Open-Source GIS in der Gemeindeverwaltung der Stadt Uster
Visualisierung, Analyse und Qualitätssicherung von Gemeinde-Datenbanken
Maja Haberecht, Andreas Neumann; GIS-Kompetenzzentrum Uster
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Agenda
Teil 1: Open-Source im GIS Uster
Architektur
Erfahrungen, Pro/Contra OS GIS
Zukünftige Anstrengungen
Teil 2: Qualitätssicherung von angebundenen Datenbanken
Aufzählung angehängter Datenbanken
Abgleich von Datenbanken
Visualisierung von Differenzen verschiedener Datenbankbestände
Andere Qualitätssicherung (Listen, Formulare)
Ableitung von GIS-Visualisierungen von Nicht-GIS Datenbanken
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Architektur im GIS Uster
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Eingesetzte OS-Projekte
� Datenbank: PostgreSQL/Postgis, SpatiaLite (für mobile User)
� Datendrehscheibe: gdal/ogr, (fdo)
� Desktop-GIS: QGIS, GRASS
� Web-GIS-Server: UMN Mapserver, QGIS Mapserver
� Web-GIS Client: OpenLayers, GeoExt, Mapfish (Entwicklungsphase)
� Webserver: Apache
� Programmierung: Python, PHP, Perl
� CMS (Content Management System): Plone
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Eingesetzte Kommerzielle Produkte
� Datenbank: Oracle
� Datendrehscheibe: FME
� Experten-GIS: Autodesk Topobase, Smallworld
� Web-GIS: MapGuide (alte Version, phase-out)
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Warum Open-Source?
� Schnellere Innovation
� Direkter Zugang zu Entwicklern� Offene Diskussion ohne Firmengeheimnisse� Schnelle Bugfixes� Ständig aktuelle Entwicklerversion verfügbar� Voller Zugang zu Bug- und Featuretracker
� Weniger Kosten
� Keine Seat-Licences � mehr GIS-User als vorher� Entwicklungskosten können geteilt werden und stehen danach allen zur Verfügung
� Keine Marketing- und Werbeausgaben
� Flexibilität
� OS-Projekte in der Regel sehr gut an eigene Bedürfnisse anpassbar
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Problembereiche beim OS-Einsatz
� Interaktion mit OS-Community: braucht Zeit und manchmal auch Diplomatie
� Konfiguration und Setup manchmal komplizierter als bei kommerziellen Produkten
� Manche Software ist noch nicht so ausgereift wie kommerzielle Alternativen
� Produkt versus Projekt
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OpenSource im Aufwind
� Zuerst ignoriert
� Dann schlecht geredet/bekämpft
� Dann allgemein akzeptiert, höhere Beteiligung
� Bald die Norm?
� 2001: Ballmer: “Linux is a cancer”, Contaminates all other software withHippie GPL rubbish
� 2010: Microsoft sponsert Linuxtag; Unsere Kunden verlangen OpenSource Softwareintegration
� Grosse Firmen im OS-Umfeld: IBM, Google, HP, Redhat, Amazon, Facebook, Yahoo, eBay, etc.
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Erfahrungen mit Postgis
� Sehr stabil
� Gute Performanz
� Einfacher zu warten und installieren als Oracle
� Sehr flexibel
� Praktisch alle Enterprise-Features vorhanden
� Gute Dokumentation und Support
� Fehlende Features:
� Kurvensupport (erst teilweise umgesetzt)� Rastersupport noch in Entwicklung� Manche geometrischen Funktionen fehlen: z.b. offene, asymmetrische Buffer; konkave Hülle; etc.
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Erfahrungen mit gdal/ogr
� Gute Formatunterstützung
� Gut automatisierbar
� Viele Programmierschnittstellen
� Zahlreiche nützliche Utility-Programme:konvertieren, resampling, umprojizieren, filtern, reklassifizieren, interpolieren, zusammenfügen, etc.
� Fehlende Features:
� Dxf/dwg: dxf tw. Bereits umgesetzt� Kurven werden segmentiert� Graphischer Workbench wie bei FME fehlt! (Talend?)
