Neue Ribbon-GUI: Das Plugin „QGIS Ribbon“

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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

[1] … https://de.wikipedia.org/wiki/Ribbon
[2] … https://plugins.qgis.org/search/?q=ribbon
[3] … https://plugins.qgis.org/plugins/qgis_ribbon/
[4] … https://github.com/8snv5d5zcy-glitch/qgis-ribbon

FOSSGIS 2027: Community Voting ist gestartet.

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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:

  1. Link klicken: https://pretalx.com/fossgis2027/p/voting/signup/ [3]
  2. E-Mail mit persönlichem Link nutzen
  3. Einreichungen anschauen und bewerten

* … ich habe mich auch beworben, hier meine Einreichung 5]

[1] … https://mastodon.online/@FOSSGISeV/117545803796179819
[2] … https://lists.fossgis.de/pipermail/fossgis-talk-liste/2026-November/013664.html
[3] … https://pretalx.com/fossgis2027/p/voting/signup/
[4] … https://fossgis-konferenz.de/2027/
[5] … https://pretalx.com/fossgis2027/talk/review/AHEG…YA7LGHCSD

hilldar: Welche Berge sind wo zu sehen?

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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].

Screenshot: Mein Test auf dem iPad, ich stehe virtuell auf dem Brocken und habe schaue genau zum Wurmberg

Hier der Original-Tweet [4]:

[1] … https://www.hilldar.com/
[2] … https://mapterhorn.com/
[3] … https://www.hilldar.com/de/ueber-hilldar
[4] … https://www.hilldar.com/?v=51.799100,10.615600,2,177.8,-0.0,55,0,1&clouds=1&water=1&labels=peaks,places,castles,towers
[5] … https://x.com/berttemme/status/2116483051903758537?a=kxCmBW8sopOZkb4M3HA

Erinnerung: #30DayMapChallenge 2026 startet am Sonntag

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Bildquelle [1]

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“!

hier die Original-Tweet [2]:

[1] … https://30daymapchallenge.com/
[2] … https://x.com/tjukanov/status/2105750774248513759

Update: QGIS-Plugin “Polygon Area Splitter” v0.8

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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:

  1. Das Thema mit den zu teilenden Polygonen aktivieren, z. B. die Flurstücke oder Ackerflächen
  2. in diesem Thema genau ein Polygon selektieren
  3. gewünschte Zielgröße eingeben, also „Flächeninhalt“ oder „Anzahl gleicher Flächen“ oder „Abstand und Anzahl Wiederholungen“
  4. die Seitenkante anklicken, von welcher aus die neue(n) Fläche(n) gesplittet werden soll(en)
  5. und das Ergebnis im neuen entstandenen temporären Polygon-Layer „Polygonteilung“ nutzen
Animation 1: Schritt 1 … 5 des Polygon-Splittings

Ihr findet das neue Polygon Area Splitter-Plugin im QGIS-Plugin-Repository [1] und den Code auf GitHub [2]

[1] … https://plugins.qgis.org/plugins/PolygonAreaSplitter/
[2] … https://github.com/geoObserver/PolygonAreaSplitter

Walkably: Wie fußgängerfreundlich ist Dein Ort?

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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

Daten:
© OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL), Stand 7. Oktober.
Einwohner: Eurostat, © Europäische Union; JRC, GHS-POP R2023A; beide CC BY 4.0, von Walkably geändert. Stadtgrenze: Eurostat, GISCO, © EuroGeographics bezüglich der Verwaltungsgrenzen. Karte: walkably.org [2], Halle-Seite [3].

Zum Autor:
Raian Pollock hat Walkably entwickelt. Kontakt: hello@walkably.org

[1] … https://geoobserver.de/2026/09/02/stadtklimadashboard-zentrale-kennwerte-zur-klimaanpassung/
[2] https://walkably.org
[3] https://walkably.org/city/de/halle-an-der-saale/

Aus der „Polizeikarte“ wird die „Tickerkarte“

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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!

