Årets top 10 samtaleemner indenfor geo, geodata og geografi

Alan McConchie fra firmaet Stamen har igen lavet en årlig Top 10 afstemning om hvad der har været de hotte samtaleemner indenfor geo, geodata og geografi. Jeg bringer her resultatet for den Top 10 liste for året 2015.

Da flest amerikanere har stemt, så præger listen præg af amerikanske forhold, så du får et indblik i hvad GIS og geografifolk i USA har betragtet som interessante samtaleemner og måske får du genopfrisket nyhederne eller får en helt ny viden ved kigge listen igennem.

Jeg starter med nummer 10 og tæller så ned.

  • #10What3Words fik en masse hype samt omtale vedr. at måske have løst adresseproblemet for ca. 4,3 milliarder mennesker, som bor i lande som ikke har et adressesystem, som vi kender til det i Danmark (NB der er også lavet en sjov parodi på ovenstående koncept What3emojiis )
  • #9 Nokia HERE blev solgt til et tysk bilkonsortium (ejerkreds Audi, BMW, Daimler)
  • #8 Droner får stadigvæk masser af omtale af både negativ og positiv karakter
  • #7 Google lukkede for Google Maps Engine & Google Earth Enterprise – Det var nok for besværligt at lave en forretning på løsninger til firmaer
  • #6 Vector tiles – emnet er stadigvæk hot, og da ESRI sagde de ville understøtte Mapboxs specifikation vedr. vector tiles fik det endnu mere omtale i 2015
  • #5 Flugten fra Mercator – I stedet for altid at bruge Mercator projection dukkede et par artikler op fra CartoDB, Mapzen og Mapbox om, hvordan man kan bruge andre kortprojectioner se 1,2,3
  • #4 Nepal jordskælv og den nødhjælps GIS indsats, der blev udført af ca. 8000 mennesker globalt via The Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT)
  • #3 Det er blevet bemærket at firmaer der arbejder med åbne geodata, open source software som fx Mapbox og Mapzen har massehyret folk i år. Folk med masser af venturekapital har været villige i år til at skyde penge ind i sådanne firmaer fx fik Mapbox ca. 55 millioner $ tilført i år og CartoDB fik ca. 23 millioner $ tilført
  • #2 Præsident Obama underskriver en lov vedr. undervisning til børn i USA der skal have mere fokus på STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics ) området samt nævner direkte faget geografi (PDF link) . Dette har så været et hot emne blandt GIS og geografi folk i USA siden det er kommet på andenpladsen på denne her liste
  • #1 Det helt store blev så Mapbox Studio II – En helt ny software fra Mapbox der gør det muligt at lave en masse WebGL ting osv.

Hvis vi så afslutter med, hvad jeg så mener har været det største samtaleemne i Danmark i 2015, så peger jeg på nyheden om at store dele af Geodatastyrelsen skal flytte til Aalborg.

Geodatastyrelsens frie geodata på vej til OpenStreetMap

(Artikelserie Dit og mit kort, 206). Der er så småt begyndt at blive skabt nye geografiske objekter i OpenStreetMap med kildeangivelse af geodatasæt fra Geodatastyrelsen. Vi kan med en Overpass Turbo API søgning, se hvilke objekter det drejer sig om indtil videre.

Du kan efterligne søgningen ved at klikke på dette her link, og så klik “Run” bagefter. Søgningen er en wildcard søgning på “$Geodatastyrelsen$” i “source” tag (se mine eksempler nedenfor). Vi benytter wildcard søgning, da Geodatastyrelsens geodatasæt kan have forskellige navne.

Efter du har klikket “Run” dukker et Danmarkskort op med de geografiske objekter (vektordata) som er blevet skabt I OpenStreetMap via indhold fra en af Geodatastyrelsen geodatasæt.

Du kan nu zoome ind og klikke på de forskellige objekter. Mit første eksempel er et hegn i Kolding, hvor Geodatastyrelsens luftfoto er blevet angivet som kilden til at skabe dette geografiske objekt. Dvs den frivillige har kunne set dette hegn på luftfoto.

Mit andet eksempel er en lille skov på Fyn, der hedder Helvede. Her er det så Geodatastyrelsens SNSOR (StedNavne- og StamOplysningsRegister ) database, der er blevet brugt til at sætte et stednavn på denne lille skov.

Hvis man af en eller anden grund vil bruge disse ovenstående geodata, så tilbyder Overpass Turbo, at de kan hentes i GeoJSON eller XML. Klik på “Export” og vælg.


(Billede Overpass Turbo – udsnit af GeoJSON eksportvindue)

Tagget “source” spiller en vigtig rolle i OpenStreetMap, da de forskellige frivillige, så kan få en ide om, hvordan et givent geografisk objekt er blevet skabt. Ved uenighed og kommunikation mellem de frivillige, så løser det lettere et problem at der er sat en kilde på med det samme. Bemærk her i samme åndedrag, at offentlige geodata ikke nødvendigvis, så altid er korrekte i forhold til hvad OpenStreetMap frivillige mener – læs mit indlæg om stednavne her.

