Tungtrafikken nord for Saltfjellet

I forbindelse med et spørsmål som dukket opp, om hvor stor tungtrafikken er på forskjellige veistrekninger, ble det henvist til NVDB – nasjonal vegdatabank. Der finner man slike tall, men fordi man ikke får et skikkelig oversiktsbilde over disse tallene der, bestemte jeg meg for å tegne det opp selv:

Tungtrafikken nord for Saltfjellet
Tungtrafikken nord for Saltfjellet

Min personlige konklusjon uten videre analyse blir at satsingen på E10 Bjerkvik-Lofoten er riktig og må opprettholdes, men det bør også satses tilsvarende på E6 Bjerkvik-Nordkjosbotn. Denne E6-strekningen har både relativt høy trafikk – derav mye tungtransport – og underbygger bruk av tog til gods, i motsetning til f.eks. E8 Skibotndalen, som har liten trafikk og bidrar til å flytte gods fra tog til bil.

Data og verktøy:

Sykehuskartet i Midtre Hålogaland – To sykehus

Etter at helseminister Bent Høie la frem ny Nasjonal helse- og sykehusplan 20. november 2015, og i den forbindelse uttalte at han så for seg fjerning av akuttilbud ved flere sykehus i Norge, gjorde jeg et forsøk på å tegne et “sykehuskart” for Hålogalandsregionen, basert på hvilke innbyggere som har kortest vei til hvilket sykehus.

sykehus_x4_tekstEn kjøretidsanalyse for hele befolkningen i regionen, viste at når den nye Hålogalandsbrua står ferdig til neste år, vil omtrent 60 000 mennesker ha Narvik som sitt nærmeste sykehus, mot 35 000 for Harstad, 32 000 for Vesterålen og 23 000 for sykehuset i Lofoten.

Dette er situasjonen slik virkeligheten ser ut i dag, med fire fullverdige akuttsykehus i regionen; det neste spørsmålet blir naturlig nok hvilken konsekvens en endring til kun to fullverdige sykehus får.

Isokroner

Vesterålen og Harstad
Vesterålen og Harstad – Høies variant
Vesterålen og Narvik
Vesterålen og Narvik
Lofoten og Harstad
Lofoten og Harstad

Der den forrige analysen hadde som formål å finne nedslagsfeltet for hvert av de fire sykehusene, har jeg denne gang valgt å ikke se på hvert enkelt sykehus, men heller hvordan helheten blir seende ut med forskjellige kombinasjoner av akuttsykehus. Med forutsetningen at man skal ha ett sykehus i Lofoten/Vesterålen og ett sykehus i Ofoten/Sør-Troms, blir det fire mulige kombinasjoner.

Helseministerens “ønske” var å beholde Vesterålen og Harstad, hvilket kan høres fornuftig ut basert på at disse ligger i/nær største by i hvert av de to områdene. På den annen side har altså ikke Harstad et spesielt stort nedslagsfelt utenfor egen by.

De isokrone linjene på kartutsnittene til høyre (klikk for større) deler regionen inn i 30-minutters soner etter kjøretid til nærmeste sykehus, uavhengig av hvilket sykehus det måtte være.

Lofoten og Narvik
Lofoten og Narvik

Sammen med bakgrunnsfargen (grønt for de som har kortest vei, deretter via gult og oransje til rødt for de som har lengst vei) får man et visst inntrykk av at det er variantene med Vesterålen og Narvik som gir mest grønt areal, men det er i grunnen vanskelig å si noe bastant, og uansett er det jo ikke kvadratmetere som er viktig, men menneskene.

Befolkning

Isokronene er likevel ikke helt ubrukelige; diagrammet under viser hvor mange mennesker som bor innenfor hver av disse 30-minutters sonene for hver av de aktuelle sykehuskombinasjonene.sykehus_2_iso_personerVed første øyekast er det klart at sykehusene i regionen ligger nær befolkningssentra, slik at kategorien 0-30 minutter er den som inneholder flest mennesker, mens de øvrige kategoriene danner noe som minner om en Gauss-kurve. Helt til venstre kommer det klart frem at alternativene med Harstad gir kort reisevei for flest mennesker, mens det på høyre side er tydelig at alternativet Lofoten og Narvik gir veldig lang kjøretid for en del mennesker.

