одной пробе, потом перешли через дорогу и не сделав ни одного лишнего кадра приступили к фотографированию площадок другой пробы? Естественно, потом при сортировке снимков приходится морщить ум и сравнивать время и содержимое кадра. Делайте проще, перед началом каждой пробы делайте несколько снимков-хуимков: фотографируйте какую-нибудь дичайше специфическую ебанину, например свой еблет, или рукав, или бланк с описанием. Помимо упрощения сортировки снимков, это позволит вам получить психоделический набор ебанутых фотографий для плаката «Я в двадцать пятый раз спрашиваю, что это за хуйня?»

hand

Стоит ли говорить о том, что на пробе вы записываете не количественные, а качественные показатели? Правильно не стоит. Потому что любые количественные измерения есть суть более формализованные качественные. И если в одной графе бланка записано «87 берез», а в другой «92 березы», только безумец будет утверждать, что во втором наблюдении на пять берез больше. Разумный человек сразу понимает, что на обоих площадках одинаковое количество подроста, чуть меньше сотни стволиков, но определенно больше полусотни. И во втором наблюдении их может оказаться чуть больше, хотя если подсчитать, может и чуть меньше. «А чего-же не подсчитать их точно?» — спросит какой-нибудь далекий от биометрии человек. А подсчитать их точно невозможно, ибо натуральные числа используемые для счета представляют собой слишком грубый инструмент, не позволяющий описывать переходные состояния. Каждый стволик считается по отдельности, но в какой момент растущий стволик отличается от новой ветви, особенно если речь идет о корневой поросли? Нет, коллеги, натуральный счет тут не подходит, да и действительные числа едва ли применимы. Я уж не говорю о космической сложности таких измерений.

102_4321

Нахрена столько сложностей в подсчете кустов? А сложностей никаких и нет. Рост профессионального геоботаника составляет один метр семьдесят восемь сантиметров. Поэтому для определения количества подроста на гектар, ему достаточно сосчитать количество стволов, на которые он упадет если выпьет на стакан больше положенного и умножить полученный результат на тысячу. Причем, поскольку упасть он может в разные стороны, подсчет стволиков ведется на всей площади круга, радиусом 1,78 м. Обернулся вокруг себя — видишь, что при падении непременно подомнешь под себя три елки и пять берез. Следовательно, на гектаре три тысячи стволов елового подроста и пять тысяч подрастающих берез. Если вам трудно представить, как вы пьяный валяетесь по кустам или ваш рост далек от идеала, можете крутить вокруг себя рейку аналогичной длины, а еще лучше приспособьте для этого дела телескопическую удочку. Впрочем, навык приобретается быстро.

В чем же секрет? Да все просто: Pi*r^2 => 3.14*1.78*1.78 ≈ 10 кв. метров. Гектар есть 10 000 кв. метров, а следовательно наша круговая площадка есть тысячная часть гектара.

Гораздо сложнее определять не количество, а возраст подроста. Если у сосны еще можно быстро подсчитать количество мутовок, примерно соответствующее числу прожитых лет

102_4702

то с елкой уже сложнее, мутовки у нее выражены гораздо хуже

102_4754
А у лиственных вообще хрен возраст определишь. Разве что по числу побегов или годовым кольцам, но все это разовые замеры. Обычно прикидываешь зависимость возраста от высоты для нескольких модельных стволиков, и далее интерполируешь сотни и тысячи наблюдений.  Ценность таких данных сами можете себе представить. С другой стороны, разве можно получить бессмысленные данные иначе как занимаясь бессмысленным делом?

Очередной день рождения молодой березки — место нарастания нового побега.

108_5032

Нельзя забывать о том, что для сосны и елки подчас не столь важен возраст и количество, сколько жизненное состояние. Определяется оно просто. Подходите к дереву:

108_4994

И делаете так:

108_4995

Еще раз продемонстрирую. Подходите к дереву:

108_5026

Хуяк!

