Vermutlich kennt das jeder. Man weiß, man hat genau diese Funktion im QGIS vor einiger Zeit schon mal erfolgreich ausgeführt, vielleicht sogar mehrfach. Und nun steht man plötzlich im Dunkeln, man, wie war denn das? On Top wartet noch irgendjemand im Hintergrund ganz dringend auf das Ergebnis. Alltag, GIS-Alltag! Und genau hier setzen die QGIS-Kurzanleitungen von Andre Trittin (GeoVitec) an. Ihr findet Sie in der Wissensecke unter „QGIS kurz gezeigt“ [1] oder direkt auf Youtube [2]. Cooler Stoff, lohnt sich. Danke Andre!
Screenshot 2: Die Kurzanleitungen auf Youtube [2] (Bildquelle [2])
Screenshot: Meine erster Test mit dem Plugin „QGIS Ribbon“ [3] mit QGIS 3 auf Mac in der dunklen Variante
Auf Wikipedia[1] findet man zu „Ribbon“ folgendes: „Ein Ribbon (englisch für das „Band“), Menüband oder eine Multifunktionsleiste ist ein grafisches Bedienkonzept für Anwendungsprogramme, das die Elemente Menüsteuerung, Symbolleisten und Dialoge miteinander verbindet.“ Und immerhin scheint es doch recht viele QGIS-Nutzende zu geben, die eine solche Oberfläche bevorzugen. Im QGIS-Umfeld sind in der jüngsten Vergangenheit gleich mehrere dieser GUIs als Plugin erschienen, schaut mal in das QGIS Plugins Repository [2]. Ich habe mir ein Plugin genauer angesehen, das Plugin „QGIS Ribbon“ [3] von Paul Liecke. Ich hatte das Vergnügen, sein Plugin zu testen, besonders mit QGIS 3 und 4 auf Mac, die Zusammenarbeit war sehr angenehm, schnell und zielführend. Danke Paul!
Paul schreibt zu den Vorteilen seiner Implementierung:
„Worum geht’s? QGIS Ribbon ersetzt die vielen Werkzeugleisten durch ein Ribbon: Befehle in Tabs und Gruppen sortiert, dadurch deutlich mehr Übersicht. Es ist kein reiner Skin, der QGIS nur anders aussehen lässt. Die Befehle sind wirklich neu sortiert, und man baut sich die Tabs selbst, passend zum eigenen Workflow.
Was es abhebt:
Eigene Tabs für eigene Workflows: Man nutzt oft dieselben Werkzeuge zusammen. Im grafischen Editor baut man sich per Drag & Drop eigene Tabs und Gruppen dafür, auch mit Befehlen anderer Plugins. Setups lassen sich speichern und teilen.
Kontext-Tabs: Je nach aktivem Layer erscheinen automatisch die passenden Tabs.
Befehlssuche: Sie findet nicht nur Ribbon-Buttons, sondern fast jeden QGIS-Befehl, Einstellungsseiten und Plugin-Befehle. (einige wenige fehlen noch aber die werden in den nächsten Updates kommen)
Gestaltung: Hell/Dunkel, Akzentfarben, Icons umschaltbar. Ein eigenes Icon-Set und Design bringt es mit, man kann aber auch bei der normalen QGIS-Optik bleiben.
Sauber: Es nutzt nur bestehende QGIS-Funktionen, beim Deaktivieren ist alles wie vorher. Läuft unter QGIS 3.44 und 4.
Einsteigerfreundlich: Ein ausführlicher Guide gibt eine Einführung ins Plug in auf Deutsch und Englisch (über Befehlssuche oder das Fragezeichen ganz rechts).
Platz für die Karte: Die QGIS-Menüleiste lässt sich ausblenden, die Menüs bleiben erreichbar. Zusammen mit Vollbildmodus maximales Ausnutzen des verfügbaren Platzes.
