Угадывать страну по местности

Показываю как набрать 25000 очков (максимум) в GeoGuessr

В мае 2021 года браузерной игре GeoGuessr (geo — земля, guessr — гадатель/отгадыватель) исполнится уже целых восемь лет.

Весной 2013 года мне казалось, что это развлечение-однодневка, которое скоро исчезнет и забудется.

Но вот уже много лет периодически ловлю себя на мысли «А не сыграть ли в GeoGuessr», захожу на сайт и каждый раз замечаю, что проект активно развивается и в нём постоянно появляется что-то новое (карты, режимы прохождения, настройки и т.д.).

Согласно данным Google Трендов, популярность игры остается стабильно высокой, а в последние месяцы даже начала резко расти.

Интерес к этому простому, но крайне затягивающему и расслабляющему виду досуга не угасает!

Суть игры очень проста: пользователь попадает в случайную точку планеты и по изображениям на Google Street View он должен угадать, где именно находится, а потом отметить своё местоположение на карте.

Порой бывает надо пройти несколько километров по шоссе, чтобы найти первый дорожный указатель или рекламный щит.

Есть два основных подхода к GeoGuessr:

Первый — быстрая игра для проверки своей эрудиции и интуиции . Когда просто немного походишь туда-сюда и пробуешь угадать место по неточным признакам: «Темно-оранжевые пески. Может это Север Австралии?» или » Судя по дорогам, это Россия, только вот пальмы на обочине заставляют сомневаться. «.

Второй — игра с целью набрать максимальное количество очков, 25000 (угадать все места с точностью до десятков метров). В этом случае знаний уже не требуется (ведь под рукой есть Google), зато нужно терпение и усидчивость.

Я предпочитаю второй вариант, так как этот стиль игры отлично помогает развеяться, отвлечься и «перезагрузить голову». Ниже я вкратце расскажу на примере конкретной игры что нужно делать, чтобы набрать 25000 очков.

Источник

5 интересных географических игр, которые помогут убить время

Представляю небольшую подборку, для тех, кто хочет провести время задействовав логику, память и познания о мире.

Игра от Яндекса, где участникам предлагается пройти тест из 12 фотографий, сделанных в разных частях мира. Нужно выбрать страну из четырех вариантов ответа, из какой именно страны была сделана фотография. А еще с вами будет соревноваться Алиса, которая пытается определить правильный ответ с помощью машинного обучения (И она тоже ошибается). А так же у Яндекса есть такая же игра, где вместо стран нужно определить российские города — Игра угадай город по фото.

Игра на умение ориентироваться на карте, игроку нужно найти место на карте, откуда сделана отображаемая фотография в ограниченном радиусе (300м, 700м, 3км, 15км). Можно повернуть карту относительно фото.

В этой игре требуется собирать пазлы из стран на карте мира. Подобных игр существует много, но я пишу про GeoPuzzle, потому что пазлы из стран мира это не единственное что там есть. Помимо этого, вас там еще ждут:

-Пазлы стран по материкам, пазлы регионов нескольких стран.

-Игра «викторина» — поиск страны по флагу, гербу или столице.

— Игра «Города» — поиск города по названию.

— «Природа» — поиск морей, островов, пустынь и т.д.

На выбор очень много географических викторин с поиском объектов на карте. Страны в мире, страны по регионам, водные объекты, горы, города, столицы, регионы.

Игра, которая показывает случайную панораму google street view и игрок должен указать местоположение на карте. В зависимости от того, как точно указана точка, ему(игроку) дается определенное количество очков. Довольно популярная игра, но к сожалению в последнее время из неё выжимают все соки, настойчиво требуя задонатить.

Найдены возможные дубликаты

Карту мира собрал!

быстрее вышло, но этот Барбадос сука

а что понимается под локацией? мало разнообразия городов или кол-во самих мест?

ну надеюсь в будущем разнообразие мест увеличится. Вы кстати тоже можете этому поспособствовать)

там кстати еще много мест добавили из разных городов)

Представляете как люди ориентировались когда не было ГПС? Представляете что будет если его начнут глушить?

6. Ingress Prime

8. Harry Potter: Wizards Unite

9. Walking Dead: Our world

Займитесь лучше чем то полезным, чем сидеть убивать время

вы так говорите, будто убивать время — это что-то плохое.

