GeoBusinessCONGRESS WORKSHOP: Visualisierung von Daten in Karten Stefan Giese in medias res GmbH Berlin, 15. April 2015
in medias res GmbH April 1999 Gründung, seit 2006 Ausbildungsbetrieb, 8 Mitarbeiter, geringe Fluktuation Schwerpunkte: Open Source GIS-Architekturen, Geodaten-Infrastrukturen, OpenStreetMap, Content-Management-Systeme, Web-Frameworks, Datenbanken, Android-Apps Philosophie: Langjährige Kundenbeziehungen, Name als Programm Aktive Teilnahme im Open Source Software Entwicklungs-Prozess Mitarbeit in Gremien / Leitprojekte / Interessenvertretungen für Freie Software Forschungsnah mit starken Partnern bspw. dem DLR, Duale Hochschulen Kollaboratives Denken, Netzwerke mit anderen Open Source GIS-Dienstleistern
OSGeo Live
OSGeo Live AtlasStyler SAGA Grass GIS OpenJUMP Desktop Applications Geopublisher osgearth gvsig OSSIM Kosmo QGIS udig MapWindow
OSGeo Live: You want to know more... http://live.osgeo.org OSGeo Foundation http://osgeo.org Conferences: http://foss4g.org BONN 2016!!! 14.09. - 19.09. Germany http://www.fossgis.de
OpenStreetMap frei nutzbare Geodaten Übersichtskarten Spezialkarten, z.b. Fahrrad- und Wanderkarten Stadtpläne Navigation
OpenStreetMap: Die Entstehung Berlins... Online: http://www.geofabrik.de/de/gallery/history/#berlin
OpenStreetMap: Mapstyles
OpenStreetMap: Fahrradkarte
OpenStreetMap: ÖPNV
OpenStreetMap: OpenTopoMap
OpenStreetMap: Datenmodell building=yes highway=residential highway=service building=house wall=no highway=track highway=unclassified waterway=stream power=tower oneway=yes natural=water highway=footway natural=tree highway=tertiary...
Szenario I: Flächen zur innerstädtischen Verdichtung Eine Immobilien-Entwicklungsgesellschaft möchte einen Überblick über Freiflächen und damit verbundene Kosten für den Erwerb der Liegenschaften erhalten. Welche Daten werden benötigt und wie werden sie verarbeitet?
Szenario I: Flächen zur innerstädtischen Verdichtung 1: WFS zu Bodenrichtwerten aus dem Open Data Bestand der Stadt Berlin
Szenario I: Flächen zur innerstädtischen Verdichtung 2: Extraktion der Grünflächen aus OSM mit Quick OSM
Szenario I: Flächen zur innerstädtischen Verdichtung 3: Verschneidung von Grünflächen und Bodenrichtwerten (Spatial Join)
Szenarion II: Standortsuche für ein Betonwerk Ein Betonunternehmen sucht deutschlandweit nach einem optimalen Standort für ein neues Betonwerk. Welche Standortfaktoren können relevant sein? Harte Standortfaktoren - Verkehrsinfrastruktur - Kapazitäten zur Forschung und Entwicklung (FuE) - Qualifikationsniveau - Arbeitslosigkeit - Lohnniveau - Bildungsstand - Verfügbare Baufläche - Baukosten - Breitbandabdeckung - Kurze Transportwege zu Rohstoffvorkommen Weiche Standortfaktoren: - attraktives Wohnumfeld - hohe Umweltqualität - Gute Qualifizierungsmöglichkeiten - hoher Freizeitwert - gute Ausstattung mit kulturellen Einrichtungen - Schulen und Kinderbetreuung - Image der Region - Wirtschaftsklima - Einstellung der politischen Entscheidungsträger und der Verwaltung
Offene Geodaten - Verwaltungseinheiten
Offene Geodaten - Regionaldaten
Offene Geodaten - OSM Qgis Erweiterung: Quick OSM
Offene Geodaten - Rohstoffe
Weitere Datenquellen Liste der Landkreise und entsprechenden Gemeindeschlüssel: http://de.wikipedia.org/wiki/liste_der_landkreise_in_deutschland Liste der Bundesligavereine: http://de.wikipedia.org/wiki/liste_der_vereine_der_fu%c3%9fball-bundesliga
