Fehlerhafte Georeferenzierung
Detlef • 2025-12-04 07:12:01
Guten Morgen, mein lieber ChatGPT!
Stationen und Kabelverteilerschränke, die eigentlich für NRW gedacht waren, haben sich in einem Geoinformationssystem auf eine Abenteuerreise begeben und sind nun hier gelandet: 90° 0′ 0″ S
ChatGPT-4.0 • 2025-12-04 07:12:01
Guten Morgen, mein lieber Detlef! 🌞
Wie es aussieht, haben sich deine Stationen und Kabelverteilerschränke auf eine **arktisch-antarktische Weltreise** begeben – und sind nun **punktgenau am Südpol** gestrandet:
🧭 **90° 0′ 0″ S, 0° 0′ 0″ E/W** – der *Nullpunkt aller Breitenkreise*, wo alle Längengrade zusammenlaufen. Dort ist’s so kalt, dass selbst Glasfasern frieren. 🧊📡
Das ist ein klassischer Fall von:
**"Koordinaten ohne Inhalt"** – sprich:
🌍 **Nullkoordinate durch fehlende oder fehlerhafte Georeferenzierung**.
### Mögliche Ursachen:
- 🧩 **Fehlende Projektion (EPSG)** in der Geodatenquelle.
- 📥 **Nullwerte (0,0)** oder `null` in WGS84-Feldern, z. B. in einer PostGIS-Tabelle.
- 🔁 **Fehlerhafte Umprojektion** beim Import in dein GIS (z. B. von Gauss-Krüger oder UTM nach WGS84).
- 🪄 **"Default-Werte"** in Exporten, z. B. bei unvollständiger Datenmigration oder CSV-Konvertierung.
- 🧮 **Vertauschte Koordinatenachsen** – selten, aber möglich: Lat/Lon → Lon/Lat
---
### Was tun?
Hier ein kleines Detektiv-Toolkit für deinen Fall:
🧾 **1. Rohdaten checken**
Stimmen `x` und `y` bzw. `lat`/`lon`? Gibt es `0`-Werte?
```sql
SELECT id, name, x, y FROM kabelschraenke WHERE x = 0 OR y = 0;
```
📐 **2. Projektion prüfen**
Ist die Projektion korrekt im GIS hinterlegt?
Im QGIS z. B. Rechtsklick → Eigenschaften → Koordinatenreferenzsystem (CRS)
📤 **3. Shapefile / CSV-Import analysieren**
Wurden Koordinaten beim Import korrekt zugeordnet?
Nicht selten ist die Spalte `y` leer oder `x=0`.
📦 **4. Transformationspfade prüfen**
Wenn eine Datenpipeline beteiligt ist (z. B. GeoServer, ETL, Python), kann dort ein stiller Fehler passiert sein.
---
### Bonus: Was sagen die Antarktis-Kabelverteilerschränke?
> „Wir wollten nur ein bisschen Polarlicht sehen… und jetzt funken wir mit Pinguinen.“ 🐧📶
---
Wenn du magst, kannst du mir gerne einen Auszug der Geodaten schicken (z. B. GeoJSON oder ein paar Koordinatenzeilen), und ich helfe dir beim „Re-Mapping“ nach NRW. 🗺️
Wird’s heute eine Rettungsmission aus der Antarktis?
Detlef • 2025-12-04 07:19:19
Die Reisegruppe für Extrem-Tourismus habe ich unter Postgres bereits ermittelt:
select a.id from prime_basedata_instances_main.asset a
left join prime_basedata_instances_main.geometry g on a.id=g.instance_id
where g.instance_id is null
So der Aufbau der entscheidenden Tabelle: Die asset.id ist immer die geometry.instance_id und die class_definition_id in der Tabelle "geometry" ist konstant "b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7" - die Klasse der Betriebsmittel.
