Visualisierung von saisonalen oder zyklischen Zeitreihendaten als kreisrunde Heatmap in Polarkoordinaten
Mir gefällt, wie die Datenuhr in ArcGIS Pro saisonale Muster in Zeitreihen visualisiert. Die Ringe des Diagramms zeigen die größere, zyklische Zeiteinheit (z. B. das Jahr), während jeder Ring in kleinere Einheiten unterteilt ist, die als Keile dargestellt werden. Natürlich wollte ich dasselbe mit Open-Source-Tools machen können, und das war in Python mit Pandas und Plotly möglich.
Mit meinem QGIS-Plugin Data Clock kann das Diagramm direkt aus der Processing-Toolbox erstellt werden, und zwar mit jedem Vektorlayer, das mindestens ein Date- oder DateTime-Feld enthält. Es ist auch möglich, die Funktionen der figure factory von der QGIS-Python-Konsole aus aufzurufen. Die Features werden auf diese Ringe und Keile verteilt und die Farbe wird durch die Anzahl der Features oder durch eine Aggregationsfunktion (z.B. Summe, Mittelwert, Median) auf einer bestimmten numerischen Spalte bestimmt. Die folgenden Kombinationen von Ringen und Keilen sind implementiert: Jahr-Monat, Jahr-Woche, Jahr-Tag, Woche-Tag, Tag-Stunde. Das Ergebnis ist eine HTML-Datei mit einem interaktiven Plotly-Diagramm (einschließlich eines Tooltips).
Das Plugin befindet sich in der QGIS Plugin Registry und kann in QGIS über „Erweiterungen“ – „Erweiterungen verwalten und installieren“ installiert werden. In den Einstellungen muss der Haken bei „Experimentelle Plugins anzeigen“ gesetzt sein. Plotly und Pandas müssen installiert sein.
Datenuhr in Python
Wer diese Art von Diagramm in Python mit Plotly und Pandas erstellen möchte, kann einen Blick in mein Jupyter Notebook werfen.
Plotly in der QGIS Python Console verwenden
Es ist ziemlich einfach, Plotly für jede Art von Diagrammen aus den Daten eines Vektorlayers zu verwenden, direkt von der QGIS Python-Konsole aus. Dabei ist zu beachten, dass die High-Level-Funktionen von Plotly Express Daten in einem Pandas DataFrame erwarten, daher ist es besser, die Plotly Graph Objects direkt zu verwenden. Der folgende Code holt die Daten von zwei Feldern mithilfe einer List Comprehension, erstellt ein Scatter Plot und fig.show() öffnet das Diagramm in einem Browser. Auf diese Weise kann man auf Plotly-Methoden wie update_layout(), update_traces() oder to_html() zurückgreifen.
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
layer = iface.activeLayer()
x_field = 'dateofocc'
y_field = 'victim_l'
x = [f[x_field] for f in layer.getFeatures()]
y = [f[y_field] for f in layer.getFeatures()]
fig = go.Figure(
layout_title_text="Title"
)
fig.add_trace(go.Scatter(
x=x,
y=y,
mode='markers'
))
fig.show()
Mit dem Plugin Adjust Style kann eine Schriftart überall in der Karte durch eine andere ersetzt werden
Die in einer Karte verwendeten Schriftarten tragen einiges zum Erscheinungsbild einer Karte bei. In der Regel verwendet man dieselbe Schriftart an vielen Stellen: etwa im Titel, im Impressum, in der Legende und dem Maßstab, vielleicht auch für Labels in der Karte selbst. Oft stellt man sich die Frage, ob nicht diese oder jene Schrift besser aussehen würde. Bisher musste man in QGIS im Print-Layout die Schrift an vielen Stellen ändern, um das auszuprobieren. Das ist mühsam und braucht so viel Zeit, dass man nur ungern mit verschiedenen Schriftarten experimentiert.
Mit meinem QGIS-Plugin Adjust Style ist das nun (seit Version 1.9) mit wenigen Klicks möglich: Einfach im Print-Layout-Fenster das Plugin öffnen, „Replace Font“ wählen, die alte (zu ersetzende) und die neue Schriftart wählen und OK klicken. Mit Checkboxen kann man auch feiner einstellen, wo überall die Schrift geändert werden soll. Um die Schrift von Labels in der Karte selbst zu ändern, muss man dasselbe (wie in den alten Versionen des Plugins) im Hauptfenster (mit entsprechend gewählten Layern) machen.
