Suite

Existe-t-il une API publique accessible avec Python et permettant de géocoder les points d'intérêt ?


J'ai récemment téléchargé des données hospitalières étiquetées sur OpenStreetMaps.org à l'aide de l'API. Certaines des données ont une étiquette « nœud » qui est attribuée avec une latitude/longueur tandis que d'autres données sont étiquetées comme un format « voie » sans attribut d'adresse. Cela me laisse plusieurs hôpitaux qui n'ont qu'un attribut 'nom' et pas de géolocalisation adresse/lat-long.

Je me demande s'il existe des API publiques auxquelles on peut accéder à l'aide de Python et qui me permettent de transmettre simplement un nom d'hôpital comme « CityA Hospital », et d'obtenir une adresse exacte ou une latitude/longitude.


J'ai un script que j'utilise pour prendre une liste d'adresses et les géocoder en points dans une nouvelle classe d'entités. Il vous suffit de télécharger le module de requêtes et de fournir une URL de service pour un service REST de géocodage. Cependant, je ne connais pas vraiment de services de géocodage open source.

demandes d'importation import json import arcpy import os import sys arcpy.env.overwriteOutput = True def Message(msg): print str(msg) arcpy.AddMessage(str(msg)) return msg def assertJsonSuccess(data): import json obj = json .loads(data) if 'status' in obj et obj['status'] == "error": Message("Error: JSON object return an error. " + str(obj)) return False else: return True def geocode_addresses (new_fc, address=[], serviceURL=", sr=3857): import json import request """Géocode une liste d'adresses à l'aide d'un service de géocodage et renvoie une classe d'entités ponctuelles Géocodage rapide et sale. Il peut y avoir une limite sur le nombre d'adresses pouvant être utilisées avant que le serveur ne rejette les demandes. } ou une liste d'adresses ['address, city, state, zip'… ] serviceURL -- URL vers un point de terminaison REST pour un service de géocodage sr -- référence spatiale ou WKID pour la nouvelle classe d'entités (doit être identique au service de géocodage) peut être dans l'un des formats ci-dessous. # exemple : adresses de passage avec description comme adresses de dictionnaire = {"400 N 1st Ave W, Hartley, IA, 51346" : "Prins Laundromat", "120 S 8th Ave W, Hartley, IA, 51346" : "Hengeveld Construction", "173 S Central Ave, Hartley, IA, 51346" : "Legal Eyes"} # exemple : transmettez les adresses sous forme de liste d'adresses = ["901 N Broadway, Saint Louis, Missouri, 63102", "10701 Lambert International Blvd, Saint Louis, "15193 Olive Blvd, Chesterfield, Missouri, 63017"] """ # vérifier si les adresses sont fournies en tant que dict hasFeature = True sinon isinstance(addresses, dict): address = dict((a,") pour un dans les adresses) hasFeature = False # dictionnaire pour stocker les adresses et les points addr = {} bad = [] pour l'adresse, le nom dans les adresses.iteritems() : # Cette requête n'a besoin que de l'adresse d'une seule ligne sous forme de texte et du paramètre de formatage de la réponse . params = {'text': address, 'f': 'pjson'} headers = {"Content-type": "application/x-www-form-urlencoded", "Accept": "text/plain"} # Se connecter à service pour obtenir son JSON de finition. r = request.post(serviceURL, params=params, headers=headers) if (r.status_code != 200): Message("Impossible de géocoder l'adresse {0}.
http status code {1}.".format (adresse, r.status_code)) bad.append(address) else : sinon assertJsonSuccess(r.text) : Message('Erreur lors de la lecture des informations de service : {0}'.format(r.text)) bad.append( address) #Obtenir le premier emplacement renvoyé loc = False candidats = r.json() if 'locations' dans les candidats: if candidats['locations']: loc = True candidat = candidats['locations'][0] geo = candidat ['feature']['geometry'] # Créer (X,Y) objets tuple et Point et score pt = (geo['x'], geo['y']) score = candidat['feature'][' attributs']['Score'] addr[(adresse, nom)] = (arcpy.PointGeometry(arcpy.Point(*pt), prj), score) sinon loc: Message("Impossible de géocoder l'adresse "{0 }"".format(address)) # créer une nouvelle classe d'entités f_length = min([max(len(a) for a in address), 255]) if arcpy.Exists(new_fc): arcpy.Delete_management(new_fc) arcpy .CreateFeatureclass_management (os.path.dirname(new_fc), os.path.basename(new_fc), 'POINT', spatial_reference=sr) arcpy.AddField_management(new_fc, 'Address', 'TEXT', field_length=f_length) arcpy.AddField_management(new_fc , 'Feature', 'TEXT', field_length=100) arcpy.AddField_management(new_fc, 'Score', 'SHORT') # insérer des lignes avec arcpy.da.InsertCursor(new_fc, ['[email protected]', 'Address', ' Feature', 'Score']) sous forme de lignes : pour les attributs, pt dans addr.iteritems() : add, name = attributs xy, score = pt rows.insertRow([xy, add, name, score]) Message('Geocoded adresse : {0}'.format(add)) # Supprimer le champ de fonctionnalité si aucun nom de fonctionnalité n'est fourni sinon hasFeature : arcpy.DeleteField_management(new_fc, ['Feature']) # si mauvais enregistrements si mauvais : date = time.strftime( '_%m_%d_%Y') txt = r'C:Users{0}DesktopGeocode_fail_{1}.txt'.format(os.environ['USERNAME'], date) avec open(txt , 'w') comme f: f.writelines('
'.join(bad)) os.startfile(txt) return new_fc

