Гис объекты городской среды санкт петербурга

Что дальше

Чтобы сделать сервис еще лучше нам важно собрать ваши мнения о том, соответствует ли рассчитанный индекс восприятию комфортности. Для этого, пожалуйста, пройдите короткий опрос.

Если вам понравился проект – следите за обновлениями в соцсетях: инстаграм, телеграм.

Появилась «карта гулябельности» Петербурга. Посмотрите, где пешеходам наиболее комфортно

Какие места в Петербурге больше всего подходят для прогулок на открытом воздухе? А где пешеходам наиболее комфортно? Появилась городская «карта гулябельности» — изучите и отправляйтесь гулять!

«Карту гулябельности» Петербурга создала команда разработчиков и дизайнеров с десятилетним опытом работы в веб-картографии «Геосемантика». Она показывает степень комфортности городской среды для пешеходов на основе нескольких факторов — это плотность и высотность застройки, близость видимого озеленения, а также уровень шума от транспорта. Зеленым цветом отмечены «тихие, зеленые места с плотной и низкой застройкой», красным — шумные места без растительности, с высокой и разреженной застройкой. Как отмечают создатели, карта дает базовую оценку качества городской среды и не учитывает временных, погодных и сезонных эффектов, а также архитектурных особенностей и качества объектов инфраструктуры. Объединение «Геосемантика»О «карте гулябельности» Петербурга и том, зачем она нужна:Мы искали сервис, в котором можно оценить качество городской среды, чтобы выбирать комфортные места для прогулок. Поиск не увенчался успехом, поэтому на примере Питера мы сделали свою карту гулябельности. Существует термин walkability, который в русской версии «Википедии» переводится как «пешеходная доступность». Пешеходная доступность, на наш взгляд, не самый удачный термин, так как доступность сама по себе — это скорее про изохроны. Walkability же — это про то, насколько пространство приспособлено для прогулок. Поэтому в разговорной речи иногда используют дословный перевод walkability — гулябельность. Про гулябельность часто говорят в контексте качества и комфортности городской среды и городских пространств. Эти термины объединяет то, что их можно выразить некоторым показателем, который будет говорить: в одном месте людям хорошо, а в другом плохо.

Как сообщает riavrn. ru, команда «Айти-Тематик» объявила о релизе онлайн-карты городской среды Воронежа. Проект наглядно визуализирует типы и плотность застройки кварталов столицы Черноземья, отдельно указывая этажность и годы возведения зданий. Карта стала доступна в Сети в четверг, 11 марта.

Релиз карты приурочили к памятной дате: 11 марта – день точно датированного упоминания о крепости Воронеж, построенной в 1586 году. На схеме выделены пять основных типов сформировавшейся городской среды:

– индивидуальная жилая городская среда; – среднеэтажная микрорайонная городская среда; – многоэтажная микрорайонная городская среда; – советская периметральная городская среда; – историческая смешанная городская среда.

Для каждого типа предусмотрена определенная модель развития территории и предложены свои принципиальные решения застройки кварталов. Эти типы взяли за основу для классификации зданий на карте.

– Мы специально не стали присваивать классы кварталам, а классифицировали отдельные здания. Улично-дорожная сеть исторически складывалась неодинаково в разных частях города. Правобережная часть города имеет радиально-полукольцевую систему, на левом берегу – вытянутую в меридиональном направлении систему, – отметила команда проекта.

Дополнительно карта позволяет узнать индекс разнообразия жилой застройки того или иного района Воронежа. Наиболее высокий показатель у Левобережного – 0,533. Авторы проекта подсчитали, что в столице Черноземья более 28 тыс. зданий построены до 1956 года, а всего домов более – 54 000. Обилием «старых» домов они объяснили низкий индекс разнообразия застройки у Центрального района (0,341).

– Следует учитывать, что не все здания города удалось классифицировать по годам постройки и этажности, и в собранных нами сведениях есть некоторый процент ошибок, – признает команда.

НовостиДанныеОрганизацииТематич. разделыГрадоустройствоТематич. разделыКартография, ГИСТематич. разделыТехнологииСтраны и регионыРоссияЦентральный ФОВоронежская область

Развитие городов

Уровень комфорта от проживания в городе зависит не только от наличия парков и скверов. Удобным в городе должно быть всё — от дворов и набережных до системы управления городским хозяйством. Вот инструменты и программы, которые работают на рост и развитие городов России.

Мы используем файлы Cookie, чтобы пользоваться сайтом было удобно

ИЭГ представляет атлас “Экономика городов России”

Дата публикации: 02. 2021

Экспертами Института экономики города подготовлен атлас “Экономика городов России”. Атлас включает в себя карты, иллюстрирующие основные социально-экономические характеристики важнейших городов Российской ФедерацииАтлас состоит из следующих 5 разделов, объединяющих карты сходной тематики:

Большинство показателей, отображенных на картах, охватывают все города – административные центры субъектов Российской Федерации (включая города федерального значения), либо также города с населением более 100 тыс. чел. Атлас “Экономика городов России”

Наша идея

Мы учли перечисленные недостатки и решили реализовать собственный подход к расчётам. Наша основная идея в том, чтобы:

За основу мы взяли разделение критериев качества городской среды по Яну Гейлу, но на текущий момент ограничились только некоторым показателями комфортности.

