Kategoriearchiv: GeoDaten

HeiGIT: OSM Landuse, Landcover & OSM4EO

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Screenshot 1: Die Landuse- und Landcover-Karten (LULC) von HeiGIT auf der interaktiven Plattform osmlanduse.org [2]

Vielleicht kennt Ihr das Problem: Während topografische Inhalte wie beispielsweise Straßen und Gebäude in OpenStreetMap extrem detailliert eingetragen sind, weisen Flächeninformationen (Landnutzung wie Felder der Wälder) oft große Lücken auf. Zudem verschwimmen im OSM-Tagging-System häufig die Grenzen zwischen tatsächlicher Landnutzung (Landuse) und der physischen Bodenbedeckung (Landcover).

OSM4EO (OpenStreetMap for Earth Observation) ist ein wissenschaftliches Projekt und Framework, das von Dr. Michael Schultz und dem Heidelberger Institut für Geoinformationstechnologie HeiGIT [1] bzw. der Universität Heidelberg entwickelt wurde. Das Hauptziel von OSM4EO ist es, die Daten von OpenStreetMap (OSM) mit Satellitenfernerkundungsdaten (wie den Copernicus-Sentinel-Satelliten der ESA) zu fusionieren. Dadurch werden lückenlose, hochauflösende Landuse- und Landcover-Karten (LULC) generiert. Das Projekt nutzt Deep Learning (Deep Residual Convolutional Neural Networks), um die Lücken zu füllen. Dabei dienen bestehende, verifizierte OSM-Flächen als Trainingsdaten für die KI, um Oberflächenstrukturen auf Satellitenbildern zu erkennen. Das Modell prognostiziert anschließend die fehlenden Flächenbedeckungen flächendeckend.

Screenshot 2: Die Landuse- und Landcover-Karten (LULC) von HeiGIT ins QGIS über den Geobasis_Loader eingefügt [4]

Wo findet man die Daten und wie kann darauf zugegriffen werden?

  1. WebGIS-Plattform: Die Ergebnisse und prognostizierten Schichten (z. B. der Layer osmlanduse:osm4eo) sind direkt auf der interaktiven Plattform osmlanduse.org [2] einsehbar
  2. GIS-Integration: Über WMS-Dienste (Web Map Services) von HeiGIT [3] lässt sich drei verschieden Layer auch direkt in GIS-Software wie QGIS einbinden.
  3. Daten-Download: Die fertigen LULC-Datensätze (z. B. für die gesamte Europäische Union als GeoTIFF) stehen Forschern und Entwicklern frei über das Repositorium HeiData zur Verfügung.
  4. Quellcode & Modelle: Der Python-Quellcode für die Deep-Learning-Methodik sowie vortrainierte Modelle für verschiedene EU-Länder sind auf GitHub (schultzheidelberg) [5] gehostet.

Übrigens:
Seit gestern sind diese Layer auch im QGIS über der Geobasis_Loader [4], Katalog 3 (Welt) verfügbar.

(Hinweis: Die Erstellung dieses Beitrages wurde durch KI unterstützt, die Verantwortung liegt beim Autor)

[1] … https://heigit.org/
[2] … https://osmlanduse.org/
[3] … https://maps.heigit.org/osmlanduse/service
[4] … https://geobasisloader.de
[5] … https://github.com/schultzheidelberg/OpenStreetMap-land-use-for-Europe-2020

NASA Worldview: 1000 globale hochauflösende Satellitenbilder

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Screenshot 1: Der Startbildschirm von NASA Worldview [1] (Bildquelle [1])

Wunderbar, die Nasa bietet unter NASA Worldview [1] über 1000 globale hochauflösende Satellitenbilder an, aktuelle und vorhergehende, alles weltweit und kostenfrei. Die Daten kommen aus den unterschiedlichsten fachlichen Bereichen, z. B. Luftqualität, Stürme, Trockenheit, Überschwemmungen und Biomasse, Oberflächentemperatur und Wälder. Einfach mal stöbern, es lohnt sich! Den Code für NASA Worldview findet Ihr auf GitHub [2].

