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QGIS-Tipp: Neue WSV Daten im GeoBasis_Loader

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Der GeoBasis_Loader (GBL) [1] hat wieder Datenzuwachs bekommen. Seit der letzten Meldung vom 03.09.2025 sind 12 Themen hinzu gekommen, neben der Grauvariante des Amtlichen Stadtplans der Stadt Halle auch elf neue WMS-Themen der WSV – Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung [4] mit:

  • Zwei Layern „Digitale Bundeswasserstraßenkarte M 1:1.000.000 – WSV (WMS)“
  • Sieben Layern „WInD – Wasserstraßen Infrastruktur Daten der WSV (WMS)“
  • Zwei Layern „Inland Elektronische Navigationskarten ENC – WSV (WMS)“
Screenshot: Jetzt 700 Themen im GeoBasis_Loader (GBL) [1] inkl. den 11 neuen Themen der WSV

Aktuell stehen damit 700 Themen im GeoBasis_Loader zur Verfügung, vgl. Status [2]. Den aktuellen Stand der Datenbefüllung im GeoBasis_Loader findet Ihr immer unter “GBL: Meldungen & Störungen” [3]

[1] … geobasisloader.de
[2] … https://geoobserver.de/qgis-plugin-geobasis-loader/#jsonstatus
[3] … https://geoobserver.de/gbl-aktuelle-meldungen-stoerungen/
[4] … https://www.gdws.wsv.bund.de/DE/service/karten/02_Geodatendienste_ Geoanwendungen/01_Geodatendienste/Geodatendienste_node.html

GeoDataExplorer: „Scan my (GIS) File“

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Auf LinkedIn [1] hat ich die Tage einen coolen Tipp bzgl. eines Geodaten Explorer Tools gefunden. „Scan my (GIS) File“ [2] von Alexandre Larroumets ist ein einfach zu bedienender Viewer und Analyzer für verschiedene GeoDatenFormate, wie GeoJSON, GeoParquet, FlatGeobuf, GeoPackage, Shapefiles und CSV-Dateien. Einfach Euer File via Drag & Drop hochladen und staunen. Neben der Visualisierung auf einer OSM-Karte liefert der Viewer sekundenschnelle die Anzahl der Objekte, Balkendiagramme und Streudiagramme für geostatistische Daten, automatische Korrelationen zwischen Datenspalten und eine Sicht in die Attributtabellen.

Screenshot 1: Mein erster Test mit Bäumen aus dem Baumkataster im Open Data Portal Halle [3]

Ich habe „Scan my (GIS) File“ mal mit einem Extrakt (2615 Bäume von derzeit 55913) der Bäume aus dem Baumkataster im Open Data Portal Halle [3] als GeoJSON (945 kByte) getestet, es klappte auf Anhieb und war superschnell. Die folgenden Screenshots zeigen die Ergebnisse:

Screenshot 2: Kartendarstellung der Bäume auf OSM-Daten
Screenshot 3: Scatterplot – Spalte „baum_nr“ (x) über SPalte „pflanzjahr“ (y)
Screenshot 4: Korrelationen
Screenshot 5: Einsicht in die Attributtabelle

[1] … https://www.linkedin.com/posts/sarah-gamal-271411193_geospatialdata-webapps-geostatisticaldata-activity-7384988586279845888-DOeK/
[2] … https://scan-my-gis-file.maphub.co/
[3] … https://webapp.halle.de/komgis30.hal.opendata/fa3930b7-b3ed-b3fc-20d9-2fc8fd054b0e.html

DGfK-Vortrag: „Die Reisewege der Digedags“

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Screenshot: Veranstaltungstipp der DGfK e. V., Sektion Halle-Leipzig (Bildquelle [1])

Die Deutsche Gesellschaft für Kartographie e.V. Sektion Halle-Leipzig [1] lädt am Donnerstag, den 23. Oktober 2025, 17.30 Uhr im Institut für Geowissenschaften und Geographie, Von-Seckendorff-Platz 4 [2], 06120 Halle (Saale) zu einem Vortrag „Die Reisewege der Digedags – ein kartographischer Werkstattbericht“ ein. Vortragender ist Herr Manfred Müller aus Gotha. Eine hybride Teilnahme ist möglich: https://mluconf.uni-halle.de/b/tho-ipe-hge-12f. Den Flyer zur Veranstaltung findet Ihr unter [4]. Dort heißt es:

„Die Karten im Atlas „Vom Orient zum Nucleon“ stellen die Reisen der Digedags im zeitlichen und räumlichen Kontext dar. In einer Kombination aus der Fiktion der MOSAIK-Hefte und der geografischen und historischen Realität entwarf das Team von mr-kartographie 92 Karten.“ [4]

Mehr von mr-kartographie [5], den Reiserouten der Digedags [6] und dem Vater der Digedags, Johannes Eduard Hegenbarth alias Hannes Hegen [7].

