Yandex.Maps कैसे व्यवस्थित किया जाता है। यैंडेक्स में व्लादिमीर ज़ैतसेव द्वारा व्याख्यान

Yandex.Maps एक अत्यधिक भरी हुई कार्टोग्राफिक पोर्टल है जो भारी मात्रा में डेटा के साथ काम करती है। अपने व्याख्यान में, व्लादिमीर ज़ैतसेव हाई स्कूल के छात्रों - स्मॉल एसएडी के छात्रों से बात करते हैं - इस तरह के संसाधनों को कैसे बनाया और बनाए रखा जाए, और इसके लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकों के बारे में। यह यह भी बताता है कि उदाहरणों का उपयोग करके प्राप्त आंकड़ों के आधार पर उपकरण कैसे विकसित करें और अनुसंधान का संचालन करें।







आइए यह पता लगाने की कोशिश करें कि Yandex.Maps क्या है जैसे हम उनके बारे में कुछ भी नहीं जानते हैं, और हम उनके बारे में पहली बार सुनते हैं। यदि आप उन्हें सामान्य रूप से देखते हैं, तो यह एक बड़ी साइट है जिसमें कई सेवाएं शामिल हैं:

• सैटेलाइट इमेजरी और मैप
• लोक कार्ड
• खोज
• ट्रैफिक जाम
• राउटर और नेविगेशन
• पैनोरमा
• एपीआई

सैटेलाइट इमेजरी और मैप

बेशक, यह सब एक नक्शे से शुरू होता है। कल्पना कीजिए कि हम अपने दोस्त को बताएं कि आपके ग्रीष्मकालीन घर में कैसे पहुंचा जाए। खैर, उन्होंने एक छोटा सा नक्शा खींचा, जिस पर वह ट्रेन से आपके घर जा सकते हैं। वह इस कुत्ते पर चला गया और एक जीपीएस ट्रैक रिकॉर्ड किया। यदि आप बाद में नक्शे पर इस ट्रैक को ओवरले करने की कोशिश करते हैं, तो इससे अच्छा कुछ नहीं होगा, वे बस मैच नहीं करेंगे। एक ऐसा नक्शा कैसे बनाएं जो एक वास्तविक जीपीएस-ट्रैक के अनुरूप होगा? उदाहरण के लिए, हम जमीन पर विभिन्न बिंदुओं की दूरी को मापने के लिए विभिन्न बिंदुओं से एक लेजर रेंजफाइंडर का उपयोग करते हैं, और एक कम्पास की मदद से हम अज़ीमुथ की गणना करते हैं। माप की सटीक सटीकता के साथ, हमारे पास पहले से ही कुछ संभावना है कि सुपरपोज़िशन के बाद हमें एक काफी सटीक नक्शा मिलेगा जो जीपीएस ट्रैक के साथ मेल खाएगा।



लेकिन यदि आप बड़े मानचित्रों को संकलित करने के लिए इस पद्धति का उपयोग करते हैं, तो प्रक्रिया बहुत लंबी और समय लेने वाली होगी। इसलिए, आज इन उद्देश्यों के लिए अधिक तकनीकी समाधान लागू किए जाते हैं। उदाहरण के लिए उपग्रह फोटोग्राफी। उपग्रह 200-500 किलोमीटर की ऊँचाई पर पृथ्वी के ऊपर से उड़ते हैं और इन लेंसों का उपयोग करके चित्र लेते हैं:







उपग्रह पृथ्वी के चारों ओर घूमता है, और हमारा ग्रह अपनी धुरी पर घूमता है, इसलिए यदि आप इसकी सतह पर उपग्रह के प्रक्षेपवक्र को प्रोजेक्ट करते हैं, तो आपको साइनसॉइड मिलेगा। एक ही समय में, उपग्रह प्रक्षेपवक्र प्रत्येक क्रांति में थोड़ा बदलाव करेगा, ताकि एक निश्चित संख्या में फ्लाई-बाय के बाद पृथ्वी की पूरी सतह पर कब्जा करना संभव हो सके।



लेकिन दो समस्याएं हैं। सबसे पहले, कुछ क्षेत्रों में उड़ानें आवश्यक रूप से रात में गिरेंगी। और रात के उपग्रह चित्र विशेष रूप से सौंदर्य मूल्य के हैं, वे कार्टोग्राफी के लिए अर्थहीन हैं। इसे ध्यान में रखा जाना चाहिए, और केवल रोशनी वाले हिस्सों को शूट करना चाहिए, जिसके लिए अधिक स्पैन की आवश्यकता हो सकती है। दूसरी समस्या बादलों की है। यदि शूटिंग के दौरान शहर का कुछ हिस्सा बादलों से ढका रहता है, तो अगली बार जब उपग्रह इस पर से गुजरेगा तो हमें इस हिस्से को फिर से हटाने की आवश्यकता होगी। लेकिन अगर अगली बार कोई उपग्रह किसी अन्य समय में इस शहर में उड़ान भरता है, तो छाया को पूरी तरह से अलग दिशा में निर्देशित किया जाएगा। और अगर हम दो चित्रों को जोड़ते हैं, तो हममें असंगति होगी। इसलिए, ऐसे उपग्रह सूर्य-तुल्यकालिक कक्षा में उड़ते हैं, इस तरह से गणना की जाती है कि एक निश्चित क्षेत्र पर प्रत्येक उपग्रह का गुजरना उसी स्थानीय समय पर होता है।



