Neulich an der Hotline: “Wenn ich das Kartenelement im Layout verändere, ändert sich auch immer wieder der Maßstab. Kann man das nicht irgendwie fest einstellen?” Berechtigte Frage und ja, man kann. Eine Lösung ist z. B. die “Datendefinierte Übersteuerung”. In meinem Youtube-Video “QGIS Tip Fix Scale in Layout” [1] zeige ich Euch, wie es geht.
Prof. Dr. Matthias Pietsch und M. Sc. Matthias Henning von der Hochschule Anhalt haben 2025 gemeinsam das GIS-Grundlagenwerk “GIS in Landschaftsarchitektur und Umweltplanung” [1] heraus gegeben. Wie der Titel schon vermuten lässt, wendet sich das Buch an eine spezielle Zielgruppe, nämlich insbesondere an “Praktiker, Wissenschaftler und Studierende in den Bereichen Landschaftsarchitektur, Geoinformatik, Geowissenschaften sowie im gesamten Planungs-, Bau- und Umweltbereich” [1]. In der Kurzvorstellung heißt es:
“In der Landschaftsarchitektur und Umweltplanung sind Geoinformationssysteme (GIS) zu Standardwerkzeugen geworden. Heute stehen eine Vielzahl an Datengrundlagen und Erfassungsmethoden zur Verfügung. Durch fachliche und technische Standardisierungsinitiativen stellen sich Anforderungen an Planer und Verwaltungen sowie an Hochschulen, sich in der Ausbildung intensiv damit auseinanderzusetzen, um die dadurch erzielbaren Verbesserungseffekte zu erreichen. Dazu ist ein entsprechendes Grundverständnis notwendig. Darüber hinaus bietet der Einsatz von GIS in der Landschaftsarchitektur und Umweltplanung eine Vielzahl an Einsatzmöglichkeiten. Dieses Lehrbuch leistet einen Beitrag, um den Einstieg in die Thematik zu erleichtern. Dazu werden relevante Grundlagen dargestellt, GIS-Methoden erläutert und anhand einer Auswahl von Praxisbeispielen die konkrete Umsetzung dargestellt.” [1]
Ich hatte schon das Glück, über eine Fachkollegin ein komplettes Wochenende Einblick in das Buch zu erhalten. Behandelt werden neben den GIS-Grundlagen auch Datenquellen, Datenerfassungsmethoden, Standards und Standardisierungsinitiativen, Basiswerkzeuge und Funktionen von GIS, GIS-Methoden sowie eine Reihe praxisnaher Anwendungsbeispiele. Zu meiner ganz persönlichen Freude dienen auch reale Fälle und Daten aus der GIS-Welt in Halle (Saale) [2] der Veranschaulichung einschlägiger Themen. Mein Fazit: Es lohnt sich sowohl als Startliteratur für GIS-Einsteiger wie auch nach Nachschlagewerk für Fortgeschrittene, in jeden Fall meine #geoObserver-Empfehlung!
[1] … https://www.vde-verlag.de/buecher/537736/gis-in-landschaftsarchitektur-und-umweltplanung.html
[2] … https://webapp.halle.de/opendata.hal/
Große Ereignisse werfen ihre (hier positiven) Schatten voraus. Und für uns Geoleute im D-A-CH-Raum ist die FOSSGIS-Konferenz als die führende Konferenz für Freie und Open Source Software für Geoinformationssysteme sowie für die Themen Open Data und OpenStreetMap sicher eines dieser großartigen Ereignisse. Gestern kam die Nachricht, dass die FOSSGIS 2026 Konferenzseite ab sofort online verfügbar ist [1]. Der Call for Participation startet dann Anfang Oktober [2].
