“Jetzt ist ORSTools vollständig kompatibel mit den kommenden QT6-Änderungen und gewährleistet ein reibungsloses Erlebnis mit zukünftigen QGIS-Updates. Benutzer können jetzt Vertex-Marker per Drag-and-Drop auf die Karte ziehen. Darüber hinaus wurde die Provider-Konfiguration der Plugins vereinfacht und bleibt unverändert, wenn der Dialog geschlossen wird.” [3]
Hier der Mitschnitt der Plugin-Vorstellung auf der QGIS User Konferenz 2025 mit Jakob Schnell and Till Frankenbach [4]. Den Changelog zum Plugin “ORSTools” findet Ihr auf GitHub [5].
Hochinteressante Daten zu Flussauen hat das Bundesamt für Naturschutz (BfN) gestern via LinkedIn [1] gepostet. Derzeit werden in der interaktiven Kartenanwendung „Flussauen in Deutschland“[2] Informationen über Verbreitung, Größe und Verlust von Flussauen, deren Zustand, Nutzung und Schutzstatus für insgesamt 79 Flüsse bereit gestellt. Außerdem gibt es Informationen zu ca. 200 Renaturierungen und Deichrückverlegungen. Ich habe die Anwendung sofort ausprobiert, natürlich für Gebiete um Halle (Saale) und Leipzig. Einmal erfasst und visualisiert sieht man deutlich den erschreckenden, tatsächlichen Verlust an Flussauen. Auch aus diesen Verlusten erklären sich unsere immer größer werdenden Hochwasserprobleme.
Ich hoffe, diese wertvollen Daten gibt es nicht nur in der Anwendung selbst, sondern sie werden auch als Open Data in Form von Geodiensten, z. B. WMS, WFS o. ä. bereit gestellt und sind dann in jedem modernen GIS einfach nutzbar. Meine Anfrage findet Ihr in den Kommentaren zu [1]. Ich würde die Dienste dann zeitnah im geobasisloader.de [3] einpflegen, versprochen.
Screenshot: Die erschreckenden, tatsächlichen Verluste an Flussauen im Gebiet um Halle (Saale) und Leipzig (Bildquelle [2])
Screenshot 1: Die Startseite des WFS-Explorer (Bildquelle [2])
Einen WFS (WebFeatureService) mal auf die Schnelle in einer Karte anzuschauen und zu testen, das wünscht man sich als Geomensch recht oft, nun ist ein solches Tool mit dem WFS-Explorer [1] gefunden. Bei der Vorstellung des Tools wird man mit den vielversprechenden Worten “Offene Geodaten leichter erkunden, analysieren und weiternutzen” begrüßt. Klingt interessant, es gab einen ersten Kontakt und so ist ganz schnell und unkompliziert der heutige Gastbeitrag von Hans Hack entstanden, Danke Hans! Also los mit Open Data und Open Source die verschiedenen WebFeatureServices untersucht …
WFS-Explorer: WFS-Dienste unkompliziert erkunden, filtern und exportieren
WFS-Dienste (Web Feature Services) sind ein zentrales Element der Geodateninfrastruktur – maschinenlesbare Schnittstellen, über die räumliche Objekte samt Sachdaten standardisiert per HTTP abgefragt werden können. Doch trotz ihres Potenzials bleiben sie oft untergenutzt.
Die Open Data Informationsstelle Berlin (ODIS) hat den WFS-Explorer entwickelt, um diese Einstiegshürde zu senken. Ziel war es, auch Menschen ohne GIS-Erfahrung zu befähigen, offene Geodaten praktisch zu nutzen – etwa aus der Verwaltung, zivilgesellschaftlichen Projekten oder der Wissenschaft.
In unserer Arbeit haben wir wiederholt beobachtet, dass WFS-Dienste für viele eine hohe Barriere darstellen: zu komplex, zu unübersichtlich, zu voraussetzungsreich. Wer kennt das nicht? Man klickt auf einen vermeintlich hilfreichen WFS-Link – und wird mit einem kryptischen XML-Dokument konfrontiert. An dieser Stelle steigen viele direkt wieder aus, obwohl der zugrunde liegende Datensatz eigentlich sehr relevant wäre.
Was kann das Tool?