Крупнейший округ США и равная ему по численности населения группа округов

Крупнейшим округом США по численности населения является Лос-Анджелес, где в 2019 году проживали 10.039 млн чел. В него входит не только одноименный город, но еще несколько десятков населенных пунктов, например, Лонг-Бич, Пасадина, Бербанк и другие. По количеству жителей данный округ превосходит 1174 наименьших по численности населения округов (или их аналогов) вместе взятых, т. е. 37.35% от их общего количества в стране.

Атлас Сибири Семена Ремезова, 1701 г

Чертеж земли Тобольского города

Чертеж земли Тарского города

Чертежи земли Тюменьского города

Чертеж земли Туринского острога

Чертеж земли Верхотурского города

Чертеж земли Пелымского города

Земли Березовского города

Земли Сургутского города

Земли Нарымского города

Земли Томского города

Земли Кузнецкого города

Земли Туруханского города

Земли Енисейского города

Земли Красноярского города

Земли Илимского города

Земли Якутского города

Земли Иркутского города

Земли Нерчинского города

Чертеж земли всей безводной и малопроходной каменной степи

Чертеж всех Сибирских городов и рек и земель. Писан на Москве в Сибирском приказе со всех городовых чертежей

Чертеж вновь Великопермские и Поморие-Печерские и Двинские страны да Соловецкие проливы с окрестными жилищами

Карты

Сестра из Италии привезла интересные карты. Захотелось поделиться

Сделано в Италии

Генеральное земноводнаго глобуса изображение, 1775г

Генеральное земноводнаго глобуса изображение, 1775г.

Подборка интересных географических карт №5

Порог бедности в Соединенных Штатах вычисляется на основе множества различных индикаторов и отличается в зависимости от величины домохозяйства, а также возраста его членов. Например, по данным Бюро переписи населения США в 2019 году для одного человека он составлял 13011 долл. США, а для семьи из трех человек (с одним ребенком) этот порог был равен 20578 долл. США. Около 12.3% жителей страны считались бедными на 2019 год. По штатам наибольший уровень бедности отмечался в Миссисипи — 19.5%, а наименьший в Нью-Гемпшире — 7.5%.

По округам разрыв еще больше, ниже представлен перечень округов с наибольшей долей бедного населения:

— Зибах (Ziebach County), Южная Дакота — 47,7%;

— Тодд (Todd County), Южная Дакота — 43,4%;

— Мэдисон Пэриш (Madison Parish), Луизиана — 41,1%;

— Корсон (Corson County), Южная Дакота — 40,3%;

— Оглала-Лакота (Oglala Lakota County), Южная Дакота — 40,1%;

— Кроули (Crowley County), Колорадо — 40,0%;

— Баффало (Buffalo County), Южная Дакота — 39,8%.

А наименьшая доля бедного населения была характерна для округов:

— Линкольн (Lincoln County), Южная Дакота — 3,8%;

— Лос-Аламос (Los Alamos County), Нью-Мексико — 3,5%;

— Фолс-Черч (Falls Church city), Вирджиния — 3,5%;

— Лаудон (Loudoun County), Вирджиния — 3,1%;

— Дуглас (Douglas County), Колорадо — 2,7%.

Источник данных: Служба экономических исследований Министерства сельского хозяйства США

Потребление молока и молочных продуктов на душу населения по регионам России в 2019 году

Потребление молока и молочных продуктов в России* на душу населения по итогам 2019 года составило 234 кг, что несколько ниже уровня 2010 года, когда оно было равно 245 кг. По регионам существуют большие различия в значении этого показателя, например, в лидерах Республика Татарстан — 359 кг, Оренбургская область и Республика Башкортостан — по 301 кг, Санкт-Петербург — 297 кг, Кабардино-Балкарская Республика — 285 кг. А минимальный уровень потребления отмечен для Чукотского АО — 106 кг, Тульской области — 129 кг, Севастополя — 141 кг, Сахалинской области — 144 кг, Камчатского края — 145 кг.

*Данные по автономным округам, входящим в состав областей, не разрабатывались в связи с отсутствием информационной базы.

Источник данных: Росстат

Число разводов на 1000 браков в России по регионам на 2020 год

В 2020 году в большинстве регионов России увеличилось количество разводов на 1000 браков. Если в 2019 году этот показатель в стране был равен 653, то в 2020 году он увеличился до 732 (+12,1%). Т. к. это средний показатель, то, соответственно, в ряде регионов это значение еще выше, например, Ненецкий АО — 994, Ленинградская область — 968, Курганская область — 918, Новгородская область — 914. На 2019 год только в 4 регионах количество разводов на 1000 браков превышало 800, а в 2020 году их число увеличилось до 36 регионов.