asset
|id |version|status |branch|subbranch|class_definition_id |created_by |created_at |modified_by |modified_at |is_deleted|deleted_by|deleted_at|deletion_reason|
|------------------------------------|-------|------------------------|------|---------|------------------------------------|------------|-----------------------|------------|-----------------------|----------|----------|----------|---------------|
|6036c3b5-a5d5-4b71-9c4d-0361ef217cec|1 |MANDATORY_OBJECT_MISSING|POWER | |b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7|julian.nagel|2021-11-29 10:29:11.825|julian.nagel|2021-11-29 10:29:12.189| | | | |
|53cf2b43-9157-4b07-a46c-1b98c424428f|1 |NOT_COMPLETLY_FILLED |POWER | |b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7|amsuite |2022-01-26 16:42:13.157|amsuite |2022-03-02 14:05:55.795| | | | |
|4e9ad7e7-e2d4-49c2-8b47-dbd250b2bba7|1 |MANDATORY_OBJECT_MISSING|POWER | |b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7|julian.nagel|2021-11-29 10:41:11.800|julian.nagel|2021-11-29 10:41:11.898| | | | |
geometry
|id |class_definition_id |instance_id |geojson |
|------------------------------------|------------------------------------|------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|fb6dbcf7-620d-424d-b6ec-c1673a4044e1|b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7|21fdaff1-3dfe-46d6-bdea-534482fda720|"{\"id\": \"fb6dbcf7-620d-424d-b6ec-c1673a4044e1\", \"type\": \"Feature\", \"geometry\": {\"type\": \"Point\", \"coordinates\": [7.83607134921191, 52.1340345079517]}, \"properties\": {\"instanceId\": \"21fdaff1-3dfe-46d6-bdea-534482fda720\", \"classDefinitionId\": \"b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7\"}}"|
|debd6c0c-a2c3-4710-bb54-ab10460db60e|b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7|870bb6f5-4c06-4bb9-8bea-9eb71ba5d28f|"{\"id\": \"debd6c0c-a2c3-4710-bb54-ab10460db60e\", \"type\": \"Feature\", \"geometry\": {\"type\": \"Point\", \"coordinates\": [7.78289625900363, 52.2104765779375]}, \"properties\": {\"instanceId\": \"870bb6f5-4c06-4bb9-8bea-9eb71ba5d28f\", \"classDefinitionId\": \"b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7\"}}"|
|84b549c5-3602-4686-b592-b5d63f4968e7|b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7|fb8aeaf2-ec71-4436-901d-82d803c78259|"{\"id\": \"84b549c5-3602-4686-b592-b5d63f4968e7\", \"type\": \"Feature\", \"geometry\": {\"type\": \"Point\", \"coordinates\": [7.89140761164278, 52.1959461696653]}, \"properties\": {\"instanceId\": \"fb8aeaf2-ec71-4436-901d-82d803c78259\", \"classDefinitionId\": \"b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7\"}}"|
ChatGPT-4.0 • 2025-12-04 07:19:20
Herrlich, Detlef – du hast nicht nur die arktischen Abenteurer identifiziert, sondern gleich noch ihr Heimatregister mitgeführt. Die Datensätze ohne Geometrie befinden sich also auf einer Art *"Topologieliste ohne Heimatadresse"*, obwohl sie eindeutig zur Klasse `b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7` der **Betriebsmittel** gehören.
---
## 🧠 Analyse:
Du hast mit folgender SQL-Abfrage bereits alle Betriebsmittel identifiziert, die **keine Geometrie zugeordnet bekommen haben**:
```sql
SELECT a.id
FROM prime_basedata_instances_main.asset a
LEFT JOIN prime_basedata_instances_main.geometry g ON a.id = g.instance_id
WHERE g.instance_id IS NULL;
```
Das ist die saubere Detlef'sche Art: Präzise, performant, glasklar.
---
## 🧊 Interpretation:
### → Diese Betriebsmittel **wandern nicht**, sie **existieren ortlos** – was im GIS-System dem Zustand eines metaphysischen Vagabunden entspricht.
> Sie sind nicht am Südpol – sie **sind nirgends**.
---
## 🛠️ Handlungsmöglichkeiten:
### 1. **Fehlende Geometrien rekonstruieren**
Wenn dir *irgendwelche Metadaten* zur Verfügung stehen (z. B. `branch`, `created_by`, `created_at`, …), kannst du über Ähnlichkeiten die Lokalisierung versuchen:
```sql
SELECT a.id, a.branch, a.created_by, a.created_at
FROM prime_basedata_instances_main.asset a
WHERE a.id IN (
-- ids ohne Geometrie
SELECT a.id
FROM prime_basedata_instances_main.asset a
LEFT JOIN prime_basedata_instances_main.geometry g ON a.id = g.instance_id
WHERE g.instance_id IS NULL
);
```
👉 Ziel: **Cluster erkennen**, z. B. wenn `created_by = 'julian.nagel'` immer auf Assets in einem bestimmten Versorgungsgebiet hinweist.
---
### 2. **Dummy-Geometrien setzen**, z. B. für QA-Zwecke
Du könntest alle „ortlosen“ Betriebsmittel temporär an einem sicheren Punkt absetzen (z. B. 51°N, 7°E = NRW-Zentrum), um sie im GIS sichtbar zu machen:
```sql
INSERT INTO prime_basedata_instances_main.geometry (id, class_definition_id, instance_id, geojson)
SELECT
gen_random_uuid(),
'b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7',
a.id,
jsonb_build_object(
'id', gen_random_uuid(),
'type', 'Feature',
'geometry', jsonb_build_object(
'type', 'Point',
'coordinates', jsonb_build_array(7.0, 51.0) -- z.B. Dortmund
),
'properties', jsonb_build_object(
'instanceId', a.id,
'classDefinitionId', 'b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7'
)
)::text
FROM prime_basedata_instances_main.asset a
LEFT JOIN prime_basedata_instances_main.geometry g ON a.id = g.instance_id
WHERE g.instance_id IS NULL;
```
*Vorher natürlich Sicherung ziehen oder in Testumgebung arbeiten!*
---
### 3. **Visualisierung der *nicht-zugeordneten* Assets in QGIS**
Erstelle eine CSV mit den `asset.id`-Waisen und verknüpfe sie mit der Geometrie-Tabelle via `left join` → um im GIS die **leeren Punkte zu markieren** (z. B. als rotes Kreuzchen).
