How I Would Learn GIS (If I Had To Start Over)

Summary

In diesem Video geht es um die wichtigsten Werkzeuge und Techniken, die man 2022 für modernes GIS lernen sollte. Der Sprecher, Matt Forrest, erklärt eine schrittweise Lernmethode (Crawl, Walk, Run, Sprint), beginnend mit den Grundlagen wie räumlichen Beziehungen und Dateiformaten (z.B. Shapefiles, GeoJSON), über Python-Bibliotheken wie Geopandas und Leafmap, bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie Spatial SQL und Cloud-Diensten. Der Fokus liegt auf praktischen Tools wie QGIS, GDAL und PostGIS, die eine effiziente Datenverarbeitung und -analyse ermöglichen. Cloud-basierte Workflows und APIs sind entscheidend für die Skalierung und das Arbeiten mit großen Datensätzen.

Takeaways

• 😀 Es gibt viele verschiedene Tools, Technologien und Bibliotheken im modernen GIS, aber mit den richtigen Grundlagen kann man effektiv in diese Welt einsteigen.
• 😀 Die wichtigsten Konzepte, die man lernen sollte, umfassen räumliche Beziehungen, Netzwerkanalyse und das Erstellen von Geodaten aus anderen Quellen, wie z. B. Adressen.
• 😀 GDAL ist eine der wichtigsten Bibliotheken im modernen GIS, da sie eine Vielzahl von Aufgaben wie Datenmanipulation, Projektionen und Konvertierungen übernimmt.
• 😀 Raumbezogene Datenindizes wie H3, S2 und Quad Keys sind entscheidend, um große Datensätze effizient zu speichern und abzufragen.
• 😀 QGIS ist ein unverzichtbares Werkzeug für den Einstieg in modernes GIS und ermöglicht es, räumliche Daten zu visualisieren und zu analysieren, ohne tief in die Programmierung einzutauchen.
• 😀 Python ist eine der am schnellsten wachsenden Programmiersprachen im GIS-Bereich, mit Bibliotheken wie GeoPandas, LeafMap und Rasterio für die Datenanalyse.
• 😀 Der Übergang zu Spatial SQL hilft dabei, Daten in Datenbanken oder Data Warehouses zu organisieren und große räumliche Abfragen effizient durchzuführen.
• 😀 Cloud-basierte Workflows, wie Datenbanken, Cloud-Speicher und ETL-Tools, ermöglichen die Skalierung und schnelle Verarbeitung großer Datenmengen.
• 😀 Der Einsatz von Satellitenbildern und Erdbeobachtungsdaten über Tools wie Google Earth Engine ist entscheidend, um moderne GIS-Analysen durchzuführen.
• 😀 Für die Entwicklung geospatialer Anwendungen sind Kenntnisse in JavaScript, React und Redux wichtig, um skalierbare und wiederverwendbare Komponenten zu erstellen.
• 😀 Das Erstellen von Kachelkarten (Tiles) ist entscheidend für die Visualisierung großer Geodatenmengen im Web, und es gibt verschiedene Tools, um Kacheln lokal oder in der Cloud zu erstellen.

Q & A

Was sind grundlegende Konzepte im modernen GIS, die man lernen sollte?

Zu den grundlegenden Konzepten gehören räumliche Joins, das Messen von Entfernungen, die Analyse räumlicher Beziehungen wie Nachbarschaftsanalyse und räumliche Autokorrelation. Es ist wichtig zu verstehen, wie räumliche Daten miteinander in Beziehung stehen und miteinander interagieren.

Was ist Explorative Räumliche Datenanalyse (ESDA) und warum ist sie wichtig?

ESDA ist eine Methode zur Analyse räumlicher Autokorrelation, bei der untersucht wird, wie sich bestimmte Merkmale in Bezug auf ihre benachbarten Merkmale verhalten. Es hilft, Muster und Cluster in geospatialen Daten zu identifizieren und ist ein zentraler Bestandteil der räumlichen Datenwissenschaft.