Overpass Turbo værktøjet er et lille handy værktøj til at lave små API søgninger ind i OpenStreetMaps database efter bestemte geografiske objekter i et bestemt område. Til orientering, så er Overpass Turbo ca. 15 minutter bagud OpenStreetMaps database. Overpass Turbo giver selvfølgelig mest mening og ide, når man har fået kendskab til OpenStreetMaps XML model og tagging univers. Og det kendskab får man nemmest ved at have prøvet at kortlægge lidt i OpenStreetMap.

Beslægtet indlæg med brug af Overpass Turbo – Læs “Hvad neogeografi kan fortælle os om Rosa Luxemburg i Berlin anno 2013

Sådan kalder du Geodatastyrelsens WMS tjenester fra JOSM

I forrige uge åbnede Geodatastyrelsen for 16 WMS ( Web Map Service) tjenester som led i de frie åbne offentlige data. Den WMS tjeneste som er mest interessant (efter min mening) for OpenStreetMap communitiet er luftfotos af hele Danmark i 10 cm opløsning fra foråret 2012. Det officielle navn for disse luftfotos er FOT ortofoto.

Jeg bringer her en guide til, hvordan dette luftfotolag via WMS fra Geodatastyrelsen kan kaldes op via JOSM (OpenStreetMap editor). Men desværre skal jeg bede dig om at oprette en gratis brugerprofil og et password hos Geodatastyrelsen først. Dernæst start din JOSM op. Gå så i Rediger>Indstillinger – Vælg WMS/TMS ikonet – I det nye skærmbillede find ikonet “+” og klik (nede og til højre).

Nyt skærmbillede åbner – Skriv et eller andet relevant navn oppe i “Navn på menu” feltet.

Fik du lavet et brugernavn og password fra Geodatastyrelsen? – Kopierer den URL du ser lige nedenfor ind i fx Notesblok eller i anden teksteditor.

http://kortforsyningen.kms.dk/orto_foraar?FORMAT=image/jpeg&VERSION=1.1.1&login=DITBRUGERNAVN
&password=DINADGANGSKODE&SERVICE=WMS&REQUEST=GetMap&Layers=orto_foraar
&STYLES=&SRS={proj}&WIDTH={width}&HEIGHT={height}&BBOX={bbox}

Du skal nu ind i denne URL og erstatte med det brugernavn og adgangskode du fik fra Geodatastyrelsen – Det er følgende parametre, du skal ændre i.

  • login=DITBRUGERNAVN
  • password=DINADGANGSKODE

Du skal nu kopiere denne færdige URL ind i feltet “Billedelags-URL” i JOSM. (Advarsel – pas på at URLen ikke linjeskifter her, men er en lang sammenhængende URL) [NB du skal ikke indsætte noget som helst i Service-URL feltet] Klik “OK” og i næste vindue klikker du igen “OK“.

Opdatering 18-03-2013 – jeg er blevet gjort opmærksom på at JOSM versionerne er forskellige, så hvis du ikke ser ovenstående skærmbilleder, så ser du sikkert det nedenfor – Her skal du i kun i punkt “3. Verify generated WMS URL” indsætte din URL og i punkt 4. giver du den et relevant navn.

Du skulle nu fra JOSM menuen “Billedelag” finde din WMS efter det navn du gav.

Klik på den og billedelaget skulle blive læst ind i den OpenStreetMap redigering du er i gang med. Heldigvis skal du kun igennem denne opsætning en gang i JOSM.


(Billede – Julianehøj ved Jægerspris – OpenStreetMap vektordata og FOT ortofoto)

Bruger du dette luftfotolag til at skabe nye OpenStreetMap vektordata efter – så krediterer du Geodatastyrelsen med følgende tag.

source=Geodatastyrelsen : FOT ortofoto

En anden WMS tjeneste du også kan prøve, er Geodatastyrelsens “DTK/Skærmkort” – Gentag alle trin ovenfor (brug her et andet navn i “Navn på menu” feltet). URL til denne WMS tjeneste er følgende – kopier og indsæt dine login og adgangskode.

http://kortforsyningen.kms.dk/topo_skaermkort?FORMAT=image/png&VERSION=1.1.1&login=DITBRUGERNAVN
&password=DINADGANGSKODE&SERVICE&SERVICE=WMS&REQUEST=GetMap&Layers=dtk_skaermkort
&STYLES=&SRS={proj}&WIDTH={width}&HEIGHT={height}&BBOX={bbox}

Nu skulle du kunne indlæse “DTK/Skærmkort“.


(Billede – Græse Bakkeby – OpenStreetMap vektordata og DTK/Skærmkort)

Bruger du dette “DTK/Skærmkort” til at skabe nye OpenStreetMap vektordata efter – så krediterer du Geodatastyrelsen med følgende tag.

source=Geodatastyrelsen : DTK/Skærmkort

[Opdatering 15. marts kl. 09:38] Vi tager en WMS tjeneste mere fra Geodatastyrelsen, nu vi er godt i gang. Det er Danmarks Højdemodel som Hillshade (1,6m) [officielt WMS navn er DHM/Skyggekort]. Denne WMS tjeneste kan du bruge til at se, hvordan terrænet former sig i det område du er i gang med at kortlægge i OpenStreetMap. Kopierer nedenstående URL og indsæt dine parametre, som du har gjort det i de to forrige eksempler.

http://kortforsyningen.kms.dk/dhm?ignoreillegallayers=TRUE&transparent=TRUE&login=DITBRUGERNAVN
&password=DINADGANGSKODE&FORMAT=image/jpeg&VERSION=1.1.1&SERVICE=WMS&REQUEST=GetMap
&Layers=hillshade_1_6m&STYLES=&SRS={proj}&WIDTH={width}&HEIGHT={height}&BBOX={bbox}

Nu skulle du kunne kalde Hillshade fra JOSM.