Screenshot 2: Auswahl an Themen für „Gefahren und Katastrophen“ (Bildquelle [1])
Screenshot 3: Auswahl an Themen für „Wissenschaftsdisziplinen“ (Bildquelle [1])

Hier der Original-Tweet [3]:

[1] … https://worldview.earthdata.nasa.gov/
[2] … https://github.com/nasa-gibs/worldview
[3] … https://x.com/tom_doerr/status/20916158353168782

GBL: Neue & aktualisierte Themen im GeoBasis_Loader

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Screenshot: GeoBasis_Loader – Live-Status [2].

In den Katalogen des QGIS-Plugins „GeoBasis_Loader“ (GBL) [1] sind folgende Themen hinzu gekommen oder wurden aktualisiert:

  • HE: komplett auf neue WMS-URLs umgestellt
  • HE: Topografische Karten/Präsentationsgrafik: PG4, PG10, PG25, PG50, PG100
  • HE:DOP20 CIR ergänzt, DOP20 RGB aktualisiert
  • HE: ALKIS, BRW aktualisiert
  • ST: TK10 durch P10 grau & farbig ersetzt
  • alle VectorTile-Themen wurden wieder mit Symbologie aktiviert und laufen mit den zugewiesenen Style-Dateien
  • SN: 2x BRW 2026 hinzugefügt

Damit stehen mit Stand heute 877 Themen im GeoBasis_Loader zur Verfügung. Den aktuellen Stand findet Ihr übrigens immer live im Status [2] und bei der Meldungen [3].
Danke allen Zuarbeitenden 🙂

[1] … https://geobasisloader.de
[2] … https://geoobserver.de/qgis-plugin-geobasis-loader/#jsonstatus
[3] … https://geoobserver.de/gbl-aktuelle-meldungen-stoerungen/

Gut befeuert: Die Lighthousemap

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Animation 1: Mitschnitt der Lighthousemap [1] um Rostock

Was Schönes zum Wochenende oder im Urlaub: Falls Ihre gerade irgendwo an einer Küste seid, schaut nach Leuchttürmen (auch Leuchtfeuer oder Befeuerung) und dann gleich auch mal in die Karte der Leuchttürme, die Lighthousemap [1] vom Geo Team der Universität in Groningen. Ganz sicher findet Ihr auch „Euern“ Leuchtturm.

Die Daten stammen via Overpass-API mit der Anfrage nach allen Elementen mit einem „seamark:light:sequence“- oder „seamark:light:1:sequence“-Attribut. Diese werden dekodiert und mithilfe von Leaflet als farbige Kreise auf der Karte angezeigt. Außerdem wird versucht, die Attribute „seamark:light:range“ und „seamark:light:colour“ zu berücksichtigen. Den Code findet Ihr auf GitHub [2]. Falls Ihr „Euern“ Leuchtturm nicht findet, ergänzt ihn einfach im OpenStreetMap und schon ist er auch auf dieser Karte zu finden 🙂

Animation 2: Mitschnitt der Lighthousemap [1] um ganz Europa

[1] … https://watmildon.github.io/lighthouse-map-libre/#map=4.00/54.1262/12.0942
[2] … https://github.com/geodienst/lighthousemap

GeoBasis_Loader: 23 neue Themen verfügbar

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Im QGIS-Plugin „GeoBasis_Loader“ [1] sind seit der letzten Meldung einige neue Themen hinzu gekommen, z. B. die Hochwasserdaten für Sachsen, Feldblockdaten für Brandenburg und Sachsen-Anhalt und Themen des DWD. Damit sind jetzt 856 Themen verfügbar, die aktuellen Änderungen findet Ihr wie immer unter Meldungen & Störungen [2] und Status [3]. 

[1] … https://geobasisloader.de/
[2] … https://geoobserver.de/gbl-aktuelle-meldungen-stoerungen/
[3] … https://geoobserver.de/qgis-plugin-geobasis-loader/#jsonstatus

Aufruf: Hochwasser-Daten für den Geobasis_Loader gesucht!

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Symbolfoto (Bildquelle: Chris Gallagher auf Unsplash)

Das Hochwasser im Ahrtal ist nun genau fünf Jahre her und wir werden durch entsprechende Beiträge in der Medien wieder mal daran erinnert. Auch daran, sich mehr um die Hochwasser- und Katastrophenschutz-Problematik zu kümmern, am besten jeder in seinem Bereich, zeitnah. Der gestrige Beitrag in der ARD „Allein in der Flut“ [1] hat da was mit mir gemacht, schwer verdaulicher, sehr persönlicher Stoff, der uns auch vor Augen führt, dass vieles vermeidbar war. Und es stellt sich sofort wieder die Frage: Sind wir heute auch genügend vorbereitet?