Screenshot: Die Meldungen der letzten 365 Tage für Halle (Saale) (Bildquelle [3])

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.“

[1] … https://geoobserver.de/2026/09/16/polizeikarte-de-63-600-polizeimeldungen-auf-einer-karte/
[2] … https://tickerkarte.de/
[3] … https://tickerkarte.de/halle?zeitraum=365
[4] … http://polizeikarte.de/
[5] … https://tickerkarte.de/methodik
[6] … https://tickerkarte.de/daten

terrio – das neue GDAL?

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Bildquelle [6]

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]:

[1] … https://terrio.opengeos.org/
[2] … https://x.com/giswqs/status/2113096337252106672
[3] … https://x.com/giswqs/status/2113980412691149078
[4] … https://github.com/opengeos/terrio
[5] … https://github.com/opengeos/terrio/releases/tag/v0.5.0
[6] … https://raw.githubusercontent.com/opengeos/terrio/main/docs/assets/terrio-wordmark-dark.svg

Neues QGIS-Plugin „Polygon Area Splitter“

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2

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:

  1. Das Thema mit den Polygonen aktivieren, z. B. die Flurstücke oder Ackerflächen
  2. in diesem Thema genau ein Polygon selektieren
  3. Werkzeug starten, Zielgröße „Flächeninhalt“ eingeben
  4. die Seitenkante anklicken, von welcher aus die neue Fläche gesplittet werden soll
  5. und das Ergebnis im neuen entstandenen temporären Polygon-Layer nutzen
Animation: Schritt 1 … 5 des Polygon-Splittings

Ihr findet das neue PolygonAreaSplitter-Plugin im QGIS-Plugin-Repository [2] und den Code auf GitHub [3]

[1] … https://geoobserver.de/qgis-plugins/
[2] … https://plugins.qgis.org/plugins/PolygonAreaSplitter/
[3] … https://github.com/geoObserver/PolygonAreaSplitter
[4] … https://geoobserver.de/PolygonAreaSplitter/

Wundersame Dinge: Google, eine Privatperson und ein Gericht

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So oder ähnlich könnte es demnächst an vielen Orten in Deutschland aussehen, jedenfalls bei der Nutzung entsprechender Geodaten und Geoanwendungen (Bild KI-generiert)

Ja, ich konnte es vorgestern kaum glauben, aber es ist wohl passiert. Wie wir schon bei Google Street Map erleben mussten, erleben wir es jetzt bei den 3D-Luftbildansichten von Google. Ein Familienvater meint, es wäre nicht zumutbar, dass sein Grundstück von oben weltweit sichtbar ist, klagt gegen Google und gewinnt. Die 3. Zivilkammer des Landgerichts Frankfurt am Main hat entschieden, vgl. Az.: 2-03 O 388/25 [1]. Ich kann nur unverständlich den Kopf schütteln* und hoffen, dass es nicht dabei bleibt, immerhin ist das Urteil noch nicht rechtskräftig. Google kündigte schon Rechtsmittel an. Detaillierte Informationen zu diesem Rechtsstreit findet Ihr in [2], [3] und [4].

Nun ja, manche werden sich vielleicht auch die Hände reiben und argumentieren, Google dürfe eben auch nicht alles. Ja, das ist richtig. ABER: was könnte ein solches Urteil für uns alle bedeuten, wenn wir es weiter denken? Was wird aus anderen Luftbildern, z. B. die der Landesvermessungsämter und deren Weiterverarbeitung, was aus anderen offenen Daten, wie beispielsweise OSM (auch hier wurden ja schon von Waldbesitzern Wegeinformationen angemahnt), was wird aus den Digitalen Zwillingen, wie weit wird das gehen? Ich bin erst einmal einigermaßen fassungslos. Aber ich bleibe dran …

* … aber ich habe ja auch keine Gerichtsentscheidungen zu bewerten
[1] … https://www.rv.hessenrecht.hessen.de/bshe/document/LARE260001263
[2] … https://www.heise.de/news/Gericht-untersagt-Luftbildaufnahmen-bei-Google-Maps-11494524.html
[3] … https://www.hessenschau.de/panorama/google-maps-hausbesitzer-in-frankfurt-wehrt-sich-gegen-luftbilder-v1,prozess-google-haus-100.html
[4] … https://www.n-tv.de/wirtschaft/Google-darf-Satellitenbilder-von-Grundstueck-nicht-veroeffentlichen-id31437987.html