Na, wenn das mal kein Datensatz ist! Ca. 125 Millionen BING-Gebäude der Microsoft veröffentlicht bei OpenStreetMap polygonisiert aus den Luftbildern.

Gesamtgebiet (Screenshot im QGIS)

Zusammen ergeben das 25,3 GByte US-Gebäude, als GeoPackage bereit zum Download auf Hannes Datenatlas (Danke!). Bei mir hat der Download ca. 1 h gedauert, begonnen hat’s mit der Anzeige “ca. 3 Tage” 😉 Der erste Aufbau im QGIS 2.14 auf einem Laptop mit i7, 8 GByte, SSD dauerte ca. 1h. Mein QGIS zeigt 122.608.100 Datensätze an.

New York – Manhatten (Screenshot im QGIS)

Nachdem ich schon öfter Hexagone als neutrale statistische Flächen thematisiert habe, ist nun ein interessanter Artikel über “Ubers Hexagonaler Hierarchischer Spatial Index” von Isaac Brodsky erschienen. Fokus: unterschiedliche Granularität, einfachere Analyse, dynamische Preise. Das H3 genannte Projekt ist offen und auf GitHub verfügbar.

Ab sofort ist OpenLayers in der Version 5 auf GitHub verfügbar, siehe: https://github.com/openlayers/openlayers/releases/tag/v5.0.0.

• Beispiele: https://openlayers.org/en/latest/examples/
• API-Dokumentation: https://openlayers.org/en/latest/apidoc/

Wer gern willen möchte, wie die Erde vor 20, 400 oder 750 Millionen Jahren aussah und sich dann noch interaktiv zu den verschiedenen Orten bewegen will, dem sei der interaktive “Ancient Earth” Globus empfohlen.

Screenshot der “Antiken Erde”
(Quelle: http://dinosaurpictures.org/ancient-earth/#120)

Ein E-Book für den “Einstieg in die GIS-Welt” hat Victor Olaya frei ins Netz gestellt. Das 138-seitige Buch ist online als HTML im Browser lesbar und zusätzlich als pdf- sowie epub-Datei verfügbar. Es ist erlaubt, das Buch unter den Bedingungen der Creative Commons Attribution-Lizenz zu kopieren, zu verteilen oder zu ändern. Inhaltlich werden die folgenden Kapitel behandelt:

• Einführung. Was ist ein GIS?
• Geschichte des GIS
• Grundlagen der Kartographie und Geodäsie
• Daten
• Datenquellen
• Software und Technologie
• Datenbanken
• Analyse
• Visualisierung von geografischen Daten

Danke Victor!

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!

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/