(Billede – Vigsø Batteriet – OpenStreetMap vektordata og DHM/Skyggekort laget – Hillshade )

Bruger du dette “DHM/Skyggekort” til at skabe nye OpenStreetMap vektordata efter – så krediterer du Geodatastyrelsen med følgende tag.

source=Geodatastyrelsen : DHM/Skyggekort

Opdatering 15. maj 2013 – Det er nu muligt at kalde FOT fra Geodatastyrelsen via WMS. Her er metoden til at kalde “FOT Basis via Kortforsyningen“. Brug følgende

http://kortforsyningen.kms.dk/topo_fot?FORMAT=image/jpeg&VERSION=1.1.1&SERVICE=WMS
&REQUEST=GetMap&Layers=detalje&STYLES=&SRS={proj}&WIDTH={width}&HEIGHT={height}
&BBOX={bbox}
&login=DITBRUGERNAVN&password=DINADGANGSKODE


(Billede – Gerlev Strandpark vist i FOT Basis via Kortforsyningen)

Bruger du dette “FOT Basis via Kortforsyningen” til at skabe nye OpenStreetMap vektordata efter – så krediterer du Geodatastyrelsen med følgende tag.

Geodatastyrelsen : FOT Basis via Kortforsyningen

Så er der kun at sige god fornøjelse derude i det danske vektorlandskab.

NB – Desværre er der pt. ingen WMS løsninger til Potlatch 2 (Flash baseret OpenStreetMap editor), som mange nye OpenStreetMap frivillige starter med. Det kan være, at det bliver løst med tiden, så Potlatch 2 også kan kalde de to ovenstående tjenester fra Geodatastyrelsen.

Bing Maps ruller mere ud i Danmark af deres Global Ortho projekt

Microsoft har i dag rullet endnu mere ud af deres europæiske/amerikanske 30 cm Global Ortho projekt (luftfotos). Du kan se i billedet nedenfor, hvor i Danmark der er kommet endnu mere. Det er de gule områder som er nye opdateringer. Rød farve er områder som tidligere har fået en opdatering.

Det betyder at fx øer som Samsø, Fanø, Rømø, Ærø og Langeland nu kan ses i god kvalitet. Det meste er Fyn er nu også kommet med.
Nordsjælland (inkl. København) og Bornholm havde i forvejen sidste år fået en opdatering med luftfotos fra 2010-11. Nu skulle der være luftfotos i disse områder fra foråret 2012.

Vi kan tage et par eksempler fra udgivelsen – første eksempel er Fanø Bad (link til interaktivt Bing Maps her).

Det andet eksempel er Valdemars Slot på Tåsinge (link til interaktivt Bing Maps her).

Da OpenStreetMap har tilladelse fra Microsoft Bing Maps til at lave vektor geodata ud fra deres luftfotos, så er der hermed mulighed i nævnte danske områder at få skabt endnu mere geodata. Måske, der er nogle turistfolk eller lokale folk ude på øerne, som kan få lagt geodata ind af deres ø?

It’s my geodata and I map if I want to

OpenStreetMap Danmark fik i går en glædelig og supergod besked fra Geodatastyrelsen om, hvordan Geodatastyrelsens geodata skal krediteres, hvis deres geodata bliver brugt i OpenStreetMaps regi. Det har været en hel del tvivl i OpenStreetMap Danmark om, hvordan dette præcis skulle ske. Men nu er der en god og simpel løsning, som passer hånd i hanke med, hvordan OpenStreetMap allerede krediterer andre åbne geodatasæt verden over.

Geodatastyrelsen har mange forskellige geodatasæt og for at du kan kommme godt og hurtigt i gang, så tager jeg i dette blogindlæg udgangspunkt i det nemmeste geodatasæt, du som OpenStreetMap frivillig kan bruge til at gøre OpenStreetMap endnu bedre.

Hvis du går ind på siden “Vis Kort” – så vil du her se et Danmarkskort. Dette Danmarkskort er Geodatastyrelsens Skærmkort og dette hører også under de frie grunddata.

Lad os tage en case med søen “Nørreballe Nor” på Sydlangeland. Jeg zoomer ind på området på “Vis Kort” siden.

Jeg kigger på dette samme område i OpenStreetMap og opdager at søen ikke er blevet navngivet endnu i OpenStreetMap i forhold til “Vis Kort” siden.

Jeg åbner så et OpenStreetMap redigeringsværktøj – i dette tilfælde her “Potlatch 2” – jeg markerer søens polygon ud og går så til venstre side og indsætter “Nørreballe Nor” i “Name” feltet.

Jeg går nu ind i “Details” menuen og under “Source” feltet indsætter jeg følgende “Geodatastyrelsen – Skærmkort – 2013

Her er så syntaksen til, hvordan der kan krediteres, hvis man benytter dette geodatasæt. Geodatastyrelsens Skærmkort er godt til at tjekke i ens nærområde, om man måske har overset stednavne på forskellige typer af geografiske objekter (Læs mit indlæg om stednavnedatabasen SNSOR) i OpenStreetMap. Jeg gemmer mit arbejde og kort tid efter dukker nu stednavnet “Nørreballe Nor” op på OpenStreetMap (interaktivt kort her).

