ShadeMap: किसी खास तारीख और समय पर पहाड़ों, इमारतों और पेड़ों की छाया का मानचित्र

 (shademap.app)
4 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-06-01 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • ShadeMap एक ऑनलाइन टूल है जो पृथ्वी पर कहीं भी आपकी चुनी हुई तारीख और समय के आधार पर पहाड़ों, इमारतों और पेड़ों की छाया का सिमुलेशन करके धूप की स्थिति जांचने देता है
  • यह घर या बगीचे के लिए छाया मानचित्र और सूर्य मानचित्र बना सकता है, साथ ही सूर्य की स्थिति, पथ और धूप के एक्सपोज़र की गणना भी कर सकता है
  • इमारतों, पेड़ों और भू-आकृति से बनने वाली छाया का 3D सिमुलेशन करके वास्तविक स्थान में धूप और छाया के बदलाव को समझा जा सकता है
  • सूर्योदय और सूर्यास्त फ़ोटोग्राफ़ी, छाया सर्वेक्षण, छाया विश्लेषण और सौर विश्लेषण जैसे कामों में इसका उपयोग किया जा सकता है, जहाँ समय के अनुसार प्रकाश की स्थिति महत्वपूर्ण होती है
  • Google Earth Pro को इंस्टॉल या खरीदे बिना यह ऑनलाइन चलता है, और छाया संचय मानचित्र बनाने का समर्थन भी करता है

तारीख और स्थान के अनुसार छाया सिमुलेशन

  • पृथ्वी पर पहाड़ों, इमारतों और पेड़ों की छाया को तारीख और समय के अनुसार सिमुलेट करता है
  • घर या बगीचे के लिए shadowmap और sunmap बनाए जा सकते हैं
  • सूर्य की स्थिति, सूर्य का पथ और धूप के एक्सपोज़र की गणना करने वाले छाया कैलकुलेटर की तरह इस्तेमाल किया जा सकता है
  • इमारतों, पेड़ों और भू-आकृति से बनने वाली छाया को 3D में देखा जा सकता है

उपयोग के मामले और चलाने का तरीका

  • सूर्योदय और सूर्यास्त की फ़ोटोग्राफ़ी से पहले धूप और छाया की स्थिति जांचने में उपयोगी है
  • छाया सर्वेक्षण, छाया विश्लेषण और सौर विश्लेषण की तैयारी में इस्तेमाल किया जा सकता है
  • Google Earth Pro को इंस्टॉल या खरीदे बिना ऑनलाइन चलता है
  • shadow accumulation और shadow accrual मानचित्र बनाए जा सकते हैं

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-06-01
Hacker News की राय

  • पेरू की Nazca Lines पहाड़ों की छाया से मेल खाती हुई लगती हैं। इसे दिखाने के लिए दो वीडियो बनाए गए हैं: https://x.com/janBuild/status/1796472554905022785
    दूसरे वीडियो में ग्रीष्म अयनांत पर छाया वक्र रेखाओं से मेल खाती हुई लगती है: https://x.com/janBuild/status/1796473232658518133

    • वीडियो में सहायक रेखाएँ डालकर इसे और विज़ुअल बनाना चाहिए। 20 बार से ज़्यादा देखने पर भी मुझे नहीं लगा कि रेखाएँ और छाया सच में मेल खा रही हैं। हाँ, यह एक अनुमान है, यह समझता हूँ
    • ठीक से दिख नहीं रहा। अगर कोई खास रेखाओं और छाया को हाइलाइट कर दे तो मदद मिलेगी। अगर सिर्फ मेल खाने वाले हिस्सों को देखें और ज़्यादातर न मिलने वाले हिस्सों को नज़रअंदाज़ करें, तो शायद कुछ हद तक वैसा लग सकता है
    • मैं खगोलशास्त्री नहीं हूँ, लेकिन यह सोच रहा था कि क्या पहले यह ज़्यादा सटीक मेल खाता होगा। पृथ्वी की कक्षा में दीर्घकालिक बदलाव होते हैं, लेकिन अयनचालन का चक्र भी 26,000 साल का है, जो Nazca Lines की अनुमानित आयु 1,500~2,500 साल से कहीं लंबा है
    • दिलचस्प है। यह इलाका उष्णकटिबंधीय है, इसलिए दिन के ज़्यादातर हिस्से में छाया लंबी नहीं बनती, और ऐसी छाया शायद सिर्फ बहुत सुबह दिखाई देती है। समय में थोड़ा-सा बदलाव भी छाया को काफ़ी बदल सकता है, और पहाड़ तथा समतल ज़मीन की ऊँचाई में बहुत मामूली फर्क भी नतीजे बदल सकता है
    • शायद छाया को रूलर की तरह इस्तेमाल करके रेखाओं को सीधा रखा गया हो

