On Counter-Mapping and Media-Flânerie: Artistic Strategies in the Age of Google Earth, Google Maps and Google Street View

2020 ◽  
pp. 137-166
Author(s):  
Emilio Vavarella
Keyword(s):  
Google Earth ◽  
Google Maps ◽  
Google Street View ◽  
Street View

scholarly journals Mapas fotográficos do Google:

ALCEU ◽  
2020 ◽  
Vol 20 (40) ◽  
pp. 104-122
Author(s):  
Grécia Desirée Falcão de Araujo
Keyword(s):  
Google Earth ◽  
Google Maps ◽  
Google Street View ◽  
Street View

Os sistemas de mapeamento geográfico do Google (Google Maps) e demais softwares acopladosao serviço (Google Earth e Google Street View) utilizam o registro fotográfico como principal121ALCEU – v. 20 – n. 40 – jan-jul/2020ferramenta de documentação e de mapeamento da geografia terrestre. Para a ciência cartográfica,a fotografia aérea é uma importante ferramenta de análise e de gerenciamento de informaçõesgeográficas, sendo a técnica ideal para a criação de uma narrativa visual, que preza pelaverossimilhança, ou seja: pela “melhor” e “mais fiel” representação possível do espaço. Por outrolado, neste paper, gostaria de problematizar o sentido comunicacional dos registros fotográficosfornecidos pelos mapas Google a partir da análise de duas séries fotográficas criadas por MishkaHenner: artista belga conhecido por utilizar, como fonte de pesquisa para suas obras, arquivosfotográficos disponíveis online. Ao que parece, as estratégias de apropriação, produção e montagemexpositiva operacionalizadas pelo artista são capazes de multiplicar as formas de comunicação dasimagens fotográficas, e de “fazer variar” o sentido deste conjunto de “fotografias-mapa” geradas pelaempresa Google.

scholarly journals ОСВІТНІ МОЖЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ ГЕОІНФОРМАЦІЙНИХ РЕСУРСІВ GOOGLE В ПРОЦЕСІ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ НАВЧАЛЬНОЇ ІНФОРМАЦІЇ

2020 ◽  
Vol 76 (2) ◽  
pp. 96-107
Author(s):  
Тетяна Володимирівна Бондаренко
Keyword(s):  
Google Earth ◽  
Google Maps ◽  
Google Street View ◽  
Street View

З педагогічної точки зору візуалізацію інформації варто трактувати як інструмент фіксації і трансляції унаочненого навчального матеріалу. У статті розглянуто особливості роботи ресурсів Google, підкреслено їх відкритість, доступність та значний потенціал під час інтеграції навчальних дисциплін природничо-математичного та суспільно-гуманітарного циклу в процесі візуалізації навчальної інформації. Проаналізовано додатки Google Earth, Google Mars, Google Moon, Google Sky, Google Maps, Google My Business, Google Art Project та інструмент Google Street View. Вони при підвищеному попиті на сприйняття великої кількості інформації дозволяють спрощувати подання даних через електронні засоби та ефективно сприймаються всіма учасниками навчально-виховного процесу. У статті описані можливості створення власних карт Google, які сприяють уточненню та деталізації об’єкта, що вивчається, та наведено приклади їх використання. Враховуючи певну трансдисциплінарність таких засобів картографування, подано тематику карт для предметних напрямків з географії, біології, іноземної мови, української літератури, математики, інформатики, історії, мистецтва, хімії, фізики. Розглянуто функцію панорамного перегляду вулиць Google Street View та представлено приклад використання панорамного зображення з кругозором в 360 градусів. Запропоновано поповнити інформаційний банк даних візуальною інформацією, створюючи локацію свого навчального закладу разом з додатком «Google My Business». Описано інтерактивний освітній проєкт Google Art Project, за допомогою якого створюють власні галереї, порівнюють мистецькі твори, деталізовано вивчають оцифровані об’єкти культурної спадщини світової спільноти. Виділено дослідницький, проєктний, міжпредметний та інформаційно-комунікаційний підходи, завдяки яким забезпечується активне використання геоінформаційних ресурсів у ряді предметів природничо-математичного та суспільно-гуманітарного циклів.

scholarly journals Paisagem-interdição: a regulagem do visível na cartografia 2.0

2018 ◽  
Vol 12 (3) ◽  
pp. 163
Author(s):  
Grécia Falcão
Keyword(s):  
Google Earth ◽  
Google Maps ◽  
Google Street View ◽  
Street View

