Seit Freitag (02.08.2024) ist die Version 0.9 des QGIS-Plugins GeoBasis_Loader [1] im QGIS Plugin Repository [2] frei gegeben. Neu ist der WCS-Support, es können also Daten im “OGC Web Coverage Service” (WCS) [3] konsumiert werden. Danke Anton für die Unterstützung! Mit dem Plugin könnt Ihr derzeit 255 Geodienste konsumieren, davon 213 WMS, 10 WMTS, 25 WFS, 2 WCS und 5 Vectortiles. Inbegriffen sind auch die folgenden sechs neuen Themen:
DE: Gradnetz, GK-Streifen, UTM-Zonen, KFZ-Kennzeichen (WMS)
ST: Digitales Geländemodell (DGM) und das Digitale Oberflächenmodell (DOM) als WCS
Screenshot 2: WCS-Support, hier am Beispiel des Digitalen Oberflächenmodells DOM aus LSA. Wie hoch sind die Blauen Türme der Marktkirche in Halle (Saale)?
Screenshot 1: OpenDataSoft [3], für die von mir gefunden PLZ-Quellen die derzeit wirklich am besten aufbereitete Quelle aus den OSM-Daten (Bildquelle [3])
So, das muss mal raus 😉 Ich mache seit 33 Jahren GIS und es gibt wirkliche Klassiker, die mich auch seit diesen 33 Jahren verfolgen. Was eigentlich ist so schwer daran, für alle eine gemeinsame Basis mit verlässlichen Postleitzahlengebieten, also Polygonen zu schaffen und frei anzubieten. Liebe Post, bei Euern Portogebühren sollte ein solcher Datenbestand doch für alle verfügbar sein, Ihr seid doch die Quelle und legt die PLZs fest, oder? Selbst die mittlerweile oft freien Adressdaten/Gebäudekoordinaten der Landesvermessungsämter kommen meistens ohne PLZ und wären ja auch “nur” Punkte. Also, wer sucht findet? Gilt hier eher nicht, leider:
Ich habe z. B. Folgendes gefunden:
AMTLICH bei der BGK [1]: Aber leider nur für Bundesbehörden. Es folgen sofort: “Dieser Artikel kann nur in Abstimmung mit dem Dienstleistungszentrum bestellt werden. Nutzen Sie dazu bitte den Button ‘Anfrage senden'” und “Dieses Produkt steht nur einem eingeschränkten Kreis Nutzungsberechtigter zur Verfügung (s. Basisinformationen und Nutzungsbedingungen).”
PLZ Gebiete aus dem wirklich freien OSM-Bereich (OpenPLZ [2], OpenDataSoft [3], Warmbacher [4] oder selbst extrahiert), aber nicht amtlich 😉
PLZ Public Domain von Arnulf Christl [5] (leider veraltet, Stand ca. 2013?)
OpenDataSoft [3] scheint mir derzeit eine wirklich gut aufbereitete Quelle aus den OSM-Daten zu sein. Ich habe mir mal den kompletten deutsch PLZ-Bestand herunter geladen und im QGIS nach den ersten zwei PLZ-Stellen (left(plz_code,2)) visualisiert, hier das Ergebnis:
Screenshot 2: Der OpenDataSoft-Shape-Export im QGIS aufbereitet und nach den ersten zwei PLZ-Stellen (left(plz_code,2)) visualisiert
AUFRUF: Wer also bessere, am besten amtliche oder echte freie PLZ-Quellen kennt, bitte hier in den Kommentaren posten. DANKE!
Im Open Data Portal des Landes Sachsen Anhalt [1] findet man auch das Digitale Geländemodell (DGM) und das Digitales Oberflächenmodell (DOM) als WCS-Dienste. Im GeoBasis_Loader-Plugin [2] sind ab v0.9 (befindet sich gerade in der QGIS Plugin Repository-Freigabe) werden WSC unterstützt. Lokal habe ich diese natürlich schon verwendet und die Unterschiede zwischen DGM und DOM sind gut auszumachen, sehr anschaulich bei der Marktkirche und dem Roten Turm.
Screenshot 1: Das Digitale Geländemodell (DGM) Screenshot 2: Das Digitale Oberflächenmodell (DOM)
Aber, Oops, was ist denn dort auf dem Hallmarkt im DOM zu sehen. Ein Gebäude steht dort nicht, das Objekt immerhin ca. 53 m lang, die Höhe 133m, Bodenhöhe ca. 81 m, also ca. 52 m hoch. Spricht für ein Riesenrad und für Hallmarkt-Verhältnisse sogar ein ziemlich großes. Nach einigem Suchen habe ich es dann gefunden, DuBistHalle.de [3] sei Dank! Ist schon etwas verrückt, dass genau zu dieser Zeit die Überfliegung für Digitales Oberflächenmodell (DOM) stattfand 😉 Stellt sich nur noch die Frage, ob ein amtliches DOM an solchen Stellen korrigiert werden sollte?
