Umkreissuche für WordPress

Anfang 2017 haben wir ein WordPress-Plugin für die Umkreissuche erstellt und damals hier im Blog vorgestellt. Die Anleitung steht selbstverständlich unseren Anwendern noch zur Verfügung. Die gute Nachricht ist, dass wir jetzt an einem Update arbeiten.

Welche Vorteile hat eine Umkreissuche auf Basis von Postleitzahlen?

Eine Umkreissuche mit Postleitzahl hat mehrere Vorteile, zum Beispiel:

• Sie können gezielt nach Personen, Unternehmen oder Dienstleistungen in Ihrer Nähe oder in einem bestimmten Gebiet suchen.
• Sie können die Entfernung zwischen verschiedenen Orten oder Postleitzahlen berechnen und vergleichen.
• Sie können regionale Informationen oder Angebote finden, die für Sie relevant sind.

Es gibt verschiedene Websites und Apps, die Ihnen eine Umkreissuche mit Postleitzahl ermöglichen.

Wie genau ist die Umkreissuche mit Postleitzahl?

Die Umkreissuche mit Postleitzahl ist eine nützliche Methode, um Orte in einer bestimmten Entfernung von einem anderen Ort zu finden. Die Genauigkeit der Umkreissuche hängt jedoch von verschiedenen Faktoren ab, wie zum Beispiel:

• Die Form und Größe der Postleitzahlengebiete: Die Postleitzahlen sind nicht immer kreisförmig oder gleichmäßig verteilt, sondern können unterschiedliche Formen und Größen haben. Das bedeutet, dass einige Orte innerhalb eines Postleitzahlengebiets näher oder weiter von einem anderen Ort entfernt sein können als andere.
• Die geographische Lage der Orte: Die Umkreissuche basiert auf der Luftlinienentfernung zwischen den geographischen Koordinaten der Orte. Diese Entfernung kann sich jedoch von der tatsächlichen Straßen- oder Schienenentfernung unterscheiden, je nachdem, wie die Verkehrswege verlaufen. Außerdem können Höhenunterschiede oder natürliche Hindernisse wie Berge oder Flüsse die Entfernung beeinflussen.
• Die Genauigkeit der Daten: Die Umkreissuche verwendet Geodaten, die regelmäßig aktualisiert und überprüft werden. Allerdings können sich manchmal Fehler oder Ungenauigkeiten einschleichen, zum Beispiel wenn die Postleitzahlen geändert werden oder die Koordinaten nicht genau bestimmt werden können.

Daher sollte man die Umkreissuche mit Postleitzahl als eine ungefähre Schätzung betrachten und nicht als eine exakte Messung. Wenn man eine höhere Genauigkeit benötigt, sollte man andere Quellen oder Methoden verwenden, um die Entfernung zwischen den Orten zu ermitteln.

Umkreissuche mit Open Layers

Open Layers ist eine JavaScript-Bibliothek, die es Ihnen ermöglicht, interaktive Karten mit verschiedenen Datenquellen und Funktionen zu erstellen. Eine Umkreissuche ist eine Methode, um alle Orte zu finden, die innerhalb einer bestimmten Entfernung von einem anderen Ort liegen.

Um eine Umkreissuche mit Open Layers zu realisieren, müssen Sie folgende Schritte durchführen:

• Erstellen Sie eine Karte mit einer Basisschicht, zum Beispiel von OpenStreetMap.
• Fügen Sie eine Vektorschicht hinzu, die die Orte enthält, die Sie suchen wollen. Sie können die Orte aus einer externen Datei oder einem Webdienst laden oder manuell hinzufügen.
• Erstellen Sie eine Funktion, die einen Punkt und einen Radius als Parameter nimmt und einen Kreis um diesen Punkt zeichnet. Sie können die Klasse ol.geom.Circle verwenden, um den Kreis zu erstellen.
• Erstellen Sie eine Funktion, die den Kreis und die Vektorschicht als Parameter nimmt und alle Orte zurückgibt, die innerhalb des Kreises liegen. Sie können die Methode ol.extent.intersectsExtent verwenden, um zu prüfen, ob ein Ort im Kreis liegt.
• Erstellen Sie eine Benutzeroberfläche, die es dem Nutzer ermöglicht, einen Punkt und einen Radius einzugeben oder auszuwählen. Sie können zum Beispiel ein Formular oder ein Kontextmenü verwenden.
• Binden Sie die Funktionen an die Benutzeroberfläche, so dass bei jeder Eingabe oder Auswahl der Kreis neu gezeichnet wird und die gefundenen Orte angezeigt werden. Sie können zum Beispiel ein Ereignis auslösen oder eine Schleife verwenden.

Kann ich auch andere JavaScript-Bibliotheken für die Umkreissuche verwenden?

Es gibt viele JavaScript-Bibliotheken, die verschiedene Funktionen und Methoden für die Arbeit mit Karten, Geodaten und räumlichen Berechnungen bieten. Hier sind einige Beispiele, die Sie ausprobieren können:

• Leaflet: Eine leichte und einfach zu bedienende Bibliothek für interaktive Karten. Sie unterstützt viele Datenformate, Plugins und Basiskarten. Sie können mit der Klasse L.circle einen Kreis um einen Punkt zeichnen und mit der Methode L.latLngBounds die Grenzen des Kreises bestimmen.
• Turf.js: Eine Bibliothek für fortgeschrittene Geoverarbeitung und räumliche Analyse. Sie bietet viele Funktionen für die Arbeit mit Punkten, Polygonen, Abständen, Puffern, Clustern und mehr. Sie können mit der Funktion turf.circle einen Kreis um einen Punkt erstellen und mit der Funktion turf.pointsWithinPolygon alle Punkte innerhalb des Kreises finden.
• OpenLayers: Eine leistungsstarke und umfangreiche Bibliothek für komplexe Kartenanwendungen. Sie unterstützt viele Datenquellen, Funktionen und Interaktionen. Sie können mit der Klasse ol.geom.Circle einen Kreis um einen Punkt erstellen und mit der Methode ol.extent.intersectsExtent prüfen, ob ein Punkt im Kreis liegt.

Was ist Mapbox?

Mapbox ist eine Plattform, die Ihnen ermöglicht, interaktive und dynamische Karten für Web- und Mobile-Anwendungen zu erstellen und zu nutzen. Mapbox bietet verschiedene Produkte und Dienste an, wie zum Beispiel:

• Mapbox Studio: Ein visuelles Interface, mit dem Sie eigene Karten gestalten, verwalten und exportieren können. Sie können verschiedene Datenquellen, Funktionen und Stile verwenden, um Ihre Karten anzupassen.
• Mapbox Maps: Eine Reihe von APIs und SDKs, die Ihnen Zugriff auf leistungsstarke Karten-Engine, hochauflösende Satellitenbilder und umfangreiche Straßen- und Ortsdaten geben. Sie können Ihre Karten auf verschiedenen Plattformen anzeigen und interagieren lassen.
• Mapbox Navigation: Eine Reihe von APIs und SDKs, die Ihnen Routenberechnung, Verkehrsdaten und Sprachanweisungen bieten, um ansprechende Navigations-Erlebnisse zu schaffen.
• Mapbox Search: Eine Reihe von APIs und SDKs, die Ihnen Geokodierung, Umkreissuche und Autocomplete-Funktionen bieten, um Orte zu finden und zu erkunden.
• Mapbox Vision: Eine SDK, die Ihnen künstliche Intelligenz für die Erkennung und Beschreibung von Straßenszenen bietet. Sie können damit präzise Navigationshinweise, Fahrerassistenzwarnungen und Straßenereignisse erfassen und darstellen.
• Mapbox Data: Eine Datenbank, die aus Hunderten von Datenquellen und einer globalen Nutzerbasis von mehr als 650 Millionen monatlich aktiven Nutzern gespeist wird. Sie können damit aktuelle und genaue Karten- und Ortsinformationen erhalten.
• Mapbox Atlas: Eine Lösung, mit der Sie Mapbox-Karten und -Geokodierung auf Ihrem eigenen Netzwerk oder Server hosten können. Sie können damit Anwendungen mit Mapbox GL JS v2 und Mapbox Maps SDKs für iOS und Android betreiben.