12 критериев качества городской среды  (Ян Гейл. Города для людей)

Из наиболее значимых критериев мы выбрали:

Центральной фигурой расчётов стало положение наблюдателя и его область видимости (двумерной), а также объекты городской среды, которые попадают в поле зрения наблюдателя – растительность и здания. При оценке  уровня шума мы учитывали только влияние транспорта.

Чтобы покрыть весь город необходимым значением индекса, нужно задать множество положений наблюдателя (набор регулярных точек-положений) и на их основе рассчитать полигоны области видимости. Объекты городской среды, попадающие в эти области, должны быть использованы для расчета количественных показателей качества.

Все необходимые векторные объекты (растительность, здания, дороги, водные объекты, мосты, районы города) мы взяли из открытых данных OSM с помощью ​​утилиты фильтрации данных overpass turbo.

Растительность

В слой растительности мы включили несколько типов объектов, в которых зачастую имеются древесные насаждения:

Каждому типу назначили высоту, необходимую для расчетов областей видимости. Так как найти данные для этой задачи довольно сложно, мы ее взяли среднюю на наш взгляд:

Здания

В слое зданий мы столкнулись с проблемой дефицита информации об их высоте.

Поэтому мы взяли необходимые данные из Росреестра при помощи  утилиты, которая также используется в проекте карты возраста домов, и, проведя геокодирование, дополнили слой зданий сведениями об этажности. Чтобы привести высоту к одной метрике с растительностью, мы приняли фиксированную высоту этажа в три метра (округление типовой высоты этажей в жилых зданиях по СНиП 31-01-2003).

Количественные характеристики критериев комфортности

Как говорилось выше, мы берём в расчет визуальные критерии (плотность застройки, высотность окружающих объектов, озеленение), а также шумовое загрязнение для расчета комфортности городской среды. Необходимо определить количественные характеристики для этих критериев.

Визуальные критерии

Для плотности застройки используем площадь области видимости. Соответственно, чем меньше площадь, тем выше плотность и тем более комфортно человеку (конечно, до разумных пределов).

Для высотности используем медианная высоту растительности и зданий. Чем выше окружающая среда, тем человек чувствует себя более маленьким на их фоне (эффект масштаба), поэтому и снижается комфортность.

Для вычислений количественных характеристик можно написать SQL функции, которые будут итерационно определять отношение областей видимости к объектам городской среды.

Уровень шума

Чтобы оценить влияние шума, мы использовали алгоритм noisemap (спасибо Urbica за это). Программа на основе данных OSM строит три зоны: 45 дБ, 55 дБ и 65 дБ вокруг каждого объекта, а затем объединяет их по значению в крупные полигоны. В проекте уже содержатся сведения об уровнях шумового загрязнения для множества объектов.

Для решения поставленной задачи мы дополнили эти сведения приблизительными значениями для проездов (highway=service), и соединений дорог (highway=*_link). Также пришлось модифицировать программу под решаемую нами задачу. Мы добавили:

После генерации данных полигонов остается написать еще одну SQL функцию, которая будет проверять, полигон с каким значением шума содержит заданную точку, и записывать это значение в атрибуты.

Портал о благоустройстве в Петербурге станет доступен для горожан

Трудно поверить, но гроссбухи и авторучки петербургские чиновники, контролирующие состояние городских объектов, отложили в сторону (хотя не распрощались с ними и по сей день) всего-то в 2015 году, когда огромный массив данных с бесчисленных бумажных сводок стал перетекать в единый электронный ресурс. Но возможность автоматически вносить туда данные и расширить сферу учета появилась лишь недавно, когда закрытый пока портал «Паспортизация объектов благоустройства Санкт-Петербурга» получил статус государственной информационной системы (ГИС). А скоро он станет доступным, заверяет Смольный, для всех горожан.

На протяжении последних пяти лет этот полезный ресурс пополнялся, как копилка монетами, разными сведениями: сегодня он содержит данные о 15 млн городских объектов. Портал помогал должностным лицам контролировать их состояние и устранять нарушения, но полную картину городской среды, нуждающейся в благоустройстве, не вполне отражал.

Да и подключились к этому порталу, доступному ныне лишь комитетам Смольного и подведомственным ему учреждениям, пока только около 3 тыс. человек. Но главное – даже после того как такой электронный реестр появился, польза от него не всегда ощущалась, признают чиновники.

«Во время объезда территории я не всегда мог быстро получить сведения по всем объектам благоустройства, – поясняет глава администрации Петроградского района Иван Громов. – Приходилось то и дело запрашивать бумажную версию справочных данных или заходить на отраслевые информационные системы». В том числе потому, что некоторые объекты, переходя от одной структуры к другой, иногда повисали в воздухе. То есть выпадали из учета, не отражались во всех служебных документах.