Igjen er det likevel vanskelig å si noe bastant; poenget med reisetid til akuttsykehus er jo ikke hvor mange som har gangavstand dit, men hvordan hele befolkningen kan dekkes best mulig. En bedre måte å sammenlikne disse nokså store datasettene (reisetid for over 145 000 personer) med stor variasjon (reisetid fra under minuttet til over fire timer), er å se på sentralmål.

Det vanligste (fordi det er enklest) er å bruke gjennomsnitt, men medianverdien er gjerne det beste målet, ettersom den i mindre grad påvirkes av ekstreme enkeltverdier. Medianverdien blir her den kjøretiden som halvparten av befolkningen ligger under, og halvparten over.

sykehus_2_medianKombinasjonene med Lofoten gir høy gjennomsnittlig kjøretid sammen med Narvik og høy mediantid sammen med Harstad. Ellers er det ikke veldig store forskjeller, men kombinasjonen Vesterålen og Narvik er den som gir lavest kjøretid både som gjennomsnitt og som median. Det er altså ikke helseministerens variant som gir best akuttdekning i midtre Hålogaland.

Fire sykehus og et kompromiss

Fire sykehus
Fire sykehus

Til slutt gjenstår det da å se hvordan den beste mulige løsningen med to sykehus står seg mot dagens fire sykehus.

Vesterålen og Evenes
Vesterålen og Evenes

Det finnes de som har ønsket seg nytt felles sykehus for Harstad og Narvik, så som en liten bonus har jeg også tatt med en ekstra variant, med Vesterålen og Evenes (nærmere bestemt Dragvik vest for Bogen, som blir liggende omtrent på halvveien når brua er ferdig).

Bortsett fra for Lofotens del er disse to variantene snarlike på de isokrone kartene, men forskjellene kommer frem i diagrammene under.

Dagens fire sykehus gir kort reisevei for soleklart flest mennesker; nesten halvparten av befolkningen kan kjøre til sykehus på under en halvtime, mot bare en fjerdedel med to av dagens sykehus.

sykehus_4_2_iso_personerEt fellessykehus ville ikke vært nært noen av byene, men både Harstad og Narvik ville vært godt innenfor timeskategorien. Derfra og ut er denne varianten omtrent jevngod med fire sykehus, men når man ser på sentralmål ser man at selv om kombinasjonen Vesterålen og Evenes er markert bedre enn andre løsninger med to sykehus, kan den ikke måle seg med fire fullverdige sykehus. sykehus_4_2_medianHvis målet er å sikre trygghet for innbyggerne i midtre Hålogaland gjennom samlet sett størst nærhet til akuttsykehus – og dermed også tilbud som er avhengig av akuttfunksjonen – med kun to av dagens fire sykehus, er kombinasjonen Vesterålen og Narvik den beste. Fire sykehus er likevel (og nesten bokstavelig talt) milevis bedre enn bare to, med over femti minutter lavere medianreisetid; 37 minutter mot 90 minutter.

Kilder

  • Kartdata fra Statens kartverk
  • Siste befolkningstall fra Statistisk sentralbyrå
  • Siste vegdatabase fra Statens vegvesen
  • Trafikktall fra Trafikverket (Sverige)

Alle grunnlagsdata er offentlig tilgjengelige på nett, og benyttes for de norske kildenes del under Norsk lisens for offentlige data. Beregninger er gjort med PostGIS/pgRouting etter Dijkstras algoritme og visualisert i QGIS.

Sykehuskartet i Midtre Hålogaland – Fire sykehus

Den 20. november 2015 la helseminister Bent Høie frem en ny Nasjonal helse- og sykehusplan. I forbindelse med fremleggingen uttalte ministeren at det er akuttilbud ved for mange sykehus i Norge, og at han så for seg to forskjellige løsninger for fremtiden, med fjerning av tilbudet ved enten fem eller ti navngitte sykehus.

