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Pour l’exercice annuel Caribewave, les hackers ont encore fait preuve d’imagination. Du vélo chargeur de portable aux vues immersives des itinéraires vers les refuges en passant par des tests de conduite autonome open source… Il y en avait pour tous les curieux. Résumé en quelques images.

Le 15 mars 2019 à 10h, c’est l’éruption d’un volcan sous-marin au large de la Grenade qui a servi de base au scénario de Caribewave, l’exercice mondial d’alerte tsunami dans la zone caraïbe, mené sous l’égide de l’Unesco.

En Guadeloupe, l’équipe de HAND, le FabLab de Jarry, mais également les radioamateurs… bref, toute une série de « hackers citoyens » se sont mobilisés pour montrer comment les techniques numériques peuvent être utiles dans la gestion d’une crise majeure comme un tsunami.

Pour la première fois, plusieurs radioamateurs ont relayé l’alerte partie du Pacifique et la transmettre, avec une fois encore, plus d’efficacité que la Préfecture, comme en témoigne cet article.

Grâce à des capteurs légers et économiques, les transpondeurs des aéronefs et des bateaux ont été « mis sur écoute », permettant de suivre à la trace (et en cartes) les trajectoires d’une centaine d’entre eux, dont un pétrolier, qui auraient tous été impactés en cas de tsunami sur la zone…

À Deshaies, EXPLOIT, plateforme open source développée à l’université Paul Valéry de Montpellier, a permis une cartographie interactive vers les sites de refuge des écoles qui se sont mobilisées. Gaël Musquet, fondateur de HAND a également profité de l’exercice pour tester un « open pilot » sur une voiture, équipée de caméras permettant d’alimenter Mapillary en images immersives des parcours d’évacuation.

Du côté du FabLab de Jarry, le camion pirate (véritable laboratoire ambulant) est allé s’installer à Vieux Bourg pour une journée d’exercices et de présentations aux habitants et aux enfants des écoles. Recharger son téléphone portable avec « l’électrovélo », faire cuire son repas grâce à un canon à soleil, faire voler un drone… Une fois encore, les hackers ont montré qu’ils ne manquaient pas d’idées pour mobiliser les nouvelles technologies en cas de crise.

Retour sur CaribeWave 2018 avec le dossier sous ce lien

Cet article Caribewave 2019 : une fois encore, les hackers se mobilisent est apparu en premier sur DécryptaGéo, l'information géographique.

Pour l’exercice annuel Caribewave, les hackers ont encore fait preuve d’imagination. Du vélo chargeur de portable aux vues immersives des itinéraires vers les refuges en passant par des tests de conduite autonome open source… Il y en avait pour tous les curieux. Résumé en quelques images.

Le 15 mars 2019 à 10h, c’est l’éruption d’un volcan sous-marin au large de la Grenade qui a servi de base au scénario de Caribewave, l’exercice mondial d’alerte tsunami dans la zone caraïbe, mené sous l’égide de l’Unesco.

En Guadeloupe, l’équipe de HAND, le FabLab de Jarry, mais également les radioamateurs… bref, toute une série de « hackers citoyens » se sont mobilisés pour montrer comment les techniques numériques peuvent être utiles dans la gestion d’une crise majeure comme un tsunami.

Pour la première fois, plusieurs radioamateurs ont relayé l’alerte partie du Pacifique et la transmettre, avec une fois encore, plus d’efficacité que la Préfecture, comme en témoigne cet article.

Grâce à des capteurs légers et économiques, les transpondeurs des aéronefs et des bateaux ont été « mis sur écoute », permettant de suivre à la trace (et en cartes) les trajectoires d’une centaine d’entre eux, dont un pétrolier, qui auraient tous été impactés en cas de tsunami sur la zone…

À Deshaies, EXPLOIT, plateforme open source développée à l’université Paul Valéry de Montpellier, a permis une cartographie interactive vers les sites de refuge des écoles qui se sont mobilisées. Gaël Musquet, fondateur de HAND a également profité de l’exercice pour tester un « open pilot » sur une voiture, équipée de caméras permettant d’alimenter Mapillary en images immersives des parcours d’évacuation.

Du côté du FabLab de Jarry, le camion pirate (véritable laboratoire ambulant) est allé s’installer à Vieux Bourg pour une journée d’exercices et de présentations aux habitants et aux enfants des écoles. Recharger son téléphone portable avec « l’électrovélo », faire cuire son repas grâce à un canon à soleil, faire voler un drone… Une fois encore, les hackers ont montré qu’ils ne manquaient pas d’idées pour mobiliser les nouvelles technologies en cas de crise.

Retour sur CaribeWave 2018 avec le dossier sous ce lien

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Earlier this week Layers of London, a website dedicated to visualizing London's history, added a new vintage map layer to their interactive maps. The new layer allows you to explore Layers of London's historical events on top of John Ogilby and William Morgan's 1676 map of London. Ogilby and Morgan's map was created after the Great Fire of London in 1666. The map was originally intended to

Ships around the world are fitted with AIS transponders which automatically report the position, course, and speed, of individual vessels. The Automatic Identification System can be used by websites like MarineTraffic to show the live real-time position of ships across the globe. The accumulated data from AIS transponders can also be used to reveal interesting patterns in ship traffic, such as

If you want to know the best neighborhoods in your town then you need Best Neighborhood. Enter your zipcode into Best Neighborhood and you can view the areas of your town colored to show the best areas for walkability, the cost of housing and employment rates. You can also view lots of local demographic and socio-economic information about your town's neighborhoods. Best Neighborhood uses

Une Matinale très conviviale ce jeudi 14 mars avec des participants motivés  pour une démo FOUILLES 3D sous la pluie ! ☔️ La prochaine Matinale FOUILLES 3D organisée par GEOSYSTEMS France  aura lieu jeudi 18 avril de 9h30 à 12h00. Adresse : 6 rue Jean-Pierre Timbaud, 78180 Montigny-le-Bretonneux  Tel. 01 30 43 83 00 Réservez votre matinée dès aujourd'hui ! 👉🏽 thebault@geosystems.fr

Free registration period for the 4th gvSIG Festival is now open. The gvSIG Festival is an online conference about gvSIG that will be held in March 27th and 28th.

This year we made a special appeal to the group of women who are part of the gvSIG Community, and it has been reflected at the program, where almost all the presentations will be given by women. You can check the full program of the gvSIG Festival on the event website, where there will be presentations in Spanish, English and Portuguese.

The webinar platform allows to connect to the webinars from any operating system, and in case you can’t see some of the webinars, you will be able to watch them at the gvSIG Youtube channel later like in the previous year.

Registration for each webinar can be done from the program page of the gvSIG Festival website.

Don’t miss it!

Ya están abiertas las inscripciones gratuitas para el 4º gvSIG Festival, las  jornadas virtuales de gvSIG que se celebrarán los días 27 y 28 de marzo.

Este año hemos hecho un llamamiento especial al colectivo de mujeres que forman parte de la Comunidad gvSIG, y cuenta de ello es que prácticamente todas las ponencias van a ser impartidas por mujeres. Podéis consultar el programa completo del gvSIG Festival en la página web del evento, en el que habrá ponencias en Inglés, Español y Portugués.

La plataforma de webinar permite conectarse desde cualquier sistema operativo, y en caso de no poder seguirlos en directo podréis verlos a posteriori, ya que se publicarán en el canal de Youtube del proyecto al igual que en años anteriores.

La inscripción a cada uno de los webinars puede realizarse desde el propio programa en la web del evento.

Where is Poland? is a fantastic exploration of Poland under partition as seen by the Danish writer Georges Brandes in the late Nineteenth Century. The site uses the observations of Brandes to explore one of Poland's most turbulent periods of history. When Georges Brandes arrived in Poland in 1885 the country was divided between the three imperial empires of Austria, Prussia and Russia. Where is

Mapipedia's Average Life Expectancy by Country since 1800 is an interesting data visualization of life expectancy around the world from 1800 to 2018. The visualization shows how life expectancy has changed around the globe since the beginning of the Nineteenth Century and also attempts to explain the reasons behind some of the most significant changes in life expectancy during this period of

An analysis of 100 million police traffic stops has revealed that white people are more likely to be found with illegal items. Despite this fact black and Latino drivers are more likely to be stopped and searched by the police than white drivers. The Stanford Open Policing Project has gathered data on around 100 million police traffic stops carried out from 2011-2017 across the United States.

A kind user alerted me to the fact that my Map Preview extension for Visual Studio Code was using APIs that have long been deprecated and could be removed any moment in a future release, breaking this extension in the process.

Although I haven't touched this code in a while (not intentional btw. One person can only tend to so many different open source projects), getting back into VSCode extension development was a very comfortable affair:

• Update a few packages here and there. 
• Update TypeScript. 
• Read up on the new Webview API, which is what our extension should be using now.
• Replace usages of vscode.previewHtml with the new Webview API.
• Verify the extension still works
• Get re-acquainted with how to publish VSCode extensions

And ... voila! A new version of the Map Preview extension is available for your VSCode installation to auto-update to.

In terms of changes, beyond some updates to OpenLayers and a small bug fix or two, there isn't really much to write home about, it should still be the same extension as before. This release was driven primarily by the need to move away from their old vscode.previewHtml API over to their new Webview API.

Once things have settled down on my other projects, I'd like to give this project some more attention. There's still some cool ideas I want to explore with this extension. I don't know if I still want to go down the Cesium route as previously hinted as there have been many more data viz players that have arrived on the scene since then and I also sort of do not want to detract from the original goal and purpose of this extension: An easy way to preview on a Map textual content that you are already editing or viewing in VSCode.

Sometimes we need to visualize GPX files obtained with GPS devices. These files can be used to describe waypoints, tracks and routes.

Both with gvSIG Desktop (on Windows, Linux and Mac) and with gvSIG Mobile (on Android) you can load this type of files, and overlap them with another type of cartography, both raster and vector layers, with local files and layers available through remote services.

In gvSIG Desktop we can load the GPX files from the “OGC” tab of the “Add layer” window. Once the file is selected by entering the “…” button, we must press “Open”, and then the information to be loaded has to be selected (“tracks”, “track_points” …). The layer will be reprojected to the reference system of the View.

In gvSIG Mobile we can load the GPX files from the “Import” menu available at the main menu.

