Beängstigend: Klima-Risiko-Index

Gleich zwei Karten [1], [2] mit dem globalen Klima-Risiko-Index kursieren derzeit im Web, veröffentlicht von germanwatch.org. Nach der neusten Karte erreicht Deutschland mit den Daten von 2018 Rang 3 und ein derart hoher Rang ist wirklich schlecht, weil ein extrem hohes Risiko. Eigentlich dachten wir doch, in Deutschland wäre es nicht so schlimm? Dabei beide Karten unterschiedliche Szenarien darstellen, hab ich bei @Germanwatch nachgefragt [4], die Antwort und Aufklärung kam sofort [5]. Danke!

Klima-Risiko-Index_Screenshot_1.png
Der Klima-Risiko-Index mit den Daten von 2018 (Quelle: [1])

Karte [2] stellt die Daten von 1997-2016 dar und wird demnächst aktualisiert durch die aktuelleren Daten (vgl. [3], [4], [5])

Klima-Risiko-Index_Screenshot_2.png
Der Klima-Risiko-Index mit den Daten von 1997-2018 (Quelle: [2])

[1] … https://twitter.com/Germanwatch/status/1202173688868679683/photo/1
[2] … https://www.germanwatch.org/de/kri
[3] … https://twitter.com/Germanwatch/status/1202173688868679683?s=20
[4] … https://twitter.com/geoObserver_/status/1202474509992910849?s=20
[5] … https://twitter.com/Germanwatch/status/1202480306227417088?s=20

Voller Geschmack: Taste-Atlas

Man kann ja bekanntlich zu allem einen Atlas anfertigen, denn (fast) alles hat einen Raumbezug. So zum Beispiel auch Speisen, die jetzt im Taste-Atlas zu finden sind. Spezial-Atlanten sind auch dabei, hier der Suppen-Atlas.

Taste-Atlas_Screenshot_1.png
Screenshot: Taste-Atlas (Quelle: [1])

Taste-Atlas_Screenshot_2.png
Screenshot: Suppen-Atlas (Quelle: [2])

[1] … https://www.tasteatlas.com/search
[2] … https://www.tasteatlas.com/europe/soups

Gefunden in der Wochennotiz 488

#ShapefileDay am 3.12.2019

Ihr lest richtig, heute ist #ShapefileDay [1], ein Spaß der GIS Lounge. Alle sind aufgerufen, in Ihren Archiven nach dem ältesten Shapefile zu suchen und den Fund zu teilen, also den Fund, nicht die Daten ;-). Ich hab’s mal versucht und bin auf meinen lokalen Echt-Daten („nur“) bis 1999 zurück gekommen, also mehr als 20 Jahre alt! Auf Sicherungsmedien finde ich sicher auch noch ältere, aber das kostet zu viel Zeit, leider.

Mein #ShapefileDay ist eher ein Gedenken an die gute alte Zeit, aber ich werde nicht müde, darauf hinzuweisen, dass das Shapefile eigentlich doch keine wirklich gute Idee war, siehe [2] und [3].

MyOldestShapeFile_2.png
Mein ältestes Shapefile mit Echtdaten ist von 1999

Hier der Tweet:

[1] … https://www.gislounge.com/celebrate-shapefile-day-on-december-3/
[2] … https://geoobserver.wordpress.com/2018/07/19/shapefile-die-neverending-story/
[3] … https://geoobserver.wordpress.com/2015/04/23/theshapefilechallenge/
[4] … https://twitter.com/spangrud/status/1201597466858205186?s=20

Lat oder Lon, die 2.

Für alle, die sich X/Y, Lat/Lon, Longitude oder Latitude, Längengrad, Breitengrad oder Länge/Breite nie wirklich merken können, wir hatten das Thema schon mal unter [1], kursiert eine neue, recht simple, dafür einfache Skizze durch das Netz.

lat_lon_screenshot_2.png
Screenshot: Die Skizze von Sarah Bell (Quelle [1])

Hier der Original-Tweet von Sarah Bell zeigt. Bemerkenswert auch einige Antworten …

[1] … https://geoobserver.wordpress.com/2019/08/28/longitude-oder-latitude/
[2] … https://twitter.com/sarahbellmaps/status/1201259439384170496?s=20

Mieten: Interaktive Karte auf Zeit.de

Die Mieten steigen immer weiter, Mietpreisbremsen scheinen nicht zu funktionieren, der Berliner Mietdeckel ist umstritten. Die Zeit hat nun in ihrer Online-Ausgabe unter dem Titel „Von 4 bis 17 Euro: So teuer ist Wohnen in Deutschland wirklich“ eine interaktive Karte mit den derzeitigen Mieten und der Mietentwicklung seit 2012 auf der Basis von 4000 Datensätzen auf Gemeindeebene veröffentlicht. Die Daten stammen von empirica-regio.

