Archiv der Kategorie: DataViz

Maps Mania: Die Wasserstraßenkarte

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Die WaterwayMap auf Maps Mania [1] ist eine gelungene interaktive Wasserstraßenkarte, welche als Grundlage OpenStreetMap-Daten nutzt. Sie visualisiert Strukturen und Verläufe von Flüssen weltweit. Dazu heißt es in [1]:

“Im Kern nutzt WaterwayMap die in OpenStreetMap (OSM) erfassten Richtungsdaten von Wasserstraßen. In OSM werden Wasserstraßen als Wege dargestellt – geordnete Listen von Knotenpunkten, die die Reihenfolge und die Richtung des Flusses angeben. WWM nutzt diese Richtungsinformationen und berechnet zusätzliche hydrologische Details, um eine umfassende Visualisierung von Wassersystemen zu ermöglichen.” [1]

Screenshot: Die Flussläufe in Mitteldeutschland (Bildquelle [2])

Die Karte wurde übrigens von Amanda McCann von der Geofabrik [3], [4] realisiert. Danke, cooles Projekt!

Hier der Original-Tweet [5]:

[1] … https://googlemapsmania.blogspot.com/2024/12/the-waterwaymap.html
[2] … https://waterwaymap.org/#map=6.72/51.554/12.25&tiles=planet-grouped-ends
[3] … https://mastodon.social/@amapanda@en.osm.town/113667168707593946
[4] … https://www.openstreetmap.org/user/amapanda%20%E1%9A%9B%E…F%8C%88
[5] … https://x.com/gmapsmania/status/1868718086674862087

QGIS-Tipp: Wurman Dots Plugin

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Bereits 1966 wurde ein bestimmter Kartenstil von Richard Saul Wurman in seinem Buch “Urban Atlas: 20 American Cities“ [1] vorgestellt und verwendet, ein Stil, der Dichten (hier Bevölkerungsdichten) symbolisieren sollte. Nun erfährt dieser Stil tatsächlich seit einiger Zeit ein Comeback, man spricht mittlerweile auch von den Wurman Dots. Seit 9.12.2024 gibt es nun auch ein entsprechendes QGIS Plugin “Wurman Dots” [2] von NextGIS. Ich hab’s für Euch getestet, am Beispiel des halleschen Baumkatasters [3], dessen Daten im Open Data Portal von Halle verfügbar sind [3]. Hier die Ausgangslage und meine Testergebnisse …

Screenshot 1: Ausgangslage, die Bäume des halleschen Baumkatasters [3]
Screenshot 2: Ergebnis 1, Baumdichte mit festen Kreisen (Fixed Circles) bei 250m Zellengröße
Screenshot 3: Ergebnis 2, Baumdichte mit variablen Kreisen (Vaiable Circles) bei 250m Zellengröße. Gut zu erkennen, die hohe Baumdichte auf den großen halleschen Friedhöfen

[1] … https://www.esri.com/arcgis-blog/products/js-api-arcgis/mapping/reference-size-maps-bringing-back-the-60s/
[2] … https://plugins.qgis.org/plugins/wurman_dots/
[3] … https://webapp.halle.de/komgis30.hal.opendata/fa3930b7-b3ed-b3fc-20d9-2fc8fd054b0e.html

QGIS-Tipp: Magische 3D-Gebäude

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Screenshot (Bildquelle [2])

Wer sich mal Gebäude dreidimensional mit “magischem Touch” erzeugen möchte, sollte zwei Dinge tun: 1. QGIS nutzen 😉 und 2. sich mal in das wunderbare Tutorial “Creating Isometric Buildings (QGIS3)” [1] von Ujaval Gandhi einlesen, hier am Beispiel der OSM-Gebäude.

Hier der Original-Tweet [2]:

[1] … https://www.qgistutorials.com/en/docs/3/isometric_buildings.html
[2] … https://x.com/spatialthoughts/status/1834308622660038917

Font-Cassini: Karten wie im 18. Jahrhundert

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Screenshots: Ausschnitte aus der Cassini-Karte [4] und dem Font-Cassini [2]

Wer eine Karte mit historischer Anmutung erstellen, will braucht auch unter Anderem auch die Symbole und Schriftzeichen aus der Zeit. Ich bin nun via Tweet [1] beim Font-Cassini [2] von Jean-Marc Viglino (@jmviglino) fündig geworden. Auf Wikipedia findet man zur bemerkenswerten historischen Cassini-Karte [3]:

“Die Cassini-Karte oder Akademiekarte ist die erste topografische und geometrische Karte des gesamten Königreichs Frankreich . Sie wurde im 18. Jahrhundert von der Familie Cassini erstellt, …” [3]

Hier der Original-Tweet [1]:

[1] … https://x.com/jmviglino/status/1863571402160312395
[2] … https://viglino.github.io/font-cassini/?fc=paroisse-chateau
[3] … https://en.wikipedia.org/wiki/Cassini_map
[4] … https://en.wikipedia.org/wiki/Cassini_map#/media/File:Versailles_0_Carte_Cassini.jpg

Historische Luftbilder via Google Earth

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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])

Hier der Original-Tweet [2]:

[1] … https://geoobserver.de/?s=zeitraffer&submit=Suchen
[2] … https://geoobserver.de/?s=timelapse&submit=Suchen
[3] … https://earth.google.com/web/search/Halle/@51.4938491…AA
[4] … https://x.com/googleearth/status/1846052524715032723

Zensus2022 von @pyQGIS visualisiert

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Screenshots: Eine Auswahl der in QGIS visualisierten Zensus2022-Daten von Ivo Partschefeld (@PyQgis)

Auch wenn viele Hallenser momentan so einige Schwierigkeiten mit den Zensus-Daten haben und deshalb selbst zählen* wollen [1], sind diese Daten doch interessant und mögen hoffentlich zu Gunsten vieler bewertet und daraus die richtigen Schlüsse gezogen werden.