Mapzen a un service de géocodage vraiment cool qui vous permet d'interroger le nom du lieu pour obtenir une coordonnée XY. (https://mapzen.com/documentation/search/search/). Vous pouvez obtenir une clé API gratuite sur leur page de développeurs qui vous permettra de faire 30 000 requêtes par jour à 6 par seconde. (https://mapzen.com/)

Voici une fonction qui renverra l'emplacement XY de la requête (avec entrée de chaîne). Vous pouvez le modifier pour renvoyer la réponse afin d'examiner toutes les données résultantes (y compris l'adresse). Aussi, à la fin ducheminchaîne, vous pouvez supprimer le&taille=1si vous voulez récupérer tous les résultats possibles au lieu d'un seul.

import json import request import urllib def geocode(address): api = 'YOUR_API_KEY_HERE' address =address base = 'https://search.mapzen.com' path = '{}/v1/search?api_key={}&text={ }&size=1'.format(base,api, urllib.quote_plus(address)) response = request.get(path, verify=False) answer = response.json() return answer['features'][0][' géométrie']['coordonnées']

Exemple:

>>> géocode("golds gym, austin, tx") [-97.83996, 30.223798]

EDIT: Je viens d'essayer votre exemple "Milford Hospital". (en XY, pas lat/long)

>>> géocode("Hôpital Milford") [-0.625876, 51.167924]

MISE À JOUR : Malheureusement, Mapzen n'est plus actif, bien que le code soit sur GitHub si vous vouliez héberger le vôtre. Pour la fonction ci-dessus, vous devrez remplacer lebaseetcheminvariables pour refléter l'API de géocodage que vous souhaitez utiliser (comme Google), formatez correctement l'URL et définissez votre valeur de retour sur les valeurs X et Y renvoyées dans la réponse.json().


Introduction

Au fur et à mesure que le BIM et les technologies de conception 3D générales progressent dans l'industrie AEC, l'application dans le secteur des infrastructures devient de plus en plus large. Il existe déjà des projets pilotes et des preuves de concepts assez étendus et beaucoup de buzz se produit autour des jumeaux numériques, des modèles de villes connectées et des villes intelligentes. L'avancement se produit même dans les projets d'infrastructure à grande échelle, où des corridors et des réseaux complets d'actifs d'infrastructure sont virtualisés et connectés.

Considérant que la discipline environnementale fait partie intégrante de presque tous les projets, en particulier dans le secteur des infrastructures, la question devient de plus en plus pertinente :
Qu'en est-il de la mise en œuvre des workflows BIM dans l'industrie de l'environnement ? Ou en d'autres termes, comment intégrer les informations environnementales dans les projets BIM ?

Les avantages et les besoins ne sont en fait pas différents dans l'industrie de l'environnement. Des projets de grande envergure et de longue durée, de nombreuses parties prenantes, différents aspects et domaines d'intérêt. Avantages des workflows BIM et des jumeaux numériques, des systèmes de gestion des données connectés et centralisés, de la livraison interactive et basée sur le cloud, éliminant la perte de données lors du transfert et de la gestion du cycle de vie, les jumeaux numériques pour l'ensemble du cycle de vie des actifs sont des exigences valides et essentielles pour tous les types de projets, quel que soit le discipline et portée.

Dans cet article, nous parlerons de la manière dont l'approche BIM peut être mise en œuvre dans de tels projets, quelles sont les principales différences entre les technologies les plus utilisées (BIM et SIG) de l'AEC et de l'industrie environnementale. Nous aborderons certains défis et cas d'utilisation en rassemblant
les différentes plateformes.

Qu'est-ce que le BIM ?

Le BIM a de nombreuses définitions différentes, liées au domaine de déploiement, à la compréhension des utilisateurs et des parties prenantes, aux cas d'utilisation, etc. J'avais l'habitude de dire que le BIM n'est rien d'autre qu'un nouveau moyen de communication, où nous utilisons des représentations virtuelles d'objets de conception en tant que supports, connectés de préférence dans le cloud.

Selon Wikipedia, « l'American Institute of Architects a défini le BIM comme « une technologie basée sur un modèle liée à une base de données d'informations sur le projet », et cela reflète la dépendance générale à l'égard de la technologie des bases de données comme fondement. À l'avenir, les documents textuels structurés tels que les spécifications pourront être recherchés et liés aux normes régionales, nationales et internationales.

Qu'est-ce que le SIG ?

Tout comme le BIM, le SIG a également de nombreuses définitions différentes, mais probablement en raison de son histoire plus longue, remontant à ses origines en 1968, il s'agit déjà d'une technologie bien connue dans l'industrie. Les professionnels de l'industrie connaissent pour la plupart les applications SIG, les capacités, les fonctionnalités et les logiciels disponibles. Grâce à l'avancée de la technologie, l'utilisation des fonctionnalités 3D à l'intérieur des systèmes SIG et la possibilité de produire et de gérer des objets 3D deviennent de plus en plus populaires.

Se référant à son objectif principal, Wikipedia déclare : « Un système d'information géographique (SIG) est un cadre conceptualisé qui permet de capturer et d'analyser des données spatiales et géographiques. Les applications SIG (ou applications SIG) sont des outils informatiques qui permettent à l'utilisateur de créer des requêtes interactives (recherches créées par l'utilisateur), de stocker et de modifier des données spatiales et non spatiales, d'analyser la sortie d'informations spatiales et de partager visuellement les résultats de ces opérations. en les présentant sous forme de cartes.

