Um den Überblick zu behalten und auf dem Laufenden zu bleiben, könnt Ihr im QGIS-Blog monatlich die aktuellen Updates bei den QGIS-Plugins verfolgen, hier 20 Neue aus dem Januar 2023 [1], [2]. Eines davon, das “Project Report Plugin” hatte ich Euch bereits heute vor einer Woche vorgestellt [3]

[1] … https://blog.qgis.org/2023/02/15/plugin-update-january-2023/
[2] … https://twitter.com/planetosgeo/status/1625929514470473751?s=20
[3] … https://geoobserver.de/2023/02/10/qgis-tipp-project-report-plugin/

Update 17.02.2023: vgl. [6], [7]

Die basemap.de [1] ist wirklich ein wunderbarer Datenbestand mit vorzüglicher Visualisierung, sehr gut geeignet, als deutschlandweite Hintergrundkarte für eigene Fachdaten zu dienen. Ich hatte hier des Öfteren drüber berichtet [2]. basemap.de steht unter dem Slogan “Amtlich. Aktuell. Modern. Flexibel.” [1]. Bei der Aktualität hatte ich an manchen Stellen so meine Zweifel auch öffentlich geäußert, beispielsweise gab es Gebäude, die zwar schon 2017 abgerissen wurden, sich aber auch heute noch in der Karte befinden [3]. Eigentlich hätte ich erwartet, dass hier der Abgleich (Verschnitt) zwischen den amtlichen und den OSM-Daten zügiger erfolgt. Nun ja, bei meiner erneuten Anfrage [3] hat das LGLN Erfreuliches mitgeteilt:

“Damit die Gebäude zukünftig schneller aktualisiert werden, bauen wir gerade eine KI für die Luftbildauswertung. In diesem Fall würde die KI dort kein Gebäude vorfinden und eine Änderung vorschlagen. (teilweise werden hier auch noch falsche Gebäude erkannt. Wir arbeiten dran.)” [4].

Ich finde das wirklich sehr interessant, sage den LGLN_Developers DANKE!, gebe diese gute Nachricht gern weiter und freue mich auf die Ergebnisse. Alle GeoDaumen sind gedrückt! Hier der Original-Tweet [4]:

[1] … https://basemap.de/
[2] … https://geoobserver.de/?s=basemap.de&submit=Suchen
[3] … https://twitter.com/geoObserver_/status/1625681859282624512?s=20
[4] … https://twitter.com/LGLN_Developers/status/1625875817887674368?s=20
[5] … https://www.lgln.niedersachsen.de/
Update 17.02.2023: vgl. [6], [7]
[6] … https://twitter.com/JonasBostelmann/status/1626237773408776194?s=20
[7] … https://twitter.com/JonasBostelmann/status/1626237769122222080?s=20

Kennt Ihr schon die OpenAirportMap [1]? Alle (?) Flughäfen und Flugplätze weltweit via OSM-Daten kartiert mit Angaben zu Namen/ICAO-Code, Webseite, Telefon, Eröffnung, Höhe, Anzahl der Startbahnen und Fotos sowie Passagierzahlen und deren Entwicklung. Egal, wie groß der Flugplatz ist, ich habe alle Gesuchten gefunden, also die ganz Großen wie London Heathrow Airport [2], die Mittleren wie Leipzig/Halle Airport [3], aber auch die Kleinen wie Magdeburg-Cochstedt Airport [4] sowie die ganz Kleinen wie Halle-Oppin Aerodrome [5] und Ballenstedt Aerodrome [6].

Der Tipp kam aus der Wochennotiz 655 (Weekly OSM) [7], dort heißt es:

“dktue hat eine experimentelle Karte erstellt, in die du den ICAO-Code eines Flughafens (z. B. EDDH) eingeben kannst. Daraufhin wird eine Vektorkarte mit Daten angezeigt, die über die Overpass-API abgerufen werden.” [7]

Etliche ICAO-Codes findet Ihr unter [8].

