In “BIG NEWS: Google vs. Overture Maps Foundation?! Und die OSMF?” [1] hatte ich am 20.12.2022 über einen neuem schwergewichtigen Mitbewerber bzgl. GoogleMaps berichtet. Mittlerweile gibt es ein paar mehr Statements zu dieser Entwicklung, Ihr findet die Links in den Wochennotizen648 [1] und 649 [3] von @weeklyOSM [4]. Interessanter Lesestoff!
Allen meinen LeserInnen und FollowerInnen ein besinnliches Weihnachtsfest im Kreise Eurer Lieben und einen guten Start ins Jahr 2023! Ruht Euch mal aus, genießt die Familie und tankt Kraft. Möge das neue Jahr auch all das bringen, was Ihr Euch selbst vornehmt und wünscht und vor allem wieder viel Geo-Input! Ich zähl auf Euch! PS: Ich mach jetzt mal Jahreswechselpause 😉
Dror Bogin (@bogind2) hat seine Karte mit Firmen aus dem Geo-Bereich [1] aktualisiert. Interessante, wunderbar einfache Lösung, auch zum Ergänzen. Schaut sie Euch an und gebt ihm Feedback, ich hatte schon die Gelegenheit, alles bestens, guter Kontakt, schnelle Reaktion, Danke Dror! Übrigens: Mehr Geo-Posts von Dror Bogin auf blogspot [2].
I just updated the map of geospatial companies that I presented at the last QGIS Open Day. Check it out at https://t.co/zkJZWyb7wl and let me know what you think! #gischat
ACHTUNG: Erleben wir hier gerade eine GeoRevolution? In jedem Fall BIG NEWS! Bisher war Google mit seinen GoogleMaps der fast uneingeschränkte Kartenlieferant im Web, viele Menschen hatten plötzlich Zugang zu weltweiten Geobasisdaten wie Topographie und Orthophotos bei einer einfachen, auch für Laien verständlichen Nutzeroberfläche. Und trotz einiger bekannter Diskussionen und Fallstricke, Google hat Großartiges geleistet, aber hatte eben auch (fast) das Kartenmonopol, die einzige wirklich freie Alternative war OpenStreetMap (OSM).
Nun ist Bewegung in den Markt gekommen, Google soll einen schwergewichtigen Mitbewerber bekommen. Die Linux Foundation hat am 15.12.2020 [1] Overture Maps [2] angekündigt, einen Zusammenschluss von potenten Gründungsmitgliedern wie Amazon, Meta, Microsoft und TomTom* auch unter Einbeziehung der freien OSM-Daten. Laut [1] sollen die dann neuen Daten unter einer OpenData-Lizenz verfügbar werden, also frei, so wie bei Linux üblich. Schwerpunkte sollen die Folgenden sein:
“Overture hat sich zusammen mit anderen Mitwirkenden zum Ziel gesetzt, Folgendes zu liefern:
Kollaborative Kartenerstellung: Overture zielt darauf ab, Daten aus mehreren Quellen zu integrieren, darunter Overture-Mitglieder, Bürgerorganisationen und offene Datenquellen.
Global Entity Reference System : Overture wird die Interoperabilität mit einem System vereinfachen, das Entitäten aus verschiedenen Datensätzen mit denselben realen Entitäten verknüpft.
Qualitätssicherungsprozesse : Overture-Daten werden einer Validierung unterzogen, um Kartenfehler, Bruch und Vandalismus zu erkennen, um sicherzustellen, dass Kartendaten in Produktionssystemen verwendet werden können.
Strukturiertes Datenschema : Overture wird die Einführung eines gemeinsamen, strukturierten und dokumentierten Datenschemas definieren und vorantreiben, um ein benutzerfreundliches Ökosystem von Kartendaten zu schaffen.” (Quelle [1])
Von vielen Geo-Insidern wird das Vorhaben mit großer Neugier und positiver Erwartung begrüßt, vgl. [5], schließlich erhöht das Ganze ja auch die Reichweite der freien OSM-Daten. Bedenken gibt es natürlich auch: In der OSM-Community schürt das Vorhaben teilweise einige Ängste, z. B., dass die OpenStreetMap-Foundation (OSMF) per “feindlicher Übernahme” zum Verlierer werden könnte [3]. Hmm …
Ich weiß noch nicht, wo die Reise hin geht, aber ich habe ein positives Bauchgefühl und werde es verfolgen und berichten. Gut ist, dass eine neue Konkurrenz der ganz Großen entsteht, denn die belebt bekanntlich das Geschäft. Das die OSM-Daten nachgenutzt werden, ist imho eine gute Entwicklung, schließlich entspricht das ja auch der OSM-Grundidee. Ich hoffe, dass die wunderbaren Lizenz-Bedingungen für die freien OSM-Daten mit dieser Entwicklung nicht leiden und ihre quasi einmalige Freiheit ohne Einschränkung bestehen bleibt!
* … ESRI nicht? Und wenn ja, warum? Ist das eine mögliche Antwort? [7]
Google wasn't doing much with their basemap so it makes sense. #Esri keeps their user's data for themselves to profit from. I am always surprised that users let them do it (and governments).