Ein einfacher Hack zum Ändern der Farbe in der Mitte eines Sunburst-Diagramms
Ich habe einen Datensatz mit vielen Zeilen pro Land als sunburst chart mit Plotly dargestellt. Da ich aus dem Natural Earth Dataset die countries in meinen Pandas dataframe gejoint habe, hatte ich auch die Spalten ‚CONTINENT‘ und ‚SUBREGION‘. Ich konnte also einfach einen Plot erstellen mit:
Allerdings änderten sich nun die Farben in einem mit Dash erstellten Dashboard je nach angewandtem Filter. Ich musste also feste Farben für die Kontinente verwenden, etwa so:
# Dictionary mit Farben für jeden Kontinent
cat_colors={}
for i, continent in enumerate(countries["CONTINENT"].unique()):
cat_colors[continent] = px.colors.qualitative.Dark2[i]
fig = px.sunburst(
df,
path=[px.Constant("World"), 'CONTINENT', 'SUBREGION', 'country'],
values='Qty',
color_discrete_map=cat_colors,
color='CONTINENT',
)
Leider gibt es keine Möglichkeit, die Farbe von „World“ im Zentrum des Diagramms an dieser Stelle einzustellen, sie erhält einfach eine zufällige Farbe (und in meinem Dashboard änderte sich die Farbe je nach Filter). Ich konnte keine Lösung im Internet finden, selbst ChatGPT konnte nicht weiterhelfen. Nach langer Zeit erinnerte ich mich daran, dass Plotly-Fig-Objekte im Grunde JSON sind; es ist einfach, die JSON-Daten zu inspizieren und sie anschließend zu ändern. Um die Farbe von „World“ auf Grau zu setzen, reichen folgende Zeilen:
RasterWizard: Daten eines QGIS Rasterlayers als Numpy-Array in der Python-Konsole – und das Ergebnis zurück in QGIS
Die neueste Version meines QGIS-Plugins SciPy-Filter enthält RasterWizard, eine Hilfsklasse für Python-Benutzer, um schnell die Daten eines Raster-Layers als NumPy-Array und das Verarbeitungsergebnis zurück in QGIS als neuen Raster-Layer zu erhalten. Dies ermöglicht die Verarbeitung mit NumPy, SciPy, scikit-image, scikit-learn oder anderen Python-Bibliotheken – und die sofortige Visualisierung der Ergebnisse in QGIS. Dies ist ideal für die Entwicklung von Prototypen und das Experimentieren mit Algorithmen.
Einfach in QGIS die Python-Konsole öffnen und etwas ausführen wie:
from scipy_filters.helpers import RasterWizard
from scipy import ndimage
wizard = RasterWizard() # Verwendet das aktive Layer, wenn kein Layer gegeben
a = wizard.toarray() # Gibt NumPy-Array mit allen Bändern zurück
# Irgendeine Berechnung, z.B. Sobel-Filter mit Scipy
# In diesem Beispiel ist das Ergebnis ein NumPy-Array mit dtype float32
b = ndimage.sobel(a, output="float32")
# Ergebnis als geotiff speichern und in QGIS laden
wizard.tolayer(b, name="Sobel", filename="/path/to/sobel.tif")
Das NumPy-Array hat die Dimensionen [Bänder], x, y. Man kann also ein Band mit z.B. a[0] auswählen. Mit der Option bands_last=True bekommt man stattdessen x, y, [Bänder], wie es scikit-image erwartet.
Das resultierende NumPy-Array kann als neuer Rasterlayer zurück in QGIS geladen werden, solange die Anzahl der Pixel die gleiche ist wie die des Eingangslayers und die Geotransformation nicht verändert wird (keine Reprojektion, kein Subsetting in NumPy). Die Anzahl der Bänder und der Datentyp können unterschiedlich sein.
Weitere Infos über das Raster:
# Pixelwerte an Index [x, y]
wizard[0,10]
# Informationen wie shape, CRS, usw.
wizard.shape # wie numpy_array.shape
wizard.crs_wkt # CRS als WKT string
wizard.crs # CRS als QgsCoordinateReferenceSystem
Das Plugin kann in QGIS mit „Erweiterungen verwalten und installieren“ installiert werden. Für weitere Informationen siehe die API-Dokumentation für RasterWizard.
9-tägige Trekking-Runde um Matterhorn, Weisshorn und Dent Blanche
Das Matterhorn ist nur der bekannteste Berg, um den der 9-tägige Trek herumführt, und es ist nur auf etwa 1/3 der Stecke zu sehen. Man wandert auch um eine Reihe weiterer beeindruckender 4000er herum: Weisshorn, Zinalrothorn, Obergabelhorn, Dent Blanche und Dent d’Hérens. Flankiert wird die Route von Monte Rosa, Breithorn, Dom und den anderen Gipfeln der Mischabel. Während man die meisten Postkartenansichten rund um Zermatt bekommt, gefallen mir gerade die abgelegenen und weniger überlaufenden Täler entlang der Route, etwa das Turmanntal und die Pässe Col Collon und Col de Valcournera. Man muss dazusagen, dass man (auch laut Führer) mehrmals auf Seibahnen zurückgreift, die Umrundung also nicht ganz zu Fuß ist.
