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Hier entwickeln wir eine Karte, auf der Bürger:innen mit Bäumen interagieren können - und ihnen helfen!

Gieß' Bielefeld

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Setup

Für die lokale Entwicklung muss eine Supabase-Instanz aufgesetzt werden. Hierfür kann die supabase-cli verwendet werden:

npm install -g supabase-cli
supabase start
supabase migrations up

Die .env-Datei muss mit den Zugangsdaten zur Supabase-Instanz gefüllt werden, die beim Start der Supabase auf der Konsole ausgegeben werden. Ein Beispiel für die .env-Datei befindet sich in der Datei .env.example:

VITE_SUPABASE_URL=http://127.0.0.1:54321
VITE_SUPABASE_ANON_KEY=
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY=

Die entsprechenden Werte für VITE_SUPABASE_ANON_KEY und SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY müssen in die .env-Datei eingetragen werden und entsprechen den Werten anon key und service_role key aus der Ausgabe der supabase start-Kommandos.

Berechtigungen

Um auf die Supabase-Instanz und die darin enthaltenen Daten zugreifen zu können, müssen die Berechtigungen für die Tabelle trees vergeben werden. Dazu kann das Supabase Studio unter der URL http://127.0.0.1:54323 geöffnet werden, solange die Supabase im Hintergrund läuft. Dort kann die Tabelle trees ausgewählt und die Berechtigungen für die Tabelle vergeben werden: In der linken Seitenleiste wird der Table Editor ausgewählt. In der geöffneten Ansicht wählst du dann die Tabelle trees aus. Oben rechts klickst du auf Add RLS policy und dann oben rechts auf New policy, im sich öffnenden Dialog dann Get started quickly. Anschließend kannst du die Berechtigungen anpassen, für uns reicht es dann unten rechts auf Use this template zu klicken. Danach klickst du auf Review unten rechts und schließlich auf Save policy.

Datenimport

Für den Import der Daten wird die trees.json-Datei benötigt, die aktuell nicht Bestandteil dieses Repositorys ist. Diese Datei muss im import-Verzeichnis abgelegt werden. Anschließend kann der Import mit dem import-Skript im import-Ordner gestartet werden. Da weitere Bibliotheken erforderlich sind, um die Daten zu importieren, empfiehlt es sich, eine virtuelle Python-Umgebung zu erstellen und die erforderlichen Bibliotheken zu installieren:

cd import
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Anschließend kann der Import gestartet werden:

python import.py <path-to-geojson-file>

Geosplitting

Um die Performance des Karten-Renderns zu verbessern muss die trees.json-Datei gesplittet werden. Dazu sollte die Anleitung befolgt werden.

Im Fall der zur Zeit bereitgestellten trees.json musste vor der Geosplitting eine Bereinigung der Daten erfolgen. Dazu kann das ./geosplitter/filter_geodata.py-Skript genutzt werden.

Kopiere anschließend die neu erstellten Segmente aus ./geosplitting/segments/* in das static-Verzeichnis.

cp geosplitter/segments static

Entwicklung

Installiere die Abhängigkeiten, bevor du mit der Entwicklung beginnst:

npm install

Anschließend kannst du das mit Svelte entwickelte Frontend starten:

npm run dev

giess-bielefeld's Issues

GeoJSON in kleinere Dateien zerlegen