Kategoriearchiv: News allgemein

Walkably: Wie fußgängerfreundlich ist Dein Ort?

Veröffentlicht am von
Antworten

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“

Veröffentlicht am von
Antworten

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?

Veröffentlicht am von
Antworten
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“

Veröffentlicht am von
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

Veröffentlicht am von
4
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

PHP-Skript: „QGIS Plugin Download Live Status“

Veröffentlicht am von
4
Vintage-Terminal VT100 (Original-Bildquelle [3])

Um die Anzahl der Downloads von QGIS-Plugins herauszufinden, bietet die Suche unter „QGIS Plugins“ [1] bereits eine einfache und zuverlässige Möglichkeit. So lassen sich beispielsweise alle Plugins des geoObservers sortiert nach Downloads anzeigen [2]. Unkompliziert, übersichtlich und grundsätzlich eine gute Lösung!

Screenshot 1: Typo-Problem? Durch die proportionale Schrift wirken ähnlich große Zahlen optisch sehr unterschiedlich.

Ein paar Kleinigkeiten haben mich allerdings schon länger gestört: Die verwendeten Schriftarten für die Zahlen treffen nicht ganz meinen Geschmack (vgl. Screenshot 1), und eine Gesamtzahl der Downloads über alle Plugins hinweg hätte ich auch gern. Da kam mir die Idee: Warum nicht einfach mal ausprobieren, was sich mit Unterstützung von KI umsetzen lässt? Gesagt, getan: Ein kleines PHP-Skript erstellt, auf den Server geladen – und schon gibt es die Download-Statistik ganz nach meinen Vorstellungen, natürlich im charmanten Vintage-Terminal-Style. 😉

Praktisch ist außerdem, dass es keine Rolle spielt, ob Ihr nach einem Usernamen oder einem Autor sucht: Das Skript berücksichtigt automatisch beide Varianten. Das Skript hat einen Cache für 60 Minuten eingebaut, damit verhindert wird, den Server mit unnötig vielen Abfragen zu belasten. Nur eine Abfrage pro Stunde pro Nutzer/Autor geht wirklich zum QGIS-Server, alle anderen werden aus dem Cache beantwortet. Vielleicht ist das kleine Tool ja auch für Euch hilfreich! Probiert es gern aus und nutzt es, wenn Ihr mögt. Ihr erreicht es unter folgender Adresse:

https://geoobserver.de/download/myQGISPluginInfoUser.php?user=[username] | [author]

Hier ein paar Beipiele:

Beispiel 1: Suche nach Plugins vom User „geoobserver“:

https://geoobserver.de/download/myQGISPluginInfoUser.php?user=geoobserver

Beispiel 2: Suche nach Plugins vom Autor „OPENGIS.ch“:

https://geoobserver.de/download/myQGISPluginInfoUser.php?user=OPENGIS.ch

Beispiel 3: Suche nach Plugins vom Top1-User „nextgis“:

https://geoobserver.de/download/myQGISPluginInfoUser.php?user=nextgis


Letzte Bemerkung:
(@QGIS.org) Ich hoffe doch, dass ich damit gegen nichts verstoßen habe, falls doch, gebt mir bitte zeitnah einen Tipp. Via Cache über eine Zeitspanne von 60 Minuten ist der Server IMHO vor zu vielen Anfragen geschützt.

[1] … https://plugins.qgis.org/plugins/
[2] … https://plugins.qgis.org/plugins/user/geoobserver/?sort=downloads&order=desc
[3] … https://en.wikipedia.org/wiki/VT100#/media/File:DEC_VT100_terminal.jpg

QGIS-Tipp: Verbinden unterbrochener Linien?

Veröffentlicht am von
Antworten
Screenshot: Funktionen des QGIS-Plugins „ProcessX“ [2]

Das kennt man ja, plötzlich sind die Geodaten da, aber leider fehlerhaft, eine Menge unterbrochener Linien, die eigentlich zusammengehören. Ursache sind meist Digitalisierungsfehler. Wie man diese Fehler nun schnell und sicher in QGIS reparieren kann, zeigen Euch die Antworten auf den Beitrag „Joining dangling end in the vector layer using QGIS“ [1]. Die Lösung ist die „Snap Vertices to Nearest Points by Condition“-Funktion in den Processing Tools des QGIS-Plugins „ProcessX“ [2]. Die Erklärungen mit guter Illustration findet Ihr im Beitrag [1].

Hier der Original-Tweet [3];

PS: Ich habe es noch nicht selbst getestet, es steht aber auf meiner ToDo-Liste 😉

[1] … https://gis.stackexchange.com/questions/448750/joining-dangling-end-in-the-vector-layer-using-qgis
[2] … https://plugins.qgis.org/plugins/ProcessX/
[3] … https://twitter.com/vanuatugis/status/1610123048417624072

28 Jahre GDAL! HAPPY BIRTHDAY!

Veröffentlicht am von
Antworten

Was, 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] wurde am vergangenen Samstag, den 17.10.2026, 28 Jahre alt. Vorgestern vor 28 Jahren veröffentlichte Frank Warmerdam im CSV-Repository [2] die erste Version.