Wandgemälde mit den Digedags am Haus in Berlin-Karlshorst (Bildquelle: Wikipedia [8])


[1] … https://halle-leipzig.dgfk.net/
[2] … https://geodienste-a.halle.de/halgis/?s=Von-Seckendorff-Platz&n=4
[3] … https://mluconf.uni-halle.de/b/tho-ipe-hge-12f
[4] … https://geoobserver.de/wp-content/uploads/2025/10/Mueller_10_23.pdf
[5] … https://mr-kartographie.de/
[6] … https://www.digedags.de/buecher/reiserouten-digedags/
[7] … https://de.wikipedia.org/wiki/Hannes_Hegen
[8] … https://de.wikipedia.org/wiki/Hannes_Hegen#/media/Datei: Wandmalerei_Waldowallee_15_(Karlh)_Hannes_Hegen.jpg

Offline konvertieren mit „GeoConverter“

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In der neusten Wochennotiz 795 [1] von gestern habe ich den Hinweis auf den GeoConverter [2] von Jatmiko Herjati gefunden. Der GeoConverter ist GDAL- und webbasiert und kann eine Vielzahl von (GEO)Vektordaten zwischen verschiedensten Formaten konvertieren. Das Besondere: alles findet ausschließlich auf dem Klienten (also im Browser) statt, es werden also nie Daten auf einen Server hoch geladen, Deine Daten bleiben lokal.

Screenshot 1: Die GUI des GeoConverter (Bildquelle [2]) mit meinem Test, hier mit der Umwaldlung von JSON-Daten in ein Shapefile

Derzeit werden folgende Formate unterstützt:

GeoJSON (R/W), TopoJSON (R), Shapefile (R/W), GeoPackage (R/W), KML (R/W), GPX (R/W), GML (R/W), FlatGeobuf (R/W), DXF (R/W), CSV (R/W), PMTiles (R/W), MBTiles (R/W), DGN (R/W), GeoJSONSeq (R/W), GeoRSS (R/W), Geoconcept (R/W), JML (R/W), JSON-FG (R/W), MapML (R/W), ODS (R/W), OGR GMT (R/W), PCIDSK (R/W), PDS4 (R/W), S-57 (R/W), SQLite (R/W), Selafin (R/W), VDV (R/W), VICAR (R/W), WAsP (R/W), XLSX (R/W), PGDump (W),

(R/W) … Lesen und Schreiben, (R) … Lesen, (W) … Schreiben

Screenshot 2: Die Vorschau-Funktion (Preview) für meine Testdaten

Neben den vielfältigen Formaten und der Vorschau-Funktion (Preview) stehen auch noch erweiterte Optionen wie z. B. Umprojezierung in ein anderes Koordinatensystem (EPSG-Code) oder die Reparatur fehlerhafter Daten zur Verfügung.
Ich habe es mal auf die Schnelle angetestet, mein Test war eine Konvertierung von JSON (357 ALKIS Gebäude aus dem Open Data WFS des LSA [3]) zu einem Shapefile. Klappt wunderbar und ist extrem schnell (Mac M1, 16 GByte RAM), ich hatte kaum geklickt, waren die 357 Gebäude bereits konvertiert, gefühlt < 0,1 Sek. Hut ab!

Screenshot 3: Meine Testergebnisse – die JSON-Daten als Input und das Shapefile als Output ins QGIS geladen

[1] … https://weeklyosm.eu/de/archives/18216
[2] … https://geoconverter.mikoding.com/
[3] … https://www.lvermgeo.sachsen-anhalt.de/de/gdp-open-data.html

27 Jahre GDAL! HAPPY BIRTHDAY!

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Schon wieder ein Jahr? Die in vielen GI-Systemen eingebaute und somit auch von vielen Anwendern (mitunter auch unbewusst*) genutzte GDAL – Geospatial Data Abstraction Library [1] ist heute, am 17.10.2025, 27 Jahre alt geworden. Genau heute, vor 27 Jahren veröffentlichte Frank Warmerdam im CSV-Repository [2] die erste Version.

Der #geoObserver sagt:
HERZLICHEN GLÜCKWUNSCH und Danke Frank, Even und allen Mitstreitern!

Screenshot: Zeitreise 27 Jahre zurück. Am 17.10.1998 wurde die erste GDAL-Version eingecheckt (Quelle: [2])

* … Jeder QGIS-Nutzer arbeitet mit GDAL!
[1] … https://gdal.org/
[2] … https://github.com/OSGeo/gdal/commit/ 149db916aafcbee9bb64572fafda83441c94a552

Topografische Karte automatisiert mit KI erzeugen, ein Update.

