Example projects: Project platforms, geodata for the DFA and automated data import

In the „projects“ series we would like to highlight from time to time some projects that our company conducted. Today, these projects encompass online collaboration platforms for projects, geodata infrastructures and services, and spatial ETL using FME.

Jinsha: Collaboration platform for an international project team

As part of an international team, our experts investigate the influence of climate change on water management in China. In order to support the project team, EBP built a collaboration platform based on Microsoft Sharepoint.

The Sharepoint platforms facilitates the communication between team members and project documentation, and simplifies project management. At any time, all team members can access common assets and documents can be edited collaboratively and simultaneously.

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Project initiation of the Swiss Federal Department of Foreign Affairs Geodata Infrastructure

The Swiss Federal Department of Foreign Affairs (FDFA) requires a networked information landscape in order fulfill its tasks. Geographic information and data are an essential part of this information landscape for operational awareness. EBP assisted the FDFA in the initiation phase of the project „Geodata Infrastructure FDFE“ according to the federal standard for project management, Hermes 5.

We derived the requirements for such a system using interviews and stakeholder workshops. In a Hermes study we documented the situation analysis, aims, requirements and approaches, suggested and described various solutions and formulated a recommendation.

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Cadastral surveying: Data import using FME

The geodata of the cadastral survey in the Canton of Schwyz is managed by the municipalities. The canton publishes these data centrally. In order to facilitate the canton’s task, we assisted Schwy in developping an automated import of Interlis data into the cantonal geodata infrastructure (Oracle and PostGIS) using FME as the state-of-the-art ETL tool.

Using our tool, the Canton of Schwyz can import survey data at the press of a button. The data is then served to the authorities and the public, e.g. in the cantonal WebGIS, from the central databases.

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Projektbeispiele: Projektplattform in China, Geodaten im EDA und AV-Interlis in Schwyz

In der Serie „Projekte“ möchten wir Ihnen in unregelmässigem Rhythmus einige Highlights aus der Arbeit von EBP Informatik vorstellen. Heute drehen sich die vorgestellten Projekte um die Themen kollaborative Projektplattformen, Geodateninfrastruktur und Spatial ETL mit FME.

Jinsha: Projektplattform für ein internationales Team

Unsere Expertinnen und Experten untersuchen in einem internationalen Projektteam in China den Einfluss des Klimawandels auf das Wasser-Management. EBP hat zur Unterstützung des Vorhabens eine kollaborative Projektplattform auf Basis von Microsoft Sharepoint aufgebaut.

Die Sharepoint-Plattform dient dem Austausch, der Projektdokumentation und der Vereinfachung des Projektmanagements. Alle Beteiligten sind stets auf demselben Informationsstand und Dokumente können von mehreren Personen gleichzeitig bearbeitet werden.

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Initialisierung der Geodateninfrastruktur des Eidgenössischen Departements für auswärtige Angelegenheiten

Das Eidgenössische Departement für auswärtige Angelegenheiten (EDA) benötigt für die Erfüllung seiner Aufgaben eine vernetzte Informationslandschaft. Geoinformationen sind ein essentieller Teil davon. EBP begleitete das EDA bei der Initialisierung des Projekts „Geodateninfrastruktur EDA“ gemäss Hermes 5-Methodik.

Im Rahmen von Interviews und Workshops ermittelten wir die Bedürfnisse des EDA an die geplante GDI. In einer Studie nach Hermes 5 haben wir Situationsanalyse, Ziele, Anforderungen und Lösungen dokumentiert, technologieneutral Varianten vorgeschlagen und schliesslich eine Empfehlung abgegeben.

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Amtliche Vermessung: Datenimport mit FME

Die Geodaten der amtlichen Vermessung (AV) werden im Kanton Schwyz gemeindeweise bewirtschaftet. Der Kanton macht diese AV-Daten dann zentral verfügbar. Um dem Kanton Schwyz diese Aufgabe zu erleichtern, hat EBP den Import von Interlis-Daten der AV in die kantonale Geodateninfrastruktur mit dem state-of-the-art ETL-Werkzeug FME umgesetzt.