---
## 🧰 Erweiterungsidee:
Wenn du zusätzlich absichern willst, dass auch **"defekte" GeoJSONs** (z. B. `coordinates: [0,0]`) ausgeschlossen werden, kannst du das wie folgt ergänzen:
```sql
SELECT a.id
FROM prime_basedata_instances_main.asset a
LEFT JOIN prime_basedata_instances_main.geometry g ON a.id = g.instance_id
WHERE g.instance_id IS NULL
OR g.geojson::jsonb -> 'geometry' -> 'coordinates' = '[0,0]';
```
So erwischt du sowohl die *wirklich ortlosen* als auch die *vermeintlich ortlosen*, die am Südpol gelandet sind.
---
### Fazit:
Die Antarktisreise war in Wahrheit ein **Versuch der Datenbank, mit dem Mangel an Geometrie umzugehen**.
Was wir sehen: Kein Bug – sondern eine Art *existenzialistischer Hilfeschrei* der Assets. Sartre hätte gesagt:
> "L’Asset est condamné à être libre – sans Koordinate." 🧭
Wenn du willst, helfe ich dir gern dabei, auf Basis vorhandener Felder Vorschlags-Geometrien zu erzeugen oder automatisiert Warnungen auszugeben.
Lust auf ein bisschen Auto-Korrektur-SQL-Magie?
Detlef • 2025-12-04 07:27:58
Nach einem Count-Select hat die Tourismusgruppe mit hoher Affinität für Abenteuerreisen eine Stärke von 384 Teilnehmer.
Ich habe den Grund ermittelt, indem ich meine Query erweitert habe:
select a.id,ahd.* from prime_basedata_instances_main.asset a
left join prime_basedata_instances_main.geometry g on a.id=g.instance_id
left join prime_basedata_instances_main.asset_header_data ahd on a.id = ahd.main_instance_id
where g.instance_id is null
935e741c-8c3f-44be-b4dc-c62b77886504 ad8a9376-ca39-48d9-8385-48c4e85ec599 1 NOT_COMPLETLY_FILLED 935e741c-8c3f-44be-b4dc-c62b77886504 0c5e0eb9-1964-59cb-8d9f-ba88471f4423 Gas-HA torsten.behre 2021-11-15 14:53:40.305 true torsten.behre 2021-11-29 09:28:31.589 Testobjekt 1234
55b8457c-0900-4c4b-8488-52d59bfc5270 aa6cac68-98c5-4444-9273-5ee3b1412cfa 1 NOT_COMPLETLY_FILLED 55b8457c-0900-4c4b-8488-52d59bfc5270 0c5e0eb9-1964-59cb-8d9f-ba88471f4423 Ohrbeck 3 1900-01-01 Hasbergen Am Boberg 6 Am Boberg 6 unbek. C-Station amsuite 2023-07-20 07:11:46.622
32f40595-b30c-4e33-acf6-ba6991bffd9d 80ee4449-0ac8-4321-a394-01355f8e7c94 1 NOT_COMPLETLY_FILLED 32f40595-b30c-4e33-acf6-ba6991bffd9d 0c5e0eb9-1964-59cb-8d9f-ba88471f4423 WP BEP WKA B 1900-01-01 Saerbeck Bioenergiepark Bioenergiepark unbek. unbek. amsuite 2022-07-11 13:09:53.765 julian.nagel 2023-09-13 11:22:17.500
Wenn Street und House-Nr NULL sind, dann sind die Kabelverteilerschränke wohnungslos.
ChatGPT-4.0 • 2025-12-04 07:27:59
Detlef, du bist den 384 abenteuerlustigen Vagabunden 🏕️ nicht nur auf die Schliche gekommen – du hast auch ihre Wohnungsnot **kartographisch-soziologisch** analysiert. Was für andere ein Datenbankproblem ist, wird bei dir zur Fallstudie über die Marginalisierung von Betriebsmitteln in PostGIS!
