Screenshot: Selbstversuch – Der #geoObserver als Satellitenbildermosaik
Im April hatte ich hier in „Cool: Dein Name aus Satellitenbildern“ [1] darüber berichtet, wie man aus realen Satellitenbildern Schriftzüge erstellen kann. Nun habe ich in der Wochennotiz 834 [2] einen Beitrag mit einer Anwendung gefunden, die auch reale Satellitenbildern, diesmal von „Sentinel 2“ verwendet. Hier werden die Satellitenbilder genutzt, um hochgeladene Bilder in einer Browser-App als Mosaik einzufärben. Navigiert Ihr durch das Ergebnis, zeigt die App auf jedem Mosaik-Teilchen die reale Szene in der Welt inkl. den Koordinaten. In jedem Fall interessant und unterhaltsam. Ihr findet alle Details unter „Sentinel-2 Paint: Recreate Any Image from Real Satellite Imagery“ [3] und könnt die App unter Sentinel-2 Paint [4] starten. Ich habe es mal im Selbstversuch ausprobiert und es funktioniert perfekt 🙂
Animation: Jedes #geoObserver-Mosaikteilchen ist ein reales Satellitenbild
In letzter Zeit habe ich immer wieder über die KI-gestützte Objekterkennung aus Luftbildern gelesen. Jetzt ist ein neues QGIS-Plugin „AI Segmentation“ [1] von TerraLab im QGIS Plugin Repository [2] erschienen und ich habe es am Wochenende mal getestet. Ich habe vorher noch nie selbst eine KI zur Objekterkennung aus Luftbildern verwendet, es war sozusagen mein erstes Mal 😉
Installation und Anmeldung waren unkompliziert und funktionierten tadellos. Wie beschrieben können Rasterdaten aller Art genutzt werden, ich habe mich für die DOP 20 auf dem Open Data Portal Sachsen-Anhalt entschieden, natürlich mit den GeoBasis_Loader [3] ins QGIS geladen. Dann noch schnell ein Rechteck für den interessierenden Bereich markiert und die Erkennung gestartet, in meinem Fall für Gebäude und Bäume. Die Ergebnisse werden in einem GeoPackage gespreichert und sind so schnell weiter ver- und bearbeitbar.
Screenshot 1: Mein Test bei den Identifikation von Gebäuden Bäumen im Pauslusviertel in Halle (Saale).
Hier meine Test-Ergebnisse:
Auf den ersten Blick plausible Ergebnisse und erstes Staunen, unscharf Ersterfassung möglich, Verfeinerung wünschenswert
Auf den zweiten und kritischen Blick: einige Unschärfen, z. B. bei Gebäuden (nicht exakte Geometrien und fehlende Erkennung von Innenhöfen) und bei Bäumen (teilweise werden Baumschatten als Bäume interpretiert). Bei der manuellen Segmentierung kann man ja einige Fehler quasi händisch ausschließen
Interssant wäre, wie sich das Modell weiter entwickelt und auf welche Ergebnisse andere Verfahren kommen. Wer Lust hat, hier ist das GeoPackage [4], vielleicht könnt Ihr ja mal mit Euern Modellen testen und uns die Ergebnisse mitteilen. Gerade Niedersachsen [5] scheint man da besonders weit zu sein. Danke!
Animation 1: Mitschnitt der Lighthousemap [1] um Rostock
Was Schönes zum Wochenende oder im Urlaub: Falls Ihre gerade irgendwo an einer Küste seid, schaut nach Leuchttürmen (auch Leuchtfeuer oder Befeuerung) und dann gleich auch mal in die Karte der Leuchttürme, die Lighthousemap [1] vom Geo Team der Universität in Groningen. Ganz sicher findet Ihr auch „Euern“ Leuchtturm.
