Mapflow.ai — новая модель зданий и интеграция с Kepler.gl

Недавно мы публиковали статью о Mapflow, — нашем новом приложении для работы с платформой Geoalert. Надеемся, вы уже успели его опробовать. Если нет, попробуем убедить вас сделать это, рассказав о нескольких интересных функциях, которые мы недавно внедрили в Mapflow:

  1. Доступна новая модель автоматического картирования зданий, специально обученная для областей с высокой плотностью застройки. Она дает более точные результаты для мест где преобладает террасная и подобная плотная застройка. Например, на Ближнем Востоке, во многих странах Африки и т.д.
Область с высокой плотностью завтройки в Марокко

Пока эта модель еще находится на стадии бета-тестирования, поэтому стоимость ее использования условно-платная. Если вы тестируете инструмент на города с плотной застройкой, мы будем рады услышать ваши комментарии и поделиться нашими знаниями :-)

2. Мы добавили Kepler.gl в качестве одного из вариантов визуализации результатов обработки. Kepler.gl — это проект с открытым исходным кодом, разработанный в компании Uber. Это простой, но мощный инструмент, позволяющий отображать и исследовать наборы геоданных. В частности, для более удобной визуализации результатов можно настраивать цвет заливки, прозрачность и т.п.

Теперь можно просматривать результаты обработки с настройкой стилей

Подробную информацию вы можете найти в руководстве пользователя. Вы можете даже визуализировать здания в 3D, если для обработки вы использовали модель картирования зданий с высотами. Для этого нужно включить опцию перед началом обработки.

3D визуализация зданий с помощью Kepler.gl

Тестируя Kepler.gl, мы попробовали сэмпл из «Urban Mapping» — нашей базы данных, которая содержит футпринты зданий и расчеты проживающего населения. Например, можно использовать инструменты «Hexbin» и «Grid», чтобы суммировать население по заданной сетке и визуализировать результаты, — в том числе и в 3D.

Данные о населении Москвы и Московской области в Kepler.g

Но нужно понимать, что рендеринг (отрисовка) происходит на стороне клиента (в вашем браузере), а значит заметно загружает ресурсы вашего компьютера. Если ваши результаты содержат тысячи контуров зданий, то возможно вам лучше прибегнуть к нашему встроенному инструменту визуализации. Вы можете также использовать третью доступную опцию — geojson.io, но он также может подвесить браузер, если у вас больше нескольких десятков мегабайт данных.

Оставайтесь с нами и следите за обновлениями! Обращайтесь к нам, если у вас есть какие-либо вопросы / предложения относительно Mapflow.ai или других продуктов Geoalert.

We apply Machine learning to automated analysis over Earth observation data

We apply Machine learning to automated analysis over Earth observation data