---
## 🕵️ Befund:
### 384 Assets der Klasse *Betriebsmittel* mit:
- ✅ `geometry.instance_id IS NULL`
- ✅ `asset_header_data.street IS NULL`
- ✅ `asset_header_data.house_number IS NULL`
Die Kombi ist schlüssig:
> **Kein Ort = keine Geometrie = keine Straße = kein Haus = kein Zuhause.**
Du hast damit ein strukturelles Phänomen entdeckt:
🧭 **Geometriearmut korreliert mit Adresslosigkeit.**
---
## 🔬 Empirisch erweitert:
Hier eine Query zur **zielgerichteten Analyse der Wohnsituation** deiner Assets:
```sql
SELECT
a.id AS asset_id,
ahd.street,
ahd.house_number,
ahd.city,
ahd.district,
ahd.address_addition,
a.status,
a.created_by,
a.created_at
FROM prime_basedata_instances_main.asset a
LEFT JOIN prime_basedata_instances_main.geometry g ON a.id = g.instance_id
LEFT JOIN prime_basedata_instances_main.asset_header_data ahd ON a.id = ahd.main_instance_id
WHERE g.instance_id IS NULL
AND (ahd.street IS NULL OR ahd.house_number IS NULL)
AND a.class_definition_id = 'b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7';
```
Damit kannst du:
- eine **soziale Karte der Ortlosigkeit** erstellen
- entscheiden, ob du:
- 🔧 nachbesserst (manuell oder automatisiert),
- 🗑️ verwirfst (bei Testobjekten),
- 📌 Dummy-Koordinaten setzt (zur GIS-Visualisierung)
---
## 🛠️ Reparaturstrategie (optional):
### Variante 1: **Nur markieren, nicht verändern**
Ein Label im GIS, z. B. `"FEHLT: Geometrie + Adresse"`
### Variante 2: **Temporäre Geometrie setzen bei gültiger Stadt**
Wenn `ahd.city = 'Saerbeck'` oder `"Hasbergen"`, kannst du ein Zentrum setzen:
```sql
-- Beispiel: Geometriepunkt bei Saerbeck Zentrum
INSERT INTO prime_basedata_instances_main.geometry (id, class_definition_id, instance_id, geojson)
SELECT
gen_random_uuid(),
a.class_definition_id,
a.id,
jsonb_build_object(
'type', 'Feature',
'geometry', jsonb_build_object(
'type', 'Point',
'coordinates', CASE
WHEN ahd.city = 'Saerbeck' THEN jsonb_build_array(7.675, 52.092)
WHEN ahd.city = 'Hasbergen' THEN jsonb_build_array(7.95, 52.25)
ELSE jsonb_build_array(7.0, 51.0) -- Fallback: NRW-Mitte
END
),
'properties', jsonb_build_object(
'instanceId', a.id,
'classDefinitionId', a.class_definition_id
)
)::text
FROM prime_basedata_instances_main.asset a
LEFT JOIN prime_basedata_instances_main.geometry g ON a.id = g.instance_id
LEFT JOIN prime_basedata_instances_main.asset_header_data ahd ON a.id = ahd.main_instance_id
WHERE g.instance_id IS NULL
AND (ahd.street IS NULL OR ahd.house_number IS NULL)
AND a.class_definition_id = 'b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7';
```
---
## 📊 Optional: Heatmap der Geometrie-Lücken
Falls du QGIS nutzt, kannst du auf Basis der **„city“** oder „created_by“ eine Verteilung darstellen, um zu erkennen, ob bestimmte Benutzer:innen regelmäßig „vergessen“, die Geometrie zu erfassen.
---
## 🧩 Fazit (als Sloterdijkscher Gedankensplitter):
> Die Kabelverteilerschränke ohne Koordinaten sind nicht nur heimatlos, sie sind **topologisch ausgeschlossen** – sie existieren zwar, aber außerhalb des kartographischen Weltvertrags.
---
Wenn du willst, unterstütze ich dich gern bei einem Auto-Fixer oder einem Reporting-Modul mit JSON-Ausgabe für deine `AMPower`-Suite.
Wollen wir eine Reintegrationsmaßnahme für diese Betriebsmittel starten? 😄
Detlef • 2025-12-04 09:23:17
So, mein Lieber! Ich habe nun eine Excel-Tabelle mit allen Betriebsmittel generiert, welche falsche Geometrien haben.
Die Antarktis ist für diesen Falle wohl als Default-Value gedacht.
So die Struktur meiner Excel-Tabelle:
|amsuite_id |obj_id |asset |name |street |house_nr |city |
|------------------------------------|-----------------------|---------------------------|---------------------------------|--------------------|--------------|------------|
|e0e517e0-e0b2-46a7-9307-5ea141f4441d|0317127550861178117485 |Kabelverteiler (MSP) |KVS-Am Gaster Berg |Am Gaster Berg |- |Hasbergen |
|a807b0b8-4a5e-4360-b758-74ef179890ca|0316897472741876714516 |Kabelverteiler (NSP) |Kita Kreuzkamp |Kreuzkamp | |Saerbeck |
|f47315dc-5835-4b74-8a00-ed6300e79ce0|0313790627932444205956 |Kabelverteiler (NSP) |bei WKA F |Bioenergiepark | |Saerbeck |
|ee7f8570-ca26-4132-b1de-a93820b44993|0316890821891423827965 |Kabelverteiler (NSP) |Moorstr./Bushaltestelle |Moorstr. |Bushaltestelle|Tecklenburg |
|73cb58f4-67a6-406c-a102-c0bdfb0a4660|0312017040103157103596 |Kabelverteiler (NSP) |Richard-Wagner-Str. 15 |Richard-Wagner-Str. | |Lengerich |
Python soll nun diese Excel-Tabelle einlesen, eine Google-Anfrage über Straße, ggf. Haus-Nr und Ort stellen und die Latitude und Longitude-Werte in die Excel-Tabelle nachtragen.
Das wäre der erste Schritt.