तो हमने एक तस्वीर ली, तस्वीरों को चमकाया, उच्च संकल्प में एक बड़ा कैनवास मिला। लेकिन शूटिंग किसी एक बिंदु से की गई, ताकि कुछ कोण विकृत हो जाएं। विकृति के लिए क्षतिपूर्ति करने के लिए, आपको पूरी तस्वीर को फिर से अस्वीकार करने की आवश्यकता है। इसे ऐसे बनाएं जैसे हर फोटो को बिल्कुल इसी बिंदु पर लिया गया हो।



उपग्रह इमेजरी के साथ एक और समस्या है। हम रंगीन तस्वीरें प्राप्त करना चाहते हैं, लेकिन वायुमंडल से गुजरते समय, विभिन्न स्पेक्ट्रा की प्रकाश किरणों को अलग तरीके से अपवर्तित किया जाता है। इसलिए, अंतरिक्ष से उच्च रिज़ॉल्यूशन वाली रंगीन छवि नहीं बनाई जा सकती है। दो चित्र लिए गए हैं। एक है काले और सफेद, उच्च रिज़ॉल्यूशन, और दूसरा एक कम रिज़ॉल्यूशन, लेकिन रंग। फिर रंग की छवि को बढ़ाया और एक बनावट के रूप में काले और सफेद रंग में लागू किया जाता है। यह ध्यान देने योग्य हो जाता है जब तेजी से चलती वस्तुओं, जैसे कि हवाई जहाज, फ्रेम में गिरते हैं।







इसलिए, हमने शूटिंग, रंग सुधार, और लगभग सभी आवश्यक जोड़तोड़ किए, इन सभी टेराबाइट्स को स्टोरेज में रखा, उनके आधार पर नक्शे बनाए। लेकिन क्यों न सैटेलाइट इमेज खुद यूजर्स को दी जाएं। आखिरकार, उन्हें देखना भी उपयोगी और दिलचस्प है। Yandex.Maps पर, यह सुविधा 2004 में दिखाई दी। इंटरनेट तब की तुलना में धीमा था, और बड़ा डेटा स्थानांतरित करना इतना सरल नहीं था। इसलिए, बड़ी तस्वीरों को टाइलों में विभाजित किया गया था जो एक उपयोगकर्ता स्क्रीन में बिल्कुल फिट होती हैं।



लेकिन वापस कार्ड खुद के लिए। मान लीजिए हम चित्रों पर सड़कों, घरों और चिन्हों को चिह्नित करने में सक्षम थे। परिणामस्वरूप, हमें यह चित्र मिलता है:







अब हमें इस कार्ड को रंगीन करने की आवश्यकता है। अगर हम पड़ोस, घरों, सड़कों और तालाबों को अलग-अलग रंगों में रंगते हैं, तो हमें यह मिलता है:







पहले से ही इतना बुरा नहीं है, लेकिन हम पूरी तरह से अलग परिणाम प्राप्त करना चाहते हैं:







वास्तव में, हम कई कार्यों के साथ सामना कर रहे हैं। सबसे पहले, विभिन्न प्रकार की वस्तुओं से सबसे महत्वपूर्ण वस्तुओं को बाहर निकालना, और पैमाने के आधार पर कम महत्वपूर्ण लोगों को जोड़ना या निकालना। इसके अलावा, दृश्य हानि वाले कई उपयोगकर्ता हैं: लगभग दस प्रतिशत पुरुष ऐसी बीमारियों से पीड़ित हैं। और इसे भी ध्यान में रखना होगा। नीचे दी गई तस्वीर में आप देख सकते हैं कि कलर ब्लाइंडनेस वाले लोग मैप को कैसे देखते हैं:







जैसा कि आप देख सकते हैं, मानचित्र पूरी तरह से पठनीय है, क्योंकि रंग पैलेट को विशेष रूप से चुना गया है ताकि रंग दृश्य धारणा के सबसे आम विकृतियों के साथ विलय न करें।



रंग पैलेट चुनते समय विचार करने के लिए एक और बिंदु यह है कि कार्ड अक्सर काले और सफेद प्रिंटर पर प्रिंट होते हैं, और मोनोक्रोम कार्ड को भी पठनीय होना चाहिए:

लोक कार्ड

रूस एक विशाल देश है। अपने पूरे क्षेत्र के विस्तृत नक्शे को संकलित करने के लिए भारी संसाधनों की आवश्यकता होती है। इसलिए, उपयोगकर्ताओं को उन प्रदेशों को स्वतंत्र रूप से चिह्नित करने का अवसर प्रदान करने का निर्णय लिया गया जहां विस्तृत नक्शे अपर्याप्त हैं। ऐसा करने के लिए, निम्नलिखित कार्यों को लागू करना आवश्यक था:

• उपग्रह इमेजरी तक पहुंच;
• ड्राइंग और हस्ताक्षर उपकरण;
• एक साथ संपादन;
• तत्काल प्रदर्शन;
• भंडारण विश्वसनीयता।

उस समय, उपयोगकर्ताओं के पास पहले से ही उपग्रह तस्वीरों तक पहुंच थी, अन्य सभी आवश्यक उपकरण भी धीरे-धीरे बनाए गए थे। और जब ऑनलाइन रेंडरिंग फ़ंक्शन लागू किया गया था, तो सड़क की स्थिति के बारे में मानचित्र की जानकारी प्रदर्शित करने के लिए विचार आया था।

ट्रैफिक जाम

लियोनिद मेदनिकोव ने पहले से ही विस्तार से बात की कि कैसे Yandex.Tubes अपने व्याख्यान में काम करते हैं, लेकिन इस से एक सामान्य विचार बनाया जा सकता है:







व्याख्यान को अंत तक देखने के बाद, आप सीखेंगे कि कैसे समान रूप से दिलचस्प Yandex.Maps घटक व्यवस्थित हैं: रूटिंग, पैनोरमा, और एपीआई।