Welche Python-Bibliotheken sollte man für moderne GIS-Analysen lernen?

Wichtige Python-Bibliotheken sind unter anderem GeoPandas für räumliche Datenanalysen, Leafmap für visuelle Kartenerstellung, PySAL für räumliche Datenwissenschaft und GDAL für die Manipulation von Geodaten. Diese Bibliotheken bieten die nötigen Werkzeuge, um Geodaten effizient zu verarbeiten und zu visualisieren.

Warum ist GDAL so wichtig in modernen GIS-Arbeitsabläufen?

GDAL ist eine leistungsstarke Bibliothek für die Verarbeitung und Umwandlung von Geodaten. Sie ermöglicht es, Geodaten zwischen verschiedenen Formaten zu konvertieren, zu rasterisieren oder zu vektorisieren und spielt eine Schlüsselrolle in der Datenengineering-Infrastruktur moderner GIS-Tools.

Was ist Spatial SQL und wie hilft es bei großen Geodatenanalysen?

Spatial SQL ist eine Erweiterung von SQL, die speziell für die Abfrage und Verarbeitung räumlicher Daten entwickelt wurde. Es ist besonders nützlich, wenn große Datenmengen verarbeitet werden müssen oder wenn komplexe räumliche Joins oder Analysen erforderlich sind. Spatial SQL wird häufig in Datenbanken wie PostGIS eingesetzt, um geospatialen Datenverkehr effizient zu verwalten.

Warum sollte man sich mit Spatial Indices beschäftigen?

Spatial Indices wie H3, S2 Cells und Quad Bins ermöglichen es, große Punktdatensätze effizient zu speichern und abzufragen. Sie sind besonders nützlich, um die Performance bei der Visualisierung und Analyse von räumlichen Daten zu verbessern, indem sie Datenaggregation und schnelle Abfragen ermöglichen.

Welche Rolle spielt QGIS im Lernprozess für modernes GIS?

QGIS ist ein unverzichtbares Desktop-Tool für moderne GIS-Workflows. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und integriert wichtige Bibliotheken wie GDAL. Mit QGIS können Nutzer schnell mit GIS-Arbeiten beginnen, Daten visualisieren und grundlegende räumliche Analysen durchführen. Es dient als Einstiegspunkt in die GIS-Welt, bevor man auf komplexere Tools und Programmierung umsteigt.

Wie kann der Cloud-Einsatz die GIS-Arbeitsabläufe skalieren?

Die Cloud ermöglicht es, leistungsstarke Server und Datenbanken zu nutzen, die lokal nicht verfügbar wären. Sie unterstützt bei der Skalierung von GIS-Prozessen, indem sie Daten schneller verarbeitet, speichert und mit anderen Nutzern weltweit geteilt werden kann. Cloud-basierte GIS-Lösungen bieten außerdem serverlose Workflows, die die Effizienz beim Arbeiten mit großen Datenmengen steigern.

Was sind einige der empfohlenen Cloud-Komponenten für moderne GIS-Workflows?

Zu den empfohlenen Cloud-Komponenten gehören Cloud-Datenbanken oder Data Warehouses (wie BigQuery oder Snowflake), Cloud-Speicherlösungen für die Datenorganisation (z.B. GeoParquet oder Cloud Optimized GeoTIFF) sowie ETL-Tools (Extract, Transform, Load), die eine effiziente Verarbeitung und Integration von Geodaten ermöglichen.

Was sind die Vorteile von Map Tiles in der Web-GIS-Entwicklung?

Map Tiles ermöglichen eine effiziente Darstellung großer geospatialer Datensätze im Web. Sie unterteilen Karten in kleine Kacheln, die nach Bedarf geladen werden, was die Performance beim Rendern von Karten deutlich verbessert. Dies ist besonders nützlich für Anwendungen, die mit großen geografischen Datensätzen arbeiten, wie z.B. Google Maps oder OpenStreetMap.