Addresses in Hamburg: http://suche.transparenz.hamburg.de/dataset/alkis-adressen-hamburg15
Convert the housenumber from string to integer: to_int("hausnr")
Processing -> Points to Path using above housenumber as order field and strname as group field.
Color those ziggyzaggety lines as you like.
Maybe explode the lines and style each segment by its housenumber?
And put them on an interactive slippy map.
I used the CityGML LoD2 model of Hamburg here, http://daten-hamburg.de/geographie_geologie_geobasisdaten/3d_stadtmodell_lod2/LoD2-DE_HH_2017-12-31.zip from http://suche.transparenz.hamburg.de/dataset/3d-stadtmodell-lod2-de-hamburg3. (If you do this for Hamburg, you might want to not include Neuwerk’s tiles ;))
1. https://github.com/tudelft3d/CityGML2OBJs/
python2 CityGML2OBJs.py -i LoD2-DE_HH_2017-12-31.zip/ -o LoD2-DE_HH_2017-12-31.zip_obj/
converts each CityGML file to a obj (takes about half an hour on my system).
2. http://gfx.cs.princeton.edu/proj/trimesh2/
mesh_cat LoD2-DE_HH_2017-12-31.zip_obj/*.obj -o LoD2-DE_HH_2017-12-31.zip.obj
turns them into one single obj.
mesh_filter LoD2-DE_HH_2017-12-31.zip.obj -center -scale 0.001 -rot 90 -1 0 0 LoD2-DE_HH_2017-12-31.zip_localised.obj
translates “so center of mass is at (0,0,0)” and scales to something smaller and rotates so that z is up. trimesh2’s documentation on the rot parameter is insufficient, I think my solution means “rotate by 90 degrees -1 times around x, 0 times around y, 0 times around z” or something like that. Look into the source if that helps you.
3. https://google.github.io/draco/
draco_encoder -i LoD2-DE_HH_2017-12-31.zip_localised.obj -o LoD2-DE_HH_2017-12-31.zip_localised.obj.drc
makes it tiny (8 Megabyte).
I did not do any error checking, used a epsilon of 1 in CityGML2OBJs and just wanted to play around.
Vielleicht googelt ja jemand beim Gebrauchtfahrradkauf und meldet sich dann netterweise bei mir.
In der Nacht vom 27. auf den 28. Juli 2018 gestohlen:
Rabeneick
City-/Trekkingrad
Herrenrad (Diamantrahmen, nicht Trapez)
28 Zoll
52 cm Rahmengröße
Schwarz
8 Gang Shimano-Nabenschaltung
Felgenbremsen Vorne und Hinten
Rücktritt
Nabendynamo
Gepäckträger
Rahmennummer PBTDA 452596 266550 (oder schreibt man die anders? PBTDA452596266550 / PBTDA 452596266550 / 452596266550)
(Am linken Griff ein leicht hervorstehendes Endstück)
Let’s take it to the next level: Wir wollen alle auf daten-hamburg.de gehosteten Datensätze, weil da die ganzen schicken Geodaten sind. Wir müssen also einen Query bauen, der uns alle Datensätze gibt, die “^http://daten-hamburg.de/” in der resources.url haben.
Mit http://wiki.apache.org/solr/CommonQueryParameters kann man komplexe Queries schreiben, sagt http://docs.ckan.org/en/latest/api/index.html#ckan.logic.action.get.package_search . Mit ein bisschen Scrollen stößt man gegebenenfalls auf resource_search und über Google nach “ckan resource_search” auf https://github.com/ckan/ckan/issues/1494, dessen Query man dann nimmt und sich damit nach http://suche.transparenz.hamburg.de/api/action/resource_search?query=url:http://daten-hamburg.de/ durchhangelt. Voll einfach! … Der Query dauert mehrere Sekunden und scheint ALLE Hits zurückzugeben, super!
Download läuft, so langsam wie daten-hamburg.de eben leider ist: https://www.datenatlas.de/geodata/public/sources/
Insgesamt sind es rund 104 Gigabyte, allerdings inklusive einiger Duplikate. Übrigens stecken auch SHA256-Hashes in den Daten, praktisch zum Überprüfen der Downloads.
Ugly-but-does-the-job URLs rausziehen:
$ cat suche.transparenz.hamburg.de/api/action/resource_search@query\=url%3Ahttp%3A%2F%2Fdaten-hamburg.de%2F | json_pp | grep '"url"' | grep -Eo 'http.*"' | sed 's#"$##' > urls
Grundlegende Links:
http://transparenz.hamburg.de/hinweise-zur-api/
http://transparenz.hamburg.de/contentblob/4354384/f19d09732a6ea80ae9808de157b5ba4c/data/mdm-schema1-6.pdf
http://docs.ckan.org/en/latest/api/index.html
Die Links zu den Daten stecken in den Resources der Packages, z.B.:
import urllib.request import json url = "http://suche.transparenz.hamburg.de/api/3/action/package_show?id=larmminderungsplanung-fluglarm-hamburg2" with urllib.request.urlopen(url) as req: response = req.read() response_dict = json.loads(response.decode('utf-8')) assert response_dict['success'] result = response_dict['result'] resources = result['resources'] for resource in resources: print(resource['url']) |
gibt uns
http://geodienste.hamburg.de/HH_WMS_Fluglaermschutzzonen?REQUEST=GetCapabilities&SERVICE=WMS
http://geodienste.hamburg.de/HH_WFS_Fluglaermschutzzonen?REQUEST=GetCapabilities&SERVICE=WFS
http://daten-hamburg.de/umwelt_klima/laermminderungsplanung_fluglaerm/Kurvenpunkte_Laermschutzbereich_Flughafen_Hamburg_EDDH.xlsx
http://suche.transparenz.hamburg.de/localresources/HMDK/335B680C-CA3E-4FE9-BC05-641BA565E366/Kurvenpunkte_Laermschutzbereich_Flughafen_Hamburg_EDDH.zip
http://daten-hamburg.de/umwelt_klima/laermminderungsplanung_fluglaerm/Laermminderungsplanung_Fluglaerm_HH_2015-07-27.zip
http://metaver.de/trefferanzeige?docuuid=335B680C-CA3E-4FE9-BC05-641BA565E366
Das ist doch schon mal was.
