Letzte Erinnerung! Heute, 10:00 Uhr findet das Webinar „Geobasisdaten & Kartenerstellung“[1] der Firma NTI zusammen mit dem #geoObserver statt. Dort zeige ich im ersten Teil das QGIS-Plugin „GeoBasis_Loader“ [2] in Funktion. Außerdem werde ich auch einige neue und geplante Funktionen als Prototyp vorstellen. Im zweiten Teil zeigt ein NTI-Fachkollege, wie im QGIS mit den wunderbaren freien und nun auch via GeoBasis_Loader einfach geladenen Daten eine Karte erstellt werden kann. Das Webinar ist kostenlos, eine Anmeldung ist auch heute noch unter [1] ist möglich.
Also heute: 7. Mai 2026, 10:00 Uhr – 11:00 Uhr
In meinem Teil dürft Ihr Euch konkret auf folgende Informationen zum GeoBasis_Loader in der aktuellen Version freuen:
Vorführung ausgewählter typischer Funktionen
Zweck und Anspruch
Historie und Team
Kataloge und Datenhaltung
Nutzungsbedingungen
Status, Meldungen, FAQs und Videos auf der Webseite geobasisloader.de [2]
Newsletter, Sponsoring und Möglichkeiten zur Mitwirkung
Ausblick und quasi „Weltpremiere“ 😉 Vorschau auf den Prototypen für v2.2
Installation
Screenshot: Vorschau auf den Prototypen für v2.2 mit Panel für Kataloge, Favoriten, Presets und Einstellungen
Seit der letzten GBL-Meldung [1] sind weitere 55 neue Themen in den Katalogen des QGIS-Plugins „GeoBasis_Loader“ (GBL) [2] hinzu gekommen. Dabei handelt es sich um:
30 Themen der Kommunalen Wärmeplanung Halle (Saale) als WMS
6 Themen Verwaltungsgrenzen 1:25000 (WFS)
15 Themen zu sächsischen Höhendaten (WFS)
2 Themen zur Flurbereinigung in BW
2 Themen für BRW 2026 in ST (WFS)
Aktualisiert wurden gleichzeitig:
ALKIS, BRW in BE
AP 10 in NI (WFS)
Damit stehen mit Stand heute 835 Themen im GeoBasis_Loader zur Verfügung. Den aktuellen Stand findet Ihr übrigens immer live im Status [3] und bei der Meldungen [4].. Danke allen Zuarbeitenden 🙂
ALKIS Berlin: Ein Darstellungslayer vs. 5 Sachdatenlayer in einem WMS, warum?
Also eigentlich dachte ich, ich kenne mich mit OGC-konformen Geodiensten ganz gut aus. Nun bin ich aber in Berlin (IMHO ein echter Open Data Vorreiter!) auf einen im März 2026 aktualisierten ALKIS-WMS [1] gestoßen, den ich in dieser Form noch nicht erlebt habe und eigentlich so auch nicht verstehe. Warum betreibt man einen WMS anders als vom Standard vorgesehen?
Ein WMS zeichnet sich lt. Wikipedia durch folgenden Eigenschaften aus:
„Im Sinne eines verteilten Geoinformationssystems (GIS) besitzt ein WMS nur die Fähigkeit zur Auskunft der notwendigen Metainformation, zur Visualisierung dieser Geodaten und für eine allgemeine Abfrage der zugrundeliegenden Sachdaten.“ [2]
Bekanntermaßen liefert mir ein WMS eine Karte mit GetMap (ein georeferenziertes Bild als PNG, GIF, JPG, TIFF, …) und gleichzeitig auf Anfrage die Sachdaten eines Objektes über einen abgefragten Punkt (Koordinate) in diesem Dienst mit GetFeatureInfo. Des Weiteren können noch die Legende mit GetLegendGraphic und die Eigenschaften mit GetCapabilities abgefragt werden.
In Berlin macht man es nun aber plötzlich anders. Hier werden die Inhalte zur Visualisierung für die Flurstücke, Gebäude, Bauwerke, … in einem Layer gemischt und die Sachdaten getrennt in weiteren fünf Layern, immerhin alles in einem Dienst vorgehalten, einer für die gemischte Karte (GetMap) und die fünf für die Sachdaten (GetFeatureInfo). Aber warum? Das heißt ja für den Nutzer in seinem GI-System immer mindestens zwei Layer laden, einen mit der Karte ohne Sachdaten, um die Geodaten überhaupt zu sehen und den zweiten, eben mit leerer Karte, nur, um die Sachdaten via Identifikation abfragen zu können. Das bringt
die Nutzer durcheinander,
erhört den Aufwand,
senkt die Transparenz,
konterkariert IMHO die WMS-Philosophie und
ist doch eigentlich total unnötig, oder?
