Seit neuestem stellt nun endlich das Landesvermessungsamt Sachsen (kurz GeoSN) einige seiner Daten als OpenData zur Verfügung. Damit ergeben sich interessante neue Möglichkeiten die eigene Heimat mit anderen Augen zu sehen. Passender Weise hat kürzlich die Stadt Dresden ihr OpenData-Portal ebenfalls freigeschaltet. Ich möchte hier nun kurz noch einmal nennen, was das GeoSN bereitstellt und wie man das Geländemodell, welches leider in einer nicht sonderlich gängigen Dateiformat als XYZ-Datei abgegeben wird in ein gut nutzbares Geländemodell im GeoTIFF-Format konvertieren kann.
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Für meine nächsten Kalender habe ich mich wieder mit Satellitendaten beschäftigt. Wie man diese mit üblichen Grafikprogrammen verarbeiten kann, habe ich bereits in einem Beitrag beschrieben. Allerdings geht dabei die Georeferenzierung verloren. Photoshop überschreibt die dafür verwendeten Tags. Die Lösung dafür ist das sogenannte „World-File“. In einer kleinen Textdatei werden die Informationen über die Lage eines Rasterbildes in einem Koordinatensystem gespeichert. Allerdings nicht, welches Koordinatensystem verwendet wurde. Ich möchte kurz im folgenden Beitrag beschreiben wie man ein World-File mit QGIS erstellt und was dabei zu beachten ist.
Unsere Erde immer wieder aus einer neuen Perspektive zu erkunden hat seinen ganz eigenen Reiz. Dank moderner Technologien können wir immer neue Facetten unseres blauen Planeten entdecken. Für meinen alljährlichen Kalender möchte ich diese mal keine selbst fotografierten Bilder verwenden, sondern selbst erzeugte Grafiken wie beispielsweise Reliefdarstellungen und Satellitenbilder. Auf der Suche nach einem passenden Motiv für das Titelblatt erinnerte ich mich, dass es Daten zur nächtlichen Lichtemission geben muss, googelte und wurde fündig. Das aus meiner Sicht doch sehr ansehnliche Ergebnis ist hier zu sehen, ebenso möchte ich kurz die Entstehung schildern, für falls jemand sich selbst daran ausprobieren möchte.
Wie man in der neuen QGIS-Version OSM-Tiles einbindet, hatte ich ja bereits im letzten Beitrag erklärt. Wie das nun mit GoogleMaps und Bing ist, war mir da noch unklar. Zu meiner Überraschung funktioniert es auf dem gleichen einfachen Weg.
Die neue Version 3.0 von QGIS ist ganz frisch erschienen. Aber durch die Anpassung der API sind leider einige Plugins nicht mehr nutzbar. Unter diesen ist das OpenLayers und QuickMapServices-Plugin welches die Nutzung der in der Regel auf OpenStreetMap basierenden Kartentiles in QGIS ermöglicht. Die gute Nachricht ist, dass es bereits eine sehr gut funktionierende Alternative gibt.
Hin und wie liest man ja vom schmelzenden Eis der Polkappen. Wie sieht denn nun aber wirklich da aus? Dank Diensten wie Google Maps und Bing Maps kann man sich das heute zumindest ein bisschen anschauen. Einen zeitlichen Vergleich bekommt man auf diese Weise zwar nicht, aber immerhin einen Eindruck wie es da vermutlich aussieht. Eigentlich erwartet man doch eine langweilige und eintönige Landschaft. Aber weit gefehlt! So zumindest sieht es auf einigen Satellitenbildern aus. Eigentlich wollte ich ja „nur“ ein großes Bild hier präsentieren. Doch dann wurde es doch glatt noch ein größerer Exkurs mit Geoverarbeitungswerkzeugen um eine angemessene Präsentation zu ermöglichen.
Die durchaus ansprechenden Ergebnisse des letzten Beitrages motivierten mich noch weiter zu basteln um ein noch besseres Resultat zu erzielen. Was fehlte noch? Die linearen Gewässer und die Beschriftung. Eigentlich nicht so schwer, doch wie meistens haben es die Details in sich.
Nach dem ich mich in einem vorangegangenen Beitrag mit der Aufbereitung von Geländemodellen für die Visualisierung beschäftigt habe, ist nun die Landbedeckung (land cover) an der Reihe. Dafür existieren einige freie Datensätze, die hauptsächlich durch die Klassifizierung von Fernerkundungsdaten gewonnen wurden. Ich habe hier die CORINE-Daten von 2012 verwendet, die Europa weit in relativ hoher Auflösung (100 m sowie 250 m) verfügbar sind.
Höhenmodelle sind heute kostenlos in guter Auflösung verfügbar und lassen sich mit wenigen Handgriffen visualisieren. Ein Tutorial zu finden, wie man eine Schummerung mit dem ein oder anderen Werkzeug erstellst ist kein Problem. Aber wenn es um die Datenaufbereitung geht, wird es weitaus schwieriger. Im folgenden Beispiel möchte ich kurz vorstellen, wie man mit wenigen Schritten und den richtigen Werkzeugen zu einem ansprechenderen Ergebnis kommen kann.
Wie schon am Ende des ersten Beitrages zu Overpass Turbo deutlich wurde, fehlt der Beispielkarte noch so einiges um einen guten Überblick für die Gegend zu liefern. Im folgenden Text sollen ein paar weitere Möglichkeiten zu Verbesserungen aufgezeigt werden. Das Endergebnis bleibt aber mehr eine Visualisierung von Geodaten als eine Karte. Der Schritt der Generalisierung wird komplett außenvorgelassen.