Почему нет участка на кадастровой публичной карте: подробная инструкция, преимущества самостоятельного поиска земли и стоимость процедуры

Содержание

Почему участка нет в кадастровой карте, хотя его межевали?

— Межевание сделано 19.06.2003 года. Есть все точки, описание смежных земель, все координаты, но на публичной кадастровой участок не обозначен. Межевание делал прежний хозяин. Все планы и чертежи есть. Что мне надо сделать, чтобы было правильно?

benkrut/Depositphotos

Отвечает директор юридической компании «Советник 52» Ольга Костушевич (Нижний Новгород):

Мой совет: провести межевание заново, так как цель межевания — это установление границ земельного участка. Процедура межевания подразумевает соблюдение ряда формальностей: владелец земельного участка обязан оповестить всех смежных землепользователей о процедуре, поскольку конечным этапом межевания (и, по сути, самым важным) является составление и подписание акта согласования границ земельного участка, но по истечении 16 лет собственники соседних участков могли смениться, поэтому самым долгим этапом будет именно поиск всех соседей. Тогда можно столкнуться с рядом трудностей: кто-то может уже продать участок, подарить его кому угодно либо собственниками могут быть уже наследники, которых тоже необходимо будет найти для подписания акта. Если пренебречь данной процедурой, в дальнейшем неизбежны долгие судебные процессы. Как показывает практика, соседи чаще всего обращаются в судебные органы именно для разрешения споров по границам земельных участков.


Межевание участка и кадастровый паспорт: что и как

Продаем дачу. Нужно ли делать межевание?


Кроме того, кадастровые инженеры идут в ногу со временем и на сегодняшний день такую процедуру, как межевание, они проводят уже с помощью современного оборудования и новых программ, что снижает погрешности.

Отвечает директор офиса вторичной недвижимости Est-a-Tet Юлия Дымова:

Вам необходимо обратиться в кадастровую палату с соответствующим заявлением о постановке на кадастровый учет. Есть вероятность, что предыдущий хозяин не доделал межевое дело, в таком случае Вам придется начинать с чистого листа. Средний срок, в течение которого происходит данная процедура, — один месяц.

Отвечает генеральный директор юридической компании «Центр гражданского права» Александра Бродельщикова:

Могут быть следующие причины неотображения земельного участка на кадастровой карте.

  1. Земельный участок не поставлен на государственный кадастровый учет.
  2. Росреестр допустил кадастровую ошибку.

Для того чтобы выяснить причину, необходимо, во-первых, запросить в Росреестре выписку из ЕГРН «Об основных характеристиках и зарегистрированных правах на объект недвижимости», во-вторых, направить в Росреестр запрос с приложением имеющихся документов на землю и с просьбой разъяснить, по какой причине информация о ней в карте отсутствует.


Как получить информацию из межевого дела?

При межевании соседний участок залез на мой – что делать?


Если выяснится, что причиной является непостановка земельного участка на кадастровый учет, то необходимо обратиться в Росреестр с заявлением о его постановке на такой учет.

Если же станет понятно, что причина — кадастровая ошибка, то нужно подать в Росреестр заявление об ее исправлении.

Бланки этих заявлений можно найти на сайте Росреестра.

Отвечает управляющий партнер в агентстве недвижимости «Загородный стиль» Петр Манько:

Публичная кадастровая карта — хороший источник информации, но иногда бывают ситуации, аналогичные Вашей. Самый простой из вариантов решения данной проблемы — обратиться к кадастровому инженеру, который делал кадастровые работы для предыдущего владельца, и поручить это дело ему. Если заниматься самостоятельно, то рекомендую следующую последовательность действий:

  1. Заказать через МФЦ расширенную ЕГРН на земельный участок и копию землеустроительного (межевого) дела.
  2. Выписку ЕГРН выдадут быстрее, соответственно, сначала изучаем ее. Если в разделе «Особые отметки» нет фразы «Граница земельного участка не установлена в соответствии с требованиями земельного законодательства», то межевание у Вас есть и беспокоиться не о чем. Если такая отметка стоит, ждем получения землеустроительного дела.
  3. Если Вам повезет и Вы получите копию межевого дела, то сдавайте ее в МФЦ с заявлением на исправление реестровой ошибки. Если копию землеустроительного дела не найдут, то повторного межевания не избежать.

Участок по факту 27 соток, а по кадастру 15 – что делать?

Какие права и обязанности у собственников земли?


Отвечает частнопрактикующий юрист компании «Суворовъ и партнеры» Виктория Суворова (Пятигорск):

Вам необходимо обратиться к кадастровому инженеру: скорее всего, участок размежеван, но не поставлен на учет. Нужно поставить его на учет, и тогда на публичной кадастровой карте он появится. В любом случае, обращение к кадастровому инженеру или юристу по земельным вопросам обязательно.

Отвечает директор юридической службы «Единый центр защиты» (edin.center) Константин Бобров:

Скорее всего, Вам нужно делать новый межевой план. Можете подать старый, приложив акт согласования с собственниками смежных участков. Однако, как показывает практика, этого будет недостаточно. Поэтому Вам стоит обратиться к кадастровому инженеру, который изготовит актуальный межевой план, согласовать его с соседями (кадастровый инженер прекрасно знает эту процедуру) и подать на уточнение кадастрового учета в Росреестр через МФЦ.

Текст подготовила Мария Гуреева

Не пропустите:

Все материалы рубрики «Хороший вопрос»

Как оспорить кадастровую стоимость участка и дома?

Почему упала кадастровая стоимость земли в Подмосковье и Новой Москве?

Три критически важных нюанса при покупке участка под ИЖС

Статьи не являются юридической консультацией. Любые рекомендации являются частным мнением авторов и приглашенных экспертов.