Wie unterscheidet sich Mapbox von Google Maps?

Mapbox und Google Maps haben viele Ähnlichkeiten, aber auch einige Unterschiede. Die Wahl zwischen den beiden hängt von den Bedürfnissen Ihrer spezifischen Anwendung und Funktionen ab. Hier sind einige Aspekte, die Sie vergleichen können:

• Anpassung/Theming: Mapbox ist sehr flexibel und erlaubt Ihnen, Ihre eigenen Karten zu gestalten, zu verwalten und zu exportieren. Sie können verschiedene Datenquellen, Funktionen und Stile verwenden, um Ihre Karten anzupassen. Google Maps ist etwas weniger flexibel und erzwingt Ihnen, seine Standard-Basisschicht zu verwenden. Sie können jedoch einige Anpassungen vornehmen, wie zum Beispiel die Farben oder die Sichtbarkeit von Elementen ändern.
• Kartenmarkierungen: Beide Dienste ermöglichen Ihnen, Markierungen auf der Karte zu erstellen und zu verwalten. Sie können auch Cluster von Markierungen erstellen, um die Karte übersichtlicher zu machen. Mapbox bietet Ihnen mehr Optionen für die Gestaltung und Interaktion mit den Markierungen, wie zum Beispiel benutzerdefinierte Symbole, Popups oder Animationen. Google Maps bietet Ihnen einige grundlegende Optionen für die Markierungen, wie zum Beispiel Titel, Farben oder Labels.
• Funktionen: Beide Dienste bieten Ihnen viele Funktionen für die Arbeit mit Karten, wie zum Beispiel Zoomen, Schwenken, Drehen oder Neigen. Sie bieten Ihnen auch Straßenansicht und Satellitenbilder an. Mapbox hat jedoch einige zusätzliche Funktionen, die Google Maps nicht hat, wie zum Beispiel 3D-Gebäude, Heatmaps oder Offline-Modus.
• Suchoptionen und Wegbeschreibungen: Beide Dienste bieten Ihnen Geokodierung an, das heißt die Umwandlung von Adressen in Koordinaten und umgekehrt. Sie bieten Ihnen auch Umkreissuche an, das heißt die Suche nach Orten in einer bestimmten Entfernung von einem anderen Ort. Sie bieten Ihnen auch Wegbeschreibungen an, das heißt die Berechnung von Routen zwischen verschiedenen Orten. Mapbox hat jedoch einige Vorteile gegenüber Google Maps in diesem Bereich, wie zum Beispiel mehrere Verkehrsmitteloptionen (einschließlich Fahrrad und Fußgänger), Echtzeit-Verkehrsdaten oder Sprachanweisungen.
• Zugehörige Dienste: Beide Dienste bieten Ihnen verschiedene zugehörige Dienste an, die Ihre Anwendung verbessern können. Zum Beispiel bietet Mapbox Ihnen Mapbox Vision an, eine SDK, die Ihnen künstliche Intelligenz für die Erkennung und Beschreibung von Straßenszenen bietet. Sie können damit präzise Navigationshinweise, Fahrerassistenzwarnungen oder Straßenereignisse erfassen und darstellen. Google Maps bietet Ihnen Google Street View an, eine Funktion, die Ihnen 360-Grad-Panoramabilder von verschiedenen Orten auf der Welt zeigt. Sie können damit virtuell verschiedene Orte erkunden oder besuchen.
• Preise: Beide Dienste haben unterschiedliche Preismodelle für ihre Produkte und Dienste. Die Preise für Produkte und Dienste variieren je nach Nutzung.

