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• 20 November 2019
• 17:00

  The United States of Americano

  sur Google Maps Mania
  Thinknum has mapped out six of America's largest coffee chains. 22,842 Coffee Shops of America is an interactive map which shows the location of coffee shops belonging to Starbucks, Dunkin Donuts, Caribou Coffee, Tully's, Peet's, Coffee Bean & Tea Leaf and Baskin-Robbins. Some of these chains are national while some are much more regionally based. the distribution of Dunkin Donuts Exploring

• 16:44

  Geomatic Blog: PostGIS Day 2020 from Amsterdam

  sur Planet OSGeo

  This year I was happy to attend the PostGIS Unconference organized by the good folks from Geodan and Webmapper. The idea for the event was to cover the middle ground between typical introductory activities and developer-oriented ones, targeting then mainly PostGIS power users.

  The event was held at Science Park Amsterdam, hosted around 30 people and was organized in a very open way, meaning there’s an open Google Document for anyone to jump in, propose talks, express interests, etc. Super simple. The rest of the logistics of the event involved having coffee and lunch at the venue provided by Geodan, and some beers afterward sponsored by DAT.mobility.

  The list of ideas exposed at the event was large, but at the end, only three “classic” talks were delivered and after lunch, the group split into different discussions/Birds of a feather to cover the following themes:

  • Serving vector tiles with PostGIS
  • Postal codes (focused in Netherlands case)
  • Cloud discussions
  • Large data storage and partitioning

  Packed room at the #PostGISDay unconference in Amsterdam pic.twitter.com/wIy6fPQC0I

  — Steven Ottens (@stvno) November 14, 2019

  Then we grouped back to provide some outcomes/conclusions and we head towards the pub (and myself to the airport back to Valencia).

  The talks were related to the BoF sessions and covered the following topics:

  • Tom van Tilburg from Geodan introduced us to Clickhouse database, and how it can complement Postgres using its Foreign Data Wrapper to rely on this highly performant columnar storage for analyzing big volumes of data, basically to perform filtering and aggregation to send back to Postgres the results to be joined with master geometries and other indicators. The approach needs to craft carefully your queries to ensure you do all the processing in Clickhouse and return only the results. Anyway, I see more and more this database being mentioned as a good technological option to pay attention to.
  • Marco Slot from Microsoft exposed how Citus, an extension for enabling sharding for Postgres, can help scale the database to manage large datasets. It’s not focused on anything geospatial in particular, but he was looking for use cases where Citus can help to achieve good results. In fact at this moment apparently Citus does not support PostGIS aggregates but you can track this issue for future developments.
  • I presented the work that my colleague Yuri and I are doing to evolve the standard OpenMapTiles workflow from generating a static MBTiles asset to serve vector tiles into serving them directly from the database, leveraging the rather recent support for the MVT format just straight from PostGIS. You can find more details about the procedure on this document I used as a script for my talk and demos.

  #PostGISDay presentation by @xurxosanz contains queries that don't fit the screen (not even close) pic.twitter.com/q3tbKnPPz3

  — Steven Ottens (@stvno) November 14, 2019

  As a conclusion, it was nice to attend this unconference, to catch up with some friends from the area, and learn how relevant it is becoming for the Postgres community to respond to big data use cases.

• 16:21

  Cartographier des flux avec arabesque !

  sur Carnet (neo)cartographique

  arabesque est une nouvelle application web de cartographie thématique dédiée aux données de flux et réseaux origine-destination. Cette première version permet leur exploration, filtrage, géovisualisation et représentation.

  arabesque permet de réaliser des cartes de flux depuis un navigateur web – équipé de Mozilla ou de Chrome, à partir de ses propres jeux de données.
  

  Développée dans le cadre du projet geographic flow visualisation – gflowiz [consulter le carnet], par une équipe pluridisciplinaire, arabesque s’inscrit dans le paradigme de la « cartographie de visualisation » (Alan MacEachren, 2004) qui consiste à combiner au sein d’une même interface les deux piliers de la représentation : la (géo)visualisation et le traitement amont des données correspondantes.

  arabesque s’appuie sur les possibilités technologiques actuelles, en particulier celles offertes par les nouvelles bibliothèques de visualisation et de cartographie web (openlayers, d3, OSM, Turf, NaturalEarthData).

