Encontrando com algoritmos a linha de visada mais longa da Terra

• Um projeto que encontrou a linha de visada mais longa ao analisar todos os dados de visibilidade do planeta, usando o algoritmo CacheTVS desenvolvido internamente
• Como resultado da análise, confirmou-se que a linha de visada mais longa é de cerca de 530 km, do Hindu Kush até Pik Dankova
• Em seguida vêm 504 km, de Antioquia na Colômbia até Pico Cristobal, e 483 km, do monte Elbrus na Rússia até a cordilheira Pôntica na Turquia
• O projeto oferece um mapa interativo baseado em cerca de 4,5 bilhões de dados de linhas de visada ao redor do mundo
• Apresenta uma nova abordagem de análise geográfica e de dados para explorar visualmente a relação entre relevo e distância

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Explorando a linha de visada mais longa

• Usando o algoritmo CacheTVS, o projeto calculou todas as linhas de visada possíveis na Terra para encontrar a mais longa

  • O algoritmo avalia a possibilidade de visibilidade entre pontos com base em dados topográficos globais
  • Como resultado, determina “a linha de visada mais longa da Terra”

• A linha de visada mais longa foi confirmada como cerca de 530 km, do Hindu Kush até Pik Dankova

  • Esse trecho é apresentado pelo projeto como “a maior vista de todas”

Outras linhas de visada notáveis

• A segunda linha de visada mais longa é de 504 km, de Antioquia na Colômbia até Pico Cristobal

  • O Pico Cristobal é a montanha mais alta da Colômbia e foi registrado como um dos principais exemplos de visada de longa distância na América do Sul

• A terceira é de 483 km, do monte Elbrus na Rússia até a cordilheira Pôntica na Turquia

  • Embora as duas regiões não façam fronteira, foi confirmado que é possível observá-las visualmente

Dados e exploração do mapa

• O projeto oferece um mapa interativo (map.alltheviews.world) com cerca de 4,5 bilhões de dados de linhas de visada

  • Os usuários podem explorar diretamente várias linhas de visada ao redor do mundo
  • Cada linha de visada inclui informações de distância, localização e direção

• O mapa mostra uma tendência de concentração de linhas de visada longas ao redor de cadeias montanhosas e cristas

  • Esse padrão permite verificar visualmente como fatores topográficos influenciam a distribuição da visibilidade

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Comentários no Hacker News

• Projeto realmente engenhoso e interessante.
  Mas fiquei curioso para ver como isso aparece de fato em fotos ou no Google Earth. Em especial, seria ótimo ter uma visualização 3D marcando o ponto mais distante com uma seta vermelha.
  Em vez de uma simples linha 2D, se desse para sentir o relevo tridimensional entre os dois picos, ficaria muito mais vívido.
  Se adicionarem esse tipo de visualização, acho que isso vira assunto até para a grande imprensa. Também dá para consultar a imagem do Google Earth que eu mesmo fiz e este link do Earth

  • Um panorama renderizado em 3D da maior linha de visada pode ser visto neste link. O meu link mostra uma linha de visada cerca de 7 km mais longa.
  • A vista aérea no Google Earth é muito diferente do que se vê de fato no solo.
    Depois de várias trilhas, o que senti é que a paisagem vista por satélite e a visão real simplesmente não coincidem. Por causa da névoa atmosférica (haze), quase nunca se enxerga além de 100 milhas.
  • Obrigado pelo bom feedback!
    Estou pensando em como ligar essas visualizações automaticamente no repositório do GitHub. Por causa dos custos de cobrança do Google, é difícil incorporar isso diretamente, mas sugestões ou PRs são sempre bem-vindos.
  • Também seria bom deixar explícito o que exatamente significa “line of sight” neste projeto.

• Trabalho excelente. Mas a origem da maior linha de visada não é o Hindu Kush, e sim a cordilheira de Kunlun.
  O Hindu Kush fica entre Afeganistão e Paquistão, e não entra na China.
  Talvez tenha havido confusão com o passo Hindu Tagh. Esse ponto de fato corresponde ao nome usado pela comunidade de linhas de visada.

• Projeto realmente muito legal. Mas por causa da atmosfera da Terra, essas linhas de visada ultralongas parecem em grande parte teóricas.
  Claro, sobre o deserto de Taklamakan o ar deve ser seco, mas também pode haver muita poeira ou areia.

