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Geodaten-Visualisierung mit Jupyter Notebooks

Dieses Repository enthält Jupyter Notebooks zur Visualisierung von GPX-Track-Daten mit Open-Source-Tools. Die Notebooks demonstrieren verschiedene Techniken zur Verarbeitung und Darstellung geographischer Daten, insbesondere für die Analyse und Visualisierung von GPS-Tracks mit Bibliotheken wie geopandas, osmnx, matplotlib und gpxpy.

📂 Projektstruktur

geodaten-visualisierung/
├── notebooks/        # Jupyter Notebooks mit Code und Erklärungen
│   ├── 01_single_track.ipynb  # Visualisierung eines einzelnen GPX-Tracks
│   ├── 02_multiple_tracks.ipynb # Vergleich mehrerer GPX-Tracks
├── data/             # Zusatzdaten für Plots und Analysen
├── src/              # Python-Skripte für wiederverwendbare Funktionen
├── images/           # Abbildungen und Screenshots der Visualisierungen
├── README.md         # Diese Dokumentation
├── requirements.txt  # Liste der benötigten Python-Abhängigkeiten
├── LICENSE           # Lizenzinformationen

📊 Beispielnotebooks

Die folgenden Notebooks sind enthalten:

  • 01_single_track.ipynb:

    • Liest eine GPX-Datei ein und extrahiert GPS-Daten (Breitengrad, Längengrad, Zeitstempel).
    • Berechnet eine Bounding-Box für den Track und lädt das Straßennetz aus OpenStreetMap mit osmnx.
    • Visualisiert den Track zusammen mit zusätzlichen Shapefile-Daten (z. B. Gewässer).
    • Zeigt die zurückgelegte Distanz und die verstrichene Zeit in der Grafik an.

  • 02_multiple_tracks.ipynb:

    • Vergleicht mehrere GPX-Tracks in einer gemeinsamen Visualisierung.
    • Nutzt geopandas, um die Tracks auf einer Karte darzustellen.
    • Zeigt Unterschiede in Distanz, Geschwindigkeit und Zeitverlauf zwischen den Tracks.

📂 Datenquelle

Die bereitgestellten Beispiel-Datensätze im Ordner data/ stammen aus öffentlich zugänglichen Quellen oder wurden synthetisch erzeugt.

📦 Hinweis zu OSMnx

Dieses Projekt verwendet OSMnx 2.0.2, ein leistungsstarkes Python-Paket zum einfachen Herunterladen, Modellieren, Analysieren und Visualisieren von Straßennetzen und anderen Geodaten aus OpenStreetMap. Mit wenigen Zeilen Code lassen sich Geh-, Fahr- oder Radwegenetze erstellen, analysieren und visualisieren.

➡️ Weitere Informationen: OSMnx GitHub
➡️ Migration Guide zu OSMnx 2.0: Hier lesen

Boeing, G. (2024). Modeling and Analyzing Urban Networks and Amenities with OSMnx. Working paper. https://geoffboeing.com/publications/osmnx-paper/

📜 Lizenz

Dieses Projekt steht unter der Apache 2.0 Lizenz – siehe die Datei LICENSE für Details.

💡 Kontakt & Feedback

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🌍 Viel Spaß mit der Geodaten-Visualisierung!

Geospatial Data Visualization with Jupyter Notebooks

This repository contains Jupyter Notebooks for visualizing GPX track data using open-source tools. The notebooks demonstrate various techniques for processing and displaying geographic data, particularly for analyzing and visualizing GPS tracks with libraries such as geopandas, osmnx, matplotlib, and gpxpy.

📂 Project Structure

mapping-with-python/
├── notebooks/        # Jupyter Notebooks with code and explanations
│   ├── 01_single_track.ipynb  # Visualization of a single GPX track
│   ├── 02_multiple_tracks.ipynb # Comparison of multiple GPX tracks
├── data/             # Additional data for plots and analysis
├── src/              # Python scripts for reusable functions
├── images/           # Images and screenshots of visualizations
├── README.md         # This documentation
├── requirements.txt  # List of required Python dependencies
├── LICENSE           # License information

📊 Example Notebooks

The following notebooks are included:

  • 01_single_track.ipynb:

    • Reads a GPX file and extracts GPS data (latitude, longitude, timestamp).
    • Computes a bounding box for the track and loads the road network from OpenStreetMap using osmnx.
    • Visualizes the track along with additional shapefile data (e.g., water bodies).
    • Displays total distance covered and elapsed time in the plot.

  • 02_multiple_tracks.ipynb:

    • Compares multiple GPX tracks in a single visualization.
    • Uses geopandas to display tracks on a map.
    • Highlights differences in distance, speed, and time progression between tracks.

📂 Data Sources

The sample datasets provided in the data/ folder come from publicly available sources or have been synthetically generated.

🌐 OSMnx Note

This project uses OSMnx 2.0.2, a powerful Python package for downloading, modeling, analyzing, and visualizing street networks and other geospatial data from OpenStreetMap. With just a few lines of code, you can create, analyze, and visualize walking, driving, or biking networks.

➡️ More info: OSMnx GitHub
➡️ Migration guide for version 2.0: Read here

Boeing, G. (2024). Modeling and Analyzing Urban Networks and Amenities with OSMnx. Working paper. https://geoffboeing.com/publications/osmnx-paper/

📜 License

This project is licensed under the Apache 2.0 License – see the LICENSE file for details.

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