BIM et SIG

  • Représentation 3D des actifs à l'aide de géométries complexes
  • Base de données riche d'informations sur les attributs
  • Plateforme structurée
  • Analyse et évaluation

  • Représentation 2D de formes géospatiales à grande échelle
  • Base de données riche d'informations sur les attributs
  • Plateforme structurée
  • Analyse et évaluation

BIM et SIG : similitudes et différences

Alors, qu'est-ce qui est vraiment commun aux deux plates-formes ? Comme nous l'avons vu, le BIM est une représentation 3D de géométries complexes reliées à des données immobilières. Le SIG fait plus ou moins la même chose. Il s'agit de représenter des formes géospatiales 2D à grande échelle liées à des données de propriété.

La clé ici réside dans les données et le mode de représentation de ces données. Les données de propriété sont un thème primordial dans les systèmes BIM et SIG. Comme les deux plates-formes se concentrent sur les données, la question est de savoir comment ces bases de données peuvent être connectées. L'intégration de la base de données des deux plateformes va être cruciale dans la nouvelle ère de la donnée quels que soient ses modes de représentation (2D ou 3D). Une fois que les données (y compris les données géométriques) sont disponibles de manière structurée et connectée, l'évaluation, l'analyse et la représentation de ces données peuvent se faire de manières diverses et automatisées en 2D ou en 3D. Cela signifie que nous passons des flux de travail axés sur les applications et les résultats vers le flux de travail axé sur les données.

Le SIG nécessite-t-il toujours une représentation 3D ? Probablement pas. Il est plus important de disposer d'un référentiel de données approprié.

Que manque-t-il dans le SIG d'un point de vue BIM ?

Comme nous l'avons vu ci-dessus, l'approche est la même dans le SIG et le BIM, où nous avons une représentation des informations basée sur les objets. Des données, des bases de données et des objets, pour les représenter dans les travaux SIG, sont disponibles. Ici, nous devons considérer les éléments constitutifs de la représentation SIG standard. Sans parler des données raster, nous allons brièvement couvrir les données vectorielles.

Points

Les points de dimension zéro sont utilisés pour les caractéristiques géographiques qui peuvent être exprimées au mieux par une référence à un seul point.

Lignes

Les lignes ou polylignes unidimensionnelles sont utilisées pour les entités linéaires telles que les rivières, les routes, les voies ferrées, les sentiers et les lignes topographiques.

Polygones

Les polygones bidimensionnels sont utilisés pour les caractéristiques géographiques qui couvrent une zone particulière de la surface de la terre. Nous pouvons clairement voir que la complexité des géométries est faible et nous ne sommes pas en mesure de parler de familles Revit entièrement développées ou de bibliothèques d'objets standard dans le cas de contenus SIG. Et cela rend l'intégration des deux plates-formes difficile en plus de la base de données connectée.

Connecter BIM et SIG

Après avoir intégré ou connecté des bases de données, la question est de savoir comment mettre les données SIG dans l'environnement BIM 3D.

Structure du contenu du SIG et du BIM.

Sur le côté gauche de l'image, nous pouvons voir la structure régulière du contenu SIG. Tout en bas, le monde réel, qui n'est généralement pas représenté dans le système SIG, sur tout à l'aide d'une carte de base. Au sommet de cette carte de base du monde réel, différentes couches thématiques sont affichées et utilisées pour l'évaluation spatiale et la génération de contenus supplémentaires. Les couches ont tendance à être des géométries ou des formes 2D avec des données d'altitude.

Sur le côté droit, au lieu d'utiliser une carte de base pour représenter le monde réel, considérons le modèle BIM et une base de données connectée/intégrée pour les plateformes BIM et SIG.

Si nous plaçons les couches 2D au-dessus d'un modèle BIM — disons en drapant des cartes thématiques et une couche sur une surface de terrain — connecterions-nous les deux systèmes ? En traçant uniquement, l'ajout de couches SIG de référence 2D dans un modèle BIM existant ne résoudra pas le problème de déconnexion et ne rapprochera pas nécessairement les différentes applications. Comment serait-il possible avec cela d'exécuter des contrôles de conflits spatiaux complexes ou d'effectuer des extractions de quantités et des coordinations de modèles 3D ?

Avec cette expérience, nous pouvons dire qu'idéalement, il ne suffit pas d'intégrer des bases de données et des références de contenus SIG et BIM dans un même espace modèle uniquement, mais une sorte de conversion du contenu SIG doit être effectuée afin d'apporter tout le BIM et Contenu SIG dans le même niveau.

Flux de travail

Dans cette section, nous allons montrer et discuter de certains flux de travail potentiels pour le chargement et la conversion de données SIG dans un environnement BIM. Nous allons montrer des workflows standard et personnalisés avec leurs avantages et leurs inconvénients. Dans les workflows, nous allons mentionner brièvement différentes applications et fonctionnalités logicielles, sans nous concentrer sur une seule.

L'ensemble de données que nous allons utiliser pour démontrer est soit accessible au public en ligne, soit créé uniquement à des fins de démonstration et n'a aucune référence ou signification réelle en direct. Pourtant, nous essayions d'établir un flux de travail qui puisse refléter un cas d'utilisation réel potentiel dans l'industrie de l'environnement.