Regionen og geografien

To av sykehusene han nevnte i den første “femmeren” er Nordlandssykehuset Lofoten på Gravdal i Vestvågøy, og Universitetssykehuset Nord-Norge, Narvik. Disse to sykehusene dekker, sammen med Nordlandssykehuset Vesterålen og UNN Harstad, en region som grovt sett avgrenses av Bodø i sør og Tromsø i nord. Fra vest til øst ligger sykehusene Lofoten, Vesterålen, Harstad og Narvik alle nær E10, som strekker seg fra Å ytterst i Lofoten til Luleå i Sverige.

Regionen er geografisk og befolkningsmessig tyngdepunkt i landsdelen, men plages av dårlige kommunikasjoner og en malplassert fylkesgrense mellom Nordland og Troms. Som en enhet har begrepet “Midtre Hålogaland” vært brukt for å dekke området, som kan sies å inneholde Ofoten, Lofoten, Vesterålen og Sør-Troms, med noe mer diffus grense mot Midt-Troms/Indre Troms.

Grenser kan fastsettes på ulike måter, alt etter hva man søker å oppnå. I sykehusdiskusjonen har det dreid seg om størrelse på sykehus og opptaksområder/pasientgrunnlag, og eventuell relevans disse variablene måtte ha for kvalitet og økonomi ved driften av sykehusene.

Så hvor går grensene? Hvor mange pasienter “hører til” hvert sykehus? Dét kan også vurderes ut fra flere forskjellige kriterier; hvilket sykehus er nærmest, hvilket er mest bekvemt å ta seg til når man reiser kollektivt, hvilket har det tilbudet man behøver, hvilken by føles det naturlig å reise til fra der man bor?

Sykehuskartet

I den diskusjonen som pågår nå dreier det seg om opprettholdelse av døgnkontinuerlig akuttilbud. Hvis man forutsetter at tilbudet i det hele tatt eksisterer, og at sykehusene i Norge holder god kvalitet, kan man antakelig se bort fra det meste som ikke har med reisetid å gjøre, når man vurderer det “akutte opptaksområdet” til et sykehus.

Jeg har her forsøkt å finne ut hvor disse grensene går – både for Midtre Hålogaland som helhet kontra Bodø og Tromsø, og mellom de fire sykehusene internt i regionen – gjennom å vurdere kjøretid fra der folk faktisk bor og til hvert av sykehusene.

Kjøretid for personbil er valgt som kriterium fordi egen bil, taxi eller ambulansebil er den måten pasienter og pårørende flest tar seg til sykehus, når det haster i større eller mindre grad. Kollektivtransport er neppe spesielt relevant i akutte situasjoner, og når helikopter eller båt er inne i bildet er det gjerne andre kriterier i sving. En ambulanse under utrykning kjører fortere enn en vanlig bilist gjør, men jeg forutsetter at det stort sett er samme sykehus man kommer raskest frem til enten man holder seg til fartsgrensene eller ikke.

Beregningene er basert på to datasett. Hvor folk bor er gitt gjennom Statistisk sentralbyrås befolkningstall, levert på 250 meters rutenett. Det vil si at for hele landet er befolkningen fordelt på firkanter á 250 ganger 250 meter, med koordinat og antall bosatte oppgitt per firkant. Dette er omtrent så presise slike tall kan bli uten å gå på adressenivå. Kjøretid til sykehus er basert på Statens vegvesens nasjonale vegdatabase, hvor kjøretid per delstrekning er oppgitt. Dette er samme database som ligger til grunn for Vegvesenets egen ruteplanlegger Visveg. For hver av de drøyt 13 000 bebodde firkantene i det relevante området er det beregnet kjøretid til hvert av de seks sykehusene.

Det pågår og legges opp til flere store vegprosjekter i landsdelen, men mest relevant i denne omgang er nok Hålogalandsbrua, som står ferdig i 2017/2018. Dette prosjektet er viktig fordi det vil gi stor innkorting i kjøretid på en enkelt strekning, og det vil ta mange år før vi får se like dramatiske endringer i vegnettet i regionen igjen.