[1] … https://www.fossgis-konferenz.de/2026/
[2] … https://www.fossgis-konferenz.de/2026/callforpapers/
Bereits am Wochenende, am Samstag, den 12.07.2025 gab GDAL-Maintainer Even Rouault per Mail [1] bekannt, dass eine neue Version (Bugfix Release) der universellen GDAL-Bibliothek [3] zur Verfügung steht, aktuell ist nun GDAL v3.11.3 ein Bug Fix Release. Zwischenzeitlich war kurz die v3.11.2 [2] aktiv, diese wurde “ohne Vorwarnung” zeitnah zur 3.11.3 gefixt.
GDAL steht für Geospatial Data Abstraction Library und ist vor allem als Kommandozeilen-Tool, aber auch als wesentlicher Bestandteil von QGIS bekannt. Die Neuerungen findet Ihr auf GitHub [4].
[1] … https://lists.osgeo.org/pipermail/gdal-dev/2025-July/060754.html
[2] … https://lists.osgeo.org/pipermail/gdal-dev/2025-July/060751.html
‘[3] … https://gdal.org/
[3] … https://github.com/OSGeo/gdal/blob/v3.11.3/NEWS.md
Für alle, die sich mit GIS-Programmierung im Open Source Umfeld beschäftigen, ist das neue Buch “Introduction to GIS Programming – A Practical Python Guide to Open Source Geospatial Tools“ von Professor Dr. Qiusheng Wu [1] vielleicht ein Tipp. Eine Vorschau auf die Inhalte findet Ihr im Table of Contents [2], [3]. Schaut mal rein, es lohnt sich! Und trotz guter Erfahrungen mit der KI ist es für mich ein gute Sache, auch mal (wieder) ein richtiges Buch zu benutzen 😉
Übrigens, gestern kam die Nachricht [5], dass die Publikation jetzt auch in deutscher Sprache verfügbar ist.
[1] … https://gispro.gishub.org/
[2] … https://gispro.gishub.org/#table-of-contents
[3] … https://gispro.gishub.org/book-toc.pdf
[4] … https://x.com/giswqs/status/1938753720621109432
[5] … https://x.com/giswqs/status/1944407455632376100
Mashford Mahute (@MashfordMahute) [1] ist ganz sicher einer der auf X (ehemals Twitter) oft gelesenen GIS-Experten, ich jedenfalls freue mich immer auf seine Beträge. Sehr oft wird wirklich GIS-Wissen weiter gegeben, vieles kennt man schon, oft aber nicht in dem Umfang, der Vollständigkeit und der grafischen Übersicht. Mein Beispiel heute: die Übersicht über die heute gängigen GIS-Datei-Formate [2]. Ich finde mich meine Ansichten dazu bestätigt. Und wer meint, typische CAD-Formate gehören eigentlich nicht zu GIS-Datei-Formaten, dem könnte ich zustimmen, aber diese spielen heute eben immer noch eine große Rolle beim Austausch zwischen den GI- & CAD-Systemen.
[1] … https://x.com/MashfordMahute
[2] … https://x.com/MashfordMahute/status/1940777323596599601
Das Problem kennt vermutlich jeder Karten-Redakteur, der mal Wander- oder Radwegkarten erstellen wollte oder vielleicht auch Straßen- oder Leitungskarten. Es gibt immer wieder Abschnitte, an denen Linien ein Stück gemeinsam laufen, sich aber in der Plangrafik nicht einfach überdecken dürfen. Wie man dieses Problem grafisch klug mit QGIS lösen kann, zeigt uns Spyridon Staridas [1] auf X (ehem. Twitter) in “Managing overlapping features in a linear network layer …” [2], [3]. Dort heißt es:
“Die Verwaltung überlappender Features in einer linearen Netzwerkebene erfordert eine geeignete Kombination aus Strichstärke und Linienversatz, insbesondere in Bereichen, in denen zwei, drei, vier oder mehr Features nebeneinander dargestellt werden müssen. Hier nutze ich #QGIS -Ausdrücke, um diesen Effekt zu erzielen.” [2]
[1] … https://www.staridasgeography.gr/about/
[2] … https://x.com/StaridasGeo/status/1873618948958105616
[3] … https://x.com/StaridasGeo/status/1873798628084768914
In den letzten Tage hat der Geobasis_Loader [1] auf Bitte einiger Nutzer Daten-Zuwachs bekommen. Zum Einen sind jetzt auch die Vektor-Kacheln von Basemap World [2] in Katalog 3 “Welt” eingebunden, zum Anderen stehen für Berlin und Brandenburg jetzt auch historische Luftbilder (2009 – 2021) in Color und Monochrom zur Verfügung. Mein Favorit ist aber das wirklich bemerkenswerte “Schmettausches Kartenwerk 1767-1787” [3]. Dieses historische Kartenmaterial hält nun auch den Altersrekord im GeoBasis_Loader, vermutlich werde ich demnächst mal einen neuen Katalog für historische Daten aufbauen: “Katalog 8: Historische Aufnahmen” o. ä.