Ich hätte je einen Layer für Flurstücke, einen für Gebäude, Bauwerk, Nutzung, etc. erwartet, jeweils mit Karte und Sachdaten, so wie üblich und in allen anderen Bundesländern auch realisiert, üblicherweise getrennt nach Flurstücken, Gebäuden und tatsächlicher Nutzung. Für GIS-Insider ist das vielleicht gewöhnungsbedürftig, aber machbar, für „normale“ Endkunden ohne spezielle GIS-Kenntnisse im WebGIS wie OpenLayers, Leaflet oder MapLibre eine Zumutung.
Hier die Problematik für das Thema „Flurstücke“ mal bebildert:
Screenshot 1: Die zwei verschiedenen Layer für die gemischte „Darstellung“ und die Flurstücks-„Sachdaten“ im QGISScreenshot 2: Nur der Layer für „Darstellung“ leider ohne IdentifikationsmöglichkeitScreenshot 3: Nur der Flurstücks-Layer für „Sachdaten“ leider ohne KarteScreenshot 4: Nur der Flurstücks-Layer für „Sachdaten“ identifizierbar aber leider ohne KarteScreenshot 5: Beide Layer für gemischte „Darstellung“ und Flurstücks „Sachdaten“ und nur bei richtiger Aktivierung (blau) auch mit Identifikationsergebnis
Ich habe mich mit einigen Fachkollegen dazu ausgetauscht, keiner hatte eine Idee oder plausible Erklärung. Und was macht man heute, man befragt die KI, meinen Chat dazu findet Ihr in [3]. Aber auch dort bin ich nicht wirklich fündig geworden. Der noch plausibelste Grund für verschiedene Toleranzen sollte bei Flurstücken, Gebäuden, … eher keine Rolle spielen, diese Objekte trifft man per Mausklick im Allgemeinen immer sicher.
Vielleicht können uns die Berliner Kollegen mal auf die Sprünge helfen, warum sie das so (ungewöhnlich) gelöst haben, gern in den Kommentaren. Ich jedenfalls bin gespannt und lerne gern dazu!
Übrigens, über den für mich unverständlichen, weil unterschiedlichen Umgang mit inhaltlich gleichen Themen in den einzelnen Bundesländern habe ich in meinem Vortrag „Open Data in D: Perfekte Idee, halbherzige Umsetzung? Ein Erfahrungsbericht.“ auf der FOSSGIS 2025 in München [4], [5] das erste Mal berichtet, dann immer mal wieder.
Heute mal wieder ein Veranstaltungstipp, diesmal quasi in eigener Sache: Zusammen mit der Firma NTI führen wir ein Webinar „Geobasisdaten & Kartenerstellung“[1] durch. Dort zeige ich im ersten Teil das QGIS-Plugin „GeoBasis_Loader“ [2] in Funktion. Außerdem werde ich auch einige neue und geplante Funktionen als Prototyp vorstellen. Im zweiten Teil zeigt ein NTI-Fachkollege, wie im QGIS mit den wunderbaren freien und nun via GeoBasis_Loader einfach geladenen Daten eine Karte erstellt werden kann. Das Webinar ist kostenlos, eine Anmeldung unter [1] ist erforderlich.
Screenshot: Halle (Saale) mit Strado analysiert (Bildquelle [2])
In der gestrigen Wochennotiz 820 [1] habe ich Interessantes zur Auswertung von OpenStreetMap-Daten mit einem neuen Tool Strado [2] im Blog von L_J_R [3] gelesen. Dort heißt es:
Funktionsweise
Strado analysiert 22 Kategorien von POIs aus OSM – Restaurants, Gesundheitseinrichtungen, Haltestellen, Parks, Schulen, Nachtleben, Lebensmittelgeschäfte und mehr – und berechnet anhand eines H3-Hexagonrasters (Auflösung 9, Kantenlänge ca. 174 m) Lebensqualitätswerte auf Straßenebene.
Die Idee ist einfach: Wenn du in eine neue Stadt ziehst, solltest du Stadtteile danach vergleichen können, was tatsächlich zu Fuß erreichbar ist. Keine Meinungen, keine gesponserten Einträge – nur Daten. [3] Übersetzt mit DeepL.com (kostenlose Version)
Und das ist wichtig: „Keine Meinungen, keine gesponserten Einträge – nur Daten.“ – das findet man Netzt tatsächlich nicht so oft, damit wird die Auskunft deutlich neutraler, allerdings ist sie eben auch vom Erfassungsgrad anhängig. In OSM-gesättigten Gegenden [4] sollte dann also eine wirklich gute, neutrale Bewertung als Ergebnis heraus kommen.
