Zeitmaschine: Die Erde vor Millionen Jahren

Wie sah unsere Erde vor Millionen Jahren aus? Und wie zur Zeit der ersten Algen, des ersten Grases, der Dinosaurier? Antworten darauf findet Ihr auf der interaktiven Karte „What did Earth look like million years ago?“ auf dinosaurpictures.org [1]. Einfach den eigenen Standort suchen, den Zeitpunkt eingeben und staunen. Mit den Pfeiltasten ← und → könnt Ihr Euch noch schneller durch die Zeit bewegen.

Halle (Saale) vor 66 Millionen Jahren (Quelle [1])

[1] … https://dinosaurpictures.org/ancient-earth#20

Jubiläum: 3000 Tage #geoObserver feiern mit einem T-Shirt

In eigener Sache: Ein kleines Jubiläum, heute vor genau 3000 Tagen ist der erste #geoObserver-Beitrag „QGIS 1.8 Release ist online“ online gewesen. Ich freue mich, Ihr hoffentlich auch! Lasst uns virtuell anstoßen: zusammen auf die nächsten 3000 Tage mit (fast-) täglichen News aus der Geowelt.

Nachgewiesen im Excel: 3000 Tage #geoObserver

Und weil ich immer mal wieder gefragt wurde:
Wer Lust hat, sich mit dem #geoObserver zu schmücken, ab sofort können #geoObserver T-Shirts bestellt werden. Lieferzeit ca. 2-3 Wochen (ich sammle die Bestellungen). Eure Kosten: 17.00 EUR pro Stück inkl. Versand in Deutschland. Bitte Größe angeben. Übrigens: Mindestens 2 Euro pro T-Shirt gehen als Spende an das QGIS-Projekt.
Zur Bestellung.

Am Model arbeite ich noch ;-)

Verantwortung bei Erstellen einer Karte oder Wie neutral sind Karten wirklich?

Wenn wir Karten produzieren, haben wir Gründe, wir wollen etwas ausdrücken, wir wollen dem Leser Zusammenhänge deutlich machen, wir wollen ihn führen oder gar drängen? Der Leser und wir alle halten Karten für neutral, aber, sind wir dabei wirklich neutral? Oder manipulieren wir gar bewusst oder unbewusst, z. B. durch Überbetonen oder Weglassen, ungeeignete Klassen, ungünstige Symbolisierung, manipulative Texte und Überschriften, schlechte Projektionen, …

Was wollen wir sehen, was nicht und was wollen wir zeigen und was nicht?

Wie haben eine Verantwortung, diese sollte uns bewusst sein und über diese sollten wir immer wieder nachdenken. Ein wunderbares Beispiel habe ich bei thecorrespondent.com im Beitrag „How maps in the media make us more negative about migrants“ gefunden. Lesepflicht für jeden Kartenersteller!

Scheenshot: Die Karte der Migration als Beispiel für Manipulation des Lesers (Quelle [1])

Der Tipp kam von Albrecht Elstermann, Danke!

[1] … https://thecorrespondent.com/664/how-maps-in-the-media-make-us-more-negative-about-migrants/810817434416-d4053fb3

DataViz: Bessere Farben!

Wer gut funktionierende Farben bei der Datenvisualisierung z. B. in Diagrammen verwenden will, kann auch viele Fehler machen und es wird einfach nicht gut. Wenn man es besser machen will, sollte man sich mal den DataWrapper-Artikel „How to pick more beautiful colors for your data visualizations“ vornehmen. An etlichen Beispielen wird erläutert, wie man zu besseren Farben (hier in im Diagrammen) kommt, wenn einige Grundregeln und Tipps beachtet werden. Lesenswert! Danke Lisa Charlotte Rost und DataWrapper!

Neugierig? Eindrucksvolle Beispiele von DataWrapper als Screenshots (Quelle [1])

[1] … https://blog.datawrapper.de/beautifulcolors/
[2] … https://twitter.com/Datawrapper/status/1301875472079425536?s=20

QGIS-Tipp: CKAN-Browser

Wenn es um Open Data Portale geht, ist CKAN [1] sicher einer der Favoriten. Die Mehrzahl der Portale für die offenen Daten wird mit CKAN betrieben. In QGIS steht das Plugin CKAN-Browser [2] zur Verfügung, um gleich direkt auf die Daten der entsprechenden Portale zuzugreifen. Ich hab’s mal probiert, hier mit den Feuerwehr-Hydranten von Toronto.