While this is about data of the city of Hamburg, Germany, I decided to post in English as GeoPackage Propaganda should be accessible. ;)
I am casually working on converting open geodata released via the Transparenzportal Hamburg to more usable GeoPackages, GeoTIFFs and similar formats with free and open-source tools like GDAL and GMT where possible. This includes things like orthophotos, ALKIS, addresses, DEM, districts etc. You can get a list of most available source data here but there are some datasets “hidden” in other categories as well. The data is usually released in GML or as gridded files (e.g. JPEG or XYZ tiles/files). While this is pretty much perfect as source formats, working with them is cumbersome. My goal is to make this data more accessible for anyone in tools like QGIS.
For now you can find the 20cm orthophotos for 2013-2015 and the 1m DEM in https://www.datenatlas.de/geodata/public/hamburg/. Mind the licenses, see the readme file for a bit of info. More to come, I want to plan the pipeline a bit better first though. There should be a full script & log from source to GeoPackage for each file.
I will also provide mirrors of the source files. If you want to collaborate, please contact me. Apart from Hamburg I will also add free/open datasets for the whole of Germany, things related to (nearby) bathymetry and some global ones. If you want Shapefiles, ECW, MrSID or similar, you can pay me for converting.
The coordinates are wrong, I should have be xmin and ymin to match the official grid. Will update the PDFs soonish, sorry!
The LGV offers their official UTM grid for Hamburg in the Transparenzportal. Since many datasets are indexed by those grid tiles, it can be handy to have a quick references. Queue QGIS!
Load the layers “utm_raster1km any” and “utm_raster2km any” of the GML file. The CRS is EPSG:25832. Set their styles to have no fill.
Label with substr(x_min($geometry),0,4) || '\n' || substr(y_min($geometry),0,5) to truncate the coordinate display to just the interesting bits, the three leading numbers of X and the four leading numbers of Y.
Print them. You now have nice maps of the grid that you can use as reference when browsing through files with names like dgm1_32552_5936_2_fhh.xyz, LoD1_571_5939_1_HH.xml or dop20c_32576_5953.jpg (ignore the leading 32…).
I added the Stadtteile as background (and Wished QGIS could style by the 4 color theorem).
Click to download PDFs (they should be DIN A4, ask the composer why they are not):
Auf den großartigen Seiten des Hamburger Luftmessnetz kann man schöne Diagramme der verschiedenen Messwerte sehen, zum Beispiel von Feinstaub: PM10 oder PM2,5. Leider kann man nicht auf Diagramme sämtlicher Stationen verlinken, stattdessen muss der Benutzer sie per Hand zusammenstellen. Weil ich die Kurven gerne auf /r/dataisbeautiful verlinken wollte und die neuen Regeln dort etwas eigen sind, habe ich die Diagramme einfach mal mit Gnumeric nachgebaut.
Erstmal die Teilchen mit einem aerodynamischen Durchmesser von weniger als 10 Mikrometer (10 µm), PM10. Hiervon darf 35 mal Im Jahr ein Tagesmittelwert von 50µg/m³ überschritten werden.
Und dann noch die fieseren PM2,5 (kleiner 2,5µm), diese werden nur an drei Stationen gemessen:
In Berlin gibt es diese Werte leider nur täglich, aber der Feinstaub-Monitor der Berliner Morgenpost ist einen Blick wert (auch wenn er leider 2014 zu Ende gegangen ist?).
English version: This image shows the amount of particulate matter with a diameter of 10 micrometres or less in the days before and during new year 2014/2015 in Hamburg, Germany. This image shows the amount of particulate matter with a diameter of 2.5 micrometres or less.
Auch bundesweit gibt es schöne Werte, leider nur täglich. Das Umweltbundesamt stellt interpolierte Karten bereit, ich hab die letzten vier Tage mal zusammengefasst:
Schade, dass die Farbskala ein fixes Maximum hat, die Werte lagen ja wohl eher über 50µg/m³.
Wie auch immer, frohes neues!
Lieber Transparenzmensch, ich wünsche mir für das Hamburger Transparenzportal:
Wie auch immer, ich danke dir für die vielen Stunden, die ich mit deinen Datengaben dieses Jahr schon spielen konnte. Schenkst du uns nächstes Jahr die Verpflichtung der Anstalten öffentlichen Rechts zur Veröffentlichung? Die drücken sich im Moment noch. Und sag bitte dem Bundestransparenzmenschen, dass die MTS-K-Daten doch nun wirklich einfach freigegeben werden sollten. Das wäre auch für die dortigen Mitarbeiter eine enorme Arbeitsentlastung.
