Zum Wochenende meine Leseempfehlung. Einen wunderbaren Artikel über Flächenberechnung in GI-Systemen habe ich die Tage auf LinkedIn [1] gefunden. Im Artikel „Why your GIS polygons might be lying to you: The Zero-Area Paradox“ [2] zeigt Ahmad Zaenun Faiz, wie ein GIS die Flächeninhalte ermittelt und welche Besonderheiten und Fallen es dabei gibt. Selbstüberschneidene Polygone (self-intersecting polygons) haben danach „selbstverständlich“ eine falschen Flächeninhalt. Ich habe das Ganze mal im QGIS nachgestellt, siehe die folgende Animation. Übrigens, mein QGIS-Plugin QuickPolygonRepair [3] repariert via GEOS-Methode solche Polygone ;.)
Annimation: Falschen Flächeninhalt, nämlich 0,00 m² bei einem selbstüberschneidenen Polygon
Screenshot 1: Das QGIS-Tipp: Plugin „GeoBasis_Loader“ im QGIS-Erweiterungmanager
Gestern, am 11.02.2026, 09:41 Uhr wurde das QGIS-Plugin „GeoBasis_Loader“ [1] in der Version 2.0.0 veröffentlicht. Damit steht das Plugin parallel zur QGIS 4-Einführung [2] nun auch für diese neuste QGIS-Version zur Verfügung. Im Fokus für den „GeoBasis_Loader“ v2.0 stand ausschließlich die Kompatibilität bzgl. Qt5 und Qt6 in einem Plugin. Damit ist die Erweiterung ab sofort unter QGIS 3.x und QGIS 4.x lauffähig, auf neue Funktionen wurde in diesem Schritt bewusst verzichtet. Übrigens, in den ersten 22 Stunden wurde die neue Version des Plugins bereits > 360 mal herunter geladen.
Alle, die das Plugin nutzen und deren tägliche Arbeit damit deutlich erleichtert wird, ob einzeln, im Team, in der Firma und auch in vielen kommunalen, Landes- und Bundesbehörden*: Ihr könnt unsere Arbeiten am GeoBasis_Loader unterstützen, denn Entwicklung und Server kosten Zeit und auch Geld. Wenn Euch die Weiterentwicklung am Herzen liegt, unterstützt uns bitte gerne hier, werdet Unterstützer/Förderer [4]. Danke!
* … Immer wieder höre von den Mitarbeitern aus kommunalen, Landes- und Bundesbehörden: „Ein tolles Tool, wir arbeiten täglich damit“ oder „Ich weiß gar nicht mehr, wie ich früher ohne den GeoBasis_Loader gearbeitet habe“ und „Wir würden es ja gern unterstützen, aber uns fehlt der Haushaltstitel“ oder „Wir haben dafür leider keine Kostenstelle“. Erstens: es freut mich, wenn der GBL gefällt und genutzt wird und wenn sie gern unterstützen wollen und zweitens: Dann schafft doch in der nächsten Haushaltsplanung einfach mal die Voraussetzungen dafür. Arbeitstitel könnte sein: „Unterstützung freier Software für mehr digitale Souveränität“ oder werbt Fördermittel ein, z. B. für die „Förderung der QGIS-Plugins A, B, C“. Es wird durch den Einsatz freier Software glücklicherweise sehr viel Steuergeld gespart und das ist gut so. Und weil das so ist, darf auch ruhig ein kleiner Teil dorthin zurück fließen 😉
Screenshot 2: In 22 Stunden bereits > 360 Downloads, das QGIS-Plugin „GeoBasis_Loader“ QGIS-Plugin-Repository mit Versionsständen
Screenshot 1: Mein QGIS-Projekt „Einwohner pro Ladesäule“, alle Daten inkl. dem QGIS-Projekt findet Ihr unter [5]. (Bildquelle Verkehrszeichen: [6])
Ehrlich, das hat mich schon immer mal interessiert: Man trifft auf Karten mit Ladesäulen in Deutschland und dort sieht man deutliche Hotspots. Aber, sorgt diese Standortdichte tatsächlich zu einer besseren Versorgung oder wird die scheinbar bessere Ausstattung ggf. durch deutlich mehr potenzielle Nutzende wieder relativiert? Also was liegt näher, als im GIS die Ladesäulen- mit Einwohnerdaten zu kombinieren? Ich habe es getan (natürlich mit QGIS 😉 hier mein Vorgehen und die Ergebnisse:
Laden der 10 km Zensus2022-Datensatz mit Einwohnerdaten als Punktraster [1]
Laden der Ladesäulen-Daten aus dem WFS [2], abspeichern als Shape o. ä.