Das Layout-Fenster hat auch ein Ribbon, funktioniert, ist aber noch in Arbeit.“
Den Quellcode findet man unter GitHub [4], Feedback ist jederzeit willkommen, also viel Erfolg beim testen und nutzen
Vorbemerkung: Ich habe schon abgestimmt 😉 Via Mastodon [1] und Mail [2] wurde am Montag (02.11.2026) zum Community-Voting [3] für die FOSSGIS 2027-Konferenz [4] aufgerufen. Ihr könnt und solltet abstimmen, welche der 282 Einreichungen* ins Konferenzprogramm aufgenommen werden. Das Community-Voting ist bis zum 10.11.2026 offen, also nicht verpassen! Nun seid Ihr gefragt, also bringt Euch ein! Nur drei Schritte sind nötig:
Egal, wo Ihr auf der Erde seid, überall zeigt Euch Hilldar [1], welche Erhebungen, also Berge, Städte, Burgen und Aussichtsplattformen sowie Leucht- und Sendetürme Ihr sehen könnt. Das Gelände basiert auf dem Höhenmodell von Mapterhorn [2], die Namen der Gipfel, Orte und Sehenswürdigkeiten liefern die Mitwirkenden bei OpenStreetMap. Weitere Hilldar-Details findet Ihr bei Über Hilldar [3].
Heute noch mal die finale Erinnerung an alle, die sich ab Sonntag einmal täglich der von Topi Tjukanov (@tjukanov) initiierten #30DayMapChallenge [1] stellen wollen. Also an alle, die sich jedem einzelnen November-Tag einer neuen Karten-Herausforderung widmen. Start ist übermorgen, der 01.11.2026. Ich bin gespannt auf Eure Ergebnisse, meine Favoriten bekommen hier ganz sicher einen Platz. Erweitert Euern und unseren „Map-Horizont“!
Mein neustes QGIS-Plugin „Polygon Area Splitter“ [1] hat in den letzten Tagen mehrere Updates erfahren, von v0.6 bis v0.8. Gestern wurde die v0.8 frei gegeben und ist nun online. Der Input mit Wünschen nach neuen Features kam auch von den Nutzern, danke für das Feedback! Folgende erweiterte und neue Zielgrößen sind jetzt enthalten:
Zielgröße 1: Flächeninhalt
Variante a – Flächeninhalt in m²
Variante b – Flächeninhalt in ha 🆕
Variante c – Flächeninhalt in % 🆕
Zielgröße 2: Anzahl n gleicher Flächen 🆕
Zielgröße 3: Abstand und n Wiederholungen 🆕
Außerdem wurden noch folgende Erweiterungen realisiert:
Speicherung der „Polygonbezugskanten“ im gleichnamigen temporären Layer 🆕
Vergabe, Speicherung und Beschriftung der Split-ID „[ID x]“ für die Polygone und die Polygonbezugskanten, um die Zuordnung zu verdeutlichen 🆕
Beschriftung der Flächenanteile vom Augangspolygon in Prozent 🆕
Animation 2: Drei Zielgrößen – Flächeninhalt, Anzahl gleicher Flächen, Abstand
Die Bedienung bleibt IMHO weiterhin denkbar einfach, der Nutzer muss folgende fünf Schritte ausführen:
Das Thema mit den zu teilenden Polygonen aktivieren, z. B. die Flurstücke oder Ackerflächen
in diesem Thema genau ein Polygon selektieren
gewünschte Zielgröße eingeben, also „Flächeninhalt“ oder „Anzahl gleicher Flächen“ oder „Abstand und Anzahl Wiederholungen“
die Seitenkante anklicken, von welcher aus die neue(n) Fläche(n) gesplittet werden soll(en)
und das Ergebnis im neuen entstandenen temporären Polygon-Layer „Polygonteilung“ nutzen
Heute wieder mal ein Gastbeitrag, diesmal vom Fachkollegen Raian Pollock. Danke Raian!
Halle (Saale): Wie weit ist es zu Fuß bis zum nächsten Park?
Im #geoObserver-Beitrag vom 2. September 2026 ging es um das Stadtklimadashboard [1] und einen seiner Kennwerte: Wer erreicht kühlende Grünflächen fußläufig in höchstens 500 Metern? Für Halle (Saale) weist das Dashboard 94,9 % der Einwohner aus.