Screenshot: Die Kältekarte, Halle (Saale) identifiziert (Quelle [1])
Es gibt Daten, die man am liebsten gar nicht brauchen will, aber wenn es nicht anders geht, ist es gut, wenn sie vorhanden und öffentlich zugänglich sind. Deshalb heute: Die Kaeltekarte.de [1]. Dort heißt es:
“Ein Kältebus (auch Wärmebus, Kältehilfebus oder Mitternachtsbus) ist ein Angebot in der Obdachlosenhilfe. Zwischen November und März fahren haupt- und ehrenamtliche Mitarbeiter von Hilfsorganisationen nachts durch Großstädte und suchen Obdachlose auf. Die Kältebus-Mitarbeiter versuchen zunächst mit ihnen ins Gespräch zu kommen. Sie bieten ihre Hilfe in Form von heißen Getränken, Kleidung oder einem warmen Schlafsack an. Wer aufgrund seines körperlichen oder geistigen Zustands nicht selbst in der Lage ist, eine Notschlafstelle aufzusuchen, bekommt das Angebot, in eine Notübernachtung gebracht zu werden. Erfolgreich ist das Konzept nur, wenn es von den Obdachlosen akzeptiert wird.” [1], [2]
Allen, die QGIS-Daten als DXF in die CAD-Welt abgeben wollen oder müssen 😉 sei der Artikel “Export your QGIS project to AutoCAD LT with attribute table data” [1] von Mariusz Krukar empfohlen, hier findet Ihr wertvoll Tipps dazu, insbesondere zum Umgang mit den Beschriftungen, die im GIS ja aus Inhalten von Tabellenspalten generiert und gestaltet, um dann im CAD zu Zeichnungsbestandteilen zu werden.
Früher in den 90ern, ich habe 1991 GIS gelernt, war Topologie in Geodaten Standard, ein hohes Gut, eben eine heilige Kuh! Auch beim Marktführer, aus guten Gründen! Clean & Build nach jeder Editiersitzung waren Pflicht und es war gut so. Irgendwann ging die Pflicht leider verloren, spätestens bei der Einführung des ESRI-Shape-Files, für mich der größte Architekturfehler diese Formates, welches durchaus seine Verdienste hatte [6]. Das Topologie und topologisch korrekte Daten immer noch unendlich wichtig sind – für Konsistenz und Präzision – könnt Ihr im Artikel “TOPOLOGY: A BIG WORD WITH BIG IMPLICATIONS FOR YOUR DATA” von Adam Thomas [1] im mapbox-Blog nachlesen.
Topological maps allow us to easily visualize how data is connected, which makes it easier to glean insights from thousands of data sets and billions of data points. Check out our latest blog about topology and improving the quality of GIS data: https://t.co/2kZkdcdymn
Eine Wasserscheide ist nach Wikipedia [1] ”der Grenzverlauf zwischen zwei benachbarten Flusssystemen. Sie entspricht also der Grenze zwischen den Einzugsgebieten des abfließenden Niederschlagswassers von zwei Flüssen”.
Eine interessante Anwendung zur Ermittlung von Globalen Wassereinzugsgebieten habe ich bei GoogleMapsMania im Beitrag “The Global Watershed Map” [2] gefunden. Einfach einen Standort anklicken und die Berechnung mit “Delineate!” starten und in wenigen Sekunden habt Ihr Euer angefragtes Einzugsgebiet.
Ich habe es für Halle (Saale) getestet … Ergebnis ein ”Wassereinzugsgebiet von 18.000 km² (6.900 Quadratmeilen) mit einem Abfluss in der Nähe von (51.471, 11.956)”.
Screenshot: Mein Test die Saale bei Halle (Quelle [2])
Stell Dir vor, Du musst Informationen mehrerer Layer (Vektor und Raster) an verschiedenen Stellen abfragen und willst aus den abgefragten Layern die Werte bestimmter Sachdatenspalten ermitteln und speichern. Das kannst Du natürlich mit dem Identifikationswerkzeug machen, das wird aber je nach Anzahl der Themen, der zu berücksichtigenden Spalten und abzufragenden Stellen schnell mühsam bis fast unmöglich. Abhilfe schafft das QGIS-Plugin “Point Sampling Tool” [1]. Einfach einen Punkt-Layer mit den abzufragenden Standorten anlegen und die Sachdatenspalten aller abzufragenden Themen sowie einen Ziel-Layer angeben und schon werden die Sachdatenspalten im Ziel-Layer angelegt und mit den Werten der Quell-Themen an den abzufragenden Punkten befüllt. Das klappt natürlich auch mit zwanzig Themen und 64 Spalten bei 300 Abfragestellen 😉 Einfacher geht es nicht!
Screenshot: Mein Test mit zwei Themen, fünf Spalten an drei Abfragepunkten
Wusstet Ihr schon, dass GDAL 3.6.0 neue Funktionen von zur “sofort einsatzbereiter FileGeodatabase-Schreibunterstützung” bietet und diese bereits in QGIS 3.28 eingearbeitet werden? Details findet Ihr in den Tweets [1], [2] und dem North Road-Beitrag “QGIS 3.28 improvements for working with ESRI formats and services” [3].
Detailed notes about GDAL 3.6.0 new capabilities on out-of-the-box FileGeodatabase write support, and their integration within QGIS https://t.co/vkGnzISL9J
