Kategoriearchiv: DataViz

Wunderbare Farbpaletten auch für QGIS

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Über die Generierung von Farbpaletten habe ich hier schon des öfteren geschrieben [1], nun hat mir X (ehemals Twitter) [2] einen coolen Tipp gegeben: Phosphor [3] von Joshua Stevens. Hier könnt Ihr nach Belieben Eure Farbpalette erstellen und anpassen. Schaut Euch die Optionen an, kein Wunsch bleibt offen, jedenfalls nicht bei mir. Ich habe Phosphor am Wochenende getestet und meine generierte Farbpalette „Phosphor #1b2a49–#2dfb3b“ [4] auch gleich mal in QGIS eingebunden. Hier mein Kochbuch:

Screenshot 1: Schritt 1 – Erstellen der Farbpalette im Phosphor [3]
  1. Erstellen der Farbpalette im Phosphor [3]
  2. Exportieren der Farbpalette als QGIS-XML-Datei
  3. QGIS öffnen
  4. Einstellungen → Stilverwaltung… wählen
  5. Farbverläufe wählen (links)
  6. Unten auf Importieren… klicken und .xml-Datei auswählen
  7. Der Farbverlauf „Phosphor #1b2a49–#2dfb3b“ erscheint in der Liste
  8. Öffnen der Eigenschaften des Rasterlayers:
    Rechtsklick auf Raster → Eigenschaften → Symbologie
  9. Render-Typ: Einkanal-Pseudofarbe (Singleband pseudocolor) auswählen
  10. Bei Farbverlauf sollte nun der importierter Verlauf auswählbar sein.
  11. Verlauf auswählen und auf Anwenden bzw. OK klicken.
Screenshot 2: Schritt 2 – Exportieren der Farbpalette als QGIS-XML-Datei
Screenshot 3: Schritt 4-6 – Importieren der .xml-Datei
Screenshot 4: Schritt 8-11 – Meinem Thema – DGM in gebiet von Halle (Saale) meinen Farbverlauf Phosphor #1b2a49–#2dfb3b zuweisen

Hier der Original-Tweet [2]:

[1] … https://geoobserver.de/?s=palette&submit=Suchen
[2] … https://x.com/jscarto/status/2103637164601012438
[3] … https://www.joshuastevens.net/phosphor/
[4] … https://geoobserver.de/download/Phosphor%201b2a49%E2%80%932dfb3b.xml

Wo ist „Downtown“ in Deiner Stadt?

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Laut Wikipedia [1] hat Downtown folgende Bedeutung: „Das Wort Downtown wird hauptsächlich in Nordamerika im Englischen verwendet, um die Innenstadt oder den zentralen Wirtschaftsbereich einer Stadt zu bezeichnen“. Soweit klar, wusste man, aber wisst Ihr auch, wo die Downtown in Eurer Stadt liegt? Auf X (ehem. Twitter) [2] habe ich jetzt eine Webanwendung gefunden, ich welcher der Nutzer sein Gefühl oder Wissen über die Downtown eintragen kann. Über alle Eintragungen wird dann live der Durchschnitt berechnet und als Hexagon-Karte angezeigt.

Screenshot 1: Meine Erfassung und das Ergebnis, die Downton in Halle (Saale)

Ich habe es natürlich für Halle (Saale) probiert, hier die Ergebnisse. Übrigens Hallenser, in Halle gibt es noch recht wenige Einträge, momentan nur sechs. Ihr solltet Euer Wissen oder Gefühl über Halle-Downtown einbringen. Also los, „Where is Downtown?“ [3].

Screenshot 2: Meine Erfassung und das Ergebnis, die Downton in Halle (Saale) über das gesamte Stadtgebiet

Hier der Original-Tweet [2]:

[1] … https://de.wikipedia.org/wiki/Downtown
[2] … https://x.com/simongerman600/status/2077234228383674696
[3] … https://www.observingthecity.ca/downtown-definer

Sentinel-2 Paint: Mit Satellitenbildern malen?

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Screenshot: Selbstversuch – Der #geoObserver als Satellitenbildermosaik

Im April hatte ich hier in „Cool: Dein Name aus Satellitenbildern“ [1] darüber berichtet, wie man aus realen Satellitenbildern Schriftzüge erstellen kann. Nun habe ich in der Wochennotiz 834 [2] einen Beitrag mit einer Anwendung gefunden, die auch reale Satellitenbildern, diesmal von „Sentinel 2“ verwendet. Hier werden die Satellitenbilder genutzt, um hochgeladene Bilder in einer Browser-App als Mosaik einzufärben. Navigiert Ihr durch das Ergebnis, zeigt die App auf jedem Mosaik-Teilchen die reale Szene in der Welt inkl. den Koordinaten. In jedem Fall interessant und unterhaltsam. Ihr findet alle Details unter „Sentinel-2 Paint: Recreate Any Image from Real Satellite Imagery“ [3] und könnt die App unter Sentinel-2 Paint [4] starten. Ich habe es mal im Selbstversuch ausprobiert und es funktioniert perfekt 🙂

