Pyyntöjä yhteensä: 0

Datatiedeprojekti:
Geospatiaalisen meteoriittidatan havainnollistaminen

(NASA:n dataa)


Syyskuu 2025



Karttahavainnollistuksen taustalla on erityinen kaksiosainen datatiedeprosessi. Prosessin ensimmäisestä osasta vastaa kuukausittain AWS LambdaHyperlink opens in a new tab -funktiona suoritettava PythonHyperlink opens in a new tab-skripti:

  1. Ensin skripti lataa NASA:n meteoriittidatasetin

    (.csv).


  2. Seuraavaksi datasetistä rakennetaan Pandas DataFrame.Hyperlink opens in a new tab

  3. Sitten dataa jalostetaan poistamalla DataFramesta tarpeettomat sarakkeet ja rivit

    (jotkin rivit sisältävät null-tyyppisiä leveysaste- ja/tai pituusastearvoja).


  4. Tämän jälkeen DataFramesta muodostetaan GeoPandas GeoDataFrame.Hyperlink opens in a new tab

  5. GeoDataFramen pohjalta luodaan Shapefile.Hyperlink opens in a new tab Huomaa, että Shapefile ei tarkalleen ottaen ole tiedosto vaan ryhmä tiedostoja. Kyseessä oleva Shapefile koostuu neljästä eri tiedostosta

    (.cpg, .dbf, .shp, .shx),

    jotka ovat kompressoitu Archiveksi

    (.zip).

    Archive talletetaan AWS S3Hyperlink opens in a new tab -ämpäriin.

Jälkimmäisen osan hoitaa käyttäjän verkkoselain aina sen pyytäessä juuri lukemaasi verkkosivua:

  1. Ensiksi verkkosivulle kirjoitettu JS-skripti rakentaa LeafletHyperlink opens in a new tab-kartan ja lisää siihen Googlen Satellite -tile layerin.

  2. Sitten S3:een tallettu Shapefile noudetaan käyttäen Shapefile.js:ää,Hyperlink opens in a new tab joka samalla konvertoi Shapefilen GeoJSON:ksi.Hyperlink opens in a new tab GeoJSON sisältää Pointeja

    (tässä: karttaan pian lisättäviä meteoriittitietoja).


  3. Lopulta GeoJSON lisätään karttaan layerinä.

Seuraava kuvio on interaktiivinen Power BIHyperlink opens in a new tab -pylväskaavioesitys todistettujen meteoriittien vuosittaisista määristä (1900–2013).