Новейшие спутниковые карты. Карты Гугл (Google Maps)

Карта мира со спутника

Весьма занимательное зрелище представляет собой карта мира, наблюдаемая со спутника. Вид ее совершенно не похож на то, что мы обычно видим, глядя на географическую карту. Спутниковая карта больше похожа на фотографию, так как на ней нет обозначений границ.

Google карты

Она не напоминает привычные для нас карты — ни физическую, ни географическую. Но при желании можно изображение карты мира со спутника привести в привычный для нас вид. Эту работу выполнил сервис Гугл, тем самым сделав более удобным использование спутниковых карт. Более того, он сделал изображение интерактивным, позволив пользователям работать с ней онлайн, выведя на монитор.

Работать с такой картой несложно, используя панель управления карты можно изменять масштаб, приближая или удаляя изображение. Высокое разрешение Google Карт дает возможность прокладывать оптимальные варианты транспортных маршрутов, находить отели, рестораны, кинотеатры и так далее.

Ресурс отображает пробки в больших городах, а также при необходимости и рельеф местности. С помощью Google можно получить доступ к уникальному режиму просмотра отдельных улиц. Для этого достаточно нажатия кнопки, изображающей человечка направо внизу. А если вы нажмете на кнопку показа фотографий, то увидите доступные фото разыскиваемого вами места.

Google карта мира со спутника онлайн :
(Вы можете увеличивать и уменьшать карту знаками + и -)

Яндекс карты

Не отстает от Гугла и Yandex, предоставляющий пользователям свой вариант карт, с которыми также можно работать онлайн. В отличие от Google на картах Яндекса намного выше уровень детализации российской территории.

Поскольку карты таких сервисов являются спутниковыми фотографиями, то они порой могут оказаться недостаточно актуальными. Чтобы избежать серьезных ошибок, Yandex, например, в 2018 г. обновляет свои карты каждые 2 недели.

На сервисе Яндекс карт можно использовать несколько способов работы с документом:

• перемещать карты;
• увеличивать их размеры;
• измерять расстояния на ней;
• прокладывать путь;
• отыскать страну, город, улицу, дом;
• увидеть состояние движения на улицах города, как текущее (пробки), так и перспективу на будущее.

Пользователю доступны три варианта отображения карт, они получили названия:

• схематичный слой;
• спутниковый слой;
• гибридный (это спутниковый, дополненный надписями).

Использовать можно любой из сервисов, не забывая, что информация по России лучше отображается Яндексом за счет более высокой частоты обновлений. А во всемирном масштабе лучше пользоваться гугловскими картами, выполненными в высоком разрешении.

А вот такую карту со спутника вы можете посмотреть на сервисе «Яндекс карты»

Карта мира со спутника от Яндекс карты онлайн:
(Используйте + и – для изменения масштаба карты)

Создано с помощью инструментов Яндекс.Карт

Теперь, любую точку мира можно увидеть со спутника и возможно, скоро, мы сможем наблюдать землю в реальном времени, в круглосуточном режиме. С учетом темпа развития картографических сервисов это должно произойти в ближайшем будущем.

Спутниковая карта России — снимки с высоким разрешением, сделанные из космоса орбитальными станциями. Изображение, которое видит пользователь, состоит из множества отдельных снимков. Высокое качество, используемого на орбитальных станциях, оборудования позволило добиться высочайшего качества съемки. В результате на экранах мобильных устройств, мониторах ПК нам доступны высокоточные снимками высокого разрешения, изображение на котором очень точное и четкое.

Спутниковая карта России в реальном времени отображает снимки с высоким разрешением. На них можно видеть практически все российские города. Путем приближения-отдаления объектов, перемещения курсора по отдельным участкам карты, удастся рассматривать улицы, строения, отдельные конструкции и площади. Чем больше величина города, тем более детальной будет для него участок спутниковой карты.

Спутник карта онлайн в реальном времени 2016 год — изучаем страну вместе

Спутниковые карты с высоким разрешением онлайн 2016 года — совокупность высокоточных снимков, посредством которых можно изучать населенные пункты разной величины конкретный момент времени.

Пользователь, выбирая нужный ему объект и масштаб, получает его снимок в тот же момент времени. Выбирая соответствующие параметры вместо режима «вид со спутника» можно вывести изображение:

• ландшафтный вид;
• схематическое изображение России, отдельных ее городов;
• вид со спутника — реальное изображение.

Спутниковые карты высокого разрешения онлайн 2015-2016 годов — наиболее адаптированные для пользователя модели интерактивных карточных изображений от сервиса сайт. Они позволят совершить путешествия по территории всего государства, с любой точки мира. Спутники дают возможность отслеживать актуальные данные о местоположении и состоянии тех или тинных объектов с разных населенных пунктов необъятной России.

Россия или Российская Федерация – это уникальная страна, совместившая в себе европейские и азиатские черты. Карта России поражает: страна занимает огромную территорию в 17 млн км 2 и располагается одновременно на территории Северной Азии и Восточной Европы.

На территории России проживает 143 млн человек. Российская федерация представляет собой своеобразный «плавильный котел наций»: здесь проживают представители более 200 национальностей. Страна является федеративной республикой с президентской формой правления. Территория страны разделена на 46 областей, 9 краев, 21 республику, 4 автономных округа, одну автономную область и 2 города федерального значения. Примечательно, что Калининградская область располагается на территории Евросоюза и не имеет границ с РФ.

Сегодня Россия является одним из динамически развивающихся государств, которые вершат мировую политику. РФ входит в состав многочисленных мировых политических организаций таких, как ООН и «Большая Восьмерка». Несмотря на относительную стабильность и значительное развитие страны после падения Советского режима, экономика России во многом зависит от энергоресурсов, в частности от цен на нефть и газ.

Столицей России является Москва – один из самых дорогих и красивых городов мира.

Историческая справка

Российская Федерация является преемницей нескольких государств. Страна ведет свою историю от 862 года, когда образовалась Киевская Русь. В XII веке на территории России располагались многочисленные русские княжества, которые в XV веке соединились в Русское государство. С 1721 году царь Петр I создал Российскую империю. В 1917 году революционное движение социализма свергло монархический режим и образовало сначала Российскую республику, затем РСФСР, а в 1922 году СССР.

Во время Советского режима страну от других стран мира отделил «железный занавес», некоторые последствия которого до сих пор не ликвидированы. В 1991 году произошел развал СССР, и появилась Российская Федерация.

Must Visit

Россия – страна, на территории которой есть множество культурных, исторических и природных памятников. Рекомендуется посетить деловой и культурный центры страны – Москву и Санкт-Петербург, озеро Байкал, города «Золотого» и «Серебряного» кольца, православные монастыри и храмы, Кавказский заповедник, вулканы Камчатки и многое другое.

Интерактивная карта России

— современный и удобный способ найти нужную карту любого региона или города. Данная карта позволяет просматривать города как в спутниковом режиме, так и в режиме схематической карты. Можно смотреть со спутника с возможностью приближать любой город и переключаться между разными поставщиками и типами карты. Доступны дополнительные сервисы — фотографии облачности в реальном времени, пробки (только для крупных городов), фотографии местности, слой погоды с отображением текущей погоды для каждого населенного пункта, и кратким прогнозом на следующие 4 дня.

Для большинства объектов на карте России — спутниковые фотографии Google Maps считаются лучшими по качеству

Качество спутниковой фотографии часто зависит от региона, ведь спутниковые изображения нужно постоянно обновлять. Поэтому у разных провайдеров может быть разное качество фотографии для конкретного города или региона. Однако наилучшие по качеству фотографии в большинстве случаев оказываются у Google Maps.