Как найти незанятый земельный участок на кадастровой карте 2021

Найти незанятый земельный участок на кадастровой карте может абсолютно любой гражданин, заинтересованный в данном вопросе. Поиск можно осуществить посредством использования публичного интернет-сервиса, предлагающего просмотр онлайн-карты с обозначенными на ней свободными и занятыми землями в конкретном регионе.

В каких случаях может потребоваться кадастровая карта

В последнее годы тенденция приобретения земельных наделов все больше набирает обороты и со временем ничуть не утрачивает свою актуальность. Популярность данной отрасли основывается на строительстве частных домов, что, в свою очередь, поддерживает интерес к земельным угодьям со стороны граждан. Именно по этим причинам сведения о пустующих землях необычайно востребованы.

Нередко будущие землевладельцы не спешат обращаться в администрацию за информацией об участке либо же не ограничиваются таковой и изъявляют желание самостоятельно найти территорию, отвечающую их личным предпочтениям.

Более всего дополнительное изучение данных подходит гражданам, желающим найти надел согласно особенным требованиям. Это может быть расположение вблизи реки либо леса, наличие инфраструктуры, определенная форма участка и другие варианты. Иными словами, самостоятельное штудирование имеющихся данных и подбор надела существенно расширяют возможности получения оптимального результата.

Что касается момента, как и где получить сведения о земельных угодьях, можно сказать, что подобное вполне реально, поскольку материалы как о занятых, так и о свободных площадях находятся в открытом доступе и любой желающий может изучить интересующую его информацию.

В этом случае ценным помощником станет кадастровая карта, размещенная в сети интернет. Онлайн-сервис представляет собой наглядную демонстрацию всех земельных участков и их границ. Преимуществом способа считается возможность исследования карты самостоятельно и совершенно бесплатно.

Руководство по использованию кадастровой карты

Публичная кадастровая карта располагается на сайте Росреестра и предоставляет информацию относительно всех участков земли и прочих объектов недвижимости и строительства. Карта доступна любому гражданину РФ.

Для того чтобы воспользоваться сервисом потребуется зайти на сайт Росреестра и перейти во вкладку «Публичная кадастровая карта» либо обозначить в графе поиска любого браузера «кадастровая карта». В последнем случае система выдаст результат, где необходимый сервис будет находиться на первом месте.

Руководство по поиску на карте незанятой земельной территории включает следующие шаги:

  1. Выбор региона для исследования. В правом нижнем углу открывшейся карты имеются обозначения в виде плюса и минуса для смены ее размеров. Увеличив изображение, следует выбрать регион, интересующий пользователя. Также карту можно двигать, кликнув и зажав для этого курсор мыши.
  2. Исследование выбранной территории на наличие свободных земельных наделов. По левой стороне в меню карты потребуется выбрать кнопку «Управление картой». В открывшемся окне перейти по вкладке «Тематические карты» и поставить галочку напротив «Форма собственности на ЗУ».
  3. Выбор свободного участка. Для того чтобы увидеть незанятую территорию потребуется увеличить карту до момента появления на ней разграниченных зон. Наделы земли, находящиеся в частной собственности будут окрашены розовым цветом. Свободные площади не имеют никакой заливки и выделены белым цветом.

При изучении кадастровой карты необходимо запастись терпением, поскольку в некоторых случаях загрузка страницы занимает довольно длительное время. Прежде чем продолжать работу, рекомендовано дождаться окончательной загрузки изображения и данных.

Какие данные можно узнать при помощи карты

Кадастровая карта предоставляет сведения относительно различных объектов недвижимости, прошедших регистрацию в Росреестре. Для того чтобы ознакомиться с информацией, касающейся конкретного участка, потребуется выделить его левой кнопкой мыши. Клик откроет окно с данными об интересующем наделе, где в поле «Форма собственности» будет обозначен статус участка.

Дополнительно в информационном окне указываются сведения:

  • кадастровый номер и кадастровый квартал;
  • адресная информация;
  • категория земель;
  • кадастровая стоимость;
  • площадь участка;
  • дата постановки на учет.

Важно уточнить, что данные, внесенные в кадастровую карту, не всегда достоверны. Подобное возможно в следующих ситуациях:

  • участок находится в стадии регистрации на нового владельца;
  • новые сведения о территории еще не внесены в кадастровую карту.

Дополнительно проверить, занят ли участок можно через вкладку «Услуги», расположенную в информационном окне. Здесь потребуется нажать кнопку «Справочная информация по объектам недвижимости в onlineрежиме». На вновь открывшейся странице сайта следует нажать кнопку «Сформировать запрос». В случае если выбранная площадь свободна, то, согласно имеющимся в Росреестре данным, адрес объекта будет не определен.

В целях получения наиболее достоверных сведений рекомендовано отправить запрос на выписку из ЕГРН, чтобы уточнить не находится ли участок в процессе регистрации на нового собственника. В случае достоверности данных и отсутствия у надела хозяина, можно смело составлять заявление в администрацию с просьбой о приобретении в собственность или предоставлении в аренду выбранной территории.

Кадастровая карта является незаменимым атрибутом в процедуре сбора информации о различных участках земли, что значительно облегчает подбор территории согласно личным требованиям гражданина. После дополнительной проверки полученных сведений, будущий землевладелец получает возможность предоставить заявление в органы администрации на приобретение выбранного надела в собственность.

Что делать, если нет привязки дома к земельному участку

Публичная кадастровая карта — исключительно полезный инструмент, но иногда ставит в тупик и владельцев и покупателей недвижимости. Вот, например, почему документы на дом есть, кадастровый номер есть, а дом не отображается на кадастровой карте? На самом деле это распространенная ситуация. Разберемся, в чем дело и стоит ли покупать такую недвижимость. 