Augmented Reality in Mapbox oder Google Map?

Unser Atelier in Hagen kann Ihnen helfen, Augmented Reality-Erlebnisse in Mapbox oder Google Map zu integrieren. Augmented Reality (AR) ist eine Technologie, die digitale Inhalte mit der realen Umgebung verbindet und dem Nutzer ein erweitertes und interaktives Erlebnis bietet. Mapbox und Google Map sind zwei Plattformen, die Ihnen verschiedene Produkte und Dienste anbieten, um AR-Anwendungen mit Karten und Geodaten zu erstellen und zu nutzen.

Mapbox bietet Ihnen eine Reihe von SDKs an, die Sie mit verschiedenen Frameworks wie Unity, React Native oder SceneKit verwenden können, um AR-Anwendungen mit Mapbox-Karten und -Geokodierung zu erstellen. Sie können auch Mapbox Vision nutzen, eine SDK, die Ihnen künstliche Intelligenz für die Erkennung und Beschreibung von Straßenszenen bietet. Sie können damit präzise Navigationshinweise, Fahrerassistenzwarnungen oder Straßenereignisse erfassen und darstellen. Sie können mehr über Mapbox AR hier erfahren: Augmented Reality | Mapbox.

Google Map bietet Ihnen auch eine Reihe von APIs und SDKs an, die Sie mit verschiedenen Frameworks wie Android, iOS oder Web verwenden können, um AR-Anwendungen mit Google Maps-Karten und -Geokodierung zu erstellen. Sie können auch Google Street View nutzen, eine Funktion, die Ihnen 360-Grad-Panoramabilder von verschiedenen Orten auf der Welt zeigt. Sie können damit virtuell verschiedene Orte erkunden oder besuchen. Sie können mehr über Google Maps AR hier erfahren: Create a Google Maps Live View-like application with Unity3D … – Medium.

Ich hoffe, das gibt Ihnen einen Überblick, wie Sie Augmented Reality-Erlebnisse in Mapbox oder Google Map integrieren können. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, können Sie die Links besuchen oder uns weitere Fragen stellen.

Wie kann ich AR-Anwendungen mit anderen Kartenplattformen erstellen?

Wir können Ihnen helfen, AR-Anwendungen mit anderen Kartenplattformen zu erstellen. AR-Anwendungen sind Anwendungen, die digitale Inhalte mit der realen Umgebung verbinden und dem Nutzer ein erweitertes und interaktives Erlebnis bieten. Kartenplattformen sind Plattformen, die Ihnen verschiedene Produkte und Dienste anbieten, um Karten und Geodaten zu erstellen und zu nutzen.

Es gibt viele Kartenplattformen, die Sie für Ihre AR-Anwendungen verwenden können. Neben Mapbox und Google Map, die ich Ihnen bereits vorgestellt habe, sind hier einige weitere Beispiele:

• HERE: Eine Plattform, die Ihnen Zugriff auf hochwertige Karten, Verkehrsdaten und Ortsinformationen bietet. Sie können auch HERE SDKs nutzen, um AR-Anwendungen mit 3D-Karten, Wegbeschreibungen und Live View zu erstellen.
• ArcGIS: Eine Plattform, die Ihnen eine umfangreiche Sammlung von Geodaten, Analysewerkzeugen und Visualisierungsmöglichkeiten bietet. Sie können auch ArcGIS Runtime SDKs nutzen, um AR-Anwendungen mit 3D-Szenen, Geolokalisierung und Messfunktionen zu erstellen.
• Mapillary: Eine Plattform, die Ihnen Zugriff auf eine globale Datenbank von Straßenbildern bietet, die von Nutzern beigetragen werden. Sie können auch Mapillary SDKs nutzen, um AR-Anwendungen mit Bilderkennung, Segmentierung und Objekterkennung zu erstellen.

