Was ist richtig, LatLon oder LonLat?

Screenshot: Beitrag „lon lat lon lat“ [1], hier mittels Browser-Funktion auf deutsch übersetzt

Die Frage, in welcher Reihenfolge Koordinaten angegeben werden, ist so alt wie Geodaten und GIS. Man kann aber auch durcheinander kommen!

Eigentlich kennen wir aus der Mathematik X/Y, irgendwann haben die Geodäten das dann auch mal vertauscht, die Folge: Mathematisches und geodätisches Koordinatensystem “widersprechen” sich und haben auch gleich noch unterschiedlichen Einheiten (Grad und Gon), vgl. [2].

Screenshot: Ausschnitt aus dem Kapitel Koordinatensystems in [2]

Die Bezeichnungen HW/RW (Hochwert/Rechtswert), neuerdings sogar Ost- und Nordwert [3] machten dieses Ärgernis dann wieder etwas ertragbarer, aber welche Reihenfolge ist nun richtig? Tom MacWright hat es in seinem Beitrag “lon lat lon lat” [1], versucht zu beantworten. Spoiler:

“Dies ist eine Meinung, auf die es keine richtige Antwort gibt”

Diese Aussage war ja zu befürchten. Interessant ist jedenfalls die Liste der Verwendung von Lat und Lon in verschiedenen Geodatenformaten und APIs, also: wie wird es wo benutzt?

Hier der Original-Tweet [4]:

[1] … https://macwright.com/lonlat/
[2] … http://www.geoinformation.net/lernmodule/lm05/pdf/ pdf_kap2_koordinaten.pdf
[3] … https://www.landesvermessung.sachsen.de/grundlagen-und-begriffe-5585.html
[4] … https://twitter.com/berttemme/status/1692413261692506170

GIS-Wissen: 7 Geoverarbeitungstools …

Screenshot 1: “7 Geoprocessing Tools Every GIS Analyst Should Know” von GISGeography (Quelle [1])

… die jeder GIS-Analyst kennen sollte. In meinen Schulungen hören die Teilnehmer oft den Satz von mir: “GIS fängt eigentlich erst bei Geoprocessing an, vorher ist nur Gucken” 😉 In diesem Sinne leite ich Euch heute mal den Artikel “7 Geoprocessing Tools Every GIS Analyst Should Know” [1], [2] von GISGeography weiter. Danke & 100% Zustimmung!
Man muss kein GIS-Guru sein oder werden wollen, es ist grundlegendes Handwerkszeug: Buffer, Clip, Merge, Dissolve, Intersect, Union, Erase. Ich habe genau mit diesen Tools auch 1991 im GIS begonnen, es hat sich quasi an diesem GIS-Fundament nichts geändert.

Auch in unserem KomGIS+ [3] findet Ihr die typischen, grundlegenden Geoprocessing-Funktionen:

Screenshot 2: Geoprocessing-Werkzeuge im KomGIS [3]
Screenshot 3: Ausschnitt aus meiner Schulung zum Thema Geoprocessing

[1] … https://gisgeography.com/geoprocessing-tools/
[2] … https://twitter.com/gisgeography/status/1683880539433091074
[3] … https://itc-halle.de/loesungen/geoinformationssysteme/KomGIS

QGIS: Die Topologische Einfärbung und die Vier Farben?!

Seit QGIS 3 gibt es die “Topologische Einfärbung”, eine sinnvolle Funktion, um Polygone so einzufärben, dass niemals benachbarte Polygone die gleiche Farbe haben. In der QGIS-Hilfe heißt es dazu:

“Dieser Algorithmus weißt Polygonen einen Farbindex dergestalt zu, dass keine benachbarte Polygonen den gleichen Index haben. Dabei wird die Farbanzahl minimiert.”

Per Default ist die Anzahl der zu verwendenden Farben auf “4” gesetzt, aus gutem Grund?! Es geht um den “Vier-Farben-Satz” [1]. Wenn Ihr die wunderbare Story dazu lesen wollt, empfehle ich Euch den in Spektrum der Wissenschaft erschienenen Artikel “Die ganze Welt in vier Farben” [2] von Manon Bischoff über den “124 Jahre” dauernden “wohl umstrittenste(n) Beweis der Mathematikgeschichte”.