Допустим, вы нашли подходящий земельный участок (ЗУ) с домом. Продавец дал пакет документов и вы проверяете недвижимость по публичной кадастровой карте.

Участок — есть, дом…Дом видно, но без координат границ и по публичной кадастровой карте здание отображается как незарегистрированное в собственность. Закономерный вопрос: почему у продавца есть документы о праве собственности на дом, но на кадастровой карте дома нет? В чем причина и, самое главное, покупать или не покупать такую недвижимость? 

Почему дома нет на кадастровой карте 

Первая причина — недвижимость оформлялась в собственность давно. 10-15 лет назад, когда земля и стоящие на ней объект недвижимости регистрировались без привязки друг ко другу. Тогда документы готовились и передавались в БТИ без сведений о местоположении объекта. 

Вторая причина — объект регистрировался на основании декларации. В этом документе местоположение вообще не предусматривалось, поэтому когда оформлялось право собственности, оно оформлялось на дом, гараж, баню без привязки к конкретному участку. 

В старых выписках из ЕГРН это хорошо видно по отсутствию сведений о сопутствующей недвижимости: в выписке на землю нет информации о строениях, а в выписке на строения нет данных о земле. И наоборот, когда дом привязан к ЗУ и земля к дому, в выписке из ЕГРН у каждого объекта недвижимости есть сведения друг о друге. 

Какие могут быть проблемы с отсутствием привязки дома к земельному участку

  1. Не получится взять кредит под залог дома. Банковские юристы очень тщательно отрабатывают документы по недвижимости и не принимают в залог строения без привязки к ЗУ.

  2. Не получится присвоить почтовый адрес. Технология присваивания адреса сейчас работает на базе данных кадастровой палаты, поэтому если в Росреестре здание не привязано к участку, адрес ему не дадут. 

  3. Сложности с получением компенсации по страховому случаю. Ситуация из разряда гипотетических, но отсутствие у дома привязки к ЗУ даст юристам страховой компании веский повод отказать в выплате страхового возмещения. 

  4. Сложности с выкупом участка, который до сих пор был в аренде. Это распространенная ситуация на участках ИЖС, предоставленных гражданам в долгосрочную аренду с последующим выкупом. Администрация может просто отказать в праве преимущественной покупки, апеллируя к тому же доводу — по кадастровым данным сооружение построено неизвестно где. Такая же ситуация может сложиться и при необходимости взять в аренду землю, прилегающую к строению. 

Как быть и что делать с привязкой дома к земельному участку

Основанием для привязки дома к земельному участку является технический план. Его готовит кадастровый инженер. В базовом формате он составляет план и передает его владельцу на диске. При работах под ключ не только составляет план, но и сам передает его в Росреестр. 

На основании техплана в Росреестре сделают привязку объектов недвижимости друг к другу, и дом на карте будет подсвечиваться красным, а в выписке будут сведения о том, что здание расположено на конкретном земельном участке в четко определенных границах.

Ссылка на видео на нашем YouTube канале — https://www.youtube.com/watch?v=UlR6R1HYddw&t=626s.

Как нанести данные по штатам на карту США в

рэндах

Хотя я обычно обращаюсь к Carto.com или Datawrapper.de в поисках карт, я решил немного поиграть с R. В следующем руководстве будут использованы данные о наградах за крафтовое пиво с Большого американского фестиваля пива и количество медалей на карте по штатам. Эти данные охватывают период с 1987 по 2015 годы. Ура!

Быстрый просмотр кода

Геокодирование столбца «состояние»

Если вы имеете дело с данными по штатам или собираете их самостоятельно, скорее всего, у вас не будет координат штатов по широте и долготе.В этом случае мы начинаем со сводной таблицы, которая включает только столбцов состояний и медалей .

Используя «Пакетный геокодер для журналистов» LocalFocus, выберите «США» в поле 1. Укажите страну , а затем скопируйте и вставьте столбец ваших штатов в 2. Скопируйте и вставьте список местоположений . При проверке результатов посмотрите, сколько из них содержится в Doubt , и обязательно нажмите и проверьте каждое.

Затем выберите «Десятичные дроби с точками» из 4.Скопируйте и вставьте координаты в электронную таблицу и сделайте именно это, скопируйте и вставьте список в свою электронную таблицу. (Я добавил заголовки столбцов). Вы можете скачать CSV здесь.

* ВАЖНО: Я вручную изменил координаты Гавайев и Аляски, чтобы они правильно отображались на карте ggplot2, которую я приведу ниже. Аляска сейчас 28,12768 -117,981766, а Гавайи — 24,200987 -104,313994. Вы скоро поймете, почему.

Загрузить CSV в

рэндов

Загрузите R Studio и загрузите пакеты tidyverse , ggplot2 и 50stater .Для Storybench учебники по tidyverse здесь и для ggplot2 здесь.

Затем загрузите csv, используя строку: mapdata <- read.csv («state-medal-count.csv», header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) . Вы можете использовать функцию glimpse () , чтобы проверить фрейм данных, содержащий данные csv.

Из 49 наблюдений (или строк) ясно, что в данных отсутствуют два состояния. Но любой пивной сноб знает, что Южная Дакота и Западная Вирджиния — не совсем эпицентры крафтового пива.

Настройте карту в ggplot

Затем мы вызываем данные границ состояний, используя данные («пятьдесят_состояний»). Затем мы строим график, используя ggplot2, со следующей строкой:

ggplot () + geom_polygon (data = пятьдесят_states, aes (x = long, y = lat, group = group), color = "white", fill = "grey10")

На панели графиков R Studio вы должны увидеть следующее:

Хорошо, если немного некрасиво. Не волнуйтесь — мы уберем.