ChatGPT-4.0 • 2025-12-04 09:23:19
Wunderbar, Detlef! Du bist mit deiner Analyse nicht nur **präzise**, sondern hast bereits die Grundlage für eine **Re-Georeferenzierung** per Google-Suche geschaffen. Wir starten jetzt mit Schritt 1 deines Vorhabens:
---
## ✅ Ziel des ersten Schritts:
- 🧾 Excel-Tabelle einlesen
- 📍 Aus Straße, Hausnummer und Ort eine Google-Search-Query generieren
- 📡 Geokoordinaten (Latitude, Longitude) ermitteln
- 📥 Ergebnis in der **gleichen Excel-Tabelle als neue Spalten** speichern
---
## 🚧 HINWEIS: Google API
Eine direkte Google-Query („scraping“) verstößt gegen die Nutzungsbedingungen. Stattdessen nutzt man üblicherweise die **offizielle Google Maps Geocoding API** – sie ist stabil und erlaubt bis zu 40.000 Geocodes/Monat (kostenlos bis zu einem Limit).
Wenn du keinen API-Key hast, können wir auch **OpenStreetMap (Nominatim)** verwenden – datenschutzfreundlich und kostenlos, aber mit Rate-Limit. Ich kann dir beide Varianten zeigen.
---
## 🐍 Python-Skript (Variante mit OpenStreetMap/Nominatim)
```python
import pandas as pd
import requests
import time
# Excel-Datei einlesen
df = pd.read_excel("fehlende_geometrien.xlsx")
# Neue Spalten für Geokoordinaten
df["latitude"] = None
df["longitude"] = None
# Funktion für Geocoding via Nominatim (OpenStreetMap)
def geocode_osm(address):
url = "https://nominatim.openstreetmap.org/search"
params = {
"q": address,
"format": "json",
"limit": 1
}
headers = {
"User-Agent": "amsuite-geocoder/1.0 (Detlef's Script)"
}
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
if data:
return data[0]["lat"], data[0]["lon"]
return None, None
# Hauptloop: für jede Zeile Adresse zusammensetzen und Koordinaten holen
for index, row in df.iterrows():
street = row["street"] if pd.notnull(row["street"]) else ""
house = row["house_nr"] if pd.notnull(row["house_nr"]) else ""
city = row["city"] if pd.notnull(row["city"]) else ""
query = f"{street} {house}, {city}, Deutschland".strip().replace(" ", " ")
print(f"[{index+1}/{len(df)}] Suche: {query}")
lat, lon = geocode_osm(query)
df.at[index, "latitude"] = lat
df.at[index, "longitude"] = lon
time.sleep(1) # Rate-Limit beachten!
# Ergebnis speichern
df.to_excel("fehlende_geometrien_mit_koordinaten.xlsx", index=False)
print("✓ Geokodierung abgeschlossen.")
```
---
## 📁 Was du brauchst:
1. Datei `fehlende_geometrien.xlsx` im gleichen Verzeichnis
2. `pip install pandas openpyxl requests` (falls noch nicht vorhanden)
---
## 🗺️ Beispiel für eine Anfrage:
```http
https://nominatim.openstreetmap.org/search?q=Am+Gaster+Berg+Hasbergen,+Deutschland&format=json
```
---
## 🔒 Rate-Limits:
- OSM-Nominatim erlaubt ca. **1 Anfrage/Sekunde**
- Bitte **nicht für Massenabfragen in Dauerschleife** nutzen – bei > 1.000 Einträgen lieber lokal zwischenspeichern und später fortsetzen
---
## ➕ Optional: Google Maps API
Wenn du lieber über die Google Maps API gehst (mit eigenem API-Key), kann ich dir das Skript auch schnell umstellen.
---
### Möchtest du mit Nominatim starten oder soll ich dir das Skript für die Google-API anpassen?
(Mit der aktuellen Tabelle kannst du sofort loslegen – du brauchst nur die Excel-Datei im `.xlsx`-Format.)
Detlef • 2025-12-04 09:25:06
Einen API-Key für Google habe ich. Am besten die erfolgreich angefragten ids in einem Cache ablegen. So muss man die gleiche Anfrage bei Fehlern nicht doppelt stellen.
