Heute morgen Twitter-Post von @Antidius36 aus Afrika bekommen, COVID-Visualisierung für Uganda, Tansania, Südsudan, Burundi, Kenia und Ruanda. Datenquelle: WHO. Geb ich hiermit gern weiter …
Karte: Antidius Kawamala, Ardhi University, GeoInformatics, Dar Es Salaam, Tanzania
Ein GoogleMaps-Karte ohne Plugin in eine WordPress-Webseite einbinden ist eigentlich kein Problem, Ihr macht einfach folgende 6 Schritte:
Animation der 6 Schritte (Klick auf die Karte für größeres Bild)
Wenn alles geklappt hat, sollte es z. B. so aussehen:
[googlemaps https://www.google.com/maps/embed?pb=!1m18!1m12!1m3!1d2484.6627313075282!2d11.96756465140544!3d51.48270477953106!2m3!1f0!2f0!3f0!3m2!1i1024!2i768!4f13.1!3m3!1m2!1s0x47a6634e2fd5afbf%3A0x6f0c9aa08874d7a4!2sMarktpl.%201%2C%2006108%20Halle%20(Saale)!5e0!3m2!1sde!2sde!4v1585254327667!5m2!1sde!2sde&w=600&h=450]
In den ernsten Zeiten von #Corona soll es heute mal was zum Schmunzeln geben, Karten mit wirklich unhöflichen Benennungen? Eigentlich in der jeweiligen Landessprache keine besonderen Namen, aber im Zeitalter des Englischen doch gleich mit ganz anderer Bedeutung: Kennt Ihr Fucking oder Titting, Pussy oder Condom? In [1] und [2] findet Ihr diese Karten.
[1] … https://really-rude.glitch.me/#
[2] … https://www.vaguelyrudeplacesmap.com/
[3] … https://github.com/vicchi/vaguely-rude-places
Das Vektorisieren gescannter Karten kann ziemlich mühselig sein. Gut wenn man ein Tool hat, was einen dabei unterstützt, so z. B. das QGIS-Plugin “RasterTracer” [1], [2]. Im Tweet [2] sah es wirklich ganz gut aus, das wollte ich auch mal probieren. Und ich hab’s gestern mal getestet, klappt super, auch auf meiner vergleichsweise (absichtlich!) schlecht gescannten Karte. Bemerkenswert: Bei Kreuzungen reagiert der Algorithmus ganz im Sinne der Daten, siehe die geschnittene Screen-Animation (die getracte Höhenlinie kreuzt im Abschnitt drei immerhin zwei Straßen) … Danke an mkondratyev85!
RasterTracer in Aktion: Höhenlinien meiner gescannten historischen Amsoldinger Karte
[1] … https://github.com/mkondratyev85/raster_tracer
[2] … https://twitter.com/geodocere/status/1236663034690654208?s=20
Weil wir immer wieder mit den gleichen Fehlern in den Geometriedaten zu kämpfen haben, heute eine Auffrischung [1]. Die älteren GIS-User werden sich noch erinnern an die Zeit von ARC/INFO auf UNIX oder PC, später Workstation ARC/INFO. Die Topologie ein Coverages war eine heilige Kuh, sehr zu Recht. Ein Clean und Build waren nach jedem Editieren und/oder Geoprocessing-Vorgang Pflicht und das war gut so, denn man hatte damit weitestgehend korrekte Datenbestände. Leider wurde das mit der Erfindung des Shapeformates von ESRI alles über Bord geworfen, plötzlich war Topologie eben keine Pflicht mehr, IMHO die größte Sünde, neben den anderen, siehe [5].
Trotzdem, ähnliche Funktionen für Clean & Build werden immer auch heute noch gesucht, ohne Topologie werden wir immer wieder die klassischen Geometriefehler vorfinden und reparieren müssen. Wie das mit QGIS gehen kann, findet Ihr im Beitrag “How to Clean Topology Error in QGIS“. Viel Spaß beim Lesen und Reparieren!
Vintage, aber immer noch gut! Clean via ARC Command Reference von 1991 (Quelle [2])
Update 24.01.2023: v.clean.advanced ist jetzt v.clean [6]
[1] … https://geoobserver.de/2017/10/23/qgis-topology-check-und-clean/
[2] … ESRI ARC Command Reference, Commands A-I, 1991
[3] … http://resources.esri.com/help/9.3/…/coverage_tools/clean_coverage_.htm
[4] … http://resources.esri.com/help/9.3/…/coverage_tools/build_coverage_.htm
[5] … https://geoobserver.de/2018/07/19/shapefile-die-neverending-story/
[6] … https://www.reddit.com/r/QGIS/comments/w8uawf/where_is_grass_vcleanadvanced/
Man kennt das Problem, man bekommt Daten ohne Angaben der Projektion, der Kunde oder Lieferant kann auch nichts drüber sagen, man muss also ggf. anfangen zu raten. Damit man der Raterei wenigstens etwas Richtung weisen kann, gibt es projfinder [1]. Einfach in das gesuchte Gebiet navigieren und den “Find My Projection” Button betätigen. Als Ergebnis erhaltet Ihr die gängigsten, aktuellen Projektionen Eures Zielgebietes jeweils mit einem Rang versehen.
