Screenshot: Beta-Version von Google Maps (Bildquelle [4])
Lt. Wikipedia [1] startete Google Maps [2] am 8. Februar 2005. Wir alle waren damals wirklich fasziniert, neugierig und gespannt. Heute können wir uns eigentlich gar nicht mehr vorstellen, dass es eine Welt davor gab. Aber wisst Ihr noch, wie Google Maps zum Start aussah? Ich ehrlich gesagt nicht mehr so richtig, aber nach dem Tweet auf X [3] jedenfalls recht übersichtlich 😉 Weitere Informationen findet Ihr im Google Blog [4]
What Google Maps looked like on launch day in 2005
Was, schon wieder ein Jubiläum? Ja, und sogar doppelt: Heute ist es soweit, der 3000. #geoObserver-Beitrag und 14 Jahre #geoObserver sind erreicht und ich feiere das gern mit Euch zusammen und mit einem Gastbeitrag von Torsten Wolff vom netzwerk | GIS Sachsen-Anhalt. Danke Torsten!
Der geoObserver erreicht am 25. Juni einen echten Meilenstein: Er feiert seinen 3.000. Blogbeitrag und seinen 14. Geburtstag!
Hinter diesen stolzen Zahlen stecken nicht nur unzählige Artikel, sondern vor allem Leidenschaft, Geduld und eine Portion Hartnäckigkeit – denn wer hätte gedacht, dass aus einem kleinen Blog mal ein Leuchtturm der Geo-Community wird?
Open Data: Daten, die nicht im Schrank verstauben
Der geoObserver steht für die einfache Idee: „Daten gehören dorthin, wo sie gebraucht werden – und nicht in irgendwelche digitalen Schubladen!“ Denn nichts ist frustrierender, als wenn wertvolle Daten irgendwo vor sich hin schlummern, während andere verzweifelt nach Lösungen suchen.
Die Grundüberzeugung und der Antrieb sind: „Wenn irgendwie möglich und erlaubt, stelle Deine Daten möglichst Vielen zur Verfügung! Je mehr Menschen auf Deine Daten blicken, desto wichtiger werden diese, desto schneller werden sie zu Synergien führen, desto schneller werden Fehler erkannt und gefixt, desto wichtiger und anerkannter wird damit auch Deine Arbeit.“
Open Source: Gemeinsam statt einsam
Ohne Open Source gäbe es die moderne Geo- und Internet-Welt nicht. Der geoObserver setzt sich aktiv für freie Software ein – und das nicht nur mit Worten, sondern mit Taten! Ein Highlight ist der GeoBasis_Loader, ein QGIS-Plug-in, das amtliche Geobasisdaten endlich alltagstauglich macht.
Warum? Weil:
■ Technologie gemeinsam besser wird – und nicht nur in den Händen einiger weniger. ■ Keiner muss das Rad neu erfinden – warum nicht einfach die Arbeit anderer nutzen und verbessern? ■ Gemeinschaftsgefühl wichtiger ist als einsames Grübeln.
Open Source ist wie ein Gemeinschaftsprojekt: Alle dürfen mitgestalten und profitieren – aber damit die Infrastruktur nicht zusammenbricht, braucht es Investitionen in Form von Spenden, Sponsoring oder kommerziellen Partnerschaften. Denn auch die beste Open-Source-Software ist nur so stark wie ihr Funding.
■ Einfachheit pur: Kein technisches Kopfzerbrechen, nur Daten, die sofort nutzbar sind. ■ Zeit sparen: Automatisierung übernimmt die langweiligen Aufgaben – mehr Zeit für die wichtigen Dinge! ■ Gemeinschaftsgefühl: Jede:r kann mitmachen, Ideen einbringen und von anderen profitieren.
Und das Beste? Es funktioniert!
Die Community: Der Turbo für Open Data und Open Source
Hinter dem geoObserver steht eine lebendige Community, die den Blog erst so richtig groß macht. Jede:r, die:
■ Kommentare schreibt, ■ Feedback gibt oder ■ selbst Beiträge verfasst,
trägt dazu bei, dass Open Data und Open Source keine leeren Floskeln bleiben, sondern gelebte Praxis werden. Der geoObserver ist damit mehr als ein Blog – er ist ein Treffpunkt für Macher:innen, Tüftler:innen und Geo-Enthusiast:innen, die die Welt ein bisschen besser machen wollen.
Ein herzliches Dankeschön
An dieser Stelle ein riesiges Dankeschön an Mike und alle Unterstützer:innen! Ohne euch wäre der geoObserver nur ein weiterer Blog im Nirgendwo. Stattdessen ist er heute ein echter Leuchtturm – und das ist vor allem eurem Engagement zu verdanken.
