GEODA WEB ENHANCING WEB-BASED MAPPING WITH SPATIAL ANALYTICS Xun Li - - PowerPoint PPT Presentation

GEODA WEB – ENHANCING WEB-BASED MAPPING WITH SPATIAL ANALYTICS

Xun Li , Luc Anselin and Julia Koschinsky

• GeoDa Center for Geospatial Analysis and Computation Arizona

State University

WHAT IS GEODA-WEB?

• A cloud mapping platform that integrates

spatial analytics and web mapping

• – builds on strengths of GeoDa Center programs
• interactive analysis through linked statistical and spatial data views
• specialized spatial functionality like cluster maps and spatial regression
• user-friendly and GUI-based
• – connects these spatial tools to maps and non-spatial analytics
• functionality of GeoDa-Web can be extended through APIs

– scales to larger datasets with potential to analyze data streams – delivered in flexible formats

• access through browser on desktop, tablet or mobile phone
• called from within Python or R
• publish results seamlessly through social media

WHY GEODA-WEB?

• Big Data
• Open Data
• Social Media

SOFTWARE ARCHITECTURE

• cloud-to-cloud solution
• applies the latest web technologies

– HTML5 Canvas, Local Storage, Web Sockets

• integrates various cloud-based software services and

application programming interfaces (API) – access to data, analytical functions, mapping and social media

Open ¡Data ¡APIs ¡

Spa.al ¡Analysis ¡APIs ¡ Cloud ¡Mapping ¡APIs ¡ Social ¡Network ¡APIs ¡

GeoDa-­‑Web ¡

Data Results Process

Cloud ¡Storage ¡

GeoDa Cloud APIs Pla,orms ¡ Integrated ¡ ¡ Architecture ¡ Work ¡Flow ¡ (cloud-­‑to-­‑cloud) ¡

Currently Implemented in Alpha Version

Open ¡Data ¡APIs ¡

Spa.al ¡Analysis ¡APIs ¡ Cloud ¡Mapping ¡APIs ¡ Social ¡Network ¡APIs ¡

GeoDa-­‑Web ¡

Data Results Process

Cloud ¡Storage ¡

GeoDa Cloud APIs Pla,orms ¡ Integrated ¡ ¡ Architecture ¡ Work ¡Flow ¡ (cloud-­‑to-­‑cloud) ¡

Future Development

GeoDa-­‑Web.js ¡ GeoDa-­‑Web ¡ Cloud ¡ Cloud ¡ SpaDalDB ¡ Cloud ¡RouDng ¡ PySAL ¡REST ¡API ¡

Cloud ¡Mapping ¡Services ¡

Cloud ¡ Geocoding ¡ ... ¡ Server ¡ Client ¡ GeoDa-­‑Web ¡

Web ¡Socket ¡

Browser ¡ Terminals ¡

System ¡Design ¡

GeoDa-­‑Web.js ¡ GeoDa-­‑Web ¡ Cloud ¡ Cloud ¡ SpaDalDB ¡ Cloud ¡RouDng ¡ PySAL ¡REST ¡API ¡ Cloud ¡Mapping ¡Services ¡ Cloud ¡ Geocoding ¡ ... ¡ Server ¡ Client ¡ GeoDa-­‑ Web ¡

Web ¡Socket ¡

Browse r ¡ Terminals ¡ GeoDa-­‑Web.js ¡ GeoDa-­‑Web ¡Javascript ¡Client ¡

IO ¡ ESDA ¡ VIZ ¡ UI ¡

Shapefile ¡ TopoJSON ¡ GeoJSON ¡ CSV ¡

GeoDa ¡ Web ¡ App ¡

choropleth ¡ map ¡ moran ¡ local_moran ¡ map ¡ plots ¡

vector_map ¡ heat_map ¡ voronoi_map ¡

dialogs ¡ controls ¡

histogram ¡ scaTer ¡plot ¡ scaTer ¡matrix ¡ parallel ¡ coordinates ¡

geDs_ord ¡

... ¡ ... ¡ ... ¡ ... ¡ SpaDal ¡ Regression ¡

SpaDal ¡Regression ¡ Proxy ¡

ILLUSTRATIONS: BROWSER ACCESS

• 1. Fast local Moran cluster maps
• 2. Spatial regression
• 3. LISA clusters for points on street networks

GeoDa-­‑Web.js ¡ GeoDa-­‑Web ¡ Cloud ¡ Cloud ¡ SpaDalDB ¡ Cloud ¡RouDng ¡ PySAL ¡REST ¡API ¡ Cloud ¡Mapping ¡Services ¡ Cloud ¡ Geocoding ¡ ... ¡ Server ¡ Client ¡ GeoDa-­‑ Web ¡

Web ¡Socket ¡

Browse r ¡ Terminals ¡ Browser ¡

• 1. Fast Local Moran Cluster Maps with Google Map Data

Precinct map of hot and cold spots of car thefts linked to scatter plot matrix of different crime types