Ряд субъектов выделяются большим процентным ростом показателя, например, Белгородская область, где он составил 34.5% (с 631 до 849), Республика Ингушетия — 32% (с 205 до 271), Брянская область — 31% (с 697 до 913) и т. д.

Уменьшилось число разводов на 1000 браков только в 7 регионах страны, среди которых Еврейская автономная область (-13.42%), Сахалинская область (-7.45%), Камчатский край (-7.05%), Томская область (-3.01%), Ленинградская область (-1.2%), Амурская область (-0,94%), Мурманская область (-0.15%).

Источник данных: Росстат

Потребление мяса и мясопродуктов на душу населения по регионам России в 2019 году

Среднее потребление мяса и мясопродуктов (включая субпродукты II категории и жир-сырец) на душу населения в России* по итогам 2019 года составило 76 кг, при этом в 33 регионах значение показателя было выше, в 3 регионах оказалось равным, а в 46 регионах ниже среднего российского уровня. Лидерами по потреблению продуктов этой категории являлись Республика Калмыкия — 116 кг, Московская область — 106 кг, Псковская область — 104 кг, Республика Алтай — 101 кг, Белгородская область — 96 кг. Последние места в списке регионов по данному показателю заняли Чукотский АО — 44 кг, Республика Дагестан — 51 кг, Еврейская автономная область — 53 кг, Тюменская область — 54 кг, Республика Крым — 55 кг.

*Данные по автономным округам, входящим в состав областей, не разрабатывались в связи с отсутствием информационной базы.

Источник данных: Росстат

Коэффициент естественного прироста по регионам России в 2020 году

Коэффициент естественного прироста – разность общих коэффициентов рождаемости и смертности. Исчисляется в промилле (на 1000 населения).

По оперативным данным Росстата в 2020 году в России было только 13 регионов с положительным естественным приростом населения, а также один регион (Тюменская область), где данный показатель был равен нулю. Среднее значение коэффициента по стране составило -4.7. Общее число родившихся в 2020 году равно 1435,8 тыс. чел., а умерших — 2124,5 тыс. чел., т. е. наблюдалась естественная убыль в размере 688.7 тыс. чел. При этом количество жителей страны за год сократилось на 510 тыс. чел., что дало 146.238 млн чел. населения на 1 января 2021 года, т. е. часть естественной убыли компенсировалась миграцией.

Первая 5-ка регионов по коэффициенту естественного прироста:

— Чеченская Республика — 14,0;

— Республика Ингушетия — 12,9;

— Республика Тыва — 10,8;

— Республика Дагестан — 8,7;

— Ямало-Hенецкий АО — 7,0.

Последние места в стране по величине показателя занимали:

— Тамбовская область — -10,4;

— Тверская область — -10,4;

— Владимирская область — -10,7;

— Псковская область — -10,9;

— Тульская область — -11,3.

Источник данных: Росстат

Контур России в зависимости от количества использованных точек для его прорисовки

Дневная температура поверхности Земли по месяцам в 2020 году

Эти карты были составлены с использованием данных, собранных в дневное время с помощью спектрорадиометра изображения умеренного разрешения (MODIS). Это прибор, установленный на спутниках НАСА Terra и Aqua. Обратите внимание, что тип «поверхностных» измерений MODIS зависит от местоположения. В некоторых местах измерение представляет собой температуру верхнего миллиметра голой поверхности земли. В других местах температура представляет собой температуру поверхности всего, что находится на суше, включая снег и лед, или покрытый листвой полог леса и полей, или искусственные конструкции, такие как тротуары и крыши зданий. (Так что эти карты не следует путать со значениями приземной температуры воздуха, которые приводятся в типичных сводках погоды).

Подборка интересных географических карт №4

Уровень безработицы населения в возрасте 15 лет и старше по регионам России в сентябре-ноябре 2020 года

Уровень безработицы — отношение численности безработных определенной возрастной группы к численности рабочей силы (занятых и безработных) соответствующей возрастной группы, рассчитанное в процентах.

Статистика по уровню безработицы населения в возрасте 15 лет и старше по субъектам Российской Федерации была собрана по данным выборочных обследований рабочей силы Росстатом. Среднее значение данного экономического показателя за сентябрь-ноябрь 2020 года в стране составило 6.2%, что выше уровня соответствующего периода 2019 года, когда безработица составила 4.6%.