Weitere Datenquellen Eigene Tabellen anlegen 1) Tabelle mit Informationsfeldern und einem Feld, mit dem wir die Informationen eindeutig verorten können. Name der Stadt oder besser AGS 2) Speichern als csv 3) In Qgis laden
Weitere Datenquellen Eigene Tabellen anlegen 4) Csv-Tabelle mit Hilfe des Eindeutigen Schlüssels an das Shapefile mit den Landkreisen anhängen (verknüpfen) 5) Als ESRI-Shapedatei speichern Mit den Daten, die schon in Tabellenform mit AGS vorliegen ab Schritt 3) genauso verfahren
Datenaufbereitung Autobahnanschlüsse pro Landkreis: Zählen der Punkte innerhalb der Polygone
Datenaufbereitung Prozentuale Schulabschlüsse berechnen: Feldrechner CASE WHEN "Gymn. Ober" IS NULL THEN "ohne Schul" / ( "ohne Schul" + "noch in sc" + "Hauptschul" + "Realschula" + "Fachhochsc" + "Abitur" )*100 ELSE "ohne Schul" / ( "ohne Schul" + "noch in sc" + "Hauptschul" + "Realschula" + "Gymn. Ober" + "Fachhochsc" + "Abitur" )*100 END
Datenaufbereitung - Verwendete Parameter Schulabschlüsse (hier dargestellt Abitur) Autobahnanschlüsse Erwerbslosenquote Bundesligavereine Veräußerte Baufläche
Berechnungen mit dem Feldrechner Nach der Aufbereitung alle Tabellen zusammenfügen ( Verknüpfung oder nach Position zusammenfügen ) Überflüssige Felder löschen Vergleichbare Klassen bilden (Hilfe: Histogramm bei Statist -Erweiterung; Mit Feldrechner: vorhandenes Feld erneuern) Bewertung berechnen mit Feldrechner (Neues Feld) Parameter in Sehr Niedrig Niedrig Mittel Hoch Sehr Hoch Gewichtung Abitur FOS Gymn. Oberstufe Realschule Ohne Schulabschluss Noch in Ausbildung Hauptschulabschluss % % % % % % % 0-10 0-4 0-1 0-10 0-2 0-1,5 0-20 10-15 4-6 1-1,5 10-15 2-3 1,5-2 20-30 15-25 6-8 1,5-2 15-25 3-5 2-3 30-45 25-40 8-10 2-2,5 25-40 5-6 3-3,5 45-55 >40 >10 >2,5 >40 >6 >3,5 >55 4-fach 4-fach 3-fach 3-fach -1-fach 2-fach Bundesligaverein Autobahnanschlüsse Erwerbslosenquote Veräußerte Baufläche Abs. 0 Abs. 0-10 % 0-2 1000m 0-250 ² 10-30 2-4 250-500 30-50 4-6 5001000 1 50-100 6-10 10001500 2 >100 >10 >1500 1-fach 5-fach -1-fach 5-fach 2-fach
Berechnungen mit dem Feldrechner Shapefile mit der Bewertung der gewählten Faktoren Je dunkler, desto höher ist der Landkreis bewertet Das Feld mit der Bewertung kann im Editor-Modus erneuert werden, d.h. eine neue Gewichtung der Faktoren ist möglich Jetzt soll noch die Information über die Verfügbarkeit von Kieswerken mit in die Entscheidung einfließen!
Nähe zu Rohstoffen Download der Daten und Zusammenfügen aller Abbau-Punkte-Shapefiles über: Vektor > Datenmanagement-Werkzeuge > Shapedateien zu einer zusammenfügen Auswahl der Kiesabbau-Standorte (Attributtabelle öffnen und im Auswahlsfeld eingeben: Rohstoff1 =10 Erstellen einer Heatmap (Raster > Heatmap) Zuweisen einer Projektion (Raster > Projektionen > Projektion zuweisen) Kiesabbau-Hotspots mit Werten über 6 (Rasterrechner) (Ergebnis sind boolesche Werte)
Nähe zu Rohstoffen Umwandeln in Vektor mit VektorisierungsTool (Raster > Konvertierung > Vektorisieren) Features mit True-Wert (1) auswählen und als neuen Layer speichern Kieshotspots und Standortbewertung als zwei Layer
Nähe zu Rohstoffen Informationen verschneiden: Landkreise mit Kiesabbau und Standortbewertung: Attribute nach Position zusammenfügen
Ergebnisse Kreis Bewertung Rendsburg-Eckernförde 96 Köln 90 Mettmann 90 Rhein-Erft-Kreis 87 Segeberg 86 Karlsruhe (Stadtkreis) 84 Leverkusen 80
webgis.de Geschafft...Danke für Ihre Aufmerksamkeit