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.

Das Ergebnis zeig einen kleinen Querschnitt durch eine typische Landschaft. Von der Küste bis hinein ins ewige Eis. Nicht umsonst heißt Grönland auf Dänisch so viel wie „Grünland“ – an der Küste ist es durchaus Grün. Später dominiert dann das Weiß es Eises und die strahlend blauen Bäche der Gletscher. Teilweise sieht man aber auch den grauen Schutt der im Sommer sichtbar wird. Aber Vorsicht, es ist ein synthetisches Bild. Die Farben müssen bei weitem nicht so in Realität aussehen. Ich gebe offen zu, dass hier Photoshop mit am Werk war.

Die Daten stammen von einem  Sentinel-2 Satelliten der von ESA betrieben wird und wurden am 21. Juli 2016 aufgenommen. Zur Erstellung des Bildes wurden die RGB entsprechenden Kanäle mit einer räumlichen Auflösung von 10 m verwendet. Aus dem Szene habe ich einen interessanten Streifen herausgeschnitten um ihn hier zu präsentieren. Das Gesamtbild wäre dann doch etwas zu groß geworden. Trotzdem war das zu Verfügungstellung eines circa 20 MB großen Bildes eine Herausforderung.

Das Problem

Hier ein Bild einzustellen ist ja an sich keine besondere Aufgabe. Aber ein größeres Bild in das man hineinzoomen kann ist dann schon eine Herausforderung. Zoomify ist ja an sich ein recht beliebtes Werkzeug für derartige Aufgaben. Nur insgesamt kamen mir die Möglichkeiten beim Ausprobieren nicht sehr ausgewachsen vor und die Bedienung ist für mein Empfinden nicht zeitgemäß. Die Suche nach anderen Lösungen für WordPress verlief ebenso nicht erfolgreich.

Dadurch kam ich auf die Idee es doch etwas professioneller anzugehen und einen Webmapping Client zu nutzen. Das von Zoomify genutzte Kachel-Prinzip ist ja im Grund auch nichts anderes als ein Tile Map Service. Nach ein bisschen Suchen fand ich heraus, dass die Idee gar nicht so abwegig ist. Wie aber jetzt eine Lösung bauen ohne gleich einen extra Server aufzusetzen der das Bild in gut übertragbar Kacheln zerlegt?

Die Lösung

Eigentlich war die Lösung erstaunlich simpel: mit Geospatial Data Abstraction Library (GDAL) kommen einige recht nützliche Scripts daher. Eine Installation der Tools ist nicht nötig, da diese in QGIS enthalten sind und über OSGeo4W Shell ausgeführt werden können. Mit dem Skript gdal2tiles.py geht mit einem Befehl und ein paar Parametern:

gdal2tiles.py input_geofile.tif -z 8-12 -w leaflet

Damit erstellt man ein Paket mit Kacheln für die Zoomstufen 8 bis 12 aus dem übergeben Bilddatei und erhält einen fertig vorkonfigurierten Webmapping Client dazu. Ich habe mich her rein aus persönlichen Vorlieben für Leaflet entschieden. Die Dokumentation der einzelnen Parameter kann hier nachgelesen werden. Natürlich habe ich noch einige kleine Anpassungen vorgenommen. Aber im Grund war damit eine funktionieren Lösung geschaffen, die ich in diesen Beitrag nur noch als Iframe einbetten musste.

Zu dem Skript gibt es auch noch eine Webseite, die auf das daraus entstanden Produkt MapTiler verweist. Wer lieber einer Benutzeroberfläche haben möchte kann diese als Testversion herunterladen oder die Vollversion erwerben. Auf diese Weise lassen sich größere Rasterbild, wie beispielsweise Karten oder Satellitenbilder einfach und ohne extra Infrastruktur zur zugänglich machen.

Nachtrag

Letztlich kam ich noch auf die Idee nach einen Plugin für QGIS zu suchen und wurde sehr schnell fündig. QMetaTiles erledigt die gleiche Aufgabe direkt aus QGIS heraus und ist bequem über eine grafische Oberfläche bedienbar. Was will man mehr? Zumal auf die Weise der Zwischenschritt des Exports aus dem GIS heraus entfällt und Symbolisierungen für die unterschiedlichen Maßstäbe berücksichtigt wird.

Das QMetaTiles Plugin