Automatisch generiert: Microsoft Building Footprints

Veröffentlicht am 27. Mai 2022 von geoobserver

Derzeit kursieren wieder einige Beträge im Netz [1], [2] um Microsoft Building Footprints [3], einem faszinierenden Datenbestand von automatisch aus Luftbildern generierten Gebäudeumrissen. Mit Stand heute stehen 776.712.641 Gebäudegrundriss-Polygongeometrien auf der ganzen Welt zur Verfügung. Die aktuelle Abdeckung findet man unter [4]. Deutschland ist momentan nur an der Ostgrenze angerissen, aber das wird sicher bald wachsen.

Screenshot: Aktuelle Abdeckung von Deutschland

In der Community ist das Abgabeformat (*.geojsonl) wegen Perfomanceproblemen in die Kritik geraten [1], vielleicht kann man das bei Microsoft ändern?

Ich habe mir mal die deutschen Daten angeschaut, Testgebiet war Schwarzenberg (Erzgebirge), teilweise sind die Daten wirklich gut, an anderen Stellen wünscht man sich höhere Trefferquoten. Martijn van Exel beschreibt im Beitrag “Adding Microsoft Building Footprints To OSM With MapRoulette: Why And How” [5], warum “es keine gute Idee ist, diese Daten blind in OSM zu importieren” und wie man diesen Datenschatz doch nutzen und verbessern kann.

Vergleich 1: OSM-Daten mit den **Microsoft Building Footprints** – gute Übereinstimmung

Vergleich 2: OSM-Daten mit den **Microsoft Building Footprints** – weniger gute Übereinstimmung

[1] … https://twitter.com/undertheraedar/status/1527286769653166082
[2] … https://twitter.com/giswqs/status/1527627951730151424
[3] … https://github.com/microsoft/GlobalMLBuildingFootprints
[4] … https://github.com/microsoft/GlobalMLBuildingFootprints#regions-included
[5] … https://ma.rtijn.org/2022/05/23/adding-microsoft-building-footprints-to-osm-with-maproulette-why-and-how.html

LexCube: Der Datenwürfel

Veröffentlicht am 25. Mai 2022 von geoobserver

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Animation: Erster Test mit Lufttemperaturen 2m über der Oberfläche (Quelle [2)

Vorgestern wurde auf Twitter der Start eines Datenwürfels [1] bekannt gegeben worden. Auf lexcube.org [2] könnt Ihr Euch die verschiedensten Daten unserer Erde visualisieren lassen, X/Y-Richtung entsprechen den Koordinaten, Z der Zeitscheibe. Details findet Ihr auch unter [3], Details zu jeder Datenschicht immer auf dem Link “Data attribution & license”.

Since today you can explore data cubes interactively! Congrats to @m_soechting for launching https://t.co/dauR2bxlFT – an interactive #EarthSystemDataCube 🌎 viewer developed @RSC4Earth in close cooperation with #ImageAndSignalProcessingGroup @UniLeipzig. Why do we need this? 🧵 pic.twitter.com/BAUSoT9qbz
— Miguel Mahecha (@MiguelDMahecha) May 23, 2022

[1] … https://twitter.com/miguelmahechag1/status/1528653878798991360
[2] … https://www.lexcube.org/
[3] … https://esd.copernicus.org/articles/11/201/2020/

QGIS-Tipp: Polygonbildung

Veröffentlicht am 24. Mai 2022 von geoobserver

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Animation: QGIS Linienthema und Polygonbildung nach zwei Varianten

Man kennt es ja, geliefert wird ein Linien-Thema, aber dieses soll flächig gefüllt werden. Also, Polygonbildung ist gefragt. Im QGIS bietet sich die Funktion “Vektor / Geometrie-Werkzeuge / Linien zu Polygonen …” an, jedoch kommt es da zu etwas merkwürdigen Ergebnissen* [1]. Erfolgreicher ist man, wenn man in der Toolbox z. B. nach “polygonize” sucht und die Funktion Polygonbildung nutzt. Sie liefert die erwarteten Ergebnisse, so wie früher Clean & Build Polygons in Arc/Info als Topologie noch ein Heiligtum war 😉