Фотографии Яндекс карт часто хуже по качеству, но они могут быть новее, поэтому для новостроек можно обойтись и яндексом. OVI maps — к удивлению в некоторых случаях обладает фотографиями, лучшими даже чем в Google Maps,

Open Street Maps

OSM — это феномен современного компьютерного общества, ведь карту составляют простые люди (добровольцы волонтеры), (в отличие от карты 2gis и других). Но несмотря на это OSM считается наиболее точной и детальной картой не только для России, но и для всего мира. Даже такие гиганты как Яндекс или Google не могут составлять карты так-же точно и эффективно как это делает сообщество увлеченных картографов-любителей. Новостройки (а именно по ним легко определить актуальность и «свежесть» карты) практически всегда присутствуют на OSM (и даже фундаменты новостроек), в то время как в гугле и яндексе они могут присутствовать попеременно, или не присутствовать вовсе. Кроме того, Open Street Maps наверное единственная карта, на которой отображаются тропинки в парках и лесах и множество других дополнительных объектов, которых обычно нет на других сервисах.

Россия — физическая карта одним файлом, на которой показаны наиболее крупные города, основные хребты и равнины. Карта очень ясная и простая для понимания, хотя и недостаточно детализированная.

Физическая карта — вариант 2

Позволяют получать пространственную информацию о земной поверхности в видимом и инфракрасном диапазонах длин электромагнтных волн. Они способны распознавать пассивное отраженное излучение земной поверхности в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах. В таких системах излучение попадает на соответсвующие датчики, генерирующие, электрические сигналы в зависимости от интенсивности излучения.

В оптико-электронных системах ДЗЗ, как правило, используются датчики с постоянным построчным сканированием. Можно выделить линейное, поперечное и продольное сканирование.

Полный угол сканирования поперек маршрута называется углом обзора, а соответствующая величина на поверхности Земли — шириной полосы съемки.

Часть принимаемого со спутника потока данных называется сценой. Схемы нарезки потока на сцены, равно как и их размер для разных спутников, имеют отличия.

Оптико-электронные системы ДЗЗ проводят съемку в оптическом диапазоне электромагнитных волн.

Панхроматические изображения занимают практически весь видимый диапазон электромагнитного спектра (0,45-0,90 мкм), поэтому являются черно-белыми.

Мультиспектральные (многозональные) съемочные системы формируют несколько отдельных изображений для широких спектральных зон в диапазоне от видимого до инфракрасного электромагнитного излучения. Наибольший практический интерес в настоящий момент представляют мультиспектральные данные с космических аппаратов нового поколения, среди которых RapidEye (5 спектральных зон) и WorldView-2 (8 зон).

Спутники нового поколения высокого и сверхвысокого разрешения, как правило, ведут съемку в панхроматическом и мультиспектральном режимах.

Гиперспектральные съемочные системы формируют изображения одновременно для узких спектральных зон на всех участках спектрального диапазона. Для гиперспектральной съемки важно не количество спектральных зон (каналов), а ширина зоны (чем меньше, тем лучше) и последовательность измерений. Так, съемочная система с 20-тью каналами будет гиперспектральной, если она покрывает диапазон 0,50-070 мкм, при этом ширина каждой спектральной зоны не более 0,01 мкм, а съемочная система с 20-тью отдельными каналами, покрывающими видимую область спектра, ближнюю, коротковолновую, среднюю и длинноволновую инфракрасные области, будет считаться мультиспектральной.

Пространственное разрешение — величина, характеризующая размер наименьших объектов, различимых на изображении. Факторами, влияющими на пространственное разрешение, являются параметры оптико-электронной или радарной системы, а также высота орбиты, то есть расстояние от спутника до снимаемого объекта. Наилучшее пространственное разрешение достигается при съемке в надир, при отклонении от надира разрешение ухудшается. Космические снимки могут иметь низкое (более 10 м), среднее (от 10 до 2,5 м), высокое (от 2,5 до 1 м), и сверхвысокое (менее 1 м) разрешение.

Радиометрическое разрешение определяется чувствительностью сенсора к изменениям интенсивности электромагнитного излучения. Оно определяется количеством градаций значений цвета, соответствующих переходу от яркости абсолютно «черного» к абсолютно «белому», и выражается в количестве бит на пиксель изображения. Это означает, что в случае радиометрического разрешения 6 бит/пиксель, мы имеем всего 64 градации цвета, 8 бит/пиксель — 256 градаций, 11 бит/пиксель — 2048 градаций.

Многих пользователей интересуют спутниковые карты онлайн, дающие возможность с высоты птичьего полёта насладиться видом любимых мест нашей планеты. В сети существует достаточно количество таких сервисов, при этом всё их многообразие не должно вводить в заблуждение – большинство таких сайтов используют классический API от «Google Maps». Тем не менее, существует также ряд ресурсов, использующих свой собственный инструментарий для создания спутниковых карт высокого качества. В данном материале я расскажу о лучших спутниковых картах высокого разрешения доступных онлайн в 2017-2018 году, а также поясню, как ими пользоваться.

При создании спутниковых карт земной поверхности обычно используются как снимки из космических спутников, так и фото со специальных летательных аппаратов, позволяющих проводить фотосъёмку на высоте птичьего полёта (250-500 метров).

Созданные таким образом спутниковые карты высочайшего качества разрешения регулярно обновляются, и обычно снимки с них имеют возраст не более 2-3 лет.

Большинство сетевых сервисов не имеют возможностей для создания своих собственных спутниковых карт. Обычно в них используется карты с других, более мощных, сервисов (обычно это Гугл Мапс). При этом внизу (или вверху) экрана вы сможете найти упоминание об авторских правах какой-либо компании на демонстрацию данных карт.

Просмотр спутниковых карт реального времени ныне не доступен для обычного пользователя, так как подобный инструментарий используется преимущественно в военных целях. Пользователям доступны карты, фотографии для которых сделаны на протяжении последних месяцев (а то и лет). Стоит понимать, что какие-либо военные объекты могут быть намеренно заретушированы с целью их скрытия от заинтересованных лиц.

Перейдём к описанию сервисов, позволяющих нам насладиться возможностями спутниковых карт.

Google Карты — вид из космоса в высоком разрешении

Bing Maps – сервис спутниковых карт онлайн

Среди картографических онлайн сервисов достойного качества нельзя пройти стороной мимо сервиса «Bing Maps» («Карты Бинг»), являющего детищем компании «Майкрософт». Как и другие описанные мной ресурсы, данный сайт предоставляет довольно качественные фото поверхности, созданные с помощью спутниковой и аэрофотосъёмки.

Сервис «Bing Maps» — один из наиболее популярных картографических сервисов в США

Функционал сервиса схож с уже описанными выше аналогами:

При этом с помощью кнопки поиска вы сможете определить онлайн местонахождение конкретного спутника, а кликнув на какой-либо спутник на карте вы получить краткую информацию о нём (страна, размер, дата запуска и так далее).

Заключение

Для отображения спутниковых карт высокого разрешения в режиме онлайн стоит воспользоваться одним из перечисленных мной сетевых решений. Наибольшую популярность в общемировом масштабе имеет сервис «Карты Гугл», потому рекомендую использовать данный ресурс для работы со спутниковыми картами онлайн. Если же вас интересует просмотр геолокаций на территории РФ, то лучше использовать инструментарий «Яндекс.Карты». Частота их обновлений в отношений нашей страны превосходит аналогичную частоту от «Гугл Мапс».

Яндекс обновил спутниковые карты Киева

Любовь СИДОРЕНКО

16 февраля 2016 18:16 0

Фото: Фото: Газета. ру

На Яндекс.Картах появились новые спутниковые снимки Украины в высоком разрешении. Обновились фотографии более ста населенных пунктов, в том числе Киева, Харькова, Днепропетровска, Львова и других крупных городов. Благодаря обновлению можно рассмотреть в деталях интересные места, например Хотинскую крепость или горнолыжный курорт Буковель, сообщает пресс-служба компании.