Dagens situasjon

Illustrasjonen under viser hvilke områder som går fra å ha kortest kjøretid til enten Harstad eller Tromsø i dag, til å ha Narvik som nærmeste sykehus, når brua åpner.

sykehus_x4_endring_merket_tekst

Basert på denne beregningen er det i dag 131 704 personer som har ett av Hålogalands-sykehusene som sitt nærmeste. Dette tallet inkluderer befolkningen på Værøy og 2 753 personer bosatt sør/vest for Tysfjorden. Disse fordeler seg på de fire sykehusene som følger, fra vest mot øst:

  • Lofoten 22 651
  • Vesterålen 31 806
  • Harstad 36 060
  • Narvik 41 187 (hvorav 38 434 nord/øst for Tysfjorden)

Fremtiden kommer

I følge Vegvesenet vil kjøretida mellom Narvik og Lofoten/Vesterålen/Troms reduseres med 15-20 minutter når brua åpnes; i beregningene som er gjort i denne sammenheng er den nye vegtraseen tegnet inn og integrert i vegdatabasen, med forventet hastighet/standard. Med ny veg inntegnet ble kjøretiden redusert med 16,5 minutter, som jeg anser som realistisk i lys av Vegvesenets tall.

For sykehusene i Lofoten og Vesterålen betyr dette ingenting, ettersom Harstads opptaksområde ligger mellom disse og Narviks opptaksområde, sett langs E10. I “grensestroka” mellom Harstad og Narvik er det 1 302 personer som får “nytt” nærmeste sykehus.

Den største forandringen kommer lenger nord, på grensa mot Tromsøs opptaksområde; i Målselv, Sørreisa og på Senja er det 15 101 personer som går fra å ha Tromsø til å ha Narvik som nærmeste sykehus, sånn at Narviks opptaksområde øker med totalt 16 403 personer, og regionen som helhet “vokser” fra 131 704 til 146 805 mennesker (fortsatt inkludert Værøy og området vest for Tysfjorden). Det gir denne fordelingen på Hålogalands-sykehusene, med endring i parentes:

  • Lofoten 22 651
  • Vesterålen 31 806
  • Harstad 34 758 (-1 302)
  • Narvik 57 590 (+16 403, hvorav 1 302 fra Harstad og 15 101 fra Tromsø)

Dersom man fjerner innbyggerne vest for Tysfjorden blir tallet for Narvik 54 837, og fjernes i tillegg innbyggerne på Senja, blir tallet 49 380.

Verdt å merke seg er det at 17 985 personer som allerede har Narvik som nærmeste sykehus også får kortere vei til sykehuset. Sammen med 16 403 personer som får nytt nærmeste sykehus, innebærer det at bare ved å beholde tilbudet i Narvik, får 34 388 mennesker kortere vei når det haster, etter at brua er åpnet.

Å videreføre kontra å fjerne akuttilbudet i Narvik etter åpningen av brua, innebærer altså en forskjell mellom det å gi 34 000 mennesker et bedre tilbud enn de har i dag, versus det å gi 55 000 mennesker et dårligere tilbud enn de kunne hatt. Illustrasjonen under viser “det nye sykehuskartet”, med fire fullverdige sykehus i Midtre Hålogaland, etter at Hålogalandsbrua er åpnet:

sykehus_x4_tekst

Regionen og trafikken

Det dreier seg om et stort område, bestående av 32 kommuner, med totalt landareal på over 20 000 kvadratkilometer, og 669 kilometer Europaveg med 482 millioner kjøretøykilometer produsert per år:

      • Lofoten: 143 km Europaveg, 88 millioner kjøretøykilometer per år
      • Vesterålen: 88 km Europaveg, 38 millioner kjøretøykilometer per år
      • Harstad: 73 km Europaveg, 64 millioner kjøretøykilometer per år
      • Narvik: 365 km Europaveg, 292 millioner kjøretøykilometer per år
        • Herav Norge: 330 km Europaveg, 284 millioner kjøretøykilometer per år
        • Og i Sverige: 35 km Europaveg, 8 millioner kjøretøykilometer per år