[1] … https://openairportmap.org
[2] … https://openairportmap.org/?icao=EGLL&lat=51.467637&lng=-0.451834&zoom=16
[3] … https://openairportmap.org/?icao=EDDP&lat=51.414732&lng=12.232565&zoom=16
[4] … https://openairportmap.org/?icao=EDBC&lat=51.857619&lng=11.420183&zoom=16
[5] … https://openairportmap.org/?icao=EDAQ&lat=51.550367&lng=12.055065&zoom=16
[6] … https://openairportmap.org/?icao=EDCB&lat=51.743317&lng=11.231873&zoom=16
[7] … https://weeklyosm.eu/de/archives/16294
[8] … http://www.flugzeuginfo.net/table_airportcodes_country-location_dt.php

Die Erdbebenkatastrophe in der Türkei und in Syrien haben wir alle vor Augen, schreckliche Bilder von Zerstörung, Toten und Verletzten. Aber trotz aller katastrophalen Nachrichten, es gibt auch die guten News. Die OSM-Community hat sehr schnell die Rettungskräfte mit aktuellen Daten versorgen können, die eingestürzten Gebäude sind in kurzer Zeit erfasst und helfen die Einsätze zu koordinieren [1], [2]. Die “The power of crowd-sourcing!” eben.

Einen Überblick könnt Ihr Euch einfach via Overpass-Turbo [3] verschaffen, die Abfrage wurde schon vorbereitet:

/*
This has been generated by the overpass-turbo wizard.
The original search was:
“destroyed:building=yes”
*/
[out:json][timeout:25];
// gather results
(
// query part for: “"destroyed:building"=yes”
node"destroyed:building"="yes";
way"destroyed:building"="yes";
relation"destroyed:building"="yes";
);
// print results
out body;
>;
out skel qt;

Die o. g. Abfrage im Overpass-Turbo:

Und hier die gleiche Abfrage im QuickOSM-Plugin von QGIS:

Hier der Original-Tweet [1] von Feye Andal (@dfeyeandal):

[1] … https://twitter.com/dfeyeandal/status/1624967081837092869
[2] … https://twitter.com/YerCizenler/status/1625253653824040979
[3] … https://t.co/Zkbb5KBKRz

Ihr wolltet schon immer mal alles über den Wind wissen? Dann sei Euch unbedingt der Global Wind Atlas [1] empfohlen. Dort heißt es in der Einführung [2]:

Der Globale Windatlas

Der Global Wind Atlas ist eine kostenlose, webbasierte Anwendung, die entwickelt wurde, um politischen Entscheidungsträgern, Planern und Investoren dabei zu helfen, Gebiete mit hohem Windaufkommen für die Windenergieerzeugung praktisch überall auf der Welt zu identifizieren und dann erste Berechnungen durchzuführen. Der Global Wind Atlas erleichtert Online-Abfragen und bietet frei herunterladbare Datensätze, die auf den neuesten Eingangsdaten und Modellierungsmethoden basieren. Darüber hinaus können die Nutzer im Download-Bereich hochauflösende Karten des Windressourcenpotenzials zur Verwendung in GIS-Tools auf globaler Ebene, auf Länderebene und auf Ebene der ersten Verwaltungseinheit (Staat/Provinz usw.) herunterladen. Informationen zu den Datensätzen und der Methodik, die zur Erstellung des Global Wind Atlas verwendet wurden, finden Sie in den Abschnitten Methodik und Datensätze.
Wir ermutigen die Benutzer, uns ihre Erfahrungen mit dieser Website und den verfügbaren Ressourcen mitzuteilen. Bitte besuchen Sie den Abschnitt Kontakt, um Feedback zu geben oder technische Fragen zu stellen. [2]
übersetzt mit deepl.com)

Hier Teil 1 eines Einführungsvideos [3]:

Hier der Original-Tweet [4]:

[1] … https://globalwindatlas.info/en
[2] … https://globalwindatlas.info/en/about/introduction
[3] … https://www.youtube.com/watch?v=JxtOT9wWIb8
[4] … https://twitter.com/rafemoro/status/1622691599649247232

Ja, trotz aller bekannten Mängel, dieses ESRI-Shape-File als Uralt-Geoformat [4] ist leider immer noch der “Quasi”-Standard beim Geodatenaustausch. Man kann sich die Zunge wund reden und ich habe auch genug drüber geschrieben ;-), Ihr findet es in [1] … [5]. Aber, wenn es nun mal so ist, die Anwender nutzen es und sie machen typische Fehler. Diese zu vermeiden, soll dieser Beitrag helfen. Er spiegelt unsere täglichen Erfahrungen an der GIS-Hotline wieder, ist aber sicher nicht vollständig, Ihr könnt gern in den Kommentaren, helfen, die Liste zu erweitern.