Ivo Partschefeld alias PyQGIS (@PyQgis) hat sich in den letzten Wochen mit der Visualisierung der Zensus-Daten via QGIS beschäftigt, auf X (ehem. Twitter) sind seine thematischen Karten zu sehen, hier eine kleine Auswahl, auch für diejenigen, die nicht auf X unterwegs sind:

* … ich stimme ausdrücklich zu
[1] … https://halle.de/verwaltung-stadtrat/presseportal/nachrichten/nachricht/debatte-um-einwohnerzahl-stadt-startet-aktion-halle-saale-zaehlt-selbst
[2] … https://x.com/PyQgis/status/1818373646915621256
[3] … https://x.com/PyQgis/status/1817989486367883754
[4] … https://x.com/PyQgis/status/1817600707731866029
[5] … https://x.com/PyQgis/status/1817291066447380527
[6] … https://x.com/PyQgis/status/1816936777606688773
[7] … https://x.com/PyQgis/status/1816205260555272308
[8] … https://x.com/PyQgis/status/1815788998205337935
[9] … https://x.com/PyQgis/status/1815444791271862607


DataViz: Die 26 TOP-Icon-Sets

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Screenshot: Die Startseite der Icon Set Sammlung “The best free icon sets in 2024, picked by pro icon designers” (Bildquelle [1])

Das kennt man ja, man sucht dringend das passende Icon für eine Datenvisualsierung, z. B. in einer thematischen Karte und findet nichts Passendes. Vielleicht könntet Ihr mal hier nach Hilfe suchen: “The best free icon sets in 2024, picked by pro icon designers” [2]. Gelistet und bewertet werden von 1. Streamline ( 17.918 Symbole) bis 26. Ionicons (1.518 Symbole) mittlerweile 26 Icon Sets nach Pro & Contra sowie Konsistenz, Lesbarkeit, Mengengerüst und Vielfalt. Mein Tipp: Ihr werdet fündig!

Hier der Original-Tweet (hier waren es wohl noch 25 Sets) [2]:

[1] … https://blog.streamlinehq.com/best-free-icon-sets/
[2] … https://x.com/webalys/status/1812787439599235427

3D-Demos: MapLibre, MapTiler, Mapbox

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Mein Test: Zugspitze, Eibsee, Jubiläumsgrat (Quelle [1])

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!

[1] … https://x.com/giswqs/status/1813573882101850328
[2] … https://x.com/giswqs/status/1815431202750476747

OSM-Kartendesign: Geschichte, aktuelle Situation, Zukunft

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Screenshot: Der erwartete Kartenrendering-Prozess und die Mapper-Feedback-Schleife (Bildquelle [4])

In drei wirklich interessanten, kritischen Beträgen auf dem Imagico.de-Blog [1] bringt uns Autor “chris” der wesentlichen Bedeutung des Kartendesigns im OpenStreetMap (OSM)-Umfeld ein großes Stück näher. Bei mir rennt er offene Türen ein, ich hoffe bei Euch auch. Die Schlagworte kommen selbstredend aus der (digitalen) Kartographie, Typographie und Datenvisualisierung, z. B.: Farben, Muster, Symbole, Textsatz, interaktive Webmaps, OSM-Carto, Stamen, Tiles@home, Osmarender, …

Wie also gehen wir mit dem OSM-Datenschatz um, wie präsentieren wir ihn möglichst wirksam für den jeweiligen Zweck? Macht Euch selbst ein Bild in den drei Beiträgen:

[1] … https://imagico.de/blog/de/
[2] … https://imagico.de/blog/de/geschichte-des-digitalen-kartendesigns/
[3] … https://imagico.de/blog/de/der-aktuelle-stand-der-kartengestaltung-in-openstreetmap/
[4] … https://imagico.de/blog/de/trends-fuer-die-zukunft-der-kartengestaltung-in-openstreetmap/

Farbpaletten-Tool: Color Palette Finder für R & Python

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GIS braucht gut abgestimmte Farben, passende Paletten selbst zu kreieren, kann mitunter frustrierend sein. Abhilfe schaffen entsprechenden Werkzeuge und von diesen Farbpaletten-Tools gibt es viele, die Sammlung hier beim #geoObserver findet Ihr unter Freie Tools & Geo-Tools [1]. Nun sind zwei neue Einträge dazu gekommen, der “Color Palette Finder für R“ [2] und “Color Palette Finder für Python” [3], basierend auf paletteer [4] und pypalettes [5]. Einfach Palette wählen und exportieren, so einfach geht das. Lasst Euch mal vom “Surprise me”-Button überraschen (das Geschenkpaket-Symbol).

Screenshot 1: Palettenauswahl im Color Palette Finder (Quelle [3]), hier mit der Palette “Atentado”
Screenshot 2: Export der gewählten Palette im Color Palette Finder (Quelle [3])

Hier der Original-Tweet [6]:

[1] … https://geoobserver.de/freie-geo-tools/#colortools
[2] … https://r-graph-gallery.com/color-palette-finder
[3] … https://python-graph-gallery.com/color-palette-finder/
[4] … https://r-graph-gallery.com/package/paletteer.html
[5] … https://github.com/JosephBARBIERDARNAL/pypalettes
[6] … https://x.com/R_Graph_Gallery/status/1803435441913229801