Für mich der Anlass, gleich mal zu schauen, welche Daten zu Hochwasser-Gefährdung derzeit im Geobasis_Loader [2] verfügbar sind. Und, es sind tatsächlich nicht sehr viele. Neben den HQ200, HQ100 und HQ10 in Sachsen-Anhalt steht nur noch die Starkregenkarte zur Verfügung, eigentlich bundesweit, aber leider sind noch nicht alle Bundesländer mit ihren Daten integriert.

Und weil der Status Quo nun mal so ist, bitte ich Euch heute hiermit, falls Ihr im Open Data Sinne freie Geodienste zum Thema Hochwasser, sendet sie mir zu, ich werde sie zeitnah in den GeoBasis_Loader integrieren. Die Vorgehensweise ist unter „Mitmachen & Helfen“ [3] auf der GeoBasis_Loader-Webseite [2] beschrieben. Ich danke Euch!

[1] … https://www.ardmediathek.de/video/Y3JpZDovL3dkci5kZS9CZWl0cmFnLXNvcGhvc mEtZDliMDgxMzctZmM0Mi00YjRhLTgwNjctNmQzYTRjYWIzOTBk
[2[ … https://geobasisloader.de
[3] … https://geoobserver.de/qgis-plugin-geobasis-loader/#mitmachen

Bathymetrie: Für mehr als 500000 Gewässer weltweit verfügbar

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Screenshot 1: Wassertiefen am „Süßen See“ [5] bei Eisleben (Bildquelle [3])

Neulich fand ich auf X (ehem. Twitter) [1] Folgendes:
Mit Landsat-Daten haben Forscher der Universität Southampton die Ausbreitung und den Rückgang von Wassermassen zwischen 1984 und 2022 weltweit dokumentiert, Details findet Ihr in „Landsat Reveals Reservoir Changes and Bathymetry“ [2]. Aus den Daten wurde ein statischer Datensatz, bekannt unter „3D-Lakes“ [3] mit den Wassertiefen von 510530 Lokationen generiert. Eine 2. Datensammlung „Global Surface Water“ [4] macht es möglich, auf dynamische Daten zuzugreifen, um die Veränderungen der Gewässer zu analysieren. Ich habe mir das mal (statisch) am „Süßen See“ [5] bei Eisleben und (dynamisch) am Geiseltalsee [6] angeschaut.

Screenshot 2: Gewässer -Veränderungen am Geiseltalsee [6] (Bildquelle [4])

Übrigens zu Bathymetrie erklärt Wikipedia [7]:

Als Bathymetrie (von altgriechisch βαθύς bathýs, deutsch ‚tief‘ und μέτρον métron, deutsch ‚Maß‘) oder Gewässervermessung bezeichnet man die Vermessung der topographischen Gestalt der Gewässerbetten, Meeresböden wie beispielsweise Seegründe.[7]

Hier der Original-Tweet [1]:

[1] … https://x.com/geoawesome_dgtl/status/2064073225605128488
[2] … https://science.nasa.gov/missions/landsat/landsat-reveals-reservoir-changes-and-bathymetry/
[3] … https://planet-test-projectchi.projects.earthengine.app/view/d-lakes
[4] … https://global-surface-water.appspot.com/
[5] … https://www.openstreetmap.org/#map=14/51.49661/11.67074
[6] … https://www.openstreetmap.org/#map=14/51.31355/11.87450
[7] … https://de.wikipedia.org/wiki/Bathymetrie

Energieinfrastrukur mit OpenGridWorks

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Screenshot 1: OpenGridWorks [1] in Europa (Bildquelle [1])

Einen Überblick über weltweit vorhandene öffentliche Daten aus dem Energiesektor, kreiert von Brian Bartholomew findet Ihr bei OpenGridWorks [1]. Genießt die Datenfülle und die Datenvisualisierung und entdeckt die Energiewelt noch mal mit anderen Augen. Die Daten stammen aus OpenStreetMap, der PeeringDB [2], EpochAI [3] und dem Global Energy Monitor [4].

