Heute vor genau 6 Jahren kam wurde erste Beitrag des #geoObserver gepostet, Inhalt “QGIS 1.8 Release ist online” und pünktlich, zum 6. Geburtstag wurde am Wochenende QGIS 3.2 veröffentlicht, siehe auch: “QGIS 3.2 Bonn is released!”
Ein Geburtstagsgeschenk 😉
In jeden Fall ein doppelter Anlaß zum Feiern!
Kennt man, da ist ein Datenbestand, sieht auf den ersten Blick perfekt aus. Es sind keine Fehler zu sehen. Aber spätestens beim Geoprozessing knallt es. Das Programm stürzt ab, die Ergebnisse der räumlichen Analyse machen Mist oder das Dissolve liefert unerwartete Ergebnisse. Ursache sind fast immer Fehler in den Geometrien – leider oft Topologiefehler. Und warum? Weil die heutigen GIS-Formate eben oft topologielos sind. Leider.
Ein wirklich gutes Tool, um Geometriefehlern schnell auf die Spur zu kommen ist das freie OpenJump. Es findet die Fehler nicht nur schnell und sicher, es visualisiert sie auch deutlich. Also, wer mal wieder am Verzweifeln ist, schickt Eure Daten einfach mal in die Qualitätskontrolle von OpenJump. Hilft fast immer!
Einen interessanten Artikel zu “Wertunterdrückenden Unsicherheitspaletten” des UW Interactive Data Lab findet Ihr bei Medium.com. Wie quantifiziert, kodiert und visualisiert man Ungewissheit? Bilden unsere thematischen Karten bei knappen Verhältnissen (z. B. 51% zu 49%) wirklich noch die Wahrheit ab und was ist Zufalle oder Grauzone? Und ist es noch sinnvoll, sie in Entscheidungsprozesse einzubeziehen?
Vergleich bivariate Karte und Karte mit wertunterdrückender Unsicherheitspalette
Screenshots (Quelle: https://medium.com/@uwdata/value-suppressing-uncertainty-palettes-426130122ce9)
Wer schon immer mal wissen wollte, wo die Sonne aktuell im Zenith steht, dem sei Under the sun empfohlen.
Animierte Screenshots von http://projects.truth-and-beauty.net/under-the-sun/
In Zeiten der Fußball-WM hat plötzlich aber auch alles mit Fußball zu tun, keiner kann sich wehren 😉 Und nun hat’s auch noch die Kartographie erwischt: Der illustrierte Fußballatlas von Michael Raisch ist Online.
Screenshot vom deutschen Blatt mit Toni Kross
(Quelle: http://www.raischstudios.com/thefootballatlas)
GIS und Datenvisualisierung sind in der Lage, komplizierte Zusammenhänge zu visualisieren. Mitunter auch Zusammenhänge, auf die man im praktischen Leben nie kommen würde, z. B. die durchschnittliche Flaggenfarbe entlang der Breitengrade. Und immerhin, es scheint bemerkenswerte räumliche Korrelationen zwischen Breitengrad und Flaggenfarbe zu geben, bezogen auf den Rot-Anteil gewissermaßen ein Nord-Süd-Gefälle 😉 (Vollbild).
Screenshot Flaggenfarbe nach Breitengrad
(Quelle: https://www.reddit.com/r/MapPorn/…by_latitude_oc/)
Wer seinen Karten eine gewisse Leichtigkeit in ihrer Wirkung mitgeben möchte und mit dem freien Statistik-Paket “R” vertraut ist, sollte sich mal das cartography package anschauen. Mit der getPencilLayer() Funktion entstehen herrlich leichte Choroplethen-Karten, wie handgemalt. Zum kompletten Beitrag “COLORED PENCIL MAPS WITH R”.
Beispielkarte (Quelle: https://rgeomatic.hypotheses.org/1333)
Wer schon immer mal wissen wollte, wie sich die unterschiedlichen Zeicheneffekte in QGIS so anfühlen, der sollte sich mal fünf Minten Zeit nehmen und dem Video von AspireMapper folgen.
https://www.youtube.com/watch?v=t2gAUlM5Lvc
In der OSM-Wochennotiz 411 habe ich einen Hinweis auf einen interessanten Artikel über eine Analyse der Entwicklung von Daten des OSM-Projektes gefunden. Forscher der Uni Heidelberg veröffentlichten dazu den Artikel “Open source data mining infrastructure for exploring and analysing OpenStreetMap”. Die Ergebnisse sind unter OSMvis wunderbar visualisiert. Unbedingt anschauen! Play drücken!
Screenshot der Startseite von OSMvis (Quelle: https://osm-vis.geog.uni-heidelberg.de/)
Momentan scheinen etliche QGIS-Nutzer eine besondere Herausforderung darin zu sehen, historische Karten in ihrer Anmutung mit modernen GI-Systemen nachzuempfinden. Das macht natürlich viel Spaß und schärft den Blick auf die Möglichkeiten der Geo-Software. Mich hat’s auch angefixt, ich hab’s probiert, eine alte Karte mit QGIS nachzubauen. Angefangen hab ich mit den Gewässern. Wenn man die “Geheimnisse” des eingebauten Geometriegenerators mit Negativ-Buffern, der Transparenz und der Gradientenfüllung entdeckt hat, ist das Ganze kein Problem mehr und funktioniert natürlich auch beim Hinzufügen von Objekten, Einfügen von Inseln und Teilen von Polygonen, wie im Video zu sehen ist.
Ihr könnt die Daten, insbesondere die Styles mit Signaturen und Einheiten sowie das Projekt und die Demodaten gern nachnutzen und und anpassen.