Fazit: In 14 Jahren 3.000 Beiträge – ein Meilenstein und der Auftakt zu neuen Abenteuern!
3.000 Blogbeiträge sind mehr als eine Zahl – sie sind der Beweis dafür, dass Leidenschaft, Gemeinschaft und ein bisschen Humor die Geo-Welt verändern können. Der geoObserver zeigt:
■ Daten gehören in die Hände derer, die sie brauchen. ■ Technologie wird besser, wenn sie gemeinsam gestaltet wird. ■ Kritik ist gut, Lösungen sind besser.
Herzlichen Glückwunsch zum 3.000. Beitrag und zum 14. Geburtstag!
Dieser Meilenstein markiert nicht nur die Vergangenheit, sondern auch den Auftakt für spannende neue Themen – zum Beispiel: Meilensteine. Wer mehr darüber erfahren möchte, sollte unbedingt einen der nächsten Blogbeiträge zum Thema „Von sandigen Römerpfaden zu kursächsischen Postmeilensäulen: Meilensteine, die Geschichte schreiben“ nicht verpassen!
Möge der geoObserver noch viele weitere Meilensteine erreichen und die Geo-Community noch lange von dieser wertvollen Ressource profitieren!
Über DBeaver [1], das universelle SQL-Datenbank-Tool für Linux, Mac und Windows, habe ich hier bereits mehrfach berichtet [2]. Aber wusstet Ihr schon, dass DBeaver auch eine Kommandozeile-Applikation zur Verfügung stellt? Mit dbvr [3] kann man mit wenig Aufwand die SQL-Statements auf der Kommandozeile ausführen, ideal für automatisierte Prozesse, z. B. in cron-Jobs, sodass Datenbankoperationen ohne grafische Benutzeroberfläche ausgeführt werden können. Eine dbvr-Übersicht findet Ihr unter [4]
Animation: 10 Sekunden ÖPNV in Paris aufgezeichnet am 23. Juni 2026 07:57:32 (Bildquelle [1])
Kennt Ihr die interaktive Karte „Zugradar“ [1] von geOps [2]? Sie zeigt Euch in Echtzeit die aktuellen Positionen von Zügen, Straßenbahnen, Schiffen, Bussen und auch Seilbahnen. Einfach mal anschauen, es lohnt sich!
Update: Und ja, weil Einige mich darauf angesprochen haben: Die Karte erinnerte viele an die Karte des Rumtreibers aus Harry Potter [4], mich auch und es ist ja auch wie ein bisschen Zauberei 😉
Screenshot: ÖPNV in Halle (Saale) mit Identifikation der Bahn Linie 7 (Bildquelle [1])
Screenshot 1: Wassertiefen am „Süßen See“ [5] bei Eisleben (Bildquelle [3])
Neulich fand ich auf X (ehem. Twitter) [1] Folgendes: Mit Landsat-Daten haben Forscher der Universität Southampton die Ausbreitung und den Rückgang von Wassermassen zwischen 1984 und 2022 weltweit dokumentiert, Details findet Ihr in „Landsat Reveals Reservoir Changes and Bathymetry“ [2]. Aus den Daten wurde ein statischer Datensatz, bekannt unter „3D-Lakes“ [3] mit den Wassertiefen von 510530 Lokationen generiert. Eine 2. Datensammlung „Global Surface Water“ [4] macht es möglich, auf dynamische Daten zuzugreifen, um die Veränderungen der Gewässer zu analysieren. Ich habe mir das mal (statisch) am „Süßen See“ [5] bei Eisleben und (dynamisch) am Geiseltalsee [6] angeschaut.
Screenshot 2: Gewässer -Veränderungen am Geiseltalsee [6] (Bildquelle [4])
Als Bathymetrie (von altgriechisch βαθύς bathýs, deutsch ‚tief‘ und μέτρον métron, deutsch ‚Maß‘) oder Gewässervermessung bezeichnet man die Vermessung der topographischen Gestalt der Gewässerbetten, Meeresböden wie beispielsweise Seegründe.[7]
Screenshot 1: OpenGridWorks [1] in Europa (Bildquelle [1])
Einen Überblick über weltweit vorhandene öffentliche Daten aus dem Energiesektor, kreiert von Brian Bartholomew findet Ihr bei OpenGridWorks [1]. Genießt die Datenfülle und die Datenvisualisierung und entdeckt die Energiewelt noch mal mit anderen Augen. Die Daten stammen aus OpenStreetMap, der PeeringDB [2], EpochAI [3] und dem Global Energy Monitor [4].
