… Leben und Tod, geboren werden und sterben.
Eine interessante statistische Simulation zum Thema „Entwicklung der Weltbevölkerung“ findet Ihr unter https://googledrive.com/host/0B5Pq-FWu886acXU3bmVmTmdLbDQ/ Der geoObserver ermittelte folgende Durchschnittswerte: 4,3 Geburten/Sekunde und 1,7 Todesfälle/Sekunde, d.h. es wird also immer enger auf unserer Welt.
PS: GoogleChrome oder FireFox empfohlen.
Das netzwerk | GIS in Sachsen-Anhalt trifft sich am 21.11.2013 wieder, diesmal in Merseburg, Details findet Ihr unter http://www.netzwerk-gis.de/
Das netzwerk | GIS ist offen für jeden GIS-Interessierten, deshalb kann jeder teilnehmen und ist herzlich eingeladen.
Ja, genau so ist es, aber der Wein hat gewonnen!
Die wohl begehrtesten Weine der Welt aus den Chateaus Mouton und Lafite der alten Familie Rothschild liegen unmittelbar neben einer Erdölraffinerie. Zu Glück wurde diese in der 70er Jahren geschlossen – auf Betreiben des Barons. Und 1973 stieg das Chateau Mouton Rothschild in die erste Klasse auf. Hat sich gelohnt Herr Baron, lieber Wein als Erdöl!
Und – wo liegt das? … zu den Geodaten:
Mehr dazu unter http://leafletjs.com/2013/11/18/leaflet-0-7-released-plans-for-future.html inkl. der Neuerungen und auch gleich die Planung für die v0.8!
Der lauteste Ton, die Krakatoa-Eruption, konnte man 3000 Meilen hören, Die Karte zeigt das Gebiet. Unglaublich, wenn man sich erinnert, dass der Schall mit den Quadrat der Entfernung abnimmt.
Die Katastophe ist natürlich auch bei den OSM-Mappern das Thema – wieder mal sind sie die ersten, die brauchbare Daten z. B. für Rettungsdienste und Hilfsorganisationen zur Verfügung stellen, hier einige Beispiele, wie sich
a) die OSM-Aktivitäten nach dem verheerenden Sturm auf das zerstörte Gebiet konzentrieren
Quelle: http://neis-one.org/2013/11/typhoon-haiyan-osm-response/
oder direkt zur Karte: http://resultmaps.neis-one.org/osm-typhoon-haiyan-2013/#8/11.003/125.151
b) die Daten der Stadt Tacloban innerhalb weniger Tage verändert hat
Quelle: https://twitter.com/RBanick/status/400055778435809280
Einige interessante Ausführungen zum schnellen und unkomplizierten Einsatz der OSM-Mapper in Katastrophen-Situationen findet Ihr auch bei Pascal Neis auf SlideShare.
Allen Mappern dafür: DANKESCHÖN und weiter so!
Die Visualisierung des Taifun-Verlaufs auf den Philippinen auf einer Karte mit „R“ und „“googlevis“ visualisieren, ist mit wenig Aufwand möglich, beschrieben unter r-bloggers, siehe hier:
http://www.r-bloggers.com/googlevis-0-4-7-with-rstudio-integration-on-cran/
Hoffen wir mal, dass man diese Art, Karten zu erstellen auch für schönere Anlässe nutzen kann!
Hier direkt der Code (vorher die Bibliotheken „XML“ und „googlevis“ installieren):
library(XML)
url <- „http://www.gdacs.org/Cyclones/report.aspx?eventid=41058&episodeid=28&eventtype=TC“
dat <- readHTMLTable(readLines(url), which=5)
dat$latlon <- dat[,8]
levels(dat$latlon) <- sapply(
strsplit(levels(dat[,8]), „,\n „),
function(x) paste(x[2], x[1], sep=“:“)
)
dat$Category <- factor(dat$Category, levels=levels(dat$Category)[c(6,7,1:5)],
ordered=TRUE)
dat$cat <- as.numeric(dat$Category)
dat$Gust_kmh <- dat[,6]
levels(dat$Gust_kmh) <- sapply(strsplit(levels(dat[,6]), „km“),
function(x) gsub(“ „, „“,x[1]))
dat$Gust_kmh <- as.numeric(as.character(dat$Gust_kmh))
library(googleVis)
M <- gvisGeoChart(dat, „latlon“, sizevar=“cat“,
colorvar=“Gust_kmh“,
options=list(region=’035′,
backgroundColor=“blue“,
datalessRegionColor=“grey“))
plot(M)
Man kann ja alles Mögliche auf der Karte mit einem GIS visualisieren, jeder von uns hat ’ne Menge Ideen, aber auf so einiges wäre der geoObserver nie gekommen, obwohl es auch interessant sein kann. Heute die Verteilung rothaariger Mitmenschen in Europa, gefunden auf Twitter.
Doch schaut selbst:
https://twitter.com/Amazing_Maps/status/364121862093025280/photo/1
Für alle, die im INSPIRE-Umfeld tätig sind, sein wollen, müssen, dürfen steht unter GEOPORTAL.DE eine neue Handlungsempfehlung zum Download bereit. Hoffentlich wird’s klarer!?
Postgis meldet sich selbst via Twitter:
Alles weitere siehe hier: http://postgis.net/2013/11/08/postgis-2.1.1