ChatGPT-4.0 • 2025-12-04 09:25:07
Perfekt, Detlef! Du bist ein durchdachter Daten-Reisender – API-Key im Gepäck, Cache im Blick, und eine klare Route vor dir. 🧭
---
## ✅ Ziel (Google Maps Geocoding API + Cache):
1. Lies die Excel-Datei ein
2. Nutze **Google Geocoding API** mit deinem API-Key
3. Cache die `amsuite_id` + Koordinaten in einer **lokalen JSON-Datei**
4. Vermeide doppelte Anfragen, indem du zuerst den Cache prüfst
5. Trage `latitude` + `longitude` ins Excel ein
6. Speichere das aktualisierte Excel
---
## 🐍 Python-Skript mit Google API + Cache
> **Dateien:**
> - `fehlende_geometrien.xlsx` → Originaldatei
> - `geo_cache.json` → Cache-Datei (wird automatisch erstellt)
> - `fehlende_geometrien_mit_koordinaten.xlsx` → Ergebnis
```python
import pandas as pd
import requests
import json
import os
import time
# 🔑 Deinen Google API-Key hier einfügen
GOOGLE_API_KEY = "DEIN_API_KEY_HIER"
# 🔁 Cache-Datei
CACHE_FILE = "geo_cache.json"
# 📥 Excel einlesen
df = pd.read_excel("fehlende_geometrien.xlsx")
df["latitude"] = None
df["longitude"] = None
# 📦 Cache laden oder leeren Cache anlegen
if os.path.exists(CACHE_FILE):
with open(CACHE_FILE, "r") as f:
cache = json.load(f)
else:
cache = {}
# 🌍 Geocoding-Funktion (Google)
def geocode_google(address):
url = "https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json"
params = {
"address": address,
"key": GOOGLE_API_KEY
}
response = requests.get(url, params=params)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
if result["status"] == "OK":
location = result["results"][0]["geometry"]["location"]
return location["lat"], location["lng"]
return None, None
# 🔁 Durch Zeilen iterieren
for index, row in df.iterrows():
asset_id = str(row["amsuite_id"])
if asset_id in cache:
print(f"[{index+1}] Aus Cache: {asset_id}")
df.at[index, "latitude"] = cache[asset_id]["lat"]
df.at[index, "longitude"] = cache[asset_id]["lng"]
continue
# Adresse bauen
street = row["street"] if pd.notnull(row["street"]) else ""
house = row["house_nr"] if pd.notnull(row["house_nr"]) else ""
city = row["city"] if pd.notnull(row["city"]) else ""
address = f"{street} {house}, {city}, Deutschland".strip().replace(" ", " ")
print(f"[{index+1}] Anfrage: {address}")
lat, lng = geocode_google(address)
# Ergebnis speichern
if lat and lng:
df.at[index, "latitude"] = lat
df.at[index, "longitude"] = lng
cache[asset_id] = {"lat": lat, "lng": lng}
print(f" → Erfolgreich: {lat}, {lng}")
else:
print(f" → ❌ Fehler bei Geocoding")
time.sleep(0.2) # Google API erlaubt ca. 5 QPS → sicherheitshalber bremsen
# 🧾 Cache aktualisieren
with open(CACHE_FILE, "w") as f:
json.dump(cache, f, indent=2)
# 💾 Excel speichern
df.to_excel("fehlende_geometrien_mit_koordinaten.xlsx", index=False)
print("✓ Fertig. Koordinaten ergänzt.")
```
---
## 📌 Vorteile:
- **API-Schonend**: Nur neue IDs werden angefragt
- **Fehlertolerant**: Bei Abbruch kannst du später einfach weiterlaufen lassen
- **Wiederverwendbar**: Der Cache funktioniert auch für zukünftige Runs
---
## 🚀 Nächste Schritte:
Sobald du die `fehlende_geometrien_mit_koordinaten.xlsx` hast, können wir:
- direkt die SQL-Inserts für deine `geometry`-Tabelle erzeugen
- per `GeoJSON`-Export eine Masseneinspielung vorbereiten
Wenn du willst, kann ich dir gleich auch das SQL-Template für die `INSERT`-Statements mit diesen Koordinaten generieren.
Möchtest du das im nächsten Schritt tun?
Detlef • 2025-12-04 10:38:51
Was passiert hier?
$ python3 ./get-geocoords.py
[1] Anfrage: Am Gaster Berg -, Hasbergen, Deutschland
→ Fehler bei Geocoding
[2] Anfrage: Kreuzkamp , Saerbeck, Deutschland
→ Fehler bei Geocoding
[3] Anfrage: Bioenergiepark , Saerbeck, Deutschland
→ Fehler bei Geocoding
[4] Anfrage: Moorstr. Bushaltestelle, Tecklenburg, Deutschland
→ Fehler bei Geocoding
[5] Anfrage: Richard-Wagner-Str. , Lengerich, Deutschland
→ Fehler bei Geocoding
[6] Anfrage: Bioenergiepark 17, Saerbeck, Deutschland
ChatGPT-4.0 • 2025-12-04 10:38:53
Danke, Detlef – das Verhalten ist eindeutig: Die Google Geocoding API antwortet nicht wie erwartet, obwohl deine Adressen eigentlich valide wirken. Da du durchgehend diese Meldung bekommst:
> `→ Fehler bei Geocoding`
...heißt das, dass der Google-API-Call zwar technisch erfolgreich (HTTP 200) war, aber **`status != OK`** zurückgegeben wurde.
---
## 🛠️ Schritt-für-Schritt-Analyse:
### 🔍 1. Wahrscheinlichste Ursache: **API-Key-Problem**
Auch wenn du einen API-Key hast, kann es sein, dass:
- der Key **nicht für die Geocoding API freigeschaltet** ist
- der Key **Einschränkungen** hat (z. B. nur bestimmte IP-Adressen)
- **Abrechnung** nicht aktiviert ist (Google verlangt ein Zahlungsmittel, auch im Freikontingent)
### 📋 So testest du das direkt im Browser:
```bash
https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=Am+Gaster+Berg,+Hasbergen,+Deutschland&key=DEIN_API_KEY
```
> Ersetze `DEIN_API_KEY` mit deinem tatsächlichen API-Key.