Nu skal du ikke bare bevistløst tage stednavne fra Geodatastyrelsens Skærmkort. Fx hvis en OpenStreetMap frivillig har navngivet en skov A og det på Geodatastyrelsens Skærmkort hedder så Skov B, så skal du ikke erstatte det med “Skov B” per automatik. Du skal kontakte vedkommende, der har navngivet “Skov A” og sige, der nok er en konflikt her. Sammen kan I så løse og opklare, hvad egentlig det rigtigte navn er. Dette kan godt være et større detektivarbejde, og det er ikke altid sikkert, at Geodatastyrelsen har ret med hensyn til stednavnet.

Geodatastyrelsen er naturligvis interesseret i disse stednavne konflikter og der arbejdes på, hvordan udveksling af geodata fra OpenStreetMap til Geodatastyrelsen kan ske ved disse stednavnekonflikter.

NB – selvfølgelig skal du så ikke skrive “NØRREBALLE NOR” i OpenStreetMap, fordi det står sådan på Geodatastyrelsens Skærmkort som i mit ovenstående eksempel.

Det geodatasæt som vil bringe OpenStreetMap mest værdi og nytte (mit eget personlige synspunkt) er det landsdækkende luftfoto kaldt “FOT ortofoto”, som er i 10 cm opløsning og lavet i foråret 2012. Se preview nedenfor af Cirkusbygningen i København (i stort format her). Bemærk hvilken god opløsning det er.

OpenStreetMap frivillige vil nu meget tydeligt kunne se mindre objekter i landskabet fx cykelstativer, petanquebaner,informationstavler osv og så indsætte disse geografiske objekter. Disse luftfotos vil være klar i løbet af foråret. Jeg skal nok skrive om dette når det går live.

Analyse af geodata – Geodatastyrelsen kontra OpenStreetMap

Med frigivelsen af de fri grunddata 1. januar 2013 er der åbnet mulighed for at lave sammenligninger af geodata fra Geodatastyrelsen kontra OpenStreetMap Danmark. Førhen var det kun den ene vej, at de offentlige institutioner eller firmaer der kunne smide en million på bordet, der kunne gøre dette. OpenStreetMaps geodata har altid været frie, og hellere end gerne har communitiet ønsket, at folk brugte eller lavede analyser af disse geodata.

Mit indlæg i dag handler om navngivne søer i hhv. SNSOR (StedNavne- og StamOplysningsRegister) og OpenStreetMap. Jeg vil igen benytte den gratis QGIS software (findes til Windows, Linux og Mac) til at lave min analyse. Først skal det nævnes at Danmark har ca. 120.000 søer over 100 m2. Udfra SNSOR databasens oplysninger, så har Geodatastyrelsen kendskab til ca. 1050 navngivne søer i Danmark. Jeg har trukket navngivne søer ud fra OpenStreetMaps database og indtil videre har de frivillige navngivet ca. 690 søer i Danmark, men det kan meget hurtigt ændre sig.

Jeg kan så benytte QGIS til at visualisere disse to geodatasæt med navngivne søer fra hhv SNSOR og OpenStreetMap ved at tilføje dem som to “lag”. Hvert enkelt lag får så sin egen unikke farve, derved kan der hurtigt ses forskelle i landskabet. Nu er det temmeligt abstrakt kun at se søerne som polygoner i QGIS.

I QGIS kan du så kalde nogle basiskort op og smide dem ind som et ekstra lag. Det er fx OpenStreetMap, satellit – og luftfotos fra Bing Maps og Google Maps. Dette giver et bedre overblik over, hvor du sidder og kigger på geodata henne i Danmark.

Vi kan fx kigge på “Fedte Sø” på Agersø og her kan ses at OpenStreetMap ikke har navngivet søen. Søen er blevet indtegnet, men ikke fået noget navn endnu.


(Baggrundskort OpenStreetMap brugt her)

Jeg har nu fået navngivet søen i OpenStreetMap (OpenStreetMaps metadata for søen kan ses her). Går vi så den anden vej og kigger på “Kongens Dam” ved Jægerspris Slot, så har Geodatastyrelsen ikke “Kongens Dam” med i SNSOR.


(Baggrundskort Bing Maps brugt her)

Flere steder i Danmark har jeg set, at lokale OpenStreetMap frivillige har fået navne med på søer, som SNSOR ikke har endnu. Geodatastyrelsen har selv nævnt at de kommende år vil de satse mere på at få mange flere stednavne med. Et sted de så kan få nye stednavne fra er via OpenStreetMap. Selvfølgelig følger geometrien med (hvor er det henne i landet) og ikke bare et stednavn.

OpenStreetMaps geodata er i sin grundform bare XML, og dette volder så nogle GIS folk problemer da de er vant til måske Shape formatet. Med QGIS kan OpenStreetMaps XML let transformeres til Shape (eller hvilket format geografisk format man nu ønsker)- Læs mit indlæg fra i mandags om dette punkt.

Jeg har flere analyser på vej vedr. Geodatastyrelsen og OpenStreetMaps geodata. Du kan så imens se om der mangler et stednavn i dit lokalområde i OpenStreetMap på et eller andet geografisk objekt (sø, hus, bakke, strand osv). Hvis svaret er ja, så smid lige denne værdifulde lokalviden ind i OpenStreetMap.