— Спутниковая карта Киева обновилась на две трети. Пользователи могут увидеть с высоты птичьего полёта недавние постройки в центре, на Оболони, на Печерске и в других районах города. Например, теперь можно рассмотреть развлекательный парк Sky Family Park, — передает «Яндекс».

Большинство новых фотографий сделано с августа по октябрь прошлого года. Какие-то из них обновляют вид локации, а какие-то – показывают места впервые. Самые полные спутниковые карты составлены для Николаевской, Киевской, Донецкой, Черниговской, Черновицкой областей, Крыма и Киева.

Так со спутника выглядит Хотинская крепость. Фото Яндекс

На этих снимках место возле торгово-развлекательного центра «Sky Mall», проспект генерала Ватутина, с парком развлечений и без. Фото Яндекс

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ

Вместо Крещатика закроют Сагайдачного

«КП» в Украине» выяснила, где гулять киевлянам, если главную улицу откроют для авто. Выходные в столице прошли под знаменем скандала — быть или не быть Крещатику пешеходным по субботам и воскресеньям. Волну негативных эмоций у людей вызвало сообщение на Фейсбук-странице департамента транспортной инфраструктуры о том, что с 13 февраля главную улицу Киева больше не будут перекрывать в выходные и праздничные дни.

«Пешеходный Крещатик в выходные дни и на праздники — одна из главных киевских традиций. Но в пятницу Киевская госадминистрация решила ее отменить», — негодовали наиболее активные жители столицы.

Новости по теме: Яндекс карты Подписывайтесь на нас в соц. сетях

Яндекс.Карты — это.

.. Что такое Яндекс.Карты?

Яндекс. Карты — поисково-информационный картографический сервис Яндекса. Открыт в 2004 году. На сервисе представлены карты масштабом до 1:2000. Наиболее точно и полно представлены карты России, Украины, Белоруссии и Казахстана. На картах Западной и Центральной Европы, Турции, Таиланда, Израиля и Египта представлены все крупные населённые пункты, железные дороги, автомобильные магистрали. На картах остальных стран мира представлены только крупнейшие города и междугородние шоссе.

30 января 2012 года Яндекс купил карты всех стран мира у сервиса NAVTEQ, где в особенных подробностях изображены дорожная сеть, междугородние магистрали, дома и улицы. Со временем новый контент появится на Яндекс. Картах. В результате у сервиса получится стать универсальным картографическим сервисом, охватывающим всю планету^[2].

По состоянию на март 2012 года российская аудитория ресурса достигает 16,2 миллиона пользователей^[3].

Возможности

Карты доступны в четырёх вариантах: схемы, спутниковые снимки, совмещённые и Народная карта. Набор возможностей по работе с картами достаточно обширен, но в наиболее полном объёме доступен лишь для ограниченного числа городов.

Доступен поиск как по географическим объектам (адресам, улицам, городам, регионам и странам), так и по организациям. На картах имеется возможность измерять расстояние и прокладывать маршруты.

Для ряда городов доступен сервис «Яндекс.Пробки»: индикатор автодорожных заторов. Уровень заторов определяется по десятибалльной цифровой шкале и по четырёхцветной графической. Показания этого сервиса могут учитываться при автоматической прокладке маршрутов. Имеются также интерактивные схемы транспортных развязок с указанием оптимального маршрута проезда через них.

Имеется возможность в реальном времени просматривать изображения с веб-камер, установленных как правило вдоль крупнейших магистралей и возле развязок.

Панорамы улиц

9 сентября 2009 года для Москвы начал действовать сервис «Яндекс.Панорамы». Позже панорамы стали доступны для других городов.

25 января 2012 г. были представлены панорамы Санкт-Петербурга и окрестностей с высоты птичьего полета. Для съемок использовались вертолет и дирижабль. Съемки проходят на высоте 150—200 метров.^[4]

Источники

Поставщики картографических данных Яндекс. Карт^[5]:

• Роскартография
• ООО «Резидент Консалтинг»
• ЗАО «ТГА»
• ВТУ ГШ
• ЗАО «Геоцентр-Консалтинг»
• Донгеоинформатика
• ФГУП «Верхневолжское аэрогеодезическое предприятие»
• ГОУ ВПО СГГА, Новосибирск.
• ООО «Дискус Медиа» с использованием ДДЗ ИТЦ «СКАНЭКС»
• ООО «Дискус Медиа»
• КГА Санкт-Петербурга
• ФГУП «Севзапгеоинформ»
• ЗАО «Фирма НТЦ КАМИ»
• ООО «Уральская Картографическая Компания»
• ЯрМап
• МУП «АПБ» Главархитектуры г.Уфы
• ФГУП «ГОСГИСЦЕНТР»
• ООО «ГИС Технологии»
• Госкомимущество Республика Беларусь
• РУП «Белгеодезия»
• НДІГК
• НВП «Високі технології»
• Укргеодезкартографія
• Transnavicom, Ltd
• Transnavi. com, LTD
• Guidejet MAPS

18 апреля 2011 года Яндекс опубликовал карту сделанную своими картографами на территории Москвы и Московской области, а это значит, что изменения будут вноситься более оперативно и жалобы о неточностях карты отправляются сразу в Яндекс, а не к поставщику карт^[6].

Спутниковые данные предоставлены ООО ИТЦ «СКАНЭКС», выполнившим обработку спутниковых снимков со спутников IRS (владелецы ANTRIX Corporation Ltd., European Space Imaging GmBH, DigitalGlobe, Inc.), «WorldView-2» (DigitalGlobe, Inc.), IKONOS (Geo Eye, Inc.), TerraColor (Earthstar Geographics).^[5].

Схемы дорожных развязок Москвы и Санкт-Петербурга предоставлены 2КаМедиа. Схемы дорожных развязок Киева предоставлены компанией Транснавиком.

Панорамная съемка выполнена компанией Neq4.

Информация о дорожной ситуации (состоянии загруженности автомобильных дорог) предоставлена ООО «Яндекс.Пробки».

Видеокамеры — информация предоставлена ООО «Яндекс. Пробки» и АКАДО.

Информация о маршрутах движения городского общественного транспорта предоставлена ГУП «Мосгортранс» (г. Москва), ООО «Дискус Медиа» (г. Санкт-Петербург).

Масштаб

Максимальный масштаб Яндекс.карт — 1:1600 (Санкт-Петербург, Екатеринбург, Тверь). Москва и большинство крупных городов России, а также Киев и Минск) представлены в масштабе до 1:2000. В масштабе 1:16000 представлена вся территория Украины, в 1:30000 — вся территория Белоруссии. Максимальный масштаб, в котором доступна любая точка на территории России — 1:660 000 (районы Крайнего севера).

Вся территория Казахстана доступна в масштабе 1:6600, остальные страны Центральной Азии, а также всё Закавказье — от 1:2 300 000.

Полностью покрыты территории таких стран как: Эстония, Латвия, Литва, Австрия, Венгрия, Польша, Чехия, Германия, Франция, страны Бенилюкса, Великобритания и Ирландия в масштабе 1:30000; Испания, Португалия, Италия, все Балканы, Турция и Кипр в масштабе от 1:66000. Египет представлен в масштабе 1:100 000.

Весь мир доступен в масштабе от 1:3 000 000.

Спорные территории

Территории с неоднозначным правовым статусом на Яндекс. Картах обозначены следующим образом:

Примечания

Ссылки

Сведения из интернет-источников «Google Earth» и «Яндекс.Карты» как доказательства в гражданском и арбитражном процессе. Допустимы ли?

Коллеги, предлагаю к обсуждению один казус, посвященный доказательственному значению сведений из интернет-источников «Google Earth» и «Яндекс.Карты».

