Open-Source GIS in der Gemeindeverwaltung der Stadt Uster

Visualisierung, Analyse und Qualitätssicherung von Gemeinde-Datenbanken

Maja Haberecht, Andreas Neumann; GIS-Kompetenzzentrum Uster

GIS-SIT 2010, 18. Juni 2010 2

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!