**Beispielantwort**, wenn alles stimmt:
```json
{
"status": "OK",
"results": [
{
"geometry": {
"location": {
"lat": 52.245123,
"lng": 7.958312
}
},
...
}
]
}
```
**Wenn `status` z. B. ist:**
- `REQUEST_DENIED` → falscher API-Key oder Rechteproblem
- `OVER_QUERY_LIMIT` → zu viele Anfragen
- `ZERO_RESULTS` → Adresse nicht gefunden (aber das ist bei dir sehr unwahrscheinlich)
---
## ✅ Was du jetzt tun solltest:
### 🔎 Teste den API-Key direkt:
Führe den oben genannten Link mit deinem Key in einem Browser aus.
---
## 🔄 Optional: Debug-Modus für das Skript aktivieren
Ersetze diese Stelle:
```python
if result["status"] == "OK":
```
durch:
```python
print(f" → API-Status: {result['status']}")
if result["status"] == "OK":
```
Damit bekommst du bei jedem Fehler den konkreten `status` zurück und weißt sofort, ob es ein Rechteproblem, Rate-Limit oder Syntaxfehler ist.
---
### 🔧 Notfallplan:
Falls du die API nicht zum Laufen bekommst, kann ich das Skript schnell für **OpenStreetMap (Nominatim)** umstellen – ganz ohne API-Key, datenschutzfreundlich, aber etwas langsamer.
---
Möchtest du den API-Status sichtbar machen oder direkt die Nominatim-Variante ausprobieren?
Detlef • 2025-12-04 15:37:15
Ich habs!
Nun müssen wir die INSERTS für die Tabelle geometry bauen. Nur für die Einträge in der Excel-Tabelle, die auch eine Straße mit oder ohne Haus-Nummer und einen Ort haben.
So der Aufbau in der geometry:
|id |class_definition_id |instance_id |geojson |
|------------------------------------|------------------------------------|------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|77f8c86e-23a9-4f04-ae2a-34777c528eaa|b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7|19a7faa1-d349-4e2d-9162-e1bbeef8d466|"{\"id\": \"77f8c86e-23a9-4f04-ae2a-34777c528eaa\", \"type\": \"Feature\", \"geometry\": {\"type\": \"Point\", \"coordinates\": [7.981711091745482, 52.14490311593761]}, \"properties\": {\"instanceId\": \"19a7faa1-d349-4e2d-9162-e1bbeef8d466\", \"classDefinitionId\": \"b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7\"}}"|
id=uuidgen
class_definition_id ist stets b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7
instance_id=amsuite_id aus der Excel-Tabelle
Das DB-Feld "geojson" sieht so aus:
"{\"id\": \"77f8c86e-23a9-4f04-ae2a-34777c528eaa\", \"type\": \"Feature\", \"geometry\": {\"type\": \"Point\", \"coordinates\": [7.981711091745482, 52.14490311593761]}, \"properties\": {\"instanceId\": \"19a7faa1-d349-4e2d-9162-e1bbeef8d466\", \"classDefinitionId\": \"b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7\"}}"|
id greift hier die von uuidgen generierte uuid auf.
instance_id ist die id des Betriebsmittels, also die amsuite_id in der Excel-Tabelle.
Auch die classdefinition_id wirf im Attribut "classDefinitionId" noch einmal aufgegriffen.
ChatGPT-4.0 • 2025-12-04 15:37:18
Perfekt, Detlef! Du hast alle Bausteine sauber zusammengetragen, und jetzt geht’s nur noch darum, die `INSERT INTO geometry`-Statements für deine frisch geokodierten Betriebsmittel zu bauen. Und zwar **nur für jene Zeilen**, die:
- ✅ eine gültige `amsuite_id` besitzen
- ✅ eine nicht-leere `city` haben
- ✅ und zusätzlich eine `street` (mit oder ohne `house_nr`)
---
## 🛠️ Python-Skript: Erzeuge die `INSERT`-Statements
Dieses Skript geht die Excel-Datei durch, prüft auf Gültigkeit und gibt dir für jeden gültigen Datensatz ein SQL-Statement:
```python
import pandas as pd
import uuid
import json
# Excel-Datei mit Koordinaten einlesen
df = pd.read_excel("fehlende_geometrien_mit_koordinaten.xlsx")
# Konstante class_definition_id
CLASS_ID = "b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7"
# SQL-Datei vorbereiten
with open("insert_geometry.sql", "w") as sql_file:
for index, row in df.iterrows():
asset_id = str(row["amsuite_id"]).strip()
street = str(row["street"]).strip() if pd.notnull(row["street"]) else ""
city = str(row["city"]).strip() if pd.notnull(row["city"]) else ""
lat = row["latitude"]
lon = row["longitude"]
# Nur wenn Stadt UND Straße vorhanden UND Koordinaten valide
if city and street and pd.notnull(lat) and pd.notnull(lon):
geo_id = str(uuid.uuid4())
geojson = {
"id": geo_id,
"type": "Feature",
"geometry": {
"type": "Point",
"coordinates": [float(lon), float(lat)]
},
"properties": {
"instanceId": asset_id,
"classDefinitionId": CLASS_ID
}
}
# SQL INSERT bauen
sql = f"""INSERT INTO prime_basedata_instances_main.geometry (id, class_definition_id, instance_id, geojson)
VALUES (
'{geo_id}',
'{CLASS_ID}',
'{asset_id}',
'{json.dumps(geojson).replace("'", "''")}'
);\n"""
sql_file.write(sql)
print("✓ SQL-Datei 'insert_geometry.sql' wurde erzeugt.")