  La réalisation d’une carte de flux avec arabesque se décompose en 5 grandes étapes :

  1. Importation des données de flux (liens et/ou nœuds) ;
  2. Traitement des données de flux (création d’indicateurs, statistiques) ;
  3. Exploration et filtrage numérique des données ;
  4. Symbolisation graphique ;
  5. Exportation et sauvegarde.

  Accéder à l’application : http://arabesque.ifsttar.fr/

  Une visualisation par défaut des données de flux (liens et nœuds) est proposée par l’application après leur chargement – pour éviter un effet-spaghetti au démarrage. Les données pouvant être massives, la vue affichée par défaut représente les 10% de liens (de figurés) qui contribuent à la part (en % du total) d’information de flux la plus importante.

  La vue ci-dessous représente les 10% de liens qui décrivent 91% des flux internationaux de migrants (2017) impliquant 83% des nœuds (ici, des pays du monde, selon la liste ISO3).

  

  Paramétrage

  arabesque permet ensuite d’agir sur toutes les composantes de la représentation de flux pour aboutir à une carte juste et lisible. Les possibilités d’actions portent, d’une part, sur l’information en elle-même, qu’elle soit géographique (fond de carte) ou statistique (fond de la carte) ; d’autre part, sur leur symbolisation graphique (figuré), dans le respect des principes de sémiologie pour une amélioration qualitative de la carte.

  En savoir plus sur les paramétrages …

  Après quelques paramétrages simples, il est possible d’obtenir assez facilement une carte signifiante, comme illustré ci-dessous.

  

  Le résultat obtenu peut être sauvegardé sous la forme d’un projet pour pouvoir être utilisé ultérieurement dans arabesque, ou bien exporté au format image.

  L’application étant libre, tout le matériel servant à son développement et à son utilisation est disponible en ligne :

  • Accéder aux codes sources de arabesque : [https:]]
  • Ajouter des commentaires : https://github.com/gflowiz/arabesque/issues
  • Accéder à l’application : [arabesque.ifsttar.fr]
  • Suivre un tutoriel : [https:]]
  • Le carnet de recherche du projet : gflowiz

  Toutes les contributions sont bienvenues.
  Alors n’hésitez pas ! 

   

  Françoise Bahoken

  Géographe et cartographe, Chargée de recherches à l'IFSTTAR et membre-associée de l'UMR 8504 Géographie-Cités.

  More Posts

• 15:00

  Cool Walks in Barcelona

  sur Google Maps Mania
  I have only ever visited Barcelona in the extreme heat of summer. Walking around the city has therefore always been combined with a constant search for shade and an attempt to avoid direct sunlight by walking as much as possible in the shadows of buildings. Unfortunately when I visited Barcelona the Cool Walks interactive map didn't exist. Cool Walks is a new route-planning tool which can help

• 7:50

  La nouvelle visionneuse de carte arrive en beta

  sur arcOrama, un blog sur les SIG, ceux d ESRI en particulier
  Annoncé en juillet dernier lors de la UC Esri 2019, une nouvelle génération de la visionneuse de carte (Map Viewer) sera bientôt disponible sur votre portail ArcGIS Online (puis ensuite sur ArcGIS Enterprise). Cette nouvelle visionneuse de carte est encore en cours de développement mais il est désormais possible de la découvrir en version beta sur votre portail.  
     Cette nouvelle visionneuse de carte a été conçue pour être plus réactive, intuitive, productive mais aussi plus riche fonctionnellement. Point important, cette nouvelle visionneuse est construite à l'aide de l'API JavaScript ArcGIS 4.x, qui prend en charge de nouvelles capacités ou des fonctionnalités clairement améliorées. Une réflexion approfondie sur les usages de cette visionneuse a permis de mieux comprendre et d'optimiser vos flux de travail avec un objectif essentiel: vous aider à transformer rapidement vos données en cartes pertinentes.
  
  Indispensable pour les créateurs de cartes sur le portail, la visionneuse de carte est le principal outil pour configurer et interagir avec les contenus de vos cartes web. L'équipe d'ArcGIS Online vous encourage donc à vous familiariser avec cette nouvelle interface et à commencer dès maintenant vos tests et fournir, le cas échéant, des retours sur sa conception et ses fonctionnalités. Bien entendu, la visionneuse de carte classique reste pour l'instant la visionneuse par défaut de votre portail.
  