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Letzte Woche habe ich Euch in „Topografische Karte automatisiert mit KI erzeugen?!“ [1] über die neuen faszinierenden Möglichkeiten der KI im Geo- und DataViz-Umfeld informiert. Das Feedback war großartig und einige meiner Follower haben zeitnah mit „Selbstversuchen“ reagiert. Zwei der Ergebnisse möchte ich Euch heute vorstellen. Der erste Beitrag kam bereits nach wenigen Stunden direkt aus Leipzig, danke Susann Schmidt von der GFI! Sie hat gleich mal mit DeepSeek und Gemini getestet und ganz schnell ein Luftbild in der Nähe des bayrischen Bahnhofs [2] in eine TOP-Karte wandeln lassen, IMHO mit beachtlichem Ergebnis:

Animation: Mit KI vom Luftbild zur Top-Karte (Susann Schmidt, GFI)

Der zweite war Ivo Partschefeld alias PyQGIS (@PyQgis), der uns durch seine QGIS-Videos bereits bestens bekannt ist. Selbstredend hat er auch zu diesem Thema ein Video gemacht „Mit KI aus einem Luftbild eine topographische Karte erstellen“ [3] und darin über seine Erfahrungen mit der TOP-Karten-Generierung via KI berichtet. Schaut’s Euch an, es lohnt sich!

Ivo Partschefelds Erfahrungen vom Luftbild zur Top-Karte mit KI auf Youtube

[1] … https://geoobserver.de/2025/10/06/topografische-karte-automatisiert-mit-ki-erzeugen/
[2] … https://www.google.de/maps/@51.3292631,12.3831599,486m/data=!3m1!1e3
[3] … https://www.youtube.com/watch?v=qiHFf6eQtxw

5 Jahre per Bike durch London – Die Karte

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Animation: 5 Jahre, 10000 Meilen, 1200 Fahrten (Bildquelle [7])

Man lege in London wohnend in 5 Jahren mit dem Fahrrad 10000 Meilen auf 1200 Fahrten durch jede Straße zurück, zeichne diese auf und animiere sie entsprechend. Genau das hat der gebürtige Lette Dāvis Viļums [1] getan und dabei sind beeindruckende animierte Karten raus gekommen. Gefunden bei Brilliant Maps [2], [3] und auf Youtube [4].
So etwas würde ich mir übrigens auch für Halle und Umgebung wünschen, na wie wärs mit den Jungs vom Asphaltrauschen [5], bei Clemens [6] hatte ich schon mal gesehen, gerne mehr 😉

Hier den Original-Tweet [1]:

[1] … https://davis.vilums.lv/
[2] … https://x.com/brilliantmaps/status/1977826970353156109
[3] … https://brilliantmaps.com/londons-street-grid-revealed/
[4] … https://youtu.be/GhTDY1XMNx4?si=qSPujS2-0oWFdJkK
[5] … https://asphaltrauschen.cc/
[6] … https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7327553407626485760/
[7] … https://davis.vilums.lv/wp-content/uploads/2025/03/ezgif.com-optimize-6.gif

QGIS-Tipp: Alle #geoObserver-Tools auf Qt6 umgestellt

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QGIS 4 Ready - Icons der #geoObserver-Tools

Alle fünf #geoObserver-Tools für QGIS [1] wurden in den letzten Tagen auf Qt6 umgestellt, so dass sie ab sofort für QGIS 3.34 und nachfolgende 3.xx und vor allem dann ab QGIS 4 zur Verfügung stehen, vgl. QGIS 4 Ready Plugins [2]. Die folgende Tabelle zeigt den aktuellen Status:

PluginQt5Qt6
QuickPolygonRepair
Prüfung auf defekte Geometrien inkl. der Reparatur sowie dem Löschen doppelter Stützstellen		✓✓
RandomPolygons
Unkomplizierte Generierung zufälliger, teilweise auch beabsichtigt fehlerbehafteter Polygone		✓✓
RGB Color Picker
Ermittlung der Pixelwerte des Canvas im RGB- (dezimal & hex), CMYK- und HSV-Farbraum		✓✓
Show Feature Count Toggle
Bestimmung der Anzahl der Features in Vektor-Layern und Tabellen mit nur genau einem Klick		✓✓
Set Layer Transparency
Einstellen der Transparenz zwischen 0 … 100% für alle oder nur die markierten Themen (Layer) on bloc.		✓✓
GeoBasis_Loader
Finden und Einfügen vom mehr als 600 WMS-, WMTS-, WFS- und VectorTiles-Diensten aus den Open Data Portalen der Landesvermessungsämter sowie von Hintergrundkarten (OSM, Basemap.de, ESRI, Google, Bing, …) zum aktuellen View.		✓✗

