BAG voor een iets groter gebied binnenhalen

[Michiel1]

Mijn vraag is simpel: Hoe haal ik (met een acceptabele tijdbesteding) de BAP panden binnen voor een wat groter gebied.

Ik heb een gebied met ca. 1500 - 2000 panden. Ik wilde die panden binnen halen. Mijn pogingen:

• feature reader, intersect en wfs in FME: Ik krijg ca 1300 panden (of 160 wanneer ik wfs 1.1 gebruik) binnen en mis er dus een paar honderd (elke keer dezelfde)
• WFS in QGIS: Ik kan geen lijnvormig gebied selecteren, dus haal voor de scherm-extend enkele 10duizendne panden binnen. Duurt lang, een deel(tje) mist, onnodige belasting van de WFS.
• Veel tijd gestoken in de API in FME zetten, blijkt die maar 20 panden per pagina aan te kunnen (bedankt voor dat in de beschrijving zetten…not)
• De bulk download: in XML format. Geen beschrijving. FME kan er helemaal niets mee. CityGML, GML, Inspire, alle opties crashen.

Ja, ik weet dat er commerciële diensten zijn en een paar gratis, maar:

• ik wil/kan niet zomaar afhankelijk zijn van de grillen van een andere partij (updatefrequentie/attributen)
• in mijn ogen slaat het echt helemaal nergens op dat deze data een hele uitgebreide bewerking nodig heeft (de tool van Geon runnen duurt echt heel lang en dan moet je nog een filter verzinnen om alle fouten eruit te halen, om een voorbeeld te noemen) voordat deze geografische data in een GIS-programma te gebruiken is.

Gezien dat laatste punt moet ik iets over het hoofd zien, het kan toch niet zo zijn? Wat doe ik fout?

[Marijnbiekart]

je kan je gebied vóór de featurereader opknippen door middel van bijvoorbeeld de Tiler en dan de data in meerdere delen binnen halen. Duplicatefilter op pand ID zou eventuele dubbelingen er uit moeten halen.

Of stel de WFS version handmatig in op 2.0, dan kan je tot 3000 features binnen halen, al is dit niet helemaal een bedoelde functionaliteit geloof ik.

[Laura]

In QGIS kun je een filter zetten op de WFS met een sql bijvoorbeeld alle BAG panden binnen een bepaalde gemeente via de knop “Build query”:

In de BAG zijn voorloopnullen aanwezig, wel even belangrijk om te checken of dit voor jou gebied ook zo is.

[Michiel1]

De eerste truuk heb ik uiteindelijk ook moeten toepassen. Maar het kan toch niet zo zijn dat je bij zo’n essentiële dataset truukjes moet gaan toepassen?

Het tweede, wfs 2.0, werkte overigens niet, die had ik ook al geprobeerd. Hoewel het totale aantal panden ver onder de 3000 lag. uiteindelijk bleken er heel veel panden te missen met deze methode.

Dank je voor het meedenken!