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    [OC] Fragmente aus meiner Sammlung sehr detaillierter schattierter Stadtkarten
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    [OC] Fragmente aus meiner Sammlung sehr detaillierter schattierter Stadtkarten

    Die in dieser Beitragsgalerie gezeigten Bilder bestehen nur aus einem kleinen Teil oder einem verkleinerten größeren Teil der schattierten Karten in voller Größe, die normalerweise räumlich ausgedehnt sind: einige 11.000 x 11.000 Pixel, andere 15.000 x 15.000, 20.000 x 20.000 oder sogar größer, wobei 1 Pixel 1 Meter, 50 Zentimeter oder sogar 1 Fuß entspricht (danke). USGS)!

    Die schattierten Karten werden aus offenen, hochauflösenden LiDAR-Punktwolken oder digitalen Oberflächenmodellen mit PDAL (zum Erhalten von DSMs aus Punktwolken), GDAL (alles, was mit GIS zu tun hat) und Python (im Grunde zum Zusammenstellen der gesamten Pipeline) generiert. Ich verwende auch OpenStreetMap-Daten und Tools wie OpenSeaDragon und PMTiles zur Visualisierung der riesigen Bilder/Raster.

    Das Verfahren zum Erstellen einer schattierten Karte kann wie folgt zusammengefasst werden:

    1. Lokalisieren Sie die Daten und laden Sie die LiDAR-Punktwolke oder das digitale Oberflächenmodell der Stadt und ihrer Umgebung herunter
    2. Konvertieren Sie die Punktwolke in ein hochauflösendes digitales Oberflächenmodell mit PDAL und GDAL (nur wenn das DSM nicht verfügbar ist)
    3. Aktualisieren Sie das DSM nach der Identifizierung der Gewässer mithilfe von OpenStreetMap-Daten
    4. Berechnen Sie für 250–300 Sonnenstände am Himmel für jedes Pixel, ob es beleuchtet ist oder aufgrund von Hindernissen durch Gebäude, Vegetation, Gelände usw. im Schatten liegt
    5. Summieren Sie für jedes Pixel die Gesamtzahl der Stunden im Schatten
    6. Konvertieren Sie die Anzahl der Stunden in Graustufen (oder andere Farben) und erhalten Sie die schattierte Karte
    7. Konvertieren Sie das georeferenzierte Bild von Protomaps in das PMTiles-Format

    Ich habe derzeit mehr als 185 schattierte Karten von Städten auf der ganzen Welt veröffentlicht (naja, nicht wirklich, hauptsächlich Westeuropa, Nordamerika, Australien und Neuseeland): https://shadedmaps.github.io/

    Einige dieser Karten sind teilweise auch auf meinem Instagram-Profil zu sehen.

    Ein Teil dieser Sammlung wurde vor zwei bis drei Jahren mit einem älteren und unvollkommenen Verfahren erstellt und diese Karten müssen neu erstellt werden. Die Qualität der Karten hängt in erster Linie von der Qualität der Eingabedaten, also der LiDAR-Punktwolken und der digitalen Oberflächenmodelle, ab.

    Genießen! Feedback ist willkommen!

    Von ShadedMaps

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    View 6 Comments

    6 Kommentare

    1. ShadedMaps on

      I am replicating the body of the post into the first comment as well.

      >The images shown in this post gallery consist only of a small part or of a resized larger part of the full-sized shaded maps, which are usually spatially extensive: some 11.000 x 11.000 pixels, other 15.000 x 15.000, 20.000 x 20.000 or even larger, where 1 pixel corresponds to 1 meter, 50 centimeters or even 1 foot (thanks to USGS)!

      >The shaded maps are generated from open data high-resolution LiDAR point clouds or digital surface models with PDAL (for obtaining DSMs from point clouds), GDAL (everything GIS-related), Python (basically to assemble the whole pipeline). I also use OpenStreetMap data, and tools like OpenSeaDragon and PMTiles for visualizing the huge images/rasters.

      >The procedure to create a shaded map can be summarized as follows:

      >locate the data and download the LiDAR point cloud or the digital surface model of the city and its surrounding areas

      >convert the point cloud to a high-resolution digital surface model with PDAL and GDAL (only if the DSM is not available)

      >update the DSM after identifying the bodies of water with the help of OpenStreetMap data

      >for 250-300 positions of the sun in the sky, compute for each pixel whether it is lit or in shade due to obstruction by buildings, vegetation, terrain, etc

      >sum, for each pixel, the total number of hours in shade

      >convert the number of hours to shades of grey (or other colors) and obtain the shaded map

      >convert the georeferenced image to the PMTiles format by Protomaps

      >I’ve currently published more than 185 shaded maps of cities from all over the world (well, not really, mostly Western Europe, North America, Australia and New Zealand): [https://shadedmaps.github.io/](https://shadedmaps.github.io/)
      Some of these maps are also partially featured on my Instagram profile.

      >Part of these collection has been elaborated 2-3 years ago with an older and imperfect procedure, and those maps need to be re-generated. Primarily, the quality of the maps depends on the quality of the input data, i.e. on the LiDAR point clouds and the digital surface models.

      Questions and comments are very appreciated!

    2. Kwetla on

      These look awesome! It’s fun trying to try and recognise some of them (Sydney was pretty obvious).

      Can you get these Lidar maps for anywhere, or have they only scanned famous landmarks?

      One of these of (for example) my hometown would be a great print to put on the wall.

    4. Groundblast on

      These are incredible!

      Is that data usually just available for major cities or can you get it for smaller/more rural areas as well?

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