De siste fem år har totalt 853 personer blitt skadet i trafikken i området (alle skadegrader, fra lettere skader til dødsfall), hvorav:

  • Lofoten: 123
  • Vesterålen: 196
  • Harstad: 149
  • Narvik: 385 (337 øst for Tysfjorden)

Det er stor forskjell på hvor lang tid man bruker på å kjøre til nærmeste sykehus, avhengig av hvor man bor. Der mediantiden for å komme seg til Harstad sykehus er 9 minutter, med 2 timer og 7 minutter for de som bor lengst unna, er tilsvarende tall for Narviks del en mediantid på 1 time og 14 minutter, og opp til 3 timer og 34 minutter for de som bor lengst unna.

Det er også slik at mange av de som kommer litt nærmere Narvik enn Tromsø eller Harstad i fremtiden, i utgangspunktet har veldig høy reisetid til sykehus. Mediantiden for denne gruppen er i dag hele 2 timer og 59 minutter, mens den vil bli 15 minutter lavere i fremtiden. Mer om reisetid i neste post, om hvordan det blir med bare to sykehus.

Når det gjelder Sverige er kun trafikkmengde for strekningen frem til midtpunktet mellom Narvik og Kiruna by tatt med, selv om man må til Gällivare for å finne nærmeste akuttkirurgiske beredskap på svensk side. I kjøretid vil Narvik være nærmere enn Gällivare allerede fra Rensjön ikke langt vest for Kiruna by.

Kommunene

Til slutt en kommunevis fordeling av innbyggere per sykehus, i følgende tabell:

sykehus_kommuner_tabell

Deler av Lenvik og Berg på Senja vil ha Tromsø som nærmeste sykehus, men hele dette området betjenes av den interkommunale legevakta på Finnsnes, som vil ha Narvik som nærmeste sykehus. Også deler av Målselv vil være nærmest Tromsø, men betjenes av legevakta i Bardu, som allerede i dag har kortest vei til Narvik. Befolkningen i disse områdene utgjør tilsammen omlag 3 400 personer; inkludert disse vil Narvik sykehus ha et “trafikalt” opptaksområde på 61 000 personer.

Kilder

  • Kartdata fra Statens kartverk
  • Siste befolkningstall fra Statistisk sentralbyrå
  • Siste vegdatabase fra Statens vegvesen
  • Trafikktall fra Trafikverket (Sverige)

Alle grunnlagsdata er offentlig tilgjengelige på nett, og benyttes for de norske kildenes del under Norsk lisens for offentlige data. Beregninger er gjort med PostGIS/pgRouting etter Dijkstras algoritme og visualisert i QGIS.

From SOSI to Shape with Sosicon on Windows

Denne posten er også tilgjengelig på norsk.

SOSI is a Norwegian format for the exchange of geographical data, and you’ll soon run into .sos files if you are going to work with GIS data from Norwegian public agencies. Unfortunately, this format is not universally supported by GIS software; an application like QGIS does have SOSI support through GDAL in theory, but in reality the solution may not be stable enough for practical use. Luckily there is a solution, in the shape of Espen Andersen’s tool Sosicon, which allows you to convert SOSI files to the Shape format (among other), which is as close to a universal standard as you’ll get.

Here is a quick guide to get started:

1) Download Sosicon for Windows from GitHub. Save to a location where you’ll be able to find the file again later; it is probably best for now to just save it in the same folder where you’ve got the .sos file you want to convert.SOSICON

2) If you don’t already have it, you’ll have to download and install a package for Visual C++ from Microsoft. I didn’t need to, because I already had it; if you’re unsure – just do it. Choose x86 if you’re using a 32-bit (old) computer; x64 if you’re using a 64-bit (new) computer.Visual C++

3) Open the command line (click the Start-button, type cmd in the search field and push enter.)cmd

4) Navigate to the folder where you’re keeping sosicon.exe and the .sos file you want to convert.cd

5) Convert the SOSI file with the command sosicon.exe -2shp <filename.sos>.sosicon -2shp

6) For each layer in the .sos file, you’ve now got a group of Shape files in the same folder. Open the .shp file with the application you’d like to use. If you’re going to move the files, keep in mind that all the files with similar names and different endings belong together.