Инвентаризация городского, муниципального, федерального имущества, охватившая все районы Петербурга, тем временем продолжалась. Увидеть, в каком состоянии находится каждый объект благоустройства, независимо от формы собственности, вплоть до кондиционеров на фасадах зданий, портал вряд ли позволяет и в настоящее время. Но движение в этом направлении обнадеживает.

Тем более теперь, когда появилась государственная информационная система «Объекты городской среды Санкт-Петербурга», стало по-настоящему возможным дальнейшее ее развитие.

Что же, собственно, изменилось? Пополнять портал, чтобы поспеть за калейдоскопом событий, чиновникам отныне не просто желательно – они просто обязаны делать это постоянно. Ведь в большом городе ежедневно что-то происходит: в одном месте появился новый сквер, а в другом обнаружена несанкционированная свалка, где-то открыли еще одну детскую площадку или выявили участок дороги, требующий ремонта, проблемный фасад объекта культурного наследия.

Правда, роль человеческого фактора в формировании целостной картины городской среды, как и положено, стала снижаться. Развитие госпортала предусматривает автоматизацию процессов, связанных с паспортизацией, контролем и учетом, отмечают специалисты городского комитета по информатизации и связи, отвечающего за данный проект.

На сегодняшний день ресурс заполнен где-то на 80%. Сведения по всем направлениям стекаются в региональный аккредитованный центр обработки данных, где установлено сертифицированное «железо» и программное обеспечение (то и другое, кстати, отечественное). Принципиально важный момент: статус ГИС помог обеспечить для аккумулируемых данных абсолютно защищенную среду, то есть создать условия, при которых их нельзя скопировать, изменить или уничтожить.

Без такой системы многие госслужащие сегодня как без рук. Включая сотрудников Государственной административно-технической инспекции (ГАТИ), которым необходимо отслеживать в режиме реального времени состояние подведомственных Смольному зданий и прочих нежилых сооружений: в базу данных ГИС входит более 4,7 тыс. подобных объектов. Там есть сведения, соответствующие их техническим паспортам и кадастровым записям, снимки фасадов и др.

К примеру, благодаря порталу удалось создать механизм ведомственного контроля за работой по очистке кровель от снега и наледи, говорит Алексей Данилов, возглавляющий в ГАТИ один из отделов. Воспользовавшись системой «Объекты городской среды Санкт-Петербурга» (она не только будет соотнесена, к слову, с адресной программой благоустройства и реестром аварийных зданий, но и подключится к налоговой службе), с января 2021 года ГАТИ сможет предоставлять госуслуги, скажем, по выдаче ордеров на ведение аварийных работ.

Интеграция с другими информационными ресурсами региона и федеральных структур, таких как Росреестр, безусловно, расширит возможности этого портала. Причем содержание его будет непрерывно обновляться, не в последнюю очередь благодаря мобильному приложению, которое профильный комитет планирует разработать в будущем году, сделав его доступным для всех госслужащих.

С помощью этой системы появится также возможность отслеживать перемены в строительном комплексе, она упростит контроль за уборкой городских дорог, состоянием зеленых насаждений, детских и спортивных площадок, обещают чиновники. А в перспективе ГИС станет платформой для создания единой автоматизированной системы административного делопроизводства и вообще полноценным цифровым двойником городской среды.

Когда это произойдет, правда, никто пока точно не скажет. Зато известно, что с конца нынешнего года накопленный информационный массив (точнее, некоторая его часть) выйдет из «тени» и будет доступен всем жителям.

Материал опубликован в газете «Санкт-Петербургские ведомости» № 191 (6789) от 21.10.2020 под заголовком «В Петербург через портал».

В ГИС “Объекты городской среды Санкт-Петербурга” (далее – ГИС “ОГС”) сформированы поручения ведомственного контроля за очисткой кровель нежилых зданий, от снега и наледи со сроком исполнения с 11.01.2023 по 16.01.2023.

Напоминаем, что функционал перенесен в подсистему “Контроль содержания объектов городской среды на территории Санкт-Петербурга”  (далее – Подсистема) и доступен по ссылке: https://gdc.ogs.adc.spb.ru/.

Инструкция по работе в Подсистеме доступна во вкладке “Справка”.

Уведомления о необходимости выполнения поручений направляются на электронные адреса сотрудников, ответственных за выполнение мероприятий ведомственного контроля.

Уважаемые руководители ГБОУ №№ 18, 20, 31, 332, 333, 334, 334 (51), 341, 346, 569, 571, 667, 691, Старт+, Театральная Семья, Праздник+; ГБДОУ №№ 1, 3, 6, 10, 22 (Седова, 81), 37, 45, 55, 60, 64, 68, 73, 75, 76, 79, 87, 98, 101, 106, 110, 113, 123, 127, 128, 133, 135, 143!