Нанесите точки с помощью geom_point

Затем, используя функцию geom_point ggplot2, мы сопоставим столбцы lat и lon , чтобы отобразить каждую строку в каждом из их соответствующих состояний. звонок size = medals гарантирует, что я сопоставляю количество медалей с размером пузыря. Вы можете повозиться с этими размерами, настроив числа в строке scale_size (name = ””, range = c (2, 20)) . Наконец, theme_void () удаляет оси, цвет фона и сетку.

Если вам нравится сюжет, сохраните его в рабочем каталоге, используя ggsave . Обратите внимание, что я включил ширину = 14,4 и высоту = 7,43 дюймов, чтобы получить изображение с одинаковым размером и высоким разрешением. В пикселях это 4320 на 2229. Отлично!

Хотя вы можете продолжать экспериментировать с дизайном в R, я предпочитаю сохранить его в формате PDF и перетащить файл в Adobe Illustrator.

Отображение нескольких точек данных в каждом состоянии

Используя набор данных о стрельбе в школах, собранный аппаратом Washington Post здесь, мы визуализировали широту и долготу координат и нанесли на карту размер пузыря количества убитых людей. Код и карта ниже.


ggplot () + geom_polygon (data = 50_states, aes (x = long, y = lat, group = group), color = "white", fill = "grey92") +
geom_point (data = mapdata, aes ( x = длинный, y = широта, размер = убитый, цвет = год)) +
scale_size (name = "", range = c (2, 15)) +
направляющих (size = guide_legend ("deaths")) +
theme_void ()

Редактором

Storybench является Алешу Баяк, научный журналист и бывший научный сотрудник Knight Science Journalism в Массачусетском технологическом институте.Он выпускник Science Friday, основатель LatinAmericanScience.org и страстно желает преодолеть разрыв между журналистами, разработчиками и дизайнерами.

Решено: цифры Matplotlib не отображаются или не отображаются

Я думаю, что лучшим заголовком для этого сообщения в блоге могло бы быть: Как я потерял день продуктивности из-за Ubuntu, виртуальных сред, matplotlib и рендеринга.

На выходных я поигрался с глубоким обучением в своей системе Ubuntu и пошел на график оценок точности моего классификатора.Я написал быстрый скрипт Python с помощью matplotlib, выполнил скрипт только для того, чтобы на моем экране не отображалась цифра.

Мой сценарий выполнен отлично. Нет сообщений об ошибках. Никаких предупреждений. Но участка все равно не найти!

На самом деле это обычная проблема, с которой я столкнулся за последние несколько месяцев, особенно при работе с операционными системами на основе Debian, такими как Ubuntu и Raspbian. Эта проблема еще больше усугубляется при использовании виртуальных сред через пакеты virtualenv и virtualenvwrapper.

Проблема на самом деле связана с неправильной настройкой серверной части matplotlib или отсутствием зависимости при компиляции и установке matplotlib. К счастью, после многих проб и ошибок (и потратив целый день на поиск решения) я смог решить проблему и получить цифры matplotlib, которые отображались и отображались на моем экране как на Ubuntu, так и на Raspbian. операционные системы (и при использовании виртуальных сред Python).

Хотя этот пост не совсем связан с компьютерным зрением или OpenCV, я все же хочу поделиться своим опытом и решением с другими читателями PyImageSearch.Matplotlib — это широко используемый пакет в научном сообществе Python, и я надеюсь, что эта статья поможет другим читателям решить эту странную и трудно поддающуюся определению проблему.

Давайте вперед и подготовим почву.

  • Мы используем операционную систему на основе Debian, например Ubuntu или Raspbian.
  • Мы (необязательно) используем виртуальные среды Python через virtualenv и virtualenvwrapper.
  • И наша цель — взять следующее изображение (слева) и вычислить для него гистограмму интенсивности пикселей в градациях серого с помощью matplotlib (справа) :
Рисунок 1: Наша конечная цель — использовать matplotlib для отображения яркости пикселей в градациях серого для изображения слева.

Поскольку мы используем matplotlib, давайте создадим новую виртуальную среду под названием plotting :

 $ mkvirtualenv рисование
 

Теперь, когда мы находимся в среде построения , давайте установим numpy , scipy и matplotlib :

 $ pip install numpy
$ pip install scipy
$ pip install matplotlib
 

Awesome — все наши зависимости Python установлены. Теперь давайте напишем несколько строк кода, чтобы загрузить изображение, преобразовать его в оттенки серого, вычислить гистограмму по изображению в оттенках серого и, наконец, отобразить его на нашем экране.Я брошу весь этот код в файл с именем grayscale_histogram.py :

 # импортируем необходимые пакеты
из matplotlib импортировать pyplot как plt
импорт cv2

# загрузить изображение, преобразовать его в оттенки серого и показать его
image = cv2.imread ("raptors.jpg")
серый = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow ("Изображение", изображение)
cv2.imshow («Серый», серый)
cv2.waitKey (0)

# построить гистограмму в градациях серого
hist = cv2.calcHist ([серый], [0], Нет, [256], [0, 256])

# построить гистограмму
plt. figure ()
plt.title («Гистограмма в градациях серого»)
plt.xlabel («Корзины»)
plt.ylabel ("Количество пикселей")
plt.plot (hist)
plt.xlim ([0, 256])
plt.show ()
cv2.waitKey (0)
 

Код здесь довольно простой. Строки 1 и 2 импортируют matplotlib и cv2 . Затем мы загружаем изображение и конвертируем его в оттенки серого ( строк 4–9 ). Отсюда функция cv2.calcHist используется для вычисления гистограммы по интенсивности пикселей в градациях серого. Наконец, строк 14-22 строят гистограмму с использованием matplotlib .