In these videos you can see how it works in a better way:

gvSIG Desktop:

gvSIG Mobile:

En ocasiones podemos necesitar visualizar ficheros GPX obtenidos con dispositivos GPS. Estos ficheros se pueden usar para describir puntos (waypoints), recorridos (tracks) y rutas (routes).

Tanto con gvSIG Desktop (en Windows, Linux y Mac) como con gvSIG Mobile (en Android) podréis cargar este tipo de ficheros, y superponerlos con otro tipo de cartografía, tanto ráster como vectorial, y tanto capas locales como capas disponibles a través de servicios remotos.

En gvSIG Desktop podemos cargar los ficheros GPX desde la pestaña “OGC” de la ventana de “Añadir capa”. Una vez seleccionado el fichero entrando en el botón “…”, se le debe dar a “Abrir”, y entonces se seleccionará la información a cargar (“tracks”, “track_points”…). La capa se reproyectará al sistema de referencia de la Vista.

En gvSIG Mobile podemos cargar los ficheros GPX desde el menú “Importar” disponible en el menú principal.

En estos vídeos podéis ver mejor su funcionamiento:

gvSIG Desktop:

gvSIG Mobile:

Low and middle-income families are being priced out of the housing market in Washington D.C. according to the D.C. Policy Center. Their report into housing in the District, Taking Stock of the District’s Housing Stock, includes a number of interactive maps which illustrate the pressures on the housing market. In each of these interactive maps D.C.'s building footprints are colored by a number

We are really happy to announce the fifth and (hopefully) last 1.0 release candidate in QField’s history! This means that QField 1.0 is closer than ever.

Get it while it’s hot on the Playstore (https://qfield.org/get) or on GitHub

Thanks to all the feedback by the fantastic community we were able to fix plenty of bugs, address performance issues and even add some super cool new features.

New file selector

Among the new features, the most important is the flashy new file selector with favorite directories (long press on a folder to add it to the favorites and longpress on the favorites list to remove it) and an automatic list of the last three opened projects that will save you heaps of time while looking for your projects.

Another lifesaver is the newly added support for pasting text from the clipboard in the search bar. Finally, we added a smart and unobtrusive “rate this app” dialog to make it easier for you to give QField the ★★★★★ you always wanted to give it

Search functionality

List of improvements since RC3

• New Custom file selector (#476)
• Favorite directories in file selector (#507)
• Recent projects in file selector (#499)
• Ripple effect in file selector (#505)
• Smart unobtrusive “rate this app” dialog (#510)
• clear value in date/time if invalid when losing focus (#464)
• fix crash when switching layer (#498)
• Respect DPI in multiline fontsize
• Value Map compatibility with QGIS 2 and lazy loading for performance improvements
• Use external valuemap model
• allow to copy text from clipboard in search bar
• respect keep scale option in locator
• optimize scale when searching points (#472)
• add frame to search results
• Update to Qt 5.12.1 (for android 6+)

You can easily install QField using the Playstore (https://qfield.org/get), find out more on the documentation site (https://qfield.org), watch some demo videos on our channel ( [https:]] ) and report problems to our issues tracking system (https://qfield.org/issues). Please note that the Playstore update can take some hours to roll out and if you had installed a version directly from GitHub, you might have to uninstall it to get the latest playstore update.

QField, like QGIS, is an open source project. Everyone is welcome to contribute making the product even better – whether it is with financial support, enthusiastic programming, translation and documentation work or visionary ideas.

If you want to help us build a better QField or QGIS, or need any services related to the whole QGIS stack don’t hesitate to contact us.

Good news, MUSCATE is back to nominal production !

The source of the issue (archiving the produced data) is not solved yet, but it has been mitigated to allow to come back to real time production. A big thanks to the exploitation team and to the CNES computing center who gave us extra disk space to store the files we do not send immediately to the archiving facility.

 

 

Analysant l’aménagement sanitaire et médicosocial en France métropolitaine, ces travaux de recherches ont permis de révéler des disparités d’accès aux soins d’urgence selon les régions.   

 

Paris, le 13 mars 2019 : GEOCONCEPT, leader en géoptimisation, annonce sa contribution à la première étude nationale portant sur le recours aux urgences hospitalières (sans hospitalisation de l’usager), soient les soins de première ligne autres que ceux des cabinets de médecins généralistes. Intitulée « La géographie de la Santé : aménagement sanitaire et médicosocial en France métropolitaine », cette étude a été menée sous la direction de Jean-Marc Macé, Professeur des universités au Conservatoire National des Arts et métiers (CNAM) rattaché au Laboratoire interdisciplinaire de recherche en sciences de l’action (Lirsa, équipe d’accueil 4603) et Albert Da Silva Pires, Responsable des partenariats institutionnels chez GEOCONCEPT.

Dans ses premières conclusions, l’étude nous apprend qu’un cinquième de la population de la France métropolitaine (22 %) a eu recours à ces services de soins de première ligne sur l’année étudiée (2015). L’étude révèle surtout la présence d’inégalités et notamment de véritables « zones blanches » sur le territoire. 8 % de la population de France métropolitaine est en effet située à plus de 30 minutes d’un service des urgences. Les régions les plus impactées se situent principalement autour de Sallanches dans les Alpes, l’Ile d’Yeu en Vendée, et au centre de la Corse.

L’étude permet également de visualiser la densité de passages aux services des urgences à différentes échelles ou encore les flux entrants et sortants de patients en fonction des régions.

Temps d’accès aux services des urgences par commune (Crédit : GEOCONCEPT)

« Le diagnostic territorial est à la territorialisation sanitaire ce qu’en architecture les fondations consacrent à la stabilité d’un Immeuble. En effet, pour guider les politiques publiques dans leurs priorités d’accès aux soins, le diagnostic territorial est primordial. Il permet de rechercher la meilleure adéquation de l’offre de soins à la demande effective de soins de première ligne », conclut Jean-Marc Macé.

Les diagnostics territoriaux ont été réalisés avec la technologie Geoconcept Web, qui permet de concevoir facilement des sites cartographiques sur Internet et intranet et d’intégrer des web services géographiques dans des applications : affichage cartographique, géocodage, calcul d’itinéraire, recherche de proximité, calcul de matrice… Grâce à ses performances sur les sites à fort trafic et à son haut niveau de sécurité, la solution Geoconcept Web peut être intégrée dans de nombreux contextes d’utilisation : sites web grand public comme applications professionnelles.

 « Les outils de partage de l’information sont des briques fondamentales à la diffusion de la connaissance pour susciter de nouvelles réflexions auprès de nos scientifiques et de nos responsables de politiques publiques. Il me semble qu’il est aujourd’hui impensable de se soustraire aux formidables opportunités qu’offrent les analyses cartographiques pour illustrer la richesse informationnelle encore trop souvent méconnue et inexplorée des données publiques », souligne Albert Da Silva Pires.

Les premiers résultats de cette étude sont d’ores et déjà disponibles en ligne. Des recherches complémentaires seront prochainement publiées sur des spécialités médicales telles que la maternité, la chirurgie vasculaire ou encore la chirurgie cardiaque.

Méthodologie

Cette étude a été réalisée entre octobre 2018 et février 2019. Les chercheurs se sont appuyés sur le couplage de bases de données de 2015 provenant du Programme de Médicalisation des Système d’Information (PMSI), de la Statistique Annuelle des Etablissements (SAE), et du Système National d’Information Inter-régimes de l’Assurance Maladie (SNIIRAM). L’accès à ces données anonymisées a été autorisé par la Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés (CNIL) et l’Institut National des Données de Santé (INDS).

A propos du Groupe GEOCONCEPT

 

Le Groupe GEOCONCEPT se positionne aujourd’hui parmi les leaders mondiaux dans les applications de cartographie et d’optimisation pour les entreprises. La société optimise les activités par l’intégration intelligente de l’information géographique dans les systèmes, c’est la géoptimisation. Les bénéfices de la géoptimisation s’appliquent dans des domaines aussi variés que la gestion des personnels mobiles (planification, gestion de tournées…), le géomarketing (sectorisation, stratégie d’implantation), la gestion de crise ou encore la gestion territoriale.

Depuis sa création en 1990, l’innovation est toujours au cœur de la stratégie de GEOCONCEPT qui consacre 25% de ses dépenses en R&D. Société française, ses solutions sont aujourd’hui disponibles en 7 langues. Plus de 10 000 clients ont déjà fait déjà confiance au Groupe qui compte aussi plus de 120 000 ressources géoptimisées dans 35 pays.

www.geoconcept.com

 

Contacts presse : AxiCom France

Elise Koenig – 01 56 02 68 38 – elise.koenig@axicom.com
Morgane Etienne – 01 56 02 68 24 – morgane.etienne@axicom.com

Contact marketing : GEOCONCEPT

Christine Daniaud-Galet christine.daniaud@geoconcept.com

 

 

Cet article GEOCONCEPT participe à la première étude sur l’accessibilité aux soins d’urgence en France métropolitaine est apparu en premier sur DécryptaGéo, l'information géographique.

Analysant l’aménagement sanitaire et médicosocial en France métropolitaine, ces travaux de recherches ont permis de révéler des disparités d’accès aux soins d’urgence selon les régions.   

 

Paris, le 13 mars 2019 : GEOCONCEPT, leader en géoptimisation, annonce sa contribution à la première étude nationale portant sur le recours aux urgences hospitalières (sans hospitalisation de l’usager), soient les soins de première ligne autres que ceux des cabinets de médecins généralistes. Intitulée « La géographie de la Santé : aménagement sanitaire et médicosocial en France métropolitaine », cette étude a été menée sous la direction de Jean-Marc Macé, Professeur des universités au Conservatoire National des Arts et métiers (CNAM) rattaché au Laboratoire interdisciplinaire de recherche en sciences de l’action (Lirsa, équipe d’accueil 4603) et Albert Da Silva Pires, Responsable des partenariats institutionnels chez GEOCONCEPT.

Dans ses premières conclusions, l’étude nous apprend qu’un cinquième de la population de la France métropolitaine (22 %) a eu recours à ces services de soins de première ligne sur l’année étudiée (2015). L’étude révèle surtout la présence d’inégalités et notamment de véritables « zones blanches » sur le territoire. 8 % de la population de France métropolitaine est en effet située à plus de 30 minutes d’un service des urgences. Les régions les plus impactées se situent principalement autour de Sallanches dans les Alpes, l’Ile d’Yeu en Vendée, et au centre de la Corse.