Первые пять регионов страны с самой высокой долей безработных в рассмотренный период:

— Республика Ингушетия — 31,0%;

— Чеченская Республика — 22,3%;

— Республика Тыва — 19,9%;

— Республика Алтай — 16,3%;

— Кабардино-Балкарская Республика — 15,6%;

Регионы с самым низким уровнем безработицы:

— Республика Татарстан — 3,8%;

— Камчатский край — 3,7%;

— Ханты-Мансийский автономный округ — Югра — 3,3%;

— Ямало-Ненецкий автономный округ — 2,6%.

Источник данных: Росстат

Доля рабочей силы в возрасте 22 лет и старше, имеющей среднее профессиональное и высшее образование, в общей численности рабочей силы соответствующего возраста

В 2019 году, по данным выборочных обследований рабочей силы, в России доля рабочей силы в возрасте 22 лет и старше, имеющей среднее профессиональное и высшее образование, в общей численности рабочей силы соответствующего возраста составляла 79.2%. По регионам страны наибольшим этот показатель был в Москве — 94%, Севастополе — 87.5%, Санкт-Петербурге — 86.7%.

К субъектам РФ, где была зафиксирована наименьшая доля людей рассматриваемой категории, относились: Чеченская Республика — 54%, Республика Дагестан — 55.2%, Забайкальский край — 61.8%.

Источник данных: Росстат

Численность населения в возрасте 100 лет и более по регионам России на январь 2020 года

Количество жителей России в возрасте 100 лет и более с января 2010 г. по январь 2020 г. увеличилось с 7667 человек до 22898 человек, т. е. рост составил почти 200%. Единственным регионом России, где в январе 2020 года не было жителей в этой возрастной категории, стал Чукотский автономный округ. Самое большое количество жителей в возрасте 100 лет и более в Москве — 7684 чел. и в Санкт-Петербурге — 3467 чел. Это значит, что на эти два региона приходится почти половина общероссийского значения данного показателя. У следующей за ними Астраханской области было только 752 чел. в этой возрастной категории.

Источник данных: Росстат

Соотношение браков и разводов по регионам России в 2019 году

В 2019 году на каждые 1000 браков в России приходилось 653 развода, что на 127 больше уровня 2010 года, т. е. рост этого показателя за данный период составил 24.1%. При этом в 62 регионах страны значение было выше общероссийского. В РФ всего 4 региона, где на 1000 браков приходилось бы менее 500 разводов: Чеченская Республика — 157, Республика Ингушетия — 205, Республика Дагестан — 332, Республика Тыва — 341. В лидерах же, по итогам 2019 года, находились Ленинградская область — 980, Курганская область — 815, Республика Коми — 803, Новгородская область — 802.

Если не брать в расчет Севастополь и Республику Крым, по которым у Росстата не было информации на 2010 год, то среди оставшихся 83 регионов страны только один продемонстрировал снижение показателя в 2019 году по сравнению с 2010 годом. Им стал Чукотский АО, где в 2010 году на 1000 браков пришлось 753 развода, а в 2019 году 686, т. е. на 8.9% меньше. Хотя тут нужно учитывать, что в этом регионе проживает около 50 тысяч человек, что значит сравнительную легкость колебаний многих индикаторов.

Регионами — лидерами по росту показателя стали Республика Ингушетия — на 79.8%, Республика Дагестан — на 74.7%, Чеченская Республика — 68.8%. Т. е. те субъекты РФ, в которых в 2019 году было меньше всего разводов в расчете на 1000 браков, являются также регионами, где по сравнению с 2010 годом произошел наибольший рост этого показателя.

Источник данных: Росстат

Число погибших в дорожно-транспортных происшествиях в России на 2019 год по регионам

В методических пояснениях Росстата указано, что погибшим в результате ДТП считается лицо, погибшее на месте ДТП, либо умершее после ДТП в течение 30 последующих суток. Дороги России постепенно становятся более безопасными, в 2005 году в нашей стране в дорожно-транспортных происшествиях погибали 23.7 чел. на 100 000 населения, в 2010 году это значение уменьшилось до 18.6 чел., а по итогам 2019 года составило 11.6 чел., т. е. около 17 тыс. чел. Получается, что смертность в ДТП в период 2010-2019 гг. снизилась на 37.6%. Показатель уменьшился не только на уровне страны в целом, но и во всех регионах*. Следует отметить, что число самих дорожно-транспортных происшествий уменьшилось только на 19.8%: со 139.6 на 100 000 населения до 112, т. е. около 164 тыс. ДТП на 2019 год.