Sådan gør du geodata fra Geodatastyrelsen webklar med QGIS

Mit sidste indlæg handlede om SNSOR (StedNavne- og StamOplysningsRegister) fra Geodatastyrelsen som indeholder ca. 244.000 stednavne over forskellige geografiske objekter i hele Danmark.

Dette indlæg fortsætter med det samme geodatasæt. Denne gang skal vi se på hvordan man kan transformere geodata fra Geodatastyrelsen over i et andet format. Samtidigt skal vi se, hvordan man kan klippe bestemte ønskede geografiske objekter ud samt at disse kan bruges på WWW. Til dette formål benyttes den gratis QGIS software (findes til Windows, Linux og Mac).

Lad os tage husnavne fra SNSOR som case. Det ses, at husnavne gemmer sig i shape filen “NAVNE_A.shp“. Filen åbnes og dernæst laves en søgning med “Query Builder” i QGIS.

"FEAT_TYPE" = 'Hus'

Vi får så, at SNSOR indeholder 8843 stednavne på huse i Danmark. Hvis man nu kun skal benytte husnavne fra SNSOR, man synes er sjove, så er tricket at åbne “Attribute Table” i QGIS. Du kan sortere listen alfabetisk med navne ved at klikke på “NAVN” kolonnen. Du holder nu “Control” knappen nede og klikker på en række ude til venstre ved et navn du vil have klippet ud. Hold hele tiden “Control” knappen nede, når du udvælger flere navne ned langs listen.

Du ruller videre der ned ad og stadigvæk holdes “Control” knappen nede.

Når du er færdig med at udvælge, så gå til QGIS hovedbillede igen. Ude til venstre er der en “Layers” menu – Højreklik på denne og vælg “Save Selection As …“.

Nu dukker et nyt skærmbillede op “Save Vector Layer As…” Nu skal vi vælge et format som de valgte navne skal gemmes i. Da vi skal lave et format til webbrug, så er KML et godt valg. Find “KML” i dropdown menuen under “Format“.

I næste felt “Save As” giv her filen et navn. Gå videre ned til “CRS” feltet og vælg “Selected CRS” i dropdown menuen.

Lige neden under dette felt vil du se teksten “ETRS89 / ETRS-TM32“. Dette er den standard projektion Geodatastyrelsen bruger (samt alle andre offentlige myndigheder). Denne projektion er ikke noget vi umiddelbart kan bruge i diverse web-kort. Så vi skal have lavet det om til en anden projection. Du klikker på “Browse” ude til højre og endnu et nyt skærmbillede dukker op. Du skal her finde “WGS 84 / World Mercator” projektionen. Klik på denne og klik så “Ok

Du er så tilbage i “Save Vector Layer As…” billedet og klik så endelig “Ok” og din KML fil er lavet.

Denne KML kan der så arbejdes videre med fx med andet layout og design, men den er under alle omstændigheder klar til at blive vist i fx Google Earth. Denne KML kan også vises via Google Maps API, Bing Maps API eller OpenLayers.

Ovenstående beskrivelse er så trin for trin metoden for at gøre geodata fra Geodatastyrelsen brugbar på webben. Du kan også transformere hele geodatasæt på samme vis. Du behøver ikke nødvendigvis at vælge KML, et format som GeoJSON er også meget benyttet ude på WWW. Det vigtigste er, at “ETRS89 / ETRS-TM32” projektionen ikke skal være dig en forhindring for at lave kortmashups på WWW. QGIS hjælper dig godt på vej med at løse dette problem.

Mere om grunddata – stednavne fra Geodatastyrelsen

Det allerførste jeg downloadede af de frie geodata fra Geodatastyrelsen var geodata-pakken “FOTkort10 [landsdækkende]”, som rummer 18,7 GB (valgt her i Shape format) af mange forskellige maskinlæsbare geodatasæt. Et geodatasæt i denne pakke er SNSOR (StedNavne- og StamOplysningsRegister) som indeholder ca. 244.000 stednavne over forskellige geografiske objekter i hele Danmark. SNSOR gemmer sig i en mappe i stil med “…KORT10NAVNE…” i geodata-pakken “FOTkort10 [landsdækkende]” og består faktisk af 3 shape filer (hvis du har downloadet i det format).

  1. Fil – NAVNE_A.shp – Indeholder geometrien til stednavne beskrevet som områder (polygoner) fx søer, enge
  2. Fil – NAVNE_L.shp – Indeholder geometrien til stednavne beskrevet som linjer – fx vandløb, diger
  3. Fil – NAVNE_P.shp – Indeholder geometrien til stednavne beskrevet som punkter – fx udsigtstårn, vejkryds

Nu er hver eneste gang, man dykker ned i et nyt geodatasæt en rejse ind i et nyt klassifikationssystem dvs hvordan bliver de geografiske objekter defineret (emneord, attributeværdier, tags – alt efter hvem man spørger) samt hvilke der er blevet taget med. For at lette indgangen til SNSOR har jeg trukket alle emneord ud i et online regneark. Der er samtidigt angivet hvilken shape fil de kan findes i. Geodatastyrelsen putter for tiden disse 244.000 SNSOR stednavne ind under 197 emneord. Nogen er lidt specielle fx “Erratisk blok/Sten (overskyllet)”

