Heute, am 6.03.2023, nach fast 5000* Tagen Laufzeit wurde der OSMWMS auf OSMWMS.de abgeschaltet. Die Daten und Funktionen können heute moderner, z. B. über die Dienste von basemap.de [1], vor allem die dort verfügbaren Vectortiles [2] ersetzt werden.
Screenshot: Ein letztes Mal *seufz*
* … Der OSMWMS.de startete am 19.08.2009, lief also exklusive heutigem Enddatum 4947 Tage, was 13 Jahre, 6 Monate, 15 Tage oder 162 Monate, 15 Tage entspricht, vgl. Zeitspannenrechner [3].
Für den 03.03.2023 ist laut QGIS-Roadmap [1] die Version 3.30 angekündigt. Wer sich schon jetzt über die neuen Funktionen von QGIS 3.30 informieren will, auf Youtube findet Ihr eine Zusammenfassung im „QGIS 3.30 Visual Changelog“ [2]. Viele coole Neuerungen, nach dem ersten Anschauen bin ich noch nicht ganz sicher, welche Funktion mein Favorit ist, ich werde es wohl noch einige Male anschauen 😉 Detaillierte Infos zum QGIS 3.30-Changelog in Schriftform findet Ihr hier [3].
Die freie OpenAerialMap alias OAM [1] hat es sich zum Ziel gemacht, eine Plattform für alles rund um freie UAV [2]-Luftbilder anzubieten. Mitnutzen und Mitmachen*sind gefragt! Bei OAM heisst es in “Über”[3]:
Für QGIS gibt es ein experimentelles Plugin “Open Aerial Map (OAM) for QGIS3, Express Edition” [8], bei mir funktionierte es allerdings auf zwei Rechnern erst einmal nicht, ich suche noch nach der Ursache 😉
* … Wichtiger Hinweis (eines drohnenfliegenden Fachkollegen): Vor Veröffentlichung sind die rechtlichen Rahmenbedingungen zu prüfen! [9]
Animation: Einwohnerdaten im QGIS als Choropleten und DotMaps mit 10 und 100 Elementen pro Punkt
Für die speziell Symbolisierungsart der Punktdichtekarten (DotMaps) gibt es im QGIS ein Plugin “Dot Map” [1], in der Beschreibung des Plugins heißt es:
“Eine Punktdichtekarte ist eine Art von thematischer Karte, die Punkte oder andere Symbole auf der Karte verwendet, um die Werte eines oder mehrerer numerischer Datenfelder darzustellen. Jeder Punkt auf einer Punktdichtekarte repräsentiert eine bestimmte Menge an Daten. QGIS hat keine Symbologie für diese Art von Daten. Aus diesem Grund kann dieses Plugin einen Punktdichte-Layer aus einem Polygon-Layer mit einem Integer-Feld mit den Daten erstellen, die der Benutzer in Punkte umwandeln möchte.” [1].
Noch weiter gehen die DotGridMaps, Details dazu findet Ihr in [3] und [4].
Alternativ kann in QGIS ab 3.16 auch die eingebaute Funktion “Vektor / Forschungswerkzeuge / Zufällige Punkte in Polygonen…” genutzt werden, vgl. auch “Making a Dot Density Map in QGIS” [5]. Mir scheint das o. g. Plugin jedoch einfach in der Bedienung.
Eine interessante interaktive Karte zur deutschlandweiten Straßen- und Platzsuche [1] findet Ihr bei Zeit.de. Einfach mal ein oder zwei Suchbegriffe eingeben und in wirklich sehr kurzer Zeit findet Ihr die Ergebnisse auf der Karte. Die Daten stammen aus dem OpenStreetMap-Projekt und werden unter der Nutzungslizenz ODbL 1.0 als GeoJSON (206 MB) frei zur Verfügung gestellt und lassen sich im einen GIS nachnutzen.
Ich habe es mal kurz angetestet mit den Lokationen “galgenberg” und “ufer” [2] und sogar das berühmte deutsche “Meierloch” [3] läßt sich mit einer Suche nach “meier” [4] in der Straßensuche nachvollziehen.
Der GeoJSON-Import in QGIS klappt problemlos, ist naturgemäß etwas langsam, deshalb habe ich die Daten gleich als GeoPackage gespeichert und mit diesen weiter gearbeitet.