L’étude permet également de visualiser la densité de passages aux services des urgences à différentes échelles ou encore les flux entrants et sortants de patients en fonction des régions.

Temps d’accès aux services des urgences par commune (Crédit : GEOCONCEPT)

« Le diagnostic territorial est à la territorialisation sanitaire ce qu’en architecture les fondations consacrent à la stabilité d’un Immeuble. En effet, pour guider les politiques publiques dans leurs priorités d’accès aux soins, le diagnostic territorial est primordial. Il permet de rechercher la meilleure adéquation de l’offre de soins à la demande effective de soins de première ligne », conclut Jean-Marc Macé.

Les diagnostics territoriaux ont été réalisés avec la technologie Geoconcept Web, qui permet de concevoir facilement des sites cartographiques sur Internet et intranet et d’intégrer des web services géographiques dans des applications : affichage cartographique, géocodage, calcul d’itinéraire, recherche de proximité, calcul de matrice… Grâce à ses performances sur les sites à fort trafic et à son haut niveau de sécurité, la solution Geoconcept Web peut être intégrée dans de nombreux contextes d’utilisation : sites web grand public comme applications professionnelles.

 « Les outils de partage de l’information sont des briques fondamentales à la diffusion de la connaissance pour susciter de nouvelles réflexions auprès de nos scientifiques et de nos responsables de politiques publiques. Il me semble qu’il est aujourd’hui impensable de se soustraire aux formidables opportunités qu’offrent les analyses cartographiques pour illustrer la richesse informationnelle encore trop souvent méconnue et inexplorée des données publiques », souligne Albert Da Silva Pires.

Les premiers résultats de cette étude sont d’ores et déjà disponibles en ligne. Des recherches complémentaires seront prochainement publiées sur des spécialités médicales telles que la maternité, la chirurgie vasculaire ou encore la chirurgie cardiaque.

Méthodologie

Cette étude a été réalisée entre octobre 2018 et février 2019. Les chercheurs se sont appuyés sur le couplage de bases de données de 2015 provenant du Programme de Médicalisation des Système d’Information (PMSI), de la Statistique Annuelle des Etablissements (SAE), et du Système National d’Information Inter-régimes de l’Assurance Maladie (SNIIRAM). L’accès à ces données anonymisées a été autorisé par la Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés (CNIL) et l’Institut National des Données de Santé (INDS).

A propos du Groupe GEOCONCEPT

 

Le Groupe GEOCONCEPT se positionne aujourd’hui parmi les leaders mondiaux dans les applications de cartographie et d’optimisation pour les entreprises. La société optimise les activités par l’intégration intelligente de l’information géographique dans les systèmes, c’est la géoptimisation. Les bénéfices de la géoptimisation s’appliquent dans des domaines aussi variés que la gestion des personnels mobiles (planification, gestion de tournées…), le géomarketing (sectorisation, stratégie d’implantation), la gestion de crise ou encore la gestion territoriale.

Depuis sa création en 1990, l’innovation est toujours au cœur de la stratégie de GEOCONCEPT qui consacre 25% de ses dépenses en R&D. Société française, ses solutions sont aujourd’hui disponibles en 7 langues. Plus de 10 000 clients ont déjà fait déjà confiance au Groupe qui compte aussi plus de 120 000 ressources géoptimisées dans 35 pays.

www.geoconcept.com

 

Contacts presse : AxiCom France

Elise Koenig – 01 56 02 68 38 – elise.koenig@axicom.com
Morgane Etienne – 01 56 02 68 24 – morgane.etienne@axicom.com

Contact marketing : GEOCONCEPT

Christine Daniaud-Galet christine.daniaud@geoconcept.com

 

 

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Géopolitique des données numériques, Pouvoir et conflits à l’heure du Big Data par Amaël CATTARUZZA, vient de paraître aux éditions du Cavalier Bleu Présentation

Au cours des deux dernières décennies, la production de ­données numériques a connu une croissance sans précédent, transformant les relations entre états, mais aussi entreprises privées (GAFAM) et autres acteurs (hackers, cybercriminels, etc.). Ces dynamiques conduisent à s’interroger sur les nouvelles formes de rivalités territoriales dans ce contexte ouvert et réticulaire où la localisation physique des données peut ne pas correspondre à leur localisation logique ou juridique.
Or, le traitement de ces masses de données disparates nécessite ­aujourd’hui l’utilisation de nouveaux outils (Big Data, intelligence ­artificielle) qui sont devenus des instruments de pouvoir sur la scène internationale. Et dont l’usage impacte plus généralement les modes de gouvernement politique de nos sociétés.
Dans cet ouvrage dense et très complet, Amaël Cattaruzza montre comment les données numériques ont doublement modifié la géopolitique. D’une part en redéfinissant les notions de frontière et de puissance entre états et acteurs non étatiques, et de l’autre en refaçonnant son propre champ d’étude.

Amaël Cattaruzza est docteur en géographie, maître de conférences à l’ESM Saint-Cyr et au Centre de recherche des Ecoles de Coëtquidan (CREC), et membre du centre de recherche et de formation « Géopolitique de la Datasphère » (GEODE).

Sommaire De quoi les « données » sont-elles le nom ?

• La donnée, une nouveauté millénaire
  Vers un nouveau paradigme scientifique et social ?
  La technique détermine-t-elle la donnée ?
  Définition sociopolitique de la donnée
  Le champ décisionnel et idéologique derrière les données

Vers une territorialisation des données

• Datacenters : la régionalisation des données
  Géopolitique des datacenters : puissance en stock
  Géopolitique des flux de données
  Une territorialisation par le droit
  Lutte idéologique pour les données : quelle gouvernance 
pour Internet ?
  De la guerre à la cyberguerre ?

La géopolitique à l’épreuve des données

• Le territoire mis en données : l’espace et son double
  La numérisation du champ de bataille
  La frontière connectée
  L’ère de la data surveillance
  Du pouvoir territorial au pouvoir en réseau

A découvrir sous ce lien et à acheter ou commander dans une librairie près de chez vous !

Cet article Livre : Géopolitique des données numériques est apparu en premier sur DécryptaGéo, l'information géographique.

Géopolitique des données numériques, Pouvoir et conflits à l’heure du Big Data par Amaël CATTARUZZA, vient de paraître aux éditions du Cavalier Bleu Présentation

Au cours des deux dernières décennies, la production de ­données numériques a connu une croissance sans précédent, transformant les relations entre états, mais aussi entreprises privées (GAFAM) et autres acteurs (hackers, cybercriminels, etc.). Ces dynamiques conduisent à s’interroger sur les nouvelles formes de rivalités territoriales dans ce contexte ouvert et réticulaire où la localisation physique des données peut ne pas correspondre à leur localisation logique ou juridique.
Or, le traitement de ces masses de données disparates nécessite ­aujourd’hui l’utilisation de nouveaux outils (Big Data, intelligence ­artificielle) qui sont devenus des instruments de pouvoir sur la scène internationale. Et dont l’usage impacte plus généralement les modes de gouvernement politique de nos sociétés.
Dans cet ouvrage dense et très complet, Amaël Cattaruzza montre comment les données numériques ont doublement modifié la géopolitique. D’une part en redéfinissant les notions de frontière et de puissance entre états et acteurs non étatiques, et de l’autre en refaçonnant son propre champ d’étude.

Amaël Cattaruzza est docteur en géographie, maître de conférences à l’ESM Saint-Cyr et au Centre de recherche des Ecoles de Coëtquidan (CREC), et membre du centre de recherche et de formation « Géopolitique de la Datasphère » (GEODE).

Sommaire De quoi les « données » sont-elles le nom ?

• La donnée, une nouveauté millénaire
  Vers un nouveau paradigme scientifique et social ?
  La technique détermine-t-elle la donnée ?
  Définition sociopolitique de la donnée
  Le champ décisionnel et idéologique derrière les données

Vers une territorialisation des données

• Datacenters : la régionalisation des données
  Géopolitique des datacenters : puissance en stock
  Géopolitique des flux de données
  Une territorialisation par le droit
  Lutte idéologique pour les données : quelle gouvernance 
pour Internet ?
  De la guerre à la cyberguerre ?

La géopolitique à l’épreuve des données

• Le territoire mis en données : l’espace et son double
  La numérisation du champ de bataille
  La frontière connectée
  L’ère de la data surveillance
  Du pouvoir territorial au pouvoir en réseau

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In previous posts we spoke (Aoristic clock, Ring map and Grid by point density) about a series of geoprocesses related to criminology made together with Jaume I University (UJI). These geoprocesses can be used in different sectors, not exclusively related to criminology.

Now we are going to show the Aorist Clock by grid geoprocess. The main objective of this geoprocess is to visualize the distribution of the temporal component in a graphical way. Its distribution within the hours of the same day, and within the day of the week will be shown.

Temporal distribution of 150.000 crimes in New York

A square grid will be generated in which the same number of entities on which the analysis has been made will be placed, with the only difference that the geometry has been changed to a point type geometry that will be placed on the grid. The position of this geometry will correspond to the time field, according to the day and the hour in which the event occurred.

When having all the starting elements with all their fields, we will be able to apply other type of symbologies. By default, a dot density symbology will be generated (as seen in the first image), but we could apply any other. A legend by categories or a label could be applied too. Other legends could also be applied, such as grouping points.

Temporal distribution analysis of 16 features by categories.

The geoprocess parameters are a layer that has two fields with time and day (which could be contained in the same field), an optional filter of the input data, and two proportion parameters that will help us to manage the horizontal and vertical size in case you want to modify it.

This geoprocess can be tested with the next Release Candidate version of gvSIG Desktop. You can download it from Tools -> Add-ons manager and search the “Geoprocess: Aoristic clock” geoprocess. Once installed, and after restarting gvSIG, it will appear at the “Scripting – Data Analysis – Aorist Clock” section.

If you have any doubt or you find any error you can send us the information through the mailing lists.

 

Hablamos en el post anteriores (Reloj Aorístico, Mapa de anillos y Rejilla por densidad de puntos) sobre una serie de geoprocesos relacionados con la criminología realizados junto a la Universidad Jaume I (UJI). Puedes ver el vídeo de la ponencia aquí. Estos geoprocesos pueden utilizarse en diferentes campos, no ligado en exclusiva a la criminología.