Ich parke in St. Niklaus, das im Mattertal an der Straße Richtung Zermatt liegt, und starte früh morgens mit der ersten Seilbahn auf die Alp Jungu. Am Vorabend fuhr ich im Schritttempo durch ein heftiges Gewitter, dafür sah es jetzt ganz OK aus: zwar einige Wolken, aber ein toller Blick über die Alp hinweg das Mattertal aufwärts, zwischen Mischabel und Weisshorn hindurch auf das im Morgenlicht leuchtende Breithorn. Aber für den späten Mittag war das nächste Unwetter angekündigt, daher gab ich Gas. Schon wenig später bekomme ich den ersten Schauer ab, und während ich auf dem Augsbordpass verschnaufe rollt über den Bergrücken auf der anderen Seite des Turtmanntals eine schwarze Wand, in der Blitze zucken. So früh hatte ich damit nicht gerechnet. Ich steige noch ein Stück ins Tal ab und baue dann in strömenden Regen und Hagel mein Zelt auf, damit ich an einem trockenen und warmen Ort auf besseres Wetter warten kann. Das kommt dann aber schneller als gedacht und am Mittag bin ich bei strahlender Sonne im Dorf Gruben-Meiden im Turtmanntal.
Auf der anderen Talseite steige ich wieder auf, und während ich die Alp Meide passiere, braut sich bereits das nächste Gewitter zusammen. Diesmal finde ich rechtzeitig einen guten Ort, um mein Zelt aufzubauen.
Am Morgen wieder strahlende Sonne. Es geht über den Meidpass und vorbei am Hôtel du Weisshorn, dann auf einem Höhenweg hoch über dem Tal bis Zinal. Leider stecken die hohen Gipfel am Talschluss, wie Zinalrothorn, Obergabelhorn und Dent Blanche, schon wieder in Wolken.
In Zinal stocke ich die Vorräte auf und nehme noch die Seilbahn nach Sorebois (die letzte fährt schon um 16 Uhr!), wo ich am Rand des Skigebiets eine flache grasige Stelle finde, an der es einen halbwegs unverdrahteten Ausblick gibt. Die Berge stecken zwar in Wolken, aber ich hoffe auf einen schönen Morgen. Als ich aufstehe ist das Wetter leider nicht viel besser. Über eine Skipiste steige ich zum Col de Sorebois auf und blicke auf den türkisgrünen Stausee Lac de Moiry hinab — bis ich wenig später in einer Wolke stecke. Zur Staumauer steige ich nun ab, hin und wieder ist in einer Wolkenlücke Dent Blanche oder einer seiner Nebengipfel zu sehen. Unten scheint wieder die Sonne, ich überschreite die Dammkrone und steige auf der anderen Seite zum kleinen Lac des Autannes auf, der gerade noch unterhalb der Wolken liegt, die penetrant am Bergrücken hängen. Entsprechend geht es mit wenig Sicht über den Col de Torrent hinüber ins Val d’Hérens. Wieder bei Sonne geht es über Almwiesen hinweg abwärts, dann von Dorf zu Dorf zum Talboden in Les Haudères. Das Tal verzweigt sich an dieser Stelle, das linke Tal führt steil zu einem Gletscherplateau hinauf, neben bzw. hinter dem je nach Blickrichtung Dent Blanche oder Dent d’Hérens zu sehen sind. Im anderen Tal liegt etwas höher Arolla, darüber ragen die Pigne d’Arolla (übrigens ein toller Skitourenberg mit beidruckendem Blick auf die Westseite des Matterhorns) und der Mont Collon auf, auf dessen Rückseite dieser Trek über einen Pass nach Italien führt.
Um nach Arolla zu kommen, steigt die Route von Les Haudères steil zur Alm Mayens de la Couta und noch ein gutes Stück weiter auf, noch mit schönen Blicken. Hier oben fällt es mir schwer, einen guten Platz zum Biwakieren zu finden, zumal mir ganz oben eine riesige Kuhherde auf dem Weg zum Melken entgegen kommt. Dann geht es relativ eintönig in stetigem auf und ab nahezu hangparellel durch lichten Wald nach Arolla, was ich sehr anstrengend finde, vor allem weil ich nicht durch Ausblicke entschädigt werde. Einzige Ausnahme ist der durchaus hübsche Bergsee Lac Blanc.