Die im Interlis-Format vorliegenden AV-Daten können so per Knopfdruck in die kantonalen Geodatenbanken (ORACLE und PostGIS) importiert werden. Mit diesen Datenbanken unterstützt der Kanton Schwyz den internen und öffentlichen Gebrauch der Vermessungsdaten und die Anzeige der Daten im kantonalen WebGIS.

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14 Milliarden Punkte offengelegt: Zürichs Open Data-DTM

Seit einigen Monaten stellt der Kanton Zürich seine durch Laserscanning erhobenen, hochaufgelösten Höhendaten kostenlos und ohne Einschränkungen in der Benutzung zur Verfügung. Erhältlich sind die folgenden Produkte:

  • Digitales Oberflächenmodell (DOM), Rasterformat mit 0.5 m Auflösung
  • Digitales Terrainmodell (DTM), Rasterformat mit 0.5 m Auflösung
  • Digitales Terrainmodell (DTM) als Punktwolke im Format ASCII-xyz
  • LIDAR-Rohdaten als Punktwolke im Format LASzip

Der Datenbezug läuft über den GIS-Browser des Kantons, mit Kachelauswahl in der Karte. Der Zugriff auf das Download-Verzeichnis der Kacheln steht ebenfalls offen. Dieser hindernisfreie Zugang und die Open Data-Lizenz machen unsere Arbeit wesentlich einfacher und effizienter. Wir haben stets die aktuellen Daten ohne langwierige Bestellungen verfügbar. Entsprechend intensiv nutzen wir die Höhendaten, seitdem sie als Open Data verfügbar sind. (Unsere Nutzung spiegelt sich sicherlich auch in den Zugriffsstatistiken des Kantons wieder). In diesem Artikel möchte ich einen Überblick über die verschiedenen Anwendungen dieser Daten bei EBP geben.

Breite Verwendungsmöglichkeiten

Als interdisziplinäres Ingenieurunternehmen können wir die Daten in den meisten unserer Geschäftsbereiche nutzen: Im Bereich Verkehrsbau beispielsweise dienen diese hochgenauen Daten als Grundlage für die Trassierung von Strassen. Die Genauigkeit der Höhenpunkte lässt eine Verwendung in allen Projektphasen zu, mit Ausnahme des Ausführungsprojekts. Die LIDAR-Daten ersetzen damit terrestrische Vermessungen und helfen so den Auftraggebern, Kosten zu sparen. Im Bereich Wasserbau und Naturgefahren setzen wir diese Art von Daten für die Modellierung von Hochwasser ein. Das Resultat sind Gefahrenkarten, Schutznachweise oder Dimensionierungen notwendiger Schutzbauten.

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Gebäude- und Bodenpunkte beim Bahnhof Thalwil (Grundlage: Geodaten © GIS-ZH)

Weitere Anwendungen sind die Lärmmodellierung  sowie die Erstellung von Gebäudeprofilen und Visualisierungen im Rahmen der Arealentwicklung. Sogar als Grundlage für den Bau eines ausgesprochen un-digitalen Gipsmodells für einen Architekturwettbewerb haben wir die Höhendaten des Kantons Zürich schon genutzt.

Raster vs. TIN

Sehr oft verwenden wir die Höhendaten in ihrer Rohform als Punktwolke. Dank der Klassierung der Punkte in u. a. Bodenpunkte, Vegetation und Gebäude lassen sich spezifische Produkte erstellen. Häufig ist eine Kombination aus Boden- und Gebäudepunkten gefragt, jedoch ohne Vegetation. Das Raster-DOM kann diese Anforderung nicht abdecken, da es keine explizite Unterscheidung von Gebäude und Vegetation zulässt.

