Wie bereits gestern berichtet, erschienen letzte Woche die Updates für PostGIS- & PostgreSQL [1]. Ergänzt wurde das Ganze mit einem MacOS-Update auf macOS 14.3.1 Sonoma.
Ich habe mittlerweile das laufende QGIS-Paket mit diesen neuen Komponenten getestet und es läuft erwartungsgemäß hervorragend in meiner GIS-Umgebung, also jetzt QGIS 3.34.3 zusammen mit PostgreSQL v16.2 / PostGIS 3.4.1 auf einem MAC mit M1 unter dem inzwischen wieder aktualisiertem macOS 14.3.1 Sonoma, siehe Screenshot. Danke allen Mitwirkenden!!!
Screenshot 1: QGIS 3.34.3 & PostgreSQL v16.2 auf einem MAC mit M1 unter macOS 14.3.1 Sonoma
Screenshot: Vorschaubild im Youtube-Video von Hans van der Kwast (Quelle [4])
Seit dem Wochenende “geistert” diese KI-basierte QGIS-Plugin “Bunting Labs AI Vectorizer” [1] von @BuntingLabs [2] durch das Netz und alle sind begeistert! Das Plugin nutzt KI (maschinelles Lernen), um Linien und Polygone aus Rasterkarten automatisch zu vektorisieren. Mehr dazu im QGIS Plugin Repository [1], auf GitHub [3] und im Youtube-Video von Hans van der Kwast [4]. Ich habe es noch nicht getestet, steht aber auf meiner ToDo-Liste.
Hier die Tweets [5], [6]:
6 months, 158,000 map training datapoints, and an entire rebuild of the AI later: today is the launch of our QGIS AI Map Tracing Plugin!
Den meisten ist die OSGeo sicher durch die OSGeoLive-DVD [2], dieser Riesensammlung an freier Open-Source-Geodatensoftware, wirklich das kompletteste, was ich kenne! Hier ein paar Vertreter, wetten, Ihr erkennt etliche wieder: GeoNode, Marble, gvSIG Desktop, QGIS Desktop, GRASS GIS, PROJ, GeoTools, Orfeo ToolBox, GDAL/OGR, GEOS, GeoNetwork, pycsw, OSGeoLive, PostGIS, pygeoapi, MapServer, deegree, ZOO-Project, OpenLayers, GeoMoose, Mapbender, PyWPS, GeoServer
In Geofachkreisen taucht immer wieder die Frage auf, ob überhaupt und wenn ja, wie man verschiedene GI-Systeme vergleichen kann. Meist läuft es dann auf den Klassiker hinaus, den Vergleich der führenden Produkte in den zwei GIS-Welten, der proprietären und der freien Welt hinaus, hier also auf die Frage ArcGIS vs. QGIS. Da ja ArcGIS nun aber in verschiedenen Ausbaustufen [1] angeboten wird, in “Basic”, “Standard” und “Advanced”, natürlich alles mit “Professional” im Namen. Im Netz habe ich dazu sehr wenig gefunden, deshalb möchte ich Euch heute mal befragen:
Mit welchem dieser drei ArcGIS-Produkte würdet Ihr ein mit allen Plugins ausgestattetes QGIS inkl. den eingebundenen externen freien GIS wie SAGA, GRASS, … am ehesten vergleichen?
Hier geht es zur Umfrage [2]. Hinweis: Die Umfrage ist auf 14 Tage und 100 Votings pro Monat (freie Version) begrenzt, aber es kommt ja gleich der Februar mit dann noch einmal 100 Votings.