Чтобы выполнить наш сценарий, все, что нам нужно сделать, это запустить, запустить оболочку и ввести следующую команду:

 $ python grayscale_histogram. py
 

Когда я выполняю код на своем компьютере OSX в виртуальной среде , отображающей виртуальную среду , вычисляется гистограмма, и на моем экране отображаются изображение в градациях серого и гистограмма:

Рисунок 2: Используя OSX, я могу успешно построить и отобразить мою гистограмму в градациях серого с помощью matplotlib.

Однако, когда я перехожу на свой Ubuntu 14.04 и выполните точно такой же код все, что я вижу, это мои изображения:

Рисунок 3: Я выполнил точно такой же код в моей системе Ubuntu в виртуальной среде построения графиков. Я вижу только свои изображения — , куда делась моя гистограмма? Почему нет сообщения об ошибке?

Отсюда возникает вопрос: « Где гистограмма?»

Как видно из вывода терминала, скрипт выполнен нормально. Ошибок не отображалось.На мою консоль не выводятся предупреждающие сообщения. Но еще нет сюжета!

Как я намекал ранее в этом посте, проблема с отсутствующей фигурой связана с бэкэндом matplotlib, который выполняет всю тяжелую работу за кулисами для подготовки фигуры.

Войдя в оболочку, я могу получить доступ к бэкэнду matplotlib с помощью matplotlib.get_backend () :

 $ питон
Python 3.4.0 (по умолчанию, 11 апреля 2014 г., 13:05:11)
[GCC 4.8.2] в Linux
Для получения дополнительной информации введите «помощь», «авторские права», «кредиты» или «лицензия».>>> импортировать matplotlib
>>> matplotlib.get_backend ()
"агг"

 

На моем компьютере с Ubuntu это дает мне значение agg ; однако, согласно моим тестам и отладке, это значение должно быть TkAgg для оконной системы TkInter (по крайней мере, при использовании Ubuntu и Raspbian).

К счастью, мы можем решить эту проблему, используя apt-get для установки нескольких библиотек:

 $ sudo apt-get install tcl-dev tk-dev python-tk python3-tk
 

Но мы еще не закончили.Чтобы matplotlib распознал библиотеку графического интерфейса TkInter, нам необходимо:

  • Шаг 1: Получите доступ к нашей виртуальной среде для построения графиков через workon plotting .
  • Шаг 2: Используйте pip для uninstall matplotlib (поскольку мы установили его через pip ранее в этой статье).
  • Шаг 3: Вытащите matplotlib из репозитория GitHub.
  • Шаг 4: Установите matplotlib из источника, используя установку .py .

Я могу выполнить эти шаги с помощью следующих команд:

 $ работа по черчению
$ pip удалить matplotlib
$ git clone https://github.com/matplotlib/matplotlib.git
$ cd matplotlib
$ python setup.py установить
 

Опять же, прежде чем выполнять эти шаги, вам нужно убедиться, что вы установили TkInter через apt-get .

После того, как matplotlib был установлен через исходный код, давайте снова выполним функцию get_backend () :

 $ питон
Python 3. 4.0 (по умолчанию, 11 апреля 2014 г., 13:05:11)
[GCC 4.8.2] в Linux
Для получения дополнительной информации введите «помощь», «авторские права», «кредиты» или «лицензия».
>>> импортировать matplotlib
>>> matplotlib.get_backend ()
'TkAgg'

 

Разумеется, теперь мы видим, что TkAgg используется как бэкэнд matplotlib .

Примечание: Вы можете явно указать matplotlib использовать серверную часть TkAgg , выполнив вызов matplotlib.используйте ("TkAgg") ; однако это не принесет вам особой пользы, если зависимости TkInter не установлены.

А теперь, когда мы выполняем наш скрипт grayscale_histogram.py , как и выше:

 $ python grayscale_histogram. py
 

Теперь мы должны увидеть оба изображения в градациях серого вместе с гистограммой:

Рисунок 4: Успех! Наша фигура matplotlib теперь отображается! Все, что нам нужно сделать, это изменить бэкэнд matplotlib.

Теперь мы исправили нашу проблему — цифры matplotlib успешно отображаются на нашем экране!

Конечно, это решение — заноза в заднице, но оно довольно простое и выполняет свою работу. Если у вас есть другие предложения или комментарии, не стесняйтесь оставлять их в разделе комментариев.

Операционная система Raspbian, которую используют многие Raspberry Pi, основана на Debian, как и Ubuntu. Если у вас такие же проблемы с фигурами matplotlib, которые не отображаются на вашем Raspberry Pi, исправление, описанное в этом сообщении в блоге, решит ваши проблемы с построением графиков.

Проницательный пользователь Debian может удивиться, почему я просто не установил matplotlib через apt-get , например:

 $ sudo apt-get install python-matplotlib
 

Причина в том, что я активный пользователь виртуальных сред Python и строго верю в то, что мои среды Python должны быть изолированными и независимыми друг от друга. Если вы используете apt-get для установки matplotlib , вы теряете контроль над тем, какую версию matplotlib вы хотите установить — вам просто нужно использовать любую версию, которая есть в репозитории apt-get .Это также запутывает вашу системную установку Python, который я стараюсь поддерживать как можно более чистым.

Все, что было сказано, каждый раз, когда я устанавливал matplotlib через apt-get , все мои зависимости были правильно установлены, и я мог без проблем отображать свои цифры, поэтому, если вас не интересуют виртуальные среды Python, тогда Решение apt-get — хороший вариант. Но опять же, я очень рекомендую использовать виртуальные среды.

