BIG NEWS: Google vs. Overture Maps Foundation?! Und die OSMF?

ACHTUNG: Erleben wir hier gerade eine GeoRevolution? In jedem Fall BIG NEWS!
Bisher war Google mit seinen GoogleMaps der fast uneingeschränkte Kartenlieferant im Web, viele Menschen hatten plötzlich Zugang zu weltweiten Geobasisdaten wie Topographie und Orthophotos bei einer einfachen, auch für Laien verständlichen Nutzeroberfläche. Und trotz einiger bekannter Diskussionen und Fallstricke, Google hat Großartiges geleistet, aber hatte eben auch (fast) das Kartenmonopol, die einzige wirklich freie Alternative war OpenStreetMap (OSM).

Nun ist Bewegung in den Markt gekommen, Google soll einen schwergewichtigen Mitbewerber bekommen. Die Linux Foundation hat am 15.12.2020 [1] Overture Maps [2] angekündigt, einen Zusammenschluss von potenten Gründungsmitgliedern wie Amazon, Meta, Microsoft und TomTom* auch unter Einbeziehung der freien OSM-Daten. Laut [1] sollen die dann neuen Daten unter einer OpenData-Lizenz verfügbar werden, also frei, so wie bei Linux üblich. Schwerpunkte sollen die Folgenden sein:

“Overture hat sich zusammen mit anderen Mitwirkenden zum Ziel gesetzt, Folgendes zu liefern: 

Kollaborative Kartenerstellung: Overture zielt darauf ab, Daten aus mehreren Quellen zu integrieren, darunter Overture-Mitglieder, Bürgerorganisationen und offene Datenquellen.

Global Entity Reference System : Overture wird die Interoperabilität mit einem System vereinfachen, das Entitäten aus verschiedenen Datensätzen mit denselben realen Entitäten verknüpft.

Qualitätssicherungsprozesse : Overture-Daten werden einer Validierung unterzogen, um Kartenfehler, Bruch und Vandalismus zu erkennen, um sicherzustellen, dass Kartendaten in Produktionssystemen verwendet werden können.

Strukturiertes Datenschema : Overture wird die Einführung eines gemeinsamen, strukturierten und dokumentierten Datenschemas definieren und vorantreiben, um ein benutzerfreundliches Ökosystem von Kartendaten zu schaffen.”
(Quelle [1])

Von vielen Geo-Insidern wird das Vorhaben mit großer Neugier und positiver Erwartung begrüßt, vgl. [5], schließlich erhöht das Ganze ja auch die Reichweite der freien OSM-Daten. Bedenken gibt es natürlich auch: In der OSM-Community schürt das Vorhaben teilweise einige Ängste, z. B., dass die OpenStreetMap-Foundation (OSMF) per “feindlicher Übernahme” zum Verlierer werden könnte [3]. Hmm …

Ich weiß noch nicht, wo die Reise hin geht, aber ich habe ein positives Bauchgefühl und werde es verfolgen und berichten. Gut ist, dass eine neue Konkurrenz der ganz Großen entsteht, denn die belebt bekanntlich das Geschäft. Das die OSM-Daten nachgenutzt werden, ist imho eine gute Entwicklung, schließlich entspricht das ja auch der OSM-Grundidee. Ich hoffe, dass die wunderbaren Lizenz-Bedingungen für die freien OSM-Daten mit dieser Entwicklung nicht leiden und ihre quasi einmalige Freiheit ohne Einschränkung bestehen bleibt!

* … ESRI nicht? Und wenn ja, warum? Ist das eine mögliche Antwort? [7]

[1] … https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-overture-maps-foundation-to-build-interoperable-open-map-data
[2] … https://overturemaps.org/
[3] … https://lists.openstreetmap.org/pipermail/talk-de/2022-December/117878.html
[4] … https://weeklyosm.eu/de/archives/16183
[5] … https://twitter.com/Linda__Stevens/status/1603462120468713472
[6] … https://twitter.com/Donny_V/status/1603738952648871936
[7] … https://twitter.com/Linda__Stevens/status/1603803215090241536
[8] … https://wiki.osmfoundation.org/wiki/Main_Page

Leider notwendig: Die Kältekarte!

