GIS-Wissen: 7 Geoverarbeitungstools …

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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?!

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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

#mappymeme: Reddit-Nutzer wissen mehr! ESRI & QGIS ;-)

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Mein #mappymeme zum Wochenende: Kommentare aus Reddit ergeben im The graph of related subreddits [1] von @anvaka Erstaunliches: ESRI & QGIS sind sich näher als ESRI & ArcGIS, jedenfalls in meiner vorgestrigen, mehrmals wiederholten Abfrage*. Ich wusste es 😉
Ausgewertet wurden Reddit-Abfragen zwischen “Feb 2022-2023”.

Screenshot: Meine vorgestrige, mehrmals wiederholte Abfrage* brachte es ans Licht (Qulle [1])

Hier der Original-Tweet [2]

* … heute ist es nicht mehr ganz so, hat da jemand was “manipuliert”? 😉
[1] … https://anvaka.github.io/sayit/?query=esri
[2] … https://twitter.com/anvaka/status/1686980659573833728?s=20

Projektionen? Tools & Visualisierung!

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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

Kiezcolors: Flächennutzung in Berlin!

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Die Open Data Informationsstelle (ODIS) und CityLAB Berlin haben mit Kiezcolors [1] eine wunderbare, einfach zu bedienende interaktive Webanwendung ins Netz gestellt, mit welcher man ganz schnell für jede Lokation in Berlin die Flächennutzung im Umkreis von 1000m ermitteln kann. On Top könnt Ihr auch gleich noch das Ergebnis als Postkarte (SVG) runter laden und verschicken. Cool!

Screenshot: Mein Test – 1000m um die Siegessäule [3] “Goldelse” genannt (Quelle [1])

Den Code findet Ihr auf GitHub [4], die Flächennutzungsdaten kommen aus den Berliner ALKIS-Daten [5].

Hier der Original-Tweet [12]:

[1] … https://kiezcolors.odis-berlin.de/#13/52.51451/13.35004
[2] … https://twitter.com/hnshck/status/1686321654559854593
[3] … https://de.wikipedia.org/wiki/Siegess%C3%A4ule_(Berlin)
[4] … https://github.com/technologiestiftung/kiezcolors/
[5] … https://gdi.berlin.de/geonetwork/srv/ger/catalog.search#/search?facet.q=type%2Fdataset&resultType=details&sortBy=changeDate&any=ALKIS…

QGIS-Tipp: Opacity Set Plugin

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Screenshot: Das Opacity Set Plugin bei 75%

Ein hilfreiches, neues QGIS-Plugin findet Ihr mit „Opacity Set“ [1]. Ein “Einfaches Plugin, das die Deckkraft für die ausgewählte Rasterebene auf 0,5, 0,75 oder 1 festlegt. Wenn keine Rasterebene ausgewählt ist, ändert sich die Deckkraft für alle Rasterebenen.” [1]. Ich hab’s probiert, klappt perfekt. Danke!

Animation: Das Opacity Set Plugin bei 50%, 75% und 100%

[1] … https://plugins.qgis.org/plugins/opacity_set_01/

QGIS-Tipp: Sentinel-3 World Fire Atlas-Daten im QGIS visualisiert

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Screenshot 1: Sentinel-3 World Fire Atlas im Viewer [4]

Am 24.07.2023 hat die Europäische Weltraumorganisation ESA (European Space Agency) den Sentinel-3 World Fire Atlas [1] wieder in Betrieb genommen. Details findet Ihr unter Informationen [2], Statistiken [3] und im Viewer [4]. Möge dieser Atlas immer möglichst wenige Daten beinhalten!

Und einfach mal die Daten als CSV herunter geladen und im QGIS eingebunden und über die Spalte “F1” visualisiert per Kategorisierung und Heatmap.

Screenshot 2: Die Daten im QGIS visualisiert

Hier der Original-Tweet [1]:

[1] … https://twitter.com/EO_OPEN_SCIENCE/status/1683748816976072707
[2] … http://s3wfa.esa.int
[3] … http://s3wfa.esa.int/dashboard
[4] … http://s3wfa.esa.int/viewer

Krass: 40 Jahre GRASS!

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Screenshot (Bildquelle [1])

GRASS [1] : 40 Jahre freies und offenes GIS! Herzlichen Glückwunsch, Danke und weiter so! Zur Feier des Tages findet heute, am 29. Juli um 17:00 UTC, ein virtuelles Treffen [3] statt, um auf die 40 Jahre GRASS-Entwicklung anzustoßen! Ihr seid alle eingeladen!
Übrigens: GRASS ist auch Bestandteil der Standard QGIS-Installationen.

[1] … https://grass.osgeo.org/
[2] … https://de.wikipedia.org/wiki/GRASS_GIS
[3] … https://twitter.com/GRASSGIS/status/1684560586980618241

The Language World Map: Wo wird wie gesprochen?

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Leichte Kost zum Wochenende: Habt Ihr Euch auch schon immer mal gefragt, welche Sprache in welchem Land gesprochen wird? Wo spricht mal eigentlich noch deutsch, wo überall spanisch oder portugiesisch? Die  “The Language World Map“ [1] auf MapsMania [2] gibt Antwort darauf.

Screenshot: Mein Test für Deutsch, Mandarin und Spanisch [3]

[1] … https://languageworldmap.com/
[2] … https://googlemapsmania.blogspot.com/2023/07/who-speaks-your-language.html
[3] … https://languageworldmap.com/?la=german&la=mandarin&la=spanish

QGIS-Tipp: Koordinatengitter auf der Karte

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Screenshot: Mein Quick & Dirty-Test mit Stadtgrenze von Halle (Saale) im EPSG:2398

Eine Karte mit einem Koordinatengitter zu versehen kann die Lesbarkeit der Karte deutlich erhöhen, es verbessert die “geographischen Ortsbestimmung” [1]. Wie die Erstellung eines solchen mit QGIS ganz einfach im Drucklayout funktioniert, könnt Ihr im folgenden Youtube-Video “How to add Grids of specified size with coordinates” [2] entspannt nachvollziehen. Danke MADHURAJ P K!

[1] … https://de.wikipedia.org/wiki/Geographische_Koordinaten
[2] … https://www.youtube.com/watch?v=Gx0HW3iPPM4