В ГИС “Объекты городской среды Санкт-Петербурга” (далее – ГИС “ОГС”) сформированы поручения ведомственного контроля за очисткой кровель нежилых зданий, от снега и наледи со сроком исполнения с 11.01.2023 по 16.01.2023.

Объекты городской среды Санкт-Петербурга (ГИС)

Карта Санкт-Петербурга с домами поможет найти адрес любой компании. В городе насчитывается более 700 крупных организаций. А количество малых предприятий перевалено за 20 тысяч. К основным отраслям следует отнести нефтеперерабатывающую, машиностроительную и пищевую промышленности.

Карта Санкт-Петербурга с номерами домов поможет найти такие предприятия как Судостроительный завод, Северсталь, Вагонмаш, Балтику и другие крупные предприятия.

НА территории города также множество строительных организаций и медиа компаний.

Важную роль играют туристические компании. Город наделен уникальным культурно – историческим наследием, что способствует превращению туризма в одну из основных отраслей.

Расчет комфортности

Перед тем, как вычислить интегральный показатель комфортности, мы отобразили в Mapbox Studio все визуальные критерии. Полученная карта подходит для визуальной оценки трех критериев, но при увеличении их количества использовать её нельзя.

Карта комфортности Васильевского острова на основе визуальных критериев. Здесь столбец – положение наблюдателя, радиус столбца отражает площадь области видимости, высота – медианную высоту окружающих объектов, а цвет – близость к растительности. Плоская красная часть слева это западная окраина Васильевского острова где почти нет зданий и  деревьев. Итого, самые комфортные места – это узкие низкие зеленые столбики, а самые некомфортные – толстые высокие красные.

Обобщенный показатель

Мы пошли по простому пути и использовали одинаковые веса для всех частных показателей комфортности.

Обобщенный показатель комфортности в точках наблюдения

Последний штрих

Чтобы обеспечить непрерывное покрытие, проводим линейную интерполяцию полученного показателя между рассчитанными точками и получаем непрерывную сетку (растр). Далее сетку можно реклассифицировать (инструментом r. reclass) и векторизовать (r. vect). В результате формируется векторный слой с полигонами, каждый из которых содержит значение индекса комфортности.

Исторические улицы города

В составе города содержится 18 районов, а в его окрестностях располагается 9 городов и 21 поселок.

Карта Санкт-Петербурга с улицами позволит найти следующие исторические улицы города:

Публикация в вебе

Контуры растительности. По карте можно увидеть, что на комфортность влияет только видимая растительность.

Методика

Для создания областей видимости есть готовый ГИС-инструментарий. В QGIS это плагин Visibility analysis, принимающий на вход цифровую модель местности (ЦММ) – рельеф плюс любые объекты на поверхности, и возвращающий для каждой точки растр видимости.

В Grass GIS это  r. viewshed. Мы остановились на нем из-за сложностей, возникших при попытке создания цепочки алгоритмов в QGIS (промежуточные результаты не закрывались утилитой GDAL, в связи с чем превышалось количество допустимых соединений). В r. viewshed также можно настроить дополнительные параметры, которые есть у всех подобных инструментов: максимальный радиус видимости, который мы эмпирически выставили на 110 метров, высота наблюдателя (используем 1. 6 метров = средний рост человека минус 10 см до уровня глаз) и пр.

Влияние атмосферной рефракции и поправки на кривизну Земли мы не рассматривали из-за небольшого радиуса видимости и относительно ровного рельефа территории, на которой находится Санкт-Петербург. Равнинный характер местности также служит причиной того, что мы не будем использовать рельеф, а ограничимся высотами зданий и растительности при построении ЦММ.

После выбора основного инструмента надо определиться с генерацией данных, которые он требует на входе:

Для начала создаем сетку регулярных точек:

Сетка регулярных точек

Далее строим ЦММ. Для этого нужно:

Пример построенной ЦММ (сетки из точек это вырезанные буферы)

Следующий этап – скрипт на Python, который будет считает области видимости. Размещаем все необходимые для расчетов векторные слои в базе данных PostgreSQL с установленным расширением PostGIS. Далее:

Векторизованная область видимости

Построение ЦММ и генерация сетки регулярных точек на каждый район автоматизируется за счёт:

В итоге достаточно запустить скрипт и передать ему идентификатор района/ов, а остальную работу он выполнит  сам.

Старт создания «цифрового двойника» Петербурга

7 сентября 2020 года губернатор Петербурга Александр Беглов сообщил о начале создания «цифрового двойника» города, который позволит контролировать состояние городских объектов. Для этого интернет-портал «Паспортизация объектов благоустройства Петербурга», который содержит данные по 15 млн объектов городской среды, получит статус государственной информационной системы (ГИС) и будет переименован в «Объекты городской среды Санкт-Петербурга».

Как сообщили в пресс-службе Смольного, преобразование портала в ГИС позволит расширить перечень контролируемых объектов и автоматизировать процесс их инвентаризации. В новый ресурс также интегрируют другие информационные системы города, а в дальнейшем с использованием системы для инвентаризации объектов будет проводиться лазерное сканирование на территории Петербурга.