Etwas oberhalb von Arolla, am Ende des Sträßchens, ist der Wanderweg gesperrt, weil eine Brücke über eine in die Moräne geschnittene Schlucht zerstört ist. Erstmal ein Schock, weil das auf der Karte die einzige Möglichkeit ist, um in das Hochtal (und damit Richtung Italien) zu kommen. Zum Glück kann man (mühsam) über die Winterroute ausweichen. So sitze ich Mittags gegenüber des Gletscherabbruchs neben dem Mont Collon und staune darüber, dass auf dem Felsgrat daneben die Cabagne des Vignettes trohnt, in der ich mal eine Sturmnacht verbracht habe. Am Abend steige ich über den Haut Glacier d’Arolla auf (der deutlich kürzer als auf der Karte und den Fotos im Führer ist und auch nicht so weiß, so viele Felsblöcke sind aus dem schmelzenden Eis freigesetzt worden), und kraxle hinter dem Mont Collon noch die Seitenmoräne hinauf, wo ich mit Blick auf den Gletscher zelte.
Früh morgens steige ich das letzte Stück zum Pass Col Collon auf, wieder über einen Gletscher, der von dem großen Gletscherplateau hinab kommt. Der Pass ist wunderschön, mit einem Schmelzwassersee auf der italienischen Seite, in dem Eisschollen schwimmen.
Nun geht es in eine von Felsen geprägte Bergwelt abwärts, bis ans hintere Ende eines Stausees, und auf der anderen Seite wieder hinauf in ein anderes Hochtal. Aus diesem heraus führt ein schweißtreibender Anstieg über zwei Steilstufen zum Col de Valcournera. Auf der anderen Seite sind wenig unterhalb ein paar Bergseen und eine Hütte zu sehen. Ich steige bis zur oberhalb des Lac Balanselmo liegenden Biwakschachtel ab, wo ich einen guten Platz für mein Zelt finde. Es war wohl die Lieblingswiese eines Steinbocks, jedenfalls graste dieser den ganzen Abend über friedlich neben meinem Zelt.
Am morgen geht es weiter abwärts und wird immer grasiger. Nach einem kurzen Gegenanstieg und einer weiteren Kurve steht man unmittelbar der Südwand des Matterhorns gegenüber, oder besser gesagt: Cervinia. Auf diesen Bergzacken laufe ich noch eine Weile auf einem hochgelegenen Weg zu, bis es auf den Talboden hinabgeht.
Leider sind die Spazierwege auf beiden Seiten des Flusses gesperrt (der eine wegen fliegenden Golfbällen), aber ich finde eine Alternativroute oberhalb der Straße, die mich in den Ort Breuil-Cervinia bringt. Dort streife ich durch alle möglichen kleinen Läden, um den Proviant aufzufüllen, der Supermarkt ist so verrammelt, als ob er nie wieder aufmacht und die kleinen Läden haben nur eine kleine Auswahl. Endlich fahre ich mit der Seilbahn nach Plan Maison ins Skigebiet, wo es leider im Sommer ziemlich furchbar aussieht. Über die Narben des Wintersports wandere ich aufwärts (über die Piste rumpeln immer wieder Pickups auf und ab) und erreiche schließlich den höchsten Punkt des Treks, den Theodulpass. Das ist allerdings wieder ein Schock, weil die ganze Umgebung der Hütte gerade eine große Baustelle ist. Zwei Bagger und anderes schweres Gerät wühlen sich gerade durch das Gestein und bauen die Piste um. Ich frage erstmal in der Hütte, bevor ich mich am Verbotsschild vorbeitraue, am Bagger vorbei (der Baggerführer winkt mir zu) und dann durch die Mischung aus Schlamm, Fels- und Eisbrocken, in die der Bagger die Piste verwandelt hat. Über einen steilen Hang aus Schutt und Eis geht es auf den Theodulgletscher, über den ich im Abendlicht einer Piste folgend absteige.
Meine Laune wird wieder besser: Das in einer Wolke steckende Matterhorn wird hin und wieder schemenhaft sichtbar, die grünen Rundhöcker aus Grünstein und Serpentinit leuchten im Abendlicht (siehe auch mein Buch Bewegte Bergwelt: Gebirge und wie sie entstehen mit einem Abschnitt über die Geologie Rund um Zermatt). Und einige der anderen 4000er, die Zermatt umgeben, sind nahezu wolkenfrei. Allerdings ist deutlich zu sehen, dass es den Gletschern nicht gut geht. Ich war vor ca. 20 Jahren zum letzten Mal in Zermatt und damals gab es deutlich mehr Weiß in der Landschaft. Ich überlege, wo ich übernachten kann, um bei Sonnenauf- und untergang einen freien, möglichst wenig von Seilbahnen gestörten Blick zu haben. Schließlich baue ich mein Zelt nahe der Gandegghütte direkt unter der Seilbahn auf und werde mit tollen Fotos belohnt.