Ich habe die Frage mit anderen Daten nachgerechnet, in Gehminuten auf dem Straßen- und Wegenetz von OpenStreetMap, mit 4,8 km/h (80 Meter pro Minute). Das Ergebnis:
89,7 % der Einwohner erreichen innerhalb von 6,25 Minuten (500 Meter) einen Park, einen öffentlichen Garten oder einen Spielplatz.
In 3 Minuten sind es 58,0 %, in 10 Minuten 97,7 %.*
Für etwa 21.800 Menschen ist der Weg länger als 500 Meter.
Die größten Gruppen davon leben in Ammendorf/Beesen (etwa 2.300 Menschen), in Kröllwitz (etwa 1.600) und im Stadtteil Damaschkestraße (etwa 1.300). Unter den Stadtteilen mit schätzungsweise mindestens 1.000 Einwohnern ist der Anteil über 500 Meter im Industriegebiet Nord am höchsten (80,2 %), vor Diemitz (60,5 %) und der Gottfried-Keller-Siedlung (51,6 %). In der Altstadt und im Paulusviertel sind es unter 1 %.
Screenshot 1: Typische Innenstadtlage, hier Halle (Saale), Nähe Marktplatz, 90 von 100 Punkten
Das Dashboard nutzt das ATKIS Basis-DLM und den Zensus 2022 und zählt auch Wald, Gewässer, Kleingärten und baumreiche Friedhöfe. Walkably [2] zählt Parks, öffentliche Gärten und Spielplätze aus OpenStreetMap (leisure=park, garden, playground), sonst nichts. Der Wald der Dölauer Heide neben Kröllwitz zählt also nicht, nur einzelne Spielplätze und kleine Parks darin. Größe, Baumbestand und Kühlwirkung einer Fläche bildet Walkably nicht ab: Ein kleiner Spielplatz zählt wie ein Park. Die Einwohner je Sechseck mit 55 m Seitenlänge sind aus dem Zensus-Raster (1 km) und GHS-POP geschätzt.
Gerechnet habe ich mit Walkably, meiner kostenlosen Karte für 31 europäische Länder. Sie zeigt die Gehzeit zu Parks und sieben weiteren Alltagszielen.
Screenshot 2: Typische Dorflage, hier Dobis bei Wettin, 32 von 100 Punkten
Erst am 16. September 2026 habe ich hier über die „polizeikarte.de“ [1] berichtet. Mittlerweile hatte ich Kontakt zu Mathias Ziegler, dem Protagonisten des Projektes. Er teilte mir mit, dass es eine ganze Menge erwähnenswerter Neuigkeiten zu diesem unabhängigen Datenprojekt gebe, z.B., warum aus der „Polizeikarte“ jetzt die „Tickerkarte“ [2] wurde. Ich gebe seine Infos hier gern weiter, es ist quasi ein Gastbeitrag. Danke Mathias!
Hier die Neuigkeiten von Mathias (Auszug aus der Mail)
„Warum der neue Name: „Polizei“ ist als Bezeichnung den Ländern vorbehalten, und ich wollte jeden Eindruck vermeiden, es handle sich um ein behördliches Angebot. Deshalb heißt das Projekt seit dem 5. Oktober TICKERKARTE unter https://tickerkarte.de [2] polizeikarte.de [4] leitet dauerhaft weiter, alle Pfade sind gleich geblieben. Inhalt und Betreiber sind unverändert: privat, unabhängig, werbefrei.
Bestand: 84.000 Vorfälle aus 386 Orten in allen 16 Bundesländern (im September: 63.600 aus 260 Orten in 14 Ländern). Neu dazugekommen sind unter anderem 33 NRW-Behörden sowie Mecklenburg-Vorpommern und Bremen als Volltextquellen, dazu viele Gemeinden in Oberbayern.
Verortung: Statt Nominatim läuft die Straßen- und Kreuzungssuche seit Ende September gegen einen eigenen Straßenindex aus OpenStreetMap-Daten in PostGIS (Geofabrik-Auszug, osmium, 277.000 Straßen aus 366 Städten, Kreuzungen über den gemeinsamen Knoten). Gemessen: 86 % Trefferquote, Median 200 Meter zur Nominatim-Position, 90 % weniger Anfragen an die öffentlichen OSM-Dienste. Nominatim bleibt nur noch Rückfall für Unbekanntes. Beschrieben unter https://tickerkarte.de/methodik [5], Abschnitt 5. 55 % der Vorfälle liegen straßengenau.