Die Daten stammen via Overpass-API mit der Anfrage nach allen Elementen mit einem „seamark:light:sequence“- oder „seamark:light:1:sequence“-Attribut. Diese werden dekodiert und mithilfe von Leaflet als farbige Kreise auf der Karte angezeigt. Außerdem wird versucht, die Attribute „seamark:light:range“ und „seamark:light:colour“ zu berücksichtigen. Den Code findet Ihr auf GitHub [2]. Falls Ihr „Euern“ Leuchtturm nicht findet, ergänzt ihn einfach im OpenStreetMap und schon ist er auch auf dieser Karte zu finden 🙂
Animation 2: Mitschnitt der Lighthousemap [1] um ganz Europa
Wenn Ihr Euch schon immer mal einen Überblick über die Cloud-optimierten Geodatenformate verschaffen wolltet, dann seid Ihr im Blog-Eintrag meines Geo-Fachkollegen Mathias Gröbe von w12g [1] genau richtig. In seinem Beitrag „Geodaten in Cloud-optimierten Formaten in QGIS nutzen“ [2] beschreibt Mathias einfach und verständlich einige wesentliche technische Fakten sowie die verschiedenen Formate und deren Nutzung im freien QGIS. Folgende Formate werden im Beitrag vorgestellt:
Im QGIS-Plugin „GeoBasis_Loader“ [1] sind seit der letzten Meldung einige neue Themen hinzu gekommen, z. B. die Hochwasserdaten für Sachsen, Feldblockdaten für Brandenburg und Sachsen-Anhalt und Themen des DWD. Damit sind jetzt 856 Themen verfügbar, die aktuellen Änderungen findet Ihr wie immer unter Meldungen & Störungen [2] und Status [3].
Das Hochwasser im Ahrtal ist nun genau fünf Jahre her und wir werden durch entsprechende Beiträge in der Medien wieder mal daran erinnert. Auch daran, sich mehr um die Hochwasser- und Katastrophenschutz-Problematik zu kümmern, am besten jeder in seinem Bereich, zeitnah. Der gestrige Beitrag in der ARD „Allein in der Flut“ [1] hat da was mit mir gemacht, schwer verdaulicher, sehr persönlicher Stoff, der uns auch vor Augen führt, dass vieles vermeidbar war. Und es stellt sich sofort wieder die Frage: Sind wir heute auch genügend vorbereitet?
Für mich der Anlass, gleich mal zu schauen, welche Daten zu Hochwasser-Gefährdung derzeit im Geobasis_Loader [2] verfügbar sind. Und, es sind tatsächlich nicht sehr viele. Neben den HQ200, HQ100 und HQ10 in Sachsen-Anhalt steht nur noch die Starkregenkarte zur Verfügung, eigentlich bundesweit, aber leider sind noch nicht alle Bundesländer mit ihren Daten integriert.
Und weil der Status Quo nun mal so ist, bitte ich Euch heute hiermit, falls Ihr im Open Data Sinne freie Geodienste zum Thema Hochwasser, sendet sie mir zu, ich werde sie zeitnah in den GeoBasis_Loader integrieren. Die Vorgehensweise ist unter „Mitmachen & Helfen“ [3] auf der GeoBasis_Loader-Webseite [2] beschrieben. Ich danke Euch!
Wolltest Du auch schon immer mal wissen, wie sich die OSM-Daten an einer bestimmten Stelle verändert haben, also eine OSM-Zeitreise machen? Das ist jetzt mit der „before/after map“ auf mapki [1] ganz einfach möglich. Lass Dir einfach den „sign-in“-Link schicken, nutze diesen und suche Dir Dein gewünschtes Gebiet auf der OSM-Karte aus. Dann noch schnell ein Rechteck zeichnen, den gewünschten Zeitraum eingeben und schon hast Du die erforderlichen Eingaben gemacht. Nur noch starten und einige Zeit später bekommst Du einen neuen Link mit der Ergebniskarte.
Ich hab’s probiert, in Halle (Saale), Paulusviertel für den Zeitraum von vor 10 Jahren bis heute. Man muss etwas geduldig sein, bei mir hat es ca. 2:25 h gedauert, vielleicht war auch gerade viel los, aber das tolle Ergebnis [2] zählt, siehe auch Animation oben. Die deutlichsten Veränderungen: Pauluspark, Trafohaus auf dem Spielplatz entfernt, Parkmöglichkeiten ergänzt, Rembrandtstraße vervollständigt, mehr Läden und Praxen erfasst.
Bitte das Update (13.07.2026, 14:09 Uhr) beachten.
Wer Plugins für QGIS schreibt und in das zentral QGIS Plugin Repository [1] einstellen möchte, wird es in den letzten Monaten schon bemerkt haben. Beim Hochladen wird das Plugin sofort online nach verschiedenen Kriterien automatisch überprüft. So werden Checks bzgl. der Sicherheit, der Preisgabe von Geheimnissen und der Codequalität, etc. durchgeführt. Sicherheit und Geheimniserkennung müssen natürlich 100% erfüllt werden, bei der Codequalität werden ggf. Warnungen und Hinweise zu Verbesserung angeboten. Ich begrüße diese automatische Überprüfung ausdrücklich, sie macht einerseits die Plugins sicherer, erhöht deren Qualität und hat für uns alle den Vorteil, dass ein hochgeladenes Plugin bei bestandener Prüfung sofort, also nach wenigen Minuten für alle verfügbar ist.