Kurz nach Sonnenaufgang zieht es wieder zu, während auf den Gletschern im Osten (Cima di Jazzi) noch Sonnenflecken scheinen und über mir die Seilbahn sich in Bewegung setzt. Während ich ins Tal absteige, scheint aber zum Glück die Sonne wieder, nur die höchsten Berge bleiben eingehüllt. Furi, ein hochgelegener Ortsteil von Zermatt, ist heute mein tiefster Punkt. Der Führer schickt mich über einen Waldweg Richtung Grünsee, aber ich will noch ein bisschen was sehen und nehme die Seilbahn auf den Riffelberg, um über den Panoramaweg zum Gornergrad hinauf zu steigen. Mir kommen dort massenhaft Touristen entgegen, die alle diesen Weg hinab laufen…
Während ich gerade noch in der Sonne lag und dann nahe Riffelsee auf den Gletscher hinab geblickt habe, donnert es hinter mir: Der Himmel im Westen hat sich in eine schwarze Wand verwandelt und mir bleibt gerade noch genug Zeit, um meine Regensachen anzuziehen. Kurz entschlossen steige ich bis zu einer nahe gelegenen Skilift-Bergstation auf und stelle mich dort unter, und wieder einmal dauert es nicht lange bis wieder ein Stückchen blauer Himmel zu sehen ist. Später sitze ich auf der Aussichtsplattform am Gornergrad, langsam schälen sich Monte Rosa und Trabanten aus ihrer Wolkenhülle. Der Himmel bleibt weitgehend bedeckt, aber die Berge leuchten in einem merkwürdigen indirekten Licht.
Schließlich geht es hinunter zum Grünsee und auf der anderen Seite hinauf zum Stellisee, wo ich gerade rechtzeitig zum Sonnenuntergang ankomme. Dass dies einer der besten Fotospots für das Matterhorn ist, ist kein Geheimnis: Sowohl bei Sonnenauf- und untergang drängen sich Touristen und Fotografen am Ufer. Und am besten Spot ist das Wasser voller Algen…
Am Morgen wandere ich über Blauherd nach Sunnega, wo der Europaweg beginnt: Dieser Höhenweg bildet die letzten zwei Etappen der Tour Matterhorn, und er bietet grandiose Ausblicke auf Matterhorn und Weißhorn. Weite Strecken sind so schön, dass man vor Lauter Fotos schießen nur langsam voran kommt. An der Täschalm kommen plötzlich auch Dom, Täschorn und Rimpfischhorn in Blick.
Bei einer Querung eines steinschlaggefährdeten Hangs geht es durch Lawinengallerien und kurze Tunnels. Die Anlagen haben schon einiges abbekommen, bei den Gallerien ist hin und wieder der Stahlbeton der Decke zerborsten und ein Tunnel ist von einer Mure so weit verfüllt, dass es mit Rucksack mühsam ist, sich hindurchzuzwängen.
Der übernächste Taleinschnitt ist wieder ein Steinschlaghang, auf dem immer wieder große Blöcke herunterpurzeln. Aber man wandert einfach auf der längsten Fußgängerhängebrücke der Welt darüber hinweg. Wenig später erreicht man die Europahütte und etwas weiter finde ich am Miesboden einen schönen Platz zum biwakieren.
Der letzte Tag ist dann leider enttäuschend. Der ursprüngliche Europaweg führte von hier stetig aufwärts auf einen Aussichtsberg, an dem sich der Blick auf die Berner Alpen öffnen würde. Dann ging es hinab nach Grächen, einem Ort oberhalb von St. Niklaus. Die Strecke ist aber seit einigen Jahren gesperrt und der neue Europaweg führt abwärts und erreicht bei Herbriggen den Talboden. Statt nun im Wald nach Grächen hinaufzuwandern bleibe ich im Tal. Es sind nur noch 2,5 km zum Auto.
Es war ein sehr schöner Trek, auf jeden Fall in einer Liga mit der Tour du Mont Blanc und den Dolomiten-Höhenwegen. Und das Matterhorn ist ja schon ein besonderer Berg. Ich würde es nicht als den schönsten der Welt bezeichnen, weil es da einige weitere Kandidaten gibt (z. B. Ama Dablam, Cerro Torre, Alpamayo, Cotopaxi, Mayon), aber es ist auf jeden Fall einer der markantesten. Und die Geologie der Gegend ist besonders spannend (siehe mein Buch Bewegte Bergwelt). Erstaunlicherweise habe ich kaum Leute getroffen, die die selbe Runde gemacht haben.
Die quadratische Alternative zu Kuchendiagrammen mit Plotly und Python erstellen
Nachdem ich gelernt habe, Waffle Charts in Tableau zu erstellen, wollte ich das auch in Python mit Plotly machen. Allerdings habe ich im Netz kein Beispiel gefunden, wo das Ergebnis meiner Vorstellung entsprach. Ein Waffle Chart ist quasi eine quadratische Alternative zu Kuchendiagrammen: es besteht aus 100 kleinen farbigen Quadraten in einem 10×10 Gitter.
