Archiv der Kategorie: Allgemein/News

QGIS-Tipp: Buffer

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Wer im QGIS die Buffer-Funktion nutzen möchte, wird schnell erkennen, dass sich neben der typischen Pufferweite noch einige Optionen mehr einstellen lassen. Am auffälligsten sind “Endstil” und “Verbindungsstil”. Ich hab mal damit getestet und für Polygone den “Verbindungsstil” variiert. Der folgenden Grafik könnt Ihr die Auswirkungen entnehmen. Normalerweise wird mit “Rund” gepuffert, also mit konstanten Abstand rechtwinklig zur Ausgangsgeometrie, in Spezialfällen sind sicher auch “Eckig” und “Angefast” nützlich. Angetriggert wurde ich durch den Tweet in [1].

[1] … https://twitter.com/spatialthoughts/status/1321753819139637249?s=20

Maps on Demand: MapPorn

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Schon 2019 habe ich in einem MapPorn-Tweet Folgendes gelesen: “Ich habe gerade festgestellt, dass ich ein riesiges Kartenarchiv habe. Hat jemand eine Anfrage?” [1]. Nun endlich habe ich es auch mal testen wollen und tatsächlich, es hat geklappt. Meine Anfrage lautete “Halle (Saale) ca.1930?” [2] und prompt, zwei Tage später hatte ich die Antwort als Tweet [3] mit einem wunderschönen Messtischblatt vom südlichen Halle um 1928 [4]. Ich bin begeister, so muss Netzwerk, THX MapPorn!

Screenshot: Halle 1928, Ergebnis der MapPorn-Recherche in der Deutschen Fotothek gefunden (Quelle [4])

[1] … https://twitter.com/MapPornTweet/status/1141477499395694592?s=20
[2] … https://twitter.com/geoObserver_/status/1321636128257171456?s=20
[3] … https://twitter.com/MapPornTweet/status/1322477948205703169?s=20
[4] … http://www.deutschefotothek.de/documents/obj/71054810/df_dk_0010001_4537_1928
[5] … https://www.reddit.com/r/MapPorn/
[6] … https://twitter.com/MapPornTweet

Curvature: Krumme Kurven

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Eine Karte, welche die Krümmungen von Straßen visualisiert findet Ihr bei “Curvature – Find twisty roads” [1]. Ein solche Karte macht durchaus Sinn, z. B. zur Reiseplanung aber auch zum Schwerlastrouting. Mehr dazu und vor allem die technischen Dinge wie die berücksichtigten Krümmungswerte findet Ihr unter “why curvature” [2]. Die zu Grunde liegenden Daten kommen aus dem freien OpenStreetMap-Projekt (OSM).

Screenshot: Europa – Eindeutig mehr Kurven in gebirgigen Gegenden (Quelle [1])
Screenshot: Gleiches Ergebnis im Harz, Thüringer Wald, Erzgebirge – Eindeutig mehr Kurven in gebirgigen Gegenden (Quelle [1])

Gefunden in der OSM-Wochennotiz 534 [3]

[1] … https://roadcurvature.com/map/#map=4.65/13.6318/42.9697
[2] … https://roadcurvature.com/how-to-use/why-curvature/
[3] … http://weeklyosm.eu/de/archives/13839

Difu: Kommunalbefragung “Open Data in Kommunen”

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Nachdem mit Unterstützung der Bertelsmann-Stiftung bereits im April 2020 ein “Open Data Leitfaden für Kommunen” [1] veröffentlicht wurde, wird dieses wichtige und zeitgemäße Thema nun erneut durch das Deutsche Institut für Urbanistik (Difu) mit Bertelsmann-Unterstützung aufgegriffen und steht in der Reihe “LebensWerte Kommune” unter dem Titel “Open Data in Kommunen – Eine Kommunalbefragung zu Chancen und Herausforderungen der Bereitstellung offener Daten” [2], [3] zur Verfügung.

Screenshot: Titelblatt von “Open Data in Kommunen” (Quelle [3])

Erfreulich: Das Verständnis für Open Data wächst bei den Kommunen, so heißt es im Beitrag “Über 90 Prozent der vom Difu befragten kommunalen Daten-Expert*innen befürworten die politischen Bestrebungen, offene Daten verstärkt zur Verfügung zu stellen …” (Quelle: [2]).

[1] … https://geoobserver.de/2020/04/20/leitfaden-open-data-in-kommunen/
[2] … https://difu.de/presse/2020-10-20/kommunen-zunehmend-bereit-fuer-open-data
[3] … https://difu.de/sites/default/files/media_files/2020-10/Open%20Data%20in%20Kommunen.pdf

COG: GeoTiff gekachelt

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Einen interessanten Beitrag zum Speichern und Visualisieren von Massen-Rasterdaten in der Cloud bei der Verwendung von QGIS habe ich bei Oslandia gefunden: “Store and visualize your raster in the Cloud with COG and QGIS” [1]. Der Schlüssel zum Erfolg ist das COG-Format “Cloud Optimized GeoTIFF”, quasi ein gekacheltes GeoTIFF. GDAL unterstützt das Format, Details findet Ihr dort in “COG – Cloud Optimized GeoTIFF generator” [2].