Les applications suivantes sont utilisées, en se concentrant sur leurs capacités à traiter les données environnementales et SIG standard :

  • AutoCAD Civil 3D
  • InfraWorks
  • Connecteur Autodesk pour ArcGIS
  • Dynamo
  • Python
  • API ArcGIS
  • Navisworks
  • ArcGIS Online / ArcGIS Entreprise

Connecteur Autodesk pour ArcGIS avec Civil 3D (et InfraWorks)

Avec le connecteur ArcGIS, nous pouvons établir un lien direct entre les contenus SIG hébergés dans ArcGIS Online ou Enterprise et Civil 3D. Ce lien peut fonctionner dans les deux sens en chargeant et en convertissant principalement des fichiers de forme ou tout autre contenu SIG dans l'environnement Civil 3D tout en le convertissant en objets CAO. Les données de propriété associées vont être chargées avec la conversion de contenu.

Après avoir sélectionné l'outil, une fenêtre de connexion apparaît où les informations d'identification ArcGIS doivent être utilisées pour se connecter au compte ArcGIS Online.

En sélectionnant la zone d'intérêt et en recherchant le contenu souhaité dans la barre de recherche, la couche SIG peut être chargée et convertie de différentes manières dans l'environnement Civil 3D.

Types d'objets disponibles dans Civil 3D

  • points COGO
  • Lignes caractéristiques
  • Structures
  • Colis
  • Tuyaux gravitaires
  • Alignements

Les types de fonctionnalités disponibles ne fournissent qu'une utilisation et des options limitées pour pouvoir réellement convertir les données SIG en objets BIM. Les types d'entités disponibles servent davantage à la création d'objets DAO à partir du contenu SIG (points COGO, lignes caractéristiques). Avec l'option Structures 3D BIM, les objets Civil 3D peuvent être générés, mais uniquement avec certains types d'objets prédéfinis tels que les regards, et principalement les composants de drainage.

L'option Parcelles peut également être limitée pour convertir l'entité de zone de forme en objets BIM, car le contenu SIG chargé ne représente pas toujours les informations sur la parcelle.

L'outil est vraiment utile lorsqu'il s'agit de tuyaux de gravité, en particulier lorsque la couche SIG hébergée contient toutes les informations d'altitude et de dimension.

Après avoir référencé et modifié le contenu dans Civil 3D, les modifications peuvent être réenregistrées dans ArcGIS Online, de sorte que la couche hébergée sur ArcGIS Online soit mise à jour.

Le même outil est également disponible pour InfraWorks, où en tant que types de fonctionnalités, il existe davantage d'options disponibles. Bien que l'édition ou la génération d'objets 3D personnalisés soit également limitée dans cette application.

Une fois le contenu sélectionné chargé, les objets CAO sont disponibles pour modification dans Civil 3D. Nous avons mis en évidence les ensembles de propriétés chargés provenant de la base de données SIG ainsi que les données de géométrie. L'outil remplit les ensembles de propriétés sous l'onglet Données étendues, qui, après une éventuelle modification, sont toujours accessibles dans Navisworks, où la coordination finale du modèle BIM peut avoir lieu.

Avec ce flux de travail, nous pouvons référencer directement le contenu SIG dans Civil 3D et Navisworks, bien que le contenu doive absolument être converti de simples objets CAO en objets 3D pour pouvoir utiliser le contenu SIG dans l'environnement BIM. Sinon, nous n'aurions chargé que des polygones et des points 3D dans le modèle BIM fédéré.

Commande Mapimport dans Civil 3D

Il s'agit de la méthode à l'ancienne pour charger SHP ou d'autres fichiers SIG dans les espaces de travail Civil 3D. Le résultat sera similaire à ce que nous avons vu en utilisant le connecteur ArcGIS. D'autres limitations ici sont que les données doivent être téléchargées et sont donc essentiellement hors ligne, ce qui rend difficile l'effort d'automatisation potentiel et la base de données connectée n'est plus prise en compte.

Lors du chargement de contenu similaire dans Civil 3D à l'aide de la commande mapimport, les jeux de propriétés de lecture apparaissent dans la fenêtre des propriétés sous la section Données d'objet. Ce type de propriétés n'est plus reconnaissable dans Navisworks où idéalement la coordination finale du modèle devrait avoir lieu. Cela signifie que nous perdons des informations lors du transfert des données dans le modèle fédéré.

Flux de travail personnalisé

Dans cette section, nous nous concentrons sur les flux de travail potentiels où nous pouvons résoudre les défis que nous avons vus des manières standardisées ci-dessus. En d'autres termes, créer des objets 3D flexibles basés sur la géométrie chargée et résoudre l'attribution tout en générant les objets pour s'assurer que les informations seront toujours visibles après l'ajout du contenu dans le modèle fédéré.

Grâce à la combinaison des applications suivantes, nous pouvons garantir la flexibilité de la conversion de données :

Source de données (en ligne/hors ligne) → Python pour le traitement des données → Dynamo (C3D) pour la modélisation → Civil3D/Navisworks pour l'hébergement

Évidemment, cela nécessite plus de connaissances techniques et la création de modèles 3D doit être résolue par programme. Le flux de travail peut être « rétrogradé » pour n'utiliser que Dynamo pour lire et convertir les données source dans des cas plus simples où nous n'avons pas besoin de traiter des structures de données complexes.

