Archiv der Kategorie: DataViz

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

LIDAR: fast schon Kunst 3, ein Youtube-Tutorial

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Screenshot (Bildquelle [3])

Das Geo-Wochenende ist gerettet 😉 Ich hatte über das Thema, wie aus LIDAR-Daten wunderschöne Karten, fast schon Kunst werden, bereits zweimal berichtet, vgl. [1] und [2]. Faszinierend sind diese Karten für mich immer noch. Nun bin ich auf ein Youtube-Tutorial [3] gestoßen, was die Erstellung von REM-Karten mit Lidar-Daten in R beschreibt, hochinteressant, quasi DataViz par excellence! Übrigens, den vollständigen Code gibt’s auf GitHub [5], die LIDAR-Daten bei der USGS [6].

Hier der Original-Tweet [4]:

[1] … https://geoobserver.de/2016/03/08/lidar-fast-schon-kunst/
[2] … https://geoobserver.de/2020/04/23/lidar-fast-schon-kunst-2/
[3] … https://www.youtube.com/watch?v=x8is770F7Og
[4] … https://x.com/milos_gis/status/2056248858062065989
[5] … https://github.com/milos-agathon/relative-elevation-model-maps
[6] … https://apps.nationalmap.gov/lidar-explorer/#/

Plantaube: Einfach und schnell zur OSM-Karte

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1

Wenn man mal ganz schnell einen Plan braucht und vielleicht das gewohnte GI-System gerade nicht verfügbar ist, dann lohnt es sich, mal bei der Plantaube [1] von Julian Lindner [2] vorbei zu schauen. Mit wirklich wenigen Klicks und Eingaben könnt Ihr einen Plan erstellen und in verschiedenen Formaten exportieren. Ich habe es mal ausprobiert und es funktioniert absolut problemlos. Aus meiner Sicht sind vor allem die einfache Bedienung und die sehenswerte Plangrafik hervorzuheben. Mein Ergebnis-PDF findet Ihr unter [3].
IMHO: Coole Lösung! Genutzt werden selbstverständlich die OpenStreetMap-Daten.

Das Projekt ist noch im Entstehen, um Feedback wird ausdrücklich gebeten. Ich würde mir noch bessere Beschriftungsmöglichkeiten, den verpflichtenden Hinweis auf OSM-Daten im PDF und vielleicht die Einbindung eigener Daten wünschen, aber ich bin mir sicher, dass kommt bestimmt noch, ich habe schon angefragt.

Screenshot 1: Die Adresse suchen, hier Halle, Ankerstraße 3b, Maßstab, Papierformat und -Orientierung sowie Himmelsrichtung wählen
Screenshot 2: Opetionen Einstellen, hier z. B. die Schatten für Gebäude und Bäum
Screenshot 3: PDF generieren lassen

[1] … https://www.plantau.be/
[2] … https://www.linkedin.com/in/julian-lindner-8a7a51246/
[3] … https://geoobserver.de/wp-content/uploads/2026/05/Ankerstrasse_3b_HAL.pdf

Weather Replay: Historisches Wetter ab 1940 visualisieren

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Es ist tatsächlich faszinierend, mit Weather Replay [1] von Copernicus ECMWF [2] könnt Ihr das Wetter der Vergangenheit, beginnend ab 1940 an jedem Ort der Welt stundenweise online nachvollziehen. Ich habe es gerade für Halle (Saale) zum Jahrtausendwechsel [3], also vom 31.12.1999, 0:00 Uhr bis 01.01.2000, 23:59 Uhr berechnen lassen, hier das Ergebnis in einer stark herunter gerechneten Variante:

Animation: Das Wetter in für Halle (Saale) zum Jahrtausendwechsel auf 640 Pixel herunter skaliert

Das Hier der Original-Tweet [4]:

[1] … https://weather-replay.climate.copernicus.eu/
[2] … https://x.com/CopernicusECMWF
[3] … https://weather-replay.climate.copernicus.eu/?lat=48.9&lon=12.0&zoom=5.0&pickLat=51.5&pickLon=12.0&datetime=1999-12-31T00%3A00%3A00.000Z
[4] … https://x.com/galeanodavid/status/2056929844072468720?s=20