Screenshot 3: Das Digitales Oberflächenmodell (DOM) mit Marktkirche, Rotem Turm und dem rätselhaften Hallmarkt-Objekt
Update 02.08.2024: In Kassel scheint es das Problem auch schon zu geben, vgl. folgenden Tweet [4]:
Das scheint ein Trend zu sein. Auf dem Königsplatz in Kassel war auch gerade Jahrmarkt als die Aufnahmen für das DOM 2021 entstanden sind. pic.twitter.com/x3ZOdALg0O
Wie im Google Blog [1] von gestern, den 30.07.2024 zu lesen, stellt Google einen neuen Service, die Anzeige von Waldbränden bereit, “Um Menschen in betroffenen Gebieten besser davor warnen zu können” [1]. Derzeit werden für 15 Länder in Europa und Afrika durch KI-Unterstützung Waldbrandgebiete angezeigt. In meiner GoogleMaps-App wurde mir außerdem die Luftqualität als neues Thema ausgewiesen. Hier die Screenshots:
Fast hätte ich es verpasst, bereits seit 19.07.2024 stehen die QGIS 3.38.1-Pakete für Linux, Windows und Mac zum Download [1] bereit. Ich habe mittlerweile das neue QGIS-Mac-Paket installiert. Es läuft erwartungsgemäß hervorragend in meiner GIS-Umgebung, also jetzt QGIS 3.38.1 zusammen mit PostgreSQL v16.3 in der PostgresApp 2.7.3 auf einem MAC mit M1 unter macOS 14.5 Sonoma, siehe Screenshot. Danke allen Mitwirkenden!!!
Screenshot 1: QGIS 3.38.1 in meiner Umgebung in AktionScreenshot 2: QGIS 3.38.1-Download für Mac (Bildquelle [2])
GRASS[1], [2] : 41 Jahre freies und offenes GIS! Herzlichen Glückwunsch, Danke und weiter so! Übrigens: GRASS ist auch Bestandteil der Standard QGIS-Installationen und immer schnell und zuverlässig, so wie hier der Douglas-Peucker-Algorithmus von v.generalize zum Generalisieren [3].
Cannot stop being impressed by how good is v.generalize by @GRASSGIS It's a saviour when you need data for the web applications ❤️ pic.twitter.com/t8v1qbS8zy
Heute mal etwas betriebssystemnäher für alle GIS-Menschen, die irgendwie und irgendwann mal was auf ihren GIS-Servern zu administrieren oder zu automatisieren haben. Oft geht das über die Kommandozeile, die meisten Befehle sind bekannt, die gängigsten Optionen und Parameter auch. Aber die Kommandozeilen-Befehle sind noch viel leistungsfähiger, als viele denken. Deshalb heute mein Tipp: Schaut Euch mal bei Bash-Oneliner [1] oder direkt auf GitHub [2] um, Ihr werdet staunen, VERSPROCHEN! Danke Unix, danke BASH!
“Laden Sie Geodaten für jedes Land herunter” werden wir auf GeoDashboard [1] von Piergiorgio Roveda begrüßt, klingt interessant und lädt ein. Weiter heißt es:
“Nutzen Sie die Macht geografischer Erkenntnisse mit unserem kostenlosen Service. Dieses Tool wurde entwickelt, um Forschern, Stadtplanern, GIS-Entwicklern und Enthusiasten auf der ganzen Welt den Zugriff auf hochwertige Geodaten zu erleichtern. Indem wir einfachen Zugriff auf detaillierte Geodaten in verschiedenen Standardformaten ermöglichen, möchten wir Benutzern die effektive Analyse, Visualisierung und Interpretation räumlicher Daten ermöglichen. Ganz gleich, ob Sie demografische Studien durchführen, die Stadtentwicklung planen oder Umweltmuster untersuchen, unser Service bietet die grundlegenden Daten, die Sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und sinnvolle Veränderungen in Ihrer Gemeinde voranzutreiben.” [1]
Eine explizite Angabe, woher die Daten extrahiert werden, habe ich nicht gefunden, aber wenn man sich die Extrakte anschaut, wird schnell klar, dass die OpenStreetMap-Daten die Quelle sind. Wem also Tools wie Overpass Turbo, Overpass Ultra sowie QuickMapServices, QuickOSM und WhatIsWhere zu kompliziert sind, kann hier recht unkompliziert Daten finden. Ich habe das GeoDashboard mal getestet, meine Anfrage “I need all schools in Halle (Saale), Germany.” Hier meine Schritte und die Ergebnisse:
Screenshot 1: Anfrage stellen, Ausgabeformat wählen (Quelle [1])Screenshot 2: Anfragebestätigung (Quelle [1])Screenshot 3: Warten auf die Email und Download der Extrakte (eine ZIP mit vielen GPKGs)Screenshot 4: Visualisierung und Weiterverarbeitung der Extrakte im QGIS
In zwei wunderbaren Tweets [1], [2] zeigt uns Geographie-Professor Qiusheng Wu die 3D-Möglichkeiten von MapLibre, MapTiler und Mapbox und mehr als 100 PByte GeoDaten. Einfach anschauen und probieren, es lohnt sich!
MapLibre Tutorial 12: Construct 3D Basemaps Using @MapTiler with one line of code.
📢 Exciting news! Leafmap now supports creating 3D 🌎 maps with Mapbox! This demo showcases how to visualize the ESA global land cover from #EarthEngine on a 3D globe. Explore the 100 PB+ Earth Engine Data Catalog and display any geospatial datasets in 3D 🚀