108_5028

А далее руководствуетесь вот этой схемой определения жизненного состояния:

shema

При планировании подобных исследований, особое внимание следует уделить времени проведения работ. В условиях Северо-Запада Русской равнины, сплошные рубки обычно приводят к повышению уровня грунтовых вод. Конечно, если вам предстоит работать преимущественно в скальных, лишайниковых или брусничных типах то все ок:

102_4673Но скорее всего, вам придется обследовать долгомошники, черничники и кисличники:

102_4757

Нетрудно догадаться, что если вы решите работать в этих местах в начале лета, вас непременно заебут комары. А если перенесете работы на осень — замучаетесь подсчитывать лиственные породы. Листопад у затененного подроста и подлеска начинается во второй половине августа, причем уже в двадцатых числах бывает трудно отличить осину от березы, и живую рябину от сухой ветки. Поэтому конец июля — начало августа — ваше все.

Не всегда разумно идти к рубке кратчайшим путем. Ведь срубленный лес как-то вывозили, а значит к любой рубке идет дорога. В каком она состоянии это уже отдельный вопрос.

102_4555

При подготовке маршрута, выбираете место наибольшей концентрации подходящих рубок, связанных между собой достаточными для неутомительного продвижения дорогами и потрясающие прогулки по лесной глуши вам гарантированы. Главное, что-бы погода была не как в это лето: каждый день либо мелкий нудный дождь, либо грозовые ливни.

102_4583

С другой стороны «полное отторжение от бреда нашего» вам гарантировано. Да и как может быть иначе в условиях, когда последние мировые новости узнаешь из лесохозяйственных столбиков?

108_4996

Да, дожди утомляют, но с другой стороны комаров и клещей мало. Зато много грибов, а брусники вообще как говна:

102_4553

И все же мне сказочно повезло. Окончание лета я встретил в Сланцевском районе. Дожди прекратились на целую неделю и все живое выползло погреться и просохнуть перед наступлением первых холодов.

Вылезли кистехвостки (Orgyia antiqua):

102_3369Вылезли семиточечные божьи коровки (Coccinella septempunctata):

108_4790

и разная другая живность

108_5033

Только гадюк стало гораздо меньше — весь август они ползали под ногами, что довольно сильно меня напрягало ибо змей я панически боюсь с раннего детства. Глядя на всю окружающую красоту, просто нельзя было не вспомнить, что даже живущий один год жук-навозник умеет ориентироваться по звездам, а я за четверть века так ничему и не научился.

dscn9008

Зато каждый вечер после работы, я выбирал наиболее живописное место, собирал дрова, набирал из ближайшего ручья или лужи воду, любуясь попутно великолепным закатом.

108_4964

Темнота стала наступать гораздо быстрее чем в начале лета. Я укладывал на свою лежанку рюкзак, разводил костер и устраивался поудобнее.

108_4905

Подогревал себе фасоли в помидорном соусе, кипятил крепкий чай и наливал маленькую рюмку водки

108_4907

После, выпив и закусив, откидывался на спину и закуривая, посылал огоньком сигареты сигналы в самые глубины млечного пути. У меня была своя маленькая программа «SETI» и звезды охотно мерцали мне в ответ. Так я и засыпал, без всякой палатки, укрываясь на ночь исключительно звездным небом. Утром меня ждал новый маршрут, днем — новые обследования, а вечером — новый уютный костер.

Однажды утром я проснулся от холода. Костер погас, ветер гнал кучевые облака и спешить мне было некуда. Лето закончилось, а вместе с ним завершились работы по оценке лесовозобновления на вырубках. Мне пора было возвращаться обратно — до конца полевых работ оставалось менее полутора месяцев. Вскипятив себе чаю я собрал свой нехитрый скарб и закопав кострище, направился в сторону ближайшей дороги.
108_5040

Пивопровод на ХБК

В поселке ХБК сто четыре жилых дома, которые необходимо подключить к пивопроводу. Само собой, сделать это необходимо с минимальными издержками на прокладку труб и дальнейшее их обслуживание.

Для проектирования пивопроводной сети, откроем в QGis карту OpenStreetMap с помощью плагина QuickMapServices или его старого аналога OpenLayersPlugin:

1

Приблизим интересующий нас район, и создадим полигональный шейп-файл:
2

Обведем контуры поселка:
3
Теперь, требуется загрузить контуры домов, нуждающихся в подключении. В нашем случае самым простым решением будет импорт зданий из базы геоданных OpenStreetMap с помощью сервиса Overpass turbo. Мы для этих целей воспользуемся плагином QuickOSM, загрузив полигональные объекты со значением «building=apartmens». В OSM полигонального типа нет, модуль выполняет эту конвертацию за нас:
4
В результате получим векторные слой, который будем использовать для построения графа.

