Jakob Miksch

Random Geodata Generator

Sun, 28 Jul 2024 00:00:00 +0000

Für die Softwareentwicklung benötige ich oft verschiedene Geodatensätze zum Testen. Bisher habe ich diese mit geojson.io oder QGIS erstellt oder Daten von OpenStreetMap oder Natural Earth heruntergeladen. Ich hatte jedoch einen Anwendungsfall, bei dem ich Daten aus bestimmten Gebieten benötigte. Und zwar idealerweise nicht nur in WGS84, sondern auch in der für die Region passenden UTM-Projektion. Da es meines Wissens kein solches Tool gibt, habe ich es selbst geschrieben. Der Code ist OpenSource auf github.com/JakobMiksch/random-geodata verfügbar.

GDAL/OGR - Geodaten automatisiert verarbeiten

Fri, 20 Sep 2019 00:00:00 +0000

Dieser Blogeintrag gibt eine Einführung in GDAL/OGR und erklärt anhand von Beispielen wie man die zahlreichen Kommandozeilenwerkzeuge nutzen kann.

GDAL/OGR ist eine Programm-Bibliothek die verschiedene Vektor- und Rasterformate lesen und schreiben kann. Sie ist Open Source und in hauptsächlich in C/C++ geschrieben. Allerdings kann man auch mit anderen Programmiersprachen wie Python oder R darauf zugreifen. Es gibt zahlreiche Programme für die Kommandozeile. Diese werden in diesem Blogpost genauer vorgestellt.

Die meisten haben GDAL/OGR schon oft genutzt ohne es zu merken. Viele OpenSource Programme wie QGIS, PostGIS oder MapServer und auch einige properitäre Programm nutzen GDAL/OGR im Hintergrund um Geodaten zu lesen und zu schreiben.

Routenplanung mit OpenStreetMap

Fri, 06 Sep 2019 12:15:09 +0100

Dieser Blogeintrag beschreibt wie Routenplanung :running: :bike: :car: auf Grundlage von OpenStreetMap(OSM) Daten funktioniert. Zuerst werden die Grundlagen erklärt und im Anschluss die Programme GraphHopper, pgRouting und der Web Service OpenRouteService vorgestellt.

Bevor wir direkt auf die Routenplanung eingehen noch ein kurzer Kommentar zur Datenqualität von OpenStreetMap. Die Daten werden von Freiwilligen erhoben und sind unter einer offenen Lizenz (ODbL) verfügbar. Die Qualität der Daten in OpenStreetMap ist sehr heterogen. Manche Regionen sind besser kartiert als andere. Aber auch die Vollständigkeit der einzelnen Datenkategorien wie Straßen oder Geschäfte ist stark unterschiedlich verteilt. Im Allgemeinen kann man aber davon ausgehen, dass Straßen und Wege in OpenStreetMap am besten von allen Kategorien kartiert sind. Einerseits ist OpenStreetMap wie der Name schon sagt für Straßen erfunden worden. Andererseits kann man Straßen sehr leicht via GPS-Track oder Satellitenbild digitalisieren. Da OSM bereits häufig für Routinganwendungen genutzt wird werden auch etwaige Fehler schnell entdeckt und korrigiert. OpenStreetMap kann also im Bereich der Straßen durchaus mit kommerziellen Datenanbietern konkurrieren und ist oftmals sogar besser.

Das OpenStreetMap Ökosystem

Sat, 09 Mar 2019 14:15:09 +0100

Das Projekt OpenStreetMap (OSM) ist eine freie Datenbank für Geodaten. Die Daten können auf einer Karte angezeigt werden, aber das ist bei weitem nicht der einzige Zweck. In den letzten Jahren hat sich ein Ökosystem von Programmen, Diensten und Tools rund um OSM entwickelt. Dieser Blogbeitrag erläutert die grundlegenden Konzepte von OpenStreetMap und gibt einen Überblick wie die Daten angezeigt, bearbeitet, heruntergeladen und verarbeitet werden können.

Struktur von OSM-Daten

Die meisten Geodaten werden gemäß dem Simple Feature Model gespeichert. OSM verwendet jedoch ein eigenes Datenmodell welches auf korrekte Topologie wert legt. Es besteht aus 3 Datentypen:

OSM Datentypen. Bildquelle: <https://wiki.openstreetmap.org

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Vorträge

2025

Datenbankschema mit Mermaid visualisieren

FOSSGIS-Konferenz, Münster ⓘ 📑 🎬
GDI per Knopfdruck: Automatisierung mit DevOps und Infrastruktur als Code

FOSSGIS-Konferenz, Münster ⓘ 📑 🎬

2024

pg_featureserv - Publication of vector data with OGC API features

FOSS4G Europe, Tartu ⓘ 📑 🎬
OpenLayers and Vue

FOSS4G Europe, Tartu ⓘ 📑 🎬
DuckDB with Geodata

FOSS4G Europe, Tartu ⓘ 📑 🎬
Random Geodata Generator

FOSS4G Europe, Tartu ⓘ 📑 🎬
Geospatial Go

FOSS4G Europe, Tartu ⓘ 📑 🎬
QGIS Server in an enterprise environment

FOSS4G Europe, Tartu ⓘ 📑 🎬
osm2pgsql - OSM Daten mit PostGIS verarbeiten

FOSSGIS-Konferenz, Hamburg ⓘ 📑 🎬
QGIS Server - Einsatz im Unternehmen

FOSSGIS-Konferenz, Hamburg ⓘ 📑 🎬
Geodaten mit DuckDB verarbeiten

FOSSGIS-Konferenz, Hamburg ⓘ 📑 🎬
GIS mit Go

FOSSGIS-Konferenz, Hamburg ⓘ 📑 🎬
pg_featureserv - Veröffentlichung von Vektordaten mit OGC API Features

FOSSGIS-Konferenz, Hamburg ⓘ 📑 🎬

2022

Web-APIs für geographische Anwendungen - Ein Überblick

FOSSGIS-Konferenz, (remote) ⓘ 📑 🎬
Webmaps einfach erstellen mit Wegue (OpenLayers und Vue.js)

FOSSGIS-Konferenz, (remote) ⓘ

2021

Webmaps effizient mit Wegue erstellen

FOSSGIS-Konferenz, (remote) ⓘ 📑 🎬
GIS mit der Kommandozeile

FOSSGIS, (remote) ⓘ 📑 🎬
Wer hat an der Uhr gedreht? - Zeitbasierte Geodaten modellieren, abfragen und visualisieren

FOSSGIS-Konferenz, (remote) ⓘ 📑 🎬
Web APIs for geospatial applications

lecture, University of Salzburg, (remote) 📑

2020

Einführung zu GDAL/OGR: Geodaten mit der Kommandozeile verarbeiten

FOSSGIS-Konferenz, Freiburg ⓘ 📑 🎬

2019

Malawi Atlas - eine SDI mit PostGIS, GeoServer und GeoExt

FOSSGIS-Konferenz, Dresden ⓘ 📑 🎬

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