Screenshot: Die Kältekarte, Halle (Saale) identifiziert (Quelle [1])

Es gibt Daten, die man am liebsten gar nicht brauchen will, aber wenn es nicht anders geht, ist es gut, wenn sie vorhanden und öffentlich zugänglich sind. Deshalb heute: Die Kaeltekarte.de [1]. Dort heißt es:

“Ein Kältebus (auch Wärmebus, Kältehilfebus oder Mitternachtsbus) ist ein Angebot in der Obdachlosenhilfe. Zwischen November und März fahren haupt- und ehrenamtliche Mitarbeiter von Hilfsorganisationen nachts durch Großstädte und suchen Obdachlose auf. Die Kältebus-Mitarbeiter versuchen zunächst mit ihnen ins Gespräch zu kommen. Sie bieten ihre Hilfe in Form von heißen Getränken, Kleidung oder einem warmen Schlafsack an. Wer aufgrund seines körperlichen oder geistigen Zustands nicht selbst in der Lage ist, eine Notschlafstelle aufzusuchen, bekommt das Angebot, in eine Notübernachtung gebracht zu werden. Erfolgreich ist das Konzept nur, wenn es von den Obdachlosen akzeptiert wird.” [1], [2]

Hier der Original-Tweet [3]:

[1] … https://kaeltekarte.de/
[2] … https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%A4ltebus
[3] … https://twitter.com/Anonymous9775/status/1603820378635239439

QGIS-Tipp: QGIS to AutoCAD LT

Screenshot: Artikel “Export your QGIS project to AutoCAD LT with attribute table data” (Quelle [1])

Allen, die QGIS-Daten als DXF in die CAD-Welt abgeben wollen oder müssen 😉 sei der Artikel “Export your QGIS project to AutoCAD LT with attribute table data” [1] von Mariusz Krukar empfohlen, hier findet Ihr wertvoll Tipps dazu, insbesondere zum Umgang mit den Beschriftungen, die im GIS ja aus Inhalten von Tabellenspalten generiert und gestaltet, um dann im CAD zu Zeichnungsbestandteilen zu werden.

Hier der Original-Tweet [2]:

[1] … https://www.mkrgeo-blog.com/export-your-qgis-project-to-autocad-lt-with-attribute-table-data/
[2] … https://twitter.com/rafemoro/status/1600284968978190338

Topologie – die heilige Kuh?!

Screenshot: “TOPOLOGY: A BIG WORD WITH BIG IMPLICATIONS FOR YOUR DATA” von Adam Thomas (Quelle [1])

Früher in den 90ern, ich habe 1991 GIS gelernt, war Topologie in Geodaten Standard, ein hohes Gut, eben eine heilige Kuh! Auch beim Marktführer, aus guten Gründen! Clean & Build nach jeder Editiersitzung waren Pflicht und es war gut so. Irgendwann ging die Pflicht leider verloren, spätestens bei der Einführung des ESRI-Shape-Files, für mich der größte Architekturfehler diese Formates, welches durchaus seine Verdienste hatte [6]. Das Topologie und topologisch korrekte Daten immer noch unendlich wichtig sind – für Konsistenz und Präzision – könnt Ihr im Artikel “TOPOLOGY: A BIG WORD WITH BIG IMPLICATIONS FOR YOUR DATA” von Adam Thomas [1] im mapbox-Blog nachlesen.

[1] … https://www.mapbox.com/blog/topology-data-implications
[2] … https://geoobserver.de/2018/07/19/shapefile-die-neverending-story/
[3] … https://geoobserver.de/2017/10/26/shapefile-eine-hassliebe/
[4] … http://switchfromshapefile.org/
[5] … https://geoobserver.de/2016/03/29/theshapefilechallenge-the-winner-is/
[6] … https://geoobserver.de/2017/05/29/25-jahre-esri-shapefile-herzlichen-glueckwunsch/
[7] … https://twitter.com/Mapbox/status/1600928950053703689

Globale Wassereinzugsgebiete

Eine Wasserscheide ist nach Wikipedia [1] ”der Grenzverlauf zwischen zwei benachbarten Flusssystemen. Sie entspricht also der Grenze zwischen den Einzugsgebieten des abfließenden Niederschlagswassers von zwei Flüssen”.