Le toca el turno al geoproceso de Reloj Aorístico de Rejilla. El objetivo principal de este geoproceso es el de visualizar de una forma gráfica la distribución de la componente temporal. Se mostrará su distribución dentro de las horas de un mismo día, y su distribución dentro del día de la semana.

Distribución temporal de 150.000 delitos en Nueva York

Se generará una rejilla cuadrada en la que se situarán el mismo número de entidades sobre las que se le ha hecho el análisis, con la única diferencia, de que la geometría se ha cambiado por una de tipo punto que se situará sobre la rejilla. La posición de esta geometría corresponderá al campo temporal, según el día y la hora en la que se haya producido el evento.

Al disponer de todos los elementos iniciales con todos sus campos, podremos aplicar otros tipos de simbologías. Por defecto se generará una simbología de densidad de puntos (como la vista en la imagen inicial), pero podríamos aplicar cualquier otra. Una leyenda por categorías o se podría aplicar un etiquetado. También se podrían aplicar otras leyendas como la de agrupación de puntos.

Análisis de distribución temporal de 16 elementos por categorías.

Los parámetros del geoproceso son una capa que disponga de dos campos que indiquen la hora y el día (que podrían estar contenidos en el mismo campo), un filtro opcional de los datos de entrada, y dos parámetros de proporción que nos ayudarán a manejar el tamaño horizontal y vertical en caso de querer modificarlo.

Este geoproceso se podrá  probar con la próxima versión Release Candidate de gvSIG Desktop. Lo podrás descargar de Herramientas -> Administrador de complementos y buscar por el geoproceso “Geoprocess: Aoristic clock”. Una vez instalado, aparecerá junto a los geoprocesos dentro del apartado de “Scripting – Análisis de datos – Reloj Aorístico”.

Si encuentras cualquier fallo o recomendación te animamos a escribirnos a las Listas de correo de gvSIG.

Time Machine (c)Notch Communications

Dans le cadre de son appel à initiatives de recherche visionnaires à grande échelle s’attachant à des défis scientifiques et technologiques, la Commission européenne a officiellement retenu, le 1^er mars, Time Machine parmi les six projets présélectionnés lors de l’ultime étape avant la décision finale d’attribution d’un soutien financier à la hauteur des ambitions. Avec un financement à hauteur d’un million d’euros déjà alloué, le consortium européen Time Machine, dont l’IGN est membre fondateur, va définir un programme détaillé pour concevoir et mettre en œuvre des technologies innovantes et avancées de numérisation et d’intelligence artificielle dans l’objectif de préserver et d’exploiter le patrimoine culturel de l’Europe, en le transformant en un système d’information ouvert et intelligent. À terme, cette infrastructure proposera une cartographie exhaustive de l’évolution sociale, culturelle et géographique de l’Europe.

L’un des systèmes d’intelligence artificiel les plus avancés jamais constitué

Comme l’explique Frédéric Kaplan, professeur en humanités numériques à l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) et coordinateur du projet Time Machine, «le projet Time Machine est susceptible de devenir l’un des systèmes d’intelligence artificielle les plus avancés jamais créé, exploitant les données d’horizons géographiques et temporels plus larges». Time Machine concevra des technologies avancées d’intelligence artificielle permettant d’extraire de vastes quantités d’informations issues de données historiques complexes. Cela permettra d’exploiter et de croiser des données historiques hétérogènes (manuscrits médiévaux, objets historiques, images de smartphones, données satellitaires, etc.) qui constitueront un large socle de connaissances utilisables pour créer des applications et des services innovants. Véritable levier, Time Machine fera émerger de nouvelles professions, services et produits dans tous les secteurs : éducation, tourisme intelligent, industries créatives, etc. Time Machine est l’opportunité qui favorisera ainsi le positionnement de l’Europe sur l’échiquier mondial de l’intelligence artificielle.

Membre fondateur du consortium européen Time Machine, l’IGN va contribuer à ce projet en apportant ses compétences et ses technologies dans les domaines de la modélisation géographique dynamique et de l’intelligence artificielle, notamment avec certains outils et services, tels iTowns, la plateforme technologique immersive de l’IGN qui permet de visualiser et d’exploiter tous types de données géographiques 3D ; le site Remonterletemps.ign.fr, qui permet d’observer les évolutions du territoire à travers les époques grâce au  patrimoine cartographique et photographique de l‘IGN ; le projet ALEGORIA qui facilite la valorisation de fonds institutionnels iconographiques décrivant le territoire français à différentes époques de l’entre-deux-guerres à nos jours ; le projet HIATUS dont l’objectif est l’analyse des images aériennes historiques pour caractériser les transformations des territoires.

Avec Time Machine, l’IGN est partenaire d’une alliance européenne unique de 250 organisations académiques et de recherche, de musées et d’entreprises privées répartis dans 33 pays, au service de la science, de la technologie et de l’innovation.

 

CONTACTS PRESSE

Sophie Couturier РT̩l : 01 43 98 83 05 Рsophie.couturier@ign.fr

Julie Laurain РT̩l : 01 43 98 83 12 Рjulie.laurain@ign.fr

ign.fr / geoportail.gouv.fr / @IGNpresse / facebook IGNFrance / @ign_France

À propos de l’IGN

L’IGN est l’opérateur de l’Etat en matière d’information géographique et forestière de référence, certifiée neutre et interopérable. L’Institut développe en permanence de nouveaux référentiels, produits et géoservices, répondant aux besoins croissants et évolutifs en données cartographiques et en informations géolocalisées. Acteur public du numérique pour la description multi-thèmes du territoire, l’Institut intervient en appui à l’évaluation et à la mise en œuvre des politiques publiques de prévention des risques, d’aménagement du territoire, de développement durable, de défense et de sécurité. Grâce à ses cinq laboratoires de recherche, l’IGN entretient un potentiel d’innovation de haut niveau dans les domaines de la géodésie, de la topographie vectorielle, de l’optique et de l’électronique, du traitement des images et de l’inventaire forestier. L’ENSG-Géomatique, l’Ecole nationale des sciences géographiques de l’IGN, forme les futurs ingénieurs de l’information géographique.

L’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) est placé sous la double tutelle du ministre d’Etat, ministre de la transition écologique et solidaire et du ministre de l’agriculture et de l’alimentation.

Cet article Patrimoine culturel de l’Europe et big data, la Commission européenne présélectionne le projet de recherche Time Machine, dans lequel l’IGN est partenaire est apparu en premier sur DécryptaGéo, l'information géographique.

Time Machine (c)Notch Communications

Dans le cadre de son appel à initiatives de recherche visionnaires à grande échelle s’attachant à des défis scientifiques et technologiques, la Commission européenne a officiellement retenu, le 1^er mars, Time Machine parmi les six projets présélectionnés lors de l’ultime étape avant la décision finale d’attribution d’un soutien financier à la hauteur des ambitions. Avec un financement à hauteur d’un million d’euros déjà alloué, le consortium européen Time Machine, dont l’IGN est membre fondateur, va définir un programme détaillé pour concevoir et mettre en œuvre des technologies innovantes et avancées de numérisation et d’intelligence artificielle dans l’objectif de préserver et d’exploiter le patrimoine culturel de l’Europe, en le transformant en un système d’information ouvert et intelligent. À terme, cette infrastructure proposera une cartographie exhaustive de l’évolution sociale, culturelle et géographique de l’Europe.

L’un des systèmes d’intelligence artificiel les plus avancés jamais constitué

Comme l’explique Frédéric Kaplan, professeur en humanités numériques à l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) et coordinateur du projet Time Machine, «le projet Time Machine est susceptible de devenir l’un des systèmes d’intelligence artificielle les plus avancés jamais créé, exploitant les données d’horizons géographiques et temporels plus larges». Time Machine concevra des technologies avancées d’intelligence artificielle permettant d’extraire de vastes quantités d’informations issues de données historiques complexes. Cela permettra d’exploiter et de croiser des données historiques hétérogènes (manuscrits médiévaux, objets historiques, images de smartphones, données satellitaires, etc.) qui constitueront un large socle de connaissances utilisables pour créer des applications et des services innovants. Véritable levier, Time Machine fera émerger de nouvelles professions, services et produits dans tous les secteurs : éducation, tourisme intelligent, industries créatives, etc. Time Machine est l’opportunité qui favorisera ainsi le positionnement de l’Europe sur l’échiquier mondial de l’intelligence artificielle.

Membre fondateur du consortium européen Time Machine, l’IGN va contribuer à ce projet en apportant ses compétences et ses technologies dans les domaines de la modélisation géographique dynamique et de l’intelligence artificielle, notamment avec certains outils et services, tels iTowns, la plateforme technologique immersive de l’IGN qui permet de visualiser et d’exploiter tous types de données géographiques 3D ; le site Remonterletemps.ign.fr, qui permet d’observer les évolutions du territoire à travers les époques grâce au  patrimoine cartographique et photographique de l‘IGN ; le projet ALEGORIA qui facilite la valorisation de fonds institutionnels iconographiques décrivant le territoire français à différentes époques de l’entre-deux-guerres à nos jours ; le projet HIATUS dont l’objectif est l’analyse des images aériennes historiques pour caractériser les transformations des territoires.

Avec Time Machine, l’IGN est partenaire d’une alliance européenne unique de 250 organisations académiques et de recherche, de musées et d’entreprises privées répartis dans 33 pays, au service de la science, de la technologie et de l’innovation.

 

CONTACTS PRESSE

Sophie Couturier РT̩l : 01 43 98 83 05 Рsophie.couturier@ign.fr

Julie Laurain РT̩l : 01 43 98 83 12 Рjulie.laurain@ign.fr

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À propos de l’IGN

L’IGN est l’opérateur de l’Etat en matière d’information géographique et forestière de référence, certifiée neutre et interopérable. L’Institut développe en permanence de nouveaux référentiels, produits et géoservices, répondant aux besoins croissants et évolutifs en données cartographiques et en informations géolocalisées. Acteur public du numérique pour la description multi-thèmes du territoire, l’Institut intervient en appui à l’évaluation et à la mise en œuvre des politiques publiques de prévention des risques, d’aménagement du territoire, de développement durable, de défense et de sécurité. Grâce à ses cinq laboratoires de recherche, l’IGN entretient un potentiel d’innovation de haut niveau dans les domaines de la géodésie, de la topographie vectorielle, de l’optique et de l’électronique, du traitement des images et de l’inventaire forestier. L’ENSG-Géomatique, l’Ecole nationale des sciences géographiques de l’IGN, forme les futurs ingénieurs de l’information géographique.