Rechteckbildung um die Punkte mit 10 km x 10 km („Rechtecke, Ovale, Rauten“)
Einwohnerdaten als Punkte auf Rechtecke übertragen („Attribute nach Position verknüpfen“)
Anzahl der Ladesäulen pro Rechtecken ermitteln („Punkte in Polygon zählen“)
Versorgung berechnen: (Einwohner / Ladesäulen), also letztlich Beantwortung der Frage: „Wieviel Einwohner werden von einer Ladesäule versorgt?“
Übrigens, der rechnerisch am besten versorgte Standort in Deutschland [4] befindet sich nordwestlich von Ulm, weil dort sehr wenige Einwohner auf eine vergleichsweise große Anzahl von Ladesäulen trifft.
Ich hatte tatsächlich irgendwie Zweifel, 259 Ladesäulen am Bahnhof Merklingen auf so kleiner Fläche? Eine Überprüfung mit der Online Ladesäulenkarte der Bundesnetzagentur [7] zeigt aber gleiche Ergebnisse an, vgl. Screenshots 4 und 5. Ich frage mal bei der Bundesnetzagentur nach. Update 11.03.2026, 10:13 Uhr: Hier die Auflösung (Danke Torsten!) Es ist tatsächlich so, Google Maps zeigt die Bilder eines sehr großen P+R-Parkplatzes mit den 259 Ladesäulen direkt an der Bahnstation [8], [9], vgl. Screenshot 6. Es handelt sich offensichtlich um den größten Ladepark der Welt [10]!
Screenshot 4: Die 259 Ladesäulen am Bahnhof Merklingen im identifizieren WFS [2]Screenshot 5: Die 259 Ladesäulen am Bahnhof Merklingen überprüft mit der Online Ladesäulenkarte der Bundesnetzagentur (Bildquelle [7])Screenshot 6: Die 259 Ladesäulen am Bahnhof Merklingen in Google Maps [8], [9] (Bildquelle [9])
Laut Informationen von Jürgen E. Fischer [1], [2] stehen seit gestern, den 09.03.2026 die Pakete für Linux, Windows und Mac mit dem QGIS-Release 3.44.8 „Solothurn“ (neue LTR) und dem neuen Major Release QGIS 4.0.0 „Norrköping“ auf https://qgis.org. [2] zum Download [3] bereit. Herzlich willkommen QGIS4!
Ich habe es getestet, auf Mac mit den folgenden aktuellsten Versionen: MacOS Tahoe 26.3.1, PostgresApp 2.9.4 mit PostgreSQL 18 und QGIS 4.1.0 Master (Dev-Version). Klappt perfekt, siehe Screenshots:
Screenshot: Mein QGIS4-Test mit MacOS Tahoe 26.3.1, PostgresApp 2.9.4 mit PostgreSQL 18 und QGIS 4.1.0 Master
Die neuen Funktionen könnt Ihr jetzt auch im Visual Changelog für QGS 4 [3] erleben:
Ich schließe mich an: „Herzlichen Glückwunsch an die QGIS-Community zur Veröffentlichung von QGIS 4.0! Vielen Dank an alle, die es möglich gemacht haben, an die QGIS-Entwickler und an alle, die an diesem Video teilgenommen haben!“ [4]
Diesen Aufruf des FOSSGIS 2026 Konferenz Teams gebe ich gern weiter:
Die FOSSGIS 2026 in Göttingen beginnt in zweieinhalb Wochen (25.03. – 28.03.2026) und es werden noch zahlreiche Helfende gesucht. Besonderen Bedarf haben wir bei Helfenden für Catering, Hörsaalhelfer, Sessionleitung, Videohelfer und Hybridhelfer. Die FOSSGIS Konferenz ist eine von der Community getragende Konferenz und darum benötigen wir Deine Unterstützung.
Diejenigen, die ein Präsenzticket haben, möchten wir bitten, uns zu unterstützen. Wer helfen möchte und noch kein Ticket hat, wir haben noch ein Restkontingent an Helfer:innentickets übrig (Anmeldung unter [4]). Wer helfen möchte, kann sich in unserem Helfersystem anmelden. [1] Dort könnt ihr dann Eure Schichten klicken. Für die Kommunikation benutzen wir einen Matrix-Chat. Dort bitte auch anmelden. [2]
Am 09.03.2026 um 16 Uhr und um 20 Uhr wird es Helfer:inneninfotermine online geben, in der wir all Eure Fragen beantworten werden. [3] Aber auch vor Ort werden wir Schulungen anbieten (u.a. die Videoschulungen), diese werden dann im Engelsystem bekannt gegeben. [1]
Wer selbst nicht helfen kann, kennt vielleicht jemanden in der Firma oder aus dem Bekanntenkreis, der zur FOSSGIS 2026 nach Göttingen fährt. Ihr dürft gerne Werbung machen, damit wir genug Helfende haben, schließlich müssen wir über 1200 Helferstunden leisten und es sind erst 40% der Schichten abgedeckt. Und bei ca. 1000 Teilnehmenden ist der Bedarf groß.