Desde o início dos anos 2000, a audiência global tem acesso a volumes crescentes de mídias geográficas. Surgem portais gratuitos abertos a reinterpretação de seu conteúdo, que visam resolver problemas de navegação pelas cidades. São mapas que podem ser percorridos pelo uso de diversos gadgets, e tem interfaces de manuseio simples e intuitivo. Notadamente, na era do Google Maps, o espaço planetário tem sido mapeado e reproduzido, em toda parte, por intermédio de fotografias registradas por transeuntes, por automóveis equipados com câmeras (Google Street View); ou a partir de aeronaves e satélites localizados a quilômetros de distância da Terra (Google Earth). No entato, a obra Deutch Landscapes, do artista belga Mishka Henner, conferem ao espectador uma provocação. São cenários onde as vistas aéreas do Google Earth apresentam dissonâncias, dissensos. São borrões que denotam impedimentos, e que apresentam uma geografia que escapa a lógica de cálculo das coordenadas cartográficas – os critérios estáveis das projeções óticas que construíram, desde o Renascimento, a representação do espaço na paisagem (pictórica e fotográfica).    

scholarly journals Georreferenciamento postal de casos de COVID-19 na cidade de Uberaba, Minas Gerais

2020 ◽  
Vol 3 ◽  
pp. 231-247
Author(s):  
Felipe Alexandre ◽  
Ricardo Ferreira ◽  
Ana Laura Souza ◽  
Jessica Cruvinel ◽  
Gabriella Carvalho ◽  
...  
Keyword(s):  
Virus Disease ◽  
Minas Gerais ◽  
Google Earth ◽  
Google Maps ◽  
Google Street View ◽  
Street View ◽  
Corona Virus

Doenças de alto contágio, como o Corona Virus Disease 2019 (COVID-19), podem ser analisadas espacialmente e uma das formas de mapeá-las é por casos desagregados em nível pontual. Essa escala de análise é importante para a formulação de estratégias de proteção da saúde. O georreferenciamento de casos por endereçamento postal é um método recorrente em aplicações do geoprocessamento na saúde. Neste estudo, é apresentada uma validação do georreferenciamento postal automático dos casos de COVID-19 no município de Uberaba, MG para um período de 14 dias. Foi utilizada a base de endereços do Google Maps (GM) por meio dos softwares Google Earth (GE) e QGIS. O procedimento consistiu em georreferenciar 391 casos por consulta manual à base do GM, com apoio de imagens do Google Street View. Os resultados foram utilizados como referência para analisar o desempenho do georreferenciamento automático no GE e QGIS, este segundo, com uso do complemento MMQGIS. Houve variações significativas entre os métodos automáticos quando aplicadas diferentes combinações de endereço, como: rua, número, CEP, bairro, cidade, estado e país. O melhor desempenho foi do complemento MMQGIS, que processa o Maps JavaScript API. Quando combinados os campos Rua, Número e Cidade resultou em 82,8% de georreferenciamentos corretos. A geocodificação automática é um ponto de partida para o mapeamento de casos, acelerando tarefas de marcação de pontos, mas, devido as possibilidades de erros, como os mostrados no presente estudo, não se deve dispensar os trabalhos de pós edição, antes da produção de mapas destinados às ações de vigilância epidemiológica.

scholarly journals ACCURACY ASSESSMENT OF 3D MODELS GENERATED FROM GOOGLE STREET VIEW IMAGERY

2019 ◽  
Vol XLII-2/W9 ◽  
pp. 181-188 ◽  
Author(s):  
N. Bruno ◽  
R. Roncella
Keyword(s):  
Accuracy Assessment ◽  
Average Distance ◽  
3D Models ◽  
Google Earth ◽  
Google Street View ◽  
3D City Model ◽  
Software Packages ◽  
Street View ◽  
Panoramic Images ◽  
City Model

<p><strong>Abstract.</strong> Google Street View is a technology implemented in several Google services/applications (e.g. Google Maps, Google Earth) which provides the user, interested in viewing a particular location on the map, with panoramic images (represented in equi-rectangular projection) at street level. Generally, consecutive panoramas are acquired with an average distance of 5&amp;ndash;10<span class="thinspace"></span>m and can be compared to a traditional photogrammetric strip and, thus, processed to reconstruct portion of city at nearly zero cost. Most of the photogrammetric software packages available today implement spherical camera models and can directly process images in equi-rectangular projection. Although many authors provided in the past relevant works that involved the use of Google Street View imagery, mainly for 3D city model reconstruction, very few references can be found about the actual accuracy that can be obtained with such data. The goal of the present work is to present preliminary tests (at time of writing just three case studies has been analysed) about the accuracy and reliability of the 3D models obtained from Google Street View panoramas.</p>

Immersion and Interaction via Avatars within Google Street View

2014 ◽  
pp. 266-281
Author(s):  
Ya-Chun Shih ◽  
Molly Leonard
Keyword(s):  
Virtual World ◽  
Teaching Method ◽  
Real Life ◽  
Cultural Learning ◽  
Google Maps ◽  
Google Street View ◽  
Street View ◽  
Positive Attitudes ◽  
3D Virtual World ◽  
Target Culture