5

Прежде всего, получим вершины графа, путем извлечения центроидов полигонов:
6
Если бы мы располагали графическими картами в качестве исходного материала, то пришлось бы их отсканировать, затем привязать, затем оцифровать. Это конечно дольше, но мы бы расставили точки более сложным образом. Центроиды полигонов хорошо применять только в случае простых полигонов, на сложных это приводит к погрешности:
8
Впрочем, нас такая точность устраивает, тем более, что от каждого центроида будет идти разводящая сеть. Мы получили вершины графа. Теперь, используя триангуляцию Делоне создадим множество полигонов, каждая вершина которых будет точкой центроида зданий.
7
Преобразуем полигональную триангуляцию в сеть линий. С помощью команды «split» плагина Networks разобьем сеть на отдельные линии. Мы получили граф, достаточный для роутинга. Если нам потребуется кратчайшим образом связать между собой две его вершины, достаточно будет просто использовать модуль RoadGraph:
9
При необходимости, можно добавить каждому ребру графа определенный вес. Полученные полилинии можно экспортировать в виртуальный слой и во внешний шейп.
15

Но у нас немного другая задача — построить сеть с ребрами минимальной длины. Для этого рассчитаем длину каждого ребра, используя встроенный калькулятор QGis:
13
Раскрасим слой ребер по градиенту возрастания длины ребра.
14
Ребер у нас много, поэтому выведем длину каждого из них в качестве подписи:

4

Теперь начинается чистая математика: нам требуется выбрать наиболее подходящий алгоритм. Очень много зависит от конкретных условий проектирования, например нельзя оставлять висячие ребра, нельзя делать множественное ветвление и др.

В нашем случае используем модификацию алгоритма Дейкстры: будем объединять вершины по наименьшему графу до тех пор пока не придем к самопересечению, либо к ребру длиной более 500 метров. Получившиеся графы свяжем между собой ветвлением. Наверняка можно использовать и более выгодную разновидность жадного алгоритма, но это уже задача математиков.

Добавим домики, отметим точки ветвления сети, изменим для лучшей визуализации проекцию и схема готова.

2

Теперь, зная длину каждого участка, формулу прогиба труб, значения износа и сложности монтажа, мы можем рассчитать затраты на строительство пивопроводной сети.

Наши лумбрициды

Не будь я хроническим распиздяем, обязательно замутил бы какое-нибудь фенологическое исследование. Для этого даже приборы никакие не нужны — всего-лишь нужно регулярно гулять по одному и тому-же маршруту. Но ураганы страстей постоянно носят меня с место на место, а потому я за всю жизнь смог сделать только одно фенологическое открытие: Если в Питере по каналам поплыли туристы, значит у дождевых червей закончилась спячка и можно отправляться на рыбалку.

А если повезет с дождями, то червей даже копать не придется — сами выползут дышать свежим воздухом.

Дождевых червей (они же лумбрициды — Lumbricidae) существует около трех десятков родов, из которых по территории бывшего союза ползают восемь: эйзенелла, эйзения, бимастут, эофила, октолазиум, аллолобофора, дендробена и лумбрикус. Виды приурочены большей частью к Средней Азии и Кавказу. Вопрос о том, сколько червей нам досталось после распада советского союза открытый, во всяком случае для меня. Википедийная статья утверждает, что три (аллолобофора, дендробена и лумбрикус), что чрезвычайно похоже на пиздежь, особенно если учесть отсутствие ссылки на источник.

IMG_1185

Черви это охуеннейше полезные существа. Никто толком не знает, когда и от кого они возникли, но было это еще чуть ли не в силуре. Пока не появилась нормальная медицина их ели, прикладывали к глазам, толкли в мази, сушили и высохшие крошили на больные залупы. Но потом пришел Чарльз Дарвин, который изучил тридцать куч червячного говна из разных мест, устроил массовую червячную сеппуку и, наконец, оценив их умственные способности написал статью «Образование растительного слоя Земли деятельностью дождевых червей и наблюдения над их образом жизни», которая чрезвычайно интересна и рекомендуется к прочтению. После этой статьи только абсолютно темные люди продолжают считать червей вредной и богомерзкой хуетой, а интеллигентные и образованные люди не стесняются обсуждать червяков, более того, установили им памятник в здании питерской биржи, что стоит напротив ростральных колонн Васильевского острова.