Началось создание «цифрового двойника» Петербурга

Александр Беглов подчеркнул, что новый ресурс должен обеспечить полный контроль за всеми объектами — не только городскими, но и федеральными, муниципальными и частными.

Known issues

Мы осознаем, что в описанной методике мы основывались на ряде допущений, некоторые факторы мы не учитываем в принципе, открытые данные также зачастую неполные, и необходимо привлекать дополнительные источники.

Барьеры

Мы не учитываем заборы, которые способны радикально изменить размеры и форму областей видимости, а также снизить влияние объектов интереса на восприятие наблюдателя. Всё дело в том, что ширина непрозрачных заграждений зачастую доходит до 10-20 см (а то и меньше) и поэтому необходимо использовать ЦММ высокого пространственного разрешения. Вычисления займут огромное количество времени, да и высота таких заграждений также имеет большое значение, а найти эти данные на текущий момент затруднительно.

Экраны

Не учтены шумоподавляющие экраны возле дорог. Причина примерно такая же, что и с заборами. Кроме того, данных о наличии экранов довольно мало. Для расчета же полигонов шума достаточно сложно учесть влияние экранов, но об этом можно подумать в будущем.

Низкая растительность

Мы также не учли влияние травы и низкорослых кустарников на восприятие наблюдателя. Хоть оно и небольшое по сравнению с влиянием остальных объектов растительности, но эффект всё же имеется.

Мы использовали только автомобильные и железные дороги при построении полигонов шума. Естественно, существует еще много объектов, которые следовало бы учесть здесь. К примеру, заводы, строительные площадки, станции метро и т. Присваивание каждому типу объектов один и тот же уровень шума снизит объективность результатов.

Высота источника шума

На текущий момент учет высоты источников шума происходит косвенно (на основании данных о последовательности отображения дорог), однако реальных данных об этой высоте практически нет. Из-за этого есть довольно сильные искажения в районе ЗСД.

Информационные технологии в Санкт-Петербурге

Основная статиья: Информационные технологии в Санкт-Петербурге

Где брать данные для своего проекта по анализу городской среды

На Хабре время от времени появляются статьи про различные веб-сервисы и приложения, так или иначе анализирующие городскую среду. Такие сервисы, по задумке авторов, должны помогать жителям принимать какие-то решения – куда пойти, где купить жилье, где комфортнее жить и гулять. Из последних примеров:

Типичная идея таких сервисов – “а давайте возьмем городские данные, засунем в какой-нибудь ML алгоритм, что-то подсчитаем и красиво нарисуем на карте”.

Часто все выглядит именно так – берем OpenStreetMap и пытаемся что-то с ним делать

Однако результат часто оказывается “пальцем в небо”. В комментариях же пользователи начинают просить добавить все новые и новые фичи и факторы, влияющие на качество среды. Как правило упоминают общественный транспорт, экологию, освещение улиц, плотность коммерческих объектов, загруженность социальной инфраструктуры. На что авторам приходится растерянно разводить руками и отвечать, что “ну если вы нам данные дадите, то мы их прикрутим”. А данных-то и нет. И самый лучший алгоритм тут не поможет, если ему не дать качественные данные для работы.

Лицензии и доступность данных

Сразу стоит понять, для каких целей вы делаете свой сервис. Как правило, их делают либо с научно-просветительской целью, либо с коммерческой.

В первом случае вы решаете какую-то интересную задачку на анализ данных, и просто делитесь результатами с сообществом, бесплатно и открыто. Во втором случае вы планируете в будущем как-либо монетизировать свой сервис.

Многие корпорации, владеющие полезной для вас информацией, запрещают ее использование в коммерческих целях. При этом на научные публикации и исследования как-то закрывают глаза, но вот мимо коммерческого проекта, который делает деньги на их информации, они вряд ли пройдут.

Вот пример из соглашения на использование API TripAdvisor. В нем сказано, что вы не должны никак кешировать и сохранять данные от их API для создания своей собственной базы данных коммерческих организаций:

То есть, например, вы не имеете права скачивать из TA информацию о кафе и ресторанах, чтобы затем встроить ее в свой алгоритм подсчета притягательности территории для туристов. Информация вся есть, вот она, гигабайты ее. Но использовать ее нельзя по сути ни для чего, кроме как для простого отображения меток на карте.

Аналогичные ограничения есть практически у всех крупных сайтов, посвященных коммерческим объектам.

Поэтому внимательно изучайте лицензионные соглашения тех сервисов, данные с которых вы хотите использовать, иначе можете нарваться на неприятности.

В итоге по доступности информацию можно условно разделить на:

Ниже я приведу список того, с чем сталкивался и работал лично в своих различных проектах в Институте дизайна и урбанистики ИТМО. Список не исчерпывающий, возможно в комментариях кто-то сможет дополнить, особенно в разделе про закрытые данные.

Общедоступные открытые данные

Для любой ГИС обычно нужна какая-то карта. Как в смысле картографической подложки, поверх которой можно рисовать какие-то свои данные, так и в смысле источника этих данных – координат и геометрии дорог, домов, рек, озер, лесов и прочих объектов.

