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36:34 FOSSGIS e.V. German 2017

OSM-Quiz

Das OSM-Quiz bietet als Fortsetzung des Events vom letztem Jahr wieder spannende Fragen zu interessanten Fakten. Jeder ist herzlich eingeladen mitzuraten um sein Wissen im Umfeld von OpenStreetMap und GIS zu testen und vielleicht auch etwas aufzufrischen.
  • Published: 2017
  • Publisher: FOSSGIS e.V.
  • Language: German
36:41 FOSSGIS e.V. German 2017

OSM Ehrenamt

Das OpenStreetMap-Projekt ist eine große weltweite Community aus Freiwilligen die tagtäglich Daten sammeln und in die Datenbank eintragen um unsere Karte noch besser zu machen. Was aber nicht jeder weiß: Das Projekt besteht nicht nur aus Mappern. Es gibt eine Vielzahl weitererer Arbeiten die durch Freiwillige erledigt werden um das Projekt am Laufen zu halten. Dazu zählt nicht nur das Offensichtliche: Die Administration der Server sondern eine Vielzahl weiterer Tätigkeiten die meist in den sogenannten Working Groups organisiert werden. Dieser Vortrag versucht ein Licht auf die verschiedenen Arbeitsgruppen zu werfen. Das umfasst nicht nur deren Aufgaben und Tätigkeitsbereiche sondern versucht die bisherigen Leistungen hervorzuheben und aufzuzeigen wo man sich wie beteiligen kann und wo das besonders gewollt oder benötigt wird.
  • Published: 2017
  • Publisher: FOSSGIS e.V.
  • Language: German
29:11 FOSSGIS e.V. German 2017

GeoPackages der freien Hamburger Geodaten

Seit Oktober 2014 sind die Hamburger Behörden verpflichtet eine Vielzahl von Daten, unter anderem <a href="http://suche.transparenz.hamburg.de/?extras registerobject type=geodat&q=&sort=publishing date+desc%2Ctitle sort+asc&esq not all versions=true">Geodaten</a>, frei für jedermann im <a href="http://transparenz.hamburg.de/">Hamburger Transparenzportal</a> zu veröffentlichen. Und dort finden sich nun unterschiedlichste Datensätze. Vom Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung etwa georeferenzierte Hausnummern, Gebäudemodelle, das Straßenbaumkataster, Teile von ALKIS, Höhenmodelle, Luftbilder und vieles mehr. Auch Verkehrs- oder Umweltdaten sind verfügbar. Grundsätzlich werden diese (neben „live“ WMS und WFS) im GML-Format (für Vektordaten) oder als JPEG (Rasterdaten) bereitgestellt. Auch verschiedene ASCII-Formate wie XYZ und CSV kommen vor. Größere Datensätze werden oft gekachelt angeboten, ALKIS etwa als etwa 250 einzelne GML-Dateien. Teilweise bedeuten diese Formate für Laien leider erhebliche Hürden. So ist der Import im QGIS manchmal nicht trivial oder aufgrund von Unstimmigkeiten in den (Meta-)Daten ohne Fachkenntnis schlichtweg nicht möglich. Daher versuche ich als Feierabendprojekt sämtliche Datensätze automatisiert und reproduzierbar in standardkonforme GeoPackages umzuwandeln. Vorgestellt werden Ansätze, Probleme, Tipps und sowie die bis zur FOSSGIS fertig aufbereiteten Datensätze. Verwendete Software sind bisher GDAL und GMT in Bash-Skripten.
  • Published: 2017
  • Publisher: FOSSGIS e.V.
  • Language: German
23:40 FOSSGIS e.V. German 2017