Der WFS-Explorer [2] bietet eine einfache, webbasierte Oberfläche, um beliebige WFS-Dienste zu laden, zu durchsuchen, zu filtern und weiterzuverwenden – ganz ohne zusätzliche Software oder technisches Spezialwissen.
◼︎ Freie WFS-URL-Eingabe oder Auswahl aus Beispieldiensten (z. B. vom Berliner Geoportal) ◼︎ Interaktive Kartenansicht zur sofortigen räumlichen Orientierung ◼︎ Filterfunktion zur gezielten Abfrage nach Attributwerten – vollständig im Frontend ausgeführt ◼︎ Tabellarische Attributübersicht mit Vorschau und automatischer Zusammenfassung ◼︎ Export als GeoJSON oder CSV – ideal für Weiterverarbeitung in Datenanalyse oder Webmapping ◼︎ Direkte URL-Parametrisierung (?wfs=) für schnelle Integration in andere Anwendungen oder Workflows. Zusätzlich kann ein Layer direkt mitgeladen werden über den Parameter “layer="
Technischer Hintergrund
Das Tool verwendet standardisierte WFS-Operationen wie GetCapabilities, DescribeFeatureType und GetFeature, um verfügbare Layer, Datenstruktur, Attributfelder und Inhalte automatisch abzurufen. Die Datenverarbeitung und Filterung erfolgt vollständig im Browser.
Für die Ausgabe haben wir uns bewusst für das Format GeoJSON entschieden – nicht nur, weil es kompakt und gut lesbar ist, sondern vor allem, weil es sich nahtlos in moderne Webmapping-Anwendungen wie Leaflet, Mapbox oder OpenLayers integrieren lässt.
Falls ein WFS-Dienst keine JSON-Ausgabe unterstützt, wird automatisch auf GML als Fallback zurückgegriffen. Die GML-Daten werden anschließend clientseitig konvertiert und ebenfalls als GeoJSON dargestellt – ohne zusätzliche Serverprozesse.
Die Geometrien werden dabei standardmäßig nach WGS 84 (EPSG:4326) transformiert – ebenfalls direkt im Frontend. Dieses Koordinatensystem wurde gewählt, weil es der gängigste Standard in der webbasierten Kartenverarbeitung ist und maximale Kompatibilität mit anderen Tools bietet.
WFS einfach „previewfähig“ machen
Ein besonders hilfreiches Feature des WFS-Explorers ist die Möglichkeit, WFS-Dienste direkt über URL-Parameter zu öffnen. Das heißt: Man kann sich mit wenigen Handgriffen einen Link zusammenbauen, der beim Aufruf sofort den gewünschten Datensatz im Tool lädt – ganz ohne manuelle Eingabe.
Das ist z. B. in Open-Data-Portalen nützlich, die (noch) keine Vorschaufunktion für WFS anbieten. So wird aus einem WFS-Link mit XML-Ausgabe ein sofort nutzbarer Zugang zu den Geodaten – inklusive Karte, Filterung, Tabelle und Export. Zusätzlich lassen sich WFS einfach miteinander teilen – bei der ODIS ist das bereits gängige Praxis für kollaboratives Arbeiten und schnellen Austausch.
So funktioniert’s:
Du brauchst nur zwei Bausteine:
◼︎ die Basis-URL des WFS-Explorers: https://wfsexplorer.odis-berlin.de/ ◼︎ und den gewünschten WFS-Link als URL-Parameter (?wfs=), z.B.: ?wfs=https://gdi.berlin.de/services/wfs/ua_stromverbrauch
Optional kannst du direkt einen Layer mit angeben (?layer=), z.B.: &layer=ua_stromverbrauch:verbrauchstrombez_detail
Beim Aufruf dieser URL öffnet sich der WFS-Explorer sofort mit dem angegebenen Dienst und lädt automatisch den gewünschten Layer.
Fazit
Der WFS-Explorer schlägt eine Brücke zwischen technischer Schnittstelle und praktischer Anwendung. Er richtet sich sowohl an erfahrene Geodaten-Anwender:innen, die schnell Datensätze prüfen oder extrahieren möchten, als auch an neue Zielgruppen, die bisher wenig Berührung mit WFS hatten.
