Archiv der Kategorie: DataViz

OSM & Strado: Lebensqualitätswerte auf Straßenebene

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Screenshot: Halle (Saale) mit Strado analysiert (Bildquelle [2])

In der gestrigen Wochennotiz 820 [1] habe ich Interessantes zur Auswertung von OpenStreetMap-Daten mit einem neuen Tool Strado [2] im Blog von L_J_R [3] gelesen. Dort heißt es:

Funktionsweise

Strado analysiert 22 Kategorien von POIs aus OSM – Restaurants, Gesundheitseinrichtungen, Haltestellen, Parks, Schulen, Nachtleben, Lebensmittelgeschäfte und mehr – und berechnet anhand eines H3-Hexagonrasters (Auflösung 9, Kantenlänge ca. 174 m) Lebensqualitätswerte auf Straßenebene.

Die Idee ist einfach: Wenn du in eine neue Stadt ziehst, solltest du Stadtteile danach vergleichen können, was tatsächlich zu Fuß erreichbar ist. Keine Meinungen, keine gesponserten Einträge – nur Daten. [3]
Übersetzt mit DeepL.com (kostenlose Version)

Und das ist wichtig: „Keine Meinungen, keine gesponserten Einträge – nur Daten.“ – das findet man Netzt tatsächlich nicht so oft, damit wird die Auskunft deutlich neutraler, allerdings ist sie eben auch vom Erfassungsgrad anhängig. In OSM-gesättigten Gegenden [4] sollte dann also eine wirklich gute, neutrale Bewertung als Ergebnis heraus kommen.

Mögen sich die Stadt-, Landschafts- und Sozialplaner ein Fachurteil bilden und uns hier teilhaben lassen, gern in den Kommentaren. Wie gut bildet ein solches Modell mit dem Schwarmwissen die Sozialfaktoren ab, was ist gut, was weniger? Ich bin gespannt.

[1] … https://weeklyosm.eu/de/archives/18506
[2] … https://strado.info/map?lat=51.4196&lon=12.1595&zoom=10
[3] … https://www.openstreetmap.org/user/L_J_R/diary/408463
[4] … https://geoobserver.de/2025/06/11/ohsome-aktualitaet-qualitaet-von-osm-daten-ein-dashboard/

Update: Alle 11.333.878 Gebäude in NL inkl. Baujahr

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Über die niederländischen, nach Baujahren klassifizierten Häuser hatte ich bereits 2013 im Beitrag „9.866.539 Gebäude, historisch gesehen …“ [1] berichtet. Nun, nach 12,5 Jahren gibt es ein Update von Bert Spaan „All 11.333.878 buildings in the Netherlands“. Zum Einen mit mehr Daten, nämlich 1.467.339 weiteren Gebäuden und zum Anderen mit mehr Funktionalität in der interaktiven Karte. Zu den technischen Hintergründen ist in [3] Folgendes zu erfahren:

Screenshot 1: Hier das wohl älteste Haus von Amsterdam [4] (Bildquelle [2])

„Die neue Karte nutzt eine Kombination aus Raster- und Vektorkacheln, um sicherzustellen, dass alle Gebäude stets sichtbar sind. Mit reinen Vektorkacheln ist dies nicht möglich: Eine einzelne Vektorkachel würde bei geringer Vergrößerung mehrere zehn Megabyte groß sein. Rasterkacheln bei geringer Vergrößerung und Vektorkacheln bei hoher Vergrößerung lösen dieses Problem!“ [3]

Übrigens, nach „Begijnhof in Amsterdam“ [4] ist Amsterdams ältestes noch erhaltenes Haus das „Het Houten Huis“ (Nr. 34) im Begijnhof aus der Zeit um 1420. Ich hab’s gefunden, lt. Karte 1455, vgl. Screenshoot 1. Aber ich habe auch ein noch Älteres gefunden, vgl. Screenshot 2, möglicherweise ein Datenfehler? Ich frage nach.