Обстоятельство, которое необходимо было выяснить суду, это год возведения объекта капитального строительства. В техническом плане был указан 2007 год, этот же год, соответственно, на основании техплана попал в сведения ЕГРН. Процессуальный оппонент возражает, ссылается на иной момент возведения спорного объекта, при этом представляет распечатки из Интернет-источников: yandex.ru/maps и google-earth-pro. При этом на указанных распечатках год съемки проставлен от руки, на снимках адрес земельного участка не содержится.

Вопрос в том насколько с точки зрения процессуального законодательства данные сведения являются допустимыми в доказывании.

Позицию высшей судебной инстанции по данному вопросу обнаружить не удалось. Нижестоящие суды по разному дают правовую оценку этим сведениям. Так, в Постановлении Арбитражного суда Западно-Сибирского округа от 13 апреля 2018 г. по делу № А45-14860/2016, Постановлении Арбитражного суда Западно-Сибирского округа от 17 октября 2018 по делу № А46-9476/2015, Апелляционном определении Новосибирского областного суда от 16.02.2016 по делу № 33-1685/2016 даётся следующая юридическая оценка этим сведениям: 

«Google Earth» и «Яндекс.Карты» не являются официальными интернет-ресурсами, содержащими информацию, достоверность которой обеспечивает и проверяет соответствующий орган власти либо иная организация, определенная таковой в установленном порядке, возможность проверить достоверность представленных в данной программе сведений отсутствует.

Таким образом установить время и обстоятельства, при которых были изготовлены соответствующие снимки, не представляется возможным.

Так, представленные распечатки не соответствуют требованиям относимости и допустимости доказательств

Вместе с тем, встречаются судебные акты, где суды используют данные сведения в качестве доказательств по делу: Апелляционное определение Московского областного суда от 17.04.2019 по делу № 33-12932/2019, Апелляционное определение Волгоградского областного суда от 06.08.2015 по делу № 33-9163/2015, Апелляционное определение Омского областного суда от 02.07.2014 по делу № 33-4176/2014.

Как вы полагаете, как следует оценивать данные сведения с точки зрения требований, предъявляемых процессуальным законодательством к доказательствам по делу? Известны ли вам дела высшей судебной инстанции где данный вопрос обсуждался?

Как превратить спутниковые снимки в карты. Компьютерное зрение в Яндексе

Один из главных источников данных для сервиса Яндекс.Карты — спутниковые снимки. Чтобы с картой было удобно работать, на снимках многоугольниками размечаются объекты: леса, водоёмы, улицы, дома и т.  п. Обычно разметкой занимаются специалисты-картографы. Мы решили помочь им и научить компьютер добавлять многоугольники домов без участия людей.

За операции с изображениями отвечает область ИТ, которая называется компьютерным зрением. Последние несколько лет большую часть задач из этой области очень удачно решают, применяя нейронные сети. О нашем опыте применения нейронных сетей в картографировании мы и расскажем сегодня читателям Хабра.

Первым делом натренируем нейронную сетку, которая займётся семантической сегментацией, т. е. определит, относится ли каждая точка на спутниковом снимке к дому. Почему семантическая сегментация, а не просто детектирование объектов? Когда задача обнаружения будет решена, мы получим на выходе набор прямоугольников, причём специфических: две стороны вертикальные, две горизонтальные. А дома обычно повёрнуты относительно осей изображения, а у некоторых зданий ещё и сложная форма.

Задачу семантической сегментации сейчас решают различные сети (FCN, SegNet, UNet и т.  п.). Надо только выбрать, какая из них лучше нам подходит.

Получив маску по спутниковому снимку, мы выделим достаточно большие скопления точек, принадлежащих домам, соберём их в связные области и представим границы областей в векторной форме в виде многоугольников.

Понятно, что маска не будет абсолютно точной, а значит, близко стоящие дома могут склеиться в одну связную область. Чтобы справиться с этой проблемой, мы решили дополнительно натренировать сеть. Она отыщет на изображении рёбра (границы домов) и разделит здания, которые склеились.

Итак, вырисовывалась такая схема:

Мы не стали полностью отбрасывать детектирующие сети и попробовали Mask R-CNN. Её плюс в сравнении с обычной сегментацией в том, что Mask R-CNN и обнаруживает объекты, и генерирует маску, поэтому не надо возиться с разделением общей маски на связные области. Ну а минус (как без него) в фиксированном разрешении маски каждого объекта, т. е. для больших домов со сложной границей эта граница заведомо получится упрощённой.

Инструменты

Затем следовало определиться с инструментами. Здесь всё было достаточно очевидно: для задач компьютерного зрения лучше всего подходит OpenCV. Выбор нейронных сетей несколько шире. Мы остановились на Tensorflow. Её плюсы:

• достаточно развитый набор готовых «кубиков», из которых можно собирать свои сети;
• Python API, удобный для быстрого создания структуры сети и для тренировки;
• натренированную сеть можно использовать в своей программе через C++ интерфейс (сильно небогатый по сравнению с Python-частью, но вполне достаточный для запуска готовых сетей).

Для тренировок и прочих тяжёлых вычислений планировали применять Нирвану — чудесную платформу Яндекса, о которой мы уже рассказывали.

Датасет

Успех в работе с нейронной сетью процентов на восемьдесят состоит из хорошего датасета. А значит, для начала нам следовало собрать такой датасет. В Яндексе имеется огромное количество спутниковых снимков с уже размеченными объектами. Кажется, всё просто: достаточно выгрузить эти данные и собрать в датасет. Однако есть один нюанс.

Уточнение датасета

Когда человек ищет дома на спутниковом снимке, то первым делом он замечает крыши. Но высота домов различается, спутник может снять одну и ту же местность с разных углов — и если мы поместим на векторную карту многоугольник, соответствующий крыше, то нет гарантий, что при обновлении снимка крыша не уедет. А вот фундамент врыт в землю и, с какого угла его ни снимай, всё время остаётся на одном месте. Именно поэтому дома на векторной Яндекс.Карте размечены «по фундаментам». Это правильно, но для задачи сегментирования снимков лучше научить сеть искать крыши: надежда, что сетка натренируется распознавать фундаменты, очень невелика. Поэтому в датасете всё должно быть размечено по крышам. Значит, чтобы создать хороший датасет, нам надо научиться сдвигать векторную разметку домиков от фундаментов к крышам.

Мы пробовали и не сдвигать, но качество получалось очень не очень, и это понятно: углы съёмки спутника разные, высоты домов разные, в итоге на фотографиях фундамент смещался в разные стороны и на разное расстояние от крыши. Сеть теряется от такого разнообразия и в лучшем случае тренируется на что-то среднее, в худшем — на что-то непонятное. Причём сеть для семантической сегментации выдаёт результат, похожий на что-то приемлемое, но при поиске рёбер качество падает драматически.

«Растровый» подход

Раз уж мы залезли в область компьютерного зрения, то первым делом опробовали подход, релевантный этому самому компьютерному зрению. Cначала векторная карта растеризуется (многоугольники домиков отрисовываются белыми линиями на чёрном фоне), фильтр Собеля выделяет рёбра на спутниковом снимке. А затем находится смещение двух изображений относительно друг друга, которое максимизирует корреляцию между ними. Рёбра после фильтра Собеля довольно шумные, поэтому, если применять данный подход к одному зданию, не всегда получается приемлемый результат. Однако метод хорошо работает на территориях со зданиями одинаковой высоты: если искать смещение сразу по большому участку изображения, результат будет более стабильный.

«Геометрический» подход

Если территория застроена не однотипными, а разнообразными домами, предыдущий метод не подойдёт. К счастью, иногда мы знаем высоту зданий на векторной карте Яндекса и положение спутника во время съёмки. Таким образом, мы можем воспользоваться школьными знаниями геометрии и сосчитать, куда и на какое расстояние сдвинется крыша относительно фундамента. Этот способ позволил улучшить датасет на территориях с высотными зданиями.