Первая 5-ка регионов по количеству погибших в ДТП на 100 000 населения в 2019 году:

1. Республика Тыва — 31,9;

2. Республика Калмыкия — 29,4;

3. Забайкальский край — 22,8;

4. Рязанская область — 21,5;

5. Ленинградская область — 20,7;

И 5-ка регионов с наименьшими значениями данного показателя:

81. Ненецкий автономный округ — 4,5;

82. Санкт-Петербург — 4,2;

83. Севастополь — 4;

85. Чукотский автономный округ — 2;

*Данные по Республике Крым и г. Севастополь у Росстата за 2010 год отсутствуют, т. к. на тот момент эти регионы не отображались в отечественной статистике.

Источник данных: Росстат

Марс с атмосферой: моя версия. [8192×8192]

Этот пост — попытка озеленить Марс в ответ на озеленение Луны от @ArtKuzminsky. Уж не знаю, понравится ли строгому читателю, но почему хотя бы не попытаться?

Так как постов такого рода стало много, я решил завести коллекцию:

Если не хотите листать все мои посты, или появилось желание с кем-то картами поделиться, можете использовать эту коллекцию (это не инстаграм/твиттер/что угодно, а фича самого пикабу).

Спасибо за внимание! А я немножко отдохну от рендеринга, два поста в день это перебор.

Геологическая-рельефная карта Крыма [9600×4650]

Обещал сделать — сделал. Но на этот раз пробовал другой источник карт — SAS.Planet. А там столько всего интересного.

Да, это не физическая, а геологическая карта. Легенду пришлось брать из другого места, надеюсь, подходит.

Высоты брал отсюда (надеюсь, починят страницу) и обрабатывал с помощью собственной утилитки.

Сама карта — бумажная GGK-1000/1.

Я пока играюсь с этой замечательной программой SAS.Planet, экспериментирую, так сказать. В этот раз — геологическая карта. Но все-таки нужно помнить, что это прежде всего художественная работа, а не научная.

Так как это новый источник и новый формат карты, фидбек приветствуется. Надеюсь, вам понравилась работа.

Следующим постом будет Марс с атмосферой и зеленью.

Рельефная карта: Марс с водой. [8192×8192]

Пост про Луну от @ArtKuzminsky смотивировал запилить такое для Марса

Кстати, на этот раз использовалась 16-битная карта высот, а значит рельеф многократно качественнее. Надеюсь, вам понравится.

Над Крымом работаю, скоро будет.

Спасибо, что следите за моими работами!

Рельефная карта мира с границами стран. Моя лучшая работа. [26000×12000]

Да друзья, дождались. Я сам этого момента ждал. Не знаю, понравится вам это, или нет. Но я постарался, как мог.

На этой карте, в отличии от предыдущих, есть границы стран и их названия:

Карта оформлена в темно-синих и золотых цветах. Добавлена легенда (конечно, исключительно как декоративный элемент):

Масштаб работает, только если распечатать ее на полотне с длинной стороной в 2 метра.

Ну и, по традиции, фрагменты. Центральная Африка:

Континентальная часть США:

И так далее, кропать можно сколько угодно.

В эту работу я вложил больше всего сил, поэтому более всего надеюсь, что вам понравится.

Всем спасибо за внимание!

P. S. Кажется, карта Крыма будет следующим постом. Спасибо, что следите за моими работами!

Рельефная карта. вулкана Олимпа [5400×5200]

Это фановая работа 🙂

Стенкавешательно хорошо не получилось. Стыки на физической карте, да и небольшая точность исходника, не позволяют сделать достаточно красиво.

Второй момент в том, что Olympus Mons почти плоский, 500 км в диаметре при 26 км в высоту. Ну а здесь он увеличин по высоте во много раз, и это делает картинку уж совсем нереалистичной.

Если кто-то захочет сделать лучше, расшариваю исходники.

Спасибо, что следите за моими постами, хоть это и не та работа, которая заслуживает много внимания. 🙂

Туда-Сюда

Карта покрытия снегом Европы на 6.2.21

Рельефная карта Австралии (8192х8192). Учимся делать рельефные карты (часть 3)

Итак, приступаем к финальной части гайда. Т.к. я не большой знаток 3DsMax, инструкция больше рассчитана на людей хотя бы немного имеющим представление, как в нем работать.

Первое, что делаем – создаём Plane. Чтобы соблюсти пропорции, размеры я задаю точно такие же, как разрешение наших карт, т.е. 9671х9671 (у меня мм.) Количество сегментов по высоте и ширине уменьшаем до единицы.