  • यह साइट शानदार है, लेकिन आखिरकार यह सिर्फ एक अनुमान ही है। मैं इसे कई सालों से घर या छुट्टी के रेंटल के संभावित विकल्पों में धूप देखने के लिए इस्तेमाल करता रहा हूँ; यह काफ़ी अच्छा संदर्भ है, लेकिन लगता नहीं कि इसमें ठीक-ठाक ऊँचाई डेटा है
    लगता है यह OpenStreetMap डेटा की मानक building classification का इस्तेमाल करती है, इसलिए इसे बस मार्गदर्शक स्तर का समझना चाहिए

    • लगता है सड़क के पेड़ भी काफ़ी छूट गए हैं। फिर भी कुल मिलाकर यह काफ़ी बढ़िया है, और मैं नया घर ढूँढ रहा हूँ, इसलिए इसे याद रखूँगा
    • जिज्ञासा है कि डेटा का स्रोत क्या है। Premium map मेरे मोहल्ले के हिसाब से वाकई बहुत अच्छा है
      सोच रहा हूँ कि क्या यह Planet डेटा जैसी satellite imagery पर image processing करके बना है, या छाया से आकार का अनुमान लगाकर फिर दोबारा छाया की गणना की गई है
    • यह अप्रत्याशित है। मुझे लगा था कि यह बस साफ़ दिन की कुछ satellite photos खरीदकर कोड से देखता होगा कि छाया कहाँ है
      फिर उल्टा हिसाब लगाकर building height का अनुमान लगाने में feedback की तरह भी इस्तेमाल किया जा सकता है
    • मज़ेदार बात यह है कि पड़ोसी ने जो छुट्टी के रेंटल के लिए mini chalet बनाया है, वह पूरी तरह गायब है। वही इमारत हमारे पिछवाड़े के ज़्यादातर हिस्से में छाया करती है, तो शायद इसका मतलब यह भी है कि अगर वह रहस्यमय ढंग से गिर जाए तो जाँच में न आए
    • साफ़ है कि roof shape का डेटा शायद नहीं है

  • Incognito विंडो में पेज खोलते ही यह देखकर हैरानी हुई कि मैप अपने आप मेरे मौजूदा छोटे शहर पर पहुँच गया
    क्या आजकल IP geolocation इतनी सटीक है और हर वेबसाइट के लिए उपलब्ध है? अगर यह साइट ऐसा कर सकती है, तो क्या मान लेना चाहिए कि मैं जिन भी साइटों पर जाता हूँ वे सब ऐसा कर सकती हैं?

    • यह Cloudflare के ज़रिए Geo-IP है: https://developers.cloudflare.com/network/ip-geolocation/
      मेरे मामले में यह 100 मील से भी ज़्यादा गलत है। मेरे पास Comcast Business fiber है, इसलिए इसमें कोई जादू नहीं है
    • कुछ ऑनलाइन IP geolocation डेमो से देखना अच्छा रहेगा कि आपका IP कैसे दिखता है। सेवा और क्षेत्र के हिसाब से गुणवत्ता में बड़ा अंतर होता है: https://www.maxmind.com/en/locate-my-ip-address
    • मैंने भी यही सोचा था। पहली बार देखा कि किसी ने मेरे घर के IP address को बिल्कुल सही पकड़ा। आमतौर पर मैं Florida में होता हूँ और यह North Carolina दिखाता है
    • यह बहुत सस्ता और आसान है। maxmind का मुफ़्त database भी शहर/कस्बा स्तर तक काफ़ी सटीक होता है
      पिछली नौकरी में मैंने मुफ़्त maxmind DB इस्तेमाल करके उसे अपडेटेड रखने वाला एक छोटा Docker image बनाया था, और एक Node server चलाया था जो अनुमानित latitude/longitude, शहर का नाम, देश वगैरह JSON में लौटाता था
    • मेरे मामले में यह लगभग 520 किमी दूर किसी दूसरे शहर से शुरू हुआ। Incognito mode भी नहीं था। किसी खास चीज़ से ज़्यादा इसमें देश, ISP और संयोग का असर लगता है