Mögen sich die Stadt-, Landschafts- und Sozialplaner ein Fachurteil bilden und uns hier teilhaben lassen, gern in den Kommentaren. Wie gut bildet ein solches Modell mit dem Schwarmwissen die Sozialfaktoren ab, was ist gut, was weniger? Ich bin gespannt.
Screenshot: Erfolgreich, mein erster ST_Letters – Test.
Also gleich mal die Auflösung: Ich kannte es noch nicht. Umso dankbarer bin ich für den Tipp von Astrid Emde bei der FOSSGIS 2026, den ich hier gern weiter gebe. Dort hat sie in ihrem Lightning Talk „PostGIS ST_Letters – Worte sagen manchmal mehr“ [1], [3], also in nur 5 min vorgestellt, wie man mal ganz auf die Schnelle Geodaten erzeugt, nämlich einfach mit einem Text (zzgl. der PostGIS-Funktion ;-). Es ist quasi eine Funktion Text2Multipolygon. Wer also mal wieder ganz schnell ein paar Testdaten braucht, ST_Letters könnte das richtige Werkzeug sein. Danke Astrid!
Ich hab’s mal angetestet, hier das SQL-Statement, mein Ergebnis siehe Screenshot.
Na, wisst Ihr schon, was Ihr an der Ostertagen macht, man sollte schließlich zeitig genug planen 😉 Mein Tipp: Erfasst doch mal an den Lokationen Eurer Wahl Obst- und Streuobstwiesen.
Screenshot: Besonders hoch ist die „Obstwiesendichte“ westlich des Schwarzwaldes oder ist da „nur“ am meisten erfasst? (Bildquelle [4])
Im OpenStreetMap-Forum hat User Henri97 seine „Neue Karte für Streuobstwiesen & Obstgärten“ [1] vorgestellt, Ihr findet das Portal unter portal-streuobst.de [2] oder geht gleich direkt zur Karte[3]. Dort könnt Ihr Eure beobachteten und erfassten Obst- und Streuobstwiesen OpenStreetMap-basiert eintragen. Lt. Nabu [5] könnten bundesweit „250.000 ha bis 300.000 ha Streuobstbestände, davon über 95 Prozent Streuobstwiesen“ [5] existieren
Ich starte in diese Woche mit einen GROSSEN DANKSCHÖN! Danke an die FOSSGIS 2026, vor allem die Organisatoren, die Mitwirkenden, die Helfer, die Leute vom CCC, die Sponsoren und die Teilnehmer. Wieder eine großartige Veranstaltung im Umfeld offener (Geo)-Software und offener Daten! Wieder ganz großes Geo-Kino, Danke!
Gleich zwei (FOSSGIS-) News (schon vom Freitag) und beide haben mit dem GeoBasis_Loader (GBL) zu tun. Zum einen durfte ich auf der FOSSGIS 2026 in Göttingen [1] über den GeoBasis_Loader [3] berichten. Leider war die Zeit sehr knapp, ein Lightning Talk geht eben nur 5 Minuten. Trotzdem, es hat Spaß gemacht, meinen Vortrag findet Ihr als CCC-Videomitschnitt [4] und Folien [5].
Na, wo bin ich? Guppenfoto FOSSGIS 2026 in Göttingen (Bildquelle [2])
Die zweite Meldung: der GeoBasis_Loader erreichte genau während der FOSSGIS am Freitag, 14:06 Uhr den 44.444 Download, na das freut eine doch 😉
Screenshot: Der 44444. GeoBasis_Loader-Download, am Freitag, den 27.03.2026, 14:06 Uhr
Oops, das ging ja schnell, das ist Rekord! Gestern wurde die FOSSGIS 2026 in Göttingen [1] eröffnet und am gleichen Tag waren Dank des CCC schon die Mitschnitte von Tag 1 [2] online. Ich glaube, schneller habe ich das noch nicht erlebt. Für alle, die bei der FOSSGIS 2026 nicht live dabei sein können, besteht damit wieder einmal die Riesenchance, sich die Beiträge jetzt sofort und im Nachgang anzuschauen. Danke allen Mitwirkenden, großartig!
Im Regionalatlas [1] kann man eine Vielzahl der Daten der Statistischen Ämter des Bundes und der Länder entdecken und recherchieren. Neben der interaktiven Karte lassen sich die Daten auch als Zeit-Diagramme, Häufigkeitsverteilungen und in Tabellenform nutzen. Eine Neuerung ist die Möglichkeit, die Daten auch regional zu vergleichen, dazu gibt es die neue Funktion „Regionsradar“. Wusstet Ihr z. B., dass die Stadt Halle (Saale) beim Thema „Haushaltsabfälle je EW 2023“ an 144. Stelle von 388 steht, d. h. „Rund 63 % aller Kreise und kreisfreien Städte in Deutschland haben einen höheren Wert als die ausgewählte Region.„.