Wie kann ich AR-Anwendungen mit anderen Technologien wie Computer Vision oder Machine Learning integrieren?

Wir können Ihnen helfen, AR-Anwendungen mit anderen Technologien wie Computer Vision oder Machine Learning zu integrieren. AR-Anwendungen sind Anwendungen, die digitale Inhalte mit der realen Umgebung verbinden und dem Nutzer ein erweitertes und interaktives Erlebnis bieten. Computer Vision und Machine Learning sind zwei Bereiche der künstlichen Intelligenz, die sich mit der Analyse und Verarbeitung von Bildern, Videos und anderen visuellen Daten beschäftigen.

Es gibt viele Möglichkeiten, wie Sie AR-Anwendungen mit Computer Vision oder Machine Learning integrieren können. Hier sind einige Beispiele, die ich aus den Web-Suchergebnissen gefunden habe:

• Sie können Computer Vision nutzen, um Objekte, Gesichter oder Gesten in der realen Umgebung zu erkennen und darauf digitale Informationen oder Effekte zu projizieren. Zum Beispiel können Sie eine AR-Anwendung erstellen, die Ihnen Informationen über Sehenswürdigkeiten oder Produkte anzeigt, wenn Sie sie mit Ihrer Kamera erfassen.
• Sie können Machine Learning nutzen, um das Verhalten oder die Präferenzen der Nutzer zu lernen und darauf basierend personalisierte oder adaptive digitale Inhalte zu generieren. Zum Beispiel können Sie eine AR-Anwendung erstellen, die Ihnen individuelle Empfehlungen oder Tipps gibt, basierend auf Ihrem Standort, Ihrer Stimmung oder Ihrem Interesse.
• Sie können Computer Vision und Machine Learning kombinieren, um komplexe oder kreative digitale Inhalte zu erzeugen, die auf der realen Umgebung basieren oder diese verändern. Zum Beispiel können Sie eine AR-Anwendung erstellen, die Ihnen ermöglicht, virtuelle Kunstwerke zu erstellen oder zu betrachten, die sich an die Formen und Farben der realen Umgebung anpassen.

Was sind einige Anwendungsbeispiele für Computer Vision in der AR?

Unser Atelier in Hagen kann Ihnen einige Anwendungsbeispiele für Computer Vision in der AR zeigen. Computer Vision ist eine Technologie, die es ermöglicht, Objekte, Gesichter oder Gesten in der realen Umgebung zu erkennen und darauf digitale Informationen oder Effekte zu projizieren. AR ist eine Technologie, die digitale Inhalte mit der realen Umgebung verbindet und dem Nutzer ein erweitertes und interaktives Erlebnis bietet.

Einige Anwendungsbeispiele für Computer Vision in der AR sind:

• AR-Produktkataloge: Sie können eine AR-Anwendung als Ergänzung zu Ihrem Produktkatalog einsetzen. Ihre Kunden haben die Möglichkeit, Ihre Maschinen mit Hilfe Ihres Katalogs in der realen Welt zu betrachten und sich die Funktionsweise genau erklären zu lassen.
• AR-Wartungsanleitungen: Die Wartung von hochkomplexen Maschinen kann durch die AR erleichtert werden. Hier werden die einzelnen Wartungsschritte direkt an der Maschine eingeblendet. Wartungsunterlagen oder Live-Informationen der Maschinen können direkt in der AR-App angezeigt werden.
• Digitaler Zwilling in der AR: Sie können Ihre Maschine in die AR bringen. Mit einer IoT-Anbindung können Sie die Maschine über den digitalen Zwilling in der AR direkt steuern. Werden die Befehle direkt an der Maschine eingegeben, so beeinflusst dies auch den digitalen Zwilling in der AR.
• AR-Navigation: Sie können eine AR-Applikation nutzen, um sich Wegbeschreibungen oder Hinweise in der realen Umgebung anzeigen zu lassen. Zum Beispiel können Sie eine App verwenden, die Ihnen Pfeile oder Symbole auf dem Boden oder an den Wänden einblendet, um Ihnen den Weg zu zeigen.
• AR-Spiele: Sie können eine AR-Applikation nutzen, um Spiele in der realen Umgebung zu spielen. Zum Beispiel können Sie eine App verwenden, die Ihnen virtuelle Charaktere oder Objekte auf Ihrem Tisch oder in Ihrem Zimmer einblendet, mit denen Sie interagieren können.

