QGIS-Tipp: Geometrien auf Layer einrasten

Screenshot: QGIS-Kernfunktion „Snap Geometries To Layer“

Immer wieder faszinierend, wie einfach das Erfassen und Verbessern von Geometrien im QGIS sein kann, hier die Kernfunktion „Snap geometries to layer“ / „Geometrien auf Layer einrasten“, gut illustriert von Alexandre Neto (@AlexNetoGeo)

[1] … https://twitter.com/AlexNetoGeo/status/1532747565439016962

Weltkulturerbe: Die Karten

Screenshot: Weltkulturerbe auf mprove.de (Quelle [4])

Am Pfingstsonntag (5.6.2022) war UNESCO-Welterbetag in Deutschland [1]. Aus diesem Anlass gab es auf Twitter ein paar Karten dazu. Gern gebe ich diese hier weiter. Wer selbst suchen möchte, kann sich dem Thema auch über Overpass Turbo [5] nähern, z. B. so:

/*
This has been generated by the overpass-turbo wizard.
The original search was:
“heritage:operator=whc”
*/
[out:json][timeout:25];
// gather results
(
  // query part for: “"heritage:operator"=whc”
  node["heritage:operator"="whc"]({{bbox}});
  way["heritage:operator"="whc"]({{bbox}});
  relation["heritage:operator"="whc"]({{bbox}});
);
// print results
out body;
>;
out skel qt;
Screenshot: Weltkulturerbe auf overpass-turbo.eu [5]

[1] … https://www.unesco-welterbetag.de/
[2] … https://twitter.com/GDI_DE/status/1533339083518386177
[2] … https://twitter.com/chronohh/status/1533364951594807296
[4] … https://t.co/KP1TkSltXJ
[5] … https://overpass-turbo.eu/

QGIS-Tipp: Entfernen unerwünschter Beschriftungen

Was tun bei zu viel Text-Information in einem externen Datenbestand? Einen coolen Trick von Keith Jenkins (@kgjenkins) habe ich neulich auf Twitter [1] gefunden: Das Entfernen unerwünschter Beschriftungen von einer Grundkarte mithilfe von Ebenengruppen-Mischmodi. Ich gebe ihn hiermit gern weiter. Danke Keith!

[1] … https://twitter.com/kgjenkins/status/1503444806948769803

Das Lexikon der Fernerkundung

Screenshot: Startseite des FE-Lexikon (Quelle [1])

1800 Begriffe zur Fernerkundung von ‚AATSR‘ bis ‚Zusatzdaten‘ könnt Ihr im Lexikon der Fernerkundung [1] von Kurt G. Baldenhofer nachschlagen. Neben dem eigentlichen Lexikon findet Ihr in weiteren Rubriken zur Fernerkundung auch Tutorials, Didaktische Beiträge und Software sowie Links und Zusatzmaterialien. Interessant für alle, die mehr zu Satelliten- und Luftbildern ausFlugzeugen und Drohnen und den Verfahren sowie den Analyse- und Interpretationsmöglichkeiten wissen wollen.

Hier der Original-Tweet von der IGV Dessau, Danke für den Tipp!

[1] … https://www.fe-lexikon.info/
[2] … https://twitter.com/IGVDessau/status/1531188482621808640

OpenStreetMap: Live Changes

Quasi live könnt Ihr Euch die aktuellen Änderungen im OSM-Universum [1] ansehen. Auf einem vollständig drehbaren Globus sind die aktuellen Changesets durch kleine rote aufleuchtende Punkte gekennzeichnet. Identifiziert wird mit einem Klick auf den Punkt.

Der Tipp stammt aus der aktuellen OSM-Wochennotiz 618 [2]. Ich hab’s getestet auf der Ossi 9. Klappt, mit einer Verzögerung von 1-2 Minuten war meine Änderung sichtbar :-)

Screenshot: Mein Test auf der Ossi 9

[1] … https://osm-live-changes.vercel.app/
[2] … https://weeklyosm.eu/de/archives/15605

Automatisch generiert: Microsoft Building Footprints

Derzeit kursieren wieder einige Beträge im Netz [1], [2] um Microsoft Building Footprints [3], einem faszinierenden Datenbestand von automatisch aus Luftbildern generierten Gebäudeumrissen. Mit Stand heute stehen 776.712.641 Gebäudegrundriss-Polygongeometrien auf der ganzen Welt zur Verfügung. Die aktuelle Abdeckung findet man unter [4]. Deutschland ist momentan nur an der Ostgrenze angerissen, aber das wird sicher bald wachsen.

Screenshot: Aktuelle Abdeckung von Deutschland

In der Community ist das Abgabeformat (*.geojsonl) wegen Perfomanceproblemen in die Kritik geraten [1], vielleicht kann man das bei Microsoft ändern?