DSCN8333

Итак, что мы знаем о червяках? Первое это то, что они совершенно не выносят молока. Поэтому если вы настолько криворукий, что у вас начали подыхать даже черви — намочите в молоке тряпку и положите туда червей. Лишившись привычной кислой среды черви оживают и всем видом показывают, что вы садист, мучитель и вообще пидарас.

Второе, видовая принадлежность червей выявляется в основном по щетинкам и порам, которые требуется не только разглядеть, но сопоставить увиденное со знанием червячной анатомии. С другой стороны, основные виды достаточно хорошо различимы издалека. К тому-же основных видов не так уж много, поэтому обладая хорошей памятью, вы можете различать червяков даже после беглого ознакомления с их описанием.

Третье, основные виды наших червяков, описать можно так:

Eiseniella
Eiseniella tetraedra — Четырехгранная эйзениелла — длинный (до полуметра) коричнево-бурый червяк, толщиной до пяти миллиметров и сотней сегментов. Простомиум эпилобический (ротовой сегмент покрыт двумя связанными между собой половинками). Червяка легко отличить по четырехгранной форме задней части тела. Широко распространен, но встречается редко, у водоемов.

Eisenia
Eisenia foetida — Навозный червь — оранжево-красный червяк, до пятнадцати сантиметров длины и сантиметра толщины. Пахнет каким-то говном и при первом удобном случае выделяет желтую слизь. Чем червяк моложе, тем темнее.

Eisenia nordenskioldi — Эйзения Норденшельда — червяк с равномерно окрашенной в коричнево-фиолетовый цвет верхней частью тела. Распространен в основном в Сибири, где вырастает до трети метра в длину и почти в сантиметр толщиной. Европейские особи встречаются на Дону, их длина до десяти сантиметров при толщине до четырех миллиметров.

Eisenia rosea — Розовая эйзения — розовый или сероватый червяк, иногда с окрашенным пояском. Имеет полторы сотни сегментов, при максимальной длина червя восемь сантиметров и толщине до четырех миллиметров. Обильно встречается в садах, огородах, лесах и лугах.

Eisenia veneta — Венецианская эйзения — червяк с кольчатой темно-пурпуровой окраской, длиной пять-десять сантиметров, толщиной пол-сантиметра и полторы сотней сегментов. Типичные червяки Крыма и Кавказа.

Bimastus
Bimastus tenuis — Тонкий бимаст — червяк, окрашенный впереди в коричневый цвет, сзади в красный. Длина от двух до восьми сантиметров, толщина три миллиметра. Состоит из сотни сегментов. Голова эпилобическая. Распространен повсюду, ползает не глубоко или держится на поверхности.

Eophila
Eophila oculata — Глазчатая эофила — тонкий красный червяк до восьми сантиметров длиной и двух миллиметров толщиной. Красивый, но в бутылке с водкой выцветает и выглядит отвратительно. Состоит от сотни до полутора сотен сегментов. Головной сегмент эпилобический. Обширно распространен в Западной Европе, Украине и Северном Кавказе. Обитает в сырых, иногда даже затопленных местах.

Octolasium
Octolasium lacteum — Молочный октолазий. Синюшно-белый червяк, до десяти сантиметров длиной и пяти миллиметров толщиной. Содержит от сотни до полутора сотен сегментов. В небольших количествах ползает повсюду в богатых сырых местах.

Allolobophora
Allolobophora longa — Длинная аллолобофора — червяк до двадцати сантиметров в длину и восьми миллиметров в толщину с эпилобическим простомиумом. Содержит от ста-пятидесяти до двухсот сегментов. Повсеместно распространен в Европе.

Allolobophora ealliginosa — Пашенный червь — повсеместно распространенный червяк, длиной до семнадцати сантиметров, толщиной пол-сантиметра и эпилобическим простомиумом. Содержит от ста до двухсот пятидесяти сегментов. На юге европейской части страны обладает темно-окрашенным трапецевидным телом.

Lumbriсus
Lumbricus rubellus — Малый красный червь — червяк со спиной темно-красного цвета с коричневым или фиолетовым оттенком, особенно в передней части тела. Достигает пятнадцати сантиметров длины и шести миллиметров толщины. Тело содержит от сотни до полутора сотен сегментов. За исключением Сибири, встречается повсеместно в богатой сырой земле, где ползает рядом с поверхностью.

