Eine Ribbon Toolbar (auch Menüband oder Multifunktionsleiste genannt) ist ein grafisches Bedienkonzept am oberen Rand von Anwendungsprogrammen, das herkömmliche Menüs und Symbolleisten in einer registerkartenbasierten Oberfläche zusammenfasst. Ihr kennt es ganz sicher aus den Office-Paketen. Dank des Neuen Plugins “Ribbon Toolbar” [1] stehen Euch nun solche Menü- und Symbolleisten auch in QGIS zur Verfügung. Momenta ist das Plugin noch im Status „Experimentell“, ich bin sicher, da kommet noch was. Also bitte testen und Feedback geben. Den Quelltext und die Beschreibung findet Ihr auf GitHub [2], [3]. Danke an Eithan Weiss Schonberg und Anita Graser!
PostgreSQL wird von den meisten „nur“ als relationales Datenbank-System wahrgenommen, immerhin als die leistungsfähigste Open-Source-Datenbank. Dass man mit PostgreSQL aber auch jede Menge zusätzlicher Dinge machen kann und dann eine ansehnliche Anzahl von Extra-Tools sparen kann, zeigt der Beitrag „PostgreSQL als vollständige Backend-Lösung: Warum eine Datenbank alle Tools ersetzen kann“ [1] von Martinsfeld. Genannt werden da beispielsweise ersetzbare Toosl Redis, Elasticsearch, Cron Jobs, Auth0/Firebase Auth, Pinecone/Vector-DBs, MongoDB, Google Analytics, GraphQL Server und Job Queues. Aus meiner Sicht hochinteressanter Stoff, einfach mal Lesen oder Hören, Staunen und dann … Machen 😉
Banner: Mein Test mit dem QR-Code-Generator für QGIS mit eine Code für den FNP in Halle (Saale)
Für die QR-Code-Erstellung findet man eine ganze Reihe von Tools im Internet. Mit dem neuen QR Code Generator für QGIS [1] kann man jedoch ohne das QGIS zu verlassen QR-Codes und gängige lineare Barcodes generieren, speichern und als bearbeitbare Bildelemente in das QGIS-Drucklayout einfügen. Einfacher geht es nicht. Den Code findet man auf GitHub [2], ebenso die Dokumentation [3].
Unterstützte Codes [3]:
QR-Code
Code 128 und Code 39
EAN-13 und EAN-8
UPC-A
GS1-128
ITF
Merkmale [3]:
Akzeptiert Links, Text, Produktnummern und andere unterstützte Werte.
Wählbare Vorder- und Hintergrundfarben, einschließlich Transparenz.
Konfigurierbare Ausgabebreite, QR-Fehlerkorrektur und Größe der Ruhezone.
Live-Vorschau und Kopieren in die Zwischenablage.
Export als hochauflösende PNG-Datei.
Direkte QGIS-Drucklayoutintegration.
Fügt QR-Codes/Barcodes zu den Menüs und Symbolleisten des Öffnens hinzu .
Speichert Layout-Assets nach Möglichkeit neben dem Projekt.
Eigenständige Version mit beiliegenden QR- und Barcode-Encodern.
Unterstützt QGIS 3.22 bis QGIS 4.x und Qt5/Qt6.
Screenshot 1: QR-Code-Generierung mit der URL für die FNP-Webseite [4] in Halle (Saale)Screenshot 2: Übernahme des QR-Codes ins Layout mit einem Klick
Ein Cron-Job ist bekanntlich ein zeitgesteuerter Hintergrundprozess in Unix- und Linux-Betriebssystemen, welcher dazu dient, wiederkehrende Aufgaben automatisiert auszuführen. Die Admins kennen das und nutzen diese Cron-Jobs für viele sich wiederholende Aufgaben. Aber wusstet Ihr auch, dass man mit PostgreSQL Extension pg_cron [1] auch direkt in der Datenbank solche automatischen Aufgaben ablaufen lassen kann?