Lad os tage en case med SNSOR – Casen er “Jeg ønsker at vide hvor mange navngivne bakker der findes i Danmark“. Jeg kigger først i online regnearket for at se hvilket emneord der passer på det jeg vil undersøge. Jeg finder at “Bakke” er det ønskede og det finder jeg i shape filen “NAVNE_A.shp”. Jeg åbner denne fil med den gratis QGIS software (findes til Windows, Linux og Mac). I QGIS er der et søgeværktøj “Query Builder”, som jeg åbner. Jeg skal så lave en søgning på

"FEAT_TYPE" = 'Bakke'

Jeg klikker på “Ok” i “Query Builder” for at udføre søgningen. QGIS vil nu vise mig et Danmarks oversigtkort, som kun rummer alle navngivne bakker i Danmark.

Jeg kan i “Attribute tables” i QGIS få alle navnene listet samt tillige se at SNSOR har 8711 navngivne bakker i Danmark.

Det slog mig at ret mange bakker indeholder ordet “bjerg” i stednavnet. Så lad os se hvor mange det drejer sig om. Jeg laver en ny søgning via “Query Builder” i QGIS i stil med

"FEAT_TYPE" = 'Bakke' AND "NAVN" LIKE '%bjerg%'

Det giver mig så 3172 navngivne bakker i Danmark, der indeholder ordet “bjerg” fx Dødemandsbjerg, Allenbjerg, Æblebjerg, Bjerget, Bjergkammer. I et fladt land som Danmark finder vi så ca. 36,4 % af alle bakker har et navn der rummer ordet “bjerg”. Har vi sagt bakker, så må vi også lige kigge på dale. Der er 893 navngivne dale i Danmark ifølge SNSOR. Hvis jeg ønsker at arbejde videre eller dele geodata, der indholder reslutat af en SNSOR databasesøgning i QGIS, så er det en smal sag lige at “Save as …” og i et hav af forskellige geografiske formater.

Hvis du har hang til sære og underlige navne er SNSOR perfekt sted at kigge samt ikke mindst blive klogere. Fx under husnavne finder du navne som “Sunbeam, Tossehulshus, Truntehus, Munkehætten, Santa Rita, Bund, Kryb i Ly, Snehvide, Helvede”

Se fx hvor du finder “Tossehulshus” henne i Danmark på OpenStreetMap.

Nu har SNSOR rigtigt meget med, men ikke nødvendigvis alt. Det kan godt være at der findes bakker og dale (eller andre objekter som de registrerer) som Geodatastyrelsen ikke har hørt om eller fået indsamlet endnu. Geodatastyrelsen planlægger i de kommende år at få indsamlet endnu flere stednavne.

Sådan får du flotte kurver med Geodatastyrelsen

Så er det blevet tid til endnu en omgang kig på et geodatasæt fra Danmarks Højdemodel. Denne gang ser vi på “DHM/Højdekurver (0,5 m ækvidistance)” som er et geodatasæt der viser

En repræsentation af terrænets topografi i form af isolinjer, der hver især angiver den beregnede terrænhøjde, hver gang højden i landskabet ændrer sig med 0,5 meter

Jeg går ud fra at du allerede har fået oprettet en konto hos Geodatastyrelsen – Login og find DHM/Højdekurver (0,5 m ækvidistance)” geodatasættet.

Klik på det, og du bliver ført videre til en side med et Danmarkskort, der er delt op i geografiske felter af 10X10 km. Klik de felter du vil downloade. Jeg har valgt at få mine download i Shape formattet.

Klik dernæst på “Læg i kurv” > “Checkout”> og download så det ønskede. Pak de downloadede zip filer ud. En udpakket “Shape” file fylder ca. 65 MB for et 10X10 km område.

Den gratis QGIS software (findes til Windows, Linux og Mac) kan bruges til at åbne disse 10 x 10 km geografiske felter af højdemodellen.

Lad mig tage et eksempel med Christiansø området. I billedet nedenfor har jeg åbnet en Shape fil over området i QGIS, og du ser en højdekurverne over området.

Jeg kan med QGIS eksportere disse geodata til en KML fil og derved kan det visualiseres i fx Google Earth (download KML fil her og leg selv rundt med det)

De gule højdekurver i min KML fil er interaktive dvs du kan klikke på dem og så vil en infoboks dukke op. Her står der et tal som fortæller dig, hvor højt over havets overflade en given højdekurve er.

Andre artikler om Danmarks Højdemodel læs fx mit blogindlæg “Se København og Århus som Hill Shading visualiseringer

Se København og Århus som Hill Shading visualiseringer

I mit sidste indlæg om Danmarks Højdemodel fortalte jeg, hvordan man kan lave “Hill shading” visualisering som viser et relief af terrænet. Nu egner en Geotiff fil på størrelsen 6250 X 6250 pixels (dækker et område på 10×10 km ) og fylder ca. 38 MB sig ikke til webformidling.

Men det findes der heldigvis en let løsning på. Jeg skærer bare billedet op i en masse små 256X256 pixels billeder og lader Google Maps API kalde disse småbilleder. Med denne teknik så er det ikke særligt tungt og langsomt for slutbrugeren at benytte.

