Ik heb een dataset met coordinaten van postcodegebieden (pc6) en stembureau’s en bereken met “Distance to nearest hub (points)” de afstand van iedere postcode naar het dichtstbijzijnde stembureau. Maar het resultaat wijkt zo’n 25% af van wat het zou moeten zijn. Iemand enig idee wat dat kan veroorzaken.
Euh, als je al weet dat het resultaat afwijkt, dan weet je al wat het moet zijn, dus waarom reken je het nog uit 
Maar om je vraag meer serieus te beantwoorden moeten we wel iets meer weten: welke CRS/projectie(s) is(zijn) je dataset(s) in? Welke PCode data heb je: punten of polygonen (en in dat laatste geval: welke afstand meet je)…?
En welke analyse “Distance to nearest hub (points)” bedoel je? Dit is niet een default vector tool, dus wellicht uit een van de processing toolboxes, maar welke dan…?
1 like
De postcodes zijn punten en de stembureaus ook. Beide staan in EPSG:4326 - WGS 84. Als ik met de meettool handmatig de afstand meet dan lijkt de afstand wel correct. Zie screenshot voor de gebruikte tool.
Ah, als je data in EPSG:4326 - WGS 84 is, dan moet je afstanden dus meten in degrees (Graden) want de units zijn hier graden latitude en logitude. De Measure tool reken dat al om naar meters/kilometers op het platte vlak, maar de tool niet.
Beter is beide datasets in een carteische projectie te gebruiken, en dan omdat het NL is graag de nederlandse projectie EPSG:28992 Amersfoort/RDnew
Dit roept bij mij meteen de vraag op: waarom in EPSG:4326? Waarom niet gewoon in EPSG:28992? Daar voorkom je dit soort problemen mee…
En ten tweede: realiseer je dat de afstand die je nu berekend hemelsbreed is. En die kan nogal verschillen met de daadwerkelijke afstand die iemand moet afleggen (ik woon in Hoorn: met dit soort technieken krijg ik altijd resultaten in Almere voorgeschoteld als ik een maximale afstand van 50 km instel… - ja ok, de gemeenten Almere en Hoorn grenzen aan elkaar, maar ik ga over het algemeen geen boodschappen doen in m’n kayak…)
Om je 1e vraag te beantwoorden, omdat ik maar een eenvoudige datajournalist ben en gis-systemen voor mij relatief nieuw.
En wat betreft het 2e deel. Ja ik versimpel behoorlijk door een hemelsbrede afstand te nemen, maar voor het vergelijken van gemeenten is dat wel ok volgens mij, zeker in Gelderland waar waterpartijen weinig invloed uitoefenen (op de rivieren na). En ik heb nooit genoeg API-credits bij https://openrouteservice.org om voor alle 61.385 postcode’s in Gelderland (PC6) de daadwerkelijke routes naar alle 1.000 stembureau’s uit te rekenen. Dus daarom bij benadering.
Zit nog wel met het issue hoe ik nu mijn huidige project omzet van 4325 naar 28992. Tips zijn welkom.
Misschien zou een training (Q)GIS voor (data)journalisten een goed idee zijn. Iemand suggesties?
Hmmm. Bij ORS heb je 500 isochonen requests per dag gratis (20 per minuut, dus niet te snel opvragen), geen credits voor nodig, alleen registreren. Dus in 2 dagen heb je isochronen rond al je stemburo’s… (even andersom denken ). Als je dat een beetje voorbereid, dan mis je niks (de afstand van je isochronen rondom je stemburo’s).
Je zou ook nog kunnen vragen om een collaborative account, dan heb je 2500 isochronen requests, en voor ziets als dit zou best passen onder hun voorwaarden.
Jammer dat dat altijd zo onderschat word. De afstand tussen 6538DA, huisnummer 8119 en 6534TA, huisnummer 130 is hemelsbreed 130 meter (give or take een metertje). Te voet is dat 1,6 Kilometer, en met de auto zelfs 2,6 kilometer…
Anyway: als je QGis gebruikt, en al je data is in EPSG:28992, dan gebruikt QGis ook EPSG:28992 in je project - dus dan word de vraag waar je je data vandaan hebt. Maar QGis bied je ook de mogelijkheid om het om te rekenen: In de Toolbox vind je de tool “Reproject Layer” (sorry, ik gebruik QGis in 't engels, dus weet niet wat dat in NL is). Daarmee kun je je data laten omrekenen naar EPSG:28992.
De betreffende lagen omgezet naar EPSG:28922 en nu gaat het wel goed. Dank voor jullie hulp dus. En ben het eens dat voor individuele situaties er inderdaad een flink verschik kan zijn door een rivier, maar in de totaliteit valt het mee.
1 like
Ah, fijn dat je 't hebt gevonden! Da’s een beetje lastig soms voor mij, ik vind het zelf veel prettiger om met engelstalige software te werken, maar als je dan moet uitleggen in welk menu je iets kunt vinden dan word dat wat tricky - menu’s kunnen soms behoorlijk verschillen 
Beste Just,
Met de opensource software GeoDMS kun je snel de afstanden van je 61.385 postcodes naar het dichtstbijzijnde stembureau berekenen over de weg (bijvoorbeeld met het OpenStreetMap netwerk of het Nationaal wegenbestand). Laat me even weten of je daarin geïnteresseerd bent, dan kan ik je er wel bij helpen.
1 like
Dag Martin, die techniek ben ik zeker geïnteresseerd in maar weet niet of dat voor dit artikel nog gaat lukken. De setup pagina ziet er al best complex uit. Dat helpen zou dan dus feitetelijk inhouden dat jij het moet doen…
Beste Just,
Mocht het nog lukken voor het artikel wil ik best deze analyse voor je doen, als je als bronvermelding ons wil vermelden :). Laat maar even weten of het nu of eventueel voor een vervolg interessant is.
1 like
Martin, ik heb je even via LinkedIn een bericht gestuurd.