Alle jenen, die noch nicht wussten, wie einfach es in QGIS ist, mehrere Themen (Layer) in ein GeoPackage zu packen, sei die Kurzanleitung von Alexandre Neto (@AlexNetoGeo) [1] empfohlen. Ich hab’s probiert, einfacher geht es nicht 😉
Mein Test mit mit QGIS 3.4
It's never too much to mention that you can easily convert a bunch of @shapefiIe and its sidecar friends into one single @GeoPackage1 file using #QGIS Package layers tool. Later on you can even join a project or two 🙂 pic.twitter.com/xNac9epFes
Zwei Jahre sind vergangen, seit hier über “Harmonische Farben” [2] berichtet wurde. Gestern hat David A. alias @meodai hier via Kommentar-Funktion und auch über Twitter [3] informiert, dass mittlerweile eine Vollversion des “farbvelo” zur Verfügung steht [1]. Gebe ich gern hier weiter. Also Happy Coloring!
Wenn Ihr Software rund um OSM (OpenStreetMap) sucht, schaut Euch mal die “OSM SoftwareWatchlist” von Walter Nordmann an [1]. Ständig auf dem aktuellen Stand findet Ihr hier die einschlägigen OSM-Software-Lösungen für alle relevanten Plattformen, also z. B.: Windows, Mac, Linux, iOS, Android, FreeBSD, … inkl. letztes Release-Datum und Versions-Info. So was habe ich schon lange gesucht, Danke Walter!
Die OSM-Softwareliste sortiert nach der Spalte „Open Source“ (Quelle: [1])
Ihr kennt weitere OSM-Lösungen? Dann gebt uns Input, direkt im Forum [2] oder auch gern hier in den Kommentaren. Möge diese Liste auch weiterhin so aktuell bleiben, auch mit Euerm Schwarmwissen, Danke!
„Ableitung von qualitativer Merkmalen von Landschaftselementen aus LiDAR Daten“
„PAM3D – Entscheidungshilfesystem zur Einhaltung von Hangneigungsauflagen im Pflanzenschutz“
„Forschungszentrum für landwirtschaftliche Fernerkundung (FLF) – Bereitstellung und Analyse von Geodatenzeitreihen für die Landwirtschaft“
„Bündelung von WebServices am Beispiel Synops Hotspot NRW“
„Einsatz von Drohnen und Starrflügler“
Die Präsentation dauert ca. 30 Minuten, anschließend kann gerne noch diskutiert werden. (Fragen zu diesen Themen können schon vorab an uns gerichtet werden.)
Organisiert wurde die Veranstaltung von der Hochschule Anhalt in Dessau, diese wird auch die Webex-Plattform für die Videokonferenz breitstellen.
Interessenten können sich per Kontaktformular aus der netzwerk | GIS-Seite oder direkt per Mail unter: info@netzwerk-gis.de anmelden. Die Zugangsdaten kommen dann per E-Mail.
Neulich gab es auf Twitter mal die Anfrage, wie man im Overpass Turbo alle OSM-Lokationen mit 100000 und mehr Einwohnern abfragt [1]. Sollte eigentlich kein Problem sein, aber für den Ungeübten ist die Syntax des Overpass Turbo [2] doch recht gewöhnungsbedürftig. Da mir da auch die Übung fehlt, habe ich auch ein bisschen länger recherchiert, bin dann aber doch auf ähnliche Abfragen gestoßen und gebe die Erkenntnisse hier gern weiter. Auf das aktuelle Problem angepasst führte die folgende Abfrage zum Erfolg (um ein paar Treffer im Untersuchungsgebiet mehr zu bekommen hab ich mal auf 30000 Einwohner reduziert):
Dieser @timlinux-Tweet [1] war letzte Woche mein QGIS-Favorit. Wenn Ihr aus Höhendaten (z. B. aus den freien SRTM-Daten [2]) Höhenlinien (contour) rechnet, werden diese oft zu eckig, da die Auflösung mit 30m x 30m nicht mehr hergibt. Die entstandenen Höhenlinien könnt Ihr quasi OnTheFly mit dem Geometrie-Generator des QGIS bei der Symbolisierung glätten, die Funktion heisst smooth (glatt), also nach @timlinux z. B. smooth($geometry, 10, 0.5, 0.1). Die Parameter findet Ihr in der Hilfe, spielt damit ein bisschen. Ich hab’s probiert, es klappt super, ist schnell, zuverlässig und erspart einen zweiten geglätteten Datenbestand. Danke Tim Sutton! Mein Testprojekt am Brocken könnt Ihr runter laden QGIS_Smooth_Test_v01.zip [3]. Und für alle, denen der “Smooth Operator” nichts mehr sagt, die das offizielle Video von Sade 1984 [4].
