Då var internationella GIS dagen här. I detta inlägg så tänkte jag beskriva en process från början till slut där jag jobbar med QGIS och geodata.
Jag tänker börja med Lantmäteriets öppna data och delvis använda de vektordata som jag beskrivit i förra veckan, men främst fokusera på höjddata.
På ftp://download-open.lantmateriet.se/ så kan man hämta höjddata i två olika format.
AscII eller GeoTiff (strunta i hillshade lagret i bilden ovan). Även om det är en korrekt tolkning av filerna med *.xyz ändelse, så kan jag inte öppna dessa direkt i QGIS. Dessa innehåller nämligen värden med decimal-komma. QGIS, eller GDAL rättare sagt förväntar sig att dessa data har värden med decimal-punkt.
Jag har inte letat efter ett sätt att ange komma som standard i QGIS för GDAL, och alternativet att byta ut alla komma mot punkt i filerna tar onödigt mycket tid, så strunt i det och använd GeoTiff i stället.
Det går att lägga till filerna direkt från zip-filen, men jag föredrar att bygga virtuella rasterkataloger för att inte minst skapa en homogen symbolsättning på ett enkelt sätt. Detta kräver att filerna packas upp, så det gör jag först.
Virtuella raster skapas under menyn ”Raster” följt av ”Övrigt”. Man kan antingen välja filerna var och en för sig, eller peka ut en katalog med filer om man hellre vill det.
Redan här brukar jag bli sittande och dum-stirra på dessa data. På sina håll är det platt, vattendrag meandrar sig fram, höjder och berg böljar fram. Sedan finns allt det där som avviker som man inte riktigt förstår varför. I bilden ovan finns ett område nere till vänster där det näst intill ser ut som penseldrag, och uppe till höger är det några tunnare höjder som är lite annorlunda jämfört med omgivningen… Varför?
Hrmmm, när jag så kan slita mig så brukar jag prova lite olika stil på lagret. Detta kan ibland tydliggöra strukturer som annars inte är direkt uppenbara.
Bilden ovan täcker ungefär samma område som tidigare, men en annan färgsättning ger bilden en helt annan karaktär. Samtidigt så kan man tydliggöra strukturer på ett helt annat sätt.
Med lite vektordata ovanpå så kan man sätta in höjddata i ett sammanhang ännu tydligare.
Jag är dock intresserad av höjdkurvor. I Översiktskartan så finns generaliserade höjdkurvor, som för sin avsedda skala fungerar ganska bra, men när jag använder dessa data så är det sällan i skala 1:250’000, snarare 1:100’000.
Med QGIS så följer massor av bearbetningsverktyg, exempelvis ett verktyg för att utvinna höjdkurvor ur rasterdata. Under ”Raster” och ”Extrahera” kan man starta detta.
Jag provar först med 25 meters intervall, som ju vektorkartan har i original, men skapar även ett lager med 10 meters intervall som jämförelse.
Det tjocka grå i bilden ovan är data från Översiktskartan. Gröna linjer är extraherade 25 meters, och de tunnare blå är 10 meters.
Lite beroende på vilken skala som skall användas så kan man välja det intervall man önskar. Jag kommer att använda 25 meters då jag tror att det passar mitt önskade skalintervall bättre.
Jag skapar ett uttryck för att kategorisera två olika stilar. En stil för jämna hundratal meter och en stil för övriga.
Äääh… Njae, det blev ”inge’ bra”. Det blir en och samma stil för alla kurvor, men utan att prova så vet man ju inte, eller hur.
Etiketter där jag kombinerar attributet ”HOJD” med texten ” m” och ändrar typsnitt, placering, färg med mera, så blir det ganska ok.
I den här skalan så ser det lite konstigt ut, men det beror inte på höjdkurvorna i sig, utan att resten av lagren har generaliserade och avsedda för en annan skala. Undrar hur det blir om jag lägger på Open Street Map i stället?
Här gör sig kurvorna bättre. Till och med 10 meters kurvorna fungerar bra tillsammans med OSM. Det som däremot blir uppenbart tydligt är att det är ganska stora brister i terrängklassning i OSM data.
Lägger jag bara till ”my_riks” lagret (utom vatten) i bakgrunden så ser det genast bättre ut. I bilden ovan har jag även använt höjdlagret för att ta fram en höjdskuggning (Raster/Terränganalys/Terrängskuggning) som jag placerat över alla lager och ”blandat” ned det med bakgrunden (Sammansmältning / Multiplicera) kombinerat med uppljusning och transparens.
Kanske skall se om det går att göra något åt bristen i terrängdata i OSM någon gång. Landsat 8 och Sentinel 2 har ju multispektrala lager och ”Semi-Automatic Classification Plug-In” har jag länge velat prova. Det är bara tid som fattas…