Screenshot: Aktivierung “Historische Bilder” auf Google Earth (Bildquellen [3])
Die Themen Zeitraffer [1] und Timelapse [2] bei Geodaten hatten wir hier schon des Öfteren, aber wusstet Ihr, dass Ihr historische Luftbilder auch ganz einfach via Google Earth [3] abrufen könnt? Einfach die Schaltfläche “Historische Bilder” (vgl. Screenshot) aktivieren und durch die Zeitscheiben klicken. Ich habe es für Euch am Beispiel Halle (Saale), Heide-Süd [3] getestet und in folgender Animation zur Verfügung gestellt:
Animation: Halle (Saale), Heide-Süd im Zeitraffer mit Bilder von Google Earth (Bildquellen [3])
Screenshot: Die neuen und aktualisierten Saarland-Themen im QGIS-Plugin “GeoBasis_Loader” [1], [2]
Seit der letzten Meldung wurden im QGIS-Plugin “GeoBasis_Loader” [1], [2] die Themen aus dem Saarland aktualisiert und es sind neue Themen hinzu gekommen. Insgesamt stehen nun 339 Themen zur Verfügung, hier die Updates und die “Newcomer”:
Katalog 1 (Deutschland):
Neu: ALKIS Flurstücke/Gebäude SW, Topographische Karte Farbe als WMS, SL: Flurstücke und Gebäude als WFS
Aktualsiert: ALKIS Flurstücke, Gebäude, DOP20, Topographische Karte Farbe als WMS
Screenshot: Rechte Maustaste auf Layereintrag und “Layernotizen hinzufügen”
Oops, schon wieder so ein QGIS-Aha-Effekt, es gibt Layer-Notes [1] in QGIS?! Also textliche Notizen zu jedem Layer, wenn gewünscht. Erreichbar über die rechte Maustaste auf dem Layereintrag und das sich dann öffnende Kontextmenü. Schreibt einfach Eure Erklärungen zum Layer rein, das hilft Euch sowie allen anderen Nutzern des QGIS-Projektes und es bewahrt alle Beteiligten von den schnell wachsenden und noch schneller nicht mehr verstandenen Layer-Namen, wie z. B. “Rivers_Buf200_Clip_Pacrel_v5_Final1_Intersect_District_v2_lastFinal2” 😉
Dass es diese wunderbare Funktion schon länger gibt, zeigt der Vorschlag von Nyall Dawson auf GitHub von 2021 [2]. Die Layer-Notes werden in der Projektdatei gespeichert und als Rich Text erfasst, was auch einige Formatierungsmöglichkeiten (fett, kursiv, Schriftgröße, …) möglich macht.
I just discovered yesterday that QGIS has layer notes with rich text you can add to layers and I'm never having a layer called overlay_this_with_that every again! pic.twitter.com/5GmnicvV1M
Screenshot: 30 Tage im November, jeden Tag ein neues Kartenthema (Bildquelle [1])
Er hat es wieder getan, auch in diesem Jahr ruft Topi Tjukanov (@tjukanov) zur #30DayMapChallenge auf. Jeden einzelnen Tag im November ein neues Karten-Thema, Start ist der 01.11.2024. Ich gebe den Aufruf hier gern weiter und los Leute, mitmachen. Erweitert Euern und unseren „Map-Horizont“!
Bereits am Montag gab Even Rouault perMail [1] bekannt, dass seit dem 14.10.2024 eine neue Version der universellen GDAL-Bibliothek [2] zur Verfügung steht, aktuell ist nun GDAL v3.9.3. GDAL steht für Geospatial Data Abstraction Library und ist vor allem als Kommandozeilen-Tool, aber auch als wesentlicher Bestandteil von QGIS bekannt. Die Neuerungen findet Ihr auf GitHub [3].
Viele hier Mitlesende arbeiten quasi täglich mit GI-Systemen und Geodaten, wir machen die tollsten Analysen, konvertieren Daten, reprojezieren und visualisieren diese, manchmal zaubern wir auch 😉 Grundlage vieler dieser Daten sind Vermessungen, erzeugt von VermesserInnen oder GeodätInnen. Wie diese nun wiederum arbeiten, haben GeographInnen und GeoinformatikerInnen irgendwann mal im Studium gelernt. Aber viele von uns sind auch Quereinsteigende und mit Verlaub, wir wissen da oft zu wenig, wir haben es eben nicht gelernt, maximal “Urania”-Wissen haben wir von Vermessung. Um genau dem zu begegnen habe ich mal recherchiert und bin auf den Youtube-Kanal von Vermesser Tino [1] gestoßen. Ich jedenfalls kann eine Ganze Menge dazu lernen, UTM, Polygonzüge, Theodolit, … wie geht’s Euch?
weeklyOSM [1], die mehrsprachige Wochennotiz, also der wöchentliche Newsletter im OpenStreetMap-Universum feiert seinen 10. Geburtstag [2]. Die erste mehrsprachige Ausgabe, Nr. 219 [3], [4]. [5] war im Oktober 2014 zu lesen und seitdem regelmäßig einmal pro Woche, immer Sonntags alle OSM-News aufbereitet und gebündelt. Auch der #geoObserver sagt Danke, Herzlichen Glückwunsch und bitte weiter so, auf die nächsten zehn Jahre!