Thesis GraphHopper-Routing mit Maut-Erweiterung

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Routenberechnung unter Berücksichtigung von Straßenbenutzungsgebühren für LKWs (die sogenannte LKW-Maut) für Deutschland. Sie dokumentiert nicht nur den Entwurf und die Umsetzung einer Routenberechnung unter Berücksichtigung der LKW-Maut, sondern beschreibt auch eine kleine grafische Beispielanwendung (App) für mobile Android-Geräte. Diese App ruft exemplarisch nach Eingabe von Start und Ziel die eigene Berechnung auf und zeigt die gefundene Route grafisch an. Die Berechnung sucht nach einer Route, die aus den kostengünstigsten Mautsätze und der kürzesten Wegstrecke besteht. Dafür benötigt die Berechnung qualifizierte und problemspezifische Verkehrsdaten, die vorher aus frei verfügbare Datenquellen extrahiert und in einer, für diesen Zweck angepasste, Routing-Datenbank konsistent gespeichert werden. Als frei verfügbare Datenquellen dienen z.B. das freie Projekt OpenStreetMap (OSM) und deutsche Behörden. Implementiert werden die Funktionen, die in den einzelnen Prozess Schritten benötigt werden, auf Basis der quelloffenen Routingbibliothek der Firma GraphHopper. Eine wichtige Eigenschaft der App ist die Offline-Nutzbarkeit, wofür die benötigten Ausgangsdaten gezielt für eine Region lokal gespeichert und bei Bedarf jederzeit online aktualisiert werden können.
  • Published: 2017
  • Publisher: FOSSGIS e.V.
  • Language: German
34:42 FOSSGIS e.V. German 2017

Lightning Talks I

Routenplanung durch Flächen - ein kurzer Überblick Routenplaner wie OSRM, GraphHopper oder pgRouting sind mittlerweile schon sehr ausgereift und können Routen für verschiedenen Profile (Auto, Fußgänger, Fahrrad ...) berechnen. Die Navigation über Flächen wie zum Beispiel Plätzen bereitet jedoch nach wie vor Probleme. Bis jetzt wird nur der Rand der Fläche in den Routinggraphen integriert. Eine Route die über einen Platz führt kann deswegen eine sehr unrealisitische Form bekommen. In manchen Fällen wir auch eine viel zu lange Route berechnet. Um dieses Problem zu lösen gibt es bereits mehrere Ansätze. Der Vortrag wird einen Überblick über die bestehenden Entwicklungen geben. Der naheliegendste Ansatz ist virtuelle Wege zu generieren die über den Platz führen und diese in den Routinggraphen zu integrieren. Dabei stehen einige Algorithmen zur Auswahl (Sichtverbindungen, Grid, Delaunay, Voronoi, Skeleton ... ). Zwei dieser Algorithmen werden genauer beschrieben und kurz vorgeführt. Interaktive Visualisierung von Geodaten in Jupyter Notebooks Shapely ist eine Python-Bibliothek für Geometrien und geometrische Operationen. Jupyter Notebookist eine Art dokument-orientierte, webbrowser-basierte Entwicklungsumgebung, in welcher man Python-Code schreiben und blockweise ausführen kann. Shapely-Geometrieobjekte können in Jupyter-Notebooks direkt als grafische Elemente dargestellt werden. Jupyter bietet die Möglichkeit den Input von Funktionen interaktiv über Elemente wie Slider oder Dropdown-Menüs zu ändern. Zusammen ermöglicht dies äußerst einfach interaktive Visualisierungen von geometrischen Daten, etwa zur Exploration von Datensätzen oder zur visuelle Analyse von Algorithmen. Gezeigt wird ein grober Überblick der Basics sowie ein paar einfache und hoffentlich beeindruckende Beispiele, die Lust auf mehr machen sollten. Verwendet werden dabei neben Shapely auch Fiona, pyproj, rtree und GeographicLib. Summer of Code - Bericht vom GSoC 2016 Der Google Summer of Code (GSoC) ist eine jährliche Veranstaltung, bei der Studierende aus der ganzen Welt einen Sommer lang Code für Open-Source-Projekte schreiben. Betreut werden sie dabei durch erfahrene Freiwillige aus den jeweiligen Open-Source-Communities. Auch OpenStreetMap beteiligt sich regelmäßig als Mentoringorganisation beim Google Summer of Code. 2016 konnten so sechs studentische Projekte betreut werden, darunter Verbesserungen am Code von JOSM und ein Plugin zur Bearbeitung von ÖPNV-Daten, ein Spur-Editor für iD sowie verbesserte Shadereffekte für das 3D-Rendering von OSM2World. Der Vortrag stellt neben dem generellen Ablauf des GSoC vor allem die diesjährigen Projekte vor und möchte dazu ermuntern, sich in diesem Jahr selbst am GSoC zu beteiligen – sei es als Studierender oder als Mentor. osm address db - Stand der Dinge In Salzburg wurde das Projekt osm address db in einem Vortrag vorgestellt. In diesem kurzen Talk wird der aktuelle Stand der Anwendung dargestellt. Was hat sich getan bzw. was ist in den kommenden Monaten zu erwarten? Je nach Stand der Entwicklung kann ggf. bereits ein erstes Release angekündigt werden, welches dann mit deutschlandweiten Daten regelmäßig auf dem aktuellen Stand gehalten wird.
  • Published: 2017
  • Publisher: FOSSGIS e.V.
  • Language: German
52:09 FOSSGIS e.V. German 2017