More information and advanced examples at Espen Andersen’s website.

Fra SOSI til Shape med Sosicon for Windows

This post is also available in English.

SOSI er et særnorsk format for geografiske data, og det er fort gjort å støte på .sos-filer dersom man skal arbeide med GIS-data fra det offentlige Norge. Dette formatet er dessverre ikke støttet av all mulig programvare; for eksempel har QGIS SOSI-støtte gjennom GDAL i teorien, men i praksis er det ofte for ustabilt til å være brukbart. Heldigvis finnes det en løsning, i form av Espen Andersens verktøy Sosicon, som lar deg konvertere SOSI-filer til (blant annet) Shape-formatet, som er nærmest for en universell standard å regne.

Her er en kort oppskrift for å komme i gang:

1) Last ned Sosicon for Windows fra GitHub. Lagre på et sted du finner fila igjen; det enkleste akkurat nå er å legge fila i samme mappe som du har .sos-fila du vil konvertere.SOSICON

2) Dersom du ikke allerede har det, må du laste ned og installere en pakke for Visual C++ fra Microsoft. Jeg trengte ikke, for jeg hadde den fra før; er du usikker – just do it. Velg x86 dersom du har 32-biters (gammel) datamaskin; x64 dersom du har 64-biters (ny) datamaskin.Visual C++

3) Åpne kommandolinjen (trykk Start-knappen, skriv cmd i søkefeltet og trykk enter.)cmd

4) Navigér til mappa hvor du har sosicon.exe og .sos-fila som skal konverteres.cd

5) Konvertér SOSI-fila med kommandoen sosicon.exe -2shp <filnavn.sos>.sosicon -2shp

6) For hvert lag i .sos-fila har du nå fått en gruppe med Shape-filer i samme mappe. Åpne .shp-fila i programmet du ønsker å bruke. Skal du flytte filene, husk at alle filene med samme navn og forskjellig endelse hører sammen.

Mer informasjon og avanserte eksempler finnes hos Espen Andersen.

QGIS med SOSI-støtte på Windows

This post is also available in English.

  • Last ned og kjør OSGeo4W network installer, i stedet for frittstående QGIS.
  • Velg avansert installasjon.
  • Velg ønsket QGIS-versjon å installere fra Desktop-kategorien. [2]
  • Velg pakken gdal-sosi fra Libs-kategorien for å installere sammen med QGIS.
  • Kjør C:\OSGeo4W\bin\ogrinfo.exe ‐‐formats (hvis du valgte å installere på standard sted) og forsikre deg om at SOSI er på listen over støttede formater.
  • Start QGIS og se under Innstillinger -> System at GDAL_DRIVER_PATH viser til C:\OSGeo4W\bin\gdalplugins.

Det var det hele! Men i praksis kan det hende at du heller vil konvertere filene til et annet format:

Alternativ 1: Ett nytt verktøy fra Espen Andersen, sosicon, gjør det veldig enkelt å konvertere SOSI-filer til ESRI Shape-formatet. Dersom det ikke er nødvendig å åpne SOSI-filer direkte i QGIS (eller du ikke bruker QGIS i det hele tatt) anbefaler jeg at du prøver sosicon først. Windows, Linux og Mac OS X-utgaver er tilgjengelige på Andersens github.

Alternativ 2: QGIS, GRASS og annen GIS-programvare basert på åpen kildekode benytter seg av GDAL og OGR-bibliotekene for å åpne raster og vektordata, og disse kommer med sine egne kommandolinjebaserte verktøy, som kan brukes for å konvertere filene uten å involvere QGIS. Tidligere måtte man kompilere bibliotekene på egen hånd for å få SOSI-støtte, slik man må for Linux og OSX, men en enklere mulighet er nå tilgjengelig for Windows-brukere.