In einem Jupyter Notebook erkläre ich, wie ein Waffle Chart mit Plotly erstellt werden kann.
In QGIS ignorieren Filter normalerweise Zellen mit No Data automatisch. Allerdings ist das nicht immer einfach, insbesondere wenn ein Filter benachbarte Zellen untersucht und diese No Data enthalten. Was dann passiert, hängt von der Implementierung ab, ist aber in beiden Fällen problematisch.
Zunächst ist „No Data“ in Rasterlayern mit einer bestimmten Zahl codiert, z.B. -9999. Wenn jetzt z.B. der Mittelwert innerhalb einer 3✕3-Nachbarschaft berechnet wird, kommt in der Umgebung jeder No-Data-Zelle natürlich Blödsinn heraus. Ersetzt man (in Numpy) die -9999 mit NaN (was es nur bei float gibt), führt das bei vielen Algorithmen dazu, dass die betreffende Zelle nun ebenfalls No Data wird, weil eine Berechnung nicht möglich ist. Die No-Data-Zellen stecken sozusagen ihre Nachbarschaft an.
Eine Möglichkeit ist, die No-Data-Zellen mit irgendeinem halbwegs sinnvollen Wert zu füllen. Dafür gibt es sowohl von QGIS selbst als auch über GDAL verschiedene Möglichkeiten, die allerdings den Nachteil haben, dass immer nur ein einziges Band verarbeitet wird. Man müsste also jedes Band einzeln verarbeiten und dann die Ergebnisse wieder zu einem Layer zusammenführen.
Dem Mittelwert des Bands (von GDAL geschätzt oder exakt berechnet)
Dem Minimalwert des Datentyps
Dem Maximalwert des Datentyps
Dem zentralen Wert des Datentyps
Später will man wahrscheinlich wissen, welche Zellen ursprünglich „No Data“ waren. Das Plugin kann auch eine No-Data-Maske (binäres Raster mit 0 und 1) erzeugen und diese Maske wiederum auf ein Raster-Layer anwenden, d.h. entsprechende Zellen wieder auf No Data setzen.
Neues QGIS-Plugin für Rasterlayer mit Faltung, morphologischen Filtern, Hauptkomponentenanalyse, Statistik etc.
Mein neues QGIS-Plugin Scipy Filters ermöglicht es, Raster-Layer mithilfe von Scipy zu verarbeiten. Dies ist eine Python-Bibliothek mit einer großen Anzahl an optimierten Algorithmen u.a. für multidimensionale Bildbearbeitung und Signalverarbeitung, die zum Teil bei der Analyse von Rasterdaten nützlich sein können.
Auf die Idee bin ich gekommen, weil in der neusten QGIS-Version die Orfeo-Toolbox abgeschafft wurde und ich damit keine morphologischen Filter mehr hatte. Es war früher ziemlich umständlich, die Orfeo-Toolbox zu installieren, und ein Plugin, das Scipy verwendet, schien mir die beste Alternative. Letztlich habe ich es so programmiert, dass mit relativ wenig Aufwand eine große Zahl an Filtern bereitgestellt werden kann — so viele, dass sie in der Processing-Toolbox auf meinem Monitor nicht alle gleichzeitig angezeigt werden.
In den meisten Fällen stellt mein Plugin das User Interface bereit, reicht die Rasterdaten an die jeweilige Scipy-Funktion weiter und lädt das Ergebnis wieder in QGIS. Ich habe auch ein paar zusätzliche Filter geschrieben, die es nicht direkt in Scipy gibt: Insbesondere die Hauptkomponentenanalyse (PCA), implementiert mithilfe von Single Value Decomposition (SVD).
Viele der Filter arbeiten innerhalb einer individuell definierbaren Nachbarschaft, in der z.B. der lokale Mittelwert, Standardabweichung etc. berechnet werden kann. Neben klassischen Weichzeichnern und Kantenerkennung (Sobel, Laplace etc.) gibt es auch Faltung mit einem benutzerdefinierten Kernel.
Einen Monat lang jeden Tag eine Karte zu einem vorgegebenen Thema posten: Ich habe es versucht und viel dabei gelernt
Seit ein paar Jahren werden jeden November Social-Media-Seiten wie Twitter mit Karten geflutet: Die 30DayMapChallenge gibt für jeden Tag ein Thema vor und alle sind aufgerufen, entsprechende Karten unter #30DayMapChallenge zu posten. Ich habe diese Challenge in den letzten Jahren begeistert verfolgt und schließlich zum Anlass genommen, mehr über die Möglichkeiten von QGIS usw. zu lernen.