В этом сообщении блога я подробно описал, как решить досадную проблему, когда цифры matplotlib не отображаются на вашем экране.Симптомы этой проблемы включают чистое выполнение сценария (т.е. отсутствие сообщений об ошибках и предупреждений), выводимого на ваш терминал, но при этом ваш график не отображается. Я регулярно сталкивался с этой проблемой при использовании операционных систем на основе Debian, таких как Ubuntu и Raspbian. Проблема только усугубляется при использовании виртуальных сред Python.

Решение этой проблемы matplotlib включает в себя ручную установку зависимостей через apt-get и настройку бэкэнда matplotlib для использования TkAgg с последующей компиляцией и установкой matplotlib из источника.После этого проблема вроде бы решена.

Хотя этот пост не был связан с компьютерным зрением, библиотека matplotlib активно используется в научном сообществе Python, поэтому отсутствие отображения фигур matplotlib может быть чрезвычайно неприятным и раздражающим. Надеюсь, этот пост поможет другим читателям, столкнувшимся с подобной проблемой.

Я вернусь на следующей неделе с другими сообщениями о компьютерном зрении!

Подпишитесь на информационный бюллетень PyImageSearch и получите БЕСПЛАТНОЕ 17-страничное руководство по ресурсам PDF

Введите свой адрес электронной почты ниже, чтобы присоединиться к информационному бюллетеню PyImageSearch и загрузите мое БЕСПЛАТНОЕ 17-страничное руководство по ресурсам PDF по компьютерному зрению, OpenCV и глубокому обучению.

6 Карт | ggplot2

Построение геопространственных данных — это обычная задача визуализации, для которой требуются специальные инструменты. Обычно проблему можно разделить на две проблемы: использование одного источника данных для рисования карты и добавление на карту метаданных из другого источника информации. Эта глава поможет вам решить обе проблемы. Я структурировал эту главу следующим образом: Раздел 6.1 описывает простой способ рисования карт с помощью geom_polygon () , который используется в Разделе 6.2 с помощью современного подхода «простые функции» (sf) с использованием geom_sf () . Затем в разделах 6.3 и 6.4 обсуждается, как работать с картографическими проекциями и лежащей в основе структурой данных SF. Наконец, в Разделе 6.5 обсуждается, как рисовать карты на основе растровых данных.

Карты полигонов

Возможно, самый простой подход к рисованию карт — использовать geom_polygon () для рисования границ различных регионов. В этом примере мы берем данные из пакета карт, используя ggplot2 :: map_data () .Пакет карт не очень точен и не обновлен, но он встроен в R, поэтому с него легко начать. Вот набор данных, определяющих границы округов Мичиган:

  mi_counties <- map_data ("графство", "Мичиган")%>%
  select (lon = long, lat, group, id = subregion)
голова (mi_counties)
#> lon lat group id
#> 1 -83,9 44,9 1 алкона
#> 2 -83,4 44,9 1 алкона
#> 3 -83,4 44,9 1 алкона
#> 4 -83,3 44,8 1 алкона
#> 5 -83,3 44.8 1 алкона
#> 6 -83,3 44,8 1 алкона  

В этом наборе данных у нас есть четыре переменные: широта и долгота определяют широту и долготу вершины (т.е. угол многоугольника), id задает имя региона, а группа предоставляет уникальный идентификатор смежных областей в пределах региона (например, если регион состоит из нескольких островов). Чтобы лучше понять, что содержат данные, мы можем построить mi_counties , используя geom_point () , как показано на левой панели ниже.На этом графике каждая строка во фрейме данных нанесена как одна точка, создавая диаграмму рассеяния, которая показывает углы каждого округа. Чтобы превратить эту диаграмму рассеяния в карту, мы используем вместо нее geom_polygon () , которая рисует каждый округ как отдельный многоугольник. Это показано на правой панели ниже.

На обоих графиках я использую corre_quickmap () для настройки осей, чтобы долгота и широта отображались в одном масштабе. В главе 16 системы координат в ggplot2 обсуждаются в более общем плане, но, как мы увидим ниже, геопространственные данные часто требуют более точного подхода.По этой причине ggplot2 предоставляет geom_sf () и corre_sf () для обработки пространственных данных, заданных в формате простых объектов.

Карты простых функций

У описанного выше подхода есть несколько ограничений, не в последнюю очередь из-за того, что простой формат данных «долгота-широта» обычно не используется в картографировании реального мира. Векторные данные для карт обычно кодируются с использованием стандарта «простых функций», разработанного Open Geospatial Consortium. Пакет sf, разработанный Edzer Pebesma https://github.com/r-spatial/sf, предоставляет отличный набор инструментов для работы с такими данными, а функции geom_sf () и corre_sf () в ggplot2 предназначены для работы вместе с пакетом sf.