Screenshot 2: OpenGridWorks [1] USA, Europa und die Atlantikkabel (Bildquelle [1])Screenshot 3: OpenGridWorks [1] in und um Halle (Saale), mit der Identifikation auf der Kraftwerk Schkopau (Bildquelle [1])
Stell Dir vor, es ist Fussball-Weltmeisterschaft. Ein – oder heutzutage – oft mehrere Austragungsländer mit entsprechend vielen Fussballstadien und immer mehr Mannschaften, die immer öfter und immer größere Entfernungen zum nächsten Spiel zurücklegen müssen. Da kann es doch tatsächlich mal interessant werden, sich mit dem CO2-Ausstoß der einzelnen Mannschaften und der WM-Gesamtbilanz zu beschäftigen. Alexandre Bogachev hat es getan und eine wunderbare, interaktive Weltmeisterschafts-Reise-Emissionsanimation [1] erstellt. Ihr könnt jedes Turnier von 1978 bis 2026 analysieren und vergleichen. Ich finde diese Anwendung in mehrfacher Hinsicht bemerkenswert, zum Einen bzgl. der Daten-Sammlung, -Aufbereitung und -Visualisierung, zum Anderen der Ergebnisse wegen, die sind erstaunlich und leider erschreckend. Schaut genau hin und bedenkt bitte, es geht hier nur um die Mannschaften, die Zuschauer-Emissionen sind noch gar nicht dabei!
Na, darauf haben viele schon erwartungsvoll gewartet, seit Freitag ist er nun online, der GeoServer in der Version 3.0.0 [1]. Die wesentlichen Neuerungen und Verbesserungen in lt. Blog-Eintrag [2]:
Modern JAVA-Basis: JDK 17 und Spring 7
Moderne Rasterverarbeitung mit ImageN
Verstärkte Sicherheit
Überarbeitete Verwaltungsoberfläche und aktualisierte Dokumentation
Danke an die Entwickler, alle Mitwirkenden und die Community!
Screenshot 1: Das QGIS-Plugin „Weather Picker“ in Aktion – Werkzeug aktivieren, auf den gewünschten Punkt in der Karte klicken, hier Roskilde (DK) und die dazugehörigen Wetterinfos erhalten.
(M)ein neues QGIS-Plugin „Weather Picker“ [1] dient einer einfachen Wetterauskunft inklusive 7-Tage-Vorschau und 2-Tage Rückschau für jede angeklickte Koordinate auf der QGIS-Karte. Temperatur- und Regenverlauf werden als pixelscharfes Diagramm dargestellt, ergänzt um den nächstgelegenen Ort. Die Wetterdaten stammen von der für die nicht kommerzielle Nutzung freien Open-Meteo-API [2], die Ortsnamen von OpenStreetMap [3]. Die Oberfläche folgt automatisch der QGIS-Sprache (Deutsch/Englisch). Folgende Funktionen sind derzeit verfügbar:
Geglättete Temperaturkurve und Regenmengen in einem Diagramm inklusive 7-Tage-Vorschau und 2-Tage Rückschau
Nächster Ort zur Koordinate – „in der Nähe von …“ im Diagramm, ermittelt über Nominatim (OpenStreetMap) [4]
„Jetzt“-Markierung für die aktuelle Zeit und dezent schattierte Vergangenheit
Zweisprachig DE/EN – folgt automatisch der QGIS-Oberflächensprache
Locale-korrekte Datums- und Zahlenformate (Wochentag/Reihenfolge aus QLocale, Dezimaltrenner nach Sprache)
Scharfes HiDPI-Rendering (devicePixelRatio)
Netzwerkabruf über den QGIS-Netzwerk-Manager – respektiert Proxy/Authentifizierung (z. B. NTLM/Kerberos im Firmennetz)
Der Quellcode und die detaillierte Dokumentation sind auf GitHub [5] nachzulesen. Danke KI für den meinen „ersten Wurf“ und Thomas Wölk für das folgende Finetuning! Weitere meiner Plugins findet Ihr unter den #geoObserverTools [6]
Screenshot 2: Klickt doch mal auf die Antarktis, ich habe Temperaturen von -54 … – 68 °C erwischt 😉
Heute auf LinkedIn [1] gefunden: Ein einfacher Weg, um allein mit QGIS-Bordmitteln aus einem Höhenmodell (DEM) eine wirklich coole 3D-Contour-Visialisierung zu erzeugen. Das gebe ich gern weiter. Schaut Euch einfach mal das Kurzvideo an. Danke Map craft!