* … Wer eine Erklärung hat, gern in den Kommentaren
[1] … https://gis.stackexchange.com/questions/207463/converting-line-to-polygon-using-qgis

LEOLABS: Weltraumschrott sichtbar gemacht

Veröffentlicht am 23. Mai 2022 von geoobserver

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Screenshot 1: Die Weltraumschrottcorona (Quelle [1])

Mit einer wunderbaren Visualisierung von LEOLABS [1] kann der Weltraumschrott sichtbar gemacht werden. Es ist schon erstaunlich, was da oben so rumfliegt und alles haben wir Menschen dort hinterlassen! Übrigens schaltet doch mal auf die Bodenansicht (Groundview) und Ihr könnt sehen, was direkt über Euch fliegt, ich hab das mal für das Paulusviertel in Halle gemacht (vgl. Screenshot 2).

Screenshot 2: Der Blick nach oben von der Pauluskirche in Halle (Quelle [1])

Screenshot 3: Ansicht über Europa (Quelle [1])

Den Original-Tweet findet Ihr unter [2]:

[1] … https://platform.leolabs.space/visualizations/leo
[2] … https://twitter.com/masonrothman/status/1528509943027929088

MapReader: 60000 historische Karten mit vollständig durchsuchbarem Text

Veröffentlicht am 20. Mai 2022 von geoobserver

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Wie oft habt Ihr Euch schon gewünscht, nach dem Text in einer Karte ganz einfach suchen zu können. Ging aber nicht, es waren ja Rasterdaten. Vor ein paar Wochen las ich dann diesen Tweet [1] vom The Alan Turing Institute [2]. Im Beitrag “New collaboration promises to enrich data on 60,000 historical maps” [3] wird angekündigt, die Texte der 60000 digitalisierten (gescannten) historischen Karten der David Rumsey Map Collection [4] über das Machines Reading Maps [5] vollständig per Text durchsuchbar zu machen. Genutzt wird MapReader [6], frei verfügbar auf GitHub. Faszinierend!

Screenshot: “New collaboration promises to enrich data on 60,000 historical maps“(Quelle [3])

🗺️The Turing’s @ReadingMaps project is pleased to announce a new one-year collaboration with @DavidRumseyMaps

It will allow researchers to use the diverse, global collection of 60,000 digitised historical maps to expand the project’s tools and methods

➡️https://t.co/tcKmF3rjzk pic.twitter.com/Pk6Jx6UOzN
— The Alan Turing Institute (@turinginst) March 25, 2022

[1] … https://twitter.com/turinginst/status/1507320355186253824
[2] … https://www.turing.ac.uk/
[3] … https://www.turing.ac.uk/news/new-collaboration-promises-enrich-data-60000-historical-maps
[4] … David Rumsey Map Collection
[5] … Machines Reading Maps
[6] … https://github.com/Living-with-machines/MapReader

QGIS-Tipp: X- und Y-Koordinaten vertauschen

Veröffentlicht am 19. Mai 2022 von geoobserver

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Manchmal sind es die kleinen Tipps, die das GIS-Leben einfacher machen, z. B. der von Ujaval Gandhi (@spatialthoughts), der uns zeigt, wie man im QGIS X und Y vertauschen kann [1]. Die Toolbox hält sicher noch viele dieser versteckten Werkzeuge!

Hier der Tweet [1]:

The #QGIS Processing Toolbox has so many hidden gems! Today a user on the Telegram channel asked if there was an easy way to fix a layer where coordinates were in the wrong order (Y,X instead of X,Y)…. "Swap X and Y Coordinates" algorithms to the rescue! pic.twitter.com/DG7QbpSJI1
— Ujaval Gandhi (@spatialthoughts) May 16, 2022

[1] … https://twitter.com/spatialthoughts/status/1526240960510046208

CitizenScience: Wassermangel und Trockenheit

Veröffentlicht am 18. Mai 2022 von geoobserver

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DasErste ist mit einer CitizenScience-Aktion #unserWasser [1] auf der Suche nach Gewässern, also Seen, Bächen und Flüssen, ”deren Wasserstand immer niedriger wird oder die bereits versiegt sind”. Bisher sind 1000 Meldungen eingegangen, je mehr Daten noch gesammelt werden, desto mehr Potenzial zur Analyse und zum gezielten Ändern. Also, einfach mitmachen und melden!