In jedem Fall wieder eine großartige Daten in einer wunderschönen Karte, eine meiner Lieblingskarten bzgl. DataViz und SUPERSCHNELL. Danke Bert!

Screenshot 2: Ein noch älteres Gebäude oder ein Datenfehler? (Bildquelle [2])

[1] … https://geoobserver.de/2013/09/26/9866539-gebaude-historisch-gesehen/
[2] … https://bertspaan.nl/buildings/#7/52.137/5.248
[3] … https://www.linkedin.com/posts/bertspaan_12%C2%BD-years-ago-i-made-a-map-of-all-the-buildings-ugcPost-7447588625392971776-D0DN
[4] … https://www.amsterdam.info/de/sehenswuerdigkeiten/begijnhof/

Na, wer kennt es? ST_Letters, ein Text2Multipolygon

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Screenshot: Erfolgreich, mein erster ST_Letters – Test.

Also gleich mal die Auflösung: Ich kannte es noch nicht. Umso dankbarer bin ich für den Tipp von Astrid Emde bei der FOSSGIS 2026, den ich hier gern weiter gebe. Dort hat sie in ihrem Lightning Talk „PostGIS ST_Letters – Worte sagen manchmal mehr“ [1], [3], also in nur 5 min vorgestellt, wie man mal ganz auf die Schnelle Geodaten erzeugt, nämlich einfach mit einem Text (zzgl. der PostGIS-Funktion ;-). Es ist quasi eine Funktion Text2Multipolygon. Wer also mal wieder ganz schnell ein paar Testdaten braucht, ST_Letters könnte das richtige Werkzeug sein. Danke Astrid!

Ich hab’s mal angetestet, hier das SQL-Statement, mein Ergebnis siehe Screenshot.

SELECT ST_SetSRID( ST_Translate( ST_Scale( ST_Letters('geoObserver'), 0.05, 0.05 ), 11.9, 51.45), 4326);

[1] … https://pretalx.com/fossgis2026/talk/AXWCQT/
[2] … https://postgis.net/docs/ST_Letters.html
[3] … https://www.youtube.com/watch?v=u02DmMtUdAg
[4] … https://github.com/astroidex/fossgis-2026-postgis-st_letters-worte-sagen-manchmal-mehr-astrid-emde/blob/main/fossgis-2026-postgis-st_letters-worte-sagen-manchmal-mehr-astrid-emde.md

FOSSGIS 2026 & CCC: Erste Videos in Rekordzeit online!

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Screenshot (Bildquelle [2])

Oops, das ging ja schnell, das ist Rekord! Gestern wurde die FOSSGIS 2026 in Göttingen [1] eröffnet und am gleichen Tag waren Dank des CCC schon die Mitschnitte von Tag 1 [2] online. Ich glaube, schneller habe ich das noch nicht erlebt. Für alle, die bei der FOSSGIS 2026 nicht live dabei sein können, besteht damit wieder einmal die Riesenchance, sich die Beiträge jetzt sofort und im Nachgang anzuschauen. Danke allen Mitwirkenden, großartig!

Ich bin übrigens am Freitag 15:10 Uhr mit meinem Beitrag Einfacher geht’s nicht – Open Data mit dem QGIS-Plugin „GeoBasis_Loader“ [3] zu erleben. Ich freu mich drauf!

[1] … https://fossgis-konferenz.de/2026/
[2] … https://media.ccc.de/c/fossgis2026/fossgis2026
[3] … https://pretalx.com/fossgis2026/talk/VSKNSD/

DataViz: „Wahrnehmung von Farben in Choroplethenkarten im Dunkelmodus“

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Bildquelle [3]