Lumbricus terrestris — Большом красный червь — самый известный и обычный червяк, используемый для рыбалки. Спина темно-красная, светлеет к хвосту, по средней линии спинной стороны проходит темная полоса. Задний конец широкий и плоский. Вырастает до тридцати сантиметров длины и сантиметра толщины. За исключением Сибири, распространен повсеместно в богатых почвах.

Lumbricus castaneus — Каштановый червь — червяк с темно-каштановой, светлеющей к хвосту спиной, длиной до пяти сантиметров. Толщина туловища четыре миллиметра, содержит от девяносто до ста двадцати сегментов. За исключением Сибири, встречается регулярно, но в небольших количествах в верхних слоях почвы.

Dendrobaena
Dendrobaena octaedra — Восьмигранная дендробена — червь фиолетово-коричневого цвета, с металлическим иризирующим блеском, длиной до четырех сантиметров и толщиной три-четыре миллиметра. Состоит из сотни сегментов. Длина червя от двух до четырех сантиметров, толщина три-четыре миллиметра. Содержит около девяноста сегментов. После замачивания в водке синеет. Лесной вид, повсеместно ползающий в верхних слоях почвы и коре.

червяк

Если вы все-таки решили пойти по пути задротства, и детально разобраться в дождевых червях, советую для начала книгу Ольги Витольдовны Чекановской «Дождевые черви и почвообразование» (М.: Изд-во Академии наук СССР, 1960. – 208 с.). Там не только приведено более подробное описание, но и рассказано как собирать, хранить и препарировать червяков.

В этой книге есть очень замечательная фраза: «Любые наблюдения за жизнью и деятельностью дождевых червей, сделанные без учета вида червя, к которому относятся эти наблюдения, в настоящее время следует признать ненаучными.» Теперь, благодаря этой фразе, если какая-нибудь тупая пизда, увидев червяка, воскликнет: «Фу, какая мерзость!», вы знаете что ей ответить.

Буровых дел мастер

Когда вокруг начинает происходить абсолютно трансцедентальный пиздец, я захватываю возрастной бурав Пресслера и объявляю себя главным бурильщиком поездки. Никто особо не против — деревья бурить процесс не самый легкий, зато абсолютно не мозгоебельный.

Нахуя бурить деревья? — спросит человек, не знакомый с вопросом.

Во-первых, для того что-бы узнать их возраст. В процессе бурения извлекается керн — тонкий деревянный цилиндр, на котором видны годовые кольца. По величине годовых колец можно сделать некоторые выводы об условиях произрастания (чем пизже дереву растется, тем шире его годовые кольца). Есть даже наука соответствующая — дендрохронология. Мне с ее представителями фатально невезет — что ни дендрохронолог, то обязательно либо по русски не говорит, либо мудак какой-то.

Во-вторых, бурение — практически единственный способ определить наличие в дереве гнили. Есть, конечно всякие сканирующие электронные приблуды, но стоят они как электровоз. Да и не набегаешься с ними по тайге. Кстати, если у вас есть потребность в оценке дерева — обращайтесь. У меня очень либеральные цены: 1500 руб. за выезд и 300 руб. за каждый извлеченный керн.

Еще извлеченные керны используют для определения физических, химических, механических и всяких других показателей древесины. Но это уже отдельная, исключительно камеральная тема.

Сразу предреку заебавший вопрос: да, дереву ущерб наносится, но если соблюдать правила бурильщика, то этот ущерб не больше чем от анализа крови здоровому мужику. Главных правил два: не надо оставлять оставлять рану открытой ибо туда норовят заползти всякие лесные мандавошки. Но самое главное — помнить, что отбор образцов древесины это как секс: если не хочешь проблем, не стоит тыкать куда попало. За годы работы с буравом я ни разу не встречался с ситуацией, когда причиной усыхания здорового дерева стал отобранный образец, хотя по справедливости говоря, неплохо бы ознакомиться с нормальным исследованием на соответствующую тему.

Для лесника отобрать керн — как врачу пластырь наклеить. Это стандартная операция, которой знакомят, пусть даже теоретически, всех, вплоть до распиздяев из лесотехнической академии. Но весь юмор заключается в том, что никто не знает как правильно обеспечить долговременную сохранность бурава.