Så her kan du nu se et kortmashup af Københavns området set i en “Hill shading” visualisering. Kan du genkende byen, når du browser/zoomer rundt?

Den samme kortmashup teknik har jeg lavet for Århus. Igen, Kan du genkende byen, når du browser/zoomer rundt?

NB – husk, at Danmarks Højdemodels geodata er blevet indsamlet i perioden 2005-07, så det er ikke alt nyt, du kan se i ovenstående kortmashups af København og Århus.

Danmarks Højdemodel fra Geodatastyrelsen

I dette indlæg ser vi på Danmarks Højdemodel, som lige er blevet frigivet under grunddata pakken. Danmarks Højdemodel skal også hentes hos Geodatastyrelsen (læs mit indlæg hvordan du får adgang). Nu gemmer Danmarks Højdemodel sig faktisk bag flere geodatasæt. Jeg har i første omgang haft kig på “DHM/Overflade (1,6 m grid)” som er

DHM/Overflade er en digital model af den fysiske overflade. DHM/Overflade beskriver således højden af bygningsanlæg og vegetation med reference til havniveau.

Efter et klik på dette geodatasæt “DHM/Overflade (1,6 m grid)“,

så vil du blive ført videre til et Danmarkskort, som er opdelt i geografiske felter af 10 X 10 km. Du skal så vælge vælge områder af Danmarks Højdemodel, som du er interesseret i at downloade.

Du kan godt vælge mere end et område på en gang. Du skal bare klikke på de forskellige geografiske felter (de valgte områder bliver high-lightet med en lys grøn farve). Efter du har valgt områder, dernæst vælg “Læg i Kurv” > “Checkout” > “Download”.

Et område er pakkket ned i en zip fil og fylder ca. 55 MB pakket og efter det er pakket ud fylder det ca. 225 MB. Så hvis du skal have hele Danmarks Højdemodel ned, så er det altså et kæmpe geodatasæt, og din harddisk vil helt sikkert blive hurtigt fyldt op.

Den gratis QGIS software (findes til Windows, Linux og Mac) kan bruges til at åbne disse 10 x 10 km geografiske felter af højdemodellen (se billede neden for)

QGIS har nogle værktøjer til at lave visualiseringer af en DEM (Digital Elevation Model), som Danmarks Højdemodel jo er. En klassisk visualisering er en “Hill shading“, som viser et relief af terrænet. I mit eksempel neden for ser vi Novo Nordisk bygningerne i Måløv i en “Hill shaing” visualisering.

Du kan helt tydeligt se bygninger, veje og træer og andre geografiske objekter i landskabet. Samme område vist i Bing Maps som et luftfoto ses neden for (link her).

QGIS laver en “Hill shading” visualisering i et GeoTiff format (billedeformat) som standard og i størrelsen 6250 X 6250 pixels og fylder ca. 38 MB. Disse “”Hill shading” visualiseringer er en ny måde og sjov måde at stifte bekendskab med ens lokal område på. Det er så nu blevet helt gratis, at gå på opdagelse i Danmarks geografi set fra en højdemodel.

NB – Geodata til Danmarks Højdemodel er blevet indsamlet i perioden 2005-07, så den viser selvfølgelig ikke bygninger og ændringer i terrænet lavet efter den periode.

Så er der åbent i geodata-supermarkedet hos Geodatastyrelsen

Lad tusinde geoideer blomstre i 2013

Kort før jul vedtog et enigt Folketing lov “L 71 Forslag til lov om ændring af lov om Kort- og Matrikelstyrelsen og forskellige andre love.” og denne lov er her i dag 1/1 2013 trådt i kraft. I samme forbindelse har Kort & Matrikelstyrelsen skiftet navn til nu at hedde Geodatastyrelsen. I dag er der så tillige blevet åbnet for, at en hel del geodatasæt kan kvit og frit downloades som led i denne ny lov.

Du får adgang til disse geodata ved først at oprette en gratis konto på Kortforsyningens hjemmeside. Opret konto (feltet “Opret ny bruger” ude til højre) og dernæst log så på.

Nu er det lidt forvirrende, hvor man skal begynde og starte første gang, man har logget sig ind. Så mit tips er, hvis det især er geodata (i maskinlæsbart format) som har din primære interesse at vælge at downloade “FOTkort10 [landsdækkende]” geodatasættet. Klik på geodatasættet når du har fundet det på listen.

Du er nu ført til en ny side, hvor du kan vælge i hvilket format du vil have “FOTkort10 [landsdækkende]” i (midt på siden) . Jeg har selv valgt det i GIS formattet “Shape” og klik så på “Læg i kurv

Helt ude til højre og oppe på siden vil du nu have din “Indkøbskurv” (her kommer geodata supermarked metaforen ind i billedet).

Klik så på “Checkout” knappen og gå videre til downloadsiden af dit valgte geodatasæt (eller flere på en gang). I GIS formattet Shape fylder “FOTkort10 [landsdækkende]” ca. 3,72 GB pakket (zip fil). Når det er hentet, og pakket ud i en mappe fylder det ca. 18,7 GB. Igen er det lidt forvirrende at finde rundt i de udpakkede mapper samt, hvad de forskellige Shape filer indeholder af geodata.