Meine Leseempfehlung zum Thema: Wirkt der „Dark Mode“ in der Kartographie anders herum oder wie werden die Farben im immer mehr genutzten Dunkelmodus wahrgenommen? Während im Hellmodus dunklere Farben mit einer größeren Wertigkeit assoziiert werden, stellt sich die folgende Frage: Ist das im Dunkelmodus genau so oder, wie vielleicht zu erwarten, genau umgekehrt? Prof. Dr. Jochen Schiewe, Präsident der DGfK [1] hat es in einer mit 214 Personen durchgeführten Online-Studie untersucht. In seinem KN-Beitrag „Dark‑is‑More Bias Also in Dark Mode? Perception of Colours in Choropleth Maps in Dark Mode“ [2], als PDF downloadbar unter [3], sind die Ergebnisse veröffentlicht, also, wie die Farben im Hell- und Dunkelmodus auf die Probanden wirken. Ich spoilere mal nicht, lest selbst 😉 es lohnt sich. Nur eins dazu:

„Die Studienergebnisse erlauben auch generelle Gestaltungsempfehlungen für künftige Dunkelmodus-Farbschemata für Karten.“ [2]

[1] … https://dgfk.net/
[2] … https://link.springer.com/article/10.1007/s42489-024-00171-z
[3] … https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s42489-024-00171-z.pdf

Sonniges Wochenende mit ShadowMap-News

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Screenshot 1: Der Sonnenstand im Paulusviertel, heute, den 06.03.0262, 9:05 Uhr (Bildquelle [3])

Über Shadowmap hatte ich hier bereits 2023 [1] berichtet. Nun wurde die interaktive Anwendung ShadowMap [2] mit IMHO perfekter Datenvisualisierung aktualisiert. Auf den ersten Blick fällt die neue GUI mit Kompass und (deutlichem) Sonnenstrahl sowie Sommer- und Wintersonnenwendekreis auf, aber auch die geänderte Gebäudevisualisierung und jetzt mit neu: die Einbeziehung der Bäume. Den Sonnenstand im Paulusviertel, heute, den 06.03.0262, 9:05 Uhr seht Ihr unter [3], die Zugspitze am gleichen Tag, 12:00 Uhr unter [4]. Euch ein sonniges Wochenende!

Auf ShadowMap [2] heißt es:

„Globale Interaktive 3D Sonnenlicht-Simulation
Shadowmap hilft dir, Sonnenlicht, Verschattung und Solarpotenzial zu visualisieren und zu analysieren. Unser digitaler 3D-Zwilling liefert Solar Intelligence auf Knopfdruck – in Echtzeit, überall auf der Erde.“ [2]

Screenshot 2: Der Sonnenstand an Zugspitze 06.03.2026, 12:00 Uhr (Bildquelle [4])

[1] … https://geoobserver.de/2023/05/19/shadowmap-schattensimulation-mit-osm-daten-2/
[2] … https://shadowmap.org/de/
[3] … https://app.shadowmap.org/?lat=51.49489&lng=11.97406&zoom=14.90&azimuth=0.00000&basemap=map& elevation=nextzen&f=29.0&hud=true&polar=0.52359&time=1772784346491&vq=2
[4] … https://app.shadowmap.org/?lat=47.42122&lng=10.98630&zoom=16.00&azimuth=0.00000&basemap=map& elevation=nextzen&f=29.0&hud=true&polar=0.52360&time=1772794847869&vq=2

osm-mapper-globe: OSM-Edits in Echtzeit auf dem Globus

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Screenshot: Der osm-mapper-globe in Aktion (Bildquelle [1])

Mit dem osm-mapper-globe [1] hat Martijn van Exel ein Visualisierungs-Tool entwickelt, mit dem Ihr Euch alle OpenStreetMap-Bearbeitungen in Echtzeit auf einem interaktiven Globus darstellen lassen könnt. Coole Datenvisualisierung, Danke Martin! Der Code dazu ist auf Codeberg [2] einzusehen und unter der ISC-Lizenz [3] verfügbar.
Gefunden in der Wochennotiz 812 auf weeklyOSM [5],

[1] … https://globe.osm.lol/
[2] … https://codeberg.org/mvexel/osm-mapper-globe
[3] … https://codeberg.org/mvexel/osm-mapper-globe/src/branch/main/LICENSE
[4] … https://en.osm.town/@mvexel/116016467452473461
[5] … https://weeklyosm.eu/de/archives/18419

DataViz: The Rising Sun

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Was Schönes zum Wochenende? Die IMHO wohl schönste Datenvisualisierung (DataViz) zum Thema „Sonnenauf- und untergänge“ habe ich via LinkedIn [1] bei Benjamin Niedermann [2] in seine Anwendung „Sunrise and Sunset“ [3] gefunden. Einfach starten, beim Start seid Ihr auch gleich beim aktuellen, Datum und die Karte auf Euern gewünschten Standort bewegen. Dann auf Wunsch am äußeren (Monats-)Rad drehen, Sonnenauf- und untergangszeiten sowie die Sonnenhöhe ablesen.