For å konvertere filer med ogr2ogr-verktøyet: [3]

  • C:\OSGeo4W\bin\ogr2ogr.exe <output>.shp <input>.sosi <layer>
  • (Eller bare ogr2ogr <output>.shp <input>.sosi <layer> dersom du bruker et OSGeo4W Shell-vindu)

Hvor <layer> typisk er enten points, lines eller polygons, slik:

  • C:\OSGeo4W\bin\ogr2ogr.exe somefile_pol.shp somefile.sosi polygons

“ESRI Shapefile” er formatet det skrives til som standard; for å velge et annet støttet lagringsformat tilføyes kommandoen -f fulgt av navnet slik det står i lista over tilgjengelige formater, slik:

  • C:\OSGeo4W\bin\ogr2ogr.exe -f “GPX” paths.gpx tfr.sosi lines

Det går også an å lage et script for å automatisere dette siste trinnet, eller prøve min script-versjon for linux eller windows.

 

Fotnoter:

1: Konvertering til Shape-formatet vil medføre at lange attributt-navn vil kuttes til ti tegns lengde, uten at det pleier å være noe problem.

2: Dersom du bruker en datamaskin med flere kjerner/prosessorer, vil jeg på det sterkeste anbefale at du velger QGIS 2.4 eller nyere, og at du passer på å aktivere multithreaded/parallell rendering fra menyen settings->options->rendering.

3: Det kan hende at norske tegn blir ødelagt i konverteringen; i slike tilfeller har løsningen for meg vært å definere inn- og ut-tegnsett via SHAPE_ENCODING og ENCODING.

QGIS with SOSI support on Windows

Denne posten er også tilgjengelig på norsk.

  • Download and run the OSGeo4W network installer, rather than standalone QGIS
  • Choose advanced installation
  • Select your preferred QGIS version to install from the Desktop category [2]
  • Select the package named gdal-sosi from the Libs category to install alongside QGIS
  • Run C:\OSGeo4W\bin\ogrinfo.exe ‐‐formats (if you chose to install in the default location) and verify that SOSI is on the list of supported formats
  • Run QGIS and under Settings -> System verify that GDAL_DRIVER_PATH is set to C:\OSGeo4W\bin\gdalplugins

That’s it! But in reality you might prefer to just convert the SOSI files to a different format:

Option 1: A new tool by Espen Andersen, sosicon, now makes it very easy to convert SOSI files to ESRI Shape format. If it is not necessary to access SOSI files directly in QGIS (or you’re not using QGIS at all) I recommend you try sosicon first. Windows, Linux and Mac OS X versions are available at Andersen’s github.

Option 2: QGIS, GRASS and other open source GIS-software rely on the GDAL and OGR libraries to access raster and vector data, and these come with their own command line tools that can be used to convert your files without involving QGIS. Previously you would have had to compile your own replacement library first to get SOSI support, like you do on Linux and OSX, but an easier option is now available for Windows users.

To convert files with the ogr2ogr tool: [3]

  • C:\OSGeo4W\bin\ogr2ogr.exe <output>.shp <input>.sosi <layer>
  • (Or just ogr2ogr <output>.shp <input>.sosi <layer> if you use the OSGeo4W Shell)

With <layer> typically being one of points, lines or polygons, like:

  • C:\OSGeo4W\bin\ogr2ogr.exe somefile_pol.shp somefile.sosi polygons

“ESRI Shapefile” is the default output format; to specify another (write-enabled) format, add the -f option and the name as written in the list of supported formats, like:

  • C:\OSGeo4W\bin\ogr2ogr.exe -f “GPX” paths.gpx tfr.sosi lines

You could also create a script to automate this final step, or try my script version for linux or windows.

 

Footnotes:

1: Converting to the Shape format will cause long attribute names to be truncated at ten characters; this is usually not a problem.

2: If you’re using a multi-core/CPU computer and QGIS 2.4 or newer, make sure you enable multi-threaded/parallel rendering from the settings->options->rendering menu.

3: Norwegian SOSI files tend to contain Norwegian characters, that may get lost in conversion. In such cases explicitly defining input and output character sets via SHAPE_ENCODING and ENCODING has solved the issue for me.