The optimal approach to learning a target culture is to experience it in its real-life context through interaction. The new 3D virtual world platform under consideration, Blue Mars Lite, enables users to be immersed in existing Google Maps Street View panorama, globally. Google Maps with Street View contains a massive collection of 360-degree street-level images of the most popular places worldwide. The authors explore the possibility of integrating these global panoramas, in which multiple users can explore, discuss, and role-play, into the classroom. The goal of this chapter is to shed new light on merging Google Street View with the 3D virtual world for cultural learning purposes. This approach shows itself to be a promising teaching method that can help EFL learners to develop positive attitudes toward the target culture and cultural learning in this new cultural setting.

Using Google Earth and Google Street View To Rate Rock Slope Hazards

2018 ◽  
Vol 24 (2) ◽  
pp. 237-250
Author(s):  
William Swanger ◽  
Yonathan Admassu
Keyword(s):  
Google Earth ◽  
Orientation Data ◽  
Google Street View ◽  
Rockfall Hazard ◽  
Street View ◽  
Discontinuity Orientation ◽  
Measuring Tape ◽  
Study Sites ◽  
Weak Rock Masses ◽  
Geologic Information

Abstract Rockfall hazard from cut slopes along highways are caused primarily by unfavorable orientations of discontinuities, presence of unconsolidated cobble/boulder deposits, undercutting of strong rocks by weaker rocks, or degradation of weak rock masses. The rockfall hazard rating system (RHRS) was introduced in Oregon to evaluate the hazard and associated risk to an adjacent transportation facility for a cut slope's potential for releasing rockfalls. RHRS is a numerical score–based rating of parameters that characterize rockfalls. The parameters include slope geometry (height, angle, roughness, orientation), geologic information (discontinuity characterization, undercutting susceptibility), driver's line of sight, and climate. Geologic information, such as discontinuity orientation data, is traditionally collected using a transit compass and measuring tape at the site. The method is time consuming and expensive and can be dangerous. This study tests the use of Google Earth and Google Street View tools to remotely collect data for selected parameters that characterize rockfall hazard. The selected parameters are categorized under slope profile, geologic characteristics, and impact factor parameters, which are quantitatively and qualitatively measurable using Google Street View and Google Earth. A section of U.S. 33 with a high density of road cuts and two more sites along Interstate 64, all located in Virginia, were selected for the study. Sites were evaluated by using a combination of measurement tools available in Google Earth and a visual inspection of the rock units in Google Street View. The results of seven of the sites were re-evaluated using field-derived data.

scholarly journals Evaluating Closures of Fresh Fruit and Vegetable Vendors During the COVID-19 Pandemic: Methodology and Preliminary Results Using Omnidirectional Street View Imagery

10.2196/23870 ◽  
2021 ◽  
Vol 5 (2) ◽  
pp. e23870
Author(s):  
Shahmir H Ali ◽  
Valerie M Imbruce ◽  
Rienna G Russo ◽  
Samuel Kaplan ◽  
Kaye Stevenson ◽  
...  
Keyword(s):  
Data Collection ◽  
Fresh Fruit ◽  
Surveillance Data ◽  
Fruit And Vegetable ◽  
Google Maps ◽  
Retail Environment ◽  
Google Street View ◽  
Street View ◽  
Research Assistants ◽  
Imagery Data

Background The COVID-19 pandemic has significantly disrupted the food retail environment. However, its impact on fresh fruit and vegetable vendors remains unclear; these are often smaller, more community centered, and may lack the financial infrastructure to withstand supply and demand changes induced by such crises. Objective This study documents the methodology used to assess fresh fruit and vegetable vendor closures in New York City (NYC) following the start of the COVID-19 pandemic by using Google Street View, the new Apple Look Around database, and in-person checks. Methods In total, 6 NYC neighborhoods (in Manhattan and Brooklyn) were selected for analysis; these included two socioeconomically advantaged neighborhoods (Upper East Side, Park Slope), two socioeconomically disadvantaged neighborhoods (East Harlem, Brownsville), and two Chinese ethnic neighborhoods (Chinatown, Sunset Park). For each neighborhood, Google Street View was used to virtually walk down each street and identify vendors (stores, storefronts, street vendors, or wholesalers) that were open and active in 2019 (ie, both produce and vendor personnel were present at a location). Past vendor surveillance (when available) was used to guide these virtual walks. Each identified vendor was geotagged as a Google Maps pinpoint that research assistants then physically visited. Using the “notes” feature of Google Maps as a data collection tool, notes were made on which of three categories best described each vendor: (1) open, (2) open with a more limited setup (eg, certain sections of the vendor unit that were open and active in 2019 were missing or closed during in-person checks), or (3) closed/absent. Results Of the 135 open vendors identified in 2019 imagery data, 35% (n=47) were absent/closed and 10% (n=13) were open with more limited setups following the beginning of the COVID-19 pandemic. When comparing boroughs, 35% (28/80) of vendors in Manhattan were absent/closed, as were 35% (19/55) of vendors in Brooklyn. Although Google Street View was able to provide 2019 street view imagery data for most neighborhoods, Apple Look Around was required for 2019 imagery data for some areas of Park Slope. Past surveillance data helped to identify 3 additional established vendors in Chinatown that had been missed in street view imagery. The Google Maps “notes” feature was used by multiple research assistants simultaneously to rapidly collect observational data on mobile devices. Conclusions The methodology employed enabled the identification of closures in the fresh fruit and vegetable retail environment and can be used to assess closures in other contexts. The use of past baseline surveillance data to aid vendor identification was valuable for identifying vendors that may have been absent or visually obstructed in the street view imagery data. Data collection using Google Maps likewise has the potential to enhance the efficiency of fieldwork in future studies.