Animation: Jedes #geoObserver-Mosaikteilchen ist ein reales Satellitenbild

[1] … https://geoobserver.de/2026/04/24/cool-dein-name-aus-satellitenbildern/
[2] … https://weeklyosm.eu/de/archives/18731
[3] … https://geospatialml.com/posts/sentinel2-paint/
[4] … https://calebrob.com/sentinel2-paint/

OSM-Zeitreise: Die „before/after map“

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Animation: Das Ergebnis meines Tests, Vergleich des letzten 10 Jahren in den OSM-Daten, Standort Halle (Saale), Pauslusviertel [2]

Wolltest Du auch schon immer mal wissen, wie sich die OSM-Daten an einer bestimmten Stelle verändert haben, also eine OSM-Zeitreise machen? Das ist jetzt mit der „before/after map“ auf mapki [1] ganz einfach möglich. Lass Dir einfach den „sign-in“-Link schicken, nutze diesen und suche Dir Dein gewünschtes Gebiet auf der OSM-Karte aus. Dann noch schnell ein Rechteck zeichnen, den gewünschten Zeitraum eingeben und schon hast Du die erforderlichen Eingaben gemacht. Nur noch starten und einige Zeit später bekommst Du einen neuen Link mit der Ergebniskarte.

Ich hab’s probiert, in Halle (Saale), Paulusviertel für den Zeitraum von vor 10 Jahren bis heute. Man muss etwas geduldig sein, bei mir hat es ca. 2:25 h gedauert, vielleicht war auch gerade viel los, aber das tolle Ergebnis [2] zählt, siehe auch Animation oben. Die deutlichsten Veränderungen: Pauluspark, Trafohaus auf dem Spielplatz entfernt, Parkmöglichkeiten ergänzt, Rembrandtstraße vervollständigt, mehr Läden und Praxen erfasst.

[1] … https://beforeafter.mapki.com/
[2] … https://beforeafter.mapki.com/jobs/be76f4a5-4cc4-4c20-bc17-5a88e9bb4945

Röntgen: 569 freie OSM-Symbole

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Screenshots: Die Röntgen-Symbole (Bildquellen [4])

Röntgen [1] ist ein Set von Icons, um verschiedene Kartenelemente aus der OpenStreetMap-Datenbank darzustellen. Es lässt sich jedoch auch problemlos für beliebige Kartenprojekte oder auch für Vorhaben, die ggf. nichts mit Karten zu tun haben, verwenden. Derzeit besteht das Set aus 569 Icons. Alls Icons stehen im SVG-Format zur Verfügung, eine Nachnutzung in Eurem GIS, z. B. QGIS ist damit unproblematisch möglich. Sergey (enzet) hat auf Mastodon [2] mitgeteilt, dass jetzt Version 0.16.0 [3] von Röntgen veröffentlicht wurde. Das komplette Icon-Set könnt Ihr als ZIP auf GitHub [6] herunter laden.

Gefunden in der OSM-Wochennotiz 830 [7]

[1] … https://github.com/enzet/Roentgen
[2] … https://masto.ai/@enzet/116730975785360141
[3] …https://github.com/enzet/Roentgen/releases/tag/v0.16.0
[4] … https://github.com/enzet/Roentgen/blob/main/doc/grid_black.svg
[5] … https://enzet.ru/roentgen/#advertising_column
[6] … https://github.com/enzet/Roentgen/releases/download/v0.16.0/roentgen-0.16.0.zip
[7] … https://weeklyosm.eu/de/archives/18652

MapOnShirt: GeoNerds immer gut angezogen

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Screenshot 1: Einfacher, durchsichtiger Entwurfsprozess (Bildquelle [1])

Der GeoInteressierte legt möglicherweise Wert darauf, seine Geoaffinität auch offen zu zeigen. Wem es ebenso so geht, der sollte sich mal MapOnShirt [1] mit den verschiedensten Varianten der OpenStreetMap-Visualisierung auf verschiedenen Produkten anschauen, dort heißt es

Fantastische Kartendesigns
MapOnShirt ist ein tolles Tool, mit dem man farbenfrohe Designs aus Landkarten erstellen und diese in hochwertige Artikel verwandeln kann – T-Shirts, Poster, Kissen und mehr.
„Es ist der ideale Ort für durchdachte Geschenke und originelle Wohnaccessoires.“ [1]

Screenshot 2: Mein erster #geoObserver-Prototyp, an den Farben ist selbstverständlich noch zu arbeiten 😉 (Bildquelle [1])

[1] … https://maponshirt.com/
[2] … https://youtu.be/sIBijuqR8Yw?si=DhWZCWxiJYCgAy5H

Zugradar von geOps: ÖPNV in Echzeit

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Animation: 10 Sekunden ÖPNV in Paris aufgezeichnet am 23. Juni 2026 07:57:32 (Bildquelle [1])

Kennt Ihr die interaktive Karte „Zugradar“ [1] von geOps [2]? Sie zeigt Euch in Echtzeit die aktuellen Positionen von Zügen, Straßenbahnen, Schiffen, Bussen und auch Seilbahnen. Einfach mal anschauen, es lohnt sich!