В производстве буравов сейчас монополия принадлежит шведской фирме Haglöf, других буравов на рынке почти нет. Несмотря на это Haglöf говна не производит и действительно делает буры, пользоваться которыми без заточки можно годами.

DSCN8239

 

Но, как известно, инженерная мысль бессильна если руки потребителя растут из жопы. Поэтому многие инструменты уже через три-четыре года требуют устранения дефектов, очистки от ржавчины и заточки.

Когда я покупал свой первый бур, в дополнение к нему мне подарили (вот были-то времена!) аутентичный набор для ухода за буравом COSHARP.

DSCN8242

 

Все бы ничего, но инструкция к этому кошарпу была напечатана на очень хуевом принтере, к тому же на шведском языке. Лет десять меня это совершенно не ебло, но в один из дней я пизданувшись нырнул вместе с рюкзаком в ручей, после чего на бураве проступила ржавчина. Зная свои деструктивные таланты, я чистить его на свое усмотрение не стал, а написал в головной офис Haglöf с просьбой выслать инструкцию на русском языке. Напомню, это крупнейшая компания в области производства инструментов для лесного хозяйства.

Через несколько дней мне пришла инструкция на русском от их российского дистрибутора — магазина «Лесник«. Авторы письма любезно разрешили мне процитировать на сайте текст инструкции, со ссылкой на www.haglofrus.ru

Итак, внимайте и впитывайте.

Как чистить и затачивать приростной бурав:
«Ваш приростной бурав должен всегда быть чистым и острым!
Это должно продлить срок службы вашего бурава и улучшить его эксплуатационные характеристики. Кончик бурава можно чистить небольшим куском мягкой бумажной салфетки или хлопчатобумажной ткани. Коррозия и грязь со временем разрушат режущую кромку. Можно использовать любое светлое масло, распыляя его прямо на коронку бурава и стирая бумажной салфеткой. Осторожно! Режущая кромка острая, и, чтобы избежать травм, при чистке оборачивайте бумажную салфетку вокруг, например, кончика извлекающего устройства. Для удаления ржавчины можно использовать стальную вату.

Как затачивать головку бурава с помощью комплекта COSHARP:
Комплект COSHARP состоит из 1 бутылки светлого масла, 1 бутылки абразивного песка, пчелиного воска и 3 различных абразивных брусков. Налейте несколько капель светлого масла на плоский брусок.
Расположите кончик бурава на масле под углом 40 градусов и осторожно перемещайте кончик туда и обратно, поворачивая коронку. Не давите, не используйте силу. Продолжайте до тех пор, пока кончик не станет острым.
Нанесите небольшое количество масла на круглый брусок (заостренный конец). Очень осторожно вставьте заостренный конец в коронку бурава и несколько раз поверните вал бурава только до тех пор, пока внутренняя поверхность бурава не станет ровной. Для лучшего рассмотрения используйте увеличительное стекло.
Песок используется для заточки кончика бурава если он заржавел или имеет небольшие сколы.
Просверлите отверстие в дереве или куске древесины под наклонным углом на глубину приблизительно 2 см. Всыпьте в это отверстие песок и осторожно снова ввинтите бурав и затачиваемый кончик в песок, по пол-оборота в каждом направлении. Для снижения трения в отверстие нужно влить немного масла. После этого очистите бурав куском бумаги или хлопчатобумажной ткани, и пусть бумага/ткань пройдет через всю коронку бурава снизу вверх, чтобы удалить излишки песка.»

1

2

В той же инструкции, помимо правил заточки было еще пару страниц полезной инфы:

Как защищать приростной бурав фирмы Haglöf:

«Материал [бурава] чувствителен к ударам и неправильной обработке, но он не изнашивается, если эксплуатировать и обслуживать его правильно. Если при изготовлении прецизионного инструмента, такого как приростной бурав, используется более мягкая сталь, бурав очень скоро затупится и через короткое время эксплуатации придет в негодность.
Правильно содержащийся бурав будет работать в течение отбора 1000-2000 образцов или даже большего количества. Нам известно о приростных буравах, которые регулярно эксплуатировались в течение 40 лет и все еще сохраняли свое качество.»

