OER-Einführung Geoinformatik

Dieses Repository enthält alle Materialien, die zur Erstellung und Veröffentlichung von Open Educational Resources (OER) zum Thema Einführung in die Geoinformatik passen.

Folgende Lernmodule sind dem Übergeordneten Repositorium untergeordnet:

1. Geographische Informationssysteme

2. Koordinatensysteme und Projektionen

3. Digitalisieren, selektieren und manipulieren

4. Kartenlayouts und kartographische Best Practices

5. Vektordatenanalyse

6. Rasterdatenanalyse

OER-Einführung in das AAA Datenmodel

Wie viel Wald gibt es in einem Landkreis? Wie gut ist eine Gemeinde mit Kitas versorgt? Solche Fragen erfordern räumliche Daten, die in Deutschland als Geobasisdaten im AFIS-ALKIS-ATKIS Modell vorliegen. Diese videobasierte Lerneinheit stellt das Modell vor und bietet erste praktische Erfahrungen im Umgang mit den Daten.

SDIs 4 Wind Farm Planning (English)

Using the planning of a wind farm in the municipality of Lorup in Lower Saxony, we will examine how geospatial information infrastructures support the availability and usability of data. You will learn why the planning of wind farms requires easy access to up-to-date, high-quality spatial data and what kind of data is needed here. You will be able to retrieve the data needed for planning in spatial data infrastructures and use them in GIS analyses.

Anhand der Planung eines Windparks in der Gemeinde Lorup in Niedersachsen untersuchen wir, wie Geoinformationsinfrastrukturen die Verfügbarkeit und Nutzbarkeit von Daten unterstützen. Du wirst lernen, warum die Planung von Windparks einen einfachen Zugang zu aktuellen, hochwertigen Geodaten erfordert und welche Art von Daten hier benötigt werden. Du wirst in der Lage sein, die für die Planung benötigten Daten in Geodateninfrastrukturen aufzufinden in GIS-Analysen zu verwenden.

OER-DigiKarto-StoryMaps

In diesem Lernmaterial geht es darum, wie man eine "Story Map", ein Feature in ArcGIS Online, erstellt. Wir werden ein reales Beispiel verwenden, um unsere eigene Website zu erstellen. Aufgabe ist es, eine Story Map zu erstellen, die den Unfallatlas von 2023 in NRW vorstellt. Der Fokus soll dabei auf Fahrradunfällen liegen. 

OER-DigiKarto-Dashboards

In diesem Lernmaterial lernst du ArcGIS-Online Dashboards kennen. Das Tutorial vermittelt, wozu Dashboards gut sind, wie man sie erstellt und nutzt, und wie man sie anderen Nutzern verfügbar macht.

OER-Fernerkundung

Dieses Repository enthält alle Materialien, die zur Erstellung und Veröffentlichung von Open Educational Resources (OER) zum Thema Fernerkundung passen.

Folgende Lernmodule sind dem Übergeordneten Repositorium untergeordnet:

1. Fernerkundung Einführung

2. Satellitenvermessung mit elektromagnetischer Strahlung und Interpretation

3. Klassifikation

Dieses Repository enthält alle Materialien, die zur Erstellung und Veröffentlichung einer Open Educational Resource (OER) zum Thema Semantic Web und dem Linked Data Konzept notwendig sind. Das OER-Modul bietet a) einige Hintergrundinformationen zu den Konzepten des Semantischen Web mit Anwendungsbeispielen aus der Praxis und b) eine technische Anleitung zur Erstellung von Ontologien und Abfrage-Mechaniken.

OER-DCAT - The Data Catalog Vocabulary (English)

In this tutorial, you will learn about DCAT (the Data Catalog Vocabulary), a standardized data model for describing information resources on the web. You will see how DCAT is used in practice. You will gain practical experience in editing and validating DCAT-based metadata and in managing and querying DCAT metadata with RDF triple stores and SPARQL.

In diesem Tutorial lernst Du DCAT kennen. DCAT steht für "Data Catalog Vocabulary" und ist ein standardisiertes Datenmodell zur Beschreibung von Informationsressourcen im WEB. Du wirst sehen, wie DCAT in der Praxis eingesetzt wird. Du sammelst praktische Erfahrungen in der Bearbeitung und Validierung von DCAT-basierten Metadaten und in der Verwaltung und Abfrage von DCAT-Metadaten mit RDF-Triple-Stores und SPARQL.

OER-Geospatial Web Services

Dieses Repository enthält alle Materialien, die zur Erstellung und Veröffentlichung einer Open Educational Resource (OER) zu Geospatial Web Services benötigt werden. Das OER-Modul bietet a) einige Hintergrundinformationen zu Geospatial Web Services und b) eine technische Anleitung zur Nutzung von Geospatial Web Services in einem Open Source Gis (QGIS) sowie einem Open Source Server (GeoServer).

OER-Metadata Access via OGC CSW (English)

This tutorial will help you understand how metadata is provided and used in SDIs. In particular, we will look at metadata based on ISO standards, as well as interfaces for querying and accessing metadata according to the OGC Catalog Services for the Web (OGC CSW) specification. After completing this tutorial, you will be able to query and use OGC Catalog Services via Python and QGIS.

Dieses Tutorial hilft Dir zu verstehen, wie Metadaten in SDIs bereitgestellt und verwendet werden. Wir werden uns insbesondere mit Metadaten auf der Grundlage von ISO-Standards sowie mit Schnittstellen für die Abfrage und den Zugriff auf Metadaten gemäß der OGC-Spezifikation von Catalog Services for the Web (OGC CSW) befassen. Nach Abschluss dieses Tutorials wirst Du in der Lage sein, OGC-Katalogdienste über Python und QGIS abzufragen und zu nutzen.

OER-Data Access via OGC API Features (English)

OER-Spatial Data Streaming (English)

In this technical tutorial, you will learn how to use Kafka and Jupyter notebooks to process and analyze streams of sensor data (particulate matter, PM2.5).

In diesem technischen Tutorial lernst Du, wie Du mit Kafka- und Jupyter-Notebooks Ströme von Sensordaten (Feinstaub, PM2,5) verarbeiten und analysieren kannst.

OER-Copernicus and OpenEO (English)

This technical tutorial on the Copernicus Data Infrastructure is about the Copernicus Data Space Ecosystem (CDSE) and processing Earth Observation data with Python and OpenEO. In the practical part of the tutorial, you will investigate the impact of a heavy rainfall event in 2021 on the city of Ahrweiler in Germany. You will use a Jupyter notebook on your local computer to process Sentinel-2 data in the cloud and visualize the results on your local computer. 

In diesem technischen Tutorial zur Copernicus-Dateninfrastruktur geht es um das Copernicus Data Space Ecosystem (CDSE) und die Verarbeitung von Erdbeobachtungsdaten mit Python und OpenEO. Im praktischen Teil des Tutorials wirst Du die Auswirkungen eines Starkregenereignisses in 2021 auf die Stadt Ahrweiler in Deutschland untersuchen. Du wirst ein JupyterNotebook auf Deinem lokalen Computer nutzen, um Sentinel-2-Daten in der Cloud zu prozessieren und die Ergebnisse wiederum auf Deinem lokalen Computer zu visualisieren.