Ich habe mir mal die deutschen Daten angeschaut, Testgebiet war Schwarzenberg (Erzgebirge), teilweise sind die Daten wirklich gut, an anderen Stellen wünscht man sich höhere Trefferquoten. Martijn van Exel beschreibt im Beitrag „Adding Microsoft Building Footprints To OSM With MapRoulette: Why And How“ [5], warum „es keine gute Idee ist, diese Daten blind in OSM zu importieren“ und wie man diesen Datenschatz doch nutzen und verbessern kann.

Vergleich 1: OSM-Daten mit den Microsoft Building Footprints – gute Übereinstimmung
Vergleich 2: OSM-Daten mit den Microsoft Building Footprints – weniger gute Übereinstimmung

[1] … https://twitter.com/undertheraedar/status/1527286769653166082
[2] … https://twitter.com/giswqs/status/1527627951730151424
[3] … https://github.com/microsoft/GlobalMLBuildingFootprints
[4] … https://github.com/microsoft/GlobalMLBuildingFootprints#regions-included
[5] … https://ma.rtijn.org/2022/05/23/adding-microsoft-building-footprints-to-osm-with-maproulette-why-and-how.html

LexCube: Der Datenwürfel

Animation: Erster Test mit Lufttemperaturen 2m über der Oberfläche (Quelle [2)

Vorgestern wurde auf Twitter der Start eines Datenwürfels [1] bekannt gegeben worden. Auf lexcube.org [2] könnt Ihr Euch die verschiedensten Daten unserer Erde visualisieren lassen, X/Y-Richtung entsprechen den Koordinaten, Z der Zeitscheibe. Details findet Ihr auch unter [3], Details zu jeder Datenschicht immer auf dem Link „Data attribution & license“.

[1] … https://twitter.com/miguelmahechag1/status/1528653878798991360
[2] … https://www.lexcube.org/
[3] … https://esd.copernicus.org/articles/11/201/2020/

QGIS-Tipp: Polygonbildung

Animation: QGIS Linienthema und Polygonbildung nach zwei Varianten

Man kennt es ja, geliefert wird ein Linien-Thema, aber dieses soll flächig gefüllt werden. Also, Polygonbildung ist gefragt. Im QGIS bietet sich die Funktion „Vektor / Geometrie-Werkzeuge / Linien zu Polygonen …“ an, jedoch kommt es da zu etwas merkwürdigen Ergebnissen* [1]. Erfolgreicher ist man, wenn man in der Toolbox z. B. nach „polygonize“ sucht und die Funktion Polygonbildung nutzt. Sie liefert die erwarteten Ergebnisse, so wie früher Clean & Build Polygons in Arc/Info als Topologie noch ein Heiligtum war ;-)

* … Wer eine Erklärung hat, gern in den Kommentaren
[1] … https://gis.stackexchange.com/questions/207463/converting-line-to-polygon-using-qgis

LEOLABS: Weltraumschrott sichtbar gemacht

Screenshot 1: Die Weltraumschrottcorona (Quelle [1])

Mit einer wunderbaren Visualisierung von LEOLABS [1] kann der Weltraumschrott sichtbar gemacht werden. Es ist schon erstaunlich, was da oben so rumfliegt und alles haben wir Menschen dort hinterlassen! Übrigens schaltet doch mal auf die Bodenansicht (Groundview) und Ihr könnt sehen, was direkt über Euch fliegt, ich hab das mal für das Paulusviertel in Halle gemacht (vgl. Screenshot 2).

Screenshot 2: Der Blick nach oben von der Pauluskirche in Halle (Quelle [1])
Screenshot 3: Ansicht über Europa (Quelle [1])

Den Original-Tweet findet Ihr unter [2]:

[1] … https://platform.leolabs.space/visualizations/leo
[2] … https://twitter.com/masonrothman/status/1528509943027929088

MapReader: 60000 historische Karten mit vollständig durchsuchbarem Text

Wie oft habt Ihr Euch schon gewünscht, nach dem Text in einer Karte ganz einfach suchen zu können. Ging aber nicht, es waren ja Rasterdaten. Vor ein paar Wochen las ich dann diesen Tweet [1] vom The Alan Turing Institute [2]. Im Beitrag „New collaboration promises to enrich data on 60,000 historical maps“ [3] wird angekündigt, die Texte der 60000 digitalisierten (gescannten) historischen Karten der David Rumsey Map Collection [4] über das Machines Reading Maps [5] vollständig per Text durchsuchbar zu machen. Genutzt wird MapReader [6], frei verfügbar auf GitHub. Faszinierend!

Screenshot: „New collaboration promises to enrich data on 60,000 historical maps„(Quelle [3])

[1] … https://twitter.com/turinginst/status/1507320355186253824
[2] … https://www.turing.ac.uk/
[3] … https://www.turing.ac.uk/news/new-collaboration-promises-enrich-data-60000-historical-maps
[4] … David Rumsey Map Collection
[5] … Machines Reading Maps
[6] … https://github.com/Living-with-machines/MapReader