Archiv der Kategorie: OpenData

Geographisches Kolloquium in Halle: Umweltdaten “FAIR” behandeln

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Update 28.11.2022:
Der angekündigte Termin muss leider wegen Krankheit ausfallen, ein Ersatztermin wird im neuen Jahr rechtzeitig angekündigt. Danke für Euer Verständnis!
Vgl. Vorläufig abgesagt: Geographisches Kolloquium in Halle – Umweltdaten „FAIR“ behandeln

(Bildquelle [1])

Unter dem Titel ‘Umweltdaten “FAIR” behandeln – Best Practice Fallbeispiele aus dem Institut’ veranstaltet das Institut für Geowissenschaften und Geographie an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg (MLU) das nächste Geographische Kolloquium am 1. Dezember 2022, 16:15 Uhr im Institut, HS 4 1.43, Von-Seckendorff-Platz 4, 06120 Halle (Saale) [1]. Die Vortragenden sind Dr. Detlef Thürkow, Dr. Mike Teucher & Philipp Alb, im Flyer [2] heißt es dazu:

“Mit dem Serviceportal IN SITU.MLUGEO generieren wir ein komplettes digitales Datenframework, das Rohdaten und aggregierte Datenreihen aus Feldkampagnen des Instituts für Geowissenschaften und Geographie der Martin-Luther-Universität (MLU) und kooperierender Netzwerke online verfügbar macht. Die Bereitstellung der Daten folgt standardkonformen Kriterien und “FAIR Data Principles”.
Die Verarbeitungskette umfasst die Offline-Erfassung im Feld, eine asynchrone Übertragung der Daten in das Portal, die Aufbereitung und Bereitstellung innerhalb standardisierter Open-Access-Webdienste sowie die Visualisierung in Datenansichten, Zeitreihenanalysen, Präsentations- und Downloaddiensten.
Die zu entwickelnde Prozesskette kombiniert proprietäre und Open-Source-Komponenten zu einem FAIR-Framework.
Schritt für Schritt werden weitere Daten aus verschiedenen Geländekampagnen
des Instituts in das Portal übertragen.
Dieser Vortrag stellt ausgewählte Ansätze und Ergebnisse vor.”

Weitere Details findet Ihr unter “Digital In Situ Data Collection in Earth Observation, Monitoring and Agriculture – Progress towards Digital Agriculture” [3].

Bitte teilt diese Veranstaltung in Eueren Netzwerken und übrigens: Der #geoObserver versucht zu kommen, ich hoffe, wir sehen uns 😉

[1] … https://geoobserver.de/wp-content/uploads/2022/11/insitu_kollquium_01_12_2022.pdf
[2] … https://geodienste.halle.de/halgis/?s=Von-Seckendorff-Platz&n=4
[3] … https://www.mdpi.com/2072-4292/14/2/393

OSM: 10.000.000.000. Knoten erfasst

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#10000000000node #osm #openstreetmap #gis #geo #gistribe #fossgis #oss #spatial #geospatial #geoobserver
Screenshot: der 10.000.000.000. Knoten (Quelle [1])

Herzlichen Glückwunsch OpenStreetMap, der 10.000.000.000. Knoten [1] in unserer weltweiten freien Karte wurde letzte Woche vom Nutzer CasGroenigen [2] erfasst. Ihr findet den Knoten als Teil eines Hauses in der Stadt Fort Collins in Colorado, USA. Danke allen Mitwirkenden, jeder hat zu dieser Zahl beigetragen!

Und eine Anekdote am Rande: Das Erreichen dieser Größenordnung führte bei der Geofabrik kurzzeitig zum Überschreiten der Spaltenbreite für die “osm_id” in den automatischen Shape-Exports [3], siehe folgenden Tweet:

[1] … https://www.openstreetmap.org/node/10000000000#map=19/40.59383/-105.08682
[2] … https://www.openstreetmap.org/user/CasGroenigen
[3] … https://twitter.com/geofabrik/status/1566763301350014977

Waldbrand-Karte, die 2.

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Screenshot: Waldbrandkarte vom 12.08.2022, auffällig die Häufung rund um Karlsruhe.(Quelle [2])

Nach der FIRMS-Waldbrandkarte [1], die hier Anfang August thematisiert wurde, heute der Hinweis auf eine weitere Karte mit aktuellen Waldbrand-Ereignissen. Jens Skapski (@JensSkapski), der Admin von erdbebennews.de [2], sichtet derzeit jede Menge derartiger Daten und fasst diese in einer interaktiven, deutschlandweiten Waldbrand-Karte [3] zusammen.