«Ручной» подход

Самый трудоёмкий способ: засучить рукава, расчехлить мышку, уставиться в монитор и вручную сдвинуть векторную разметку домиков от фундаментов к крышам. Методика приносит просто потрясающий по качеству результат, но применять её в больших количествах не рекомендуется: разработчики, занятые такими задачами, быстро впадают в апатию и теряют интерес к жизни.

Нейронная сеть

В итоге мы получили достаточно спутниковых снимков, хорошо размеченных по крышам. А значит, появился шанс натренировать нейронную сеть (пока, правда, не для сегментации, а для улучшения разметки других спутниковых снимков). И мы это сделали.

Входными данными свёрточной нейронной сети были спутниковый снимок и смещённая растеризованная разметка. На выходе мы получали двухмерный вектор: смещения по вертикали и горизонтали.

С помощью нейронной сети мы нашли необходимое смещение, что позволило добиться хороших результатов на зданиях, у которых не указана высота. В итоге мы значительно сократили исправление разметки вручную. 

Разные территории — разные дома

На Яндекс.Картах есть множество интересных территорий и государств. Но даже в России дома крайне разнообразны, что сказывается на том, как они выглядят на спутниковых снимках. Значит, надо отразить разнообразие в датасете. Причём изначально мы не очень понимали, как правильно справляться со всем этим великолепием. Собирать огромный датасет и потом тренировать на нём одну сеть? Делать свой датасет для каждого (условного) типа застройки и обучать отдельную сеть? Тренировать некую базовую сеть и потом дотренировывать её под конкретный тип застройки?

Опытным путём мы выяснили, что:

1. Несомненно, надо расширять датасет под разные типы застройки, на которых планируется применять инструмент. Сеть, обученная на одном типе, способна выделять здания другого типа, хотя очень некачественно.
2. Лучше тренировать одну большую сеть на всём наборе данных. Она довольно хорошо обобщается на различные территории. Если обучать отдельные сети для каждого типа застройки, качество либо останется прежним, либо едва-едва повысится. Так что внедрять разные сети для разных территорий бессмысленно. К тому же это требует большего количества данных и дополнительного классификатора типа застройки.
3. Если использовать старые сети при добавлении новых территорий в данные, сети обучаются значительно быстрее. Дообучение старых сетей на расширенных данных приводит примерно к тому же результату, что и обучение сети с нуля, однако требует намного меньше времени.

Варианты решения

Семантическая сегментация

Семантическая сегментация — достаточно хорошо исследованная задача. После появления статьи Fully Convolutional Networks она в основном решается при помощи нейронных сетей. Остаётся только выбрать сеть (мы рассматривали FCN, SegNet и UNet), подумать, нужны ли нам дополнительные ухищрения типа CRF на выходе, и определиться, как и с какой функцией ошибки будет проходить обучение.

В итоге остановились на U-Net-подобной архитектуре с обобщенной функцией Intersection Over Union в качестве функции ошибки. Для тренировки нарезали спутниковые снимки и соответствующую им разметку (естественно, растеризованную) на квадраты и собрали в датасеты. Получилось вполне миленько, а иногда так и просто отлично.

На территориях с одиночными зданиями семантической сегментации оказалось достаточно для перехода к следующему этапу — векторизации. Там, где застройка плотная, дома иногда склеивались в связную область. Потребовалось разделить их.

Детектирование рёбер

Чтобы справиться с этой задачей, можно найти рёбра на изображении. Для детектирования рёбер мы решили тоже обучить сеть (алгоритмы поиска рёбер, не использующие нейронные сети, явно уходят в прошлое). Тренировали сеть типа HED, которая описана в работе Holistically-Nested Edge Detection. В оригинальной статье сеть обучалась на наборе данных BSDS-500, в котором на изображениях размечены все рёбра. Обученная сеть находит все явно выраженные рёбра: границы домов, дорог, озёр и т. д. Этого уже хватало, чтобы разделить близко стоящие здания. Но мы решили пойти дальше и использовать для обучения тот же датасет, что и для семантической сегментации, только при растеризации не закрашивать многоугольники зданий целиком, а отрисовывать лишь их границы.

Результат оказался настолько ошеломляюще прекрасен, что мы решили векторизовать здания непосредственно по рёбрам, полученным от сети. И это вполне получилось.

Детектирование вершин

Поскольку сеть типа HED дала отличный результат на рёбрах, мы решили натренировать её же для обнаружения вершин. Фактически у нас получилась сеть с общими весами на свёрточных слоях. У неё было два выхода одновременно: для рёбер и для вершин. В итоге мы сделали ещё один вариант векторизации зданий, и в некоторых случаях он показывал вполне вменяемые результаты.

Mask R-CNN

Mask R-CNN — это относительно новое расширение сетей типа Faster R-CNN. Mask R-CNN ищет объекты и выделяет для каждого из них маску. В результате для домов мы получим не только ограничивающие прямоугольники, но и уточнённую структуру. Этот подход выгодно отличается от простого детектирования (мы не знаем, как здание расположено внутри прямоугольника) и от обычной сегментации (несколько домов могут склеиться в один, и непонятно, как их разделять). С Mask R-CNN уже не надо думать о дополнительных ухищрениях: достаточно векторизовать границу маски для каждого объекта и сразу получить результат. Есть и минус: размер маски для объекта всегда фиксированный, т. е. для больших зданий точность разметки пикселей будет низкой. Результат работы Mask R-CNN выглядит так:

Мы попробовали Mask R-CNN последним и убедились, что для некоторых типов застройки этот подход выигрывает у других.

Векторизация

Векторизация прямоугольниками

При всём современном архитектурном разнообразии дома на спутниковых снимках до сих пор чаще всего выглядят как прямоугольники. Более того, для массы территорий не нужна разметка сложными многоугольниками. Но всё же хочется, чтобы дома на карте были размечены. (Ну, например, садоводческое товарищество: домов там обычно много, вручную размечать — не настолько актуально, но обозначить прямоугольниками на карте очень неплохо.) Поэтому первый подход к векторизации был крайне простой.

1. Берём растровую область, соответствующую «дому».
2. Находим прямоугольник минимальной площади, который содержит эту область (например, вот так: OpenCV::minAreaRect). Задача решена.

Понятно, что качество такого подхода далеко от идеального. Однако алгоритм достаточно простой и при этом во многих случаях рабочий.

Векторизация многоугольниками

Если качество сегментации достаточно хорошее, можно более точно воссоздать контур дома. У большинства зданий сложной формы углы в основном прямые, поэтому мы решили свести задачу к задаче построения многоугольника с ортогональными сторонами. Решая её, мы хотим добиться сразу двух целей: найти наиболее простой многоугольник и как можно точнее повторить форму зданий. Эти цели конфликтуют между собой, поэтому приходится вводить дополнительные условия: ограничивать минимальную длину стен, максимальное отклонение от растровой области и т. д.

Алгоритм, который первым пришёл нам в голову, был основан на построении проекции точек на прямые:

1. Найти контур растровой области, соответствующий одному дому.
2. Сократить количество точек в контуре, упростив его, например алгоритмом Дугласа-Пекера.
3. Найти самую длинную сторону в контуре. Именно её угол наклона определит угол всего будущего ортогонального многоугольника.
4. Построить проекцию из следующей точки контура на предыдущую сторону.
5. Продлить сторону до точки проекции. Если расстояние от точки до её проекции больше самой короткой стены здания, добавить получившийся отрезок в контур здания.
6. Повторять пункты 4 и 5, пока контур не замкнётся.