  Je vous propose de découvrir rapidement certaines nouvelles fonctionnalités de cette version beta du Map Viewer et comment participer à cette phase de test qui verra encore beaucoup d'évolutions fonctionnelles se déployer d'ici la version finale.     Une visionneuse plus réactive  Avec le nouveau Map Viewer, le rafraîchissement de l'affichage est instantané durant toutes les phases de configuration des différentes couches de votre carte. Par exemple, dès que vous modifiez un dégradé de couleurs, des bornes pour une classification, ... vous verrez immédiatement le résultat sur votre carte. Cela permet rapidement de trouver les paramètres optimum pour le rendu de vos couches.  
  Un affichage instantané se produit également lorsque vous définissez des filtres sur vos données. Initialement, toutes les données apparaissent sur votre carte. Ensuite, si vous filtrez certaines données, les entités exclues de l'affichage apparaissent en gris. Cela vous permet de voir l'impact du filtrage avant de l'enregistrer.    
   
       Vous retrouverez les styles de carte que vous connaissez déjà dans la visionneuse classique. Vous découvrirez un nouveau style de rendu par "densité de points".
  

  Exemple de rendu par densité de points

              Une visionneuse plus intuitive  Repensée pour être plus cohérente et plus simple, l'interface de ce nouveau Map Viewer propose une logique de la gauche vers la droite lors de la création d'une carte. Les principaux outils, tels que l'ajout de couches, se trouvent à gauche, la carte au centre et les outils d'affinement, tels que le changement de style, à droite.         Une visionneuse plus productive  De nouvelles fonctionnalités ont été intégrées à ce nouveau Map Viewer afin de rendre la création de cartes toujours plus rapide. Parmi les points forts, citons la capacité de:
  

  • Réorganiser les couches, quel que soit leur type, en cliquant simplement sur le calque et en le faisant glisser vers un nouvel emplacement. L'ordre des couches détermine comment les couches sont empilées sur le fond de carte. La première couche de la liste est toujours dessinée au dessus des autres.
        
  • De nouvelles options pour l'impression de la carte (résolution DPI, échelle, impression uniquement de la carte, ...)
       
  • Faire pivoter la carte pour l'afficher avec n'importe quelle orientation.
      
  • La possibilité d'ancrer les fenêtres contextuelles pour offrir une meilleure expérience à l'utilisateur, en particulier sur les appareils mobiles. Lorsqu'une fenêtre contextuelle couvre les entités de votre carte, vous pouvez utiliser l'ancrage pour la déplacer dans le coin latéral de la visionneuse de carte.
    

    Ancrage de la fenêtre contextuelle dans la nouvelle visionneuse de carte

        
  • Afficher les pièces jointes dans des fenêtres contextuelles afin de simplifier la consultation de ce type d'information et d'éliminer le recours à Arcade ou le clic sur un lien pour afficher la pièce jointe.
    
    

    Affichage des pièces jointes dans la fenêtre contextuelle

          Accéder à la version bêta de Map Viewer
  Vous n'avez pas besoin de vous inscrire à un programme beta pour accéder au nouveau Map Viewer. L'application est déjà disponible dans le portail de votre organisation. Pour ouvrir le nouveau Map Viewer Beta, il vous suffira d'y accéder via le lanceur d'applications.
  
  
    L'ouverture d'une carte web avec la nouvelle visionneuse peut également se faire via le menu contextuel de la carte web dans vos contenus.   
  
       
     
  La visionneuse évolue, pas le format des cartes web...
  
  Le format des cartes web créées avec cette version beta du nouveau Map Viewer n'est pas différent des cartes web créées avec les autres applications de la plateforme. Cela signifie que vous pouvez utiliser vos cartes web créées avec cette version beta dans de nombreuses applications, notamment les applications configurables ArcGIS, Operations Dashboard for ArcGIS, Web AppBuilder for ArcGIS et les applications personnalisées. Vous pourrez également ouvrir des cartes web créées avec le nouveau Map Viewer dans la visionneuse de carte classique et inversement. 
    Remarques
    

  • Les administrateurs du portail peuvent, si ils le souhaitent, désactiver la possibilité pour les utilisateurs d'ouvrir des éléments dans la version beta du Map Viewer.
      