Оставляем Plane в покое и переходим в редактор материалов (клавиша М) и т.к. я работаю с Corona Renderer, создаю 2 материала CoronaMtl. Первый называю Map – это основной материал нашей карты, второй – Background – нужен для заднего плана (сам задний план, как и его материал, в принципе не нужны, но я предпочитаю работать с ними). Настройки материалов пока не трогаем, меняем только цвет Background на тёмный, у меня это вот такие настройки, но вы можете поменять на свой вкус. Главное не используйте полностью черный и полностью белый цвета.

Далее в настройках рендера (F10) выбираем разрешение, в котором будем рендерить. Для тестовых хватит 1024х1024, но лучше 2048х2048. Финальный можете рендерить в любом разрешении, но для меня в 8К слишком много деталей, а вот в 4К (4096х4096) – самое то.

Выбираем Plane и ставим его начало координат (0,0,0). Создаем камеру в любом месте, в настройках снимаем галочку Targeted, выравниваем по всем осям и тоже переносим в начало координат. Затем крутим камеру на 90 градусов в сторону нашего plane и поднимаем повыше, чтобы он полностью попадал в кадр. Для удобства я всегда одну из рабочих областей использую под камеру, для этого в настройках вида выбираем нашу камеру и включаем Show Safe Frames.

Для заднего плана создаем еще один Plane размерами побольше, чем наш основной и помещаем на несколько мм ниже, чем сама карта. И чтобы различать их заливаем задний план черным материалом. Получаем примерно вот такую картину.

Начинается самая творческая часть – постановка света. К сожалению, времени на эксперименты с CoronaSun у меня нет, поэтому просто ставлю 2 источника света напротив друг друга. Верхний сделаю тёплый и яркий, нижний – холодным. Очень советую включить интерактивный рендеринг в короне, с ним задача упрощается в разы.

И выходим на финишную прямую. Красим наш plane – карту в материал Map. Первой картой, которую добавим будет opacity. Запускаем интерактивный/тестовый рендер и, если видим, что рендерится всё, кроме Австралии, значит вы не инвертировали карту opacity. Заходим в настройки карты, вкладка Output и ставим галочку на Invert.

Следующей добавляем карту Displacement. Запускаем рендер и видим, что рельефа как не было, так и нет. В настройке материала ищем вкладку Displacement и играемся с ползунком max.level. Чем выше значение, тем сильнее будет выдавливаться рельеф. В моём примере я использую 200-250.

Пробуем запускать рендер и, если все сделали правильно, видим, как начинает отрисовываться рельеф. Напоследок добавляем Difuse карту и запускаем финальный рендер.

И пример с другой Diffuse картой (тоже из SAS.Planet):

Они же в 5176х5176: тык и тык.

P.S.: в финальном рендере использовалась вот такая схема освещения, получилось гораздо лучше, чем с той, которая в уроке:

Вопросы можете задавать в комментах. Если есть интересные предложения по поводу следующих уроков — пишите там же.

Рельефная карта Австралии (8192х8192). Учимся делать рельефные карты (часть 2)

Продолжаем. И первое, что нужно сделать – это запустить ArcMap. В приветственном окне выбираем My Templates – Blanc Map. Далее нужно найти окно каталога, у меня оно справа, если у вас нет – используйте кнопку на панели инструментов. Ищем пункт Folder Connection, правый клик и подключаемся к папке, в которой хранятся наши карты из прошлого урока.

Затем находим в каталоге папку с топокартами и по одной перетаскиваем их на панель слоёв, если программа предложит построить пирамидальные слои – соглашаемся.

Далее для удобства выделяем все топослои, правый клик и Group – это позволит отключать их отображение всех сразу и в любой момент, пригодится. Можно даже переименовать группу, чтобы было легче ориентироваться, но я не буду, т.к. слоев мало.

Чтобы увидеть полную картину того, что у нас получилось нужно нажать правой кнопкой на нашей группе слоёв и выбрать Zoom to Layer. Теперь ориентируемся на Северную Америку, если она сплюснутая – значит проблема с проекцией, сейчас будем решать. 2 раза кликаем на надпись Layers, в появившемся окне ищем вкладку Coordinate System и в поиске вбиваем WGS_1984_World_Mercator (да, та же самая, в которой мы качали физическую карту). Выбираем, жмём применить и окей.

Если все сделали правильно, Америка должна снова стать великой нормальной.

Теперь отображение группы топослоёв можно отключить – снимаем галочку с группы.