Men prøv at finde mappen “GEO“, hvor du vil se en del undermapper som er blevet klassificeret alt efter hvilken type af geodata, der er tale om. I disse undermapper finder du forskellige Shape filer (hvis du altså valgte det format, da du valgte geodatasæt).

Nu mangler du et godt stykke software til at se disse Shape filer. Her er det gratis QGIS (findes til Windows, Linux og Mac) helt klart mit bedste bud for folk, der er nybegyndere indenfor dette område.

I mit eksempel nedenfor har jeg åbnet et geodatasæt (i Shape formatet) i QGIS sofwaren, som viser alle Danmarks 2377 kirkegårde.

Prøv at åbne nogle forskelige geodatasæt fra “FOTkort10 [landsdækkende]” med QGIS for at få en ide om hvad der findes af forskellige typer af geodata. En lille advarsel her – nogle af geodatasæt i “FOTkort10 [landsdækkende]” er meget store, så det kan godt tage et stykke tid at åbne dem i QGIS.

Jeg vil de kommende dage kigge nærmere på, hvad Geodatastyrelsen tilbyder og ikke mindst lavet nogle få kortmashups som eksempler.

Til sidst i årets første blogindlæg vil jeg godt sige, at det er fantastisk at Danmark nu endelig træder ind i denne række af forskellige lande, som tilbyder det meste af deres offentlige geodata kvit og frit. Samtidigt er det også rart at alle Folketingets partier bakker op om dette frie geodata initiativ.

Lejlighedssang i dagens anledning : Let the data play

Dagen ubetinget gode super nyhed er at per 1. januar 2013 åbnes der for en lang række offentlige grunddatasæt. Mange mennesker har været involveret gennem flere år for at dette kunne blive virkelighed. Så til ære for disse personer har jeg skrevet en sang

Let the data play


We started REST’ing and Data Love put us into a groove
As soon as we started to query the Danish government API’s.
The data played while our AR bodies displayed through the API interface,
Then data love picked us out for a new data romance
I thought it was clear the data plan was we would share for ever,
This vector feeling just between ourselves.
But when the data licens changed, the plan was re-arranged
He went to REST’ing with someone else.

We started REST’ing and data love put us into a groove
But now danish government is with someone new licens – what does Data Love want me to do?
Data love said:

Let the data play he won’t get away,
Just keep the query groove and then he’ll REST’ing back to you again, let it play.
Let the data play he won’t get away,
This API groove he can’t ignore, he won’t leave you anymore in a licens from hell, no, no, no.

He tried pretending a query is just a query, but I see
He’s querying his way back to me.
Guess he’s discovered we are truly data lovers,
API magic from the very start, ‘cause data love just kept me groovin’,
And he felt me movin’ even though we query apart.
So we started and Data Love put us into the groove
As soon as we started to query, as soon as we started to query.
Data love said:

Let the data play he won’t get away, …
He tried pretending a query is just a query, but I see
He’s querying his API way back to me,
He’s querying his API way back to me.

Data Love said:
Let the data play he won’t get away, …
Let the data play he won’t get away, …

Sangen er skrevet med hel del kunstnerfriheder fra Shannons 80’er klassiker “Let the music play”. Nogen der kan sætte lyd og stemme til?

En sang om geodatafrihed

Mogens H. Sørensen har inddirekte på Twitter opfordret mig til at skrive en sang. Jeg tager gerne udfordringen op, og lavet første udkast til en geodatafrihedssang. Nogen der kan spille klaver og synge?

“Melodi – Kom og syng en enkel sang om frihed”

Kom og syng en enkel sang om geodatafrihed
Syng den højt så alle DJØFere kan forstå.
Folkekartografer hvorend I bor
Syng nu med i kor.
Vi må ha’ vektorfrihed for Loke såvel som for Thor, hvis kartograf-verden skal bestå.

Alle I som kortlægger i fjerne offentlige kontorer,
Ved I eg’ntlig, hvad det er, der sker.
I kortlægger, hva’ der bli’r sagt:
Marcher frem i ETRS-1989-UTM takt,
og kortlægger uden nytte mere og mere.

Kom og syng en enkel sang om geodatafrihed
Syng den højt så alle DJØFere kan forstå.
Folkekartografer hvorend I bor
Syng nu med i kor.
Vi må ha’ vektorfrihed for Loke såvel som for Thor, hvis kartograf-verden skal bestå.

Hvorfor har man valgt at lave datasiloer,
og adskilt lat og long søskende med en betalingsdatamur, der ikke duer
Hvem kan være Mercator tolk
for alle verdens folk,
så høje finansministerieregnedrengene ser, det ikke dur.

Kom og syng en enkel sang om geodatafrihed
Syng den højt så alle DJØFere kan forstå.
Folkekartografer hvorend I bor
Syng nu med i kor.
Vi må ha’ vektorfrihed for Loke såvel som for Thor, hvis kartograf-verden skal bestå.

Hør nu alle skatteydere her på jorden:
Man flår jer for betaling for datasøgning efter datasøgning, dag for dag.
Geodataverden den er hård.
Jeg håber I forstår,
Vi folkekartografer kæmper for den samme projections-sag

Kom og syng en enkel sang om geodatafrihed
Syng den højt så alle DJØFere kan forstå.
Folkekartografer hvorend I bor
Syng nu med i kor.
Vi må ha’ vektorfrihed for Loke såvel som for Thor, hvis kartograf-verden skal bestå.