Dieses Jahr habe ich selbst teilgenommen und tatsächlich 30 Karten veröffentlicht (wobei ich die meisten bereits im Oktober erstellt habe). Manche sind richtig gut geworden, andere nur gut genug — und ich habe sehr viel dabei gelernt. Ich habe sogar extra dafür bei Twitter bzw. X einen Account aktiviert — ausgerechnet jetzt, wo viele aus guten Gründen diesem X den Rücken kehren.
Tag 1 | Points
Gaslaternen in Steglitz-Zehlendorf. Die Daten sind vom Geoportal Berlin / Öffentliche Beleuchtung, als WFS in QGIS eingebunden und nach Gaslaternen gefiltert. Dazu passende Glow-Effekte.
Tag 2 | Lines
Der Rhein und seine Nebenflüsse, mit Daten von hydrosheds.org. Ich finde diese Karte besonders gelungen, allerdings hatte ich schon eine ähnliche mit der Donau (siehe unten). Es gibt im Netz zahlreiche Tutorials, wie man in QGIS mit den Daten von Hydrosheds z. B. alle Flüsse eines Landes bunt eingefärbt plotten kann. Hier also ein nur ein Flusssystem, in Blau und mit glow. Gefällt mir ganz gut.
Tag 3 | Polygons
Large Igneous Provinces (LIP) in the Pacific Ocean. Daten von Coffin et al. (2006) und Basemap Natural Earth. Nichts Besonderes…
Tag 4 | A bad map
Ich habe mir hier wirklich Mühe gegeben, eine möglichst schlechte Karte zu machen. Zum Beispiel zwinge ich QGIS mit Expressions, die Labels möglichst schlecht zu platzieren. Das Ergebnis ist gewollt häßlich. Ich habe beim Erstellen dieser Karte durchaus dazu gelernt, aber das Thema finde ich trotzdem nicht so gut.
Tag 5 | Analog Map
Skizze des GR20 in Korsika. Mit der Hand zu skizzieren ist nicht unbedingt meine Stärke.
Tag 6 | Asia
Ich habe versucht, durchschnittliche Temperaturen einmal anders darzustellen: mit Kontur-Polygonen, die einen Schatten werfen. Das Ergebnis ist leider nur mittelmäßig. Die genordete Version sah merkwürdig aus, weil es im Vordergrund mit hohen Temperaturen losgeht und zum Hintergrund quasi abwärts geht. Damit die tiefen Temperaturen im Kartenbild vorne sind, habe ich die Karte umgedreht, was aber auch wieder nicht so gut aussieht. Und allein schon diesen riesigen Kontinent auf eine Karte zu bekommen, ist eine Herausforderung (das ist ESRI’s Asia Lamber Conformal Conic projection).
Tag 7 | Navigation
Zu diesem Thema ist mir nicht viel eingefallen. Schließlich habe ich die vom BER startenden Flugrouten kartiert, und zwar in Lamberts winkeltreuer Kegelprojektion mit Berlin im Zentrum. Die Routen entlang der Großkreise werden so zu geraden Linien. Die Daten habe ich mit einem Python-Skript von der Flughafen-Webseite gezogen und in ein CSV umgewandelt (mit beatifulsoup). Es werden einige Miniflughäfen angeflogen, es war zum Teil gar nicht so leicht, die entsprechenden Positionen zu finden. Die Basemap ist Natural Earth „von der Stange“.
Tag 8 | Africa
Erdbeben und Vulkane in Afrika. Ein spannendes Thema und es ist eine schöne Karte im „Firefly-Stil“ herausgekommen. Es ist gut zu sehen, wie sich der westliche und der östliche Arm des Ostafrikanischen Grabens unterscheiden. Daten: Global Volcanism Program, NECEI/WDS Global Significant Earthquake Database. Base map: Natural Earth und NASA Blue Marble.
Tag 9 | Hexagons
Diese Karte finde ich sehr gelungen. Sie zeigt in einem hexagonalen Grid die Anzahl der Kitaplätze und die Bevölkerung in Berlin.
Tag 10 | North America
Hier war ich nicht sehr kreativ: eine einfache Karte aller Nationalparks in Nordamerika. Projektion: Albers.
Tag 11 | Retro
Berlin als Retro-Map. Es hat Spass gemacht, mit den OpenStreetMap-Daten zu spielen und an Farben und Symbolisierung zu schrauben.
Tag 12 | South America
Flüsse in Südamerika und ein paar hydrologische fun facts. Ich mag diese Karte sehr. Daten sind hydrosheds.org und ETOPO1, wie fast alle Karten ist auch diese in QGIS erstellt.