Затем перетаскиваем из окна Catalog в слои нашу физическую карту, строим пирамидальные слои и открываем свойства слоя (двойной клик на слое). В разделе Stretch выставляем тип None.

Если все сделали правильно – цветная Австралия появится на карте в том месте, где она и должна быть. Можете приблизиться к слою через Zoom to Layer и снимаем галочку со слоя, чтобы он не мешался.

Следующий шаг – перетаскиваем из каталога World_Countries.shp. На данный момент проблема в том, что в этом слое находятся векторные границы всех стран мира, а нам нужна только Австралия. Решаем так: открываем свойства слоя World_Countries. Во вкладке Definition Query вводим формулу «COUNTRY» = ‘Australia’ и нажимаем окей. Если все сделали правильно на карте останется только шейп Австралии.

Лирическое отступление: если вы не хотите, или уже сделали карту Австралии и хотите заняться каким-либо другим регионом проделывайте всё тоже самое, что и в предыдущем пункте, но теперь открываете окно Query Builder, удаляете название страны из предыдущего запроса, выбираем в списке COUNTRY, после чего жмем Get Unique Values. У нас загрузится список доступных значений, которые можно добавить в выражение двойным кликом.

Например: выражение для отображения только границы РФ будет выглядеть так:

Продолжаем. Теперь нужно изменить символогию слоя с границами, для этого нажимаем на символ заливки под названием слоя и в появившемся окне выбираем любую заливку без границ, меняем цвет на черный и жмем окей.

И финальным шагом будет настройка параметров страницы и экспорт карт. Переходим в меню параметров страницы: File – Page and Print setup. Здесь убираем галочку с Use Printer Page Setting, выбираем Custom и вводим параметры страницы, я выбрал 8192х8192 (вы можете выбрать поменьше). Жмем окей.

Теперь идём в вид компоновки: View – Layout View. Там нас встретит примерно такая картина:

Правый клик на нашем маленьком фрейме, Distribute – Fit to Margins, чтобы подогнать его под размеры листа. Инструментами приблизить/Отдалить приближаем Австралию так, чтобы она была максимально увеличена и при этом целиком находилась в границах листа. Как-то так:

И наконец отключаем все слои, кроме World_Countries, идём в File – Export Map. Выбираем формат PNG, плотность dpi выбираем по своему усмотрению, я поставил 85 и жмём сохранить. Удобнее всего называть карты, как будем использовать их в 3D-редакторе, т.е.:

Черная карта с границами – Opacity

Топографическая карта – Displacement

После экспорта проделываем эту же операцию с каждым из слоёв.

Итого у нас получились 3 разные карты формата PNG, которые не нужно подгонять друг под друга, т.к. они уже идеально подогнаны. Единственное, что нужно сделать – это инвертировать карту Opacity, т.е. черные места сделать белыми и наоборот, иначе при рендере будет отображаться всё, кроме Австралии. Сделать это можно в Фотошопе, или непосредственно в самом редакторе – решать вам.

Итоговые карты должны выглядеть примерно так:

Получилось довольно сумбурно, но если что-то непонятно — постараюсь помочь в комментах.

Если лень заморачиваться, а просто хочется попробовать закинуть всё готовое в 3D-редактор и проверить «а надо ли оно вам?» исходники (9671х9671) будут лежать здесь: https://yadi.sk/d/rjqIKQ_vnE1Ycw

Рельефная карта Австралии (8192х8192). Учимся делать рельефные карты (часть 1)

Предыстория: жил я себе спокойной жизнью, никого не трогал, пока случайно не увидел вот этот пост за авторством @WhiteBlackGoose. Несмотря на то, что не занимаюсь геоинформационными системами больше года, карта мне настолько понравилась, что гисовская кровь вскипела и решил я сделать что-то подобное. А поскольку процесс создания довольно простой дай, думаю, напишу гайд для всех интересующихся.

В процессе написания было принято волевое решение разбить гайд на 2 части, дабы не перегружать вас лишней информацией. В первой части научимся находить необходимые карты, а во второй с помощью ArcMap подготовим их непосредственно к импорту в 3D-редактор.

Если будет интересно, возможно, запилю 3 часть, где коротко расскажу о том, как я рендерю карты на примере 3DsMax. Если будет очень интересно — запилю мини-гайд про то, как сделать сделать рельефную карту с реальным масштабом высот (спойлер: будет не так красиво, но кому-то может пригодиться)

ArcGIS (а конкретно —ArcMap)/QGIS — у меня ArcGIS, потому что для меня он дико удобный. Он платный, стоит дорого, но всегда в наличии сами знаете где, да и на офф. сайте есть бесплатный 21-дневный пробник. QGIS бесплатный и тоже подойдет для наших целей, если умеете пользоваться — дерзайте.

