What3words: besonders unfrei …

w3w_1_ani.gif

Ich hatte schon mal über die clevere Idee , die Welt koordinatenmäßig in einem Raster von 3m x 3m Raster in drei Worten zu beschreiben, siehe Die berühmten drei Worte. Clever finde ich die Lösung auch immer noch (Mercedes-Benz nutzt sich jetzt sogar in seinen Navigationssystemen), aber Vorsicht bei der Nachnutzung! Im Wiki der freien Weltkarte wird deutlich vor der Nachnutzung gewarnt [1]:

what3words ist ein besonders unfreies, nicht offenes System zur Kodierung von Koordinaten (z.B. zur Koordinatenübermittlung/Positionsangabe). Es gibt mehrere Stufen der Nichtoffenheit (Quelle: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/DE:What3words)

Schade eigentlich, nix für OpenData, nix für OSM :-( Aber man soll ja die Hoffnung nicht aufgeben, auch solche Daten könnten mal frei nutzbar werden, die Welt ändert sich, heilige Kühe werden geschlachtet, siehe Open Data! Da ist jetzt vieles möglich, was früher undenkbar war :-)

[1] … OSM-Blog: Wochennotiz 374
[2] … Lizenzbedingungen von What3words

Advertisements

Denkmale in Sachsen

Schön, dass es diese Karte mit Denkmalen nun für Sachsen gibt, ich würde sie mir auch für Sachsen-Anhalt wünschen, wo wir doch eigentlich die Frühaufsteher sind? Noch besser in ganz Mitteldeutschland, die Technologien sind lange erfunden. Aber vielleicht tut sich da was? Siehe LSA-Ankündigung aus dem März 2017.

Denkmale_Sachsen_Screenshot_1.png
Screenshot: Denkmale in Sachsen, hier Leipzig Hauptbahnhof
(Quelle: https://denkmalliste.denkmalpflege.sachsen.de/Gast/Denkmalkarte_Sachsen.aspx)

Open Data: Alle Gebäude Großbritaniens

So muss Open Data: Der Ordnance Survey , die 225 Jahre alte nationale Kartierungsagentur stellt den kompletten britischen Gebäude-Datenbestand zur freien Verfügung (gepackt ca. 1,23 GByte). Ich hab’s mal eben schnell im QGIS probiert, siehe Screenshots:

OS_Buildngs_Screencast_1.gif
Vom Gesamtausschnitt Großbritaniens zum Nullmeridian in Greenwich
(Daten-Quelle: http://bit.ly/os-gb-buildings)

Open Data: mehr als 2600 Portale weltweit

Alle Welt spricht von Open Data, aber diese offenen Daten zu finden kann manchmal mühsam sein. Eine gute Hilfe könnte dabei die Sammlung auf opendatasoft.com sein. Mehr als 2600 Portale mit Open Data-Beständen wurden dort bisher zusammen getragen und es werden mehr.

Oops: Leider ist der hallesche Link defekt, ich hab’s vor ca. 30 min gemeldet, mal sehen, wie schnell man bei opendatasoft.com reagiert.

OpenData_Portale_Screencast_1.gif
2600+ Open Data Portal weltweit
(Quelle: https://www.opendatasoft.com/a-comprehensive-list-of-all-open-data-portals-around-the-world/)

Open Data Zürich mit QGIS-Server

Cool, das OpenData-Portal in Zürich nutzt den QGIS-Server! Nach MapServer und GeoServer mittlerweile eine wirklich ernst zu nehmende Alternative. Ich hab die Züricher Lösung gleich mal probiert. Klappt vorzüglich und ist performant. Danke Zürich für Bestätigung, wir sind in Halle auf dem richtigen Weg ;-)

OpenData_Zurich_Test_WMS_QGIS_1.pngOpenData-Portal Zürich: WMS für Luftbilder 2013, historischen Stadtplan 1864 und POIs im QGIS (WMS-Quelle: https://www.ogd.stadt-zuerich.ch/wms/WMS-ZH-STZH-OGD?)

[1] … https://twitter.com/OpenDataZurich/status/907962078823981056

Laufstrecken@Halle

Seit fast genau einem Jahr bietet die Stadt Halle (Saale) ausgewählte Laufstrecken, teils persönlich von Mitarbeitern der Stadtverwaltung in ihrer Freizeit getestet auf halle.de unter www.laufstrecken.halle.de an. Neben der Einbindung der Karte ins CMS der halle.de kann die Karte auch auf mobilen Geräten responsiv genutzt werden, siehe http://laufstreckenmobil.halle.de. Die Strecken sind in drei Gruppen verschiedener Längen klassifiziert, eine verbale Beschreibung zu den Besonderheiten ist verlinkt, Höhenprofile sind verfügbar.
Technisches: Pflege der Laufstrecken im internen KomGIS+, automatisierte Ausspielung ins Internet, OpenStreetMap-Daten als Hintergrund, Leaflet als Klient. Halle bewegt!

Laufstrecken_Halle_1.pngResponsiver Leaflet-Klient für die halleschen Laufstrecken
(Quelle: http://laufstreckenmobil.halle.de)

Laufstrecken_Halle_2.gifHöhenprofil visualisiert
(Quelle: http://www.halle.de/de/Kultur/Sport/Sport-aktiv/Halle-bewegt/Lange-Laufstrecken/Oestliche-Doelauer-Heide/?id=9#14/51.5008/11.9106)

BAD Data?

Sind „BAD“ Data schlechte Daten? Keineswegs: Best Available Data, also beste verfügbare Daten. Ein Buchtipp (auch) für GISler, praktisch unterhaltsam, homorvoll, glaubt man der Rezension auf Spatial Reserves. Hier z. B. die vier Cs der Daten-Qualitäts-Analyse:

  1. Complete – Vollständig: Ist alles hier, was hier sein soll?*
  2. Coherent – Kohärent:“Fügen sich alle Daten zusammen?“
  3. Correct – Richtig: Sind das tatsächlich die richtigen Werte?
  4. aCcountable Verantwortlich: Können wir die Daten zurückverfolgen?

* … Naja, bei 1. habe ich eine etwas(!) andere Meinung: es muss nicht immer unbedingt 100% vollständig sein, 80% sind besser als 0% Daten. Man muss es nur kennzeichnen! Warten wir auf 100% vollständige Daten, haben wir oft gar keine Daten.
(siehe auch: Open Data: Gedanken über Qualität)


Cover des „Bad Data Handbook“
(Quelle: http://shop.oreilly.com/product/0636920024422.do)

QGIS: Grafische Modellierung oder Dach gewinnt

Am Wochenende habe ich mal die grafische Modellierung im QGIS probiert, klappt prima. Inhaltliches Problem: Regenwasser, versiegelte Flächen topologisch bereinigen. Zum Beispiel: Dach über Rasengittersteinen oder Betonfläche oder … (kann tatsächliche Geometrie sein oder Digitalisierungsfehler) Wer gewinnt: Dach, weil ganz oben und das Wasser von dort zuerst aufgefangen und abgeleitet wird. #switch2qgis ;-)

QGIS_GraphicModeler_1.gif