L’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) est placé sous la double tutelle du ministre d’Etat, ministre de la transition écologique et solidaire et du ministre de l’agriculture et de l’alimentation.

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Amoureux et arpenteur régulier des Hautes-Alpes, j’avais depuis longue date dans un coin de la tête la réalisation d’une carte qui déconstruit les perceptions usuelles de la topographie alpine. L’idée m’est alors venue de considérer des données fines de population, qui se concentre naturellement dans les vallées alpines et de réfléchir à l’utilisation de procédés de représentations cartographiques peu courants pour réaliser une représentation graphique originale de cet espace alpin. Le territoire des Hautes-Alpes se démarque des autres départements français tout d’abord par sa faible population (4^ème département le moins peuplé de France après la Lozère, la Corse-du-Sud et la Lozère) ; mais aussi par ses caractéristiques montagneuses : avec 938 mètres, c’est  le département dont l’altitude moyenne de résidence de la population est le plus élevé en France.

Cette carte originale a été réalisée grâce aux données de population fournies par l’INSEE pour six départements alpins à une résolution géographique fine (grille de 200m) et le package R linemap. Les fonctions de ce package permettent facilement d’agréger des données vectorielles d’entrée dans une grille régulière d’une résolution spatiale donnée (ici 1500 m) à de réaliser des cartes composées de lignes dont la hauteur dépend d’une variable quantitative de stock.

Les éléments d’habillage sont aussi importants pour pouvoir se repérer sur cette représentation cartographique peu usuelle. Les parcs naturels et nationaux (source : IPNP) ont ainsi été rajoutés et représentés selon un style « griffonné ». Technique graphique rendue possible grâce à la fonction GetPencilLayer du package R cartography. Les cours d’eau principaux (source : Sandre), les limites départementales (source : IGN) et des labels ont aussi été ajoutés afin que le lecteur puisse plus facilement se situer sur la carte.

Cette représentation graphique donne ainsi à voir la répartition de la population dans les Hautes-Alpes et ses départements voisins. Les pics démographiques haut-alpins se concentrent dans la vallée de la Durance (Briançon, Guillestre, Embrun). Gap la préfecture et son agglomération dominant malgré tout du haut de son pic démographique. Les pics haut-alpins sont bien isolés : entourés de plaines démographiques protégées (Écrins, Queyras, Baronnies, Vercors), les foyers de population voisins, de taille modeste (Barcelonette, La Mure, Sisteron, Nyons) sont tous situés à plusieurs dizaines de kilomètres des limites du département.

On remarque néanmoins au nord-ouest poindre le massif démographique grenoblois et ses collines Valentinoise, elles situées un peu plus à l’ouest. Briançon et Gap ne sont situés en effet « qu’à 2 heures » de voiture de Grenoble.

Malheureusement, les belles pentes qu’offrent ces pics démographiques ne sont jusqu’à preuve du contraire pas skiables.

Les données et le code qui ont permis de réaliser cette carte, utilisant les fonctionnalités de base des packages sf, cartography et linemap sont disponibles ici.

rysebaert

More Posts

In previous posts we spoke (Ring map and Grid by point density) about a series of geoprocesses related to criminology made together with Jaume I University (UJI). These geoprocesses can be used in different sectors, not exclusively related to criminology.

Now we are going to show the Aorist Clock geoprocess. The main objective of this geoprocess is to visualize the distribution of the temporal component in a graphical way. Its distribution within the hours of the same day, and within the day of the week will be shown.

Crimes in New York (150.000 features)

This will generate a set of layers that will create a ring map representing the number of features located in each range of hours and days.

Example about the temporal distribution of the 150.000 crimes of New York

The input parameters are a layer with date fields that include the day of the week and the crime time. A filter could also be applied to analyze only a subset of data. For example, we could filter by type of crime.

The time type field has been generated by a calculated field to which the formula has been applied: TIMESTAMP (CMPLNT_F_1, ‘HH: mm: ss’), that converts a text type field similar to “03:15:00” in a Timestamp type field that supports hours, minutes and seconds values which are used in the geoprocess. This functionality will be explained in the next post about the new expression generator. You can ask any question about it at the mailing lists.

The geoprocess options are:

• Proportion: It allows you to modify the size of the ring map.
• Range of hours: It allows you to filter the range of hours to be analyzed. From 0 to 23.
• Range of days: It allows you to filter the range of days to analyze. From 0 to 6.
• Starting point: Placement of the ring map on the map.

These ranges can be established by writing the following text for the hours for example: 8-14,19-21,23. This means that it will analyze the hours in the range from 8 hours to 14 hours (from 8:00 to 14:59), from 19 to 21 hours, and also the 23 hours (which would include all events from 23:00 to 0:00)

These ranges allow to limit the temporal analysis. For example, looking at the first graph of all crimes, we see that they are mainly concentrated from midday to midnight, so an analysis of only that time slot will allow us to see their distribution in a better way.

To verify these ranges, we will run the geoprocess with the following parameters.

We will see a graph like this one:

We can see that the graph has only be generated with the selected ranges. In the hour sectors where there is a temporal gap, the algorithm leaves a small blank space indicating that there is a discontinuity in that range.

The geoprocess generates several layers for the labels and for the ring. This allows you to modify everything related to your visualization, both labelling and legends.

In this case we are going to prepare it to appear in the New York area, giving us the possibility to print the map.

With the Coordinate Capture tool we will select a point close to the New York area.

Now we will run the geoprocess on that starting point. The proportion parameter is a function of the type of units of the view projection. In this case we have to reduce its size to a ratio of 0.01 to fit our map.

The results are these ones.

And if we created a map we would be able to have results similar to these ones.In this example we have used a crime layer, but it could be used on any data set where a time field is available.

This geoprocess can be tested with the next Release Candidate version of gvSIG Desktop. You can download it from Tools -> Add-ons manager and search the “Geoprocess: Aoristic clock” geoprocess. Once installed, and after restarting gvSIG, it will appear at the “Scripting – Data Analysis – Aorist Clock” section.

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The Crown Jewels have been stolen! Can you help recover them? The International thief Carmen Sandiego and her crew of V.I.L.E. operatives have broken into the Tower of London and escaped with the Queen's favorite jewels. You will need all your geographical expertise to follow the clues, track down Carmen Sandiego and her gang of thieves, recover the jewels and return them to London. Google

Record Shops are an endangered species. It didn't always used to be this way. Once upon a time record shops were everywhere and the streets of the world were filled with the glorious sounds of phonographic music and the pitter-patter of dancing feet. Take Paris as an example. In days of yore on nearly every rue and avenue, in every arrondissement of the capital you could find a disquaire or

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Le réchauffement climatique ou changement climatique est un enjeu majeur du XXIème siècle. De nombreuses politiques publiques (plus ou moins efficaces, plus ou moins contraignantes…) sont mises en place pour lutter contre ce désastre qui va changer les paysages dans les années à venir si rien n’est enclenché pour freiner ce changement. Chaque territoire pourrait […]

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Cet article Énergie et Logements: un atlas de cartes dynamiques est apparu en premier sur Veille cartographique 2.0.

Dans un contexte de transition énergétique, le Centre d’études et d’expertise sur les risques, l’environnement, la mobilité et l’aménagement (CEREMA) vient de mettre en place des cartes dynamiques sur le thème de l’énergie et du logement. Cette publication à pour objectif de faciliter l’élaboration des politiques publiques dans la thématique du climat ou de l’urbanisme. […]

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Cet article Trajectus : un outil pour enseigner différemment est apparu en premier sur Veille cartographique 2.0.

Trajectus est un projet initié par les enseignants de l'université québécoise de Sherbrooke (Canada). Il s'agit d'une application rattachée à la plateforme d'apprentissage en ligne Moodle.

Cet article Trajectus : un outil pour enseigner différemment est apparu en premier sur Veille cartographique 2.0.

Forma Urbis Romae (203-211) - a plan of a Pompeii amphitheater In Instead of Writing a Thousand Words Lapham's Quarterly takes a detailed look at the history if maps around the world. Using the Esri Story Map format Lapham's Quarterly explores how geographical space has been visualized throughout history, from the earliest known maps painted on the walls of caves right up to maps created in the

A l'occasion de la Partner Conference et du Developer Summit Esri qui ont eu lieu la semaine dernière à Palm Springs, les équipes d'Esri ont pris le temps d'échanger et d'écouter les feedbacks des partenaires et des développeurs mais aussi de présenter la stratégie technologique à court et moyen termes de la plateforme ArcGIS. Beaucoup d'annonces ont donc été faites durant la session plénière et la centaine de workshops qui ont suivi. Je vous propose d'en faire une (longuesynthèse qui ne sera évidement pas exhaustive et, pour toutes les infos de road map, soumise à d'éventuels changements.

      Durant la session plénière du DevSummit, avant de s'adresser plus spécifiquement aux développeurs, Sud Menon (Directeur Dévelopement Produit chez Esri) a pris le temps de repositionner ce qu'est aujourd'hui le Cloud Geospatial Esri. Au delà du noyau d'applications SIG traditionnels, Esri propose un écosystème complet d'APIs et de SDKs dédié aux développeurs. Ce dernier s'appuie sur un socle de fonctionnalités de cartographie et traitement de données géospatiales (Mapping and Location) accessible à travers une interface Rest dont les spécifications sont ouvertes. Ces capacités sont utilisées par les développeurs d'applications personnalisées mais aussi par Esri pour proposer des applications qui permettre d'intégrer de la "géo" dans d'autres métiers de l'organisation (planification urbaine, BI, bureautique, PAO, collaboration citoyenne, mobilité indoor, ...) qui ne sont pas des utilisateurs SIG mais qui ont besoin d'accéder au SIG.            
Développer avec ArcGIS

Le DevSummit est avant tout un rendez-vous de développeurs, d'architectes/administrateurs de SI et de data-scientists. Cette conférence est donc essentiellement orientée vers les outils de développement et les composants serveur de la plateforme ArcGIS.