Das Ziel: offene Geodaten zugänglicher machen – ohne GIS-Software, ohne XML-Schock und mit direkter Möglichkeit zur Weiterverarbeitung.
Wir entwickeln den WFS-Explorer kontinuierlich weiter und freuen uns über Rückmeldungen – gerne auch über WFS-Dienste, die nicht oder nur eingeschränkt funktionieren. Das hilft uns, das Tool robuster und nützlicher für möglichst viele Anwendungsfälle zu machen. Sendet das Feedback gerne an: info@odis-berlin.de
Natürlich habe ich es gleich getan und getestet, zuerst mal mit Diensten, die ich gut kenne, um das Ergebnis besser einschätzen zu können, hier meine ersten Ergebnisse …
Screenshot 2: Mein Test mit Flurstücken (grün) aus den offenen ALKIS-Daten aus Sachsen-Anhalt [3], [4] (Bildquelle [2])Screenshot 3: 500 Flurstücke (grün) aus den offenen ALKIS-Daten aus Sachsen-Anhalt [3], [4] in der Kartenvorschau (Bildquelle [2])
Übrigens, das erste Feedback habe ich schon gegeben. Wenn ich mir noch eine Funktion wünschen dürfte, wäre es die Folgende: Ich möchte einen WFS natürlich gern dort prüfen, wo ich mich auskenne, also in meinen Bearbeitungsgebiet. Schön wäre also ein räumlicher Filter, ich zoome mich vorher in mein Wunschgebiet, z. B. Halle, Paulusviertel und rufe dann genau dort die ersten z. B. max. 500 Features in diesem Gebiet ab. Die Reaktion von Hans folgte prompt: “Super, ja das wäre wirklich ein cooles Feature. … Ich schreib das gleich mal in unseren Backlog. Danke fürs Feedback.” So muss OSS und Community 🙂
Die unkomplizierte Generierung zufälliger, teilweise auch beabsichtigt fehlerbehafteter Testdaten kann für Entwicklung und Test von GI-Systemen sehr wichtig sein. Das Plugin “RandomPolygons”[1] generiert n zufällige Polygone in der Ausdehnung des aktuellen Kartenausschnittes und im aktuellen Koordinatenbezugssystem. Dabei kann der Nutzer folgende Parameter beeinflussen:
“Count of polygons”: die Anzahl der zu generierenden Polygone (1 … 2000),
“Max. corners per polygon”: die maximale Anzahl der Ecken der Polygone (3 … 20),
“Max. count of NOT valid polygons”: den Anteil der beabsichtigt nicht gültigen Polygone (1 … 50%) und
“Max. extent of a polygon in relation to canvas”: die Ausdehnung der Polygone bezogen auf die Gesamtausdehnung der aktuellen Ansicht (1 … 50%).
Video [2]: Plugin “RandomPolygons” in Aktion. Hinweis: Die in Video gezeigten, automatisch angelegten Sachdatenspalten “test_text” und “count_nodes” sind erst ab Version 0.2 verfügbar.
Das Plugin “RandomPolygons” ist ursprünglich zur Generierung von Testdaten zur Erprobung meines Plugins “QuickPolygonRepair” [3] entstanden. Übrigens: Ein nicht unerheblicher Anteil des Programmcodes wurde mit KI via ChatGPT erstellt.
Achtung: Bitte lesen Sie vor der Nutzung des Plugin zuerst die Nutzungsbedingungen!
Neulich an der Hotline: “Wenn ich das Kartenelement im Layout verändere, ändert sich auch immer wieder der Maßstab. Kann man das nicht irgendwie fest einstellen?” Berechtigte Frage und ja, man kann. Eine Lösung ist z. B. die “Datendefinierte Übersteuerung”. In meinem Youtube-Video “QGIS Tip Fix Scale in Layout” [1] zeige ich Euch, wie es geht.