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

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

PS: Am Wochenende erscheint kein #geoObserver-Newsletter, deshalb erst heute die Glückwünsche 😉

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

Rekordverdächtig: QGIS-Anwenderkonferenz 2026

Veröffentlicht am von
Antworten
(Bildquellen [2], [7])

Wusstet Ihr schon? Ein QGIS-Highlight dieses Jahres war sicher die vom 4. bis 9. Oktober 2026 durchgeführte QGIS-Anwenderkonferenz UC2026 [1] im schweizerischen Laax. Laut Veranstalter war sie „die größte Veranstaltung, die jemals auf dem Crap Sogn Gion in 2222 Metern Höhe stattfand“ [2]. Mehr als 420 Menschen aus über 30 Ländern und fünf Kontinenten trafen sich zu Themen wie Open Source, Karten als Machtinstrumente, KI und QGIS-Infrastruktur. Die komplette Presseinformation „QGIS User Conference 2026 brings open source to new heights in the Swiss Alps“ findet Ihr im QGIS-Blog [2] oder als Download [3]

Weitere Eindrücke und Fotos von der Konferenz findet Ihr im Blog von Hans van der Kwast [4]. Und übrigens, Crap Sogn Gion in 2222m Höhe findet Ihr hier: bei OpenStreetMap [5] und GoogleMaps [6].

[1] … https://conference.qgis.org/
[2] … https://blog.qgis.org/2026/10/13/qgis-user-conference-2026-brings-open-source-to-new-heights-in-the-swiss-alps/
[3] … https://blog.qgis.org/wp-content/uploads/2026/10/press_release_qgis_uc_2026_en-1.pdf
[4] … https://www.qwast-gis.com/l/qgis-user-conference-and-contributor-meeting-2026-in-laax/
[5] … https://www.openstreetmap.org/search?query=Crap+Sogn+Gion+&zoom=17& minlon=9.210308790206911&minlat=46.832658637233536 &maxlon=9.220608472824098&maxlat=46.8381486278137#map=15/46.83671/9.21191
[6] … https://www.google.de/maps/place/Crap+Sogn+Gion/@46.8363939,9.2100192, 2130m/ data=!3m2!1e3!4b1!4m6!3m5!1s0x4784dece59f5a941:0x4895a3872b245352 !8m2!3d46.8363872!4d9.215169!16s%2Fm%2F04n3bln?entry=ttu&g_ep=EgoyMDI2MTAxMy4wIKXMDSoASAFQAw%3D%3D
[7] … https://fosstodon.org/@qgis/117371452663725036

Tools des Monats: RustGIS, ein neues Open Source GIS

Veröffentlicht am von
Antworten
Screenshot 1: RustGIS im Browser (Bildquelle [1])

Nachdem in den letzten Tagen die Message für Wirbel sorgte, dass die komplette Adobe-Suite via KI neu als Open Source-Software verfügbar gemacht wurde, tauchte quasi gleichzeitig in der GIS-Welt auch ein neues Open Source-GIS auf. RustGIS [1] von Associate Professor Qiusheng Wu [2], [3], komplett in Rust geschrieben und rein äußerlich auf den ersten Blick mit ArcGIS Pro zu verwechseln. Auf der Webseite [1] heißt es dazu:

„Ein schnelles, kostenloses und quelloffenes GIS in reinem Rust zum Kartieren, Analysieren und Teilen von Geodaten.
RustGIS läuft nativ unter Windows, macOS und Linux sowie im Webbrowser. Ihre Daten bleiben auf Ihrem Rechner, es sei denn, Sie senden sie an ein KI-Modell Ihrer Wahl. Jede Aktion ist ein Befehl, den Sie über die Kommandozeile, ein Notebook oder den KI-Assistenten skripten können.“ [1]

Viele werden sich fragen, was, noch ein weiteres GIS. Ich meine ja, wir haben ja auch nicht nur ein Auto, sondern eine breite Palette und jeder sucht sich das für ihn Passende. Damit die Einordnung in die bestehende GIS-Landschaft leichter fällt, möchte ich auf einen lesenswerten Vergleich zwischen RustGIS und anderen GIS-Systemen „RustGIS vs. other GIS platforms“ [4] hinweisen. Die Lektüre lohnt sich!

Übrigens fragten sich schon Mehrere, ob RustGIS tatsächlich mit KI erstellt oder ob die KI wenigstens geholfen hat. Ja in [5] ist es explizit nachzulesen: „hauptsächlich Claude Opus 5.5“.

Zum schnellen Einstieg empfehle ich den Start der Web-App [6] oder Ihr nutzt es auf dem Desktop unter Eurem Wunsch-OS, hier die Downloads [7]. Meine ersten Test waren übrigens vielversprechend, ich bleibe dran. Für mich ist RustGIS mein Tool des Monats!

Screenshot 2: Meine erster Test, WMS einbinden, hier ALKIS Flurstücke und Gebäude sowie die Baublöcke der Stadt (Halle)

[1] … https://rustgis.app/
[2] … https://www.linkedin.com/in/giswqs/
[3] … https://gishub.org/
[4] … https://rustgis.app/comparison/
[5] … https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7516187106923180032/? dashCommentUrn=urn%3Ali%3Afsd_comment%3A%287516248409356460032%2 Curn%3Ali%3Aactivity%3A7516187106923180032%29&dashReplyUrn=urn%3Ali%3 Afsd_comment%3A%287516249521375432704%2Curn%3Ali%3Aactivity%3 A7516187106923180032%29
[6] … https://web.rustgis.app/
[7] … https://downloads.rustgis.app
[8] … https://www.youtube.com/watch?v=JPVNDwrc530
[9] … https://x.com/giswqs/status/2110490750819684665?s=20