Ein zweites Argument für die Rohdaten ist, dass die weitere Verwendung in Programmen erfolgt, die nur mit Dreiecksvermaschungen arbeiten (Allplan, Stratis). Diese Datenstruktur – auch trianguliertes irreguläres Netzwerk (TIN) genannt – hat gegenüber Rasterdaten den Vorteil, dass die Informationsdichte über den Raum variieren kann. Dort wo das Gelände sehr variabel ist, ist eine hohe Informationsdichte wünschenswert. Bei uniformen Flächen hingegen reichen wenige Höhenpunkte, um das Gelände mit genügender Genauigkeit und wenig Datenvolumen zu beschreiben. Wenn man Rasterdaten als Grundlage für die Erstellung eines TINs verwendet, beraubt man sich dieses Vorteils.

Und die Prozessierung?

Zum Schluss noch ein paar technische Details zur Aufbereitung der Daten: Die Verarbeitung der Daten haben wir automatisiert und parametrisiert innerhalb eines FME-Workspaces. Die dafür erforderlichen Kacheln werden mit einer Überlagerung des Kachelblattschnitts mit dem gewünschten Perimeter ausgewählt und direkt vom Server des Kantons heruntergeladen.

Danach werden die erforderlichen Punkte aufgrund der Klassierung (Gebäude, Boden, etc.) gefiltert und situativ ausgedünnt, um den resultierenden Datenumfang zu reduzieren. Abschliessend wird die Punktwolke in einem für das Zielprogramm lesbaren Format (meist DWG) gespeichert. Solche massgeschneiderten Modelle sind von handlicher Grösse und damit effizient nutzbar.

Ausduennen_vorher_nachher
Ausdünnen des Modells: Vorher und nachher
  • Möchten Sie für Ihre Ingenieurarbeiten ebenfalls hochaufgelöste Geländedaten effizient einsetzen, kämpfen aber mit Problemen aufgrund von Formaten und Dateigrössen?
  • Oder sind sie interessiert am automatisierten Download und der Weiterverarbeitung von Daten?
  • Oder überlegen Sie sich, Ihre Fachdaten ebenfalls für die Allgemeinheit zu öffnen?

Dann nehmen Sie Kontakt mit uns auf. Wir helfen Ihnen gerne bei allen diesen Fragen.

Event-Processing mit FME Server: Zugverspätungen als Push Event

Da unser Bürohaus gleich neben dem Bahnhof Stadelhofen liegt, erreicht man die S-Bahn in einer Minute. Wenn man nun schon am Schreibtisch wüsste, dass der Zug Verspätung hat, könnte man also noch etwas länger sitzen bleiben. Und so eine Nachricht wäre sicher auch nützlich, wenn man an einem anderen Ort unterwegs ist…

dampflokomotive

S-Bahn vor der Erfindung von Smartphones 😉

Da mein iPod auch bei längeren Wartezeiten zuverlässig für gute Unterhaltung sorgt, muss ich zugeben, dass mir die paar Minuten Wartezeit auf einen verspäteten Zug nichts ausmachen. Ausserdem gibt es schon nette Apps der SBB, welche einen über die Verspätungen ausgewählter Züge (und vieles mehr) informieren. Als Übungsanlage für unseren internen Creativity Day war die Aufgabenstellung oben aber ganz gut geeignet, um einige Dinge auszuprobieren: Event-Verarbeitung in FME Server, Azure, Pushover,…

FME ist eine Software zur Format-Umwandlung, Prozessierung und Überprüfung von räumlichen und nicht räumlichen Daten. Format- und Modelltransformationen können in sogenannten Workspaces definiert werden. Zur Transformation von Daten führt man den Workspace entweder in einer Desktop-Applikation (FME Desktop) oder auf einem FME Server aus.

In der Vergangenheit konnten Workspaces in FME Server entweder durch eine Benutzerinteraktion oder zu vordefinierten Zeiten gestartet werden. Seit FME Server 2012 ist es möglich, die Ausführung von Workspaces durch Ereignisse auslösen zu lassen. So ein Ereignis kann alles mögliche sein: ein Messwert eines Sensors, die Positionsmeldung einer Smartphone-App aber auch eine einfache E-Mail. FME Server unterstützt verschiedene Protokolle, über welche Ereignisse übermittelt werden können. Davon ist HTTP wohl für viele Anwendungen die naheliegendste Lösung.