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons un fichier CSV contenant des informations sur un modèle de terrain avec des coordonnées, des données d'altitude et d'autres propriétés telles que le matériau, la configuration des couches, les épaisseurs appliquées, etc. Le script Python lit le jeu de données et le restructure dans le format pour les utiliser comme entrée pour les nœuds Dynamo disponibles. Une fois les données structurées et chargées dans Dynamo, l'objet est généré et des ensembles d'attributs supplémentaires sont attribués.

Ce workflow permet clairement la flexibilité de générer des objets complexes (terrain, terrassement, etc.).

Le workflow mentionné ci-dessus peut éventuellement être automatisé en utilisant l'API ArcGIS directement dans le script Python.

De cette façon, nous pouvons éliminer le problème de connectivité des données et non plus en utilisant des sources hors ligne, mais directement à partir du référentiel de données SIG.

La bibliothèque et la classe Python suivantes peuvent être utilisées pour interroger et lire les données d'ArcGIS en ligne :

depuis arcgis.gis importer le SIG
search_results = gis.content.search(query=query, max_items=10)

Vous trouverez plus d'informations sur l'API dans la documentation de l'API ArcGIS.

Avec ce workflow personnalisé, la conversion des données SIG est flexible et automatisée. Nous pouvons générer des géométries complexes et conserver les informations attributaires. Ce workflow permet l'automatisation en cas de mises à jour régulières ou de changement dans l'ensemble de données ou l'attribution.

Pal Porkolab est un ingénieur civil qualifié M.Sc. avec plus de 10 ans d'expérience professionnelle. Son domaine d'expertise est l'application des technologies BIM pour les projets d'infrastructure, en particulier pour les routes et les actifs linéaires ferroviaires. Il travaille actuellement en tant que gestionnaire BIM pour Arcadis North America et il a été employé par la même entreprise au cours des dernières années en Allemagne et en Inde. Le sujet de sa précédente classe de 2018 à l'AU Allemagne portait sur la mise en œuvre des technologies 3D et BIM dans la conception ferroviaire.

En parlant de BIM (Building Information Modeling) et d'intégration de système d'information géographique (SIG), il est clair qu'il s'agit de deux systèmes avec leurs finalités et leurs cas d'utilisation spécifiques : le SIG, avec ses fonctionnalités cartographiques et sa base de données géographique, et le BIM en tant qu'objet. modèle d'information basé, adapté aux actifs bâtis. La connexion entre les deux plateformes progresse et gagne en crédibilité, notamment dans les grands projets complexes. Les projets architecturaux et civils ont tendance à utiliser le BIM.


À propos des API de Twitter

Twitter est ce qui se passe dans le monde et ce dont les gens parlent en ce moment. Vous pouvez accéder à Twitter via le Web ou votre appareil mobile. Pour partager des informations sur Twitter aussi largement que possible, nous fournissons également aux entreprises, aux développeurs et aux utilisateurs un accès programmatique aux données Twitter via nos API. (interfaces de programmation d'applications). Cet article explique ce que sont les API de Twitter, quelles informations sont mises à disposition par leur intermédiaire et certaines des protections mises en place par Twitter pour leur utilisation.

À un niveau élevé, les API sont le moyen par lequel les programmes informatiques « se communiquent » afin qu'ils puissent demander et fournir des informations. Ceci est fait en permettant à une application logicielle d'appeler ce que l'on appelle un point final: une adresse qui correspond à un type spécifique d'informations que nous fournissons (les points de terminaison sont généralement uniques comme les numéros de téléphone). Twitter permet d'accéder à certaines parties de notre service via des API pour permettre aux utilisateurs de créer un logiciel qui s'intègre à Twitter, comme une solution qui aide une entreprise à répondre aux commentaires des clients sur Twitter.

Les données Twitter sont uniques par rapport aux données partagées par la plupart des autres plateformes sociales, car elles reflètent les informations que les utilisateurs choisissent de partager publiquement. Notre plate-forme API offre un large accès aux données Twitter publiques que les utilisateurs ont choisi de partager avec le monde. Nous prenons également en charge les API qui permettent aux utilisateurs de gérer leurs propres informations Twitter non publiques (par exemple, les messages directs) et de fournir ces informations aux développeurs qu'ils ont autorisés à le faire.

Accéder aux données Twitter

Lorsqu'une personne souhaite accéder à nos API, elle doit enregistrer un application. Par défaut, les applications ne peuvent accéder qu'aux informations publiques sur Twitter. Certains points de terminaison, tels que ceux responsables de l'envoi ou de la réception de messages privés, nécessitent des autorisations supplémentaires de votre part avant de pouvoir accéder à vos informations. Ces autorisations ne sont pas accordées par défaut vous choisissez application par application si vous souhaitez fournir cet accès et pouvez contrôler toutes les applications autorisées sur votre compte.

Les API Twitter incluent un large éventail de points de terminaison, qui se répartissent en cinq groupes principaux :

Nous permettons aux développeurs de gérer par programmation le profil et les paramètres d'un compte, de désactiver ou de bloquer les utilisateurs, de gérer les utilisateurs et les abonnés, de demander des informations sur l'activité d'un compte autorisé, etc. Ces points de terminaison peuvent aider les services aux citoyens comme le Département de gestion des urgences du Commonwealth de Virginie, qui fournit des informations aux résidents sur les interventions d'urgence et les alertes d'urgence.

Nous mettons les Tweets et les réponses publics à la disposition des développeurs, et permettons aux développeurs de publier des Tweets via notre API. Les développeurs peuvent accéder aux Tweets en recherchant des mots-clés spécifiques ou en demandant un échantillon de Tweets à partir de comptes spécifiques.