PS: Die Wochennotiz ist schon 14, aber weeklyOSM feiert den 10. Geburtstag.
Die gute Nachricht zum Wochenende, im QGIS_Plugin Geobasis_Loader [1], [2] hat sich einiges getan. So hatten wir heute Nacht den 7000. Download und seit der letzten Meldung sind eine ganze Menge neuer Themen hinzu gekommen. Insgesamt stehen nun 334 Themen zur Verfügung, hier die “Newcomer”:
Update 10.10.1024, 07:45 Uhr: Sorry, im ursprünglichen Beitrag hatte sich ein Fehler eingeschlichen, das einfache Kopieren und Verschieben der “Milton”-Geometrie in den Norden führt wegen der fehlenden Flächentreue der Projektion zu kleine Flächen zur Folge. Ich habe deswegen die ganze Prozedur überdacht und bin beim QGIS-Plugin “lat lon buffer” [6] fündig geworden. Es wurden nun diese Buffer gerechnet, die Screenshots aktualisiert.
Es ist Hurrikansaison [1] und mit “Milton” wird einer der größten Hurrikans, die je aufgezeichnet wurden, erwartet. Berichte und Warnung gibt es natürlich derzeit in großer Menge, John Morales, einer der am längsten amtierenden Fernsehmeteorologen in Südflorida wirkt bei der Ankündigung der Zerstörungen sehr emotional [2]. Um sich überhaupt eine Vorstellung zu machen, wie gewaltig dieser Hurrikan ist, hat mich interessiert, welche Ausdehnung hat “Milton” überhaupt und welches Gebiet in meiner Heimatstadt Halle (Saale) würde er überdecken? Oder auch Köln, Hamburg, München, Paris oder London?
Also aus [1] das Luftbild “geborgt” und dann im QGIS auf die Schnelle georefenziert und gemessen, Ergebnis ca. 312 km Durchmesser. Dann die neuen Zielpunkte, also Halle (Saale) und die o. g. mit dem QGIS-Plugin “lat lon buffer” [6] gebuffert.
Screenshot 1: Luftbild “geborgt” im QGIS auf die Schnelle georefenziert und gemessen (Quelle Luftbild [1])Screenshot 2: Mit dem QGIS-Plugin “lat lon buffer” [6] gebuffert (Quelle Luftbild [1])Screenshot 3: Die Ausmaße von “Milton” über meiner Heimatstadt Halle (Saale)Screenshot 4: Die Ausmaße von “Milton” über Köln, Hamburg, München, Paris und LondonScreenshot 5: Vergleich der neuen “lat lon buffer” Geometrien (rot) mit den falschen Geometrie (dunkelrot) durch Kopieren/Verschieben
Hier noch ein paar aktuelle Tweets zum Thema:
John Morales, one of the longest-tenured TV meteorologists in south Florida, was emotional during his broadcast on NBC affiliate WTVJ as he updated viewers on #HurricaneMilton’s impending destruction.
Ich folge Helen McKenzie [1] in Ihrem Blog [2] schon lange, sie beschäftigt sich mit Kartografie-Geodatenanalyse und Datenvisualisierung, dazu sagt sie “Ich liebe es, durch Kartografie, Geoanalyse und Datenvisualisierung Bedeutung in Daten zu finden.” [1]. Auf LinkedIn [3] aufmerksam geworden habe ich neulich hab ich mal wieder einen fabelhaften Blog-Beitrag von ihr gelesen auf den ich Euch hier gern aufmerksam machen möchte “Why is imposter syndrome so bad in geo?“ (auf deutsch: Warum ist das Hochstapler-Syndrom in Geo so schlimm?)”. [4]
Ich spoilere hier mal nichts, aus meiner Sicht 100% LESEEMPFEHLUNG! Ich kann (quasi als #geoObserver beruflich) vieles nachvollziehen, erkenne etliches wieder, gleiche Faktoren, Umstände und Lösungsmöglichkeiten. Danke Helen!
