Nach jedem Jahreswechsel kommt man irgendwann zur Frage: “Wohin mit dem Weihnachtsbaum?” In Halle (Saale) werden durch HWS und Stadtverwaltung bereits seit Jahren die Entsorgungsstandorte im Internet in verschiedenen Anwendungen und als Rohdaten (Open Data) veröffentlicht. Die Daten werden im internen KomGIS+ der ITC gepflegt und ins Internet repliziert. Zu finden sind sie dann:

• im Entsorgungsatlas [1],
• im Open Data Portal der Stadt Halle (Saale) [2],
• im Umweltatlas [3] und
• in der “Mein Halle Zuhause”-App [4].

[1] … https://hws-halle.de/entsorgungsatlas/#14/51.4861/11.9838
[2] … https://www.halle.de/de/Verwaltung/Online-Angebote/Offene-Verwaltungsdaten/Mit-Kartenbezug/?ID=fcfdd083-c259-eec6-3815-23ec728be63c&SearchOpenData=weihn&K=Alle
[3] … http://umweltatlas.halle.de/
[4] … https://www.mein-halle.de/mein-halle-zuhause/

Eine gute Nachricht zum Jahresstart: Die durch das Silvester-Feuerwerk verursachte Feinstaubbelastung in Halle (Saale) zum Jahreswechsel 2021/2022 scheint sich zumindest im Paulusviertel in engen Grenzen gehalten zu haben, wie mein Feinstaubsensor gemessen hat. Nur ca. 1/8 der Werte von 2018/2019 [1] konnte ich messen. Das war dann wohl einmal ein positiver Effekt der Pandemiebeschränkungen, hier also des Verkaufsverbotes von Feuerwerkskörpern [2] 😉

[1] … https://geoobserver.de/2019/01/02/halle-feinstaubbelastung-zum-jahreswechsel/
[2] … https://www.tagesschau.de/wirtschaft/unternehmen/feuerwerksverbot-pyrotechnikbranche-101.html

Euch allen ein besinnliches Weihnachtsfest und bitte bleibt gesund!
Übrigens: #GIS wurde schon lange total überbewertet und so mancher Weihnachtsmann weiß es einfach! #GetTheMap #geoObserver

Der k-Means-Algorithmus ist im WIkipedia so beschrieben: “Ein k-Means-Algorithmus ist ein Verfahren zur Vektorquantisierung, das auch zur Clusteranalyse verwendet wird. Dabei wird aus einer Menge von ähnlichen Objekten eine vorher bekannte Anzahl von k Gruppen gebildet. Der Algorithmus ist eine der am häufigsten verwendeten Techniken zur Gruppierung von Objekten, da er schnell die Zentren der Cluster findet. Dabei bevorzugt der Algorithmus Gruppen mit geringer Varianz und ähnlicher Größe.” [1]. Etwas anschaulicher erklärt es David Thol auf Youtube [2].

Ich habe es mal in QGIS getestet:

1. Ausgangsgeometrie ist die Stadtgrenze von Halle (Saale).
2. 10000 Zufallspunkte innerhalb der Stadtgrenze erzeugt,
3. “k-mean” in der Toolbox gesucht und
4. mit diesem Werkzeug je einmal 10 Cluster und 100 Cluster berechnen lassen und nach der CLUSTER-ID symbolisiert.

[1] … https://de.wikipedia.org/wiki/K-Means-Algorithmus
[2] … https://www.youtube.com/watch?v=AQ1nAiaYBIc

Wusstet Ihr schon, “Die Redewendung “Berge versetzen zu können” hat ihren Ursprung im Neuen Testament (1. Kor. 13,2) der Bibel, …” [1]. Mitunter will man aber auch nur Punkte entlang einer Linie auf eine parallele Linie versetzen und zwar mit QGIS. Wie das geht, zeigt Euch folgendes Video “Offset Points in QGIS (QGIS Advanced Data Editing)” von Ujaval Gandhi (@spatialthoughts) [2]. Dabei werden die Funktionen „Offset Lines“ in Kombination mit „Snap Geometries to Layer“ aus der QGIS-Toolbox genutzt. Danke Ujaval!

[1] … https://www.geo.de/geolino/redewendungen/700-rtkl-redewendung-berge-versetzen
[2] … https://www.youtube.com/watch?v=k-Nnehma8nE
[3] … https://twitter.com/spatialthoughts