Screenshot 2: OpenGridWorks [1] USA, Europa und die Atlantikkabel (Bildquelle [1])
Screenshot 3: OpenGridWorks [1] in und um Halle (Saale), mit der Identifikation auf der Kraftwerk Schkopau (Bildquelle [1])

[1] … https://opengridworks.com/power-plants
[2] … https://www.peeringdb.com/
[3] … https://epoch.ai/data/data-centers?view=graph&tab=power
[4] … https://globalenergymonitor.org/

QGIS-Tipp: Plugin „GeoBasis_Loader“ BugFix, v2.1.1

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Seit Freitag, dem 05.06.2026, ist eine neue Version des QGIS-Plugins „GeoBasis_Loader“ [1] verfügbar: v2.1.1 [2]. Diese Version ist ein Bugfix-Release für v2.1 [3]. Was wurde behoben?

  • Installationsproblem bei Neuinstallationen: In Einzelfällen konnten nach einer komplett neuen QGIS-Installation die Kataloge nicht gelesen werden (bei rund 1750 Downloads wurde das Problem nur zweimal gemeldet – aber eben zweimal zu viel).
  • Protokollierungs-Problem: Eine fehlerhafte Logging-Ausgabe bei Netzwerkfehlern wurde korrigiert.

Bitte aktualisiert in Eurem QGIS das Plugin zeitnah auf den neuen GeoBasis_Loader v2.1.1, damit Ihr von den Fixes profitieren könnt. Vielen Dank an die User, die den Fehler gemeldet haben und ein Dankeschön an Anton & Thomas für das schnelle Beheben!

[1] … https://geobasisloader.de
[2] … https://plugins.qgis.org/plugins/GeoBasis_Loader/version/2.1.1/
[3] … https://plugins.qgis.org/plugins/GeoBasis_Loader/version/2.1.0/

QGIS-Tipp: QGIS-Plugin „GeoBasis_Loader“ aktualisiert, v2.1

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Seit Freitag, dem 29.05.2026, um 12:05 Uhr ist eine neue Version des QGIS-Plugins „GeoBasis_Loader“ [1], aktuell v2.1. Was ist neu? 1. Zuwachs im GBL-Team: Nachdem bislang Anton May die Programmierung verantwortet hat und ich das Projekt als Maintainer sowie als Erfasser der inzwischen 846 Geodienste betreue, freuen wir uns, seit März mit Thomas Wölk einen weiteren Entwickler im GBL-Team begrüßen zu dürfen. Und natürlich 2. Neue Features: Neben umfangreichem Code-Refactoring bringt die neue Version vor allem inhaltlich einige Neuerungen mit sich – konkret wurden folgende Funktionen ergänzt:

1. Werkzeug/Button
Neben der Steuerung über das Erweiterungs-Menü gibt es den „GeoBasis_Loader“ jetzt auch mit einem Werkzeug/Button, an dem das gleiche Menü angehängt ist

Screenshot 1: Der neue Button des GBL in der Werkzeugleiste

2. Favoriten
Unter Favoriten kann der Nutzer jetzt seine persönlich bevorzugten Themen einstellen und so jederzeit ganz schnell auf diese zugreifen.

Screenshot 2: Die neuen GBL-Favoriten

3. Presets (Zusammenstellungen)
Mit den Zusammenstellungen können persönliche Gruppen von Themen gespeichert und verwaltet werden, z. B. Alle Schutzgebietsdaten (NSG, LSG, P30-Biotpe, GLB, FND) oder alle Daten der Flüsse (Bundeswasserstraßen, PegelOnline-Daten), …

Screenshot 3: Die neuen GBL-Presets, der Tooltip zeigt auch gleich die enthaltenen Themen an

Bei Bedarf kann zur jedem Preset auch auch ein räumliches Lesezeichen gespeichert und genutzt werden. Diese Lesezeichen steht dann auch im QGIS-Browser als Benutzerlesezeichen in der Rubrik „GeoBasis_Loader“ zur Verfügung.

Screenshot 3b: Die räumlichen Lesezeichen für GBL-Presets

4. Kontextmenü
für alle Themen zum Handling der Favoriten, Presets, Ein- und Ausblenden, Aktivieren und Deaktivieren

Screenshot 4: Das neue GBL-Kontextmenü – rechte Maustaste auf jedem Thema

[1] … https://geobasisloader.de