Как визуализировать огромные наборы данных GeoJSON на карте (часть 1).
Это краткий пример того, как с легкостью (я имею в виду +100 МБ) обрабатывать большие объемы данных GeoJSON на интерактивной карте в веб-браузере.
Мы будем использовать deck.gl. Это впечатляет (главным недостатком является то, что основной рендерер карт, на который он опирается, — это MapBox GL, который не с открытым исходным кодом из версии 2).
В Части № 2 мы рассмотрим, как это сделать, используя только инструменты с открытым исходным кодом.
Если вы настроены скептически и/или нетерпеливы, вы можете сразу перейти на https://kepler.gl/demo (он создан на основе deck.gl) и попробовать загрузить собственные данные, чтобы увидеть их в действие! 🙌
Нужно сделать это в питоне? Блокнот Юпитер? Deck.gl также имеет привязки к python — оформить заказ PyDeck 😎
Deck.gl является одним из набора мощных инструментов WebGL от vis.gl, список см. здесь: https://vis.gl/frameworks.
Этот список включает в себя kepler.gl, о котором я упоминал ранее — это инструмент геопространственного анализа более высокого уровня, который строится на основе Deck.gl и MapBox GL для предоставления более полноценного веб-приложения, которое является довольно мощным из box — и может быть интегрирован в ваши существующие приложения React/Redux.
Пример данных для Большого Барьерного рифа был получен из продуктов CSIRO’s eReefs.