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Erfahrungen mit UMN Mapserver
� Gute Performanz
� Sehr stabil
� Relativ einfach zu installieren
� ausgereift
� Probleme:
� Konfiguration (Mapfiles) relativ umständlich/komplex� Komplexe Symbolisierungen schwer umsetzbar
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Erfahrungen mit QGIS-Mapserver
� Einfach zu konfigurieren (QGIS-Projektfiles können übernommen werden)
� Auch komplexe Symbolisierungsaufgaben können gelöst werden
� Sehr gutes automatisches Labeling
� Unterstützt SLD
� Probleme:
� Neue Entwicklung, noch wenig getestet� Noch keine Aussagen zur Perfomanz
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Erfahrungen mit QGIS Desktop
� Einfache Bedienung
� Gute Editierwerkzeuge
� Gute Symbolisierung
� Gutes automatisches Labeling
� Gute Erweiterbarkeit (python, Formulare, QGIS-API)
� Fehlende Features:
� Kurvensupport� Topologiechecks noch rudimentär
� Plugin-Situation manchmal unübersichtlich
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Teil 2:Visualisierung, Analyse und Qualitätssicherung von Gemeinde-Datenbanken
Verknüpfungen über:
• Adressen• Parzellennummern• Assekuranznummern• Objekt-Ids
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Probleme bei externen Datenbanken
� Redundante Datenbestände
� Wenige Direktverknüpfungen (über ODBC, JDBC, etc.)
� Fehlende Konsistenzchecks in den Ursprungsdatenbanken
� Fehlende Nutzerbeschränkungen(User haben zuviele Rechte und verändern unabsichtlich Daten ohne sich der Verknüpfungen und Konsequenzen bewusst zu sein)
� Fehlende Visualisierungen
� Ausbildungsdefizite der Datenbankoperateure
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Abgleich von Datenbanken mit FME FeatureMerger
� Join mit FeatureMerger
� Port Complete� Port Incomplete� Port Referenced� Port Unreferenced� Port Duplicate
� Reports mit Listen zur Fehlerkorrektur
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Beispiel Dataver-DB und Abwasser-GIS
Abgleich:
• Zuerst über Geometrie und Topologie (manuelle Bereinigung wo nötig)
• Danach über gemeinsame IDs (Schacht- und Haltungsids)
Festlegung welche DB für welche Attribute Master ist.
Im GIS-Viewer:
• Gemeinsame Darstellung Attribute beider DBs in Formularen
• Visualisierung von Dataver-Attributen im GIS, z.B. Kanalzustand
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QGIS-Abwasserviewer mit Objektformular aus 2 Datenbanken
Basisdaten aus GIS
Untersuchungen, Reinigungen und Bauliche Massnahmen aus Dataver
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QGIS-Abwasserviewerparametrisiertes Starten externer Applikationen
Dataver: Externe Fachapplikationfür Unterhaltsplanung
Videoviewer (VLC) für KanalvideosUntersuchungsprotokoll über PDF
QGIS Actions(mit Parameterübergabe):• Allgemein• Python• Windows• Linux• OSX
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QGIS-Abwasserviewer mit Objektformular aus 2 DatenbankenDarstellung verknüpfter Kanalvideos und Untersuchungsprotokolle
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Beispiel AV-Daten und NEST
Abgleich über FME
• Join über Katasternummern, Adressen, Assekuranznummern
Im GIS-Viewer:
• Visualisierung von Inkonsistenzen
• Darstellung redundanter Informationen in Formularen, Seite an Seite
• Visualisierung von NEST-Attributen in GIS und Google Earth
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Beispiele interessanter NEST-Attribute
� Parzellen (Objekt):
� Eigentümer� Parzellenart� Grundbuchinfos
� Gebäude (Objekt):
� Baujahr� Zweck� Anzahl OG/UG� Denkmal/Heimatschutz� Zuordnung Unterhaltspersonen und Besitzer� Zurdnung Wohnungen� Fläche/Volumen, etc.� GVZ-Angaben (Versicherungssumme)� EGID
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Beispiele interessanter NEST-Attribute
� Personen (Subjekt):
� Personenart (natürlich/juristisch)� Alter� Geschlecht� Religion� Nationalität� Sprache� Zivilstand� (Erwerbsart/Beruf)
� Anonymisierung und Aggregierung im Hektarraster
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Visualisierung von Inkonsistenzen: NEST-Parzellen m. Flächendifferenzen
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Visualisierung von Inkonsistenzen: Postleitzahlen in NEST-Parzellen
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Darstellung redundanter Informationen in Formularen, Seite an Seite
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Visualisierung von Inkonsistenzen: Gebäudehöhen
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Visualisierung von NEST-Attributen: Anz. Stockwerke, Baujahr, u.a.
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Visualisierung der Bevölkerungsverteilung: IDW Interpolation
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Bevölkerungsverteilung: IDW Interpolation und Isolinien
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Visualisierung von Nationalität und Konfession
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Visualisierung des Durchschnittsalters (Kontinuierlicher Farbverlauf)
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Visualisierung des Durchschnittsalters
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Visualisierung von NEST-Attributen: Bevölkerungsstatistik in 3D
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Danke für Ihre Aufmerksamkeit!
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