Eine interessante Anwendung zur Ermittlung von Globalen Wassereinzugsgebieten habe ich bei GoogleMapsMania im Beitrag “The Global Watershed Map” [2] gefunden. Einfach einen Standort anklicken und die Berechnung mit “Delineate!” starten und in wenigen Sekunden habt Ihr Euer angefragtes Einzugsgebiet.

Ich habe es für Halle (Saale) getestet … Ergebnis ein ”Wassereinzugsgebiet von 18.000 km² (6.900 Quadratmeilen) mit einem Abfluss in der Nähe von (51.471, 11.956)”.

Screenshot: Mein Test die Saale bei Halle (Quelle [2])

Hier der Original-Tweet auf GeoNe.ws [3]:

[1] … https://de.wikipedia.org/wiki/Wasserscheide
[2] … https://googlemapsmania.blogspot.com/2022/11/the-global-watershed-map.html
[3] … https://twitter.com/GeoNe_ws/status/1601010244875862016
[4] … https://geoobserver.de/2020/09/17/was-ist-hydrosheds/

QGIS-Tipp: Point Sampling Tool Plugin

Stell Dir vor, Du musst Informationen mehrerer Layer (Vektor und Raster) an verschiedenen Stellen abfragen und willst aus den abgefragten Layern die Werte bestimmter Sachdatenspalten ermitteln und speichern. Das kannst Du natürlich mit dem Identifikationswerkzeug machen, das wird aber je nach Anzahl der Themen, der zu berücksichtigenden Spalten und abzufragenden Stellen schnell mühsam bis fast unmöglich. Abhilfe schafft das QGIS-Plugin “Point Sampling Tool” [1]. Einfach einen Punkt-Layer mit den abzufragenden Standorten anlegen und die Sachdatenspalten aller abzufragenden Themen sowie einen Ziel-Layer angeben und schon werden die Sachdatenspalten im Ziel-Layer angelegt und mit den Werten der Quell-Themen an den abzufragenden Punkten befüllt. Das klappt natürlich auch mit zwanzig Themen und 64 Spalten bei 300 Abfragestellen 😉 Einfacher geht es nicht!

Screenshot: Mein Test mit zwei Themen, fünf Spalten an drei Abfragepunkten

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

QGIS-Tipp: Verbesserte Unterstützung von ESRI-Formaten und -Diensten in GDAL und QGIS

Wusstet Ihr schon, dass GDAL 3.6.0 neue Funktionen von zur “sofort einsatzbereiter FileGeodatabase-Schreibunterstützung” bietet und diese bereits in QGIS 3.28 eingearbeitet werden? Details findet Ihr in den Tweets [1], [2] und dem North Road-Beitrag “QGIS 3.28 improvements for working with ESRI formats and services” [3].

[1] … https://twitter.com/GdalOrg/status/1598416806791839745
[2] … https://twitter.com/qgiswatch/status/1598371866678366208
[3] … https://north-road.com/2022/11/24/qgis-3-28-improvements-for-working-with-esri-formats-and-services/

Katastrophal: Asteroid-Einschläge simuliert

Immer wieder lesen wir darüber, dass Himmelkörper auf der einschlagen könnten und es passiert ja auch immer mal wieder. Zum Glück verglühen die meisten Geschosse vorher. Welche Auswirkungen es haben könnte, wenn es wirklich passiert, könnt Ihr mit dem ASTEROID LAUNCHER auf neal.fun [1] von Neal Agarwal [2] simulieren. Die Quellen der wissenschaftlichen Grundlagen sind unter “About” (i) beschrieben. Die Ergebnisse sind erschreckend, aber das war ja zu erwarten.