QGIS med SOSI-støtte på Ubuntu 13.10

This post is also available in English.

Oppdatering: Ett nytt verktøy fra Espen Andersen, sosicon, gjør det veldig enkelt å konvertere SOSI-filer til ESRI Shape-formatet. Dersom det ikke er nødvendig å åpne SOSI-filer direkte i QGIS (eller du ikke bruker QGIS i det hele tatt) anbefaler jeg at du prøver sosicon først. Windows, Linux og Mac OS X-utgaver er tilgjengelige på Andersens github.

I det siste har jeg syslet litt med QGIS og GRASS, to GIS-programmer som er basert på åpen kildekode og tilgjengelige for Linux, OSX og Windows.

Det er stort sett datasett fra Kartverket som er interessante for meg, hvilket innebærer at det er veldig nyttig å kunne arbeide med det særnorske SOSI-formatet. Begge GIS-programmene baserer seg på bruk av GDAL og OGR for å håndtere raster og vektordata, men for å få SOSI-støtte må du fjerne det vanlige GDAL-biblioteket og kompilere et nytt bibliotek selv, med SOSI-støtte aktivert.

Dette er fremgangsmåten jeg benyttet for å få tilgang til SOSI:

  1. Avinstallér gdal-bin-pakken
  2. Følg instruksjonene på trac.osgeo.org/gdal/wiki/SOSI (kun engelsk):
    • Installér nødvendige pakker (dependencies) som du ikke allerede har
    • Last ned og bygg Kartverkets FYBA-bibliotek
    • Last ned og bygg GDAL med SOSI aktivert (byggeprosessen tok nærmere en time på min meget saktegående maskin)
    • Jeg måtte oppdatere mellomlageret for biblioteker (libcache)
  3. Ett eller annet sted på veien viste det seg at Python-støtten i QGIS hadde blitt avinstallert (og den vil du gjerne ha i behold) så reinstallér python-qgis-pakken ved behov
  4. Tada! Jeg kan nyte SOSIser!

En positiv bivirkning av denne prosessen er at det virker som om QGIS håndterer vektor-data raskere med den nyere bibliotek-versjonen, men det kan være noe jeg innbiller meg.

Merk: Hvis du ønsker å konvertere .sosi-filer til et annet format, er ogr2ogr riktig verktøy. Ta en titt på Windows-versjonen av denne posten for litt mer info om akkurat det.

QGIS with SOSI support on Ubuntu 13.10

Denne posten er også tilgjengelig på norsk.

Update: A new tool by Espen Andersen, sosicon, now makes it very easy to convert SOSI files to ESRI Shape format. If it is not necessary to access SOSI files directly in QGIS (or you’re not using QGIS at all) I recommend you try sosicon first. Windows, Linux and Mac OS X versions are available at Andersen’s github.

I have recently been familiarising myself with QGIS and GRASS, two open source GIS suites that are available in Linux, OSX and Windows versions.

The datasets I am interested in are mostly from the Norwegian Mapping Authority, which means that being able to work with the Norwegian SOSI format is quite useful. Both of the GIS packages rely on GDAL and OGR for accessing raster and vector data, but to get SOSI support, you will have to remove the standard GDAL library and compile the library yourself, with SOSI enabled.

These are the steps I took to get SOSI support:

  1. Uninstall the gdal-bin package
  2. Follow the instructions at trac.osgeo.org/gdal/wiki/SOSI:
    • Install the dependencies, unless they are already installed
    • Download and build the Mapping Authority’s FYBA library
    • Download and build GDAL with SOSI enabled (building took close to an hour on my really slow computer)
    • I had to update the library cache (on Ubuntu 13.10)
  3. Somewhere along the path QGIS’ Python support had been uninstalled (and you probably want to have it) so just reinstall the python-qgis package
  4. Tada! I’m enjoying SOSIges!

As an added bonus, it feels like handling vector data is faster with the newer library, but that might be my imagination.

Note: If you would like to convert .sosi files into a different format, you want the ogr2ogr tool. Have a look at my Windows version of this post for a little more info on that.