Vermutlich kennt Ihr etliche Arten von Karten, z. B. Choroplethen, Heat Maps, Isochrone, Contour oder Topografische. Aber wie viele kriegt Ihr wirklich zusammen? Auf GISGeography findet man im Beitrag “25 Map Types for Building Unbeatable Maps” [1] fünfundzwanzig (*staunen*) davon. Interessant, Lesetipp!
Seit ca. drei Monaten versuche ich mit meinen QGIS-Plugins, dem prototypischen OD_LSA_Loader [1] und dem dann bundesweiten Nachfolger GeoBasis_Loader [2] den Zugriff zu den offenen GeoBasisDaten der Länder zu vereinfachen. Das klappt eigentlich auch ganz gut, derzeit werden immerhin 194 Geodienste der 16 Bundesländer einfach im QGIS zugänglich gemacht. Allerdings, ich hätte mir das Ganze tatsächlich deutlich einfacher vorgestellt. Immerhin, und das ist wirklich schon ein Erfolg, stehen die meisten Daten offen zur Verfügung, aber wie sie das tun, das muss man registrieren, analysieren und wirklich verbessern. Potenzial sehe ich genug! Lasst uns drüber reden und kontinuierlich verbessern, wir schaffen das 😉
Nun konkret, was konnte ich feststellen, wo stehen wir?
Scheinbar gibt es keine zentralen einheitlichen Verzeichnisse (oder man findet diese eben schlecht)
findet man Verzeichnisse, sind diese unterschiedlich strukturiert, die richtige URL zu finden, erscheint mitunter recht schwierig
Informationen über die Dienste sind teilweise erfasst, viele Zuarbeiten der Community führten deutlich weiter, aber sind eben auch nicht immer vollständig
die URLs der GeoDienste ändern sich in einigen Bundesländern derzeit recht häufig, viel öfter als ich es erwartet hätte, warum eigentlich?*
Bei verfügbaren, inhaltlich gleichen Diensten gibt es z. T. erhebliche Unterschiede zwischen den Bundesländern bzgl.:
Symbolisierung der Layer
Sichtbarkeit der Layer in verschiedenen Maßstäben
Layerstruktur (mal zusammen, mal als einzelne Themen)
Mengenbegrenzung (WFS)
Angebote nicht vollständig
Zugriffszeiten variieren teilweise sehr stark und sind mitunter weit von der 3-Sekunden-Forderung von INSPIRE entfernt
Nicht alle Daten werden wirklich als Open Data, also frei angeboten, teilweise sind die Dienste passwortgeschützt (hier bringt hoffentlich HVD an 9.6.2024 eine Verbesserung?)
Benutzung unterschiedliche Dienste-Server (GeoServer, MapBender, MapServer, ArcGIS-Server, …) mit unterschiedlichen Ausprägungen und Empfindlichkeiten bzgl. der Parameter
Unterschiedliche Unterstützung in D gängiger Projektionen (EPSG)
Daraus lässt sich folgendes Verbesserungspotenzial ableiten:
Harmonisierung, zentrale Pflege und Bereitstellung einer einheitlichen Liste z. B. als offene JSON-Datei sind sinnvoll oder die Möglichkeit die Systeme der Länder einheitlich abzuernten, um dann selbst eine einheitliche Quelle für die QGIS-Integration vorzuhalten
Langzeitstabilität bei den URLs (man sollte sich auch über längere Zeiträume auf die Gültigkeit einer Geodienst-URL verlassen können, sonst hört die Sucherei ja nie auf)
Es sollten vereinheitlicht werden:
Parameter der Dienste-URLs
Symbolisierung der Layer (Vorbild könnte hier basemap.de sein!)
