Level 6: Geodaten und Kartierung

edinburgh photo heatmap (Quelle: Fickr, CC-BY SA 2.0)

Python

  • Seminarinhalte für Python (Link).
  • Übungsaufgaben in Python (Link)

R

  • Seminarinhalte für R (Link)

Lernziele

  • Was brauchen wir, um in einer Programmierumgebung effizient Geodaten verarbeiten und visualisieren zu können?
  • Welche Werkzeuge stellen uns diese Funktionalität in R und Python zur Verfügung?

Strukur

  • Wir beginnen mit der Darstellung des DWD-Niederschlagsmessnetzes
  • Was brauchen wir, um eine solche Darstellung mit anderen Geodaten verknüpfen zu können?
  • Werkzeuge für Vektordaten
  • Werkzeuge für Rasterdaten

Inhalte der Coding-Werkstatt

  • Habt Ihr offene Fragen zu den Inhalten des Seminars?
  • Bearbeitung der Übungsaufgaben
  • Vertiefungsaufgabe: Erweiterung der Kartendarstellung um zusätzliche Elemente (Städte, Fließgewässer, …)

Auf welchen Kenntnissen baut diese Lektion auf?

  • Dataframes
  • Multi-dimensionale Arrays
  • Plotting
  • Arbeiten mit Datums- und Zeitformaten

Welche Datensätze liegen dieser Lektion zugrunde?

  • Niederschlagsmessnetz des DWD
  • Bundesländergrenzen
  • DGM für Europa (1 km² Auflösung)