Дневник ГИС-аналитика

Немного растительного оффтопа) Второй пост в этом канале (за 9 июня 2022 года) был посвящён тому, как я экспериментировал и пытался прорастить косточки авокадо. Прошло 4 года, и один из побегов стал таким большим, что мне пришлось даже заказать специальный стеллаж в качестве опоры для растения:)

Пару недель назад моя коллега скинула табличку Перечня субсидируемых в 2026 году авиамаршрутов от Федерального агентства воздушного транспорта со словами «Неплохо было бы это визуализировать на карте». У меня наконец дошли руки и я занялся этой задачей. По своей структуре сама таблица содержит много интересной информации, но в работу я взял лишь несколько полей: название авиаперевозчика, аэропорты отправления и назначения, а также протяженность маршрутов. Указанные в таблице города послужили для меня геотегами, с помощью которых я настроил связь с другой внешней базой данных, содержащей координаты – это позволило создать пространственный набор точек в QGIS. Далее я ввел атрибут «Path» - он содержит два значения: «Departure» для аэропорта отправления и «Arrival» для аэропорта прибытия – это необходимо для определения направления будущих линий. Также, в таблице каждая пара аэропортов одного направления имела одинаковый id. Всё это в совокупности позволило построить векторный слой перелетов через инструмент «Точки в контур» («PointsToPath») в QGIS. Однако если сразу отобразить все геоданные (608 точек и 304 линии) на карте, то получится каша. В связи с этим я решил разделить массив по авиакомпаниям - в финальной картограмме они расположены по мере уменьшения количества направлений перелетов. Отдельно расскажу про забавное решение с логотипами авиакомпаний. Изначально я хотел сделать их в оттенках серого, соблюдая общую цветовую концепцию итогового макета – некоторые изображения плохо читались на темном фоне. Но когда качал векторные форматы логотипов с сайтов авиаперевозчиков, в ряде брендбуков был прописан строгий запрет на изменение цветовой гаммы эмблем. Я с уважением отнесся к этому правилу и вынес айдентику авиакомпаний на светлый фон:) Векторные слои аэропортов и направлений опубликовал у себя на github – вы можете их скачать и поработать с данными. Сама карта в высоком разрешении – в комментариях под этим постом

Так случилось, что в ночь на прошлую пятницу я загремел в больницу – из почек пошел камень. Было очень больно и грустно, но профессиональная команда врачей и медсестер Урологического отделения Эжвинской городской больницы привели меня в порядок и поставили на ноги) Сегодня я уже на работе, а вчера ездил в больницу с диском – записать себе результаты компьютерной томографии. Естественно мне захотелось посмотреть на снимки – это безумно интересно глянуть на свой внутренний мир. Когда листал срезы КТ, мой ГИСовской мозг понял, что по факту – это послойная организация данных с шагом в 5 мм. И если оцифровать каждый слой по отдельности, то можно получить изогипсы внутренних органов, а следовательно – трехмерную модель. Однако умные люди давно сделали удобные инструменты, которые позволяют собирать полноценную визуализацию из материалов таких исследований. Я скачал программу 3D Slicer, почитал в интернете, как правильно импортировать данные и настраивать внешний вид конечной модели. По итогу получил трехмерную копию себя и своих почек. На втором изображении – две почки, из которых по мочеточникам идет введенный в меня контраст для анализа их работоспособности. В общем, штука безумно интересная. P.S. Знаю, что мой канал читают много медиков, поэтому поправьте меня в комментариях, если я где-то допустил неточности. P.P.S. И заранее простите за такой анатомический контент в картографическом канале, поэтому на всякий случай заблюрил картинки))

На днях мы с коллегами из Института биологии ФИЦ КомиНЦ УрО РАН завершили создание детальной геоботанической карты арктического острова Колгуев. В основу легли мультиспектральные снимки со спутника Sentinel-2C за 2025 год. Работа по формированию эталонов и настройка алгоритмов контролируемой классификации были реализованы в среде Erdas Imagine. Полученные данные станут ключевым инструментом для оценки продуктивности пастбищных угодий, на которых традиционно ведется выпас оленьих стад. Карту в большом разрешении можно посмотреть тут.

Сегодня у нас в университете прошла выдача дипломов выпускникам бакалавриата и магистратуры Института естественных наук. Мы с ребятами погружались в ГИС, строили красивые карты, считали пространственную аналитику, писали статьи, участвовали в конференциях. Мне было очень приятно и комфортно работать с этим выпуском, сегодня даже стало немного грустно. Желаю ребятам успехов в профессиональной сфере, бакалавров жду в магистратуре, а магистров - в аспирантуре.

Как и обещал – пост про подеревную съемку. Поскольку в рамках этой полевой практики я работаю с геологами первого курса, то мне хотелось совместить сразу два подхода – геодезические работы и таксационные описания участка. Мы заложили пробную площадь размером 25 на 25 метров. По углам площадки установили три нивелира и один теодолит – чтобы была возможность поработать на разных приборах. Внутри исследуемого участка промаркировали все деревья (для этого специально нанесли нумерацию временной краской). Далее я разделил ребят на четыре бригады – три группы занимались геодезической съемкой деревьев – снимали замеры расстояний и азимутов до деревьев, четвертая группа измеряла параметры каждого дерева: порода, состояние, высота, диаметр и возраст. Полевые данные легли в основу абриса, сделанного в QGIS, который вы можете видеть на последнем фото. Мы собрали его сегодня уже со студентами-экологами второго курса. Расположение точек деревьев наносил при помощи модуля Azimuth and Distance, который позволяет работать с промерами и азимутами. В таблице атрибутов каждой точки записаны все таксационные параметры каждого объекта, что позволило, например, визуализировать диаметр каждого объекта.