Screenshot: Ausschnitt aus meinen QGIS3-News-Vortrag von 2018 und der “Die ganze Welt in vier Farben“-Story (Quelle [2])

Ergänzung (07.08.2023, 11:22 Uhr):
QGIS scheint jedoch in seinem Algorithmus nicht immer mit vier Farben auszukommen, bei meinen Tests schwankte es je nach Thema (z. B. Österreich und die Baublöcke von Halle) und Optionen zwischen 5 und 8 Farben, vgl. Tweet [4].

Gefunden in der OSM-Wochennotiz 680 [3]

[1] … https://de.wikipedia.org/wiki/Vier-Farben-Satz
[2] … https://www.spektrum.de/kolumne/vier-farben-satz-der-kontroverseste-beweis-der-mathematikgeschichte/2163954
[3] … https://weeklyosm.eu/de/archives/16633
[4] … https://twitter.com/ktrinko/status/1688472359055904768?s=20

Projektionen? Tools & Visualisierung!

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

GeoTiff, aber richtig!

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

OGC: Kommentare bzgl. GeoPackage v1.4  gefragt

Screenshot: Die Umfrage auf der OGC-Seite (Quelle: [2])

Das Open Geospatial Consortium (OGC) [1] fragt Euch im RFC “OGC seeks Public Comment on version 1.4 of GeoPackage Standard” [2] um Eure Meinung. Ihr könnt mitreden und öffentlich kommentieren, wie Ihr zum neuen GeoPackage v1.4 steht. Noch 24 Tage, also bis zum 29.07.2023 können Kommentare eingereicht werden. Die OGC informiert:

“Die neue Version von GeoPackage bietet mehr Flexibilität und verhindert einige mögliche Interoperabilitätsprobleme.” [2]

Drei wesentliche Neuerungen sind:

  • ein flexibleres DATTIME-Format,
  • der aufgehobene Unterschied zwischen GeoPackage und dem Extended GeoPackage sowie
  • ein Update des R-Tree-Index-Triggers, um die Interoperabilität zu verbessern.

Die Details zu den Änderungen findet Ihr auf dem GitHub-Änderungsprotokoll des GeoPackage [3].

Hier der Original-Tweet [4]:

[1] … https://www.ogc.org/
[2] … https://www.ogc.org/requests/ogc-seeks-public-comment-on-version-1-4-of-geopackage-standard/
[3] … https://github.com/opengeospatial/geopackage/blob/master/spec/core/ release_notes/1.4.0/clause-6-substantive.adoc
[4] … https://twitter.com/opengeospatial/status/1674402514177859584

Wer weiss es? Was ist ein Tellurometer?

Screenshot: Google-Suche nach “Tellurometer” (Quelle [4])

Ich muss zugeben, der Tweet [1] von Massimo (@Rainmaker1973) hat mich angepingt, von einem Tellurometer hatte ich noch nie gehört oder gelesen, aber es ist wohl auch schon ganz lange her, als man begann, diese Geräte zu nutzen. Ich wollte es wissen und Wikipedia [2] sagt dazu:

“Das Tellurometer (lat.-griech.) war das erste erfolgreiche Entfernungsmessgerät auf Mikrowellenbasis.

Das Tellurometer arbeitet mit Mikrowellen, wobei eine Station die Wellen sendet, die ferne Station die Wellen moduliert zurücksendet, so dass man aus der Phasenverschiebung deren Entfernung berechnen kann. Das Instrument kann bei Dunkelheit in Regen und Nebel benutzt werden und reicht für Entfernungen von bis zu 70 km.”
[2]

Offensichtlich wurden so 1961 Karten gemacht, hier das komplette Youtube-Video [3], das Tellurometer ab 0:19:

Mehr zur Historie der Geräte erfahrt Ihr in “The History of Tellurometer” [5].
Wieder was dazu gelernt. Hättet Ihr es gewusst und hat gar noch jemand damit gearbeitet? Dann gern in den Kommentaren …

Hier der Original-Tweet [1]:

[1] … https://twitter.com/Rainmaker1973/status/1637507314046337024
[2} … https://de.wikipedia.org/wiki/Tellurometer
[3] … https://www.youtube.com/watch?v=L7SJVBX7jxo
[4] … https://www.google.com/search?q=Tellurometer& … &dpr=1
[5] … http://www.fig.net/resources/proceedings/fig_proceedings/fig2008/ papers/hs01/hs01_03_sturman_wright_2833.pdf

Endlich: XPlanung in Sachsen-Anhalt!