Выбор подложек велик – тут и Яндекс, и Гугл, и OSM, и Here Maps, и MapBox и куча всего еще. Выбирают обычно чисто из эстетических соображений + полноты данных в том регионе, что вам нужен. Но есть некоторые подводные камни:

OpenStreetMap

Великий и ужасный OpenStreetMap – Википедия в мире карт, проект наполняемый самими участниками – по сути является единственным открытым источником картографических данных (а не только растровых изображений). Если вам нужны не картинки, а сами координаты домов, улиц и прочих объектов – вам сюда.

Главный плюс OSM – там есть данные, которых больше нет нигде, и достаточно открытая лицензия.

Главный минус – детализация очень сильно плавает от города к городу. Где-то (где видимо нашелся маппер-энтузиаст) качество OSM бьет всех конкурентов, там будет размечено вообще все, вплоть до мусорных урн и отдельных деревьев. А где-то не будет ничего кроме пары главных улиц, кое-как перерисованных со спутника.

Есть еще ряд подводных камней, с которыми вы столкнетесь работая с OSM, и которые надо иметь в виду:

Несмотря на все свои недостатки, OSM – потрясающий проект, не имеющий аналогов, и как правило служит базой для всех урбанистически-картографических исследований.

Важный бонус – работая с OSM вы получаете сразу огромный набор готовых инструментов по хранению, обработке данных, навигации, отображению и т. Например, для Java есть Graphopper – готовый набор из сервера и библиотеки для поиска путей, который из коробки умеет читать OSM-ные дампы и строить по ним быструю навигацию.

Вы всегда сможете ответить на все претензии пользователей в духе: “хотите что-то добавить – нарисуйте в OSM, заодно поможете всем другим проектам и навигаторам, которые его используют”.

Рельеф

Данные о рельефе вам могут понадобиться для указания высот на маршруте, или для моделирования распространения каких-нибудь радиосигналов, или зон видимости.

Если вы просто хотите отображать подложку с рельефом – вам подойдет OpenTopoMap

Гора Бештау под Пятигорском выглядит в OpenTopoMap вот так

Используется модель, построенная по данным дистанционного зондирования, с шагом сетки в несколько десятков метров. Вроде у автора есть более точная модель, но она уже платная.

Важный факт – спутник считает расстояние до ближайшего твердого объекта, а не до поверхности земли, поэтому в городе высота вполне может оказаться высотой крыши ближайшего здания.

Геокодирование

Прямое и обратное геокодирование – это связь между адресом и координатами. Во многих проектах требуется либо одно (получить координаты по адресу, например чтобы проложить маршрут), либо другое (получить адрес по координатам, чтобы отобразить пользователю в интерфейсе).

Каждый исследователь, которому понадобится такой функционал, столкнется с проблемой: какой из доступных сервисов выбрать?

Данные о ДТП

Их вполне официально отдает ГИБДД, но в неудобном формате. В удобном формате можно получить через замечательный проект Карта ДТП

Такие данные можно использовать для определения безопасности улиц, правда и тут не без подводных камней, перечеркивающих многие идеи для исследований. Например, некоторые категории редко проставляются в протоколах. Мы пробовали сделать исследование безопасности трамвайных остановок, сравнить количество наездов на пешеходов возле остановок с платформами и без (где пешеходы высаживаются сразу под колеса машин). Но, к сожалению, хоть такая причина ДТП (наезд на пассажира трамвая) там и есть, но встречается она очень редко. Большинство ДТП пишутся под общими категориями типа “наезд на пешехода”, и попробуй отличи.

Также есть проблемы с координатами, подробнее в статье от авторов по ссылке выше.

Открытые данные местной администрации

У СПб есть РГИС, в котором есть много чего полезного:

Аналоги для других регионов ищутся по запросу “ИСОГД %регионнейм%”. Вообще сейчас идет мощный тренд на цифровизацию, в ближайшие годы все регионы заставят (кто еще не успел) создать такие системы и полностью перейти на цифровые документы территориального планирования.

Также можно походить по сайтам городских комитетов/департаментов/как еще они там будут называться в вашем регионе, и поискать разделы “открытые данные”. Мы, например, используем данные от Комитета по градостроительству и архитектуре, чтобы оповещать градозащитников и экспертов о возможной будущей застройке. В КГА недавно создали реестр открытых данных, и сейчас расширяют его и дополняют новыми документами.

Про стандартизацию всего этого дела – есть, например, 10 приказ Минэкономразвития, там перечислены требования к геослоям генеральных планов, чтобы одни и те же объекты единообразно обозначались и отображались (вот тут я писал, как в джаве научиться рисовать объекты на карте согласно этому приказу). Это шаг в правильном направлении, но все равно остается куча видов градостроительных документов, где каждый регион будет изобретать свой велосипед в обозначениях и форматах.

