Forløb #73

Datahøsteren Mapillary

Om lidt har du lært at hente et geo-datasæt fra Mapillary med fx 1000 lygtepæle fra dit område. 

Velkommen

Maskinlæring og kunstig intelligens står bag en af de spændende funktioner i Mapillary, nemlig at vi kan hente datasæt af fx bænke eller lygtepæle fra et område.

Så i dette korte forløb skal du opleve at finde og høste data fra Mapillary.

Efter dette forløb vil vi anbefale at du også kigger på forløb #66

Formålet med opgaven er: 

  • At lære at trække relevante data ud af Mapillary
  • At lære at bruge geometadata
  • At forstå hvad der sker med billeder, der produceres til Mapillary

Se film

Vi skal arbejde med

  • Mapillary – stedet hvor vi også finder billeder og 360-graders billeder – men denne gang skal vi på jagt efter data. 
  • Hvis du har lyst til at arbejde videre med de data du henter, vil vi foreslå at du kaster et blik på forløb #66 med værktøjet uMap eller forløb #68 med værktøjet Kepler

Ressourcer

Forberedelse

Inden du går i gang

Du skal sikre dig at dine elever har et sted, hvor de kan samle deres besvarelser.

Sådan gør du 

Trin for trin

  • Se filmen om udtræk af data fra Mapillary herover
  • Besøg Mapillary og vælg herefter et område på kortet og vælg en datakilde, fx bænke.
  • Nu har du fået nogle geodata frem på dit kort. 
  • Herefter kan du enten tage et screenshot, som du kan bruge i din opgave eller du kan vælge et element, fx en bænk for at være kildekritisk. Endelig skal du også prøve at gemme dit datasæt som geoJSON på din computer.
  • Dermed kan du både søge på kortet, vælge datalag og hente det i det format du ønsker.

Opgaver & Udfordringer

(1) Datahøster

Vælg herefter et område på Mapillary og vælg en datakilde, fx bænke. Gem dit datasæt som geoJSON på din computer og så er du færdig med Mapillary-delen.

Dermed har du været en datahøster. 

(2) Vær kildekritisk

Hvis du ser en oversigt over fx bænke på dit kort, så prøv at klik på et af ikonerne med en bænk.
Når du klikker på bænken kommer der en række billeder frem i venstre side af din skærm, som viser på hvilke billeder, at Mapillary mener, at der er bænke i motivet.
Det er en måde at sikre at dine data kan verificeres.

(3) Deltag selv

Hvorfor ikke prøve at levere noget indhold til Mapillary selv?

Du kan hente appen, oprette en bruger og gå / cykle / køre en tur – så er du med til at gøre data bedre, der hvor du færdes.
Der er ingen krav om at du skal tage 100.000 billeder eller cykle til nordpolen. Alle kan deltage.

Se hvordan du gør på Tools for Alle

(4) Ingen handling uden ord

En vigtig pointe ved at arbejde med data, er at de skal kunne bruges til et eller andet. Diskuter derfor i grupper eller på klassen hvilke fordele der er (og for hvem) ved at vi kan tilgå disse data?

Brug herefter god tid (+45 min) på at lære mere om de cases med Mapillary, som du finder nederst på siden her

Oplevelserne fra Ballerup og Ishøj sætter tingene i et dansk perspektiv mens at filmen om Youthmapper giver et internationalt indblik. 

Nu kan du

Du kan

  • trække relevante data ud af Mapillary

  • bruge geometadata 

  • forstå hvad der sker med billeder, der produceres til Mapillary

Psst

Hvis du synes det er spændende at arbejde med det her, så se også lige hvad man kan her..

Lærervejledning

Kære lærer

Geodata, maskinlæring og kunstig intelligens kan være lidt uhåndgribelige størrelser for os. Men i dette forløb sætter vi fokus på at billedgenkending også kan have en række konkrete og praktiske formål. 

Mapillary er ét af de værktøjer som fx benyttes i teknik- og miljøforvaltninger omkring i landet. Det kan være i forhold til eksterne leverandører, til arealpleje og lokalplaner, det kan være lavpraktisk til at finde en hæk, der rager ud over fortorvet eller et hul i vejen. Men det kan også være datalag som giver overblik over fx lygtepæle i et område. 

Om forløbene 

Disse forløb på Medier for Alle er lavet for at vise at det kan være spændende, konkret, relevant, realistisk og aktivt medinddragende for jer at arbejde med fx lokalområdet, natur og miljø eller klima og grøn omstilling i undervisningen.

Alle forløb er bundet op på at du kan gå i gang med din klasse og dit fag ud fra det du finder her. Hvert forløb er lavet sådan at du kan se hvilke fag og temaer, som forløbet passer til, og du kan se hvor lang tid vi foreslår at forløbet kan vare.

Der er videogennemgange af alle de steder hvor det bliver lidt teknisk. Vi foreslår at I ser vejledningerne sammen.

KOLOFON

#73 Datahøster med Mapillary

Forløb på Medier for Alles har til formål at støtte undervisning i at anvende åbne medier og åbne data.

Sidens mediekilder

Sidens topbillede: Æbleplakat cc-by-sa Peter Leth, oprindeligt foto er fra Unsplash

Opdateret

maj 2023

Forfatter

Peter Leth