projfinder für das Gebiet um Halle. Wahrscheinlichste Projektion EPSG:4746
(Screenshot, Quelle: [1])
Unter Über [2] kann man Lesen:
“ProjFinder wird Ihnen von CUGOS zur Verfügung gestellt.
ProjFinder wird als zentrales Lernwerkzeug und Hack-Projekt verwendet und hat vielen CUGOS-Mitgliedern geholfen, alle Aspekte der Web-Stack- und GeoSpatial-Technologien zu erlernen.”
[1] … http://projfinder.com/
[2] … http://api.projfinder.com/documentation
[3] … https://epsg.io/4746
Das universelle Datenbank-Tool DBeaver ist seit 2. März 2020 in der neuen Hauptversion 7.0 verfügbar. Laut der Webseite dbeaver.io [1] beinhaltet die neue v7.0 folgende Änderungen seit der vorhergehenden v6.0 (übersetzt mit Google Translate):
“DBeaver 7.0 ist unsere neue Hauptversion. Änderungen seit 6.0:
Außerdem:
Danke für Ihre Unterstützung! Änderungen seit 6.3.5:
[1] … https://dbeaver.io/
[2] … https://geoobserver.de/?s=dbeaver&submit=Suchen
In Zeiten vom #CoronaVirus werden wir gegenüber den Daten immer aufmerksamer, sensibler, kritischer, fragender. Wo kommen die Daten her, wer erfasst sie wie, welche Qualität, Klassifizierung, Modellbedingung, Zählweise, … bilden die Grundlage. Welchen konkreten Stand haben die Daten? Wer sind die Quellen der Daten? Veröffentlichende Stellen sind gehalten, den Nutzer darüber zu informieren und die Daten nach o. g. Kriterien möglichst transparent und vergleichbar(!) zu beschreiben.
Warum schreibe ich das? Auf Twitter gab es die letzte nach diesbzgl. eine kleine, interessante Diskussion [1]. Ich hab auch mal verglichen. Wenn man die Daten aus [2] und [3] gegenüber stellt: 12327 vs. 14707 Infizierte in Deutschland, die Differenz sind erheblich: 2389 (ca. 16%)! Möglicherweise gibt es ja einfache Erklärungen, ich bin offen, gern auch in den Kommentaren. Hier die Grafik dazu . . .
Update 19.03.2020, 10:15: mittlerweile sind die unterschiedlichen Zahlen auch in den Medien thematisiert, siehe z. B. [4] und [5]
Screenshots Stand 19.03.2020, 7:35 Uhr (Quelle [2], [3])
[1] … https://twitter.com/micha06de/status/1240394322283040775?s=20
[2] … https://twitter.com/risklayer/status/1240498064667926528?s=20
[3] … https://t.co/UpXKEdUfFI?amp=1
[4] … https://www.zdf.de/nachrichten/digitales/corona-virus-fallzahlen-unterschiede-rki-johns-hopkins-who-100.html
[5] … https://www.merkur.de/welt/coronavirus-covid-19-robert-koch-institut-rki-hopkins-fallzahlen-deutschland-corona-faelle-infektionen-sars-cov-19-zr-13602916.html
Das Asbestfasern ein langfristiges Risiko für die menschliche Gesundheit darstellen, ist den meisten bekannt. Im Beitrag “A QGIS Tool for Automatically Identifying Asbestos Roofing” [1], [2] wird ein QGIS-Tool beschrieben, mit welchem Asbestdächer automatisch identifiziert werden können. Grundlage bilden mit dem WorldView-3-Sensor [3] aufgenommene Luftbilder.
Screenshot: Ergebnis-Ausschnitt des klassifiziertes Bild (Quelle: [1])
[1] … https://www.mdpi.com/2220-9964/8/3/131/htm
[2] … https://www.mdpi.com/2220-9964/8/3/131
[3] … https://de.wikipedia.org/wiki/WorldView-3
Die FOSSGIS 2020 ist vorbei, zum Glück konnte sie noch vor #corona stattfinden. Wer nicht das Glück hatte, direkt in Freiburg dabei zu sein, kann die Videos beim CCC gern im Nachgang anschauen. Sie sind seit 13.03.2020 verfügbar. Lieber CCC, auch von mir ein herzliches Danke für diesen seit Jahren zuverlässigen Service!