scholarly journals Mutações Urbanas na Região Metropolitana de Campinas

2020 ◽  
Vol 6 (2) ◽  
pp. e00100
Author(s):  
Daniel Teixeira Turczyn ◽  
Evandro Ziggiatti Monteiro
Keyword(s):  
Sao Paulo ◽  
Google Earth ◽  
São Paulo ◽  
Google Street View ◽  
Street View

O objetivo da pesquisa foi identificar e analisar áreas que podem ser classificadas como mutações urbanas na Região Metropolitana de Campinas, estado de São Paulo/Brasil, e evidenciar os padrões de paisagens mais recorrentes na sua formação. A Região Metropolitana de Campinas é constituída por vinte municípios e sete deles apresentam áreas que podem ser identificadas como mutações urbanas. Mutação urbana é um conceito forjado por Solà-Morales (2002) que auxilia o entendimento das dinâmicas de formação da cidade contemporânea. O método baseia-se em uma abordagem que utiliza o conceito de mutação como chave para uma sintaxe de leitura espacial, permitindo enfatizar e delimitar as aglomerações urbanas que compartilham o mesmo conjunto de características morfológicas. O método inclui procedimentos de análise de imagens aéreas e de fotografias urbanas disponibilizadas pelas ferramentas Google Earth e Google Street View. Os resultados apontam a formação de um eixo metropolitano que concentra vinte e uma mutações urbanas e extensas áreas de vazios urbanos. A paisagem urbana que está sendo formada é genérica e carente de elementos típicos da cidade tradicional pública e democrática, sendo estruturada por um conjunto de vinte e cinco padrões de paisagens, que retratam o ambiente construído na escala do pedestre.

scholarly journals COBERTURA DA TERRA E QUALIDADE AMBIENTAL DA BACIA HIDROGRÁFICA DO CÓRREGO VILA PINHEIROS, CURITIBA, PARANÁ.

2021 ◽  
Vol 22 (80) ◽  
pp. 153-168
Author(s):  
Gabriela Muller Gouvea ◽  
João Carlos Nucci ◽  
Eduardo Liberti
Keyword(s):  
Google Earth ◽  
Google Street View ◽  
Street View

A fragmentação e supressão das áreas com vegetação e o aumento das superfícies impermeabilizadas nas cidades colaboram para uma diminuição da qualidade ambiental. O objetivo do estudo foi avaliar a qualidade ambiental da bacia do Córrego Vila Pinheiros, localizada em Curitiba/Paraná (Brasil), com base na cobertura da terra. Foram utilizadas imagens orbitais disponibilizadas pelo Google Earth Pro e Google Street View, ano 2018, nas escalas 1:3.000 e 1:5.000, utilizando-se a quadra como área mínima. O mapeamento foi feito de maneira não automática no software ArcGis, e, posteriormente, foram analisadas as dinâmicas ambientais da bacia, gerando o mapa de qualidade ambiental. Constatou-se que 66,19% (0,98 km²) da bacia são constituídos por espaços edificados, sendo que as edificações de até 4 pavimentos com vegetação nas áreas adjacentes ocupam 46,62% (0,69 km²) da bacia. Os melhores níveis de qualidade ambiental representam 4,04% (0,06 km²) do total da área estudada e são constituídos por espaços não edificados e com vegetação nos estratos arbustivos e/ou herbáceo e solo exposto. Os piores índices de qualidade ambiental da bacia concentram-se nas regiões sudeste, leste e nordeste e representam cerca de 4,05% (0,06 km²) da área total. Esses dados apontam para uma baixa qualidade ambiental na bacia estudada.

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