GDAL/OGR, DIE zentrale freie Bibliothek, wenn es um Zugriffe auf und die Umwandlung von Geodaten (Raster & Vektor) geht, ist seit gestern (09.05.2019) in der Version 3.0.0 verfügbar [1],  [2]. Von freier Software wird sie genau so genutzt, wie auch von kommerziellen Kandidaten [3].
Den Entwicklern und Sponsoren: Glückwunsch & Danke!
Hier die Links:

[1] … https://lists.osgeo.org/pipermail/gdal-dev/2019-May/050202.html
[2] … https://trac.osgeo.org/gdal/wiki/Release/3.0.0-News
[3] … https://geoobserver.de/2017/08/23/wieviel-opensource-steckt-in-esri-2/

Wer schon immer mal über die Genauigkeit von Koordinaten und die Auswirkungen der Stellenzahl dieser nachgedacht hat, dem sei der Artikel “How Many Decimal Digits for Storing Longitude & Latitude?”  von Martin Isenburg, rapidlasso GmbH, empfohlen. Danke Martin!
Und nur soviel: 7 Nachkommastellen reichen im Normalfall dicke aus! 😉

(Quelle: https://rapidlasso.files.wordpress.com/2019/05/longitude_latitude_required_digits.png)

Update 11.07.2019:
Mittlerweile kursiert auch diese treffende Darstellung im Netz (danke für den Tipp von der eGouvernante)

Stör- und Mängelmelder gibt es viele, MÜLLweg! DE reiht sich ein, will es dem Anwender besonders aber einfach machen (Zitat aus [1]):

[1] … https://muell-weg.de/#

Nachdem hier in der letzten Woche in [1] der DESTATIS Krankenhaus-Atlas thematisiert wurde, soll heute eine zweite Variante, der GKV-Kliniksimulator vorgestellt werden. Der Anlass ist eher besorgniserregend, denn:

“Die Konsequenzen einer möglichen Schließung eines Klinikstandortes bewegen viele Menschen. Mit dem Kliniksimulator können Sie die Auswirkungen auf die Erreichbarkeit eines Grundversorgers fast häuserblockgenau ermitteln.”

Ich hab’s mal getestet, hier die Simulation der Schließung des Halberstädter Klinikums:

Anklicken der zu simulierenden Krankenhausschließung
(Quelle: https://www.gkv-kliniksimulator.de/#371600)

Ergebnisse der Simulation (Quelle: https://www.gkv-kliniksimulator.de/#371600)

Danke für den Tipp vom netzwerk|GIS-Fachkollegen.

[1] … https://geoobserver.de/2019/04/30/krankenhaus-atlas/

Fast 30 Jahre nach dem Mauerfall kann man derzeit bei Zeit Online die Bevölkerungswanderung in der Wendezeit und den Jahren danach bis heute noch einmal virtuell nachvollziehen [1]. Eine interessante Animation der Ost-West- und später auch West-Ost-Wanderung, interaktive Diagramme, Einwohnerentwicklung pro Region, Überalterungs-Problematik, …

“Die Millionen, die gingen” (Screenshot, Quelle: [1])

[1] … https://www.zeit.de/politik/deutschland/2019-05/ost-west-wanderung-abwanderung-ostdeutschland-umzug

Heute am 2. Mai 2019 begehen wir den 500. Todestag des Universalgenies Leonardo da Vinci, Grund genug, sich diesem großen Mann mal in puncto Geografie zu nähern. Offensichtlich konnte er auch schon damals einen Stadtplan von Imola erstellen, der einem Vergleich mit heutigen Satellitenaufnahmen nicht zu scheuen braucht.
Also los, Vox erklärt’s im folgenden Video:

(Quelle: https://www.youtube.com/watch?time_continue=244&v=2gEwEcYnewE)

Leonardo da Vinci, Stadtplan von Imola
(Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/Datei:Leonardo_da_vinci,_Town_plan_of_Imola.jpg)

Das Statistische Bundesamt hat gestern (29.04.2019) den Krankenhaus-Atlas veröffentlicht. Nun ist für Jedermann ersichtlich, wie es mit der Versorgung und Erreichbarkeit von Krankenhäusern in Deutschland bestellt ist. Wo kann man sich gut versorgt, wo weniger gut versorgt fühlen. Wo kommt man – im Notfall oder auch geplant – gut zum Krankenhaus, wo nicht. Wo gibt es die größten Versorgungslücken? Der Osten scheint schlechter versorgt(?), hier sollte man aber erst noch mit den Einwohnerzahlen die betroffenen Einwohner errechnen.
Der Atlas kann in eigene Webseiten eingebunden werden, ein WMS steht zur Verfügung, ich hab ihn gleich mal im QGIS 3.2 getestet:

Der WMS des Krankenhaus-Atlas im QGIS 3.2 (Datenquelle: [1])

Der WMS inkl. Identifikation (GetFeatureInfo) für die Erreichbarkeit [min] zu Krankenhäusern mit psychiatrischen/psychosomatischen Fachabteilungen
(Datenquelle: [1])

Der WMS inkl. Identifikation (GetFeatureInfo) für Krankenhäuser (Datenquelle: [1])

[1] … http://www.wms.nrw.de/wms/krankenhausatlas?request=GetCapabilities&version=1.3.0&service=wms

Mit dem “Parking Lanes Viewer” von Benutzer ascd habt Ihr nun die Möglichkeit, die Parksituation in Euerm Umfeld via OSM besser zu beschreiben. Wo darf wann geparkt werden? Interessante Idee und rein datenmäßig mit viel Luft nach oben. Ich hab’s mal für das Paulusviertel in Halle versucht anzutesten. Zuerst muss man ganz sicher vernünftige Straßenabschnitte bilden und dann kann es losgehen mit den Erfassungen der Parkdaten. Also los …

Halle (Saale), Kleiststraße: Hier ist es einfach, gleiche Parksituation auf der kompletten Straße (Quelle: https://zlant.github.io/parking-lanes/#18/51.49445/11.97434)

Halle (Saale), Zillestraße: Hier sollte erst mal in Straßenabschnitte geteilt werden
(Quelle: https://zlant.github.io/parking-lanes/#18/51.49512/11.97610)

Gefunden in der Wochennotiz 457 des OSM-Blog.