Ces points de terminaison sont utilisés par des ONG comme l'ONU pour identifier, comprendre et contrer la désinformation autour des initiatives de santé publique. Par exemple, en Indonésie, des rumeurs persistantes circulaient selon lesquelles les vaccins contenaient soit des produits à base de porc, soit provoquaient l'infertilité. Comprendre comment les rumeurs ont commencé et se sont propagées a permis à l'ONU d'avoir une équipe sur le terrain pour aider à dissiper ces mythes, qui ont suscité une inquiétude particulière dans cette nation à majorité musulmane. De même, nous aidons les chercheurs à écouter les premiers signes symptomatiques d'épidémies et à surveiller leur propagation. Une équipe de la Northeastern University a récemment développé une nouvelle technique de suivi de la grippe à l'aide de données Twitter qui prévoit les épidémies jusqu'à six semaines à l'avance, bien plus tôt que de nombreux autres modèles, sans sacrifier la précision.

Nos points de terminaison de messages directs permettent d'accéder aux conversations DM des utilisateurs qui ont explicitement accordé l'autorisation à une application spécifique. Nous ne vendons pas de messages directs. Nos API DM offrent un accès limité aux développeurs pour créer des expériences personnalisées sur Twitter, comme le constructeur de supports March Madness de Wendy. Pour les comptes qu'elles possèdent ou gèrent, les entreprises peuvent créer ces expériences de conversation basées sur des humains ou des chatbots pour communiquer directement avec les clients dans le cadre d'expériences de service client, de marketing et d'engagement envers la marque.

Nous fournissons une suite d'API pour permettre aux développeurs, comme Sprinklr, d'aider les entreprises à créer et gérer automatiquement des campagnes publicitaires sur Twitter. Les développeurs peuvent utiliser des Tweets publics pour identifier des sujets et des intérêts, et fournir aux entreprises des outils pour mener des campagnes publicitaires afin d'atteindre les divers publics sur Twitter.

Outils et SDK pour les éditeurs

Nous fournissons des outils aux développeurs et éditeurs de logiciels pour intégrer des chronologies Twitter, des boutons de partage et d'autres contenus Twitter sur des pages Web. Ces outils permettent aux marques d'intégrer des conversations publiques en direct de Twitter dans leur expérience Web et de permettre à leurs clients de partager facilement des informations et des articles à partir de leurs sites.

Vous pouvez en savoir plus sur nos API et les spécificités de chaque point de terminaison dans notre documentation pour les développeurs.

Dans toutes nos API et produits de données, nous prenons au sérieux notre responsabilité de protéger les données de nos utilisateurs. Nous maintenons des politiques et des processus stricts pour évaluer la manière dont les développeurs utilisent les données Twitter et restreignons l'utilisation inappropriée de ces données. Lorsque nous apprenons qu'un développeur enfreint nos politiques, nous prendrons les mesures appropriées, qui peuvent inclure la suspension et la résiliation de l'accès aux API et aux produits de données de Twitter.


Outils de géoréférencement

Qu'est-ce que le géoréférencement ?
De nombreux projets SIG nécessitent le géoréférencement de certaines données raster. Géoréférencement est le processus d'attribution de coordonnées réelles à chaque pixel du raster. Plusieurs fois, ces coordonnées sont obtenues en effectuant des enquêtes sur le terrain - en collectant des coordonnées avec un appareil GPS pour quelques caractéristiques facilement identifiables dans l'image ou la carte. Dans certains cas, lorsque vous cherchez à numériser des cartes numérisées, vous pouvez obtenir les coordonnées à partir des marquages ​​sur l'image de la carte elle-même. En utilisant ces exemples de coordonnées ou GCP ( Ground Control Points ), l'image est déformée et adaptée au système de coordonnées choisi

Collection de cartes David Rumsey - Géoréférenceur
Géoréférenceur v4 est une version améliorée et mise à jour de notre précédent Georeferencer v3. Il vous permet de superposer des cartes historiques sur des cartes modernes ou d'autres cartes historiques. Les cartes superposées révèlent les changements au fil du temps et permettent l'analyse et la découverte de cartes. |

Déformateur de carte NYPL
Le NYPL Map Warper est un outil permettant d'aligner numériquement ("ifier") des cartes historiques des collections NYPL pour qu'elles correspondent aux cartes précises d'aujourd'hui. Les visiteurs peuvent parcourir des cartes déjà rectifiées ou aider le NYPL en alignant une carte. Regardez la vidéo ci-dessus pour visiter le site et apprendre à rectifier vous-même une carte. |


