<div dir="ltr"><div dir="ltr"><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Fri, Jul 5, 2019 at 3:42 PM Christoph Hormann <<a href="mailto:osm@imagico.de">osm@imagico.de</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">On Friday 05 July 2019, Darafei "Komяpa" Praliaskouski wrote:<br>
><br>
> <a href="http://disaster.ninja/live/" rel="noreferrer" target="_blank">http://disaster.ninja/live/</a><br>
> <<a href="http://disaster.ninja/live/#overlays=alert-shape-GDACS_EQ_1183112_12" rel="noreferrer" target="_blank">http://disaster.ninja/live/#overlays=alert-shape-GDACS_EQ_1183112_12</a><br>
>65046,bivariate_class;id=GDACS_EQ_1183112_1265046;layer=default-style;<br>
>position=-13.88712117940031,30.076044779387132;zoom=2.4760319802318693<br>
>><br>
><br>
> What do you think?<br>
<br>
Are your densities in people/object per ground square kilometers or per <br>
mercator square kilometers? (just to be sure - this is the number one <br>
mistake of any kind of density analysis in the OSM context)<br></blockquote><div><br></div><div>These are ellipsoid based square kilometers. I also dislike when visualizations fade out to the poles :)</div><div><br> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
One warning:  All global population data sets that exist are rough <br>
estimates with usually significant systematic biases and errors.  For <br>
example in Switzerland the data set you used sees high population <br>
density in mountain areas with no basis in reality.<br></blockquote><div><br>We're using GHS population grid in Switzerland.<br><a href="https://ghsl.jrc.ec.europa.eu/data.php">https://ghsl.jrc.ec.europa.eu/data.php</a><br>Methodologically, they use radar data to find "houses". It means on their dataset people also live along roads with asphalt, and - may happen - bare rocks are also populated. You can drop them a line on <a href="mailto:jrc-ghsl-data@ec.europa.eu">jrc-ghsl-data@ec.europa.eu</a> to say thanks.<br><br>Is there a better resolution population dataset for Switzerland?</div><div><br></div><div>To fix it we can get "unpopulated areas" polygons from OSM. I see that forest, fields, water, quarry are likely candidates to be used to mark population as zero, if no buildings are present in OSM. What tagging would be used for unpopulated mountain?<br><br></div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
And i am not a fan of deliberately pixelated visualizations where the <br>
data is shown in a pixel grid at a coarser resolution than what the <br>
display offers.<br></blockquote><div><br></div><div>Can you point to a better visualization which we can learn from?<br>Map is supposed to be used on settlement level, where our grid is "4 pixels per screen" - to highlight a settlement without trying to predict its boundaries.</div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
Apart from that this is an interesting analysis.  It would be kind of <br>
nice to also do it separately for density of features that actually <br>
correlate with population density in reality (buildings, roads, <br>
addresses, shops etc.) and physical geography, which can be mapped just <br>
as densely in areas with no population as in densely populated areas.</blockquote></div><div dir="ltr" class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div><br>We've built such map initially, and it's not significantly different from this one in disaster mapping perspective. People don't map physical geography far from their home much in OSM, and large unmapped regions don't become more mapped if we lower feature counts in more mapped regions. <br>Note that any large multipolygon is counted as just 1 feature here.</div><div><br><br>Darafei Praliaskouski</div><div>Kontur.io</div></div></div></div></div>