SAS.Planet (он же SAS.Планета, он же SAS.GIS) — не вдаваясь в подробности — это бесплатный просмотрщик/загрузчик спутниковых снимков.

3dsMax/Blender/Любой продвинутый 3D-редактор — Макс платный, но сами понимаете. К тому же есть бесплатная студенческая версия на офф.сайте. Blender бесплатный, но его я не люблю. В целом выбор 3D-редактора не влияет ни на что — пользуйтесь тем, которым умеете. У меня 3dsMax 2020 + Corona.

Photoshop/Любой растровый редактор — в целом можно и без них, но с ними лучше. У меня CC 2018.

Немного теории:чтобы отрендерить красивую карту нам необходимо 3 служебных карты для 3D-редактора.

Opacity (карта прозрачности) — черно-белая карта, где белый цвет будет отображаться на рендере, а черный — нет.

Displacement (карта смещения) — тоже черно-белая, эта карта создает эффект смещения полигонов и точек в 3D-редакторе, тем самым формируя рельеф без взаимодействия с геометрией объекта.

Diffuse — цветная текстурная карта.

На схеме ниже условно показано, как это работает:

Поиск карт. От простого к чуть менее простому.

1. Топографическая карта мира, она же Displacement. Переходим по ссылке и качаем все файлы в формате GeoTIFF. Всего файлов 8 (пронумерованы по принципу A1, A2, B1, B2 и т.д), засовываем их в одну папку для удобства, у меня это \Desktop\Australia\Topo.

2. Политическая карта, она же Opacity. Скачиваем по ссылке архив World Countries. Распаковываем в отдельную подпапку в папке с нашим проектом, например Desktop\Australia\world_shp.

3. Физическая карта мира, она же Diffuse. Скачиваем SAS.Planet по ссылке, разархивируем в удобное место и запускаем. Нас встречает вот такой интерфейс и первое, что нам нужно — это выбрать подходящую базовую карту, все спутниковые снимки находятся в разделе Satellite. Навигация в программе интуитивная, можете просто приблизить необходимый вам участок и посмотреть, какая карта подходит именно вам. В моём случае я выбираю Яндекс.Спутник.

Лирическое отступление: выбирая физическую карту ориентируйтесь на масштаб z8-10 в зависимости от выбранного региона (шкала масштаба в SAS слева). Конкретно для Австралии я выбрал Яндекс z8, но в процессе мне этого показалось мало и в дальнейшем я работал с ESRI ArcGIS Imagery, но исправлять инструкцию нет ни сил ни времени. Такие дела.

Теперь приближаем вид к Австралии, чтобы она полностью помещалась в кадр, места берем с запасом, т.к. все лишнее все равно отсечется. Выбираем инструмент прямоугольное выделение (вторая кнопка на панели инструментов) и чертим прямоугольник вокруг Австралии, после чего появится окошко Selection Manager. В нем убеждаемся, что выбрана необходимая спутниковая карта и выставляем масштаб 8, ну и на всякий случай сверьтесь, чтобы настройки были, как у меня. Обратите внимание, что масштаб карты когда я выделял Австралию z5, но качать нужно z8, а то и выше для получения качественной картинки.

Нажимаем Старт, появится небольшое окно загрузчика и после того, как он скачает необходимые тайлы высветится надпись The task is completed! Закрываем окно загрузчика.

Следующее, что нам нужно это склеить скачанные тайлы в один. Чтобы не выделять область заново нажимаем комбинацию CTRL+B, чтобы продолжить работу с существующим выделением. Переходим во вкладку Stich и выставляем настройки, как у меня. Важно:

Zoom — выбираем точно такой, как мы загружали в предыдущем шаге, т.е. z8.

Save to — указываем путь, куда сохранять файлы, у меня это \Australia\basemap.

Output Format — можно выбрать JPEG или PNG, но я предпочитаю работать с GeoTIFF.

Projection — выбираем Mercator/WGS84, потом узнаете, почему.

Georeferencing — выбираем все галочки. Жмём старт.

После чего появится небольшое окошко с отображение прогресса и когда оно исчезнет, значит карта была успешно сохранена, можете проверить ее наличие в папке.

В итоге сейчас мы имеем 3 карты, с которыми уже и будем работать в следующем уроке.

На все вопросы постараюсь ответить в комментариях.

Источник