Introduction

Les réseaux de capteurs en constante expansion qui collectent des ensembles de données spatiales à haute résolution offrent de nombreuses opportunités pour les sciences hydrologiques [9], tout en posant des défis dans la gestion et le traitement des données à grande échelle [25]. Il existe de nombreuses tâches difficiles qui utilisent des réseaux de capteurs concernant l'organisation et la personnalisation des ensembles de données [8] au sein d'un bassin versant pour les utilisateurs traitant les données. Le bassin versant (c. Ainsi, la délimitation du bassin versant peut être définie comme la recherche du bassin versant d'un point [2]. La délimitation du bassin versant aide les utilisateurs à identifier les caractéristiques de l'eau de surface dans un bassin versant et à comprendre les impacts en aval lors de la planification et de la mise en œuvre de mesures de protection et d'atténuation liées à la qualité et à la quantité de l'eau. La délimitation des bassins versants est largement utilisée dans de nombreux systèmes d'information [6] et applications de visualisation [7]. Étant donné que les efforts de modélisation hydrologique supposent largement que la délimitation des bassins versants est effectuée avec précision, la performance des outils de délimitation des bassins versants devient plus importante. Fournissant les résultats les plus précis [3], la délimitation manuelle des bassins versants est effectuée en trouvant les lignes de partage des eaux sur des cartes topographiques [2], tandis que son automatisation est un intérêt de recherche en cours dans le domaine de l'hydrologie. Étant donné que la topographie joue un rôle crucial dans la modélisation hydrologique, les aspects clés des efforts de modélisation commencent par la représentation de la géographie dans l'environnement numérique. Ainsi, tous les outils et bibliothèques de délimitation des bassins versants dépendent de la génération de données topographiques exprimées numériquement. Création de ces données largement réalisée par des algorithmes de routage de flux. Plusieurs algorithmes de routage de flux développés de manière cumulative sont utilisés pour générer les données nécessaires à la délimitation des bassins versants dans les progiciels et dans les applications autonomes. Des algorithmes tels que D8, Rho8 [11] et D8-LTD sont utilisés pour créer des matrices de flux basées sur une grille à partir des données du modèle numérique d'élévation (MNE). Les DEM sont des ensembles de données en forme de grille rectangulaire qui fournissent des informations d'altitude de la surface à des géolocalisations discrètes [17]. Bien que les données du réseau hydrologique générées par les algorithmes susmentionnés soient largement exploitées par les applications de délimitation des bassins versants, elles peuvent être utilisées pour d'autres tâches en hydrologie. L'algorithme D8 est le plus utilisé parmi ces méthodes [22] et, par conséquent, les données utilisées dans cette étude sont générées en tirant parti de l'algorithme D8.

Implémentations actuelles

Les premiers exemples [15, 20, 24] de délimitation automatisée des bassins versants commencent par les progrès de la génération de données DEM. Jones et al. [16] ont utilisé des modèles de terrain triangulaires pour la délimitation des bassins versants. Nelson et al. [23] ont présenté un algorithme centré sur des réseaux irréguliers triangulés pour délimiter des bassins versants en trouvant leurs limites. Tarboton [26] a introduit une approche dans la délimitation des bassins versants exploitant les directions d'écoulement comme la pente descendante la plus raide. Dans [19], Lin et al. ont étudié un système d'analyse des bassins versants basé sur un SIG, WinBasin. Alors que WinBasin fournit un système avec un algorithme de calcul de direction d'écoulement intégré, il trouve également le bassin versant à l'aide d'une matrice de direction d'écoulement. Chu et al. [5] introduced an alternative way of delineating watersheds precisely by taking complex land surfaces such as flats and combined puddles into account. Haag and Shokoufandeh [14], presented an algorithm to delineate watershed boundaries by, rather than discovering the internal area, marching around the edges of its corresponding region namely using Haag Shokoufandehs March (HSM) algorithm. Again Haag et al. [13] presented a new algorithm with a similar but faster approach called Watershed Marching Algorithm (WMA) in order to delineate watersheds from 2D flow direction grids. Even though they employed differentiable approaches, all these algorithms share the concept of accumulation of cell contributions across a landscape while obtaining this information from flow direction grids [3].

Various tools within geographic information systems (GIS) have been developed in order to automate this process. One of the most used watershed delineation tools comes within the Spatial Analyst extension of ArcGIS which is a commercial product. Being an open source alternative to ArcGIS, QGIS provides a free-to-use watershed delineation tool named as Watershed Basins Algorithm. While this option enables researchers to run delineation on their own data, it’s not easily accessible considering that it needs the installation of a comprehensive GIS software package into the system. Another free solution is the Geographic Resources Analysis Support System (GRASS). GRASS is an open source GIS package which can be used both through command line and user interface. This solution is relatively easier to integrate into new software systems by taking advantage of its command line application programming interface (API). Although GIS systems can be used on server-side, they may not be the optimal solution for web applications considering the computational load on the deployed server to solve the algorithm for a given dataset. One watershed delineation tool accessible on the web is the environmental Resources Assessment and Management Systems (eRAMS). eRAMS provides a cloud-based watershed delineation tool while widely depending on GDAL package’s capabilities. Considering GDAL is a software package that is not supported to run on browsers, eRAMS handles all processing on server-side including the watershed delineation. Other tools that are not as popular as those already mentioned also provide a suitable environment for watershed delineation on-demand but lack the integration to other systems [12, 21]. Albeit some studies present web-based systems [4] to delineate watersheds, they still handle this task on server-side rather than utilizing client’s computing power.

The contribution of this study is providing an optimized data format and watershed delineation algorithm for web applications. The presented algorithm is developed, tested, and benchmarked is various languages for both server-side (i.e. Python, Go, C, Node.js) and client-side (i.e. JavaScript, WebGL, WebAssembly) applications as an open source software package. An alternative parallelizable delineation algorithm is developed using WebGL to benefit from the power of Graphical Processor Units (GPU) as a general-purpose application. All implementations are open source and ready to use in web systems. All server-side implementations can easily run through the command line as both standalone tools and integrated scripts into other programmed systems. The client-side implementations can run on browsers as standalone applications and be reproduced in other web-based systems.


Control Statements

A for-loop iterates over each item in the sequence. Sometimes is desirable to stop the execution, or skip certain parts of the for-loops. Python has special statements, break , continue and pass .

