Et sted i solen kan man altid finde

En compute og machine learning tilgang til at finde det bedste sted til at dase i solen

⛱️
Nyd solen
Der er ik' så meget af det i det her land så nyd det mens du kan
🕶️
Ha' det lækkert
Det handler bare om at have det godt
🧑‍💻
Tjek det hjemmefra
Nemt.

Hvad er det her?

Danmark er et dejligt sted. To måneder om året. Det er bare om at udnytte når solen endelig er her så jeg har udviklet den her app for at hjælpe mig (og måske dig?) med at finde ud af hvor få mest mulig sol på min blegfede krop.


Hvordan er den lavet?

Jeg sætter scenen. Barsel hen over foråret, sommeren og sensommeren - og et enormt behov for at lave noget intellektuelt stimulerende. Hvad der startede som en simpel idé endte med at være en relativt hård omgang Det viste sig virkelig at trække tænder ud

  1. Solberegninger: først og fremmest en kæmpe tak til GRASS GIS og de champs der har lavet r.sun. Det er hovedmotoren i det underlæggende data. Det trak ret mange tænder ud at få et automaiseret processeringsmiljø op at køre så på den måde var det ikke mega nice, men alt i alt var det et mirakel det kunne gøres.
  2. Databearbejdning: den fællesoffentligt tilgængelige højdemodel bliver brugt som input til selve analysen. Det bliver til relativt meget data, 500gb alt i alt fordelt på flere tusinde processerede billeder - ét billede per time fra maj til september = rigtig meget data.
  3. Infrastruktur: DigitalOcean har som sædvanlig taget en del af det tunge slæb her og er den cloud platform jeg føler mig mest hjemme i. Det er relativt nemt at deploye nye VPS og deres Spaces (en modificeret S3) spiller også rigtig udmærket.
Endnu en side af hvor.io