Screenshot: Sonnenauf- und untergang am 9. Januar 2026 in Halle (Saale) (Bildquelle [3])

„Eine orange Kurve veranschaulicht den Sonnenaufgang und -untergang an diesem Ort und ermöglicht so eine intuitive Erkundung der Tageslichtmuster und jahreszeitlichen Veränderungen.“ [3]

[1] … https://www.linkedin.com/posts/benjamin-niedermann_datavisualization-infographics-astronomy-activity-7403436878886002688-nc47
[2] … https://se.linkedin.com/in/benjamin-niedermann?trk=public_post_feed-actor-name
[3] … https://visquill.com/#/gallery?example=sun-map
[4] … https://youtu.be/N4bFqW_eu2I

Auch 2025: #30DayMapChallenge

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Bildquelle [1]

Auch in diesem Jahr ruft Topi Tjukanov (@tjukanov) zur #30DayMapChallenge auf. Jeden einzelnen Tag im November ein neues Karten-Thema, Start ist der 01.11.2025. Ich gebe den Aufruf hier gern weiter und los Leute, mitmachen. Erweitert Euern und unseren „Map-Horizont“!

hier die Original-Tweeta [1], [2]:

[1] … https://x.com/tjukanov/status/1973421036638183646
[2] … https://x.com/Julian_H0ffmann/status/1982851696259936543

GeoDa: Einführung in die räumliche Datenwissenschaft

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GeoDa-Icon (Bildquelle [6])

All diejenigen, die aus den Geodaten neben der klassischen Visualisierung, Abfrage und einfachen Analyse viel mehr Erkenntnisse ziehen und sich den Daten eher wissenschaftlich annähern wollen, sei ein Blick auf GeoDa [1] empfohlen. Dort heiß es:

„GeoDa ist ein kostenloses Open-Source-Softwaretool, das als Einführung in die räumliche Datenwissenschaft dient. Es ist darauf ausgelegt, neue Erkenntnisse aus der Datenanalyse zu erleichtern, indem räumliche Muster erkundet und modelliert werden. …

Das Programm bietet eine benutzerfreundliche und grafische Oberfläche für Methoden der explorativen räumlichen Datenanalyse (ESDA), wie räumliche Autokorrelationsstatistiken für aggregierte Daten (mehrere tausend Datensätze) und grundlegende räumliche Regressionsanalyse für Punkt- und Polygondaten (Zehntausende von Datensätzen).“ [1]

Die verfügbaren Methoden findet Ihr im interaktiven GeoDa Cheat Sheet [3], eine umfangreiche Dokumentation [4] steht online zur Verfügung.

Screenshot: GeoDa Cheat Sheet (Bildquelle: [3])

Bereits 2003 im Team um Dr. Luc Anselin an der Universität Chicago entstanden wird GeoDa bis heute weiter entwickelt, die neuste Release 1.22.0.20 stammt vom31.07.2025.

GeoDa ist unter WIndows, MacOS und Linux (Ubuntu) verfügbar [5].

[1] … https://geodacenter.github.io/
[2] … https://www.youtube.com/watch?v=–8vhhmpgdM
[3] … https://geodacenter.github.io/cheatsheet
[4] … https://geodacenter.github.io/documentation
[5] … https://geodacenter.github.io/download
[6] … https://github.com/GeoDaCenter/geoda/blob/master/BuildTools/ CommonDistFiles/geoda-logos/png-logos/GeoDa-logo-1800.png