Pünktlich zum 30. Jahrestag der Deutschen Einheit hat die BKG eine Vielzahl von interaktiven Karten [1] bereit gestellt, welche sich dem Vergleich Deutschland heute und vor 30 Jahren widmen. Interessantes Material, gut aufbereitet, mitunter erschreckend, aber urteilt selbst.
[1] … https://www.bkg.bund.de/Zeitreise-30-Jahre-Deutsche-Einheit/
Vorgestern hat Joshua Stevens, animiert durch Schattierungen von Mineralen, einen wunderbaren Farbkeil veröffentlicht [1], [2]. Nach kurzer Bitte, diesen auch als Color Palette für QGIS verfügbar zu machen, war dieser dann auch als “Blue Fluorite Color Palette for QGIS” im GitHub verfügbar [3]. Nun nur noch schnell ins QGIS importieren und testen. Freie SRTM-Daten vom Harz und los geht’s, einfärben und eine bisschen Schummerung drüber.
So muss Community, Danke Joshua!
[1] … https://gist.github.com/jscarto/6cc7f547bb7d5d9acda51e5c15256b01
[2] … https://twitter.com/jscarto/status/1308419386622070786?s=20
[3] … https://gist.github.com/jscarto/bea786652364ca2ad906c96ce71bd530
Das Thema HydroSHEDS ist mir in letzter Zeit des Öfteren begegnet, vor allem auf Twitter [4]….[7]. Neugierig geworden wollte ich Genaueres wissen, auf hydrosheds.org [2] findet sich die Erklärung:
“Hydrologische Daten und Karten auf der Grundlage von SHuttle Elevation Derivatives in verschiedenen Maßstäben
HydroSHEDS ist ein Kartierungsprodukt, das hydrographische Informationen für regionale und globale Anwendungen in einem einheitlichen Format bereitstellt. Es bietet eine Reihe von georeferenzierten Datensätzen (Vektor- und Rasterdaten) in verschiedenen Maßstäben, einschließlich Flussnetzwerken, Wassereinzugsgebietsgrenzen, Abflussrichtungen und Abflussansammlungen. HydroSHEDS basiert auf hochauflösenden Höhendaten, die während eines Space Shuttle-Fluges für die Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) der NASA gewonnen wurden.” Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version)
Nun wollte ich es mal selbst ausprobieren, eine wunderbare Erklärung zum Umgang mit den Daten findet Ihr bei Hannes im Beitrag “Replicating a media-hyped color by numbers Etsy map in 10 minutes” [1], schaut Euch das Video an!. Die Daten hab ich mir bei [3] besorgt und dann ging es mit QGIS los.
Und wenn alles klappt, kann man dann bald wirklich seinen eigenen Etsy-Shop aufmachen 😉 Hier meine Ergebnisse.
[1] … https://hannes.enjoys.it/blog/2019/01/replicating-a-media-hyped-color-by-numbers-etsy-map-in-10-minutes/
[2] … https://www.hydrosheds.org/
[3] … https://www.mrlc.gov/downloads/sciweb1/shared/hydrosheds/sa_shapefiles_zip/
[4] … https://twitter.com/MapScaping/status/1297422153990713346?s=20
[5] … https://twitter.com/tjukanov/status/1298695733244317696?s=20
[6] … https://twitter.com/juanluistv_/status/1297726755390853128?s=20
[7] … https://twitter.com/cartocalypse/status/1297586176518430724?s=20
Wer gut funktionierende Farben bei der Datenvisualisierung z. B. in Diagrammen verwenden will, kann auch viele Fehler machen und es wird einfach nicht gut. Wenn man es besser machen will, sollte man sich mal den DataWrapper-Artikel “How to pick more beautiful colors for your data visualizations” vornehmen. An etlichen Beispielen wird erläutert, wie man zu besseren Farben (hier in im Diagrammen) kommt, wenn einige Grundregeln und Tipps beachtet werden. Lesenswert! Danke Lisa Charlotte Rost und DataWrapper!
