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
Fotomontage: Audio- und Text-Erklärung zu den für uns sichtbaren Karten (Screenshots Quelle [1])
Unsere tägliche Geowelt lebt von Karten, also visualisierten Geodaten. Warum? Weil wir als Menschen visuelle Wesen sind, bis zu 80% aller Informationen visuell wahrnehmen, in 13 ms ein Bild erfassen, … Aber leider können das nicht alle, Menschen mit Sehbehinderungen werden bis auf Ausnahmen mehr oder weniger aus dieser Kartenwelt ausgeschlossen. Und genau, um auch diesen einen Zugriff zu den für uns einfach visuell erfassten Daten zu ermöglichen, gibt es die “Map-to-Speech-Technologie” [1] von Darren Wiens [2] im Sparkgeo-Blog [3], also die Beantwortung der Frage: “Wie kann man Karten hör- und lesbar machen?”. Wen wundert es: Künstliche Intelligenz mit OpenAI spielt eine Rolle:
Per LinkedIn-Beitrag von Mario Wiedemann [1] durfte ich in den letzten Tagen erfahren, dass Greenpeace sein neues Datenportal gestartet hat. Ich hab’s mir gespannt angesehen, dort heißt es:
“Unser Datenportal bietet Journalist:innen, Wissenschaftler:innen und allen Interessierten die Möglichkeit, unsere Arbeit transparent nachzuvollziehen. Hier veröffentlichen wir eigene wissenschaftliche Messdaten sowie Rohdaten zu unseren Studien, offen und frei nutzbar. Interesse an Umweltdaten zu Themen wie Wasserqualität, Waldzustand oder Strahlung? Dann gern hier weiterschauen!” [2]
Momentan werden “7 Datensätze gefunden”, das erscheint erst einmal recht wenig, aber ich bin sicher, der Bestand wird wachsen. Der erste Datensatz im GeoJSON-Format sind die “Strahlenmessungen in Tschornobyl 2022” [3]. Ich habe die sechs angebotenen Dateien herunter geladen, ins QGIS importiert und visualisiert, das Ergebnis hier mit dem “Drohnenflug in 100m Höhe über Grund. Vorprogrammierte Rasterflugbahn mit 50m Rasterabstand” (Datei D2_P1_100_50.geojson) findet Ihr im folgenden Screenshot:
Möge der Datenbestand nun schnell wachsen und viele Erkenntnisse und Synergien im Sinne unserer Umwelt hervorbringen, ich werde es beobachten und berichten. Danke Greenpeace, Glückwunsch und bitte weiter so!
Das Problem gibt es seit es WMS als Geodienst gibt. Der WMS-Dienstanbieter rendert auf seinem WMS-Server die Vektordaten und liefert ein georeferenziertes Bild zurück, welches dann im GIS-Klienten lagerichtig eingebunden wird. Problematisch wird es immer dann, wenn der Dienste-Anbieter nur von ihm bestimmte Projektionen (EPSG-Codes) anbietet. Will das konsumierende GIS in einer nicht angebotenen Projektion arbeiten, sollte das Bild in einer möglichst naheliegenden Projektion angefordert werden und dann im Klienten on the fly in die Zielprojektion projeziert werden. Das jedoch würde nur verlustfrei funktionieren, wenn diese Umprojektion eine reine Translation (Verschiebung) bedingt. In der Realtität treten aber Skalierung, Drehung und ggf. auch Verzerrung auf, diese haben immer eine Verschlechterung der Bildqualität zur Folge, Ihr kennt das sicher auch jedem Bildbearbeitungsprogramm oder von der Georeferenzierung gescannter Karten im GIS. Man kann das quasi nicht verhindern, es ist technologisch bedingt. Manche Klienten können auch noch das empfangene Bild behandeln, aber das ist kein wirklicher Ersatz eines guten Bildes in der Original-Projektion.
Das einzige 100% wirksame Gegenmittel ist, der Anbieter unterstützt auch den von Euch gewünschten EPSG-Code, fragt ggf. beim Anbieter nach. Ich habe es mal versucht [1], mal sehen, was passiert.
Ich habe das Ganze mal getestet, im QGIS habe ich die basemap.de eingebunden, abgerufen als WMS im EPSG-Code 25832. Dabei wird das View einmal im gleichen EPSG:25832 betrieben und das andere Mal im EPSG:2398. Wegen der o. g. Einschränkungen wird dieses Bild dann qualitativ schlechter dargestellt. Vergrößert mal im Browser mit <Strg><+> oder <command><+> die Ansicht es folgenden Bildvergleichers, Ihr werdet den Unterschied sehen:
Hier noch einmal stark vergrößert:
Screenshot 1: Die Qualitätseinbußen rechts (bei unterschiedlichen Projektion von Lieferant und Konsument) sind deutlich
Und noch stärker vergrößert:
Screenshot 2: Die Qualitätseinbußen rechts (bei unterschiedlichen Projektion von Lieferant und Konsument) sind nun noch deutlicher, beachte die Artefakte in der Beschriftung rechts
Wer Tipps und Ideen zur Verbesserung hat, gern in den Kommentaren.
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
Wenn man die Meldungen so liest, könnte man glauben, wir hätten bald zwei Afrikas, aber vorerst Entwarnung, die Prozesse laufen sehr langsam, man geht von mindestens 5 bis 10 Millionen Jahren aus. Beobachtet wird ein 35 Meilen langer Riss, der sich seit 2005 in Äthiopien beginnend langsam vergrößert, die Geschwindigkeit liegt wohl bei max 1 Zoll pro Jahr. Ursache: Die nubische, somalische und arabische Platte trennen sich.
Hier die Tweets [1], [2], [3]:
A new ocean is forming in Africa along a 35-mile crack that opened up in Ethiopia in 2005. The crack, which has been expanding ever since, is a result of three tectonic plates pulling away from each other.
🌊 A new ocean is forming in Africa, along a 35-mile crack that opened up in Ethiopia in 2005.
It's thought that the continent will split apart, creating a new body of water. It's sure to change the landscape of East Africa in the coming millennia. pic.twitter.com/VnCdyulkGU
Freunde historischer Karten sollten sich mal den im ESRI ArcGIS Blog beschriebenen Historical Topo Map Explorer [1] vom USGS anschauen. Wunderbare alte Karten unter einer einfachen wirklich nutzerfreundlichen Oberfläche findet Ihr im Livingatlas [2] . Momentan sind mehr als 3000 historische Karten hinterlegt, ein Stöbern lohnt sich unbedingt. Leider sind “nur” Karten im Gebiet der USA zu finden (USGS eben), ich wünschte mir Gleiches für Europa (hier bezogen auf die einfache Bedienung)*.
Ich habe es mal im Gebiet der 1937 eröffneten Golden Gate Bridge [3] in San Francisco getestet, hier mein Testgebiet [4]:
Und hier mal die die Ausgangssituation und vier historische Karten. Bemerkenswert: Obwohl die Brücke bereits 1937 eröffnet wurde [3], ist sie in der Karte von 1947 nicht eingezeichnet (?).
Wenn sich drei Leute aus unterschiedlichen Richtungen treffen wollen und es gerecht zugehen soll, treffen sie sich genau in der Mitte. Mit “Meet in the Middle” [1] könnt Ihr genau das berechnen. Zur Herangehensweise mittels von KI vorgeschlagenem Code ist in “Styling with Bard” [2] einiges nachzulesen, spannend!
Mein Test: Drei Läufer, aus Dölau, Wörmlitz und dem Paulusviertel wollen sich treffen, aber wo [4]? (Quelle [1])