  Les options permettant de créer de nouvelles applications ou d'étendre les applications ArcGIS existantes sont bien établies depuis quelques années maintenant:

• Automatiser et personnaliser des géotraitements avec des scripts Python réalisés à l'aide les modules ArcPy.
• Etendre d'ArcGIS Pro avec des Add-In développés avec le SDK .Net d'ArcGIS Pro.
• Automatiser des tâches d'administration et d'analyse des portails ArcGIS avec des scripts Python réalisés avec l'API Python ArcGIS.
• Etendre du générateur d'applications web (Web AppBuilder for ArcGIS) avec l'API JavaScript ArcGIS.
• Développer des 'applications web personnalisées avec l'API JavaScript ArcGIS.
• Etendre le générateur d'applications natives (AppStudio for ArcGIS) avec le SDK ArcGIS Runtime for Qt/QML
• Développer des applications natives personnalisées avec les SDKs ArcGIS Runtime (iOS, Android, .Net, Java, Qt).

         Bien que les options de développement restent les mêmes, beaucoup de choses ont évolué pour les développeurs depuis le dernier DevSummit, aussi bien en termes de capacités technologiques que d'accessibilité à ces technologies.

Avec le nouveau programme d'abonnement ArcGIS for Developer, un modèle de prix plus simple et accessible permet aux développeurs d'intégrer progressivement, selon leur besoin, les capacités des APIs et SDKs de la plateforme ArcGIS.
 
    En termes d'outils, une refonte complète du site développeur permet un accès rapide et efficace aux ressources documentaires de chaque APIs et SDKs ArcGIS dont la richesse (living atlas, geoenrichment, routing, geocoding, trafic, geoprocessing, ...) est tout simplement incomparable dans le domaine du géospatial.
 
 
Un nouveau tableau de bord permet à chaque développeur de gérer les contenus qu'il héberge sur ArcGIS Online, des applications déployées, des licences et des crédits à travers une interface unique.


Sur le plan des capacités fonctionnelles, quelques points clés ont été soulignés par Esri lors de la plénière du DevSummit pour rappeler que les capacités suivantes sont gratuites et illimitées pour les développeurs d'applications ArcGIS:

• l'usage des APIs et des SDKs, 
• la publication, le stockage (dans une certaine limite de volumétrie) et la consommation de services web, 
• la consommation et la personnalisation des fonds de cartes mondiaux Esri et OSM,
• l'accès à l'imagerie mondiale d'Esri,
• l'accès aux données thématiques du Living Atlas,
• l'usage du GeoSearch (localisation par géocodage),
• ...

Esri a également annoncé la disponibilité en tuiles vectorielles de la basemap OSM actualisée très régulièrement (au moins 2 fois par mois) pour prendre en compte les mises à jour continues de ce fond de carte. Associé à ces fonds de carte vectoriels, Esri a rappeler la disponibilité du Vector Tiles Style Editor depuis l'interface du site développeur. De nombreuses évolutions technologiques ont également été mises en avant sur la richesse des fonctionnalités de représentation cartographiques d'analyse spatiale, de machine learning, de deep learning et la diversités des plateformes adressées par les APIs et SDKs ArcGIS.

Différents focus ont été fait lors de la plénière sur certaines caractéristiques uniques des APIs et SDKs ArcGIS. On pourra citer la facilité aujourd'hui de développer des applications 2D et 3D dans un environnement unique et homogène ou encore la simplicité de construire des applications fonctionnant en mode connecté et/ou déconnecté pour répondre à la variété des workflows d'une organisation.

Un autre aspect important rappelé lors de plusieurs ateliers techniques concerne la performance d'accès, d'interrogation et d'affichage de grosses volumétries de données, en particulier sur les couches d'entités en 2D comme en 3D. Plusieurs évolutions récentes (sur lesquelles je reviendrai prochainement sur ce blog) comme le mécanisme de tuilage à la volée, la quantisation, l'usage d'HTTP/2 ou encore le support du format pbf sont désormais combinés pour des gains de performances remarquables.
 
 
ArcGIS 10.7 au coeur de l'actualité

Globalement, le thème principal et l'actualité de ce DevSummit 2019 c'est l'arrivée de la version 10.7 d'ArcGIS. Celle-ci sera disponible avant la fin de ce mois. Dans le même temps, une mise à jour d'ArcGIS Online sortira ainsi que la version 4.11 de l'API JavaScript et la version 100.5 d'ArcGIS Runtime. Cette version 10.7 sera suivie d'une version 10.7.1 début juillet.

   ArcGIS 10.7 est une version majeure pour ArcGIS Enterprise avec de très nombreuses évolutions fonctionnelles aussi bien sur le coeur (GIS Server) que pour certains rôles serveur (GeoEvent, GeoAnalytics, Image Server notamment).


Le portail ArcGIS

On notera tout d'abord l'intégration dans le portail d'ArcGIS Enterprise des récentes évolutions apportées au portail ArcGIS Online concernant le support des nouveaux types d'utilisateurs (Viewer, Editor, Field Worker, Creator, Professional), les évolutions des interfaces utilisateurs, les filtres spatiaux pour les vues sur les couches d'entités hébergées ou encore les capacités d'extraction de zones de cartes pour les usages "offline".

ArcGIS Enterprise 10.7 proposera le support de Webhooks sur certains événements du portail. Ceci  permet le déclenchement et le traitement d'événements spécifiques lors, par exemple, de la création ou de la modification d'éléments, d'utilisateurs ou de groupes du portail.
 
  
Le GIS Server

Le GIS Server continue aussi à évoluer en version 10.7 avec le nouveau concept de "Shared Instances" qui permettra à plusieurs Map Service ou Feature Service de partager les mêmes processus ArcSOC. ArcGIS Enterprise 10.7 supportera le format PBF pour les services d'entités publiés depuis ArcGIS Pro. On pourra également signalé l'ajout d'un "Request ID" pour toutes les requêtes envoyées au serveur, permettant ainsi un filtrage plus fin dans les fichiers de logs d'ArcGIS Enterprise.

En termes de collaboration entre portails, il sera désormais possible de mettre en pause puis de réactiver des collaborations. A partir de la version 10.7, celles-ci supporteront les éléments de l'application "Insights for ArcGIS" (Classeurs, Pages).

ArcGIS Pro pourra désormais être utilisé pour publier, via Python, des services web sur un ArcGIS Server autonome.
              GeoAnalytics Server

Le rôle serveur GeoAnalytics Server évolue également de manière significative en version 10.7. Au delà des améliorations de stabilité et de performance, ce sont 7 nouveaux outils qui ont été ajoutés (Clip Layers, Describe Dataset, Dissolve Boundaries, Enrich from Multi-Variable Grid, Forest-based Classification and Regression, Generalized Linear Regression, Merge Layers). Ces outils complètent ceux introduits en version 10.6.1 (Append Data, Build Multi-Variable Grid, Overlay Layers, Find Point Clusters). Une autre nouveauté importante, un outil plus générique "Run Python Script" permet désormais de déployer, dans l'environnement de traitement parallélisé de Big Data ArcGIS, des scripts Python personnalisés. Ceci pourra aussi permettre d'enchaîner plusieurs outils de base de GéoAnalytics.

GeoAnalytics Server 10.7 permet d'écrire les résultats de son traitement dans un BigData File share (en plus du Data Store et du Spatio-Temporal BigData Store).

De nombreuses autres évolutions arriveront dans GeoAnalytics en version 10.7.1 comme le support de bases de données relationnelles (Oracle, PostgreSQL et SQL Server) mais aussi de nouvelles sources de données comme HBase, Accumulo ou Google Cloud Storage. Pour mémoire, GeoAnalytics supporte déjà de nombreuses sources de données (csv, tsv, parquet, orc, shapefiles, HDFS, Hive, Amazon S3 buckets, Azure Blob Store et Azure Data Lake).
   
GeoEvent Server
 
GeoEvent continue d'évoluer en version 10.7 avec un gros effort apporté à l'interface utilisateur et à la documentation. Les utilisateurs disposeront désormais d'une aide contextuelle lors du paramétrage des processors (comme dans les outils d'ArcGIS Pro par exemple).
 
   On notera également l'arrivée de 6 nouveaux processors: Event Joiner, Bearing Calculator, Range Fan, Calculator, Event Volume Controller, Feature to Point, Add XYZ Values

Enfin, un dernier point important, GeoEvent 10.7 permettra d'exporter facilement tout ou partie d'une couche d'entités du SpatioTemporal Big Data Store vers des Cloud Data Store (Amazon, Azure) sous la forme d'un fichier .
   Autres évolutions en 10.7

On notera également l'arrivée de nouvelles capacités importantes font leur apparition dans ArcGIS Enterprise 10.7:

• Un nouveau rôle serveur "ArcGIS Notebook Server" qui permettra l'exécution de script Python dans une interface Jupyter Notebook intégrée au portail. Ces derniers pourront utiliser l'ensemble de l'API Python ArcGIS, les modules ArcPy et des librairies Python externes (Data-science, Machine Learning, Deep Learning, ...), tout cela en mode serveur.
  
  
     
• Une nouvelle application premium nommée "Tracker for ArcGIS" permettra le suivi d'appareil mobile, ainsi que le stockage, la gestion et l'analyse des traces des utilisateurs suivis. Une application mobile Android et iOS sera disponible ainsi qu'une application web d'hypervision exploiteront ces nouvelles capacités du serveur.
   
  
      
• Une nouvelle application web premium nommée "ArcGIS Excalibur" permettra la gestion et l'analyse de services d'imagerie en exploitant tout le potentiel d'Image Server.
  
  

    Autres évolutions à plus long terme  Esri a confirmer son projet de R&D consistant à proposer une nouvelle architecture pour ArcGIS Enterprise, basée sur des microservices exécutés sur des containers (Docker) géré par un système d'orchestration (Kubernetes). Cette dernière ne remplacera pas l'architecture existante, il s'agira d'une option supplémentaire de déploiement (un peu comme si ArcGIS Enterprise supportait "un troisième OS") et qui supportera exactement les mêmes fonctionnalités d'ArcGIS Enterprise. A l'heure actuelle, Esri estime pouvoir proposer une version beta de cette nouvelle architecture dans la deuxième moitié de l'année prochaine.  
Machine Learning et Deep Learning à l'honneur 

Les utilisateurs d'ArcGIS les plus exigeants en termes d'analyse de données connaissent les différentes capacités de Machine Learning dont ArcGIS (Desktop et Enterprise) disposent depuis de nombreuses années et qu'Esri complète à chaque version. Ces outils de Machine Learning se classent en 3 grandes familles: Classification, Clustering et Prediction.