Ich habe das mal mit der Voreinstellungen für Halle (Saale) simuliert, also eine Eisen-Asteroid mit 500m Durchmesser und 17 km/h Geschwindigkeit bei einen Winkel von 45 Grad.

Screenshot 1: Die Voreinstellungen Eisen-Asteroid, d=500m, v=17 km/h, alpha=45 Grad (Quelle [1])
Screenshot 2: Ergebnis – 12 Gt TNT, 9,7 km Krater mit 583 m Tiefe, 86089 Menschen im Krater verdampft (Quelle [1])

Die Ergebnisse im Einzelnen:

  • 9,7 km breiter Krater
    • Schätzungsweise 86.089 Menschen würden im Krater verdampft
    • Die Wirkung entspricht 12 Gigatonnen TNT
    • Es wurde mehr Energie freigesetzt als ein Hurrikan an einem Tag freisetzt
    • Ein Einschlag dieser Größenordnung passiert durchschnittlich alle 166.000 Jahre
  • 15 km breiter Feuerball
    • Schätzungsweise 913.939 Menschen würden durch den Feuerball sterben
    • Schätzungsweise 490.891 Menschen würden Verbrennungen 3. Grades erleiden
    • Schätzungsweise 1.417.890 Menschen würden Verbrennungen 2. Grades erleiden
    • Kleidung würde innerhalb von 62 km nach dem Aufprall Feuer fangen
    • Bäume würden innerhalb von 127 km nach dem Aufprall Feuer fangen
  • 241 Dezibel Stoßwelle
    • Schätzungsweise 197.172 Menschen würden an der Schockwelle sterben
    • Jeder innerhalb von 44 km würde wahrscheinlich Lungenschäden erleiden
    • Jeder im Umkreis von 57 km hätte wahrscheinlich ein Trommelfellriss gehabt
    • Gebäude im Umkreis von 99 km würden einstürzen
    • Häuser im Umkreis von 133 km würden einstürzen
  • 4 km/s Spitzenwindgeschwindigkeit
    • Schätzungsweise 919.182 Menschen würden durch den Windstoß sterben
    • Wind innerhalb von 30 km wäre schneller als Stürme auf Jupiter
    • Häuser im Umkreis von 48 km würden komplett dem Erdboden gleichgemacht
    • Innerhalb von 86 km würde es sich anfühlen, als wäre man in einem EF5-Tornado
    • Fast alle Bäume im Umkreis von 142 km würden gefällt
  • Erdbeben der Stärke 7,2
    • Schätzungsweise 3.795 Menschen würden durch das Erdbeben sterben.
    • Das Erdbeben wäre in  242 km Entfernung zu spüren

Weitere Simulationen findet Ihr unter “Erschreckend: “Nukemap & Missilemap” [3]

[1] … https://neal.fun/asteroid-launcher/
[2] … https://twitter.com/nealagarwal
[3] … https://geoobserver.de/2020/09/04/erschreckend-nukemap-missilemap/

QGIS-Tipp: Alasdair Rae zaubert mit dem Geometrie-Generator

Ich war schon immer ein Fan vom QGIS-Geometrie-Generator. Noch nie waren die Visualisierungsmöglichkeiten in einem GIS so offen, vielfältig und (meist) auch einfach. Alasdair Rae zeigt Euch in seinem Tweet [1] ein paar einfache und interessante “Zaubereien” zum Einstieg in den QGIS-Geometrie-Generator. Gern gebe ich sie hier weiter, Danke Alasdair!

[]1] … https://twitter.com/undertheraedar/status/1599812198125121536

Vorsicht? maps.google.de vs. google.de/maps

Google hat für seine Kartenanwendung die URL geändert, aus maps.google.de wird google.de/maps. Scheint unkritisch, aber ist es das wirklich? Was heißt das für die Standortberechtigung im Browser? Lest mal die Diskussion in diesem Thread …

[1] … https://twitter.com/Rudcher/status/1598596534656024576