[geupdated: 01.10.2025]

Ja, trotz aller bekannten Mängel, dieses ESRI-Shape-File als Uralt-Geoformat [4] ist leider immer noch der „Quasi“-Standard beim Geodatenaustausch. Man kann sich die Zunge wund reden und ich habe auch genug drüber geschrieben ;-), Ihr findet es in [1] … [5]. Aber, wenn es nun mal so ist, die Anwender nutzen es und sie machen typische Fehler. Diese zu vermeiden, soll dieser Beitrag helfen. Er spiegelt unsere täglichen Erfahrungen an der GIS-Hotline wieder, ist aber sicher nicht vollständig, Ihr könnt gern in den Kommentaren, helfen, die Liste zu erweitern.

Was also ist zu beachten, wenn man Shape-Files nutzt?

• Sind die minimalen Bestandteile (und damit Pflicht) vorhanden? *.shp, *.shx, *.dbf – alle mit gleichem Stammnamen?
• Sind in den File- und Tabellespaltennamen keine Leer- und Sonderzeichen außer „_“?
  Bitte beachten: auch „-“ sowie Umlaute (äöü, ÄÖÜ, ß) sind ungültig!
• Ist die Codierung richtig? Können die Sachdateneinträge ordentlich gelesen werden (z. B. Umlaute, Sonderzeichen)? Am besten, alles immer einheitlich in UTF-8 umwandeln.
• Ist die Projektion (EPSG-Code) richtig? Ist ggf. die Anzahl der Stellen in den Koordinaten richtig? (Bsp. EPSG:4647 – EPSG:25832 – EPSG:25833). Wird auch die *.prj-Datei vom Ziel-GIS* richtig interpretiert, besser Ihr lasst Euch zusätzlich den EPSG-Code geben.
• Ist die Objekt-Anzahl der Geometrie-Objekte und die Anzahl der Einträge in der Sachdatentabelle gleich?
• Stehen ggf. Sonderzeichen bei langen Tabellenspalten am Ende (abgeschnitten bei 254)?
• Ergibt die Geometrieprüfung im Ziel-GIS* mit Error-Count = 0?, falls nein: Repair-Funktion im Ziel-GIS* anwenden! Es sind im QGIS am besten beide Prüf-Methoden, also „QGIS“ und „GEOS“ zu testen, sie kommen mitunter zu verschiedenen Ergebnissen, vgl. Screenshot 1
• Beim Digitalisieren möglichst die „topologische Digitalisierung“ aktivieren.
• Mitunter hilft es auch, den Flächeninhalt von Polygonen zu bestimmen (im QGIS mit dem Feldrechner: „$area“). Flächeninhalten mit „NULL“ oder „0“ sind offensichtlich fehlerhaft (Geometrie oder Geometrietyp) oder inhaltlich unnötig, diese Datensätze sind zu löschen
• gleiches gilt für Längen von Linien (im QGIS mit dem Feldrechner: „$length“). Linienlängen mit „NULL“ oder „0“ sind offensichtlich fehlerhaft (Geometrie oder Geometrietyp) oder inhaltlich unnötig, diese Datensätze sind zu löschen
• Im QGIS/GRASS „v.clean“ und ggf. „v.build“ nutzen
  
  … hier folgen Eure Tipps …
• Auf komplexe Geometrien achten. Kurvenzüge aller Art, Kreisbögen etc. werden beim speichern in einer Shapfile zu geraden Segmenten generalisiert.
• Nur mit „ordentlichen“ GIS bearbeiten, auch wenn es ein „einfaches“ Format ist. Unmengen an Anwendungen sind der Meinung, Shapefiles schreiben zu können, gelegentlich mit eigenen „Geschmacksrichtungen“.
• Flächeninhalte und Längen immer zusätzlich selbst berechnen (Buchwert Flächen natürlich nicht überschreiben…), dabei die Projektion beachten!
• Beim Wechsel zwischen den GI-Systemen den räumlichen Index neu erzeugen.

* … z. B. QGIS!

[1] … https://geoobserver.de/2018/07/19/shapefile-die-neverending-story/
[2] … https://geoobserver.de/2017/10/26/shapefile-eine-hassliebe/
[3] … http://switchfromshapefile.org/
[3] … https://geoobserver.de/2016/03/29/theshapefilechallenge-the-winner-is/
[4] … https://geoobserver.de/2017/05/29/25-jahre-esri-shapefile-herzlichen-glueckwunsch/
[5] … https://geoobserver.de/2022/11/09/2022-und-immer-noch-das-shapefile/
[6] … https://twitter.com/shapefiIe/status/915656664421928960
[7] … https://twitter.com/ijturton/status/915582943883616256

pyQGIS alias Ivo Partschefeld zeigt in diesem Video „Alle mit python in QGIS zugreifbare Algorithmen auflisten“ [1], wie man sich ganz unkompliziert alle durch Python unterstützen Algorithmen im QGIS auflisten lassen. Einfacher Code, ideal für Python-Einsteiger, Danke Ivo!