Mieten_in_Deutschland_ZEIT-Online-Screenshot_1.png
Screenshot: Hier die Mietentwicklung für Halle (Saale) (Quelle: [1])

[1] … https://www.zeit.de/wirtschaft/2019-11/mietpreise-steigerung-mietspiegel-wohnungsnot-gemeinden

QGIS-Tipp: Pan-Sharpening

pansharpening_youtube_Screenshot_1.png
Screenshot aus den Youtube-Video [1]

Pan-Sharpening ist eine Methode der Rasterdatenverarbeitung, bei der ein hoch aufgelöster panchromatischer Kanal mit multispektralen Kanälen verschnitten wird, um ein schärferes Farbbild zu erzeugen (vgl. [1]). Wie Ihr das mit QGIS-Bordmitteln bewerkstelligt, zeigt folgendes Video [2]:

[1] … http://www.geoinformation.net/…3_Bildaufbereitung/kap5_3_s07.htm
[2] … https://www.youtube.com/watch?v=1wL6dJFAY6o

LSA & ALK: Sind veröffentlichte Flurstücksnummern „unionsrechtswidrig“?

In [1], [2] und [3] wurde vom #geoObserver das Thema ALK und öffentlich sichtbare Flurstücksnummern m. E. ausgiebig behandelt, aber, immer wenn man denkt, es kann nicht schlimmer kommen, kommt es schlimmer. In [4] wird nun berichtet:

„Laut Gutachten d. Gesetzgebungs- u. Beratungsdiensts @Landtag_LSA v. 18.10.2019 können #Flurstücksnummern pb Daten i.S. Art. 4 Nr. 1 DSGVO darstellen und ihre Online-Veröffentlichung in Geoportalen daher unionsrechtswidrig sein.“

Komischerweise scheint es diese strenge Auslegung mal wieder nur in Sachsen-Anhalt zu geben, alle um uns herum zeigen ihren Flurstücksnummern, obwohl ja eigentlich überall die gleiche DSVGO gelten müßte(?)! Ein fachlicher Insider (der Tweet wurde mittlerweile leider gelöscht) hat eine kleine Europaserie zum Thema begonnen (DANKE!), die ich hier gern zitiere. Wer weitere Beispiele hat, gern ergänzen, z. B. mit der Kommentarfunktion …

Bleibt nur zu hoffen, dass man im LSA endlich mal anfängt mit dem #moderndenken!

[1] … https://geoobserver.wordpress.com/2017/01/10/kurios-oder-todernst-datenschutz-flurstuecksnummern/
[2] … https://geoobserver.wordpress.com/2018/10/26/lsa-die-geheime-alk/
[3] … https://geoobserver.wordpress.com/2019/02/11/geheime-verschlusssache-sachsen-anhalt-die-alk/
[4] … https://twitter.com/????_???/status/1197549418687414276?s=20 Der Tweet wurde mittlerweile leider gelöscht

QGIS-Tipp: PolyStrip-Plugin

Um für die QGIS-Atlas-Funktion die entsprechende Ausgangsgeometrie („Abdeckungslayer“) zu erzeugen, bietet sich das QGIS-Plugin „PolyStrip“ an. Hier am Beispiel einer Straße (B100 bei Hohenturm). Einfach Straße selektieren, PolyStrip starten, Parameter Weite, Höhe und Überlappung eingeben und Berechnung starten. Nichts einfacher als das :-)

QGIS_PolyStrip_Screenshot_1.png
PolyStrip in Aktion

QGIS_Atlas_Demo_ani_1.gif
Ausschnitt aus dem generierten QGIS-Atlas: die Plots der erzeugten Straßenabschnitte

[1] … https://twitter.com/LFC_HydroRSLab/status/1194646737631223814?s=20