Данный алгоритм крайне прост и быстро приносит результат, но всё же контур здания иногда получается довольно зашумленным. Пытаясь справиться с этой проблемой, мы наткнулись на довольно интересный вариант решения задачи, который использует квадратную сетку в пространстве для приближения многоугольника. Если описывать кратко, то алгоритм состоит из трёх действий:

1. Построить квадратную сетку в пространстве с центром в нуле.
2. На точках сетки, которые расположены не дальше некоторого расстояния от исходного контура, построить различные многоугольники.
3. Выбрать многоугольник с минимальным количеством вершин.

Так как необходимый угол поворота сетки заранее неизвестен, приходится перебирать несколько значений, что плохо сказывается на производительности. Однако алгоритм позволяет добиться более визуально красивых результатов.

Улучшение векторизации

Пока мы фактически работали с каждым домом отдельно. Когда первый этап пройден, можно поработать уже с картиной в целом и улучшить результат. Для этого был добавлен алгоритм постобработки набора многоугольников. Мы воспользовались следующими эвристиками:

• Обычно стены рядом стоящих домов параллельны. Более того: чаще всего дома можно объединить в наборы, внутри которых все элементы выравнены.
• Если на снимке уже размечены улицы, то весьма вероятно, что стороны многоугольников будут параллельны улицам.
• Если многоугольники пересеклись, то, скорее всего, есть смысл подвигать стены, чтобы пересечение исчезло.

В результате появился такой алгоритм:

1. Кластеризуем найденные дома по расстоянию между ними и углу поворота. Усредняем повороты зданий в каждом кластере. Повторяем, пока положение зданий не перестанет меняться или пока дома не начнут слишком сильно отклоняться от начального положения.
2. Выбираем дома рядом с дорогами, находим самую протяжённую и близкую к дороге сторону. Поворачиваем дом до параллельности выбранной стороны и дороги.
3. Убираем пересечения между многоугольниками, сдвигая стороны двух пересекающихся зданий пропорционально величине сторон.

Результат

В результате мы получили инструмент, способный распознавать здания различных типов застройки. Он помогает картографам в их нелёгкой работе: значительно ускоряет поиск пропущенных домов и заполнение новых, ещё не обработанных территорий. На данный момент с помощью этого инструмента в Народную карту добавлено уже более 800 тысяч новых объектов.

Ниже вы увидите несколько примеров распознавания.

Автор: DolotovEvgeniy

Источник

Яндекс.Карт — Cityguide в App Store

Ищите адрес или лучшие места поблизости как онлайн, так и офлайн. Яндекс.Карты предоставляют информацию об организациях и помогают добраться до места назначения на машине, общественном транспорте, велосипеде или пешком в зависимости от текущей дорожной обстановки.

Найдите и выберите местоположения:
• Самая большая база данных организации и фильтры для уточнения поиска.
• Подробная информация: контакты, режим работы, предоставляемые услуги, фотографии, отзывы.
• Поэтажные планы для знакомства с основными торговыми центрами Москвы.
• Поиск мест и адресов без подключения к Интернету (автономные карты).
• Просматривайте места, сохраненные на вашем смартфоне, планшете и ПК.

Пользовательские настройки карты:
• Местоположение автобусов, трамваев, троллейбусов и микроавтобусов в реальном времени.
• Дорожные карты, показывающие текущую дорожную обстановку в городе.
• Парковочный слой с указанием места и стоимости служебной парковки.
• Панорамы улиц для обзора любого адреса со стороны дороги.
• Выберите один из трех типов карты: дорожная карта, спутниковая и гибридная.

Общественный транспорт, автомобили, велосипеды и пешеходные маршруты:
• Пешеходная навигация: дорожки между зданиями, через парки, площади и другие пешеходные зоны.
• Велосипедная навигация: типы дорог, предпочтения подземных и эстакад, а также предупреждения о шоссе.
• Маршруты общественного транспорта с расписанием и примерным временем прибытия.
• Оптимальные маршруты движения, основанные на реальных условиях движения и вариантах вождения.
• Пошаговые инструкции с голосовой навигацией.
• Уведомления о камерах контроля скорости, ограничении скорости и превышении скорости.
• Обновления в режиме реального времени о дорожном движении, дорожно-транспортных происшествиях, радаре скорости и многом другом.

Офлайн-карты:
• Автомобильные маршруты и голосовая навигация.
• Загружаемые облегченные карты (минимальный объем памяти, например, карта Москвы составляет всего 187 МБ).
• База данных организаций с графиком работы, предоставляемыми услугами и др.
• Более 2000 городов в России, Армении, Беларуси, Грузии, Казахстане, Латвии, Турции, Украине и Эстонии.

Информация от пользователей:
• Отметьте дорожные события на карте и комментируйте сообщения пользователей.
• Регулярные обновления общедоступной карты информируют вас о вашем городе.
• Пишите обзоры, загружайте фотографии и обновляйте информацию об организациях.

На Яндекс.Картах есть приложение Apple Watch. Используйте его, чтобы:
• Перемещаться по карте.
• Просмотр ближайшей станции метро и остановок общественного транспорта.
• Узнайте, когда общественный транспорт прибудет на ближайшую остановку.
• Отслеживайте модели трафика на несколько часов раньше времени.
• Просмотр прогнозов погоды.

Скачать загрузчик Яндекс Карт 5.811

Инструмент, который может автоматически загружать изображения Яндекс-карт на ваш компьютер в соответствии с введенными вами широтой и долготой.

Yandex Maps Downloader — это удобное приложение, которое делает именно то, что предлагает его название, оно помогает вам получить Яндекс карты.

Интуитивно понятный графический интерфейс

Главное окно этой утилиты интуитивно понятно, поэтому даже новички могут загружать карты своих любимых мест.

Вам нужно только ввести координаты, выбрать папку назначения, а затем начать операцию загрузки. Уровень масштабирования также можно изменить, просто перемещая курсор мыши по ползунку.

Преобразовать координаты в градусы

Чтобы результаты соответствовали вашим ожиданиям, вам необходимо убедиться, что ваши координаты указаны в правильном формате.

Вот почему в Yandex Maps Downloader есть специальный компонент для преобразования градусов, минут и секунд в градусы.Таким образом, вы можете ввести левую и правую долготу, а также верхнюю и нижнюю широту и убедиться, что карта соответствует вашим потребностям.

Просмотр и экспорт карт

После того, как вы загрузили нужную карту, вы можете просмотреть ее с помощью встроенного вьюера карт.

Кроме того, вы можете экспортировать его в массив графических форматов, таких как BMP, TIFF, JPEG, PNG и другие. Вы даже можете сгенерировать файл KMZ, который позже сможете использовать с устройствами Garmin, но только если ваша карта содержит менее 500 фрагментов.

Кроме того, вы можете экспортировать карту в форматы, которые впоследствии можно будет импортировать в Rmaps, Locus Maps, Oruxmaps и MBtiles.

Заключение

Подводя итог, можно сказать, что Yandex Maps Downloader — это интуитивно понятное решение, подходящее для всех, кто хочет быстро скачать карту с Яндекс Карт. Доступны как обычные, так и спутниковые карты, поэтому каждый пользователь может выбрать, какой тип ему больше подходит.

