Wie in den vergangenen Jahren [1] hat Topi Tjukanov auch in diesem Jahr zur #30DayMapChallenge aufgerufen [2]. Jeden einzelnen Tag im November ein Karten-Thema, Start ist der 1.11.2022. Ich gebe den Aufruf hier gern weiter und fordere Euch auf, mitzumachen. Erweitert Euern und unseren „Map-Horizont“!
Daily open map challenge happening in November. No restriction on tools or data. No need to register anywhere. Just an excuse to make maps and admire maps made by others 🌎🌎🌎 pic.twitter.com/AzNe1KkIgE
Vor mehr als zwei Jahren hatte ich hier etwas zu den Geodiensten des DWD [1] gepostet. Durch Nachfragen von Interessierten musste ich nun feststellen, dass die dort verlinkte Seite nicht mehr zur finden ist (404), deshalb heute das Update: Die DWD-Geodienste findet Ihr aktuell unter Geodienste[2], Hinweise zur Nutzung unter [3]. Zur Verfügung stehen: Radarbilder, Warnungen, Klimakarten, Klimadaten, aktuelle Warnungen sowie Radarbilder und medizinmeteorologische Produkte. Ich hab sie unter QGIS getestet, läuft! Danke DWD!
Für alle GIS-Interessierten, die am nächsten Wochenende eine reichliche Stunde Zeit für Geo-Zeugs verwenden wollen, hier der Tipp von @LunaGeospatial, dass der Mittschnitt des kostenlosen Webinars „QGIS, PostGIS, and Geoserver in an Enterprise Environment“[1] nun online auf Youtube verfügbar ist. Ich bin selbst gespannt 😉
In letzter Zeit liest man immer häufiger von einen relativ neuem Geoformat „flatgeobuf“, immerhin so neu, dass es im Wikipedia [1] und auch im GISWiki [2] bis heute keinen Eintrag dazu gibt, ich habe es soeben (29.09.2022, 7:55 Uhr) frisch getestet. Wer trotzdem mehr über „flatgeobuf“ erfahren möchte, sollte sich mal auf der GitHub-Seite [3], der „flatgeobuf“-Homepage [4] und im Blog von Bert [5] informieren. „flatgeobuf“ kann von vielen modernen Geo-Anwendungen gelesen werden, z. B. von QGIS, PostGIS, GDAL, GeoServer, MapServer, … „flatgeobuf“ zielt besonders auf Perfomance beim Einsatz räumlicher Filter ab, dass das gut funktioniert, zeigen die Performance-Werte auf GitHub [3]. Bert hat in seinem Beitrag [5] die komplette niederländische Kataster-Karte genutzt, immerhin 4 GByte im flatgeobuf-Format (aus 12 GByte GML) und im QGIS getestet. Ich hab das mal nachvollzogen und einen QGIS-Test mit dem Online-Datensatz [7] und dem gleichen Datensatz im lokalen Dateisystem gemacht, hier im Gebiet um Venlo. Natürlich ist lokal viel schneller, aber die Online-Performance ist beeindruckend, schaut Euch mein Youtube-Video [8] an, blau=lokal, rot=online.
Screenshot: Die komplette niederländische Katasterkarte (Daten [7])
Ein hohes Gut, wenn man für die Kinder einen sicheren Schulweg routen kann. Bei Gefahrenstellen.de [1] werden dazu Daten aus Verkehrsaufkommen und Unfalldaten der Polizei sowie Standorte der von Benutzern übermittelten Berichte über gefährliche Hotspots genutzt. Und man kann mitmachen, z. B. können Nutzer durch Klicken des Buttons „Gefahrenstelle melden“ in der Karte mögliche gefährliche Stellen kennzeichnen, welche mit schlechten Straßenverhältnissen oder Fehlverhalten von Autofahrern oder anderen Verkehrsteilnehmern zusammenhängen können. Entsprechende App sind unter [2] verfügbar. Eine API ist unter [4] erwähnt.
Screenshot: Warum wohl sind in Aachen sind besonders viele Gefahrenstellen erfasst? Auflösung unter [3] (Bildquelle [1])
Screenshoot:Veggiekarte im Browser – hier Halle (Saale) am Reileck (Quelle [1])
Wer sich vegan oder vegetarisch ernährt oder es zumindest versucht und dann noch die richtige Lokation in der Nähe finden möchte, sollte sich mal an der Veggiekarte [1] versuchen. Veggiekarte nutzt die freien OpenStreetMap-Daten (OSM), die zu diesem Zweck mit den Tags ‚diet:vegan‘- oder ‚diet:vegetarian‘ [2] eingetragen werden. Und wie immer bei OSM, Ihr könnt es jederzeit für alle erweitern und aktualisieren, denn wenn alle konsequent mitmachen, entsteht die weltbeste, freie Karte fleischloser Ernährung.
Und übrigens: Mit dem Plugin „QuickOSM“ [3] habt Ihr unter QGIS auch ganz schnell die Veggie-Lokationen abgefragt und im QGIS visualisiert, siehe Screenshots
Veggie-Daten im QGIS 1Veggie-Daten im QGIS 2Veggie-Abfrage im QGIS
Am 16.09.2022 berichtete ich über die Verfügbarkeit der Install-Versionen von QGIS 3.26.3 [1]. An diesem Wochenende habe ich das Update endlich mal durchgeführt (@MAC) und es läuft erwartungsgemäß hervorragend zusammen mit PostgreSQL 13 & 14 auf einem MAC mit M1 unter macOS Monterey 12.6. Danke allen Mitwirkenden!!!
Screenshot: Mein Test – QGIS 3.26.3@MacM1 mit PostgreSQL 13 & 14 auf macOS Monterey 12.6
Screenshot: Datenvisualisierung der Zentroiden der Halleschen Stadtbezirke mit JSON Crack und QGIS
Wer mit Geodaten arbeitet, hat auch immer wieder mit dem Format GeoJSON [1] zu tun, einer JSON-Erweiterung um geografische Daten. Ein cooles Tool, um sich die GeoJSON-Datenstruktur zu visualisieren und damit schneller zu verstehen ist JSON Crack [2]. Ich hab’s mal getestet, hier mit den Zentroiden der Halleschen Stadtbezirke [4] im GeoJSON-Format
Die Macher von GeoServer haben am 15.09.2022 die Version 2.20.6 veröffentlicht. Details über die Neuerungen und Fixes findet Ihr in den Release Notes [2].
Wer mit GIS (hier QGIS) arbeitet, kommt bei Datenabfragen irgendwann nicht mehr um SQL und räumliche SQL-Abfragen herum. Einfache Hilfsmittel zum Einstieg findet Ihr z. B. in den Vortragsfolien von Martin Werner [1] und in den Spatial SQL Spickzettel von Mo Sarwat (@MoSarwat) [2], [3]. Viel Spaß beim Ausprobieren.
