Блог Центра геоданных

Леса — один из ключевых «углеродных поглотителей» на планете. Они не только производят кислород, но и накапливают огромные объёмы углерода в своей биомассе: в стволах, ветвях, корнях и даже в почве. Точная оценка этих запасов важна как для климатической политики, так и для устойчивого лесопользования. Однако традиционные методы учёта — наземные замеры — трудоёмки, дороги и охватывают лишь небольшие участки. В Центре геоданных НИУ ВШЭ мы разрабатываем подход к оценке углеродных запасов в лесах, сочетающий спутниковые данные и машинное обучение...

Недавно на работе появилась задача автоматизировать редактирование всех слоёв в базах геоданных ArcGIS Pro. Делать это вручную было нерационально — приходилось обновлять десятки однотипных слоёв в нескольких базах данных. Самым логичным решением стало написать универсальный Python-скрипт, который мог бы обрабатывать все слои автоматически. Для этого пришлось глубже познакомиться с ArcPy — встроенной библиотекой Python для ArcGIS, обеспечивающей прямой доступ к базам геоданных. 📘 Примеры кода можно найти в моих рабочих блокнотах: 👉 github...

Данные, применяемые в климатических моделях, требуют не только соответствующего пространственного разрешения, но и должны содержать изменения параметра (температуры, давления и других) во времени. Растровый формат предполагает лишь пространственную привязку, и ручная или полуавтоматизированная работа по включению в модель нужных слоев за каждый временной отрезок неэффективна. Под такую задачу был создан формат, сочетающий в себе несколько один или несколько рассматриваемых параметров, даты и метаданные, описывающие единицы измерения и необходимую дополнительную информацию...

Мы уже делали небольшой обзор геокодеров, которые можно встраивать в свою работу в виде API и использовать для обработки большого объема адресов или в поточном режиме. Но иногда есть одноразовая короткая задача – хочется быстро обработать адреса и забрать готовый результат, не осваивая новые инструменты, не покупая ключи коммерческих приложений, «без регистраций и SMS». Тогда можно воспользоваться приложением на базе Google Drive Sheets – Geocode by Awesome Table! Это геокодирование текстовых строк в таблице и добавление X-У координат в неё же, в виде новых колонок, на базе Google Maps...

Google Earth Engine (GEE) предоставляет удобную среду для работы с климатическими и экологическими данными глобального масштаба. Одним из наиболее широко используемых источников климатических переменных является коллекция TerraClimate — высокоточное климатическое описание поверхности земли с ежемесячной временной дискретностью. Ниже представлена инструкция по применению кода GEE для извлечения усреднённых климатических переменных, таких как актуальное испарение (AET), дефицит влаги (DEF), осадки (PPT) и другие, с возможностью адаптации под разные регионы, временные периоды и переменные...