Hier der Tweet vom 14.08.2022 [4]:

[1] … https://geoobserver.de/2022/08/05/firms-waldbrand-daten-im-browser-und-im-qgis/
[2] … erdbebennews.de
[3] … https://erdbebennews.de/wp-content/uploads/2022/08/Waldbraende.html
[4] … https://twitter.com/JensSkapski/status/1558902366753153025
[5] … https://twitter.com/JensSkapski/status/1558178948881719296
[6] … https://twitter.com/JensSkapski/status/1557794105014509569
[7] … https://twitter.com/JensSkapski/status/1557429792676388865

QGIS-Tipp: basemap.de als Vectortiles

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Screenshot: Die basemap.de Vectortiles im QGIS

Nachdem ich schon im April im Beitrag “basemap.de: Amtlich. Aktuell. Modern. Flexibel.” [1] über die neuen deutschlandweiten kartografischen Produkte von Bund und Ländern als Basiskarten berichtet hatte, kann heute erfreulich ergänzt werden. Seit Anfang August 2022 stehen die Daten der basemap.de auch als Vectortiles zur Verfügung [2], [3], [4]. Damit wird der Datenbestand noch flexibler und ist auch hochauflösend verfügbar.

Ich hab’s im QGIS getestet, klappt. Da die URLs in den [4] immer ein bißchen gewöhnungsbedürftig sind, hier die von mir genutzten:

Der Vektor-Kachel-Dienst:
https://sg.geodatenzentrum.de/gdz_basemapde_vektor/tiles/v1/
bm_web_de_3857/{z}/{x}/{y}.pbf

Screenshot: Einbindung des Dienstes ins QGIS

Die Gestaltung:
https://sgx.geodatenzentrum.de/gdz_basemapde_vektor/styles/bm_web_col.json
abgespeichert als lokale Datei.

Screenshot: Laden der Gestaltung im QGIS

Vielleicht eine kritische Anmerkung: die Gebäude sind zum Teil recht veraltet, ein Gebäude, was ich schon 2017 im OSM gelöscht [5] habe, finde ich hier immer noch, nach 5 Jahren. Vielleicht lässt sich das mal aktualisieren?

Screenshot: Veraltete Gebäude im Datenbestand? Vgl. auch [5]

Hier der Original-Tweet [2]:

[1] … https://geoobserver.de/2022/04/28/basemap-de-amtlich-aktuell-modern-flexibel/
[2] … https://twitter.com/basemapde/status/1555538058992287744
[3] … https://basemap.de/basemap-de-web-vektor-release/
[4] … https://basemap.de/web-vektor/
[5] … https://geoobserver.de/2017/09/28/bkg-neues-topplus-web-open-veraltet/

OSM: Die letzten Änderungen

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OSM-User rene78 [1] hat letzte Woche mitgeteilt, dass sein OSM-Tool “Latest Changes” [2] aktualisiert wurde. Die letzten OSM-Änderungen innerhalb eines Gebietes und einer Zeitscheibe (z. B. 7 Tage) können einfach visualisiert und abgefragt werden. Ich habe es mal mit meinen Änderungen vom Wochenende probiert, alles drin … Super!

Screenshot: Meine Änderungen (stadtvermesser) vom Wochenende an der Burg Giebichenstein in Halle
Screenshot: Es tut sich was westlich von Halle in den letzten sieben Tagen!

Der Tipp stammt aus der aktuellen OSM-Wochennotiz 625 [4].

[1] … https://www.openstreetmap.org/user/rene78/diary/399505
[2] … https://rene78.github.io/latest-changes/#18/51.50298/11.95473
[3] … https://www.openstreetmap.org/user/stadtvermesser/
[4] … https://weeklyosm.eu/de/archives/15774

Free Data: Daten der Städte

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ktrinko [1] hat per Tweet eine wunderbare Datenquelle gepostet – die freie World Cities Database von Simplemaps [2]. Momentan sind 42905 Städte in der freien Version enthalten! In der kostenpflichtigen Version findet Ihr bis zu 4,3 Millionen Datensätze. Ich habe die kostenfreien Daten mal ins QGIS geladen und (quick and dirty) nach der Spalte “population” klassifiziert.

Screenshots: Die kostenfreien Daten im QGIS

Hier der Original-Tweet:

[1] … https://twitter.com/ktrinko/status/1540978084542877696
[2] … https://simplemaps.com/data/world-cities

basemap.de: Amtlich. Aktuell. Modern. Flexibel.

