Archiv der Kategorie: DataViz

ODIS Berlin: Die Erfrischungskarte

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ODIS, die Berliner Open Data Informationsstelle [1] zeigt viele coole Open Data Projekte [2], eines davon ist die Berliner Erfrischungskarte [3]. Dort heißt es:

“Die Berliner Erfrischungskarte zeigt kühle, windige und schattige Flächen in der Stadt, und zeigt auf, welche Orte anhand ihrer natürlichen Eigenschaften oder ihrer Infrastruktur (Sitzbänke, Trinkbrunnen, usw.) besonders zum Erfrischen und Verweilen im Sommer geeignet sind.” [3]

Die Karte entstand in Zusammenarbeit mit CityLAB Berlin [4] und der Technologiestiftung Berlin [5].

Screenshot: Wo gibt es morgens 10:00 Uhr am Tiergarten/Brandenburger Tor Erfrischendes? (Bildquelle [7])

Hier der Original-Tweet [6]:

[1] … https://odis-berlin.de/
[2] … https://odis-berlin.de/projekte/
[3] … https://erfrischungskarte.odis-berlin.de
[4] … https://citylab-berlin.org/
[5] … https://www.technologiestiftung-berlin.de/
[6] … https://x.com/citylabberlin/status/1537344227750846464
[7] … https://erfrischungskarte.odis-berlin.de/filters?latitude=52.5169304518018&longitude=13.365099909790738&zoom=14&visibleHour=10

Projektionen? Tools & Visualisierung!

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Screenshots: Vier Tweets zu Projektionen (Quelle: Twitter [1], [2], [3], [4])

Was ist eigentlich die beste Projektion? Wir erkläre ich Anderen die Projektions-Problematik? Wo sind Projektionen gut visualisiert? Hilfen zu diesen Fragen, die uns als Geo-Menschen immer mal wieder beschäftigen, findet Ihr in den folgenden vier Tweets … [1], [2], [3], [4]

[1] … https://twitter.com/geoawesomeness/status/854006820163158016?s=20
[2] … https://twitter.com/datamongerbonny/status/1634198149018296324?s=20
[3] … https://twitter.com/ianbremmer/status/1682487663205531648?s=20
[4] … https://twitter.com/geoawesomeness/status/1671886854789156866?s=20

Kiezcolors: Flächennutzung in Berlin!

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Die Open Data Informationsstelle (ODIS) und CityLAB Berlin haben mit Kiezcolors [1] eine wunderbare, einfach zu bedienende interaktive Webanwendung ins Netz gestellt, mit welcher man ganz schnell für jede Lokation in Berlin die Flächennutzung im Umkreis von 1000m ermitteln kann. On Top könnt Ihr auch gleich noch das Ergebnis als Postkarte (SVG) runter laden und verschicken. Cool!

Screenshot: Mein Test – 1000m um die Siegessäule [3] “Goldelse” genannt (Quelle [1])

Den Code findet Ihr auf GitHub [4], die Flächennutzungsdaten kommen aus den Berliner ALKIS-Daten [5].

Hier der Original-Tweet [12]:

[1] … https://kiezcolors.odis-berlin.de/#13/52.51451/13.35004
[2] … https://twitter.com/hnshck/status/1686321654559854593
[3] … https://de.wikipedia.org/wiki/Siegess%C3%A4ule_(Berlin)
[4] … https://github.com/technologiestiftung/kiezcolors/
[5] … https://gdi.berlin.de/geonetwork/srv/ger/catalog.search#/search?facet.q=type%2Fdataset&resultType=details&sortBy=changeDate&any=ALKIS…

QGIS-Tipp: Sentinel-3 World Fire Atlas-Daten im QGIS visualisiert

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Screenshot 1: Sentinel-3 World Fire Atlas im Viewer [4]

Am 24.07.2023 hat die Europäische Weltraumorganisation ESA (European Space Agency) den Sentinel-3 World Fire Atlas [1] wieder in Betrieb genommen. Details findet Ihr unter Informationen [2], Statistiken [3] und im Viewer [4]. Möge dieser Atlas immer möglichst wenige Daten beinhalten!

Und einfach mal die Daten als CSV herunter geladen und im QGIS eingebunden und über die Spalte “F1” visualisiert per Kategorisierung und Heatmap.