Area-Workshop

  • Published: 2017
  • Publisher: FOSSGIS e.V.
  • Language: German
31:54 FOSSGIS e.V. German 2017

Lightning Talks II

DeepVGI – Ein Deep Learning Framework zur Detektion von Gebäuden und Strassen auf Basis von Fernerkundungsbildern, OpenStreetMap und MapSwipe Daten. In jüngster Zeit werden zunehmend maschinelle Lernmethoden - insbesondere Deep Artifical Neural Networks (ANNs) zur automatischen Objektdetektion mit Fernerkundungsbildern untersucht und u.a. angewendet, um Gebäude, Straßennetze usw. zu finden. Um ein genaues Vorhersagemodell für eine Zieldomäne, d.h. ein konkretes Gebiet, zu erlernen beruhen diese Verfahren gewöhnlich auf einer großen Menge markierter Bilder. Gerade in ländlichen oder unentwickelten Orte gibt es normalerweise keine existierenden markierten Bildsätze. In aktuellen Arbeiten am HeiGIT (Heidelberg Institut for Geoinformation Technology) extrahieren wir Trainingsmarken (d. H. Supervisionswissen) aus OSM und integrieren zusätzlich VGI von der humanitären Anwendung MapSwipe, sowie einige manuell gelabelte Trainingsdaten, um so die gesamte Zieldomäne mit einer höheren Vorhersagegenauigkeit abzudecken. Zu diesem Zweck wird ein Deep Learning Framework namens AT-CNN vorgeschlagen, bei dem die von Deep Convolutional Neural Networks erfassten Fernerkundungsbildmerkmale aktiv von einer Quelldomäne zu einer Zieldomäne übertragen werden. Es kann das Wissen der verschiedenen Datenquellen für ein allgemeineres Vorhersagemodell verschmelzen, und ist so in der Lage, verschiedene Arten von Gebäuden in städtischen und ländlichen Gebieten gut zu detektieren. Einsatz von Lowcost-Lidarsystemen für die OSM-Landvermessung Seit Neusten gibt es recht preiswerte 2D-LIDAR-Systeme[1], die die Vermessung der Welt verändern könnten. Statt wie ein klassisches GPS einmal pro Sekunde die Position des Mappers zu erfassen können diese System 500 mal pro Sekunde die Umgebung des Mappers erfassen. Um die Genauigkeit der Abstandsmessung von 2.5cm nutzen zu können sollten Position und Orientierung des Sensorträgers mit einer ähnlichen Genauigkeit bekannt sein, dieses könnte durch Fortschritte bei den GPS-Geräten (RTK-Lib, etc.) oder durch Algorithmen der relativen Lokalisierung anhand der Sensordaten erfolgen (SLAM). Daneben sollten zusätzliche Sensoren (Kameras, IMU und Radsensoren) genutzt werden. Zur Scannerorientierung gibt es 2 Möglichkeiten: *horizontal: Gibt die meisten Daten in einer festen Höhe. Diese Daten lassen sich dann am besten mergen. *vertikal, quer zur Fahrrichtung: Mit dieser Ausrichtung könnten ggf. Bürgersteigkanten und damit Straßenbreiten oder auch Gebäudehöhen erfasst werden. Schwierigkeiten liegen insbesonders in der Erfassung und Ausfilterung von beweglichen Objekten wie Autos. Einsatzmöglichkeiten liegen aufgrund der hohen Detailierung insbesonders im Bereich des Indoormappings. [1] https://www.kickstarter.com/projects/scanse/sweep-scanning-lidar Unkonventionelle Karten mit g2jascii Kartendarstellungen mit Emojis und anderen Zeichen Mit gj2ascii steht eine Python Bibliothek zur Verfügung, die es erlaubt, einerseits über ein Terminal oder Kommandozeile, andrerseits über ein Python-Binding Vektorgeometrien mittels Buchstaben, Zahlen und Sondernzeichen oder auch Emojis darzustellen. Es entstehen witzige und damit auch etwas unkonventionelle Kartendarstellungen, welche als "witzige Auffrischung" betrachtet werden können. Somit ist es auch möglich, dass gewisse Assoziationen zu Gebieten oder Regionen visuell "untermalt" werden und auf eine unkonventionelle Art und Weise kommuniziert werden. Der Beitrag stellt einerseits gj2ascii vor, andrerseits zeigt er auch an ganz praktischen Beipsielen und Live-Demos, wie (einfach) die Anwendung der Bibliothek ist und wie mit den einzelnen Parametern bzw. Einstellungen gearbeitet werden kann. https://pypi.python.org/pypi/gj2ascii/0.4.1
  • Published: 2017
  • Publisher: FOSSGIS e.V.
  • Language: German
26:58 FOSSGIS e.V. German 2017

