Natürlich wissen wir mittlerweile alle, dieses bis eben im Suezkanal feststeckende Containerschiff “Ever Given” ist mit 400m x 59m gigantisch groß [1], aber können wir uns das auch vorstellen? Wie so oft: Geoinformation hilft. Mit einer interessanten @glitch-App [2] hat Garrett Dash Nelson [3] gestern eine einfache Lösung gepostet, in der Ihr Euch diesen Giganten auf bekanntem Territorium abbilden könnt. Ich hab’s mal für Halle (Saale) für den Heidesee, den Hufeisensee, das Paulusviertel und das Gebiet Markt/Hallmarkt probiert, beindruckend! Danke Garrett!
Am 01.09.2021 ist der 13. Geofachtag des netzwerk | GIS Sachsen-Anhalt auf Grund der derzeitigen Corona-Situation als Online-Veranstaltung geplant. Details demnächst hier!
Stell Dir vor, Du bekommst n Polygone zum gleichen Sachverhalt und gleichen Objekt, z. B. 10 x ein und dasselbe Schutzgebiet aus verschiedenen Erfassungen. Bei 10 Zahlen würdest Du vermutlich den Durchschnittswert bilden, also das arithmetische Mittel. Meist richtig, bei groben Ausreißern vielleicht den Median? Und nun bei unseren Polygonen? Genau – Durchschnitt bilden. Wie es geht, habe ich in einem wunderbaren Artikel “Polygon Averaging in PostGIS” von PAUL RAMSEY auf crunchydata gefunden.
In [1] hatte ich im September 2020 bereits über die wunderbaren ResultMaps von Pascal Neis berichtet. Jetzt hat er auf Twitter [2] eine neue Statistik vorgestellt, die “Neueste OpenStreetMap-Änderungen pro Kachel” [2]. Ihr könnt zeitlich zwischen 1, 3, 7 und 14 Tagen in die OSM-Vergangenheit schauen, ein Klick in die Kachel führt zu den Edits selbst. Die Daten werden alle 15 Minuten aktualisiert. Und wieder sehenswert und nützlich, Danke Pascal!
Die Änderungen der letzten 14 Tage in Halle (Saale), (Quelle [3])Bei Kachelklick: Infos zu den Edits, (Quelle [3])
Nein, das ist wohl kein Aprilscherz, es scheint bitterer Ernst: Immer noch werden im Internet offensichtlich gefakte “amtliche” Auszüge von Liegenschaftskarten in Deutschland bei solumio.net und https://geolytics.de direkt aus Gibraltar(?) zu quasi “echten” Gebühren angeboten [1]. Das VermKV warnt bereits seit 2019 vor den Angeboten [2], bis heute sind die Fake-Angebote im Netz aktiv. Ich hab’s soeben noch einmal getestet. Allein das Impressum lässt zweifeln. In einem aktuellen Tweet des BKG vom 22.03.2021 [2] heißt es dazu: “Die Erhebung und Aktualisierung von Katasterdaten liegt ausschließlich in der Zuständigkeit der Länder. Wir wissen aber, dass die Firma den Landesvermessungsverwaltungen bekannt ist. In einigen Ländern wurde der Fall auch bereits der Staatsanwaltschaft übergeben.” [3]. Vielen gelinkten Käufern wird der Fake erst beim Einreichen der Unterlagen bei einer Behörde klar, dann ist es leider zu spät, das Geld ist weg.
Screenshot: Das irische Landkarten-Telefon (Quelle: [1])
Wenn Ihr mal ganz besondere, etwas andere Karten sucht, schaut Euch mal bei mappery.org [1] um. Es erwarten Euch Karten, wie Ihr sie vielleicht noch nie gesehen habt, ab es sind Karten, sehenswert! Die Macher, Ken Field und Steven Feldman, schreiben dazu: “Der Kontext ist alles und je bizarrer, desto besser.”. Und wenn Ihr selbst beitragen wollt, einfach machen und Eure Karten einsenden!