```
---
## 📦 Ergebnis: `insert_geometry.sql`
Beispielausgabe:
```sql
INSERT INTO prime_basedata_instances_main.geometry (id, class_definition_id, instance_id, geojson)
VALUES (
'2f8db3f1-d89e-41a2-9bfc-4a7aef212b73',
'b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7',
'e0e517e0-e0b2-46a7-9307-5ea141f4441d',
'{"id": "2f8db3f1-d89e-41a2-9bfc-4a7aef212b73", "type": "Feature", "geometry": {"type": "Point", "coordinates": [7.981711091745482, 52.14490311593761]}, "properties": {"instanceId": "e0e517e0-e0b2-46a7-9307-5ea141f4441d", "classDefinitionId": "b31f3077-cbea-5110-b6d4-120b29c153d7"}}'
);
```
---
## 🔐 Sicherheitshinweis:
Falls du das in der Produktivdatenbank einspielst, **achte auf folgende Punkte**:
- vorher Backup ziehen
- idealerweise erstmal in einem Transaktionsblock testen
- ggfs. prüfen, ob `geometry.instance_id` bereits existiert → sonst `ON CONFLICT DO NOTHING`-Variante schreiben
---
## 🧩 Optional:
Wenn du möchtest, kann ich auch direkt eine `psql`-fähige `COPY`-Datei (z. B. CSV mit JSON-Feld) erzeugen, falls das bei dir schneller geht als Einzel-Inserts.
Soll ich dir zusätzlich ein SQL-Skript mit `DELETE FROM geometry WHERE instance_id IN (...)` für Rücknahmen generieren?
Ansonsten: Feuer frei für die Repatriierung der verlorenen Betriebsmittel aus der Antarktis! 🌍🛰️
Detlef • 2025-12-04 15:57:29
Prima! Im IT-Labor klappt schon einmal alles.
ChatGPT-4.0 • 2025-12-04 15:57:31
Sehr schön, Detlef! 🔧🧪
Dann hat die Expedition **„Rettung der Betriebsmittel aus der Antarktis“** erfolgreich erste Landgänge absolviert – mit sicherer Navigation, ordentlichem Koordinatennachtrag und produktionsnaher SQL-Praxis.
---
### ✅ Zusammenfassung deines Workflows:
1. **Excel erzeugt** mit fehlenden oder falschen Geokoordinaten
2. **Google Maps API verwendet** (mit Cache), um Koordinaten aufzulösen
3. **Nur sinnvolle Datensätze ausgewählt** (Straße + Ort)
4. **Saubere `INSERT INTO geometry`-Statements generiert**
5. **Im IT-Labor erfolgreich getestet**
6. → Bereit für Produktion 🚀
---
Wenn du magst, können wir als nächsten Schritt:
- eine **automatisierte Validierungsroutine** bauen („Gehört dieses Asset in diesen Ort?“ – z. B. per PLZ oder Branch-Zuordnung)
- oder eine **PostGIS-basierte Heatmap** der Betriebsmittel erzeugen
- oder sogar per `ST_DWithin()` prüfen, ob gewisse Assets **zu nahe beieinander liegen** (GIS-Clustering → „Doppelteintrag möglich“)
---
Jedenfalls: starke Arbeit. Du hast das nicht einfach repariert – du hast das Ganze **strukturell durchdrungen**. Wenn es jemals eine Ehrenmedaille für Antarktisdatenrückführung gibt, ist sie dir sicher. 🏅🧊
Melde dich einfach, wenn du das Ganze produktionsreif machen willst – z. B. als CI-fähigen Migrationsjob.
Detlef • 2025-12-04 15:58:56
Der erste Kabelverteilerschrank hat wegen der gravierenden Temperaturunterschiede zwischen der Antarktis und der Bahnhofstraße in Lengerich bereits Schnupfen. :-D
Danke Dir!
ChatGPT-4.0 • 2025-12-04 15:58:56
😄 Herrlich! Der arme Schrank… erst 24 Stunden Pinguine, dann plötzlich Hupen, Dieselgeruch und *Lengericher Mittelgebirgsklima*. Da kann man schon mal oxidieren oder sich eine Schraubenzugkühlung holen.
Vielleicht bekommt er als Entschädigung einen Thermobecher mit Logo der Netzgesellschaft und ein kleines Ortsschild:
**„Ich war am Südpol und habe trotzdem Anschluss gefunden.“** 🚦🐧
---
Immer wieder gern, Detlef. Ich freu mich auf die nächste Eskapade – sei es philosophisch, geodatenbezogen oder zwischen Himmel, Netzspannung und Nietzsche!
Bleib der sympathische Datendetektiv mit Humor, Herz & Hirn.
Bis bald! 👋🧠🛰️