Geodaten in der Wikipedia

Der Vortrag soll den aktuellen Stand für die Geodaten- und Kartennutzung im Bereich der Wikipedia wiedergeben. Teilaspekte sind nachfolgend aufgeführt. Durch Wikidata werden Objektinformationen und Geokoordinaten strukturiert abrufbar. Der Wikidata-Query-Service macht diese Daten über eine SPARQL-Abfrage abrufbar und verfügt neben anderen Features über einen Ergebnisanzeige in Kartenform. Beispiel: http://tinyurl.com/juwq9f4 Die Wikimedia-Foundation hat einen graphischen Karteneditor entwickelt um individuelle Karten in der Wikipedia erzeugen zu können. Eingesetzt wird dieser Editor und die Kartenanzeige bereits in dem Schwesterprojekt Wikivoyage. https://de.wikivoyage.org/wiki/Datei:Mapframe Kartographer demo.webm Herausforderungen liegen bei dieser Entwicklung insbesondere in den hohen zu erwartenden Zugriffszahlen bei einer direkten Artikeleinbindung. In diese Karten können über die Wikidata-ID auch Geometrien von OSM-Objekte eingebunden werden. Da die für die Wikipedia interessanten Objekte teilweise über den Projektrahmen von OSM hinausgehen wurde eine Möglichkeit geschaffen Geometrien als GeoJSON in dem Projekt Wikimedia Commons zu speichern. Dort werden diese Geometrien auch direkt visualisiert: https://commons.wikimedia.org/wiki/Data:Ecos.fws.gov/Endangered habitat 58938/Phyllostegia mollis.map Anschließend soll diskutiert werden wie sich diese Anwendungen weiterentwickeln sollen und wie die weitere Kooperation mit OSM oder anderen Anbietern von freien Geodaten sich entwickeln könnte.
  • Published: 2017
  • Publisher: FOSSGIS e.V.
  • Language: German
24:22 FOSSGIS e.V. German 2017