Подано под

Загрузчик карт Скачать карту Яндекс Загрузчик карт Скачать карту Яндекс

листовок-плагинов / яндекс.html в мастер · шрамов / листовки-плагины · GitHub

листовки-плагины / yandex.html у мастера · шрамов / листовки-плагины · GitHub Постоянная ссылка

В настоящее время невозможно получить участников Этот файл содержит двунаправленный текст Unicode, который может интерпретироваться или компилироваться иначе, чем то, что показано ниже. Для просмотра откройте файл в редакторе, который показывает скрытые символы Юникода. Подробнее о двунаправленных символах Юникода

	<стиль>
	.leaflet-bottom {bottom: 20px}
	.листовка-контроль-атрибуция {margin-bottom: -10px! important}
	<сценарий>
	var center = [67.6755, 33,936];
	var map = L. map (‘карта’, {
	центр: центр,
	зум: 10,
	zoomАнимация: true
	});
Карта	.attributionControl
	.setPosition (‘bottomleft’)
	.setPrefix (»);
	функция трафика () {
	// https://tech.yandex.ru/maps/jsbox/2.1/traffic_provider
	var actualProvider = new ymaps.traffic.provider.Actual ({}, {infoLayerShown: true});
	actualProvider.setMap (this._yandex);
	}
	var baseLayers = {
	‘Яндекс карта’: L.yandex () // ‘карта’ по умолчанию
	.addTo (карта),
	‘Яндекс карта + Пробки’: Л.яндекс (‘карта’)
	.on (‘нагрузка’, трафик),
	‘Спутник Яндекса’: L.yandex ({type: ‘satellite’}), // тип можно задать в параметрах
	‘Яндекс гибрид’: L.yandex (‘гибрид’),
	‘OSM’: L.tileLayer (‘https: // {s} .tile.openstreetmap.org / {z} / {x} / {y} .png’, {
	авторство: ‘& copy; OpenStreetMap участников ‘
	})
	};
Оверлеи	var = {
	«Трафик»: L.yandex («наложение»)
	.on (‘load’, traffic)
	};
	Л.control.layers (baseLayers, overlays, {collapsed: false}). addTo (карта);
	var marker = L.marker (центр, {draggable: true}). AddTo (карта);
	map.locate ({setView: true, maxZoom: 14})
	.on (‘locationfound’, функция (e) {
	marker.setLatLng (e.latlng);
	});

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

Airbus и Scanex предоставят российскому «Яндексу» спутниковые снимки «One Atlas» — Geospatial World

Airbus подписал четырехлетний контракт с российской компанией по наблюдению за Землей Scanex на доступ к оптическим спутниковым изображениям через платформу One Atlas.

Франция: Airbus Defence and Space подписала четырехлетний контракт со Scanex, российской компанией по наблюдению за Землей, на доступ к оптическим спутниковым изображениям через платформу One Atlas, охватывающий 180 миллионов квадратных километров на протяжении всего контракта.

Яндекс, одна из крупнейших интернет-компаний в Европе, управляющая самой популярной поисковой системой в России, получит прямую выгоду от этого соглашения. Яндекс подпитывает свой портал Яндекс.Карты, покупая спутниковые снимки у Scanex.

180 миллионов квадратных километров данных One Atlas будут интегрированы в Яндекс.Карты, что обеспечит доступ к свежим снимкам со спутников SPOT с разрешением 1,5 метра в глобальном масштабе и продукту Pléiades с разрешением 0,5 метра над городами. One Atlas — это базовая карта спутниковых изображений, которая покрывает земные массивы со снимками профессионального уровня.

Доступный круглосуточно в режиме онлайн и обновляемый в течение 12 месяцев, One Atlas предоставляет клиентам легкий доступ к экономичным, высококачественным и однородным изображениям. Эта потоковая базовая карта упрощает обмен данными между командами или партнерскими организациями без ущерба для безопасности или конфиденциальности.

«Яндекс.Карты предлагают подробные карты большинства стран и спутниковый слой», — сказал Андрей Стрелков, руководитель отдела геолокационных продуктов Яндекса. «Доступ к актуальным высококачественным изображениям платформы One Atlas поможет нам регулярно улучшать наши геосервисы.”

Валерий Баринберг, генеральный директор Scanex, сказал: «Это новое соглашение укрепляет долгосрочное сотрудничество между нашими компаниями и объединяет две организации, Airbus и Яндекс, которые хорошо известны своим качественным контентом, опытом и инновациями во всем мире. Это была групповая работа, и мы очень рады быть частью этой команды ».

«Мы очень рады подписать этот контракт One Atlas со Scanex, давним и верным партнером, который всегда доверял нашим продуктам и инновациям», — сказал Франсуа Ломбар, руководитель бизнес-кластера разведки в Airbus Defense and Space.

Airbus и Scanex снабдят самую популярную поисковую систему России Яндекс данными спутниковых снимков One Atlas

Тулуза, 24 мая 2017 г. — Airbus Defence and Space подписала четырехлетний контракт со Scanex, российской компанией по наблюдению за Землей, на доступ к оптическим спутниковым изображениям через платформу One Atlas, охватывающий 180 миллионов км² в течение всего срока действия контракта.

Яндекс, одна из крупнейших интернет-компаний в Европе, управляющая самой популярной поисковой системой в России, получит прямую выгоду от этого соглашения.Яндекс подпитывает свой портал Яндекс.Карты, покупая спутниковые снимки у Scanex.

180 миллионов квадратных километров данных One Atlas будут интегрированы в Яндекс.Карты, что обеспечит доступ к свежим снимкам со спутников SPOT с разрешением 1,5 м в глобальном масштабе и продукту Pléiades с разрешением 0,5 м над городами. One Atlas — это базовая карта спутниковых изображений, которая покрывает земные массивы со снимками профессионального уровня. Доступный в режиме онлайн 24/7 и обновляемый в течение 12 месяцев, One Atlas предоставляет клиентам легкий доступ к экономичным, высококачественным и однородным изображениям.Эта потоковая базовая карта упрощает обмен данными между командами или партнерскими организациями без ущерба для безопасности или конфиденциальности.

«Яндекс.Карты предлагают подробные карты большинства стран и спутниковый слой», — сказал Андрей Стрелков, руководитель отдела геолокационных продуктов Яндекса. «Доступ к актуальным высококачественным изображениям платформы One Atlas поможет нам регулярно улучшать наши геосервисы».

Валерий Баринберг, генеральный директор Scanex, сказал: «Это новое соглашение укрепляет долгосрочное сотрудничество между нашими компаниями и объединяет две организации, Airbus и Яндекс, которые хорошо известны своим качественным контентом, опытом и инновациями во всем мире.Это была совместная работа, и мы очень рады быть частью этой команды ».

«Мы очень рады подписать этот контракт One Atlas со Scanex, давним и верным партнером, который всегда доверял нашим продуктам и инновациям», — сказал Франсуа Ломбар, руководитель бизнес-кластера разведки в Airbus Defense and Space.

О компании Airbus

Airbus — мировой лидер в области аэронавтики, космоса и связанных с ними услуг. В 2016 году выручка компании составила 67 миллиардов евро, а численность персонала составила около 134 000 человек.Airbus предлагает самый полный спектр пассажирских лайнеров от 100 до более 600 мест. Airbus также является европейским лидером в области производства самолетов-заправщиков, боевых, транспортных и миссионерских самолетов, а также космическим предприятием номер один в Европе и вторым по величине космическим бизнесом в мире. В области вертолетов Airbus предлагает самые эффективные решения для гражданских и военных вертолетов по всему миру.

О компании Scanex

Scanex — ведущая российская компания по наблюдению за Землей, предоставляющая оптические и радиолокационные изображения и информационные услуги в режиме, близком к реальному времени, государственным и коммерческим заказчикам.Портфолио Scanex включает решения для наземных станций, передовое программное обеспечение для дистанционного зондирования, геопространственные услуги и платформы распространения информации. По всему миру развернуто более 70 наземных станций Scanex UniScan ™. Веб-службы Scanex, включая службы Maritime, Fires и Agro, обеспечивают доступ к важной информации практически в реальном времени.

О Яндексе

Яндекс — одна из крупнейших интернет-компаний Европы и ведущая поисковая система в России. Его доля на поисковом рынке страны в феврале 2017 года составила 55.5%, по данным LiveInternet. Сервисами и мобильными приложениями Яндекса пользуются 92% российских интернет-пользователей в городах с населением не менее 700 000 человек (TNS Web Index, август 2016 г., пользователи в возрасте от 12 до 64 лет, включая мобильные устройства).