Update:
Und ja, weil Einige mich darauf angesprochen haben: Die Karte erinnerte viele an die Karte des Rumtreibers aus Harry Potter [4], mich auch und es ist ja auch wie ein bisschen Zauberei 😉

Screenshot: ÖPNV in Halle (Saale) mit Identifikation der Bahn Linie 7 (Bildquelle [1])

[1] … https://mobility.portal.geops.io/de/world.geops.transit?layers=paerke,strassennamen,haltekanten,haltestellen,pois,world.geops.traviclive &x=983715.25 &y=6470534.4&z=5.08&baselayer=world.geops.travic
[2] … https://geops.com/de
[3] … https://www.linkedin.com/posts/adrian-houriet_f%C3%BCr-%C3%B6v-nerds-kennst-du-die-karte-von-geops-activity-7470346601648246784-ejLm
[4] … https://harrypotter.fandom.com/de/wiki/Karte_des_Rumtreibers

Energieinfrastrukur mit OpenGridWorks

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Screenshot 1: OpenGridWorks [1] in Europa (Bildquelle [1])

Einen Überblick über weltweit vorhandene öffentliche Daten aus dem Energiesektor, kreiert von Brian Bartholomew findet Ihr bei OpenGridWorks [1]. Genießt die Datenfülle und die Datenvisualisierung und entdeckt die Energiewelt noch mal mit anderen Augen. Die Daten stammen aus OpenStreetMap, der PeeringDB [2], EpochAI [3] und dem Global Energy Monitor [4].

Screenshot 2: OpenGridWorks [1] USA, Europa und die Atlantikkabel (Bildquelle [1])
Screenshot 3: OpenGridWorks [1] in und um Halle (Saale), mit der Identifikation auf der Kraftwerk Schkopau (Bildquelle [1])

[1] … https://opengridworks.com/power-plants
[2] … https://www.peeringdb.com/
[3] … https://epoch.ai/data/data-centers?view=graph&tab=power
[4] … https://globalenergymonitor.org/

Die Fussball-WMs und die Emissionen?

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Stell Dir vor, es ist Fussball-Weltmeisterschaft. Ein – oder heutzutage – oft mehrere Austragungsländer mit entsprechend vielen Fussballstadien und immer mehr Mannschaften, die immer öfter und immer größere Entfernungen zum nächsten Spiel zurücklegen müssen. Da kann es doch tatsächlich mal interessant werden, sich mit dem CO2-Ausstoß der einzelnen Mannschaften und der WM-Gesamtbilanz zu beschäftigen. Alexandre Bogachev hat es getan und eine wunderbare, interaktive Weltmeisterschafts-Reise-Emissionsanimation [1] erstellt. Ihr könnt jedes Turnier von 1978 bis 2026 analysieren und vergleichen. Ich finde diese Anwendung in mehrfacher Hinsicht bemerkenswert, zum Einen bzgl. der Daten-Sammlung, -Aufbereitung und -Visualisierung, zum Anderen der Ergebnisse wegen, die sind erstaunlich und leider erschreckend. Schaut genau hin und bedenkt bitte, es geht hier nur um die Mannschaften, die Zuschauer-Emissionen sind noch gar nicht dabei!

[1] … https://worldcup.bogachev.fr/
[2] … https://www.linkedin.com/posts/bogachev-aleksandr_following-up-on-my-world-cup-travel-emissions-activity-7470812887041687552-j3bS

QGIS-Tipp: Vom DEM zur coolen 3D-Contour

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Heute auf LinkedIn [1] gefunden: Ein einfacher Weg, um allein mit QGIS-Bordmitteln aus einem Höhenmodell (DEM) eine wirklich coole 3D-Contour-Visialisierung zu erzeugen. Das gebe ich gern weiter. Schaut Euch einfach mal das Kurzvideo an. Danke Map craft!

LinkedIn-Screenshot (Bildquelle [1])

[1] … https://www.linkedin.com/posts/map-craft-b55b35413_from-a-simple-dem-to-a-stunning-3d-contour-ugcPost-7470290816041635840-eCDf