Screenshots (Quelle[1], [2])

PS: Ich hab es noch nicht getestet, es steht auf der ToDo-Liste 😉 Ich bin gespannt!

[1] … https://oslandia.com/en/2020/09/14/en-store-and-visualize-your-raster-in-the-cloud-with-cog-and-qgis/
[2] … https://gdal.org/drivers/raster/cog.html

QGIS: 3.16 & 3.10 LTR

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Die Woche beginnt mit den guten QGIS-News vom Wochenende: Jürgen E. Fischer meldete die sofortige Verfügbarkeit der aktuellsten QGIS-Installations-Pakete für 3.16 ‘Hannover’ und 3.10.11 ‘A Coruña’ LTR auf der QGIS-Downloadseite [1]. Wer wissen möchte, was sich in v3.16 alles geändert und vor allem verbessert hat schaut in den Changelog [3].

[1] … https://twitter.com/JuergenEFischer/status/1320469819855175684?s=20
[2] … https://twitter.com/naturalgis/status/1320393910242377729?s=20
[3] … https://changelog.qgis.org/en/qgis/version/3.16/

NYC: Gebäudefotos aus den 40er und 80er Jahren georeferenziert

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Wunderbare Sammlungen georeferenzierter Fotografien mitten aus dem New York der 40er und 80er Jahre findet Ihr bei 1940s.nyc und 80s.nyc. In den 40ern noch einzelne Häuseransichten (jeder Punkt genau ein Gebäude) und in den 80ern ganze Straßenabschnitte (jeder Linie mit mehreren Gebäuden). In jedem Fall alles herrlich Vintage und sehenswert.

Screenshot: Die 40er, jeder Punkt eine Fassade (Quelle [1])
Screenshot: Die 80er, jeder Linie mit mehreren Gebäude-Aufnahmen (Quelle [2])

Der Tipp kam von Albrecht Elstermann, Danke!

[1] … https://1940s.nyc/map/photo/#13.69/40.7093/-73.99397
[2] … http://80s.nyc/#show/40.7035/-74.0124

beer@map: Bierkarte

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Zu einer Bierkarte [1] ist wohl wenig zu sagen, sie erklärt sich quasi von selbst. Nach den OSM-Brauereien mit der OSM-Brewmap & dem Overpass Turbo [2] nun des Deutschen liebstes Getränk auf einer weiteren Karte, also Bier à la carte auf www.biermap24.de. Prost!

Screenshot: biermap24 (Quelle [1])

[1] … https://www.biermap24.de/bierkarte.php
[2] … https://geoobserver.de/2019/07/03/osm-und-die-brauereien/

OSM: Straßen koloriert

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Interessante Karten aus den freien OpenStreetMap-Daten könnt Ihr Euch mit dem Road-Tool von @anvaka auf tiny.app.net [1] generieren. Einfach Eure Lokation (z. B. “Halle (Saale)”) eingeben und einen Moment rechnen lassen. Im Ergebnis erhält man alle “ways” des Ortes eingefärbt nach ihrer Richtung. Das ergibt zum Einen sehr schöne Bilder, zum Anderen enthält es implizit Aussagen zur Geschichte der Stadt [4]. In [2] findet Ihr den Vorläufer des Tools noch, dort noch ohne Einfärbung. Wer Spaß dran hat kann sich seine Karte auch als PNG oder SVG herunter laden oder eine Tasse mit Aufdruck bestellen.

[1] … http://road.tiny-app.net/
[2] … https://geoobserver.de/2020/01/22/city-roads-mit-osm-daten/
[3] … https://twitter.com/mapmakerdavid/status/1317958641282994176?s=20
[4] … https://dailyportalz.jp/kiji/douro-hougaku-machi-no-dekikata
[5] … https://github.com/mitsuchi/city-roads

COVID19: Korrelation, Kausalität, Verschwörung?

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Diesen Vergleich von Luuk van der Meer muss ich einfach weiter geben, der Vergleich der COVID-19-Verbreitung und der Ausbreitung von Google Street View [1]. Nun könnt Ihr selbst beurteilen, ist es Korrelation, Kausalität oder Verschwörung? Merkt Ihr selbst? 😉

[1] … https://twitter.com/LuukvanderMeer/status/1317352613592137728?s=20
[2] … https://twitter.com/Krankenpflegel/status/1317375034671902721?s=20