Чтобы представить эти функции, мы полагаемся на пакет ozmaps Майкла Самнера https://github.com/mdsumner/ozmaps/, который предоставляет карты границ штатов Австралии, территорий местного самоуправления, границ избирательных участков и т. Д.Чтобы проиллюстрировать, как выглядит набор данных SF, мы импортируем набор данных, изображающий границы штатов и территорий Австралии:

 Библиотека  (ozmaps)
библиотека (sf)
#> Связывание с GEOS 3.8.1, GDAL 3.1.4, PROJ 6.3.1

oz_states <- ozmaps :: ozmap_states
oz_states
#> Простая коллекция функций с 9 функциями и 1 полем
#> тип геометрии: МУЛЬТИПОЛИГОН
#> размер: XY
#> bbox: xmin: 106 ymin: -43.6 xmax: 168 ymax: -9.23
#> географический CRS: GDA94
#> # Стол: 9 x 2
#> NAME geometry
#>  <МУЛЬТИПОЛИГОН [°]>
#> 1 New South Wal… (((151-35. 1, 151-35,1, 151-35,1, 151-35,1, 151-35,2, 151…
#> 2 Виктория (((147-38,7, 147-38,7, 147-38,7, 147-38,7, 147-38,7)), ((…
#> 3 Квинсленд (((149-20,3, 149-20,4, 149-20,4, 149-20,3)), ((149-20,9,…
#> 4 South Austral… (((137-34,5, 137-34,5, 137-34,5, 137-34,5, 137-34,5, 137…
#> 5 Western Austr… (((126-14, 126-14, 126-14, 126-14, 126-14)), ((124-16,1,…
#> 6 Тасмания (((148-40,3, 148-40,3, 148-40,3, 148-40,3)), ((147-39,5,…
#> #… С еще 3 строками  

Эти выходные данные показывают некоторые метаданные, связанные с данными (обсуждаемые на мгновение), и говорят нам, что данные, по сути, представляют собой тиббл с 9 строками и 2 столбцами.Одно преимущество SF-данных очевидно, мы легко можем увидеть общую структуру данных: Австралия состоит из шести штатов и некоторых территорий. Есть 9 различных географических единиц, поэтому в этой таблице 9 строк (ср. mi_counties data , где одна строка на вершину многоугольника).

Самый важный столбец — это геометрия , которая определяет пространственную геометрию для каждого из штатов и территорий. Каждый элемент в столбце геометрии является многополигональным объектом, который, как следует из названия, содержит данные, определяющие вершины одного или нескольких многоугольников, которые разграничивают границу области.Учитывая данные в этом формате, мы можем использовать geom_sf () и corre_sf () , чтобы нарисовать пригодную для обслуживания карту без указания каких-либо параметров или даже явного объявления какой-либо эстетики:

Чтобы понять, почему это работает, обратите внимание, что geom_sf () опирается на эстетику geometry , которая больше нигде в ggplot2 не используется. Эту эстетику можно указать одним из трех способов:

  • В простейшем случае (показанном выше), когда пользователь ничего не делает, geom_sf () попытается сопоставить его со столбцом с именем geometry .

  • Если аргумент data является sf-объектом, то geom_sf () может автоматически обнаружить столбец геометрии, даже если он не называется геометрия .

  • Вы можете указать отображение вручную обычным способом с помощью aes (геометрия = my_column) . Это полезно, если у вас несколько геометрий столбцы.

Функция corre_sf () управляет проекцией карты, обсуждаемой в Разделе 6.3.

Многослойные карты

В некоторых случаях вы можете захотеть наложить одну карту поверх другой. Пакет ggplot2 поддерживает это, позволяя добавлять к графику несколько слоев geom_sf () . В качестве примера я воспользуюсь данными oz_states , чтобы нарисовать штаты Австралии разными цветами, и наложу этот график на границы избирательных регионов Австралии. Для этого необходимо выполнить два этапа предварительной обработки. Во-первых, я воспользуюсь dplyr :: filter () , чтобы удалить «Другие территории» из границ штата.

Приведенный ниже код рисует график с двумя слоями карты: первый использует oz_states для заливки штатов разными цветами, а второй использует oz_votes для рисования границ избирательных участков. Во-вторых, я извлечу границы избирательных участков в упрощенной форме, используя функцию ms_simplify () из пакета rmapshaper. Как правило, это хорошая идея, если исходный набор данных (в данном случае ozmaps :: abs_ced ) хранится с более высоким разрешением, чем требуется для вашего графика, чтобы сократить время, необходимое для визуализации графика.

  oz_states <- ozmaps :: ozmap_states%>% фильтр (NAME! = "Другие территории")
oz_votes <- rmapshaper :: ms_simplify (ozmaps :: abs_ced)
#> Зарегистрированный метод S3 перезаписан geojsonlint:
#> метод из
#> print.location dplyr  

Теперь, когда у меня есть наборы данных oz_states и oz_votes для представления государственных и избирательных границ соответственно, желаемый график можно построить, добавив к графику два слоя geom_sf () :

Стоит отметить, что первый слой этого графика отображает эстетику заливки на переменную в данных. В этом случае переменная NAME является категориальной переменной и не передает никакой дополнительной информации, но тот же подход может использоваться для визуализации других видов метаданных области. Например, если oz_states имеет дополнительный столбец, определяющий уровень безработицы в каждом штате, мы могли бы сопоставить эстетику fill с этой переменной.

Маркированные карты

Добавление надписей к картам является примером аннотирования графиков (Глава 8) и поддерживается geom_sf_label () и geom_sf_text () .Например, хотя можно было бы разумно ожидать, что австралийская аудитория знает названия австралийских штатов (а на графике выше они не помечены), немногие австралийцы будут знать имена различных электоратов в столичном регионе Сиднея. Таким образом, чтобы нарисовать электоральную карту Сиднея, нам сначала нужно извлечь сопоставьте данные для соответствующих электоратов, а затем добавьте метку. На приведенном ниже графике увеличен масштаб Сиднейского региона путем указания xlim и ylim в corre_sf () , а затем используется geom_sf_label () для наложения каждого электората меткой:

  # фильтрация электората в столичном регионе Сиднея
sydney_map <- ozmaps :: abs_ced%>% filter (NAME% в% c (
  «Сидней», «Вентворт», «Уорринга», «Кингсфорд Смит», «Грейндлер», «Лоу»,
  «Северный Сидней», «Бартон», «Брэдфилд», «Бэнкс», «Блаксленд», «Рид»,
  "Уотсон", "Фаулер", "Веррива", "Проспект", "Парраматта", "Беннелонг",
  «Маккеллар», «Гринуэй», «Митчелл», «Чифли», «МакМахон»
))

# рисуем электоральную карту Сиднея
ggplot (sydney_map) +
  geom_sf (aes (fill = NAME), показать.легенда = ЛОЖЬ) +
  Coord_sf (xlim = c (150,97, 151,3), ylim = c (-33,98, -33,79)) +
  geom_sf_label (aes (label = NAME), label.padding = unit (1, "мм"))
#> Предупреждение в st_point_on_surface.sfc (sf :: st_zm (x)): st_point_on_surface не может
#> дать правильные результаты для данных долготы / широты  

Это предупреждающее сообщение заслуживает внимания. Внутри geom_sf_label () использует функцию st_point_on_surface () из пакета sf для размещения меток и предупреждающего сообщения происходит потому, что большинство алгоритмов, используемых SF для вычисления геометрических величин (например,г., центроиды, внутренние точки) основаны на предположении, что точки лежат на плоской двумерной поверхность и параметризована декартовыми координатами. Это предположение не совсем обоснованы, а в некоторых случаях (например, в регионах вблизи полюсов) расчеты, учитывающие долгота и широта таким образом дадут ошибочные ответы. По этой причине SF package выдает предупреждающие сообщения, когда полагается на это приближение.

Добавление других геометрий

Хотя geom_sf () является в некотором роде особенным, тем не менее, он ведет себя во многом так же, как и любой другой geom, позволяя наносить дополнительные данные на карту со стандартными geom.Например, мы можем захотеть нанести на карту местоположения столиц Австралии, используя geom_point () . В приведенном ниже коде показано, как это делается:

  oz_capitals <- tibble :: tribble (
  ~ город, ~ широта, ~ долг,
  «Сидней», -33.8688, 151.2093,
  "Мельбурн", -37.8136, 144.9631,
  «Брисбен», -27.4698, 153.0251,
  "Аделаида", -34.9285, 138.6007,
  «Перт», -31.9505, 115.8605,
  "Хобарт", -42.8821, 147.3272,
  «Канберра», -35.2809, 149.1300, г.
  «Дарвин», -12.4634, 130.8456,
)

ggplot () +
  geom_sf (данные = oz_votes) +
  geom_sf (data = oz_states, color = "black", fill = NA) +
  geom_point (data = oz_capitals, mapping = aes (x = lon, y = lat), color = "red") +
  Coord_sf ()  

В этом примере geom_point используется только для указания местоположения столиц, но основная идея может быть расширена для более общей обработки метаданных точек. Например, если бы данные oz_capitals включали дополнительную переменную, определяющую количество электоратов в каждом мегаполисе, мы могли бы закодировать эти данные, используя эстетику размера .

Картографические проекции

В начале главы я нарисовал карты, нанеся долготу и широту на декартовую плоскость, как будто геопространственные данные ничем не отличаются от других видов данных, которые можно было бы построить. В первом приближении это нормально, но этого недостаточно, если вы заботитесь о точности. Этот подход связан с двумя фундаментальными проблемами.

Первый вопрос - форма планеты. Земля не является ни плоской плоскостью, ни идеальной сферой.Как следствие, чтобы сопоставить значение координаты (долготу и широту) с местоположением, нам нужно делать предположения обо всех вещах. Насколько эллипсоидна Земля? Где центр планеты? Где начальная точка долготы и широты? Где уровень моря? Как движутся тектонические плиты? Все это актуально, и в зависимости от того, какие предположения вы делаете, одна и та же координата может быть нанесена на карту для местоположений, находящихся на расстоянии многих метров друг от друга. Набор предположений о форме Земли упоминается как геодезическая система координат , и хотя это может не иметь значения для некоторых визуализаций данных, для других это важно. Есть несколько различных вариантов, которые можно рассмотреть: если вы ориентируетесь на Северную Америку, то «Североамериканский датум» (NAD83) - хороший выбор, тогда как если ваша точка зрения глобальна, «Мировая геодезическая система» (WGS84), вероятно, лучше.

Вторая проблема - это форма вашей карты. Земля имеет приблизительно эллипсоидальную форму, но в большинстве случаев ваши пространственные данные должны быть нарисованы на двухмерной плоскости. Невозможно отобразить поверхность эллипсоида на плоскость без каких-либо искажений или разрезов, и вам придется выбирать, какие искажения вы готовы принять при рисовании карты.Это работа картографической проекции .

Картографические проекции часто классифицируются по геометрическим свойствам, которые они сохраняют, например

  • Сохраняющие площадь проекции гарантируют, что области равной площади на земном шаре нарисованные с равной площадью на карте.

  • Сохраняющие форму (или конформные) выступы обеспечивают локальную форму регионов сохраняется.

И, к сожалению, ни одна проекция не может сохранять форму и площадь.Это немного выходит за рамки данной книги, чтобы подробно обсудить картографические проекции, за исключением того, что нужно отметить, что спецификация простых функций позволяет вам указать, какую картографическую проекцию вы хотите использовать. Для получения дополнительной информации о картографических проекциях см. Геокомпутация с R https://geocompr.robinlovelace.net/.

В совокупности геодезические данные (например, WGS84), тип проекции карты (например, Меркатор) и параметры проекции (например, местоположение начала координат) определяют систему координат или CRS, полную набор допущений, используемых для преобразования информации о широте и долготе в двумерную карту.Объект sf часто включает CRS по умолчанию, как показано ниже:

.

Оставить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *