forked from nlextract/NLExtract
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
License
django23/NLExtract
Folders and files
Name | Name | Last commit message | Last commit date | |
---|---|---|---|---|
Repository files navigation
Zie ook veel meer op onze website http://nlextract.nl Documentatie vind je op: http://nlextract.readthedocs.org Hieronder wat algemene informatie. Nederlandse overheidsinstellingen zoals Het Kadaster en Rijkswaterstaat stellen hun (geo) data meer en meer beschikbaar als Open Data. Bijvoorbeeld de BAG (Basisregistratie Adressen en Gebouwen, www.kadaster.nl/BAG) levert je alle adressen en gebouwen in Nederland met hun coordinaten. De Top10NL (www.kadaster.nl/top10nl) bevat gegevens voor de gehele topografie van Nederland, veel gedetailleerder dan Google Maps dat biedt. Dat is dus prachtig, want nu kan iedereen deze data zelf downloaden en naar eigen believen gebruiken...Ok, downloaden, maar dan ? Wat je op dit moment geleverd krijgt is niet bijvoorbeeld een digitale kaart maar de "ruwe data", d.w.z. de vector-bestanden met alle punten, lijnen en vlakken tezamen met hun vele kenmerken. Bijvoorbeeld de straat van A naar B in geometrische lijn-coordinaten en vlak-coordinaten, maar ook met haar straatnaam en wegnummer. Dat is mooi, want dan kun je bijv. zelf bepalen welke kleur die straat op de kaart krijgt en met welk font de naam afgebeeld wordt.... Maar... er moet nog flink wat gebeuren voor je een echte gedetailleerde kaart kunt zien of bij wijze van spreken de oppervlakte van je eigen huis (BAG). Het is alsof je een enorm spreadsheet met cijfers krijgt waarvan je eigenlijk de grafieken wilt zien. Wat is er aan de hand en wat moet er dan gebeuren ? De gegevens en bestands formaten waarin deze overheids-datasets worden aangeleverd zijn dus ruwe data. Deze leveringen komen in XML (GML), CSV formaten en zelfs als MS Access database. Deze bestanden zijn dan ook bedoeld voor uitwisseling, zodat je zelf kunt bepalen wat en hoe je ze "op de kaart" wilt hebben. Er is ook vaak uitgebreide documentatie van deze formaten, maar voor de gemiddelde kaarten-maker kan dat (bijv. GML-schema's) abacadabra zijn. Om bijvoorbeeld een kaartdienst te maken met een open standaard zoals de Web Map Service (WMS) is het veel en veel handiger om met bijvoorbeeld een ruimtelijke database als PostGIS (www.postgis.org) te werken. Dan kun je bijvoorbeeld een "query" maken om alleen zeg maar de rijkswegen of alle naaldbossen te extraheren uit de Top10NL gegevens. Of om de oppervlakte van je eigen huis te achterhalen uit de BAG. Ook wil je vaak data combineren en/of afleiden uit verschillende data-sets. Een voorbeeld is het verrijken van BAG data met gemeente en provincie grenzen. Dit is in theorie allemaal binnen je bereik, echter er is nog net een stapje nodig: de aangeleverde bestanden omzetten naar een ruimtelijke database zodat je er echt mee aan de slag kunt. In de Open Source wereld is de op PostgreSQL gebaseerde geo-database PostGIS (www.postgis.org) de standaard. Ook kun je gemakkelijk een kaartdienst (via WMS) of datadienst (via WFS) met Open Source server-software als GeoServer of MapServer op een PostGIS database aansluiten. Via "Styled Layer Descriptors (SLD, soort CSS) kun je dan zelf je kaarten vormgeven en naar voren laten komen wat voor jou belangrijk is (voor mij bijvoorbeeld liever naaldbossen dan rijkswegen). Een heel verhaal maar hoe zetten we die data dan om naar PostGIS en maken we een begin met die SLDs ? Daarom is er nu NLExtract ! NLExtract levert tools, recepten, voorbeelden om Nederlandse geodata sets te converteren en te ontsluiten. Het gehele traject van brondata conversie (naar PostGIS, later ook naar bijv Oracle en Shape) tot visualisatie (SLDs) wordt afgedekt. Er wordt binnen NLextract zoveel mogelijk gebruik gemaakt van bestaande Open Source Geo tools zoals GDAL/OGR (www.gdal.org). Bij voorkeur wordt vector data geconverteerd naar PostGIS (en later ook rasterdata naar GeoTIFF). De eerste datasets die gedaan zullen worden zijn BAG, Top10NL, IMGeo/BGT (Grootschalige Topografie) en NWB (Nationaal Wegen Bestand van Rijkswaterstaat). Ook zijn er plannen om raster datasets te doen zoals TopRaster en "Bonne Bladen" (historische topo-kaarten). Iedere dataset heeft hieronder een eigen directory met aanwijzingen hoe te converteren en te visualiseren. De GitHub hier bevat puur de NLExtract-broncode dus is in de eerste plaats gericht op ontwikkelaars. Wil je als ontwikkelaar meedoen ? Graag ! Laat ons weten, bijv. via info@opengeogroep.nl. Vooral zoeken we nog Windows-experts zodat het op dat platform ook goed gaat werken. Wil je nieuwe zaken zien of vind je fouten ? Gebruik de "issues" link hierboven.
About
No description, website, or topics provided.
Resources
License
Stars
Watchers
Forks
Packages 0
No packages published
Languages
- Python 98.0%
- Shell 2.0%