Die Installation ist denkbar einfach, ein einfacher Befehl reicht aus:
CREATE EXTENSION pg_cron;oder CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_cron;
Die Syntax für die zeitliche Steuerung der Aufgaben lehnt sich an die aus den Cron-Jobs auf Betriebssystem-Basis bekannte an:
zeitgesteuerte Aufgabe werden dort definiert wird, wo die eigentliche Aufgabe stattfindet, nämlich in der Datenbank und damit eine saubere Trennung von automatisierten OS-Jobs und Datenbank-Jobs.
keine Berücksichtigung von OS-Benutzer/Passwort, Umgebungsvariablen, Dateirechten und Pfaden nötig, der pg_cron-Job arbeitet mit den Rechen des Benutzers, der ihn eingerichtet hat
Wer an einem detaillierteren Vergleich von Cron-Jobs auf Betriebssystem-Ebene mit denen direkt in der Datenbank wünscht, kann sich gern mal meinen Chat auf ChatGPT [3] anschauen.
pg_cron is a PostgreSQL extension that runs scheduled jobs inside the database using standard cron syntax. If you find you are building jobs that mostly consist of calling database commands, just let Postgres handle it with pg_cron. It is a simple, reliable, and efficient way to… pic.twitter.com/fLYcAtesqp
Screenshot 1: Einstellungen jetzt im Ausklappmenü des Weather-Picker-Buttons und Punktsammlung und Darstellung der Diagramme auf der Karte
Die gute Nachricht zum Wochenende: Ein Plugin der #geoObserverTools [1], der Weather Picker [2] steht seit gestern in der neuesten Version v0.8.1 zur Verfügung. Thomas Wölk hat einige interessante Funktionen hinzugefügt. Alle Neuerungen findet Ihr im ChangeLog [3], die wichtigsten Änderungen sind folgende:
Niederschlag inkl. Schnee und Schauer, erweitertes Diagramm mit Tagesmittel, Tagessummen, kumuliertem Niederschlag, Zoom/Pan sowie verbesserten Achsen und Markierungen
Ortssuche
Punktsammlung und Darstellung der Diagramme auf der Karte
Einstellungen jetzt im Ausklappmenü des Weather-Picker-Buttons
Export-Funktion: PNG, SVG, PDF, CSV und georeferenziertes GeoTIFF
Animation: Zoom/Pan sowie verbesserten Achsen und Markierungen in den DiagrammenScreenshot 2: EinstellungenScreenshot 3: Ortssuche
Das Problem: Ab einer bestimmter Größe wird ein QGIS-Projekt mit seinen vielen Themen unübersichtlich und schwer handelbar. Oft schleichen sich Themen/Layer doppelt oder mehrfach ein, der Überblick geht leicht verloren. Die Anfälligkeit dafür vergrößert sich z. B., wenn mehrere Personen in einem Projekt arbeiten, man das Projekt von jemand anderem nutzt oder wenn man über vorgefertigte Layer-Zusammenstellungen Themen lädt, in denen jeweils das gleiche Thema vorkommt, z. B. immer die gleiche Hintergrundkarte.
Die unkomplizierte Lösung: Das Plugin„Duplicate Layer Remover“ [2] kann das Projekt ganz schnell und unkompliziert aufräumen, es findet und entfernt doppelte oder mehrere Layer sicher aus dem aktuellen QGIS-Projekt. Dabei funktioniert der Algorithmus so, dass er sowohl gleiche Einzel-Layer als auch gleiche Layer in verschiedenen Gruppen sowie auch mehrfach gleiche Gruppen findet und und nach Bestätigung aus dem Projekt entfernt.
Das Plugin wird bei der Installation/Aktivierung in der Toolbar „geoObserverTools“ [1] eingebunden, diese muss aktiviert sein.
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 GeoinformationstechnologieHeiGIT [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?
WebGIS-Plattform: Die Ergebnisse und prognostizierten Schichten (z. B. der Layer osmlanduse:osm4eo) sind direkt auf der interaktiven Plattform osmlanduse.org [2] einsehbar
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.