Noch bis zum 31. März 2021 führt das Deutsche Forschungsinstitut für öffentliche Verwaltung in Zusammenarbeit mit dem Bundesministerium des Innern, für Bau und Heimat eine Onlineumfrage zur Nutzung und Bewertung des Datenangebots auf GovData.de [1], [2] durch. Unsere Mithilfe wird benötigt, wir werden gefragt und können helfen, die Dinge noch besser zu machen, also los: Mitmachen!
Covid19 (Corona) werden wir wohl leider so schnell nicht los. Somit können aktuelle Daten im GIS visualisiert recht hilfreich sein. Über den Bezug aktueller deutscher Daten hatte ich schon in [1] berichtet, hier nun ein QGIS-Plugin “Covid19Tracker” [1], [2] mit weltweiten Daten. Die Quellen für diese Daten sind in [3], [4] gelistet. Die Daten werden täglich aktualisiert und stehen seit dem 22.01.2020 zur Verfügung. Danke Paweł Dzierżyński!
Screenshot: Covid19 Tracker im QGIS getestetScreenshot: Die Sachdatentabelle mit den Daten vom 22.01.2020 bis 17.02.2021
Wer kennt sie nicht, die berühmte Cholera-Karte des John Snow [1], [2]. Auf Wikipedia heißt es: “Seine Kartenzeichnung mit den Epidemiefällen gilt über die Epidemiologie hinaus als eine der ersten nachgewiesenen räumlichen Analysen” [1]. Jetzt habe ich eine Quelle gefunden, wo Ihr die Snowschen Daten auch in modernen Geodatenformaten herunter laden könnt, in Robin’s Blog im Beitrag “John Snow’s Cholera data in more formats” [3]. Zur Verfügung stehen die Daten als ESRI-Shapes, TIFFs und KMLs.
Schöne Daten, auch für Schulungen, weil die Story so interessant ist. Ich hab’ s mal schnell ausprobiert: das Paket mit den Shapefiles [4] geladen, entpackt und ab ins QGIS. Ein bisschen visualisiert und mit NNjoin mal die Nähe der Häuser zu den Pumpen ermittelt. Erwartungsgemäß bestätigen auch unsere modernen Methoden und Werkzeuge, was Snow bereits 1854 ermittelt hat: Die Wasserpumpe in der Broad Street (heute Broadwick) ist die Hauptursache der Verbreitung.
Im QGIS die Snow-Daten visualisiert und mit NNJoin die geometrische Beziehung (Entfernung) zwischen Pumpen und Häusern ermittelt (Rot die betroffenen Häuser, die das Wasser offensichtlich aus Pumpe 1 genutzt haben)
Ergänzung: Das Schwarmwissen (QGIS-Gruppe im FB) verwies gerade auf den einen Artikel in der QGIS-Doku [5]. DANKE! Ich kannte diesen noch nicht 😉
In [1] hatte ich das Thema “Fotos auf der Karte anzeigen” im QGIS bereits behandelt. Angepingt durch einen GeoMenke-Tweet vom Wochenende konnte ich das Ganze noch etwas erweitern. Jetzt die Punkte mit einem Keilbuffer (“wedge buffer” im Geometriegenerator) und mit einer Shapeburst-Füllung ergänzen und schon hat man die Blickrichtung des Fotografen visualisiert. Die Anzeige der Fotos funktioniert weiter wie in [1] beschrieben.
Der Geometriegenerator mit dem “wedge buffer” (nach [2])
Mit dem Faktor für den Winkel (“direction”) hab ich ein bisschen experimentiert, bei “0.86” war so der Wert, bei dem die “Keulen” am besten der Realität entsprachen. Ggf. kann hier noch optimiert werden (Projektionen? oder hatte mein iPhone ungenaue Werte aufgezeichnet?).
Der “wedge buffer” mit Shapeburst-Füllung (nach [2])Foto und Dateiname via HTML über Layereigenschaften / Anzeige (nach [1])