Bei der Umstellung haben mir ChatGPT und Kollegen ganz gut geholfen, drei Plugins konnten quasi im ersten Versuch umgestellt werden. Bei den zwei Anderen war es dann doch komplizierter, einmal hab ich ca. 2 h gebraucht, bis es lief. Die KI war auch verwundert 😉
Alle fünf #geoObserver-Tools für QGIS [1] unter Windows 11 mit „Latest Version for Windows (QGIS 3.44) with Qt6 (experimental)“, bei mir 3.44.3 getestet worden, dort liefen sie problemlos (vgl. https://qgis.org/download/). Vielleicht könnt Ihr auch in Eueren Umgebungen testen und mir ggf. Feedback geben.
Offen ist jetzt nur noch der GeoBasis_Loader [3], dieser folgt demnächst. Durch den verschobenen QGIS 4-Start [4] ist es ja nun nicht ganz so eilig 😉

Update 14.10.2025:
Alle Versionen sind auf v0.x.1 mit qgisMinimumVersion=3.44 angehoben worden.

Alle fünf #geoObserver-Tools in der QGIS 4 Ready Liste auf [2]
Screenshot: Alle fünf #geoObserver-Tools in der QGIS 4 Ready Liste auf [2]

[1] … https://geoobserver.de/qgis-plugins/
[2] … https://plugins.qgis.org/plugins/new_qgis_ready/?page=3&sort=author&order=asc&per_page=13
[3] … https://geobasisloader.de/
[4] … https://geoobserver.de/2025/10/10/qgis-4-0-start-verschoben/

QGIS 4.0 Start verschoben

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Screenshot 1: Der Blog-Eintrag vom 7. Oktober 2025 [1]
Screenshot 1: Der Blog-Eintrag vom 7. Oktober 2025 [1]

Laut einem Blog-Eintrag vom 7. Oktober 2025 [1] hat sich die QGIS-Community entschlossen [2], den Start von QGIS 4 um einen Veröffentlichungszyklus vom geplanten Oktober 2025 auf Februar 2026 zu verschieben. Aus meiner Sicht eine mutige und kluge Entscheidung, so bleibt zum einen mehr Zeit für ausreichende und ausführlichere Tests in der Kern-Software und zum Anderen den vielen Plugin-Entwicklern auch genügend Luft, ihre Erweiterungen auf Qt6 umzustellen. Gerade hier hatte ich schon das Gefühl, es tut sich noch zu wenig. Laut QGIS Plugin Repository [3] sind von 2707 Plugins erst mit Stand heute 55 QGIS4 Ready [4].

Screenshot 2: Mit Stand heute erst 55 QGIS4 Ready [4]
Screenshot 2: Mit Stand heute erst 55 QGIS4 Ready [4]

[1] … https://blog.qgis.org/2025/10/07/update-on-qgis-4-0-release-schedule-and-ltr-plans/
[2] … https://lists.osgeo.org/pipermail/qgis-developer/2025-September/067787.html
[3] … https://plugins.qgis.org/plugins/
[4] … https://plugins.qgis.org/plugins/new_qgis_ready

Aus Soar.Earth wird SoarAtlas.com

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Screenshot: Mein Test mit Höhendaten vom Brocken im Harz [5] auf den neuen Adresse SoarAtlas.com [4]
Screenshot: Mein Test mit Höhendaten vom Brocken im Harz [5] auf den neuen Adresse SoarAtlas.com [4]

Über Soar, den „weltweit größten Online-Atlas“ hatte ich hier bereits mehrfach berichtet [1]. Letzte Woche hat Soar auf X (ehemals Twitter) [2] bekannt gegeben, dass Soar.Earth [3] ab sofort unter SoarAtlas.com [4] erreichbar ist. Aktuell ist die alte Adresse [3] noch aktiv und leitet automatisch auf die neue Adresse [4] um, aber wer weiß, wie lange noch? An den eingestellten Daten hat sich natürlich nichts geändert, Ihr findet diese wie gewohnt, hier z. B. mein Test mit Höhendaten vom Brocken im Harz [5]

Hier der Original-Tweet [2]:

[1] … https://geoobserver.de/?s=soar&submit=Suchen
[2] … https://x.com/SoarAtlas/status/1973946203986333887
[3] … https://soar.earth/
[4] … http://soaratlas.com/
[5] … https://soaratlas.com/maps/europe-germany-germany-harz-brocken-srtm-20230906-15737?pos=51.82035227874941%2C10.46946151942472%2C10.85