Tag 13 | Choropleth
Touristen pro 1000 Einheimische in Europa (2021). Diesmal eine Karte, die ich vollständig in Python (Geopandas) erstellt habe. Daten sind von Eurostat. Zu Recht habe ich die Frage bekommen, warum hier die Türkei dabei ist, aber die Schweiz, UK usw. fehlen. Weiß ist hier „missing data“. Der Grund sind die Daten von Eurostat, wo UK seit dem Brexit nicht dabei ist, EU-Beitrittskandidaten wie die Türkei aber schon. Ich hatte überlegt, die Türkei wegzulassen, fand es aber in diesem Zusammenhang interessant, sie dabei zu lassen.
Tag 14 | Europe
Touristen in Europa: 1 Punkt für alle 50000 Touristen (Übernachtungsgäste) im Jahr 2021. Der gleiche Datensatz wie oben (nach NUTS-2-Region).
Tag 15 | OpenStreetMap
Berlin in Grün… ziemlich einfach, aber ich finde es eigentlich ganz hübsch.
Tag 16 | Oceania
Ich habe diesmal mit diversen Layer-Effekten experimentiert, bin aber vom Ergebnis nicht überzeugt.
Tag 17 | Flow
Flow map zur Mobilität im Rahmen von Erasmus im Jahr 2021.
Tag 18 | Atmosphere
Jährliche Durchschnittstemperatur (von worldclim.org). Ich frage mich, ob die Extremwerte Ausreißer aus der Interpolation sind.
Tag 19 | A 5-minute map
Wieder die Gaslaternen von Tag 1, diesmal als Heatmap.
Tag 20 | Outdoors
Die Cordillera Blanca (Peru) in Gold. Der Metallglanz ist das unerwartete Ergebnis von Experimenten mit Blendingmodes mit verschiedenen aus SRTM erzeugten Hillshade-Layern. Ich finde diese Karte ziemlich cool.
Tag 21 | Raster
Clay Mineral Index (CM) der südwestlichen Ecke von Bolivien. Das ist Band 6 / Band 7 einer Landsat-9-Szene.
Tag 22 | North is not always up
Rift Valley in Central Europe, mit Oberrheingraben und Rhône-Bresse-Graben. Erzeugt in Python mit pygmt mit „general perspective“.
Tag 23 | 3D
Sagarmatha-Nationalpark in Nepal (mit Mount Everest usw.), gerendert mit Aearialod.
Tag 24 | Black & White
Seen an der Havel in Potsdam und Berlin. Es war eine spannende Herausforderung, nur in Schwarz-Weiß ohne Graustufen zu arbeiten.
Tag 25 | Average Temperature of Antarctica
Die Daten sind aus dem Datenpaket quantartica. Besonders gelungen finde ich die 60°S-Linie als Kartenrahmen.
Tag 26 | Minimal
Bevölkerung in Südasien. Der Stil ist von Bertin inspiriert, aber mit einem hexagonalen statt einem quadratischen Grid.
Tag 27 | Dot
Apotheken in Berlin. Gezeigt sind Anzahl der Apotheken und die Bevölkerung pro Grid-Zelle. Interessant, dass es wohl keine Korrelation gibt.
Tag 28 | Is is a chart or a map?
Ladesäulen in Berlin. Inspiriert von einer Karte des USGS wollte ich seitlich Histogramme oder „Lollipop charts“, die die Reihen und Spalten zusammenfassen. Es war nicht leicht, die Subplots so zu erstellen, dass die Achsen zusammenpassen (Python-Code als Jupyter-Notebook).
Tag 29 | Population
Das ist einfach nur ein kleiner Ausschnitt aus dem Global Human Settlement Layer.
Tag 29 | My favorite…
… hike on the Canary Islands, mit dem GR131 (Ruta de los Volcanes / Ruta de la Cresteria) auf La Palma. Und nach meiner Meinung eine meiner gelungensten Karten. Erstellt mit SRTM-Höhendaten, OpenStreetMap und dem Blue Marble der NASA.
MapPromptMonday
Ich habe auch ein paar Karten bei einer anderen Challenge geposted, MapPromptMonday. Hier eine kleine Auswahl.
Straßenbahnlinien in Berlin
Der Stil ist inspiriert vom BVG-Logo. Es fehlt die neue Linie zur Turmstraße, die ausgerechnet am Wochenende vor der Veröffentlichung meiner Karte eingeweiht wurde.
Donau und ihre Nebenflüsse
Diese Karte war quasi mein Vorläufer zur oben gezeigten Karte des Rheins.
Fledermäuse in Transylvanien
Helloween-Motiv zum Thema „Spooky“.
Health
Gibt es einen Zusammenhang zwischen Lebenserwartung und den Pro-Kopf-Ausgaben im Gesundheitssystem? Solche bivariate Karten können in QGIS leicht mit blending modes und zwei Layern erzeugt werden, für die Legende gibt es ein Plugin.
Windgeschwindigkeit in der Antarktis
Die Daten sind auch hier von quantartica. Hier gefallen mir die Farben besonders gut.