Und ich dachte, im hohen Norden steht die Familie hoch im Kurs. Falsch, die Daten sagen was anderes, seht selbst: http://kartor.helsingborg.se/hushall/
Und wer noch mehr wissen will – Nord-Süd-Gefälle, Platz 2 für Deutschland, … , der schaue z. B. hier: http://www.welt.de/dieweltbewegen/article108263818/Frauen-mit-Karrierewunsch-sollten-Single-bleiben.html
Momentan ist QGIS in der aktuellen Version 2.0.1 verfügbar, die jedermann/frau von der Seite der Community runter laden kann. Aber im Netz kann man neben der offiziellen Roadmap auch immer mal was zwitschern hören und ein paar Brocken aufschnappen, z. B. diese:
Man darf gespannt sein!
Eigentlich logisch, wer alle Routen aufzeichnet bekommt schlussendlich das genaue Abbild der Hindernisse – hier die Kontinente mit den Schiffswegen des 19. Jahrhunderts:
Hier der Original-Tweet: https://twitter.com/amazing_maps/status/409096838613331968
Egal, ob Twitter, Flickr, Panoramio, Instagram, Foursquare, … willst Du wissen, wer wo was gepostet hat? Dann sei echosec (hier am Brocken) empfohlen. Einfach mal nach dem Nutzernamen suchen (@nutzername) oder ein Gebiet abgrenzen und schon kommen die Einträge, die dort gepostet wie von selbst auf die Karte – naja cool gemacht, aber ein bißchen Angst macht mir das schon. Hier mal ein Stück um den halleschen Marktplatz.
Update 02.03.2022:
Aufgrund der Ukraine-Krise ist die Last auf den unten stehenden URLs sehr groß. Deshalb wurde von Alex Wellenstein ein temporärer NUKEMAP-Spiegel eingerichtet:
https://nukemap.org/nukemap/
Wer wollte nicht schon immer mal wissen, welche Auswirkungen diese Bomben haben werden? Ich NICHT!
Aber interessant ist diese Simulation trotzdem, möge sie doch hoffentlich nur für friedlichere Simulationen Einsatz finden. Siehe hier: http://www.nuclearsecrecy.com/nukemap/
Auf was die Leute so alles kommen, jetzt neu: GPS-Art. Nette Idee, siehe hier:
http://geoawesomeness.com/smartphone-bike-google-maps-gps-art-michael-wallace/
Der geoObserver hat auch schon ein erstes GPS-Kunstwerk geplant – mitten im größten zusammenhängenden Gründerzeitviertel in Deutschland, dem Paulusviertel in Halle, hier der Entwurf 🙂
Coole Geschichte. Aus den alten gescannten Karten der New York Public Library quasi halbautomatisch und demokratisch wird ermittelt, ob wenigstens drei Betrachter einen vorgeschlagen Grundriß als Gebäude identifiziert haben, wenn ja, wird dieser Bau als Vektor aufgenommen. Zu sehen und zu probieren unter:
http://buildinginspector.nypl.org/fixer/building
So wird einmal mehr die interessierte Community „eingespannt“, um kostengünstig und schnell die umfangreichen historischen Karten in NY automatisiert zu vektorisieren, per Mensch (qualitätsgesichert durch min. drei Betrachter) zu bewerten und so einen Überblick mit folgenden Inhalten des städtischen Wandels zu schaffen:
Heute mal ein bisschen Geschichte zu den GIS-Systemen mit einer interaktiven Timeline und der Aufforderung, fehlende signifikante GI-Systeme selbst einzutragen – der geoObserver vermisst da so einiges an freien und kommerziellen Systemen. Wo sind UDig, OpenJump und die segenreichen OpenStreetMap-Werkzeuge oder Leatflet und Openlayers, MapServer, GeoServer, …, also los GISperten, vervollständigt die GISchichte!
Die Visualisierung des Taifun-Verlaufs auf den Philippinen auf einer Karte mit „R“ und „“googlevis“ visualisieren, ist mit wenig Aufwand möglich, beschrieben unter r-bloggers, siehe hier:
http://www.r-bloggers.com/googlevis-0-4-7-with-rstudio-integration-on-cran/
Hoffen wir mal, dass man diese Art, Karten zu erstellen auch für schönere Anlässe nutzen kann!
Hier direkt der Code (vorher die Bibliotheken „XML“ und „googlevis“ installieren):
library(XML)
url <- „http://www.gdacs.org/Cyclones/report.aspx?eventid=41058&episodeid=28&eventtype=TC“
dat <- readHTMLTable(readLines(url), which=5)
dat$latlon <- dat[,8]
levels(dat$latlon) <- sapply(
strsplit(levels(dat[,8]), „,\n „),
function(x) paste(x[2], x[1], sep=“:“)
)
dat$Category <- factor(dat$Category, levels=levels(dat$Category)[c(6,7,1:5)],
ordered=TRUE)
dat$cat <- as.numeric(dat$Category)
dat$Gust_kmh <- dat[,6]
levels(dat$Gust_kmh) <- sapply(strsplit(levels(dat[,6]), „km“),
function(x) gsub(“ „, „“,x[1]))
dat$Gust_kmh <- as.numeric(as.character(dat$Gust_kmh))
library(googleVis)
M <- gvisGeoChart(dat, „latlon“, sizevar=“cat“,
colorvar=“Gust_kmh“,
options=list(region=’035′,
backgroundColor=“blue“,
datalessRegionColor=“grey“))
plot(M)
Für alle, die im INSPIRE-Umfeld tätig sind, sein wollen, müssen, dürfen steht unter GEOPORTAL.DE eine neue Handlungsempfehlung zum Download bereit. Hoffentlich wird’s klarer!?