Mein Test am Brocken mit 10m-Höhenlinien (Quelle: [3])
Update 30.11.2020: Weil Einige nachfragten, die Beschreibung der Parameter findet Ihr wie immer in der Online-Hilfe zur den Funktionen, siehe Screenshot:
Mitte November beantwortete das BKG die Frage nach dem nördlichsten und südlichsten Ort Deutschlands inkl. fußläufiger Strecke mit einer schönen Karte [1]. Ich hab dann mal nachgefragt, ob es auch die Daten gäbe und ein sofortiges JA erhalten. Einige Tage später waren zwei Shapes in der elektronischen Post. Danke BKG!
Nun hab ich mich gleich ans QGIS gesetzt und versucht, mit diesen Daten zu arbeiten. Ziel war die Visualisierung inkl. der Kilometrierung der Strecke. Diesbezüglich gleich auf der FOSSGIS-Liste gefragt [2] und sofort die Tipps für die Kilometrierung bekommen, entweder die Funktion “Punkte entlang einer Geometrie” und das Plugin “QChainage” nutzen. Danke Liste! Beides klappt einwandfrei, erzeugt aber neue Punkt-Themen. Gern hätte ich noch eine Lösung ohne zusätzliches Thema, z. B. mit dem Geometrie-Generator. Wer also einen Tipp hat, gern in den Kommentaren.
Vielleicht wird ja mal ein schöner offizieller Wanderweg draus?
[Update: 25.11.2020] Mittlerweile sind einige Lösungen mit dem Geometrie-Generator in [2] eingegangen 🙂 Danke alle für die Mitarbeit! Bitte dort informieren.
Bisher dachte ich, OSM wäre ein freies Produkt von vielen Freiwilligen, jedenfalls hab ich mal so angefangen. Mittlerweile scheint sich das zu ändern, große Firmen wie Facebook, Apple, Amazon und Microsoft verstärken massiv ihre Aktivitäten im OSM-Umfeld. Ist das gut oder schlecht oder vielleicht beides. Prallen da Kulturen aufeinander? Was bewegt diese Firmen und warum sind deren MitarbeiterInnen vom Cormmunity-Gedanken so “angefixt”. Finden wir Mapper das gut, auch die großen Datenbestände anzureichern oder verlieren wir damit ggf. die Kontrolle und Freiheit der Daten? Lest darüber in “OpenStreetMap is Having a Moment – The Billion Dollar Dataset Next Door” von Joe Morrison.
Screenshot: Wer edidiert im feien OSM-Datenbestand? (Quelle [1])
Dass sich die Großen bei OSM bedienen, wissen wir schon lange, hier mein kleines Beispiel, den “#geoObserver” habe ich nur bei OSM eingetragen, bei Bing ist er auch zu finden 😉
Corona-Karten gibt es in allen Formen und Ausprägungen, aber sie zeigen immer “nur” die jeweilige Ausbreitung im zeitlichen und räumlichen Kontext. Aber wo kommt Corona eigentlich her, wo geht es hin? Interessante Karten zum Corona-“Wanderungsverhalten” findet Ihr bei “Die geografische Verbreitung des aufkommenden Koronavirus COVID-19”. Als Daten stammen von worldometers.info [2], die (leider) letzte Datenaktualisierung erfolgte am 30. März 2020, eine Aktualisierung wäre wünschenswert. Übrigens, die Übersetzung einschalten hilft 😉
Screenshots: Links Corona-Export und recht Corona-Import von und nach Italien (Quelle [1]), Stand 30.03.2020