A break statement will stop the loop and exit out of it

A continue statement will skip the remaining part of the loop and go to the next iteration

A pass statement doesn’t do anything. It is useful when some code is required to complete the syntax, but you do not want any code to execute. It is typically used as a placeholder when a function is not complete.


Code availability

The data extraction and parsing were done in Python 3.4 and 3.6.

The construction of address fields, the cleaning, data processing, matching with Geonames, and imputation of missing information was implemented in PostgreSQL 9.6.6. The assignment of regions and cities was done in PostGIS 2.4.

All Python and PostgreSQL code produced for this project can be accessed upon request. The PostgreSQL codes for the imputation of missing country codes and location information is available on Github (https://github.com/seligerf/Imputation-of-missing-location-information-for-worldwide-patent-data).


Méthodes

The following is a list of available API methods

Postcode Lookup

This uniquely identifies a postcode.

Returns a single postcode entity for a given postcode (case, space insensitive).

If no postcode is found it returns "404" response code.

Bulk Postcode Lookup

Accepts a JSON object containing an array of postcodes. Returns a list of matching postcodes and respective available data.

Be sure to submit JSON requests setting Content-Type to application/json

Accepts up to 100 postcodes.

Post Data

This method requires a JSON object containing an array of postcodes to be posted, e.g.

Optional Query Parameters

limit= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

radius= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 100m. Needs to be less than 2,000m.

widesearch= (not required) Search up to 20km radius, but subject to a maximum of 10 results. Since lookups over a wide area can be very expensive, we've created this method to allow you choose to make the trade off between search radius and number of results. Defaults to false. When enabled, radius and limits over 10 are ignored.

Additional Response Attributes

distance Distance in metres from specified postode

Héritage

Note that the old style of reverse geocoding (including optional headers above) will still be supported. À savoir,

Bulk Reverse Geocoding

Bulk translates geolocations into Postcodes. Accepts up to 100 geolocations.

Optional Query Parameters

limit= (not required) Applies a global limit parameter to all geolocation lookup objects. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

radius= (not required) Applies a global search radius to all geolocation lookup objects. Defaults to 100m. Needs to be less than 2,000m.

widesearch= (not required) Applies a global widesearch parameter to all geolocation lookup objects. Defaults to `false`.

Post Data

This method requires a JSON object containing an array of geolocation objects to be POSTed. Each geolocation object accepts an optional radius (metres) and limit argument. Both default to 100m and 10 respectively. It also accepts a widesearch argument, e.g.

Optional Query Parameters

query= (not required) aliases to q=

limit= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

Postcode Validation

Convenience method to validate a postcode. Returns true or false (meaning valid or invalid respectively)

View our guide on postcode validation to see a more detailed explanation

Nearest Postcode

Returns nearest postcodes for a given postcode.

Optional Query Parameters

limit= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

radius= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 100m. Needs to be less than 2,000m.

Additional Response Attributes

distance Distance in metres from specified postode

Postcode Autocomplete

Convenience method to return an list of matching postcodes.

Optional Query Parameters

limit= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

Random Postcode

Returns a random postcode and all available data for that postcode.

Optional Query Parameters

outcode= (not required) Filters random postcodes by outcode. Returns null if invalid outcode.

Outward Code Lookup

Geolocation data for the centroid of the outward code specified. The outward code represents the first half of any postcode (separated by a space).

Outcode Reverse Geocoding

Returns nearest outcodes for a given longitude and latitude.

Optional Query Parameters

limit= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

radius= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 5,000m. Needs to be less than 25,000m.

Nearest Outcode

Returns nearest outcodes for a given outcode.

Optional Query Parameters

limit= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

radius= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 5,000m. Needs to be less than 25,000m.

Additional Response Attributes

distance Distance in metres from specified postode

Scottish Postcode Lookup

Lookup a Scottish postcode. Returns SPD data associated with postcode. At the moment this is just Scottish Parliamentary Constituency.

Returns 404 if postcode does not exist in SPD or is not valid. For postcodes not in SPD but in ONSPD, 404 is returned with error message Postcode exists in ONSPD but not in SPD .

Terminated Postcode Lookup

Lookup a terminated postcode. Returns the postcode, year and month of termination. Returns 404 if postcode does not exist in our database of terminated postcodes or not valid.

Place Lookup

Find a place by OSGB code (e.g. "osgb4000000074564391"). Returns all available data if found. Returns 404 if place does not exist.

Place Query

Submit a place query and receive a complete list of places matches and associated data.

Optional Query Parameters

query= (not required) aliases to q=

limit= (not required) Limits number of places matches to return. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

Random Place

Returns a random place and all associated data


Unicode and Shapefile Encodings

PyShp has full support for unicode and shapefile encodings, so you can always expect to be working with unicode strings in shapefiles that have text fields. Most shapefiles are written in UTF-8 encoding, PyShp's default encoding, so in most cases you don't have to specify the encoding. For reading shapefiles in any other encoding, such as Latin-1, just supply the encoding option when creating the Reader class.

Once you have loaded the shapefile, you may choose to save it using another more supportive encoding such as UTF-8. Provided the new encoding supports the characters you are trying to write, reading it back in should give you the same unicode string you started with.

If you supply the wrong encoding and the string is unable to be decoded, PyShp will by default raise an exception. If however, on rare occasion, you are unable to find the correct encoding and want to ignore or replace encoding errors, you can specify the "encodingErrors" to be used by the decode method. This applies to both reading and writing.