  • सबसे पहले मैंने अपना घर देखा। आसपास और सड़क के पार वाले पार्क में कई ऊँचे oak पेड़ हैं
    लेकिन building shadow को छोड़ दें तो लगभग सब कुछ धूप में दिखाया गया है। अभी भी घर का ज़्यादातर हिस्सा पेड़ों की छाया में है, इसलिए यह पूरी तरह गलत है
    फिर upgrade button दिखा और पैसे माँगे गए। लेकिन मैं यह भी नहीं परख सकता कि डेटा न्यूनतम validation भी पास करता है या नहीं, और free tier तो बिल्कुल भी नहीं करता

    • हमारे इलाके का shadow data भी हास्यास्पद रूप से गलत है। पूरा जंगल, जो घर और पास की सड़क पर छाया डालता है, गायब है
    • paid version में सचमुच tree handling थोड़ा बेहतर लगता है

  • प्रभावशाली है। मैं एक बड़ी झील के घोड़े की नाल जैसे मोड़ के ऊपर जंगल से ढकी रिज पर रहता हूँ, और घर के पीछे काफ़ी खड़ी ढलान है
    घर बड़े oak पेड़ों से घिरा है, लेकिन सामने का आँगन lawn है, पीछे बड़े kitchen garden के साथ खुली जगह है, और उसके नीचे की खड़ी ढलान बड़े broadleaf forest की है। कब और कहाँ छाया पड़ती है, यह लगभग सही पकड़ता है

  • सबसे पहले, यह बढ़िया और अच्छी तरह बनाई गई साइट है। एक अजीब बात दिखी, लेकिन यह कि हम सब अजीब हिस्सों और edge cases की शिकायत कर रहे हैं, अपने आप में बताता है कि इसकी quality काफ़ी ऊँची है
    जो अजीब बात मैंने देखी, वह यह है कि यह जंगल के किनारे की छाया तो दिखाता है, लेकिन कम-से-कम हमारे इलाके में जंगल के ऊपर खुद छाया नहीं दिखाता

  • लगता है अगर height data न हो तो यह सभी buildings को एक ही ऊँचाई दे देता है। दिलचस्प है, लेकिन मेरे देश में इससे यह गलत हो जाता है

    • OpenStreetMap का building height डेटा काफ़ी मोटा-मोटा है। जहाँ तक मैंने देखा है, ज़्यादातर buildings के लिए integer 1 दिया है, जो शायद मंज़िलों की संख्या होगी

  • अगर कोई मेरे बनाने से पहले crowdsourced mobile photos लेकर photogrammetry से accuracy बढ़ाने वाला version बना दे, तो मैं उसे shademaps.com दे दूँगा

    • लगता है Google वगैरह पर upload की गई images से भी यह लिया जा सकता है

  • संबंधित mapbox-gl-shadow-simulator source code: https://github.com/ted-piotrowski/mapbox-gl-shadow-simulator

  • मैं बहुत दूरदराज़ जगह देखना चाहता था, इसलिए Tibet के किसी random गाँव में गया। वहाँ पेड़ों या buildings की जानकारी नहीं थी, सिर्फ सड़कें थीं, इसलिए हैरानी की बात नहीं कि यह ठीक से काम नहीं करता
    यह खाली गाँव की सड़क ग्रिड के बीचोंबीच सिर्फ terrain height आधारित छाया दिखाता है। जैसा उम्मीद थी, height information हो तो यह shadow बना सकता है, लेकिन शीर्षक जैसा कहता है वैसा हर building के लिए बिल्कुल नहीं करता