GeoDa ¡Web ¡ CartoDB ¡

request ¡data ¡via ¡SQL ¡API ¡ send ¡back ¡data ¡(zip, ¡csv) ¡ create ¡and ¡draw ¡maps/plots ¡ ¡ request ¡add ¡new ¡column ¡in ¡table ¡ create ¡map/plots ¡using ¡data ¡in ¡new ¡column ¡ ¡ ¡ SpaDal ¡AggregaDon ¡ request ¡spaDal ¡aggregaDon ¡ create ¡new ¡column ¡if ¡not ¡exists ¡ ¡ run ¡spaDal ¡aggregaDon ¡SQL ¡ ¡ ¡

Iden.fying ¡clusters ¡and ¡hot ¡spots ¡of ¡events ¡ ¡

GeoDa ¡Web ¡ CartoDB ¡ Tumblr ¡

request ¡spaDal ¡weights ¡creaDon ¡ request ¡variable ¡data ¡ create ¡and ¡publish ¡cartocss ¡vizjson ¡ serve ¡viz.json ¡ serve ¡Dles ¡ return ¡weights ¡file ¡and ¡variable ¡data ¡(csv ¡file) ¡ using ¡weights ¡and ¡variables ¡to ¡do ¡ Moran ¡test ¡and ¡LISA ¡map ¡ ¡

GeoDa ¡ Server ¡

advanced ¡spaDal ¡ ¡ analysis ¡ publish ¡results ¡in ¡CartoDB ¡ request ¡Dles ¡ upload ¡LISA ¡results ¡as ¡a ¡new ¡ column ¡in ¡CartoDB ¡table ¡

• 2. Spatial Regression: Assessing spatial statistical relationships between multiple factors

Cluster map of car thefts with spatial regression results: Crimes vs. liquor stores

GeoDa ¡Web ¡ CartoDB ¡ PySAL ¡ Tumblr ¡

request ¡data ¡via ¡SQL ¡API ¡ send ¡back ¡data ¡(zip, ¡csv) ¡ draw ¡maps/plots ¡ do ¡spaDal ¡staDsDcs ¡ ¡ request ¡spaDal ¡regression ¡ req ¡weights ¡creaDon ¡ return ¡weights ¡ run ¡spaDal ¡ regression ¡ send ¡back ¡regression ¡results ¡ create ¡cartocss ¡vizjson ¡ serve ¡viz.json ¡ serve ¡Dles ¡ spaDal ¡regression ¡

Assessing ¡spa.al ¡sta.s.cal ¡rela.onships ¡between ¡mul.ple ¡factors ¡ ¡

• 3. LISA clusters for points on street networks

Road map of accident hotspots linked to scatterplot of built environment characteristics

GeoDa ¡Web ¡ CartoDB ¡ PySAL ¡ Tumblr ¡

request ¡new ¡column ¡for ¡road ¡snapping ¡ results ¡ request ¡road ¡weights ¡creaDon ¡ create ¡cartocss ¡vizjson ¡ serve ¡viz.json ¡ serve ¡Dles ¡ spaDal ¡regression ¡

Snapping ¡points ¡to ¡roads ¡& ¡running ¡LISA ¡

run ¡spaDal ¡aggregaDon ¡SQL ¡ ¡ ¡ create ¡new ¡column ¡if ¡not ¡exists ¡ Request ¡snapping ¡points ¡to ¡roads ¡ using ¡weights ¡and ¡variables ¡to ¡do ¡ Moran ¡test ¡and ¡LISA ¡map ¡ ¡ create ¡spaDal ¡weights ¡for ¡roads ¡ ¡ ¡

ILLUSTRATION: PYTHON + R ACCESS

• 1. Python

(R under development)

GeoDa-­‑Web.js ¡ GeoDa-­‑Web ¡ Cloud ¡ Cloud ¡ SpaDalDB ¡ Cloud ¡RouDng ¡ PySAL ¡REST ¡API ¡ Cloud ¡Mapping ¡Services ¡ Cloud ¡ Geocoding ¡ ... ¡ Server ¡ Client ¡ GeoDa-­‑ Web ¡

Web ¡Socket ¡

Browse r ¡ Terminals ¡

Web ¡Socket ¡

Web ¡Socket ¡ Server ¡ Web ¡Socket ¡ Client ¡ GeoDa-­‑Web.js ¡

R ¡

(under ¡development) ¡

¡

Web ¡Browser ¡ Web ¡Socket ¡ Server ¡ Python ¡ R ¡Package ¡ ¡ Python ¡(or ¡R) ¡integrated ¡with ¡GeoDa-­‑Web ¡through ¡Javascript ¡ ¡

Python (PySAL) Integrated with GeoDa-Web

FUTURE DIRECTIONS

• Launch on robust production platform
• Refine functionality
• Implement open API
• Share URL of linked graphs and maps

Mapping & Statistics Programs: Desktop & Cloud

Cloud Statistics Desktop Mapping ArcGIS

• qGIS
• …

CartoDB MapZen MapBox Google Maps MapSense ArcGIS Online …

R Packages

• Python (PySAL)
• …

D3 Stats Viz

• GeoTurf
• PySAL Rest API
• …

Integration Examples: GeoDa

Cloud Statistics Desktop Mapping

Integration Examples: ggmap, sparkR...

Cloud Statistics Desktop Mapping

Integration Examples: GeoDa-Web

Cloud Statistics Desktop Mapping