Aujourd'hui Esri continue d'investir en R&D sur ces 3 familles d'outils de Machine Learning mais aussi sur des capacités de Deep Learning.
 

Outils de Machine Learning et deDeep Learning d'ArcGIS 10.7 / Pro 2.3

  Concernant le Deep Learning, la stratégie consiste à proposer une solution complète mais ouverte . Cela consiste tout d'abord à tirer profit d'ArcGIS Pro pour la préparation des données (intégration, exploration, nettoyage, ...) et la génération des données d'apprentissage (outil "Export Training Sample"). Le Data-Scientist peut alors utiliser les outils et frameworks de son choix (CNTK, PyTorch, TensorFlow,  Keras) pour paramétrer et entrainer son modèle de Deep Learning. De nouvelles capacités d'ArcGIS permettent ensuite d'utiliser directement ces modèles dans l'environnement pour les inférer à de nouvelles images. Ceci peut désormais se faire depuis ArcGIS Pro 2.3 ou ArcGIS Enterprise 10.7 à l'aide notamment des nouveaux outils "Classify Pixels Using Deep  Learning" et "Detect Objects Using Deep Learning".

Des intégrations avec d'autres frameworks de Deep Learning peuvent également se faire via l'API Python ArcGIG, via ArcPy ou encore à l'aide de R-ArcGIS Bridge. Plusieurs ateliers techniques sur le sujet durant la semaine ont montré des cas d'usages très intéressant autour de l'analyse d'images ou de vidéo: comptage de piétons, comptage de véhicules, détection de changement, détection de contours de bâtiments, détection automatique d'arbres, recherche d'équipement ou de type de végétation spécifique, estimation de dégâts sur des bâtiments, occupation des sols à haute-résolution, détection automatique de fissures sur des voies à l'aide de vidéos, recherche de sites cibles, détection de piscines, comptage de places de parking disponibles,...

 
Python is everywhere !

Depuis de très nombreuses années, Esri encourage ses utilisateurs à prendre en main le langage Python pour automatiser et personnaliser leurs tâches dans ArcGIS. Ce choix technologique est largement confirmé aujourd'hui en continuant à se généraliser dans différentes composantes de la plateforme géospatiale d'Esri. Au delà de l'environnement de géotraitement (ArcPy) et de l'API Python ArcGIS qui permet de piloter l'ensemble de votre SIG Web, Python peut désormais être utilisé pour connecter ArcGIS à toute la sphère des librairies ouvertes de Data Science et de Machine Learning. Python pourra également être utilisé pour déployé vos propres scripts de géotraitement dans GeoAnalytics Server, l'environnement de traitement parallélisé de Big Data d'ArcGIS, via le package PySpark intégré en version 10.7. La création de "raster functions" personnalisées dans Image Server pourra dorénavant se faire avec l'API Python ArcGIS.
 
 
IoT et Temps-Réel à la portée de tous

GeoEvent Server est la solution qui offre à votre serveur SIG la possibilité de collecter des flux de données temps-réel en entrée (géographiques ou non), de les traiter à la volée (filtrage,  découpage, agrégation, enrichissement, géolocalisation, ....), puis de les diffuser vers des flux en sortie (messages, services web de données temps-réel, archivage en fichiers ou bases de données, ...). Aujourd'hui, cette solution s'installe "on-premises" (dans votre infrastructure).


Esri finalise actuellement le développement de capacités équivalentes de gestion, de traitement et d'analyse de flux temps-réel sur la plateforme ArcGIS Online. Cette application nommée "ArcGIS Analytics for IoT" permettra aux utilisateurs d'ArcGIS Online de se connecter à des flux ou des API de données temps-réel, de leur appliquer des modèles de traitements dynamiques et d'analyser les données archivées et publiées sur le portail de leur organisation. Disponible mi-2019, cette offre permettra une montée en charge progressive et très scalable, avec des coûts "pay as you use", du suivi et de l'analyse des flux de vos capteurs et autres objets connectés.

         Une Road-Map ambitieuse pour l'API JavaScript

L'API JavaScript ArcGIS est au coeur de la plateforme ArcGIS, pour les développeurs d'applications cartographiques mais aussi et avant tout pour Esri qui base l'ensemble de ses applications web sur ce socle. La version 4.x est la nouvelle génération de l'API qui permet de tirer profit pleinement des capacités des navigateurs modernes pour créer des applications web 2D et 3D performantes et innovantes. La version 4.11 arrive globalement à l'iso-fonctionnalité avec la version 3.x notamment avec l'arrivée du widget "Editor".

Widget Editor dans l'API JavaScript ArcGIS en 4.11

 
Mais l'API 4.x en fait beaucoup plus que la génération 3.x. C'est une API plus moderne, plus modulaire et plus riche fonctionnellement. Au delà de la prise en charge de la 3D, Esri a largement démontré lors de la plénière les performances exceptionnelles d'affichage en 2D avec une exploitation conjointe de WebGL, des différents mécanismes de quantisation et de cache sur les couches d'entités même très volumineuses. Ces performances se retrouvent aussi sur les capacités de filtrage, de statistiques et d'exécution d'opérations géométriques à la volée coté client.
   

Filtrage et statistique à la volée coté client

       De nombreuses innovations arrivent en 4.11 et dans les prochaines versions en 2019 (4.12 en juin, 4.13 en septembre et 4.14 en décembre).
   
Parmi les évolutions de la version 4.11, on notera un nouveau type de rendu par densité de points sur les couches d'entités surfaciques pour représenter des données quantitatifs sous la forme de nuages de points.
 

Représentation "Dot Density" dans l'API JavaScript ArcGIS 4.11

   
Les développeurs pourront également accéder directement à des flux de données GeoJSON via un nouveau de type de couche "GeoJSONLayer".

Affichage d'un flux GeoJSON, dans une scène 3D, dans l'API JavaScript ArcGIS 4.11

   
Plusieurs évolutions également à noter en 4.11 sur le support d'Arcade dans les fenêtres contextuelles ainsi que pour définir la visibilité de certains champs dans les formulaire de saisie du widget "Editor".
 
Beaucoup d'autres évolutions arrivent en 4.11, je les détaillerai lors de la sortie de cette dernière dans quelques jours.

Au delà de cette version de mars, beaucoup de travaux de développement sont en cours sur l'API JavaScript, en voici quelques exemples :

• clustering et binning des couches d'entités
• animation, time slider, temporal tracking
• des capacités de création et de mise à jour de Web Map, 
• de nouvelles fonctions pour le moteur géométrique, 
• la prise en charge de fonctions sur les FeatureSet en Arcade, 
• l'accès aux enregistrements liés, 
• un widget Slider pour n'importe tout type d'usage (smart mapping, filtrage, histogrammes, ...), 
• des capacités de sketching en 3D, un widget de type "Loupe" exploitant la carte graphique du poste client, 
• capacité de snapping, 
• jointures, champs calculés
• clipping, blending, masking de couches à la volée
• effet de textures, de lumières, d'ombres sur les entités 3D
• création de vector marker symbols à partir des fichiers CIM d'ArcGIS Pro
• ...

Exemple de sketching et de gestion de graphiques 3D avec l'API JavaScript ArcGIS

 
Web AppBuilder... next generation !

Le DevSummit fut également l'occasion pour Esri de lever un bout de voile sur les travaux en cours pour porter le générateur d'applications Web AppBuilder (basé sur l'API JavaScript 3.x) vers la génération 4.x de l'API JavaScript. Ce nouveau générateur d'applications web se nommera "Experience Builder". Il élargira la vision actuelle de Web AppBuilder en proposant un environnement complet pour concevoir non seulement votre application web mais aussi l'ensemble de la page (voir du site) avec des interactions entre la carte, la scène, les widgets de l'application et d'autres éléments de la page (une liste, un formulaire Survey123, un calendrier, des liens, ...). Une version beta devrait être disponible en fin d'année.

Aperçu de l'interface d'Experience Builder

 
 
En espérant que cela vous donne un peu de visibilité sur le futur des solutions de développement, je reviendrai en détails sur les évolutions de chacun de ces composants au fur et à mesure de leur sortie.   

Radiance Light Trends allows you to view how nighttime light emissions have changed worldwide since 1992. This interactive map uses data collected from satellites to show the current light emissions around the world during non-daylight hours. The map also allows you to examine how light pollution has changed over time. Radiance Light Trends allows you to select any area in the world to see the

Hablamos en post anteriores (Mapa de anillos y Rejilla por densidad de puntos) sobre una serie de geoprocesos relacionados con la criminología realizados junto a la Universidad Jaume I (UJI). Puedes ver el vídeo de la ponencia aquí. Estos geoprocesos pueden utilizarse en diferentes campos, no ligado en exclusiva a la criminología.

Le toca el turno al geoproceso de Reloj Aorístico. El objetivo principal de este geoproceso es el de visualizar de una forma gráfica la distribución de la componente temporal. Se mostrará su distribución dentro de las horas de un mismo día, y su distribución dentro del día de la semana.

Delitos en Nueva York (150.000 entidades)

Esto generará un conjunto de capas que crearan un mapa de anillos respresentando cantidad de entidades situadas en cada rango de horas y día.

 

Ejemplo sobre la distribución temporal de los 150.000 delitos de Nueva York

Los parámetros de entrada son una capa con los campos de tipo fecha en los que se incluyan el día de la semana y la hora del delito. También se podría aplicar un filtro para realizar en análisis solo de un subconjunto de datos. Por ejemplo, podríamos hacer un filtro por tipología de delito.

El campo de tipo hora se ha generado mediante un campo calculado al que se le ha aplicado la formula: TIMESTAMP( CMPLNT_F_1 , ‘HH:mm:ss’) que convierte un campo de tipo texto similar a “03:15:00” en un campo de tipo Timestamp que soporta valores de horas, minutos y segundos los cuales se usan en el geoproceso. Esta funcionalidad se explicará en próximos post sobre el nuevo generador de expresiones. Cualquier duda nos podéis preguntar.