Screenshot 2: Die Daten im QGIS visualisiert

Hier der Original-Tweet [1]:

[1] … https://twitter.com/EO_OPEN_SCIENCE/status/1683748816976072707
[2] … http://s3wfa.esa.int
[3] … http://s3wfa.esa.int/dashboard
[4] … http://s3wfa.esa.int/viewer

QGIS-Tipp: Koordinatengitter auf der Karte

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Screenshot: Mein Quick & Dirty-Test mit Stadtgrenze von Halle (Saale) im EPSG:2398

Eine Karte mit einem Koordinatengitter zu versehen kann die Lesbarkeit der Karte deutlich erhöhen, es verbessert die “geographischen Ortsbestimmung” [1]. Wie die Erstellung eines solchen mit QGIS ganz einfach im Drucklayout funktioniert, könnt Ihr im folgenden Youtube-Video “How to add Grids of specified size with coordinates” [2] entspannt nachvollziehen. Danke MADHURAJ P K!

[1] … https://de.wikipedia.org/wiki/Geographische_Koordinaten
[2] … https://www.youtube.com/watch?v=Gx0HW3iPPM4

Chronotrains: Wie weit kommt man in 8 h mit dem Zug?

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Sommerzeit, Reisezeit, Zugfahren!? In “Isochronen: 5h Zugfahrt bringen mich wie weit?” [1] hatte ich das Thema der Zugerreichbarkeit schon einmal, jetzt hat Chronotrains [2] noch “aufgerüstet”, Ihr könnt aktuell bis zu 8h die Isochronen berechnen lassen. Einfach den Standort suchen oder in der Karte wählen – bei mir natürlich Halle (Saale) – und dann in den Stunden blättern. Ist schon erstaunlich, wie weit man von Halle mit dem Zug in Europa kommt.

Animation: Mein Test, wie weit kommt man von Halle (Saale) in 8h mit dem Zug? (Quelle [2])

Hier der Original-Tweet [3]:

[1] … https://geoobserver.de/2022/08/01/isochronen-5h-zugfahrt-bringen-mich-wie-weit/
[2] … https://www.chronotrains.com/de
[3] … https://twitter.com/Rainmaker1973/status/1678473389898342446

GeoTiff, aber richtig!

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Screenshot: Kompakt und verständlich “GeoTiff Compression for Dummies” (Quelle [2])

Beiträge von Paul Ramsey habe ich hier schon des Öfteren vorgestellt [1], nun habe ich vom OSS- und IT-Experten einen 2015er Beitrag “GeoTiff Compression for Dummies” [2] als 2022er Update gefunden. Lesenswert für alle, die sich mit GeoTiffs, also mit Satelliten- und Luftbildern sowie anderen Rasterdaten beschäftigen. „Was ist das beste Bildformat für die Kartenbereitstellung?“ [2]. Wie wird gut komprimiert, klein aber ohne sichtbare Verluste, welcher Farbraum ist ausreichend, YCBCR oder RGB(A) und was ist eigentlich mit COG, dem „cloudoptimiertes GeoTIFF“ [3]?

[1] … https://geoobserver.de/?s=ramsey&submit=Suchen
[2] … https://blog.cleverelephant.ca/2015/02/geotiff-compression-for-dummies.html
[3] … https://www.cogeo.org/
[4] … https://de.wikipedia.org/wiki/GeoTIFF

QGIS-Tipp: Haltestellen-Erreichbarkeit mit Geometriegenerator visualisiert

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Da war er wieder, so ein QGIS-Symbolisierungstipp von SVG* (@newgeographer2) [1], die Gebäude nach der Entfernung zur nächsten Haltestelle visualisieren. Während es SVG mit den Gebäuden und U-Bahn-Stationen in Bangkok gezeigt hat, habe ich das Ganze mal mit den Tram- und Bus-Daten von Halle (Saale) in drei Szenarien simuliert, nur Bus und nur Tram und beides zusammen. Das zentrale Element ist die Visualisierung über den QGIS-Geometriegenerator bei der Symbolisierung über eine Farbkeil “Spectral” mit einer Distanz bei 400m, zur Verdeutlichung habe ich die 400m-Buffer um die Haltestellen darüber gelegt.