Offene Daten: Seit Oktober gibt es unter https://tickerkarte.de/daten [6] monatliche CSV- und GeoJSON-Exporte (gesamt, je Land, je Ort) und eine JSON-Schnittstelle, Lizenz CC BY-NC 4.0 für Vorfälle, CC BY 4.0 für Monatszahlen und Ortsliste. Die GeoJSON-Dateien laden direkt in QGIS. Die Stadt Leipzig hat die Karte in ihr Open-Data-Portal aufgenommen.
Ebenen: Der Unfallatlas liegt jetzt mit 797.000 Unfällen 2018 bis 2025 darunter (im September 586.000), dazu die PKS des BKA für 401 Kreise und 84 Städte, die Kriminalitätsatlanten Berlin und Hamburg und die Ortsteil-Statistik Leipzig, alle bewusst getrennt von den Pressemeldungen.
Außerdem: ein Block „Zeugen gesucht“ aus den Meldungen, eine neue Startseite mit Deutschlandkarte, Konten auf Mastodon (@tickerkarte@mastodon.social) und Bluesky (@tickerkarte.de), und ein Vortrag zum Straßenindex ist bei der FOSSGIS 2027 in Heidelberg eingereicht.“
Bisher war GDAL in der FOSSGIS- und der kommerziellen GIS-Welt das Standardwerkzeug für alle Arten zur Konvertierung von Geodaten. Ich selbst nutze GDAL seit 2001, also seit 25 Jahre. Seit letzter Woche verbreiteten sich die Meldungen über terrio [1] von Qiusheng Wu (@giswqs). Klingt spannend, sollte man sich unbedingt mal anschauen. Viele sagen ja immer, „Konkurrenz belebt das Geschäft“, manche bestreiten das auch vehement, na mal sehen 😉
terrio sagt in [2] über sich selbst:
terrio ist eine leichte, open-source Bibliothek für den Import und Export geospatieller Daten
geschrieben in reinem Rust
liest, schreibt, konvertiert und reprojiziert Raster, Vektoren und Punktwolken, ohne GDAL oder C-Abhängigkeiten
Verwendung via Kommandozeile, Python, JavaScript (WebAssembly) oder Rust oder KI-Agenten
terrio-Kommandozeilen-Executable <15 MB und ohne zusätzliche Einrichtung
GDAL-ähnliche Tools zum Lesen, Schreiben, Konvertieren und Verarbeiten geospatialer Daten
Details findet Ihr unter Dokumentation [1], den Code unter GitHub [4] und die News unter Release Notes [5]. Wer von Euch hat schon erste Erfahrungen mit terrio gemacht, gern in den Kommentaren …
Hier die Original-Tweets [2], [3]:
terrio v0.4.0 is here!
terrio is a lightweight, open-source geospatial data I/O library written in pure Rust. It reads, writes, converts, and reprojects rasters, vectors, and point clouds without requiring GDAL or C dependencies. Use it from the command line, Python, JavaScript… pic.twitter.com/mwjxrFS2LZ
terrio reads, writes, converts and reprojects geospatial rasters, vectors and point clouds in pure Rust, with no GDAL and no C dependencies. Use it from the command line, Python, JavaScript (WebAssembly) or Rust, or let an AI agent drive it.
Gestern haben die #geoObserverTools [1] wieder Zuwachs bekommen. Das QGIS-Plugin „Polygon Area Splitter“ [2] ist ein einfaches Tool zum Aufteilen von Polygonen. Ziel ist dabei der vom Nutzer eingegebene neue Flächeninhalt einer neu zu erzeugenden Teilfläche. Also z. B., man hat eine vorhandene Ackerfläche und möchte von dieser genau 1,8 ha, also 18000 m² parallel zu einer Seitenkante abtrennen. Die Bedienung ist denkbar einfach, der Nutzer muss folgende Schritte ausführen:
Das Thema mit den Polygonen aktivieren, z. B. die Flurstücke oder Ackerflächen