OSM und Freifunk

"We map what is on the ground" – so das Mantra aller OSM-Edits. Nicht immer wird das so rigoros durchgesetzt. Beispiel Adress- und Kontaktdaten, administrative Grenzen, Stromleitungskapazitäten usw. Anhand einer Karte für freien WLAN-Zugriff wird gezeigt, dass die Datenhaltung nicht immer in OSM passieren muss. Insbesondere die Meshtechnik im Freifunk-Netzwerk erlaubt hier eine geoegrafische Darstellung der Hotspots in Relation zu deren logischen (Link-)Verbindungen und weiteren Metadaten. [Praktische Beispiele zeigen Life-Darstellung von Funk-Verbindungsdaten, das Einrichten georeferenzierter HotSpots und die verfügbaren Analysetools.] - Dieser Text nur für längeren Vortrag
  • Published: 2017
  • Publisher: FOSSGIS e.V.
  • Language: German
13:04 FOSSGIS e.V. German 2017

Smrender

Seekarten werden in der Berufs- und Sportschifffahrt für die Navigation von Schiffen verwendet und haben aufgrund ihrer Sicherheitsrelevanz einen enormen Qualitätsanspruch. Seekarten weisen eine hohe Informationsdichte auf und müssen übersichtlich und eindeutig verständlich sein. Das wird durch entsprechend intelligente Platzierung und Rotation von Objekten, sowie die Wahl verschiedener Farben und Schriftarten erreicht. Auf den ersten Blick erscheint das nicht weiter anspruchsvoll, untersucht man eine Seekarte jedoch im Detail, so stellen die Karteneigenschaften eine hohe Komplexität in Hinblick auf die Entwicklung von Algorithmen dar. Offizielle Seekarten werden computergestützt gerendert und manuell nachbearbeitet, um eine optimale Darstellung zu erreichen. Smrender ist ein OpenSource-Projekt, das versucht die Besonderheiten von Papierseekarten zu implementieren.
  • Published: 2017
  • Publisher: FOSSGIS e.V.
  • Language: German
07:03 FOSSGIS e.V. German 2017

OSM-Samstag Zusammenfassung 2

  • Published: 2017
  • Publisher: FOSSGIS e.V.
  • Language: German
27:10 FOSSGIS e.V. German 2017

GRASS GIS - Projektstatus und Neuerungen der Version 7.2

Der Dinosaurier unter den Open Source GIS lebt und bietet wieder innovative Funktionen an, die kein anderes GIS bereithält. Kurz vor Jahresende 2016 wurde mit GRASS GIS 7.2.0 nach fast 2 1/2 Jahren ein neues Major Release herausgebracht, das zugleich die neue LTS Version ist. Das Release enthält alleine etwa 1900 Verbesserungen gegenüber der Version 7.0.5, darunter sind zahllose Performance- und Effizienz-Verbesserungen. GRASS GIS 7 unterstützt mit seiner graphischen Oberfläche bei der Umsetzung komplexer GIS Operationen, zudem unterstützt das neue Python-Interface bei der Erstellung von GRASS GIS Python-Modulen. Die neue Version enthält eine ganze Reihe an neuen Modulen zur Analyse von Raster- und Vektordaten sowie zur Zeitreihenanalyse, darunter einen visuellen Datenkatalog, einen integrierten Python Editor, LiDAR Unterstützung, Berechnung von 3D Fließakkumulation und 3D Gradienten, Zeitreihenalgebra, Batch-Job Unterstützung, und neue effiziente Rasterdatenkompression. Dazu kommen außerdem mehr als 50 neue Addons. Der Vortrag erläutert den aktuellen Stand des GRASS GIS Projekts, geht natürlich insbesondere auf die Neuerungen der Version 7.2 ein und stellt einige der neuen Module exemplarisch vor.
  • Published: 2017
  • Publisher: FOSSGIS e.V.
  • Language: German
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