Screenshot: Ergebnisse der Suche nach “meier” im QGIS
Screenshot: Die im QGIS eingebaute Nomination-Geokodierung (1), (2) in Aktion
Diese Funktion kennen viele Nutzer immer noch nicht, obwohl es sie eigentlich schon seit 18. Juni 2021 gibt, nämlich ab QGIS-Version 3.20, früher war es ein Plugin, jetzt ist sie Kernbestandteil [1]. Geht einfach mal in die Locator Bar im QGIS (unten links) und gebt nach einem ”>”-Zeichen eine gewünschte Adresse (1) ein und sofort sucht QGIS via Nominatim nach passenden Lokationen und schlägt Euch in einer Liste die Treffer vor (2), ein Doppelklick auf Eure Wunschlokation (2) und QGIS zoomt dorthin (3)! Genial! Und wer es ganz genau wissen will, was QGIS und Nominatim so senden, kann den Netzwerktraffic im QGIS Networklogger-Plugin [3] verfolgen (4).
Update: 28.02.2023, 14:10 Uhr: Bei einigen Nutzern gab es Schwierigkeiten mit dem Zertifikat, ggf. müsst Ihr noch einige SSL-Einstellungen konfigurieren (Tipp eines Kollegen):
Animation: Das Unfallgeschehen in Halle (Saale) 2017 … 2021 mit QGIS visualisiert
Zwei Tote durch schwere Verkehrsunfälle zu Beginn dieser Woche in Halle (Saale) gaben Anlass, sich doch mal mit den Unfallschwerpunkten hier zu beschäftigen. Ist z. B. die LuWu (Ludwig-Wucherer-Straße) ein Hotspot bei Verkehrsunfällen? Dazu habe hab ich mir alle Unfälle von 2017 … 2021 aus dem Unfallatlas [1] und dessen offenen Daten [2] geladen und vereinigt. Mit diesen Daten wurden dann das Unfallgeschehen via QGIS visualisiert. Das QGIS-Projekt mit den Daten finden Ihr unter [3]. Mit Radius und Maximalwert kann “gespielt” werden. Pro und Contra zu Heatmaps findet Ihr auch unter [4].
Immer wieder kommt es vor, dass QGIS in einem Projekt nicht mehr auf die Datenquelle zurückgreifen kann, vielleicht hat irgend jemand einen Pfad oder Dateinamen umbenannt. Wie Ihr das im QGIS recht einfach fixen könnt, seht Ihr im Youtube-Video “QGIS 3.16 Datenmanagement – Datenquelle reparieren” [1] von Marshal Mappers. “Auto-Finden” kann gut weiter helfen.
Also zuerst, ich mag diese Heatmaps! Heatmap steht für “Wärmebild”, nie war es einfacher, komplexe Inhalte grafisch so gut zu visualisieren, aber man sollte beim Einsatz unbedingt Einiges beachten:
Animation: Die Apotheken von Halle (Saale) mit 1000m, 2000m und 3000m Radius visualisiert
Pro Heatmaps:
gute, schnell erfassbare Aussage aus sehr großer Datenmengen bzgl. Dichte der Daten
lenkt Aufmerksamtkeit
für qualitative Interpretation OK
Contra Heatmaps:
Kein/wenig/nicht sichtbarer Bezug zu Originaldaten – mitunter fragt sich der Benutzer, wie es zu dieser Dichte kommt – quantitative Aussagen können nicht gemacht werden
Unscharfes Modell durch den (kritischen) Wert des Radius*. Wie kommt der zustande? Reale Werte durch Vorschrift (wenn ja, welche?), Ziel eine schönen Grafik, Zufall oder Defaulteinstellung, Screen- oder Realeinheiten?
* … “Radius: Wird verwendet um den Heatmap Suchradius (oder Kernbandbreite) in Metern oder Karteneinheiten anzugeben. Der Radius gibt den Abstand um einen Punkt ab dem der Einfluss des Punktes spürbar wird an. Größere Werte haben eine stärkere Glättung zur Folge, kleinere Werte können aber feinere Details und eine Abwechslung in der Punktdichte zeigen.” [1]
Ich habe mal versucht, das Ganze mit den Apothekenstandorten von Halle (Saale) zu verdeutlichen. Die Daten stammen aus dem OSM-Projekt uns wurden mittels QuickOSM-Plugin ins QGIS übernommen. Dort dann mit der Symbolisierung “Heatmap” für mit 1000m, 2000m und 3000m Radius visualisiert. Welcher der drei Radien verdeutlicht nun die hallesche Apothekendichte am besten? In jedem Fall bemerkenswert die hohe Dichte am Markt und am Reileck – mindestens drei Apotheken auf engstem Raum.
Ihr könnt gern in den Kommentaren Eure Erfahrungen zu Heatmaps ergänzen …
1000m2000m3000mHohe Apothekendichte am Markt und am Reileck