Entscheidend ist die Belegung der Füllfarbe mit einem Ausdruck des Geometriegenerators, z. B. so:

ramp_color('Spectral',scale_linear(distance(aggregate(layer:= 'Bushaltestellen_shp_396608de_d5b5_4c81_ada3_be6f0bc12800', aggregate:='collect',expression:=$geometry),$geometry),0,400,1,0))

Für das Thema ‘Bushaltestellen_shp_396608de_d5b5_4c81_ada3_be6f0bc12800’ setzt Ihr natürlich Eurer Thema ein.

Screenshot: Füllfarbe über einem Ausdruck des Geometriegenerators

Die drei Szenarien simuliert, nur Bus und nur Tram und beides zusammen:

Hier der Original-Tweet [1]:

https://twitter.com/newgeographer2/status/1668590939840061440?s=20

Etwas Ähnliches gab es hier schon einmal, jedoch nur um einen Punkt, vgl. “QGIS-Tipp: Objekte nach Abstand einfärben” [2]

* … SVGs coole Visualisierungs-Tipps sind mitunter recht knapp, ich versuche sie hier etwas besser nachvollziehbar zu testen (Danke auch an @PyQgis für die Unterstützung)

[1] … https://twitter.com/newgeographer2/status/1668590939840061440
[2] … https://geoobserver.de/2022/11/21/qgis-tipp-objekte-nach-abstand-einfarben/

Gewitter in Echtzeit visualisiert

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Heute Nacht gab es über Halle doch ein ganz kräftiges Gewitter, natürlich musste ich raus, alle Fenster schließen. Einmal wach, kam mir die Idee, doch die Blitze, die ich sehen konnte mal mit den bekannten, hier schon mal beschriebenen Echtzeit-Tools zu vergleichen [1], [2], also blitzortung.org [3] und lightningmaps.org [4] aufgerufen und gleich eine Reihe von Screenshots gemacht, siehe folgende Galerie, Start 2:22 Uhr 😉

[1] … https://geoobserver.de/2017/06/23/blitzverfolgung-mit-lightningmaps-org/
[2] … https://geoobserver.de/2012/07/30/von-der-wolke-in-die-cloud-blitzortung-org/
[3] … https://www.blitzortung.org/de/live_lightning_maps.php
[4] … https://www.lightningmaps.org/

DataViz: Wissenschaftliche Farbkarten – auch für QGIS!

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Screenshot 1: Test im QGIS – SRTM-Daten mit “lajolla” eingefärbt (Bildquelle [2])

Wunderbare wissenschaftliche Farbkarten hat Fabio Crameri (@fcrameri) in “Scientific colour maps” [1] beschrieben, zum Download [2] zur Verfügung gestellt und unter [3] dokumentiert. Diese besonderen Farbkombinationen zeichnen die folgenden Merkmale aus:

“Gerechte Darstellung von Daten
Die Farbverläufe sind in der Wahrnehmung einheitlich und geordnet, um die Daten sowohl fair – ohne visuelle Verzerrung – als auch intuitiv darzustellen

Universell lesbar
Die Farbkombinationen sind sowohl für Farbfehlsichtige und Farbenblinde als auch für Schwarz-Weiß-Drucker lesbar.

Nachvollziehbar & reproduzierbar
Die Farbkarten und ihre Diagnosen werden dauerhaft archiviert und versioniert, um Upgrades zu ermöglichen und Entwickler und Mitwirkende zu würdigen.” [1]
Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version)

Und das Beste, die Farbkeile stehen auch für QGIS nach dem Namensmuster <colorramp_name>_QGIS.xml zur Verfügung. Einfach die XML-Datei in der QGIS-Stilverwaltung importieren und schon kann sie genutzt werden.

Screenshot 2: “lajolla” als lajolla_QGIS.xml im Windows-Explorer

Hier der Original-Tweet [2]:

[1] … https://www.fabiocrameri.ch/colourmaps/
[2] … https://zenodo.org/record/8035877/files/ScientificColourMaps8.zip?download=1
[3] … https://www.fabiocrameri.ch/ws/media-library/8c4b111121ff448e843dfef9220bf613/readme_scientificcolourmaps.pdf
[3] … https://twitter.com/fcrameri/status/1668894626525196288