[1] … https://blog.datawrapper.de/beautifulcolors/
[2] … https://twitter.com/Datawrapper/status/1301875472079425536?s=20
Mein Tipp zum Wochenende: Allen Liebhabern guter Datenvisualisierung (DataViz) sei info.graphics [1] empfohlen. Einfach mal stöbern, es lohnt sich! Meine Favoriten sind die Flugmuster der großen Flughäfen [2] und die Akustikvisualisierung von Konzertsälen [3].
Screenshot 1: Flugmuster von Berlin Tegel (Quelle [2])
Screenshot 2: Konzertsaalakustik (Quelle [3])
[1] … https://info.graphics/
[2] … https://flight-patterns.igg.solutions/
[3] … https://info.graphics/stories/visualizing-acoustics-concert-halls
Geodaten und Kunst waren hier schon mehrmals ein Thema [3], ein neues Beispiel sei hinzu gefügt. Der Blick auf UrbanMapDesign lohnt sich und wer sich Büro oder Wohnzimmer mit den eigenen Geo-Favoriten verschönern will, die Preise beginnen bei 29,00 EUR. Hier die Halle (Saale)-Variante …
Screenshot-Animation: Halle in verschiedenen Silen (Quelle: [1])
Screenshot: Momentan angebotene Sile (Quelle: [1])
Danke für den Tipp an Torsten Wolff!
[1] … https://www.urbanmapdesign.com/
[2] … https://www.urbanmapdesign.com/stadtplan-halle-saale
[3] … https://geoobserver.de/?s=kunst&submit=Suchen
Nach Gelsenkirchen [3] hat nun auch die Stadt Leipzig eine Starkregengefahrenkarte für das gesamte Stadtgebiet mittel eines Computermodells berechnen lassen. Bürger und Wirtschaft können ablesen, wo sich potenzielle Fließwege und Senken befinden und wo mit welcher Überflutungsgefährdung zu rechnen ist. Unterschieden wird nach drei Kategorien: Extremer, Außergewöhnlicher und Intensiver Starkregen.
Direkt zur interaktiven Karte …
Starkregenberoffene Gebiete in Leipzig am HBF und weiter östlich (Quelle: [2])
[1] … https://www.leipzig.de/bauen-und-wohnen/bauen/starkregen/#c193894
[2] … https://s-leipzig.maps.arcgis.com/apps/webappviewer/index.html?id=97aa5a2f3df24c56ac16fbb880258dcc
[3] … https://geoobserver.de/2019/06/27/starkregen-gefahrenkarte-in-ge/
Unter showyourstripes.info von Ed Hawkins kannst Du Dir ganz einfach die bekannte “Wärmestreifen”, also die Temperaturänderungen für jedes Land ausgeben lassen und downloaden. Ich hab’s für Sachsen-Anhalt probiert und die Grafik gleich als QGIS-Symbolisierung verwendet. Die Temperatur-Daten für Sachsen-Anhalt stammen vom DWD.
Der Wärmestreifen für Sachsen-Anhalt (Quelle: [1])
Der Wärmestreifen für Sachsen-Anhalt als Einfärbung im QGIS
Um die Verbreitung des Corona-Virus besser zu verstehen, werden die Daten mit der Web-Applikation http://nextstrain.org visualisiert und animiert [1], als Diagramm und mit den Pfaden auf der Karte. Sehenswert, vertieft Euch mal rein. Datenvisualisierung par excellence! Die Erklärungen findet Ihr bei der NZZ [2].
[1] … https://nextstrain.org/ncov/2020-03-27?animate=2019-12-05,2020-03-30,1,1,30000
[2] … https://www.nzz.ch/wissenschaft/coronavirus-der-stammbaum-verraet-woher-es-kommt-ld.1548271
[3] … https://nextstrain.org/ncov/2020-03-27
Unter www.visualisingdata.com findet man auch immer wieder eine monatliche Zusammenfassung zum Besten aus dem Gebiet der Daten-Visualisierung, seit gestern (11.06.2019) die Auswertung zum März 2019. Mein Favorit: Warningstripes.
Screenshot: Warningstripes