  • Pendant la phase beta, le Map Viewer sera uniquement disponible dans ArcGIS Online. Après sa publication en version finale dans ArcGIS Online, cette nouvelle visionneuse de carte sera disponible dans une prochaine version d'ArcGIS Enterprise.
      
  • La version beta du Map Viewer et sa documentation ne seront disponibles qu'en anglais.

        Vos commentaires...   L'équipe ArcGIS Online souhaite connaître votre avis sur la conception et les fonctionnalités de cette nouvelle visionneuse de carte. Un nouvel espace sur GeoNet, dédié à la version bêta de Map Viewer, vous permettra de poser vos questions, d'engager des discussions, de poster des commentaires, et d'accéder à la documentation et aux annonces. L'équipe ArcGIS Online suivra de près cet espace pour comprendre comment vous utilisez cette beta du nouveau Map Viewer, ce que vous aimez et les perspectives d'amélioration.
   
  
  
  Et après ?
  
  La visionneuse de carte classique sera encore prise en charge pendant plusieurs mises à jour d'ArcGIS Online. Vous pouvez donc continuer à effectuer vos tâches avec la visionneuse classique et à utiliser la version beta lorsque cela vous paraît utile. Encore une fois, la version beta de Map Viewer est une occasion pour vous d'explorer ses nouvelles fonctionnalités et de fournir des commentaires pour aider Esri à développer cette nouvelle expérience.
  
  Cette phase beta va se dérouler durant plusieurs mois, le temps pour Esri de développer les capacités de la visionneuse classique qui ne sont pas encore présentes le nouveau Map Viewer. Ci-dessous, quelques unes des fonctionnalités en cours de développement:
  
  

  • Clustering: Support de l'affichage et de la configuration de rendu par "clustering".
  • Tables: Support de l'affichage des table attributaire et des tables autonomes.
  • Animation temporelle: Support de l'affichage et de la configuration de la dimension temporelle sur les couche d'entités de vos cartes.
  • Carte web: Support de nouveaux types de couche (stream layers par exemple) et possibilité d'enregistrer le paramètre de rotation de la carte.
  • Diagrammes: Possibilité d'afficher et de configurer des diagrammes dans les fenêtres contextuelles.

    

• 1:00

  Georg Heiler: Geospatial binning with hexagons on spark

  sur Planet OSGeo

  Discrete global grid systems recently got quite some attention in the GIS community when Uber released H3 [https:]] .

  It is a hexagonal spatial index. Neighbours can be accessed easily.

  Several tasks are supported: - spatial index - spatial smoothing - efficient spatial join

  And a variety of libraries around the core c based code has been created. [https:]] nicely demonstrates how spatial anomaly detection can be quickly built using the python API.

  But wouldn’t it also be great to use this functionality in spark? They do provide a java library: [https:]]

  Adding this to spark is straight forward. Using your build tool of choice first add a dependency to the jar.

  // [https:] compile group: 'com.uber', name: 'h3', version: '3.6.0'
  

  or just start an interactive shell such as:

  spark-shell --packages 'com.uber:h3:3.6.0'
  

  and run:

  import com.uber.h3core.H3Core
  import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction
  import org.apache.spark.sql.DataFrame
  @transient lazy val h3 = new ThreadLocal[H3Core] {
  override def initialValue() = H3Core.newInstance()
  }
  def convertToH3Address(xLong: Double, yLat: Double, precision: Int): String = {
  h3.get.geoToH3Address(yLat, xLong, precision)
  }
  val geoToH3Address: UserDefinedFunction = udf(convertToH3Address _)
  def createSpatialIndexAddress(result: String,
  XLongColumn: String,
  YLatColumn: String,
  precision: Int)(df: DataFrame): DataFrame = {
  df.withColumn(
  result,
  geoToH3Address(col(XLongColumn), col(YLatColumn), lit(precision)))
  }
  

  which can now be used as:

  val df = Seq((1,2), (3,4)).toDF("x", "y")
  df.transform(createSpatialIndexAddress("h3","x", "y", 7)).show(false)
  +---+---+---------------+
  |x |y |h3 |
  +---+---+---------------+
  |1 |2 |877545796ffffff|
  |3 |4 |8775642cdffffff|
  +---+---+---------------+
  

  Other functions of the H3 library can be supported similarly. Using the hexagons greatly simplifies efficient spatial smoothing and aggregation (hexbinning).