Was also ist zu beachten, wenn man Shape-Files nutzt?

• Sind die minimalen Bestandteile (und damit Pflicht) vorhanden? *.shp, *.shx, *.dbf – alle mit gleichem Stammnamen?
• Sind in den File- und Tabellespaltennamen keine Leer- und Sonderzeichen außer “_”?
  Auch “-” ist ungültig!
• Ist die Codierung richtig? Können die Sachdateneinträge ordentlich gelesen werden (z. B. Umlaute, Sonderzeichen)? Am besten, alles immer einheitlich in UTF-8 umwandeln.
• Ist die Projektion (EPSG) richtig? Ist ggf. die Anzahl der Stellen in den Koordinaten richtig? (Bsp. 4647 – 25832 – 35832). Wird auch die *.prj-Datei vom Ziel-GIS* richtig interpretiert, besser Ihr lasst Euch zusätzlich den EPSG-Code geben.
• Ist die Objekt-Anzahl der Geometrie-Objekte und Einträge in Sachdatentabelle gleich?
• Stehen ggf. Sonderzeichen bei langen Tabellenspalten am Ende (abgeschnitten bei 254)?
• Ergibt die Geometrieprüfung im Ziel-GIS* mit Error-Count = 0?, falls nein: Repair-Funktion im Ziel-GIS* anwenden!
• Beim Digitalisieren möglichst die “topologische Digitalisierung” aktivieren.
• Manchmal hilft es auch, den Flächeninhalt von Polygonen zu bestimmen (im QGIS mit dem Feldrechner: $area). Flächen mit “NULL” oder “0” sind offensichtlich fehlerhaft (Geometrie oder Geometrietyp) oder inhaltlich unnötig, diese Datensätze sind zu löschen
• Im QGIS/GRASS “v.clean” und ggf. “v.build” nutzen
  
  … hier folgen Eure Tipps …
• Auf komplexe Geometrien achten. Kurvenzüge aller Art, Kreisbögen etc. werden beim speichern in einer Shapfile zu geraden Segmenten generalisiert.
• Nur mit „ordentlichen“ GIS bearbeiten, auch wenn es ein „einfaches“ Format ist. Unmengen an Anwendungen sind der Meinung, Shapefiles schreiben zu können, gelegentlich mit eigenen „Geschmacksrichtungen“.
• Flächeninhalte und Längen immer zusätzlich selbst berechnen (Buchwert Flächen natürlich nicht überschreiben…), dabei die Projektion beachten!
• Beim Wechsel zwischen den GI-Systemen den räumlichen Index neu erzeugen.

* … z. B. QGIS!

[1] … https://geoobserver.de/2018/07/19/shapefile-die-neverending-story/
[2] … https://geoobserver.de/2017/10/26/shapefile-eine-hassliebe/
[3] … http://switchfromshapefile.org/
[3] … https://geoobserver.de/2016/03/29/theshapefilechallenge-the-winner-is/
[4] … https://geoobserver.de/2017/05/29/25-jahre-esri-shapefile-herzlichen-glueckwunsch/
[5] … https://geoobserver.de/2022/11/09/2022-und-immer-noch-das-shapefile/
[6] … https://twitter.com/shapefiIe/status/915656664421928960
[7] … https://twitter.com/ijturton/status/915582943883616256

pyQGIS alias Ivo Partschefeld zeigt in diesem Video “Alle mit python in QGIS zugreifbare Algorithmen auflisten” [1], wie man sich ganz unkompliziert alle durch Python unterstützen Algorithmen im QGIS auflisten lassen. Einfacher Code, ideal für Python-Einsteiger, Danke Ivo!

[1] … https://www.youtube.com/watch?v=-Zqu7bKWqIM