Was sind einige Herausforderungen bei der Verwendung von Computer Vision in der AR?

Computer Vision ist eine Technologie, die es ermöglicht, Objekte, Gesichter oder Gesten in der realen Umgebung zu erkennen und darauf digitale Informationen oder Effekte zu projizieren. AR ist eine Technologie, die digitale Inhalte mit der realen Umgebung verbindet und dem Nutzer ein erweitertes und interaktives Erlebnis bietet.

Die Verwendung von Computer Vision in der AR bringt jedoch auch einige Herausforderungen mit sich, die die Entwicklung und Anwendung von AR-Anwendungen erschweren oder einschränken können. Hier sind einige Beispiele für solche Herausforderungen:

• Genauigkeit und Zuverlässigkeit: Eine der wichtigsten Herausforderungen ist, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Computer Vision-Algorithmen zu gewährleisten, die für die Erkennung und Verfolgung von Objekten, Gesichtern oder Gesten verantwortlich sind. Diese Algorithmen müssen in der Lage sein, mit verschiedenen Lichtverhältnissen, Hintergründen, Bewegungen und Perspektiven umzugehen, ohne Fehler oder Verzögerungen zu verursachen. Außerdem müssen sie robust gegenüber Störungen oder Manipulationen sein, die die Qualität oder Sicherheit der AR-Erfahrung beeinträchtigen könnten.
• Skalierbarkeit und Leistung: Eine weitere Herausforderung ist, die Skalierbarkeit und Leistung der Computer Vision-Anwendungen zu optimieren, die für die Bereitstellung von AR-Inhalten verantwortlich sind. Diese Anwendungen müssen in der Lage sein, große Mengen an visuellen Daten zu verarbeiten und zu analysieren, ohne die Geschwindigkeit oder den Speicherbedarf zu beeinträchtigen. Außerdem müssen sie an verschiedene Plattformen und Geräte angepasst werden können, ohne die Kompatibilität oder Benutzerfreundlichkeit zu beeinträchtigen.
• Integration und Interoperabilität: Eine weitere Herausforderung ist, die Integration und Interoperabilität der Computer Vision-Anwendungen mit anderen Technologien und Diensten zu ermöglichen, die für die Erstellung und Nutzung von AR-Inhalten erforderlich sind. Diese Anwendungen müssen in der Lage sein, mit verschiedenen Datenquellen, Frameworks, APIs und SDKs zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten, ohne Konflikte oder Inkonsistenzen zu verursachen. Außerdem müssen sie sich an verschiedene Standards und Protokolle halten, um die Qualität und Sicherheit der AR-Erfahrung zu gewährleisten.

Wie geht es weiter?

Wir erstellen eine Datenbanktabelle aus Landescode, Postleitzahl, Ortsname, Breitengrad, Längengrad, Genauigkeit. Bei der Installation des Plugins soll diese Datenbanktabelle angelegt werden. Bei der Installation werden Postleitzahlen aus Österreich, Schweiz, Liechtenstein und Deutschland importiert.

Wunschzettel / Zukünftige Attraktionen

Haben Sie Vorschläge für Verbesserungen? Kontaktieren Sie das Entwicklungsteam über das Blog hier.

---