Screenshot: CitizenScience-Aktion #unserWasser von DasErste (Quelle [1])

#Wassermangel und #CitizenScience. Das erste sucht und sammelt Meldungen von ausgetrockneten Gewässern und Gewässern mit niedrigem Wasserstand. Schon jetzt über 1000 Meldungen – leider sind es wohl noch viel mehr. https://t.co/ikb6bsxn4U
— DWA (@dwa_ev) May 16, 2022

[1] … https://www.daserste.de/unterhaltung/film/unser-wasser/aktionen/karte-trockenheit-crowd-science100.html
[2] … https://www.daserste.de/unterhaltung/film/unser-wasser/index.html
[3] … https://twitter.com/dwa_ev/status/1526130289772269568

GDAL Released: v3.5.0

Veröffentlicht am 17. Mai 2022 von geoobserver

Per Mail [1] gab Even Rouault am Freitag bekannt, dass seit dem 13.05.2022 eine neue Version der universellen GDAL-Bibliothek [2] zur Verfügung steht, GDAL v3.5. GDAL ist vor allem als Kommandozeilen-Tool, aber auch als wesentlicher Bestandteil von QGIS bekannt ist. Die Neuerungen findet Ihr auf GitHub [3].

The first GDAL/OGR release with GeoParquet! Supports 0.3.0 version of the spec. Thanks @EvenRouault for your work on the OGR driver, and helping make the spec better. https://t.co/6WWw7XUyTp
— Chris Holmes (@opencholmes) May 16, 2022

[1] … https://lists.osgeo.org/pipermail/gdal-dev/2022-May/055844.html
[2] … https://gdal.org/
[3] … https://github.com/OSGeo/gdal/blob/v3.5.0/NEWS.md
[4] … https://twitter.com/opencholmes/status/1526271201718415360

QGIS-Tipp: Höhenprofil-/Querschnitt-Tool in v3.26 – Mitschnitt online

Veröffentlicht am 16. Mai 2022 von geoobserver

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Für alle, die am Freitag nicht Live Nyall Dawsons Vorstellung der neuen Möglichkeiten bzgl. des Höhenprofil-/Querschnitts-Tool in QGIS 3.26 [1] verfolgen konnten, gibt es die gute Nachricht [2]: der Mitschnitt steht jetzt – bereinigt um ein paar technische Pannen – auf Youtube [3] zur Verfügung. Interessanter Content, der neugierig werden lässt. Danke allen mitwirkenden Entwicklern, insbesondere @lutraconsulting und @howardbutler und @nyalldawson für die Vorstellung.

Update: 16.05.2022, 10:12 Uhr [4]:

The new Elevation Profile tool in #QGIS works really well with point clouds! pic.twitter.com/Of45iGjg4k
— Kurt Menke – geomenke@fosstodon.org (@geomenke) May 16, 2022

[1] … https://twitter.com/nyalldawson/status/1524919569562800128
[2] … https://twitter.com/nyalldawson/status/1525320263382212608
[3] … https://youtu.be/AknJjNPystU
[4] … https://twitter.com/geomenke/status/1526112212200333313

Europa-DEMs: Weitere Quellen

Veröffentlicht am 13. Mai 2022 von geoobserver

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Ich liebe Schwarmwissen! Nach meinen gestrigen Beitrag “EuroDEM ist Open Data” [1] kamen über die FB-Gruppe QGIS Community – Official Virtual Group gleich zwei neue Tipps, die ich gern an Euch weiter gebe:

Die Daten des EU-DEM [2] habe ich als WMS [4] im QGIS eingebunden, perfekte Ergebnisse, siehe folgende Bildvergleiche. zoomt mal rein!