Las opciones  del geoproceso son:

• Proporción: Permite modificar el tamaño del mapa de anillos.
• Rango de horas: Permite realizar un filtrado del rango de horas a analizar. De 0 a 23.
• Rango de días: permite realizar un filtrado del rango de días a analizar. De 0 a 6.
• Punto de inicio: Colocación del mapa de anillos en el mapa.

Estos rangos los podemos establecer escribiendo por ejemplo la siguiente cadena para las horas: 8-14,19-21,23. Esto significa que analizará las horas en el rango de 8 horas a 14 horas (desde 8:00 a 14:59) , de 19 a 21 horas, y también las 23 horas (que implicaría todos los eventos de 23 a 0 horas).

Estos rangos permiten acotar los análisis temporales. Por ejemplo, viendo el primer gráfico de todos los delitos vemos que se concentran principalmente a partir del medio día hasta media noche, por lo que realizar un análisis solo de esa franja horaria permitirá ver mejor su distribución.

Para comprobar estos rangos, vamos a ejecutar el geoproceso con los siguientes parámetros.

Veremos que se obtiene una gráfica similar a la siguiente.

Vemos que ha generado la gráfica solo con los rangos seleccionados. En los sectores de las horas donde vemos que hay un hueco temporal, el algoritmo deja un espacio en blanco pequeño indicando que hay una discontinuidad en ese rango.

El geoproceso genera varias capas para las etiquetas y para el anillo. Esto permite modificar todo lo relacionado a su visualización, tanto etiquetados como leyendas.

En este caso vamos a prepararlo para que aparezca en la zona de Nueva York y nos facilite posible impresión del mapa.

Con el Capturador de coordenadas vamos a selecionar un punto cerca de la zona de Nueva York.

Ahora ejecutaremos el geoproceso sobre ese punto inicial. El parámetro de proporción va en función del tipo de unidades de la proyección de la Vista. En este caso tenemos que reducir su tamaño hasta una proporción de 0.01 para que se adecue a nuestro mapa.

Teniendo como resultado.

Y si creásemos un mapa podríamos tener un resultado similar al siguiente.

En este ejemplo hemos usado una capa de delitos, pero podría usarse sobre cualquier conjunto de datos donde se disponga de un campo temporal.

Este geoproceso se podrá  probar con la próxima versión Release Candidate de gvSIG Desktop. Lo podrás descargar de Herramientas -> Administrador de complementos y buscar por el geoproceso “Geoprocess: Aoristic clock”. Una vez instalado, aparecerá junto a los geoprocesos dentro del apartado de “Scripting – Análisis de datos – Reloj Aorístico”.

Si encuentras cualquier fallo o recomendación te animamos a escribirnos a las Listas de correo de gvSIG.

 

 

GIS for Thought has released an interactive dot map showing every single person in Great Britain as a single dot. The Every Person in Great Britain Mapped map uses the latest Scotland and England & Wales census data to show the number of people living in every postcode area. The map has roughly 62 million dots - one dot for every single person living in Scotland, England & Wales. If you can't

Il y a toujours plus de Mapbox dans le decisionnel ! Déjà , dans Tableau on pouvait utiliser ce service (moyennant une inscription gratuite) Eh bien avec la prochaine version de Tableau, on pourra avoir des fonctionnalités de base de Mapbox (styles de...

Google has just launched a Season of Docs program, designed to bring open source and technical writer communities together, to the benefit of both. Awesome! I reckon our OSGeo projects should get involved, and I'm personally keen to be part of it. Anyone else want to join me?

Videomapia is a search engine to find video journeys which have been synced with an interactive map. Using the site you can find videos of journeys which have been shot around the world. Each of these videos can be viewed alongside an interactive map which is synced to automatically follow the journey as it is shown in the video. You can get a good idea of Videomapia's results in this map and

The newly updated Slave Voyages website maintains databases of the Trans-Atlantic and Intra-American slave trade. These databases include information on 36,000 slave trading voyages from Africa to the New World carried out between 1514 and 1866; 11,000 voyages from one part of America to another; and personal details about 91,491 Africans who were forced into the slave trade. Slave Voyages

The Middle East is a powder keg that could easily explode. The geo-political ambitions of Iran coupled with the USA's withdrawal from the Iran nuclear deal has resulted in the spread of instability and conflict in the region. You can view the locations of possible flashpoints in the area on Crisis Group's new interactive map The Iran-U.S. Trigger List. The Iran-U.S. Trigger List map shows

Le projet SuisseAlpine, largement co-développé par Camptcamp, a été présenté le 9 mars dans le programme d'information 10vor10 de la télévision suisse.

Cet article Le CAS passe au num̩rique РDiffusion t̩l̩visuelle suisse est apparu en premier sur Camptocamp.

MAPSTR est la première application mobile gratuite qui permet d’enregistrer très facilement toutes ses adresses préférées en créant sa propre carte du monde et d’accéder à celles de ses amis. Restaurants, hôtels, boutiques, décoration, shopping… qu’elles soient personnelles ou professionnelles, Mapstr permet à ses utilisateurs de les conserver et de les organiser le plus efficacement possible avec des « tags personnalisés ».

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vue d’exception, incroyable rooftop, lieu historique, rendez-vous d’initiés, friche préservée, musée, expo incontournable…
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leurs notifications personnelles, avis, voire souvenirs impérissables. Un réel gage de confiance. Des médias incontournables à consulter au bout du monde tels que Condenast, Marie Claire, Milk, The Good Life, Les Inrocks, Radio Nova, des émissions qui dénichent les bons plans et les partagent telles que Paris Globe Cooker par Quad Group sur Canal + ; des Guides et Maisons d’auteurs avec des signatures comme Le Petit Futé, Les Éditions Lamartinière ou encore Marc Levy ; des marques de référence telles que Big Mamma, Ducasse Paris ; des influenceurs comme Holycamille, NatachaBirds, Safia Vendome, Jane Alridge… ou
encore des institutions ou associations pour des référencements comme la Fédération Française de Golf, Le Ministère de la Culture, la Mairie de Paris … À chaque activité, à chaque déplacement, il y a une carte dédiée !

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Via ce nouveau modèle économique, l’app compte devenir le premier réseau social des lieux au monde tout en permettant de lutter contre les sites et services qui référencent de faux avis.

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Contact Médias
Melchior | Agence de communication
Valerie Miltgen, valerie@agencemelchior.com
+33(0)1 45 51 22 40 | +33(0)6 07 58 13 69

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The PostGIS development team is pleased to provide bug fix 2.5.2, 2.4.7, and 2.3.9 for the 2.5, 2.4, and 2.3 stable branches.

These are the first versions to be able to compile against Proj 6.0.0, You must upgrade to these if you are using Proj 6.

2.5.2 This release supports PostgreSQL 9.3-11 (will compile against PostgreSQL 12, but not pass tests. Use only for pg_upgrade. You are encouraged to use the PostGIS 3.0 unreleased branch with PostgreSQL 12 , which has features specifically designed to take advantage of features new in PostgreSQL 12).

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2.4.7 This release supports PostgreSQL 9.3-10.

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2.3.9

This release supports PostgreSQL 9.2-10.

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View all closed tickets for 2.5.2, 2.4.7, 2.3.9.

After installing the binaries or after running pg_upgrade, make sure to do:

ALTER EXTENSION postgis UPDATE;

— if you use the other extensions packaged with postgis — make sure to upgrade those as well

ALTER EXTENSION postgis_sfcgal UPDATE;
ALTER EXTENSION postgis_topology UPDATE;
ALTER EXTENSION postgis_tiger_geocoder UPDATE;

If you use legacy.sql or legacy_minimal.sql, make sure to rerun the version packaged with these releases.

In 2017 the University of Newcastle in Australia released an interactive map of Colonial Frontier Massacres in Central and Eastern Australia 1788-1930. The map is part of the university's efforts to record and document the massacres of native Australians in Australia between the years 1788-1930. For example the map records that on the 1st May 1838 at Slaughterhouse Creek fifteen heavily armed

On behalf of QGIS.ORG and the whole community, I’m would like to extend our thanks and congratulations to all the local volunteers who helped to make the event happen, with special thanks to Luigi “Ginetto” Pirelli, who spearheaded the effort. The event, which included a full week of workshops, a user conference, and contributor meeting, marked another milestone in the history of QGIS.

It was possibly the largest meeting we have had to date. It especially gratifying seeing more diversity and new faces. Our inclusive and welcoming community has always been a point of pride and it was amazing seeing how newcomers easily and pleasantly integrating in the community, producing good and tangible results within just a few days.

Many decisions were made, many discussions were fruitfully concluded, many tortillas were eaten, plans were laid out. These events are critical for preparing the way for the future of the QGIS.ORG project.

Our heartfelt thanks to all who donated their time and intellect, and to the many donors and sponsors to make all this possible.

See you in Bucharest next August, for the 23rd QGIS meeting!

QGIS.ORG

Dans un observatoire Géoclip, cartes, tableaux et graphiques permettent d'explorer les indicateurs dans toutes leurs dimensions : spatiales, temporelles, par tranche ou par catégorie. Avec Géodes, Santé Publique France tire bien parti de ces multiples possibilités.

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The animation below shows the evolution of the snow cover area near Andorra la Vella, the highest capital city in Europe and a popular ski resort, from 15-Feb-2019 to 27-Feb-2019.

This time series is quite exceptional. It is not common to find 6 successive cloud-free Sentinel-2 images over mountain areas in winter! This is due to the high pressure system which brought unusual warm temperatures and clear skies in west Europe. In addition, the average revisit time of Sentinel-2 in the Principality of Andorra is 2.5 days, thanks to the overlap of acquisitions from two adjacent orbits.

We can identify melt areas by differencing the first and the last image of the time series.

We can already observe that the snow is gone (red pixels) preferentially in the south-facing slopes near Andorra la Vella. To verify this observation at larger scale (country scale !) I extracted the slope orientation (i.e. aspect) of all the red pixels in the full Sentinel-2 tile using the SRTM DEM.

This is the polar histogram of the red pixels aspect. Our first impression was correct!

Can we conclude from this analysis that the snow melts faster in southern slopes? Nope, because we don't know if the snow accumulation was homogeneous at the beginning of the time series on Feb 15!

The snow maps were obtained from the Theia Sentinel-2 snow collection.