Условно-доступные данные

Это, повторюсь, либо данные, скачиваемые через всякие хаки и торчащие наружу непубличные API с непонятным правовым статусом, либо данные, на которые явно наложены лицензионные ограничения. Используйте на свой страх и риск.

Данные о населении

Одним из краеугольных камней любых расчетов обеспеченности инфраструктурой являются данные о населении. Без них вы не сможете только лишь по карте понять, достаточно ли школ/поликлиник/детских садов или нет. Ну или сможете сделать только грубые прикидки по радиусам доступности, которые в наших реалиях (перенаселенные окраины городов с одной школой на 30 тысяч населения) вам мало что скажут.

К сожалению, из публично доступных данных такого рода мне попадалась только методика подсчета через данные ЦИК. Там на сайте можно найти перечень квартир во всех домах, в которых зарегистрированы избиратели. Начните вводить адрес и подсмотрите в веб-отладчике запросы к АПИ, которые он шлет, там иерархическая структура, от субъектов РФ и вплоть до отдельного дома и квартир в нем. Сами запросы тут приводить не буду, они время от времени меняются, так как это не публичное апи. Но отреверсить его и написать простой скрипт для скачивания всей структуры проблем быть не должно.

В итоге можно получить количество квартир в данном районе, после чего умножить на среднее количество жителей в квартире (где его взять – отдельный вопрос, я встречал цифры от 1. 5 до 2-3) и получить какую-то грубую оценку численности населения.

Для некоторых регионов можно найти какую-то информацию на сайтах местных статистических ведомств. Вот, например, данные от Петростата за 2021 год – население с точностью до муниципалитета в СПб. Более точных данных по Питеру похоже ни у кого нет, во всяком случае публично.

Коммерческие заведения

Могут быть важны как с точки зрения инфраструктуры (чтобы рядом магазины были), так и с точки зрения оценки популярности каких-то точек в городе (больше кафе на крупных популярных улицах).

Какую-то информацию можно выцепить из:

Кадастровые участки

Росреестр ведет публичную кадастровую карту, но уже много лет сопротивляется всем попыткам сделать ее по-настоящему открытой и дать возможность пользователям получать координаты участков. Сейчас по факту можно только получить растровые картинки. Раньше был лайфхак: так как у них там ArcGIS используется, можно было подхимичить с параметрами запроса и получить участки в векторном SVG. Потом эту лазейку прикрыли, получить можно только PNG/JPG.

Кусочек кадастровой карты

Сейчас можно вытащить оттуда растры по номеру участка, и путем нескольких преобразований (перевести в нужную систему координат, обвести границу полигоном) получить приблизительную (с погрешностью на растеризацию) форму участка.

Кажется, недавно видел про это статью на хабре про это, но сейчас не могу ее найти. На гитхабе есть вроде такой репозиторий, но я не знаю, жив ли он. Впрочем, Росреестр уже несколько раз менял апи кадастровой карты за последние пару лет, так что все готовые решения быстро устаревают и ломаются. Но написать с нуля свое – вопрос пары дней.

Плюс через API можно вытащить разрешенные виды использования участка, что важно для различных проверок и рекомендаций в области градостроительства.

Общественный транспорт

Тут тоже все так себе, кто в лес, кто по дрова. Данные об ОТ можно брать из:

В целом единообразного способа получения информации об ОТ даже в масштабах России не существует.

Парсинг соцсетей

Из постов в социальных сетях можно извлекать различную информацию, привязанную к местоположению. Из того, о чем я слышал:

При этом есть ряд подводных камней:

Закрытые данные

Это те данные, которые вы вряд ли сможете получить самостоятельно, либо они стоят слишком дорого для хобби-проекта. Но они тоже есть и могут использоваться для исследований и проектов крупными компаниями.

У нас в ИТМО довольно много связей с чиновниками различных регионов, благодаря чему мы иногда получаем доступ к такой информации. Хотя, надо понимать, это тоже не панацея, часто “секретные” государственные данные, на основании которых принимаются важные градостроительные решения – такое же черт знает как собранное и давно устаревшее фуфло, не выдерживающее пристального внимания и проверки.

Но в целом, конечно, доступ к такой информации позволяет заниматься чуть более интересным анализом, чем это доступно человеку с улицы.

Видов закрытых платных данных много, опишу только то, с чем сталкивался сам.

Социальная инфраструктура и население

Вот такие пироги в моем районе, данные неполные (нет кучи домов), но видно что заполненность школы 180% от расчетной

Население по данным переписи (хотя бы с точностью до числа жителей в отдельном доме) вроде можно получить, но то что есть у нас – очень устаревшее (из нулевых годов).

Доступ к видеонаблюдению

В Питере есть программа “Безопасный город” – город методично обвешивают камерами, видео с них можно официально запросить в случае какой-нибудь неприятности.

Для исследователей же иногда есть возможность получить доступ к отдельным камерам и изучать что-то по видеопотоку. Мы один раз использовали это для анализа стихийной тропы на Марсовом поле (считали по видео пешеходов, шедших по газону).