Maßstabsgrenzen der Layer
Layerstruktur in der DB-Struktur UND Granulierung (z. B. „ALKIS-Tatsächliche Nutzung“ in einen gemeinsamen Layer oder in pro Nutzung einzelne Layer ggf. einer Layergruppe)
Unterstützte Dienste-Versionen 1.x, 2.x (WMS, WFS, WMTS), man sollte sich auf einen Mindeststandard einigen
Unterstützte Projektionen auf alle in D üblicherweise genutzten
Alle eingestellten URLs sind vor Veröffentlichung im QGIS auf Konnektivität, Symbolisierung, Maßstabsgrenzen und Layerstruktur sowie Identifizierbarkeit zu testen
“Wir freuen uns, bekannt geben zu können, dass die Europäische Weltraumorganisation (ESA) unseren Vorschlag “Echtzeit-Zusammenarbeit und gemeinsame Bearbeitung für GIS-Workflows mit Jupyter und QGIS“ finanziert.” und “Ziel des Projekts ist es, solide Grundlagen für eine vielseitige webbasierte Benutzeroberfläche für Arbeitsabläufe in Geographischen Informationssystemen (GIS) zu schaffen. Es wird mehrere Komponenten umfassen, darunter eine JupyterLab-Erweiterung für die gemeinsame Bearbeitung von QGIS-Projektdateien und die Integration dieser APIs in das Jupyter Notebook.” [2]
Das Jupyter-Projekt [3] besteht aus einer Sammlung von “Softwareprodukten für interaktive wissenschaftliche Datenauswertung und wissenschaftliche Berechnungen. Der Name Jupyter bezieht sich auf die drei wesentlichen Programmiersprachen Julia, Python und R” [4]
Das Thema DataViz & Verantwortung hatten wir schon mal in [1], die jüngste Europawahl lässt es wieder aktuell werden. Die neuen Beispiele mit der Ergebnis-Präsentation aus Frankreich und Deutschland zeigen erneut deutlich, wie eine ungünstig gewählte Darstellung (hier die Chorophleten) das eigentliche Ergebnis scheinbar total verändert, ohne das jemand irgendein Datum manipuliert hat. Also Leute, werdet Eurer Verantwortung bei der räumlichen Datenvisualsierung gerecht! Danke Christoph Pahmeyer (@chrispahm) und Karim Douïeb (@karim_douieb)!
Each municipality was transformed into a dot, with the area of the dot proportional to the number of voters 👉 a more accurate representation of voting patterns. Nonetheless, right-wing support 🟤 remains concerning. pic.twitter.com/8r0OwXcEX4
Seit gestern vormittag (12.06.2024) ist die Version 0.6 des QGIS-Plugins GeoBasis_Loader [1] im QGIS Plugin Repository [2] frei gegeben. Neu sind die Einbindung der Daten für Bayern, Rheinland Pfalz und Niedersachsen, teil- und glücklicherweise auch bedingt durch das Inkrafttreten der EU-Durchführungsverordnung für HVD, High Value Datasets [3]. Mit v0.6 werden derzeit 194 freie WMS, WMTS und WFS unterstützt, Ihr spart Euch also jede Mange Arbeit beim Finden und Einbinden der GeoDienste ins QGIS 😉
Screenshot: GeoBasis_Loader v0.6 – hier Torfhaus im Harz
Weitere Details zum GeoBasis_Loader findet Ihr immer in [1], z. B. die Versionshistorie [4], die Statustabelle [5] und Statuskarte [6] sowie den FAQs [7]. Installation und Updates werden wie gewohnt über die QGIS-Bordmitteln realisiert.
Via Tweet [1] gab uns Toto Fiandaca den Tipp, mal das QGIS-Plugin “Map Swipe Tool” [2] anzuschauen. Ich hab’s gemacht, cool, nie war es einfacher, zwei Layer quasi OnTheFly zu vergleichen, hier mein Test:
Screenshots: Map Swipe Tool in Aktion, horizontal und vertikal geteilt
Ergänzung: Ivo Partschefeld alias @PyQgis hat dazu auch schon vor einiger Zeit ein Youtube-Video [3] gemacht:
Wer wissen möchte, wie sich die große Menge von seismischen Aktivitäten in unserem Erdmantel eindrucksvoll in 3D visualisieren lässt, der sollte sich mal die GIS-App seismic-explorer [1] anschauen. Der Tweet [2] verspricht stundenlangen Spaß, ich kann es nachvollziehen, hier meine Versuche im erdbebenreichen Gebiet in Indonesien:
Check out this excellent GIS app that allows you to explore in 3D the Wadati-Benioff zone & other seismic patterns in the mantle. Could be used either as teach from the front by pupils. Hour of endless fun with this GIS app!https://t.co/t1t3TpjblTpic.twitter.com/sN19r9DHPS
Könnt Ihr Euch vorstellen, in welche Richtung es mit dem GIS so wir es heute kennen in Zukunft weiter geht? Was wären so Eure Ideen? Linda Stevens, eine (Geo-)Frau, die GIS auf vielen Ebenen denkt, hat in ihrem LinkedIn-Artikel “GIS Dissolves into the Matrix” [1] versucht, einige Szenarien zu beleuchten. Hochinteressant, teilweise erstaunlich, aber nicht unrealistisch. In jedem Fall meine unbedingte Empfehlung zum Lesen, vielleicht für das kommende Wochenende? Ich spoilere hier ausdrücklich nicht, und sage nur LESEPFLICHT und DANKE Linda!