Über Shadowmap hatte ich hier bereits 2023 [1] berichtet. Nun wurde die interaktive Anwendung ShadowMap [2] mit IMHO perfekter Datenvisualisierung aktualisiert. Auf den ersten Blick fällt die neue GUI mit Kompass und (deutlichem) Sonnenstrahl sowie Sommer- und Wintersonnenwendekreis auf, aber auch die geänderte Gebäudevisualisierung und jetzt mit neu: die Einbeziehung der Bäume. Den Sonnenstand im Paulusviertel, heute, den 06.03.0262, 9:05 Uhr seht Ihr unter [3], die Zugspitze am gleichen Tag, 12:00 Uhr unter [4]. Euch ein sonniges Wochenende!
„Globale Interaktive 3D Sonnenlicht-Simulation Shadowmap hilft dir, Sonnenlicht, Verschattung und Solarpotenzial zu visualisieren und zu analysieren. Unser digitaler 3D-Zwilling liefert Solar Intelligence auf Knopfdruck – in Echtzeit, überall auf der Erde.“ [2]
Noch einmal Schlafen, dann ist es hoffentlich soweit und wir können QGIS 4 downloaden, vgl. QGIS-RoadMap [1]. Und damit Ihr Euch die Zeit ein bisschen verkürzen könnt, lest Euch doch schon mal im QGIS 4 – Changelog [2] ein. Über 100 neue Funktionen sind angekündigt. Ich habe übrigens 111 neue Features gezählt. Der Changelog gibt einen wunderbaren Überblick über alle Neuerungen, man darf wirklich gespannt sein. Danke allen Mitwirkenden, großartige Arbeit, Cool Stuff!
Screenshot: Die Unesco-Welterbestätten der BKG-POIs als WMS im GeoBasis_Loader (GBL) [2], jetzt mit 780 Themen. Im Bild der Niedergermanische Limes in Uedem-Hochwald.
Letzte Woche kam von der GDI Deutschland auf LinkedIn [1] die Meldung, dass die offenen BKG Daten (POIs) um die Unesco-Welterbestätten erweitert worden. Am Freitag habe ich diese neuen Daten in den GeoBasis_Loader (GBL) [2] eingefügt, zum einen die Ergänzung der Welterbestätten in den WFS und zum Anderen die kompletten POIs auch mit allen acht Layern als WMS. Damit unterstützt der GBL derzeit 780 freie Themen. Die aktuellen Informationen bzgl. der Themen findet Ihre auch immer unter GBL: Meldungen & Störungen [3]
Letzte Woche gab es Updates bei all meinen QGIS-Plugins, den #geoObserver Tools [1]. Neben dem neuen Plugin: „Layer Multiply Toggle“ [2], [3] wurden alle anderen fünf Plugins noch einmal bzgl. Qt5 UND Qt6 aktualisiert. Ab sofort ist jedes Plugin in der neusten Version für beide Qt-Varianten kompatibel. Außerdem werden die Plugins in einer (neuen) Toolbar vereinigt, alle #geoObserver Tools finden sich ab sofort in der Toolbar „geoObserverTools“. Hintergrund für die Umbenennung ist, dass mir mehrere KIs empfohlen hatten, das „#“ im Toolbar-Namen besser zu unterlassen, ich nehme es zur Kenntnis und reagiere, obwohl es eigentlich gut funktionierte 😉
Das bekannte Plugin „RandomPolygons“ [4] wurde in der nun neuen Version zusätzlich um Funktionen und Einstellungen für Smoothing und Generalizing der erzeugten Polygon erweitert, das führt IMHO zu „gefälligeren“ (natürlicheren) Polygonen.
Ihr findet alle meine Plugins, eben diese #geoObserver Tools in [1] und den dort verlinkten Seiten ausführlich beschrieben, außerdem sind sie alle auf GitHub [5] veröffentlicht. Bei allen Plugins habe ich intensiv mit KI-Unterstützung (bisher meist ChatGPT, aber auch Claude und seltener auch DeepSeek) gearbeitet, die Quelltexte habe ich entsprechend gekennzeichnet.
Screenshot: „Gefälligere“ (natürlichere) Polygone im QGIS-Plugin „RandomPolygons“ [4] durch die Erweiterung um Smoothing und Generalizing
Screenshot: Das Icon-Paket [5] heruntergeladen im Finder des Macs
Die gute Nachricht zum Wochenende: Auf X (ehemals Twitter) [1] las ich letzte Woche, dass man bei den Pinhead Map Icons [2] von Quincy Morgan [3] 1400 freie Kartensymbole im Vektorformat (SVG ) findet. Die aktuelle Auswahl ist auch auf GitHub [4] verfügbar. Schaut Euch die Sammlung an, beeindruckend und ständig wachsend. Da findet jeder was, also Happy Mapping am WE. Auf [2] heißt es dazu:
„Du erstellst also eine Karte und brauchst dafür Icons. Oder vielleicht sogar viele. Für alles, was auf einer Karte vorkommen könnte. Und sie müssen optisch einheitlich sein, also Größe, Richtung usw. Außerdem müssen sie kostenlos sein, am besten gemeinfrei. Im Vektorformat, ohne KI. Und natürlich müssen sie alle auf einem Stecknadelkopf gut lesbar sein.“ [2]