Für die Abfrage der Verspätungsmeldungen haben wir einen recht einfachen Workspace entwickelt. Zuerst ermitteln wir die nächste ÖV-Haltestelle zu einem Punkt, der in unserem Fall die Positionsmeldung eines Smartphones ist. Mit dieser Information fragen wir den Dienst transport.opendata.ch ab (weitere Infos), um den Fahrplan bzw. die Verspätungsmeldungen für diese Station zu bekommen. Wenn Verspätungsmeldungen vorliegen schicken wir diese per Push-Nachricht an das Smartphone.  Dafür haben wir den Dienst Pushover genutzt.

pushover

Aus unserer Sicht stechen vor allem zwei Stärken der Event-Prozessierung mit FME Server hervor: Einerseits können Ereignisse mit einem Raumbezug sehr einfach verarbeitet werden, da die ganze Palette von FME-Werkzeugen zur Verfügung steht. Andererseits ist ist die Entwicklungszeit sehr kurz: Für den oben beschriebenen Prototypen haben wir rund einen Tag aufgewendet, wobei in diesem Aufwand der Aufbau der Infrastruktur enthalten ist.

Potenzial für den FME-Einsatz sehen wir vor allem bei Fragestellungen mit Geofencing. Der „Geofence“ – ein virtueller Zaun – definiert dabei ein bestimmtes Gebiet. Wenn darin ein bestimmtes Ereignis auftritt, löst dies eine Aktion aus. Beispielsweise kann ein System eine Benachrichtigung senden, wenn ein Objekt den Geofence betritt oder verlässt.

Übrigens: Esri unterstützt ab ArcGIS 10.2 ebenfalls Events. Darüber berichten wir vielleicht zu einem späteren Zeitpunkt mal.

PS 1: Many thanks to Safe: Firstly for providing us with a demo license to try out events and notifications in FME Server ourselves. Secondly to Steve from the Safe support team for providing us with a very quick answer to a configuration issue.

PS 2: Zum Schluss noch eine kleine Werbung in eigener Sache: Ich wurde von Safe als „FME Certified Professional“ zertifiziert.

Web Scraping von Wikipedia-Koordinaten

Wikipedia ist eine fast unerschöpfliche Informationsquelle: Die deutsche Ausgabe umfasst mittlerweile mehr als 1.5 Millionen Artikel. Wenn ich jeden Tag 100 Artikel daraus lesen würde, wäre ich ungefähr für die nächsten 40 Jahre beschäftigt, sofern keine neuen Artikel hinzukämen. Aus geographischer Sicht bemerkenswert und möglicherweise nicht so bekannt ist die Georeferenzierung von vielen Artikeln. Im WikiProjekt Georeferenzierung werden Lageinformationen für Wikipedia-Inhalte bestimmt. Mittlerweile gibt es deshalb in der deutschsprachigen Wikipedia über 340’000 Koordinatenangaben.  Beispielsweise sind neben den Artikeln für Städte oder Berge auch Artikel zu Bauwerken georeferenziert. Die Koordinaten eines Orts sind jeweils oben rechts eines Artikels zu finden. Praktischerweise kann man sich den Ort auch gleich auf einer Open Street Map-Karte anzeigen lassen.

millionenstaedte307 Millionenstädte gemäss Wikipedia

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FME World Tour 2011

Die Software FME (Feature Manipulation Engine) von Safe Software ist ein mächtiges Werkzeug, um Geodaten  aller Coleur zu laden, transformieren und speichern. Anstelle einer grossen Anwenderkonferenz organisiert Safe Software die FME World Tour 2011 mit Stationen in verschiedenen Ländern. Das schont nicht nur das Portemonnaie, sondern auch die Umwelt. Statt nach Vancouver ging ich deshalb letzte Woche nach Fribourg zum Schweizer Event der World Tour. Rund 70 Personen nahmen an diesem Erfahrungsaustausch teil.


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