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)
Mit Stolz kann ich verkünden, seit gestern ist die neue Version vom QGIS-Plugin GeoBasis_Loader (GBL) [1] verfügbar, jetzt in der Version 2.2 [2]. Die wesentlichste Neuerung ist ganz sicher, dass der GeoBasis_Loader nun mit einem eigenen Bedienfeld (Panel) ausgestattet ist, für mich tatsächlich (m)eine kleine Revolution 😉 Dadurch können wir den Nutzern eine deutlich einfacheren und schnelleren Zugriff zu den derzeit 877 verfügbaren Themen ermöglichen. Die „alte“ und gewohnte Bedienung über das Menü bleibt erhalten. Weitere Neuerungen betreffen die Erweiterung der Presets (Themen/Layer-Zusammenstellungen) mit räumlichen Lesezeichen und die Einführung der erweiterten internen Suchfunktion.
Ein großes Dankeschön an meine beiden GBL-Mitstreiter Anton May und Thomas Wölk, wirklich cooler Job! Und falls Ihr das Projekt gut findet und nutzt, könnt Ihr es gern mit einer Spende [3] unterstützen.
Screenshot 1: Neu sind jetzt zwei Buttons für den GeoBasis_Loader, links die gewohnte Menü-Struktur, rechts das Bedienfeld (Panel) Screenshot 2: Der Zugang zum GBL-Bedienfeld (Panel) Screenshot 3: Die schon seit v2.1 bekannten Presets, jetzt auch mit einer Funktion zur Speicherung und zum Abruf räumlicher LesezeichenScreenshot 4: Im vierten Reiter der schon bekannte Einstellungsdialog für die Auswahl des ServersAnimation: Ein Preset laden und gleich noch das gespeicherte räumliche Lesezeichen für dieses Preset aktivierenScreenshot 5: Die erweiterte Suchfunktion auch über die Kataloggrenzen hinweg, hier die Suche nach „dop20“ – schwarze Treffer im aktuellen Katalog, graue Treffer in der andern Katalogen
In Grafikprogrammen findet man ihn überall, den Zauberstab, ein Werkzeug, dass mit einem Klick Bereiche (ungefähr) gleicher Farbe markiert. Nun gibt es ein solches Werkzeug auch in QGIS, mit dem Plugin „Magic Wand“ [1] von Kanahiro. In wirklich wenigen Sekunden könnt Ihr Polygone mit recht guter Genauigkeit erzeugen. Aus meiner Sicht war es nie einfacher, im GIS Massendaten zu erfassen. Ein umfangreiches Tutorial findet Ihr in „Magic Wand: crea polígonos automáticamente en QGIS a partir del canvas“ [2] von Aurelio Morales [3] und auf GitHub [4]. Ich habe das Plugin natürlich gleich mal ausprobiert, mein Testgebiet war der Geiseltalsee [5]. Es hat ausgezeichnet funktioniert, die Erfassungszeit der drei Polygone lag bei ca. 15 Sekunden. „Magic Wand“ [1] bekommt von mir eine absolute Empfehlung, 5 von 5 Sterne!
So Leute, der Urlaub ist vorbei, ab heute wieder arbeitswochentäglich eine Meldung vom #geoObserver. Das war ja eine schöne Überraschung, genau zu meinem Geburtstag konnte der GeoBasis_Loader [1] seinen 60.000. Download vermelden, eine Zahl, die einen doch erfreuen kann. Natürlich verbinde ich das auch mit einem Dank an meine Mitstreiter Anton May und Thomas Wölk.
Soeben steht der Zähler schon auf 60.359 (31.08.2026, 07:37 Uhr), derzeit stehen 877 Themen [2] für den Einsatz zur Verfügung. Demnächst dürft Ihr ein Update erwarten, die v2.2 steht in den Startlöchern. Dort wird es einige interessante Neuerungen geben, beispielsweise
ein andockbares GBL-Panel,
Verbesserungen bei Favoriten und Presets
sowie das Anhängen räumlicher Lesezeichen an die Presets.