Вид с камеры на столбе

Коллеги-транспортники из другой лаборатории вроде бы используют видео для анализа автомобильного траффика на ключевых перекрестках и настройки своей транспортной модели.

Данные мобильных операторов

С этим напрямую не работал, но знаю что такие обезличенные данные вполне официально можно купить. Цены там немаленькие, для отдельного исследователя или небольшого проекта неподъемные. Зато можно получить реальные маршруты жителей в городе. Очень важно для любых задач транспортной корреспонденции.

Коммерческие предприятия от 2gis

Если у вас серьезное исследование или проект, требующий детальной информации о коммерческих компаниях, вам придется эти данные купить. Но стоят они немало.

Вот пример расчета с сайта 2gis (многие говорят, что у них база наиболее актуальная) по Санкт-Петербургу. Это причем еще без контактов, с ними будет еще в два раза дороже.

Чего найти не удалось

Эти данные были бы полезны во многих исследованиях и проектах, и они часто всплывают тут на Хабре в комментариях и обсуждениях. Но в открытом доступе их нет, во всяком случае для РФ. Ну или мне не удалось найти, если в комментариях поправят – буду рад.

Монетизация

После того, как вы создали какое-то приложение с картой и какими-то данными на ней, может возникнуть желание на нем заработать.

Очевидным методом монетизации для приложения с картой может показаться путь Гугла/Яндекса – отображение маркеров коммерческих заведений с комиссией за клик.

Однако оказывается, что просто не существует (опять же, поправьте если я ошибаюсь) никаких рекламных сетей, предоставляющих такую функциональность. Чтобы можно было по API получить у них список объектов на карте в заданной области, и потом получить комиссию за клик пользователя. Вообще, как мне кажется, интересная идея для стартапа в этой области – рекламная сеть для отображения объектов на карте.

Существующие API для получения коммерческих объектов, перечисленные в разделе про открытые данные выше, не дают вам лично никакого профита. Все деньги за клики по ним получит их хозяин (гугл или TA).

У TripAdvisor есть партнерская программа, но там все сложно – вы получите деньги, если человек перейдет по вашей ссылке на TA, а там забронирует отель или еще что-то (не обязательно то, на что вела ваша ссылка).

Вообще похоже, что вся туристическая интернет-отрасль монетизируется исключительно бронированием билетов (партнерки у всех крупных сайтов типа aviasales или tutu), туров (тут самый популярный это travelpayouts, это вообще крупный агрегатор партнерок в сфере туризма) и отелей (всем известный букинг и аналоги). Если ваш проект никак с этими сферами не связан, то и заработать нативным образом на вашей карте вы не сможете. Придется использовать обычные методы монетизации (платные фичи, рекламные баннеры), не специфичные конкретно для картографических и навигационных приложений и не использующие их возможности.

Заключение

Надеюсь, эта статья поможет как будущим авторам ГИС и урбанистических веб-сервисов – не лезть туда, где все равно ничего не выйдет из-за недостатка данных, так и пользователям – понять, почему все работает не идеально, а сделать лучше в текущей ситуации не получится.

Вкратце просуммирую основные проблемы, которые вы должны понять и проверить, прежде чем начать разработку своей идеи:

Если у вас есть опыт работы с этими или любыми другими открытыми данными, пригодными для анализа городских территорий – пишите в комментариях. Тема нынче востребованная и наверняка эта информация многим окажется полезной.

ГОРОДСКАЯ СРЕДА И ЖКХ

Формирование комфортной городской среды — это обо всём, что окружает нас. Дворы и подъезды, лифты, водопровод, газ и электричество. Чистая вода и водоёмы, зелёные парки и безопасные детские площадки. Красивые и удобные пространства: набережные, скверы, дворы. IT-инфраструктура, дистанционные услуги. Всё это меняется для нас!

Нацпроект «Цифровая экономика»

Проект направлен на повышение конкурентоспособности российских городов, формирование эффективной системы управления городским хозяйством, создание безопасных и комфортных условий для жизни горожан.

Основная цель — сделать города более комфортными для жителей, повысить индекс качества городской среды. Вдвое сократить количество городов с неблагоприятной средой. Вовлечь граждан в процесс благоустройства городов, чтобы доля активного населения составляла не менее 30%.

Обеспечение устойчивого сокращения непригодного для проживания жилищного фонда

Этот федеральный проект отвечает за создание и применение механизмов переселения граждан из непригодного для проживания жилищного фонда по всей стране.

Нацпроект «Жильё и городская среда»

Ключевая задача — повышение качества питьевой воды посредством модернизации систем водоснабжения и водоподготовки с использованием перспективных технологий, включая технологии, разработанные организациями оборонно-промышленного комплекса.

Цель федерального проекта — сокращение сброса неочищенных сточных вод, расчистка участков и экологическая реабилитация водных объектов в 16 регионах, входящих в бассейн реки Волга, включая Москву и Московскую область. Всего до 2024 года будут построены или модернизированы 229 объектов очистных сооружений централизованных систем водоотведения.