Screenshot 2: Die drei ArcGIS Pro Varianten (Quelle [1], Stand: 29.01.2024, 16:26 Uhr)
Alle, die sich intensiv mit der Nutzung von OpenStreetMap-Daten (OSM) im Geo-Umfeld beschäftigen, kennen sicher Overpass Turbo [1], hier habe ich oft berichtet [2]. Eine wirklich coole Anwendung zur Selektion, Visualisierung und dem Export der freien OSM-Daten. Bei größeren Datenmengen wird der Turbo aber mitunter auch etwas langsamer. Wer es ein trotzdem schneller braucht, sollte sich Overpass Ultra [3] anschauen, wirklich ultraschnell! In der Hilfe auf [1] findet man Folgendes:
“Overpass Ultra ist eine Neuinterpretation von Overpass Turbo auf Basis von MapLibre GL JS. Wie Overpass Turbo ist es ein webbasiertes Tool zur Datenfilterung und -visualisierung für OpenStreetMap. Dank der exzellenten Unterstützung von MapLibre GL JS für große GeoJSON-Daten kann Overpass Ultra größere Datensätze als Overpass Turbo mit Leichtigkeit visualisieren.” [1]
Hier meine ersten Tests:
Screenshot 1: Alle Wege im Paulusviertel (Quelle [1])Screenshot 2: Alle Trinkwasserstellen in Berlin (Quelle [1])
Meine Abfrage-Beispiele:
/* This is an example Overpass query. Try it out by pressing the Run button above! */ [bbox:{{bbox}}]; ( way[highway=path]; way[highway=footway]; way[highway=cycleway]; way[highway=steps]; ); out geom;
/* This is an example Overpass query. Try it out by pressing the Run button above! */ [bbox:{{bbox}}]; ( node[amenity="drinking_water"]; ); out geom;
Wenn ich mir noch was wünschen dürfte, wäre es die Ergänzung um den Wizzard und eine Export-Funktion 😉
Ich habe mittlerweile das neue QGIS-Paket installiert und es läuft erwartungsgemäß hervorragend in meiner GIS-Umgebung, also jetzt QGIS 3.34.3 zusammen mit PostgreSQL v16.1 auf einem MAC mit M1 unter dem inzwischen wieder aktualisiertem macOS 14.2.1 Sonoma, siehe Screenshot. Danke allen Mitwirkenden!!!
Screenshot: QGIS 3.34.3 & PostgreSQL v16.1 auf einem MAC mit M1 unter macOS 14.2.1 Sonoma
Über den Einsatz von KI für die Luftbildauswertung beim Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) hatte ich bereits in “LGLN-News: basemap.de demnächst mit KI in der Luftbildauswertung” [1] berichtet. Nun gab es im Dezember ein Update vom LGLN “Building footprints Oldenburg derived from aerial imagery” [2], [3]. Die kompletten Gebäude der Stadt Oldenburg wurden “durch eine Deep-Learning-basierte Bildsegmentierung” berechnet, als Ergebnisdaten stehen 78038 georeferenzierte Gebäude- Polygone unter der CC0-Lizenz frei downloadbar zur Verfügung. Ich habe mir die Daten im GeoJSON-Format (59.1 MB) [4] geladen und dann im QGIS visualisiert und … Hut ab, es ist schon erstaunlich, mit welch hoher Trefferquote und Präzision die Kollegen um Dr. Jonas Bostelmann KI-automatisiert die Gebäude generieren. Urteilt selbst, hier ein paar Screenshots meines QGIS-Projektes. Die Gebäude wurden über das Item „Confidience“ als Maß für die Genauigkeit der Erkennung klassifiziert.
Our AI image segmentation has learned a lot this year and is now able to map almost all types of buildings very accurately, reliably and quickly. 🛩️📷🤖🏠🗺️
Wie decken die Krankenhäuser das zu versorgende Gebiet ab, sind sie in akzeptabler Zeit erreichbar und was passiert, wenn ein oder mehrere Krankenhäuser ausfallen (Havarie, Überlastung, Vollbelegung, …). Mit QGIS und dem eingebundenen OpenRouteService (ORS) [1] kein Problem, ich hab’s mal vor einiger Zeit getestet: API-Key anfordern, ORS Tools Plugin [2] installieren und loslegen.
Animation 1: QGIS-Test* mit OpenRouteService, alle KH mit Erreichbarkeit 5, 10, 15, 20, 25 min
Animation 2: QGIS-Test* mit OpenRouteService durch Selektion: (1) … alle KH mit Erreichbarkeit 25 min (2) … ohne KH 3 (3) … ohne KH 2 und 6