Auswahl des Datenbestandes Hydranten in Toronto
Totontos Hydranten live auf dem Open Data Portal visualisiert in QGIS

[1] … https://ckan.org/
[2] … https://plugins.qgis.org/plugins/CKANBrowser/
[3] … https://ckan0.cf.opendata.inter.prod-toronto.ca/de/dataset/fire-hydrants
[4] … https://twitter.com/martinalalu/status/1301624043653795841?s=20

ÖPNV-Erreichbarkeit via Voronoi

Ein Voronoi-Diagramm (auch Thiessen-Polygone) repräsentiert Einflussbereiche einer Reihe von Punkten oder Objekten in einem Raum. Es kann für Abfragen zum nächsten Nachbarn verwendet werden [1]. Das wiederum kann man sich zu Nutze machen, um z. B. die nächste Haltestelle zu ermitteln, natürlich nur via Luftlinie. Für New York und seine Metro gibt es einige Beispiele, z. B. [2], ich habe es mit QGIS mal testweise für Halle (Saale) gerechnet, einzeln für Busse, einzeln für Straßenbahnen und beide zusammen. Die interaktive Karte meines Test findet Ihr unter [3]

[1] … https://de.wikipedia.org/wiki/Voronoi-Diagramm
[2] … https://lvngd.com/blog/finding-nearest-nyc-subway-station-voronoi-map/
[3] … http://www.geoobserver.de/OEPNV_Halle_BusTram,_Voronoi_v01

Erschreckend: Nukemap & Missilemap

Leider so erschreckend wie real, die Karten und Simulationen für die Zerstörungskraft und Erreichbarkeit der immer noch vorhandenen Massenvernichtungswaffen, anschaulich präsentiert von Alex Wellenstein [1] in Nukemap [2] und Missilemap [3].

Möge keiner dieser Fälle jemals eintreten, schafft das Zeug endlich ab!

Nukemap: Eine 100 Mt-Bombe über Halle reicht bis zum Harz
Missilemap: Minuteman III erreicht mit 1300 km fast die ganze Welt

[1] … http://blog.nuclearsecrecy.com/
[2] … https://nuclearsecrecy.com/nukemap/
[3] … https://nuclearsecrecy.com/missilemap/

QGIS-Tipp: Styles und Layouts im QGIS HUB

Seit einigen Wochen gibt es die Möglichkeit, QGIS-Styles (XML-Dateien) und Layouts zentral für alle frei verfügbar im QGIS HUB [1] hochzuladen und anzubieten. Einfach Account anlegen, anmelden und Eure Styles hochladen. Momentan stehen der Style-Hub und der Layout-Hub zur Verfügung. Ich hab’s probiert und erste Styles hochgeladen (Autor: #geoObserver)

Initiator des Angebotes ist QGIS-Spezialist Klas Karlsson. THX Klas! 

Styles im QGIS-Hub (Quelle [1])
Zwei meiner Styles in Aktion. davon links: In Memoriam Professor Ludwig Ehrler [3]
Plakatgestaltung für die Evangelisch-lutherische Kirche St. Mariä zu Tripkau, 1998/2000. Ludwig Ehrler, Lutz Grumbach (Quelle [4])

[1] … http://qgis-hub.fast-page.org/index.php?i=1 (aktueller QGIS Hub)
[2] … https://style-hub.github.io/ (in Vorbereitung)
[3] … https://de.wikipedia.org/wiki/St.-Marien-Kirche_(Tripkau)#Zusammenh%C3%A4nge_zwischen_Gestaltung_und_Theologie
[4] … https://www.burg-halle.de/hochschule/information/aktuelles/a/ausstellung-ludwig-ehrler-1939-2014/

Clean & Build? mapshaper.org!

Ein wirklich guter Tipp [1]: Das Tool mapshaper [2] zum Reparieren von Geometrien in den Formaten Shape, GeoJSON, TopoJSON und CSV, auch gezippt. Clean und Build wie in alten ARC/INFO-Zeiten. Ich hab’s probiert mit eigenen Daten und bekannten Fehlern, klappt ausgezeichnet. Schaut es Euch an, es lohnt sich.
THX Matthew Bloch für das Tool und  Ujaval Gandhi für den Tipp!

MapShaper_Screenshot_1.png
Screenshot: mapshaper inkl. Hilfe (Quelle [1])

Nur noch ein Hinweis: Man sollte natürlich nur Daten hochladen, die das auch erlauben (siehe z. B. Datenschutz,  Betriebsgeheimnis, Kundendaten, …)

[1] … https://twitter.com/spatialthoughts/status/1297850957875666944?s=20
[2] … http://mapshaper.org

Corona Risikogebiete des RKI visualisiert

Das das RKI die aktuellen Einstufungen bzgl. der Corona-Risikogebieten nur in Textform veröffentlicht, hat Joseph Berkner aus diesen Werten eine Online-Karte [1] gemacht und diese in der Facebook-Gruppe Geowissenschaftler/Geoscientists veröffentlicht [2]. Die Daten werden per Script stündlich vom RKI bezogen und zu Geodaten angereichert und visualisiert. Genutzt wird für diesen Automatismus eine Kombination aus „Scraping mit Python, Datenablage in PostgreSQL/PostGIS, Schnittstelle PHP und Frontend Javascript/Leaflet“. Danke Joseph, gute Arbeit!

Corona_Risikogebiete_FB_Screenshot_1.PNG
Der Screenshot vom Beitrag (22.08.2020, 08:00 Uhr)

[1] … https://geolic.net/covid19-risk-areas/
[2] … Beitrag in Facebook-Gruppe Geowissenschaftler/Geoscientists