Screenshot: “GIS in Landschaftsarchitektur und Umweltplanung” beim VDE-Verlag (Bildquelle [1])
Prof. Dr. Matthias Pietsch und M. Sc. Matthias Henning von der Hochschule Anhalt haben 2025 gemeinsam das GIS-Grundlagenwerk “GIS in Landschaftsarchitektur und Umweltplanung” [1] heraus gegeben. Wie der Titel schon vermuten lässt, wendet sich das Buch an eine spezielle Zielgruppe, nämlich insbesondere an “Praktiker, Wissenschaftler und Studierende in den Bereichen Landschaftsarchitektur, Geoinformatik, Geowissenschaften sowie im gesamten Planungs-, Bau- und Umweltbereich” [1]. In der Kurzvorstellung heißt es:
“In der Landschaftsarchitektur und Umweltplanung sind Geoinformationssysteme (GIS) zu Standardwerkzeugen geworden. Heute stehen eine Vielzahl an Datengrundlagen und Erfassungsmethoden zur Verfügung. Durch fachliche und technische Standardisierungsinitiativen stellen sich Anforderungen an Planer und Verwaltungen sowie an Hochschulen, sich in der Ausbildung intensiv damit auseinanderzusetzen, um die dadurch erzielbaren Verbesserungseffekte zu erreichen. Dazu ist ein entsprechendes Grundverständnis notwendig. Darüber hinaus bietet der Einsatz von GIS in der Landschaftsarchitektur und Umweltplanung eine Vielzahl an Einsatzmöglichkeiten. Dieses Lehrbuch leistet einen Beitrag, um den Einstieg in die Thematik zu erleichtern. Dazu werden relevante Grundlagen dargestellt, GIS-Methoden erläutert und anhand einer Auswahl von Praxisbeispielen die konkrete Umsetzung dargestellt.” [1]
Ich hatte schon das Glück, über eine Fachkollegin ein komplettes Wochenende Einblick in das Buch zu erhalten. Behandelt werden neben den GIS-Grundlagen auch Datenquellen, Datenerfassungsmethoden, Standards und Standardisierungsinitiativen, Basiswerkzeuge und Funktionen von GIS, GIS-Methoden sowie eine Reihe praxisnaher Anwendungsbeispiele. Zu meiner ganz persönlichen Freude dienen auch reale Fälle und Daten aus der GIS-Welt in Halle (Saale) [2] der Veranschaulichung einschlägiger Themen. Mein Fazit: Es lohnt sich sowohl als Startliteratur für GIS-Einsteiger wie auch als Nachschlagewerk für Fortgeschrittene, in jeden Fall meine #geoObserver-Empfehlung!
Große Ereignisse werfen ihre (hier positiven) Schatten voraus. Und für uns Geoleute im D-A-CH-Raum ist die FOSSGIS-Konferenz als die führende Konferenz für Freie und Open Source Software für Geoinformationssysteme sowie für die Themen Open Data und OpenStreetMap sicher eines dieser großartigen Ereignisse. Gestern kam die Nachricht, dass die FOSSGIS 2026 Konferenzseite ab sofort online verfügbar ist [1]. Der Call for Participation startet dann Anfang Oktober [2].
Bereits am Wochenende, am Samstag, den 12.07.2025 gab GDAL-Maintainer Even Rouault per Mail [1] bekannt, dass eine neue Version (Bugfix Release) der universellen GDAL-Bibliothek [3] zur Verfügung steht, aktuell ist nun GDAL v3.11.3 ein Bug Fix Release. Zwischenzeitlich war kurz die v3.11.2 [2] aktiv, diese wurde “ohne Vorwarnung” zeitnah zur 3.11.3 gefixt. GDAL steht für Geospatial Data Abstraction Library und ist vor allem als Kommandozeilen-Tool, aber auch als wesentlicher Bestandteil von QGIS bekannt. Die Neuerungen findet Ihr auf GitHub [4].
Für alle, die sich mit GIS-Programmierung im Open Source Umfeld beschäftigen, ist das neue Buch “Introduction to GIS Programming – A Practical Python Guide to Open Source Geospatial Tools“ von Professor Dr. Qiusheng Wu [1] vielleicht ein Tipp. Eine Vorschau auf die Inhalte findet Ihr im Table of Contents [2], [3]. Schaut mal rein, es lohnt sich! Und trotz guter Erfahrungen mit der KI ist es für mich ein gute Sache, auch mal (wieder) ein richtiges Buch zu benutzen 😉 Übrigens, gestern kam die Nachricht [5], dass die Publikation jetzt auch in deutscher Sprache verfügbar ist.