секретных военных баз раскрыто российской спутниковой картографической компанией

Российская картографическая служба тщательно скрыла ряд уязвимых участков, но тем самым случайно обнаружила расположение сверхсекретных военных баз.

Согласно отчету Федерации американских ученых (ФАС),

Яндекс-карты, аналог Google Maps для России, скрыли местонахождение сотен сайтов в Израиле и Турции, что побудило аналитиков спутниковых снимков провести расследование.

Аналитики внимательно изучили изображения и пришли к выводу, что размытые пятна на самом деле являются военными объектами и другими уязвимыми объектами, включая сверхсекретные ядерные объекты.

Обнаружено более 300 уязвимых сайтов

«Мой полный список размытых участков как в Израиле, так и в Турции насчитывает более 300 отдельных зданий, аэродромов, портов, бункеров, складов, баз, казарм, ядерных объектов и случайных построек», — написал Мэтт Корда для ФАС.

Когда российская картографическая служба попыталась скрыть все военные объекты в Турции и Израиле, это произвело непреднамеренный эффект: * выявило * точное местонахождение более 300 различных объектов (упс) 😬

См. Сочные подробности в моей последней статье для @FAScientists https://t.co/2UJOVospF5

— Мэтт Корда (@mattkorda) 10 декабря 2018 г.

Технические специалисты онлайн-картографических компаний иногда размывают конфиденциальные местоположения по запросу правительств.Обычно они делают это за счет уменьшения разрешения больших участков территории, чтобы не привлекать внимание к сверхсекретным объектам.

Некоторые картографические службы по закону обязаны поддерживать низкое разрешение, например, чтобы препятствовать усилиям террористов.

Федеральный закон США обязывает картографические компании не показывать Израиль более подробно, чем те, которые доступны на коммерческих спутниковых снимках, ограничивая разрешение в два метра (6 футов) и помогая помешать разведке целей.

Яндекс Карты сделали все немного иначе.

«Это размытие почти наверняка является результатом запросов как из Израиля, так и из Турции, — предположил Корда в своем письме, — кажется маловероятным, чтобы российская компания взяла на себя такую ​​трудоемкую задачу по собственному желанию.

«К счастью, это произвело непреднамеренный эффект, выявив местоположение и точный периметр каждого значительного военного объекта в обеих странах, если кто-то достаточно одержим любопытством, чтобы просеять всю карту в поисках размытых участков.

«Выполняя запросы на выборочное скрытие военных объектов, картографическая служба фактически раскрыла их точное местоположение, периметры и потенциальные функции любому, кому достаточно любопытно найти их все».

Размытый жилой дом в Стамбуле, Турция. (Яндекс Карты)

Корда, однако, отметил, что Яндекс не оказал никакой услуги сыщикам онлайн-карт, когда дело касалось российских секретов.

«Как ни странно, никакие российские объекты не были размыты, включая ядерные объекты, базы подводных лодок, авиабазы, стартовые площадки или многочисленные иностранные военные базы в Восточной Европе, Центральной Азии или на Ближнем Востоке.”

«Наш продукт соответствует всем нормам»

Представитель «Яндекса» сообщил Fox News: «Яндекс разрабатывает картографические сервисы для потребителей и предприятий почти 20 лет.

«За последнее десятилетие мы расширили наши картографические услуги, включив новые места, включая Турцию и Израиль.

«Процесс разработки любой карты включает в себя сбор множества разновидностей общедоступной информации, чтобы сделать картографический продукт максимально надежным и полезным.Помимо сбора этой информации, мы также определяем местные правила и требования к картографической продукции. Местные правила иногда требуют размытия определенных участков спутниковых изображений или удаления другой подобной информации для защиты конфиденциальной информации.

«В странах, где мы развиваем наши услуги, таких как Турция и Израиль, мы особенно тщательно обновляем карты и соблюдаем местные правила. В случае Израиля и Турции наш продукт соответствует всем нормам и требованиям властей.Некоторые места на спутниковых снимках размыты, поэтому их невозможно четко рассмотреть. Наш картографический продукт в Израиле соответствует национальной общедоступной карте, опубликованной правительством Израиля, поскольку это касается размытия военных объектов и местоположений. Наш турецкий картографический продукт аналогичным образом соблюдает местные правила и нормы ».

Таким образом, кажется, что ревностное выполнение требований о сокрытии военных объектов, по общему мнению, непреднамеренно привело к тому, что тщательно охраняемые секреты были выложены так же четко, как на карте.

Подписаться

Том Озимек имеет обширный опыт в журналистике, страховании вкладов, маркетинге и коммуникациях, а также в сфере образования для взрослых. Лучший писательский совет, который он когда-либо слышал, — от Роя Питера Кларка: «порази свою цель» и «оставь лучшее напоследок».

Другие статьи этого автора

En floutant ses images satellites, le moteur de recherche Yandex révèle plus que ce qu’il veut cacher

«Quand c’est flou, c’est qu’il y a un loup».L’expression, qu’on pensait réservée au rendement des niches fiscales во Франции, беспокоит иллюстрацию inattendue dans le domaine de l’imagerie satellitaire commerciale en accès libre. En décidant de flouter, dans sa déclinaison Yandex Maps, plusieurs centaines de sites sensibles en Turquie et en Israël — dont la superficie s’étend de quelques dizaines de mètres à des kilomètres carrés — le moteur de recherche résésére de résué résére .

Достаточно средств для исправления мелких деталей, которые подлежат разбору для локализаций территорий и ресурсов, а также для обслуживания локализованных сайтов, не относящихся к «чертам» и картографических служб Google Планета Земля.Базы авиационных, национальные центры управления, л’ОТАН и великие государственные органы, возвращающие сумы с фильтром Яндекса, выступают в качестве помощника Мэтта Корды, члена ассоциации федерации американских ученых.

Установки, подтверждающие природу

Mais loin d’être mises à l’abri des regards, установки d’autres подтверждают характер au contraire leur. Exemple parmi d’autres, ce bloc d’habitations d’Ankara, qui depend des services secrets turcs et dont le rôle a été révélé dans une enquête menée par Le Monde et neuf médias internationaux dans l’enlèvement d’opposants. Незнакомец.

Lire l’enquête: Article réservé à nos abonnés #blacksitesturkey: une centaine de gülénistes enlevés à l’étranger

Selon les registres de l’aviation civile turque et du registre Commercial, on y Trouve le siège de touris enlevés de construction qui sert en réalité de façade à l’Organisation nationale du renseignement (le MIT). Cette entreprise est propriétaire d’au moins deux jets privés de type Bombardier Challenger, который обслуживает похищения или попытки похищения противников в Косово и Монголии.

В Google Планета Земля, можно найти ансамбль маленьких неизменных жилищ Енимахалле. Sur Yandex, le périmètre est flouté…

Единая установка сервисов для обслуживания (Google Планета Земля) GOOGLE EARTH L’installation vue avec Yandex. ЯНДЕКС

в Израиле, Мэтт Корда является надежным помощником по локализации аккумуляторной батареи защищенной воздушной системы Patriot, развернутой на горе Кармель в Хаифе, не ожидая обнаружения радиолокационных станций спутниковой службы.

Простая «защита» от барьера безопасности, построенная на длинной полосе Газы, позволяющая русскому языку, côté israélien, l’emplacement précis d’installations dont la fonction n’est pas difficile à deviner…

Il paraît peu possible que Yandex ait pris cette Initiative seul

Dans le context de coopération sécuritaire régionale qui réunit Russes et Turcs d’un côté, et Russes et Israéliens de l’autre, il paraît peu possible c queette seitulis , sans des demandes spécifiques émanant de ces deux pays.