Natürlich habe ich den Ehrgeiz, meine #geoObserverTools mit 100% durch diese Prüfung zu bekommen. Das klappt bei den ersten beiden Prüfungen auch wunderbar, nur bei der Prüfung der Codequalität scheitere ich immer wieder, leider. Es reicht zur Freigabe, aber nicht zu den angestrebten 100%, obwohl ich auch zur Sicherheit den Code noch mal im Python Formatter [2] prüfen und ggf. bereinigen lies. Warum?
Bei der Prüfung wird je nach Zustand entweder der Fehler W503 oder der Fehler W504 angezeigt. Aus meiner Sicht widersprechen diese sich aber inhaltlich, hier ein Beispiel:
Folgender Code erzeugt die Fehlermeldung: W504 – line break after binary operator
if not ( isinstance(times, list) and isinstance(temp, list) and isinstance(rain, list) ):
Der umgestellte Code erzeugt die Fehlermeldung: W503 – line break before binary operator
if not ( isinstance(times, list) and isinstance(temp, list) and isinstance(rain, list) ):
Bisher habe ich keine Lösung gefunden, auch die KI meldet:
„In Python, W503 and W504 are Flake8 style warnings that conflict with each other regarding line breaks and binary operators (e.g., +, -, and, or). They are disabled by default, but cause issues when enabled via configuration.
W503: Warns against a line break before a binary operator.
W504: Warns against a line break after a binary operator.
Modern code styling standards recommend breaking before the operator to keep code aligned Line break occurred after a binary operator (W504). Because of the conflict, the generally accepted fix is to disable one of the warnings in your project settings Flake8 – line break before binary operator.“
Ich habe zwei Anfragen gestellt, eine in der QGIS-Developer-Liste [3], die andere als GitHub-Issue [4]. Imho kann nur eine der Prüfungen zum Erfolg führen, nicht beide zusammen. Leider kamen noch keine auflösenden Antworten. Falls Ihr eine Lösung kennt, bitte lasst uns teilhaben, gern im Kommentarbereich. Oder sehe ich vielleicht nur den Wald vor lauter Bäumen nicht? 😉
Update 13.07.2026: Hier die Antwort im GitHub, die Regeln sollen deaktiviert werden [5]
Laut Informationen von Jürgen E. Fischer [1] stehen seit Mittwoch, dem 08.07.2026 die Pakete unter Linux, Windows und Mac für die QGIS-Releases 3.44.12 „Solothurn“ (LTR) and 4.2.0 „Belém do Pará“ (nächste LTR) auf qgis.org [2] zum Download [3] bereit. Alle Änderungen und Bugfixes sowie neue Funktionen findet Ihr im Changelog [4] und im Visual Changelog [5].
Via der Paketverwaltung „HomeBrew“ konnte ich bereits am Wochenende auf dem Mac die neue Version von QGIS 4, die v4.2 installieren. Der erste Start und die ersten Test liefen wie gewohnt problemlos. Mich haben natürlich dann auch gleich meine #geoObserverTools [6] inkl. dem GeoBasis_Loader [7] interessiert, würden sie auch unter v4.2 laufen? Ja, alle liefen auf Anhieb 🙂
Screenshot 2: Die QGIS-Installation via HomeBrew auf dem Mac, hier noch beim Download
Um mich nun aber mit der neuen QGIS-Version vertraut zu machen, habe ich mir im zweiten Schritt sofort den QGIS 4.2 – Visual Changelog [5] angeschaut, auf Youtube, wie immer 😉
Der 8. Juli 1996 ist laut Wikipedia PostgreSQL-Geburtstag [1]. PostgreSQL [2], die mächtigste freie Datenbank hat allen Grund, ihren 30. zu feiern. Darum auch vom #geoObserver:
Herzlichen Glückwunsch, vor allem DANKE an alle Mitwirkenden und bitte weiter so!
Ich selbst nutze Dich seit 2001, also seit 25 Jahren und immer exclusiv, wenn es um Datenbanken geht! Du bist ein Kernstück unserer KomGIS+Suite [3], Deine Integration ins freie QGIS ist traumhaft!