[1] … https://www.youtube.com/watch?v=-Zqu7bKWqIM

Unter „Entspannung mit Kartenpuzzles“ [1] gab es das hier schon einmal. Nun gibt es eine weitere Variante, diesmal auf jigidi.com basierend. Dort kann jeder beliebig viele Puzzles generieren [2] und wenn man die „richtigen“ Daten, z. B. die OpenStreetMap-Daten [3] hinterlegt, kommen kurzweilige Kartenpuzzles raus.

Hier Screenshots meines ersten Tests [6] – Veröffentlichung steht noch aus (bei neuen Accounts erst nach 24h möglich 😉 Kartenpuzzle von Halle mit dem OpenData-SIP (Quelle [6])

[1] … https://geoobserver.de/2020/03/02/entspannung-mit-kartenpuzzles/
[2] … https://www.jigidi.com/a/creating-puzzles/
[3] … https://www.jigidi.com/search.php?q=openstreetmap
[4] … https://www.jigidi.com/solve/eg0fwbkv/terceira/
[5] … https://de.wikipedia.org/wiki/Terceira_(Insel)
[6] … https://www.jigidi.com/solve/1wlessl5/test1-halle-sip-str2017-24h-opendata-1/

Am Dienstag, den 31.01.2023 gab es hier die Meldung [1], dass QGIS 3.28.3 für Windows & Linux verfügbar ist, um die MAC-Version gab es zuerst einige Konfusion. Einen Tag später war auch der MAC-Download online [2]. Ich habe das Paket installiert und es läuft erwartungsgemäß hervorragend zusammen, also QGIS 3.28.3 mit PostgreSQL v15 auf einem MAC mit M1 unter macOS 13.2 Ventura, siehe Screenshot. Danke allen Mitwirkenden!!!

[1] … https://geoobserver.de/2023/01/31/qgis-v3-28-3-3-22-15-ltr-verfugbar/
[2] … https://twitter.com/JuergenEFischer/status/1620551257923649536

Bereits im Januar informierte das Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR) per Tweet [1] über einen neuen Atlas [2], der „die Lebensbedingungen in Städten, Landkreisen und Regionen vor dem Hintergrund der COVID-19-Pandemie“ [2] thematisiert. Der Atlas erweitert den Deutschlandatlas [3] unter Bezug auf die Folgen von Covid-19 in Städten, Landkreisen und Regionen. Folgende Schwerpunkte werden betrachtet:

• Räumliche Ausbreitung von COVID-19
• Wohnen
• Soziales
• Arbeitsmarkt
• Homeoffice-Potenzial
• Verkehr
• Digitale Infrastruktur
• Schulische Bildung
• Onlinehandel

Hier der Original-Tweet [1]:

[1] … https://twitter.com/bbsr_bund/status/1610578296290349057
[2] … https://www.bbsr.bund.de/BBSR/DE/startseite/topmeldungen/atlas-stadt-region-covid19.html
[3] … https://www.deutschlandatlas.bund.de/DE/Home/home_node.html

Wer kennt sie nicht, die Story von Dr. Snow und seiner Cholera-Karte [1]? Lange Zeit galt diese Karte bei vielen (auch bei mir [2]) als die erste thematische Karte, quasi als das Ur-GIS. Selbst an Hochschulen und Universitäten wurde es so gelehrt. Nun hat sich Kenneth Field dem Thema erneut genähert, in seinem Beitrag „Something in the water: the mythology of Snow’s map of cholera“ kommt er zu erstaunlichen Erkenntnisse. Lesenswert und (Achtung Spoiler), Dr. Snow war vielleicht doch nicht der Erste? Danke Kenneth!

PS: Die Daten findet Ihr übrigens hier: „John Snow: Die Datensätze im QGIS“ [6]

Hier der Original-Tweet [5]:

[1] … https://de.wikipedia.org/wiki/John_Snow_(Mediziner)
[2] … https://geoobserver.de/2012/12/19/gis-wer-pragte-diesen-begriff/
[3] …
https://www.esri.com/arcgis-blog/products/arcgis-pro/mapping/something-in-the-water-the-mythology-of-snows-map-of-cholera/
[4] … https://en.wikipedia.org/wiki/John_Snow#/media/File:Snow-cholera-map-1.jpg
[5] … https://twitter.com/mapbliss/status/1619375548911992834
[6] … https://geoobserver.de/2021/03/17/john-snow-die-datensatze-im-qgis/

Es gab schon mehrere Wunder bzgl. Geodaten im LSA [1], über die ich hier berichten konnte. Nun ist ein Drittes hinzugekommen. Eigentlich wusste ich es schon seit einer Woche, seit gestern ist es offiziell verkündet. Das Ministerium für Infrastruktur und Digitales LSA gab per Tweet [2] bekannt, dass das LSA „der Verwaltungsvereinbarung zum Betrieb des bundesweiten Metadatenportals #GovData beigetreten“ ist. Ich hab mich schon beim Staatssekretär Bernd Schlömer per Antworttweet [3] bedankt, Großartig! Ein guter Grund zum Feiern! Endlich wird das Selbstverständliche durchgesetzt! Nun müssen „nur“ noch und endlich alle Kommunen im LSA nachziehen, oder?

[1] … https://geoobserver.de/?s=wunder&submit=Suchen
[2] … https://twitter.com/MID_LSA/status/1618613843508498439
[3] … https://twitter.com/geoObserver_/status/1618701274987532288