XPlanung ist ein Datenstandard und Datenaustauschformat und unterstützt den verlustfreien Transfer von Bauleitplänen, Raumordnungsplänen und Landschaftsplänen zwischen unterschiedlichen IT-Systemen sowie die internetgestützte Bereitstellung von Plänen.” [1]

Screenshot: 2011 … 2023 – Es entwickelt sich (Bildquelle [2], [4])

Endlich, das Warten sich gelohnt, für Sachsen-Anhalt gibt es seit April 2023 den “Leitfaden zur Erfassung XPlanungskonformer Bauleitpläne in Sachsen-Anhalt” [2]. Man könnte auch sagen, “Was lange währt wird endlich gut”, “Das Dutzend ist voll.” oder “In der Ruhe liegt die Kraft.” Nun doch etwas länger haben viele Nutzer und Verantwortliche auf ein solches Dokument gewartet, manche Quellen verweisen sogar auf 2005 [3] und 2003 [5]. Ich selbst hatte meine erste Veranstaltung, das Forum XPLanung [4] am 10. März 2011 auf dem Campus in Bernburg, das wäre dann also mein Dutzend 😉 Zwischendurch sollte auch mit XErleben [6] als Prototyp getestet werden.

Hoffen wir, dass das Thema nun wirklich richtig Fahrt aufnimmt, der Standard genutzt und die interkommunale Planung und damit jeder Bürger die Gewinner sind. Danke den Beteiligten: geoGLIS, GFI und der Hochschule Anhalt! Ich gratuliere und hoffe, dass es “endlich gut” wird.

Hier der Original-Tweet [3] – XPlanung wird als “neuer Standard” bezeichnet(?):

[1] … https://xleitstelle.de/xplanung/ueber_xplanung
[2] … https://mid.sachsen-anhalt.de/fileadmin/Bibliothek/Politik_und_Verwaltung/MLV/MID/Ministerium/Publikationen/XPlanung-Leitfaden-Sachsen-Anhalt.pdf
[3] … https://twitter.com/geoglis/status/1669580395581521920
[4] … https://netzwerk-gis.de/veranstaltungen/fachforen/forum-xplanung/
[5] … https://xleitstelle.de/leitstelle/historie
[6] … http://www.xerleben.de/
[7] … https://www.youtube.com/watch?v=N1MynceYlnw

Deutscher Städtetag: Urbane Digitale Zwillinge

“Digitaler Zwilling” – nur ein Buzzword der letzten Jahre oder mehr? Um weiter für Aufklärung zu sorgen, gibt es jetzt vom Deutschen Städtetag ein neues Expertenpapier “Urbane Digitale Zwillinge – Eine Stadt sehen, verstehen und lebenswert gestalten” [1] mit Anwendungsbeispielen für die Stadtplanung.

Screenshot (Quelle [1])

Hier der Original-Tweet [2]:

[1] … https://www.staedtetag.de/files/dst/docs/Publikationen/Weitere-Publikationen/2023/expertenpapier-urbane-digitale-zwillinge-2023.pdf
[2] … https://twitter.com/staedtetag/status/1662029040662749185?s=20

Tipp: Geodaten optimal speichern, aber wie?

Bildquelle: Wikipedia [3]

Egal, mit welchem GI-System Ihr arbeitet, ob QGIS, ArcGIS, …, die Datenmengen sind bekanntermaßen groß und werden größer. Aber wie können wir sie optimal speichern? Einen Einstieg in die Problematik findet Ihr im Beitrag “Optimizing Geospatial Data Storage” [1] von Harpinder Singh. Im SAN, NAS oder lokal speichern und dabei Skalierbarkeit, Leistung, Redundanz und Kosten berücksichtigen sind Inhalt der Betrachtungen.

Hier der Original-Tweet [2]:

[1] … https://www.linkedin.com/pulse/optimizing-geospatial-data-storage-harpinder-singh/
[2] … https://twitter.com/harpinder_13/status/1662651103815831553
[3] … https://de.wikipedia.org/wiki/Diskette#/media/Datei:Floppydisk_90mm(3.5inch).jpg