Damit sind derzeit 620 Layer im GeoBasis_Loader verfügbar, vgl. Status [4]. Den aktuellen Stand der Datenbefüllung im GeoBasis_Loader findet Ihr immer unter “GBL: Meldungen & Störungen” [5]
[1] … geobasisloader.de
[2] … https://basemap.de/produkte-und-dienste/web-vektor-world/
[3] … https://kartenhighlights.staatsbibliothek-berlin.de/portfolio-item/schmettausches-kartenwerk-150-000-1767-1787/
[4] … https://geoobserver.de/qgis-plugin-geobasis-loader/#jsonstatus
[5] … https://geoobserver.de/gbl-aktuelle-meldungen-stoerungen/
Der 8. Juli 1996 ist laut Wikipedia PostgreSQL-Geburtstag [1]. PostgreSQL [2], die mächtigste freie Datenbank hat allen Grund, ihren 29. zu feiern. Darum auch vom #geoObserver:
Herzlichen Glückwunsch, vor allem DANKE und weiter so!
Ich selbst nutze Dich seit 2001, also seit 24 Jahren und immer exclusiv, wenn es um Datenbanken geht! Du bist ein Kernstück unserer KomGIS+Suite [3], Deine Integration ins freie QGIS ist traumhaft!
[1] … https://de.wikipedia.org/wiki/PostgreSQL
[2] … https://www.postgresql.org/
[3] … https://itc-halle.de/loesungen/geoinformationssysteme/KomGIS
Das ist genau nach meinem (Geo-)Geschmack. Man nehme erstens die freien Daten aus dem OpenStreetMap-Projekt [1], die ja von 1000den Mappern fleißig erfasst werden. Das einzelne Objekt wird jedoch häufig nur von einem oder wenigen Mappern erfasst und aktualisiert, meist 100% auf den Punkt, mitunter nicht ganz. Und dann vergleiche man zweitens diese Daten mit wirklichen Massendaten, hier aus Strava [2]. Die Strava-Daten tausender Läufer, Radfahrer und Wanderer sind ja aus OSM-Sicht quasi nebenbei verfügbar. Und man wird an vielen Stellen wunderbare Übereinstimmung erleben, aber man findet auch die Stellen, wo es eine Differenz gibt und genau dort kann man dann die OSM-Daten verbessern und alle gewinnen.
User UrbanRoaming [3] lässt uns in seinem Blog-Beitrag “Strava Workouts Make OpenStreetMap Stronger” [4] an der Analyse teilhaben. Verschiedenen Anwendungsfälle werden gezeigt, falsch ausgerichtete Pfade, fehlende Pfade und versperrte Wege.
Gefunden in der OSM-Wochennotiz 780 [5]
[1] … https://www.openstreetmap.org/
[2] … https://www.strava.com/
[3] … https://www.openstreetmap.org/user/UrbanRoaming/
[4] … https://www.openstreetmap.org/user/UrbanRoaming/diary/406952
[5] … https://weeklyosm.eu/de/archives/18001