Données ouvertes et cartographie Web

Voici donc un lien sur ma conférence à Vision Géomatique 2012:  données ouvertes et cartographie Web.  Vous pouvez accéder aux applications présentées via un lien ajouté sous le vidéo.  J'en profite également pour ajouter le lien de la présentation du conférencier qui me suivait, Nicolas Delffon.   Sa conférence, "La Datavisualisation ou l'art de présenter les données" est une suite logique de ma conférence.  Je vous invite à regarder les liens pertinents à la fin de sa présentation, si le sujet de "dataviz" vous intéresse.

Les 300 conférenciers qui ont assités à Vision Géomatique 2012 ont eu droit à un excellent colloque.  La série de conférences sur l'Open source organisées par OSGeo-qc a été une réussite sur toute la ligne et a attirée beaucoup de gens de différents milieux liés à la géomatique, comme on le souhaitait.

Investissements du Québec en santé

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Nous avons réalisé dernièrement une nouvelle application de visualisation de données sur les "Investissements du Québec en santé".  Nous avons trouvé l'application vraiment "cool" alors on a décidé de la diffuser durant la présente campagne électorale 2012 parce qu'il est intéressant de pouvoir visualiser la taille de ces investissements.
Pour cette application, nous avons utilisé l'information publique du "Ministère de la Santé et des Services sociaux" diffusée via le site de données ouvertes du gouvernement du Québec, et des outils Web de visualisation de données pour mettre en relief le poids des investissements en santé versus la population et le budget total de la province de Québec.
Pour réaliser cette application, nous avons utilisé la librairie d3.js, Leaflet, puis Mapserver pour tuiler ( Mapcache ) et diffuser notre carte.
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We recently launched our new data vizualisation application "Investissement du Québec en santé".  We find it cool so we decided to publish it.  It's interesting to visualize the size of these investments in this Quebec election campaign.
For this Web application, we used public data from the Government of Quebec Opendata Web site. We used data from "Ministery of Health and Social Services" and data visualization tools to highlight the amount of investments in health versus population of Quebec and the total budget of the province of Quebec.
To build this application, we used d3.jsLeaflet, and we used Mapserver to tiled (Mapcache) and served our map.

Greenhouse Gas Emissions Hexagbin Heatmap from MapBox to CartoDB

Version Française

In my last post (Données ouvertes et les émissions de Gaz à effet de serre au Canada) I explained how I convert a CSV data file (from opendata.gc.ca) on greenhouse gases emissions in Canada to build a map. So I produced a tiled map of this project with TileMill deployed on my own server with Wax API.  You can try it now !

I tried to show two things 1) the density of facilities producing those emissions 2) the distribution of GHG emissions in Canada. of course I could used a "Heatmap" to show the density of those value.  But, I tried to produce this density map using a hexagonal grid.

The idea of ​​presenting the amount of GHGs produced in Canada in a points clustered grid came wit this example (Point Clustering) made ​​by the CartoDB developers. More recently, @elcep also proposed a similar approach in his blog. This concept was perfect to illustrate the distribution of greenhouse gases in a 300km x 300km virtual grid.  I builded my layer with this SQL in PostGIS:

SELECT max(install_ges_p.gid) AS gid, sum(install_ges_p.emis_ges) AS gazemis,     st_snaptogrid(install_ges_p.the_geom, 0::double precision, 0::double precision, 300000::double precision, 300000::double precision) AS the_geom_gr FROM install_ges_p GROUP BY st_snaptogrid(install_ges_p.the_geom, 0::double precision, 0::double precision, 300000::double precision, 300000::double precision); I loaded the data from my local "PostgreSQL / PostGIS" into my CartoDB account.  This tool is cool because it's faster to deploy and doesn't require a tiled map production as everything is dynamic.  All we must do is load the table and carto style into your CartoDB account.
@opac_grid:0.1;
@color_gris: #4F1891;
@opac_marker:0.3;
#gridemisgestot[gazemi_nb>0][zoom>=3]{
 marker-fill:@color_gris;
 marker-opacity:@opac_grid;
 marker-line-color:@color_gris;
 marker-line-opacity:@opac_marker;
 marker-allow-overlap:true;
 text-name:"[gazemis]";
 text-face-name:"DejaVu Sans Book";
 text-allow-overlap:true;
 text-halo-radius:1.5;
 text-halo-fill:rgba(255,255,255,0.50);
 text-placement:point;
 [zoom=3]{marker-width:7.5;text-size:4;}
 [zoom=4]{marker-width:15;text-size:9;}
 [zoom=5]{marker-width:30;text-size:18;}
 [zoom=6]{marker-width:60;text-size:36;}
 [zoom=7]{marker-width:120;text-size:36;}
}
Then you can 1) use this API

2) or use the small 'embed_map' provided by CartoDB layer by layer.

https://smercier.cartodb.com/tables/hex_gazemis_cnt/embed_map?sql=SELECT * FROM hex_gazemis_cnt' width='100%' height='480'