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Screenshot: Farbvariante basemap.de-WMS im QGIS

Mit basemap.de [1] stehen seit April 2022 neue kartografische Produkte von Bund und Ländern als Basiskarten deutschlandweit zur Verfügung – Amtlich. Aktuell. Modern. Flexibel. Momentan ist der Datenbestand als “basemap.de Web Raster” in Grau und Farbe realisiert und verfügbar, geplant sind “basemap.de Web Vektor” und “basemap.de Web Schummerung”. Die Produkte lösen den WebAtlasDE ab.

Den WMS für “basemap.de Web Raster” in Grau und Farbe habe ich getestet, es klappt. Mit der angegebenen URL [2] konnte mein QGIS nichts anfangen, über die GetCapabilities-Sektion in diesem XML-File habe ich aber die WMS-Adresse [3] gefunden, die auch das QGIS wollte ;-). Ins KomGIS (hier Halle) wurde der Dienst gleich eingebaut.

Screenshot (Quelle
[1])

[1] … https://basemap.de/
[2] … https://basemap.de/dienste/wms_capabilities_web_raster.xml
[3] … https://sgx.geodatenzentrum.de/wms_basemapde

Kartenanwendung: Atlas Agrarstatistik

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Interessante Daten zur Landwirtschaft in Deutschland findet man im Agraratlas [1] des Statistikportals des Bundes. Die Daten stammen aus den Landwirtschaftszählungen 2010 und 2020 sowie der Agrarstrukturerhebung 2016, Details zu den Daten findet Ihn unter [2]. Daten findet man zu:

  • Landwirtschaftliche Betrieben, Betriebsgrößen
  • Schweinedichten, Rinderdichten
  • Dichte von Großvieheinheiten
  • Flächenanteile für Mais, Dauergrünland, Weizen, Rapsfläche und Öko
  • Dichten von Arbeitskräfte-Einheiten und Saisonarbeitskräfte-Einheiten
  • Betriebswirtschaftliche Ausrichtungen
  • Produktionsrichtungen
  • Anteile der bewässerten und der eigenen selbstbewirtschafteten Flächen

Wer die Daten im eigenen GIS visualisieren und weiter verarbeiten möchte, kann die Daten auch als Geodienste, die Adressen (siehe Menüpunkt OpenData):

Screenshot: Agraratlas im Browser (Quelle: [1])
Screenshot: Agraratlas als WMS im QGIS (Quelle: [1])

[1] … https://agraratlas.statistikportal.de/
[2] … https://agraratlas.statistikportal.de/_info1.html
[3] … https://twitter.com/wahlatlas/status/1483151451874545671?s=20

QGIS und die freien DOMs

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Nachdem ich gestern über die freien DGMs geschrieben habe [1], heute Teil 2. In Sachsen-Anhalt sind auch die DOMs (Digitale Oberflächenmodelle) frei verfügbar, immerhin ab 2m Auflösung [2]. Einfach die Kacheln aussuchen, bis zu fünf gleichzeitig runterladen* und mit QGIS prozessieren und Schummerung bilden. Ich hab das mal für das hallesche Gebiet um das Paulusviertel gemacht, seht selbst. Weitere kostenfreie Geobasisdaten des LVermGeo LSA findet Ihr in [3]

Animation: Paulusviertel in Halle mit DOM mit Schummerung (Datenquelle [2])

* … man kann auch ganz LSA in vier Paketen runterladen (ca. 5 GByte pro Paket)
[1] … https://geoobserver.de/2021/11/30/qgis-und-die-freien-dgms/
[2] … https://www.lvermgeo.sachsen-anhalt.de/de/dom2.html
[3] … https://www.lvermgeo.sachsen-anhalt.de/de/kostenfreie_geobasisdaten_lvermgeo.html

QGIS und die freien DGMs

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Bisher habe ich die Höhenmodelle immer aus den freien SRTM-Daten abgeleitet [3], aber mittlerweile sind in Sachsen-Anhalt die DGMs (Digitale Geländemodelle) auch frei verfügbar, immerhin ab 2m Auflösung [1]. Einfach die Kacheln aussuchen, bis zu fünf gleichzeitig runterladen* und mit QGIS prozessieren, Schummerung bilden und Höhenlinien berechnen. Ich hab das mal für das Gebiet um den Brocken gemacht, seht selbst. Weitere kostenfreie Geobasisdaten des LVermGeo LSA findet Ihr in [2]

Animation: Brocken-DGM mit Schummerung und Höhenlinien (Datenquelle [1])

* … man kann auch ganz LSA in vier Paketen runterladen (ca. 5 GByte pro Paket)
[1] … https://www.lvermgeo.sachsen-anhalt.de/de/dgm2.html
[2] … https://www.lvermgeo.sachsen-anhalt.de/de/kostenfreie_geobasisdaten_lvermgeo.html
[3] … https://geoobserver.de/?s=srtm&submit=Suchen