В Швеции, похоже, дохуя старых пердунов, которые брюзжат о том, что раньше все было заебись:

«Многие считают, что 30-40 лет тому назад приростные буравы были лучше, ссылаясь как на качество материала, так и на искусство их изготовления. По нашему мнению, хотя мы занимаемся изготовлением буравов на протяжении 60 лет, мы никогда не делали буравов лучшего качества, чем в настоящее время.»

В теории, наклоненное дерево следует бурить перпендикулярно линии наклона. На практике это не всегда возможно, особенно если буришь елку — к некоторым деревьям из-за сухих ветвей хрен подлезешь, но все-таки лучше по линии наклона не бурить. Во-первых, ошибка в динамике прироста получается значительной (такой керн почти не сравним с остальными), а во-вторых можно засадить в сжатой древесине бур и ебаться с его вытаскиванием до ночи.

Благодаря возрастному бураву я познакомился с автостопом. Лет семь назад, мой коллега проебал на пробе буровую колонку, вкрутив ложечку прямо в рукоятку. В результате пришлось устроить стокилометровый трип по Кольскому полуострову, попутно обнаружив неизвестно откуда взявшиеся двухсотлетние лесные культуры. Насколько я знаю, лопари такой хуйней, как посадка леса не страдали, а о русских там тогда и слыхом не слышали.

Ну и наконец, немного матчасти. В институте вам такого не расскажут.

 

«Длины:
Мы изготавливаем приростные буравы длиной от 100 мм или 4” до 1000 мм или 39”. Чтобы получить максимальную глубину проникновения головки, сверло должно быть длиной, равной приблизительно половине диаметра дерева.
На нашем внутреннем шведском рынке самая распространенная длина бурава составляет 200-250 мм. В Африке и в Азии, например, более популярны длинные буравы, длиной 800-900 мм.

Внутренние диаметры:
Наши стандартные внутренние диаметры составляют 4,35 мм и 5,15 мм (0,169” и 0,200”). Наиболее популярен внутренний диаметр 5,15 мм, так как извлеченную сердцевину легче исследовать и считывать. Буравы диаметром 12 мм также производятся как стандартные, но без адекватного разнообразия вариантов длин. Буры с внутренним диаметром 12 мм используются, главным образом, для измерения длины волокон древесины, а также когда выполняется количественный анализ с необходимостью наличия образцов большего размера.

Резьбы:
Существует два различных вида нарезки наших буравов: 2- или 3-резьбовые. 2-резьбовые больше подходят для твердой древесины, так как такие буравы медленнее вворачиваются в дерево (8 мм за оборот) и формируют большее усилие при сверлении. 3-резьбовые быстрее и легче проникают в дерево (12 мм за оборот).
3-резьбовой бурав на 66% быстрее, чем 2-резьбовой.»

Если бы мудаки с кафедр лесной таксации хоть раз вместо блевотных совковых бланков дали студентам почитать инструкцию к возрастному бураву, может быть лесное хозяйство в этой стране сохранилось хотя бы как юридический термин.

Два педагогических метода

Когда-то я думал, что учебные занятия необходимо проводить по принципу «от простого к сложному». Но чем дольше я учился, тем сильнее ощущал, что учебные программы составлены логично, но неэффективно. В студенческие годы это была одна из «философских» проблем, которые принято обсуждать за кружкой пива. Но, как только мне потребовалось составлять учебную программу самому, вопрос выбора педагогического метода возник в виде реальной задачи.

Впрочем, не стану отвлекать вас от доедания оливье, буду краток. Образовательные программы, построенные на принципе «от простого к сложному» чаще всего оказываются фуфлыжной шнягой. Совсем другое дело, если используется принцип «от знакомого к незнакомому». Если предмет сложен, но знаком, то он предпочтителей для старта чем предмет простой, но неизвестный.

Я бывал на занятиях по английскому, немецкому и французскому языках. Каждый раз преподаватели начинали с алфавита. Занятия превращались в страшную нудоту. Стоило бы им начать с обсуждения фраз «факъю Стивен Спилберг», «хенде хох» и «же не манж па сис жур», как занятия сразу бы приобрели интерес и эффективность.

Когда я слышу о преимуществе системных знаний, мне в голову приходит аналогия с алгоритмом перебора. Это самый простой и надежный алгоритм, но далеко не всегда практичный. В образовании важна не системность, а практичность, способность это образование применить. А формулу числа Рейнольдса я и в Википедии посмотрю.

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