  • Obrigado! Na prática, a linha de visada mais longa já fotografada é de 483 km na mesma região, registrada no Guinness.
    Considerando a refração, acho que linhas ainda mais longas também podem ser possíveis. Quero tentar experimentos que reflitam esse tipo de condição extrema.

• Do topo do Monte Ruapehu na Nova Zelândia até o Mt Owen deu 358,8 km. Tapuae-o-Uenuku fica um pouco mais curto, com 342 km.
  Se o tempo estiver bom, a chance de realmente enxergar é alta.
  Também existe uma foto de Tapuae-o-Uenuku.
  Fico curioso para saber qual seria a maior linha de visada na América do Norte ou na Europa, excluindo o Elbrus.

  • Que bom que você gostou de explorar!
    Se clicar no ícone de troféu à direita, há uma lista Top Ten e o item “In current viewport”. Com isso, dá para verificar imediatamente a maior linha de visada dentro de uma região específica.
    Na América do Norte, a maior linha de visada é Mount Rainier → noroeste do Canadá, 390 km, e pode ser vista neste link.
  • Curiosamente, esses pontos parecem se concentrar perto do equador. Será que isso acontece porque a tectônica de placas é mais ativa e as cadeias montanhosas ficam mais altas?

• Já vi antes uma foto de mais de 400 km em que os Alpes franceses apareciam desde os Pireneus, e achei de novo.
  Veja este link.

• Tom, aqui é o Marc. Parabéns por concluir o projeto!
  Mas fiquei curioso sobre por que você marcou a maior linha de visada como 530,8 km. Nos meus cálculos e nos do Dr. Ulrich Deuschle, o valor dá 538,1 km.
  Todos usamos os mesmos dados DEM e o mesmo coeficiente de refração (0,13), mas as coordenadas são ligeiramente diferentes.
  Acho que essa diferença de 7 km surgiu na definição das coordenadas. Pelos meus cálculos, o ponto em que Pik Dankova realmente é visível é outro.
  Se olhar no Google Maps Terrain, suas coordenadas ficam num vale, então a vista para o sul está bloqueada.

  • Aqui é o Ryan. Nós usamos uma interpolação incomum que rotaciona os dados DEM em torno do observador.
    Como o alvo era o mundo inteiro, havia muito volume de cálculo, então priorizamos eficiência em vez de precisão.
    Ainda assim, vemos nossos resultados como uma forma de validação dos cálculos de vocês.
  • Respondendo ao meu Edit #2: as coordenadas que você mencionou eram o ponto médio da faixa de 1° centrada na linha de visada.
    Na prática, é provável que o pico na metade oeste (41.014862, 77.647818) seja o ponto mais distante.
    No fim, parece ser apenas consequência de métodos de cálculo diferentes.
  • Marc, prazer em te ver! Quando rodarmos cálculos mais precisos no futuro, acho que vamos nos aproximar mais dos resultados de vocês e do udeuschle.de.

• Aqui aparece que a maior linha de visada da minha cidade é de 24,7 km, mas na prática isso fica no jardim no meio de uma área residencial, então é difícil confiar.

  • A resolução dos dados básicos é de cerca de 100 m, então prédios e árvores acabam aparecendo achatados.
    Se usássemos dados de alta resolução como LiDAR, seria muito mais preciso, mas o volume de dados é enorme.
  • Não se deve presumir que o projeto garanta esse nível de precisão.

• Fiquei curioso sobre que tecnologias seriam necessárias para gerar esse tipo de visualização automaticamente.
  Seria possível fazer algo como este panorama do Everest?

• No passado criei um “GeoImageViewer” que calcula a viewshed a partir de qualquer localização e faz correspondência com fotos.
  Veja este exemplo.
  Mas a refração atmosférica tem grande influência na linha de visada e varia conforme o clima, então acho difícil definir um “recorde mundial” como valor fixo.

  • Quanto tempo! O GeoImageViewer é realmente um app excelente.
    Estamos testando uma abordagem que combina duas versões extremas de refração e altura do observador, representando a linha de visada não como um único triângulo, mas como dois triângulos.

• Agora seria divertido ver dois radioamadores (ham) tentando bater o QSO mais longo da Terra nas bandas de 2 m/70 cm.
  Se conseguirem com QRP (baixa potência), melhor ainda.

  • Na verdade, estamos considerando esse tipo de experimento de comunicação como um dos casos de uso deste algoritmo.