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 🙂
Screenshot 1: Koordinatenpaare zur einem Polygon importiert
Das neue QGIS-Plugin „Coord2Polygon“ [1] dient der Generierung von Geometrien aus Koordinaten. Dabei stehen zwei Methoden zur Verfügung. Zum einen die Angabe von Fenster-Koordinaten (xmin, ymin, xmax, ymax) und zum anderen die Eingabe eines Polygonzuges aus vielen Korrdinatenpaaren per Semikolon getrennt. In beiden Fällen wird bei der Generierung der Polygon-Geometrie ein neuer temporärer Layer „Coord2Polygon“ erstellt. Sollte es diesen schon geben, werden die Ergebnisse der Generierung in diesem Layer gespeichert. Bei Polygonzügen mit Geometriefehlern (z. B. Selbstüberschneidungen) wird gewarnt, sie jedoch werden auf Wunsch trotzdem importiert. Eure Koordinaten müssen im aktuellen Koordinatensystem Eures QGIS-Projekts vorliegen. Details findet Ihr auf der Webseite [2], Code [3] und Lizenz [4] auf GitHub. Einige Testdaten stehen zum Download bereit. Bitte beachtet auch die Nutzungsbedingungen [6].
Damit reiht sich ein weiteres Plugin in die Reihe der geoObserverTools [7] ein. Bei der Erstellung des Python-Codes und der Testdaten habe ich mich von einer KI unterstützen lassen. Manch einer wird sich fragen, ob die Funktionen nicht auch mit QGIS-Bordmitteln realisierbar gewesen wäre. Ja, wären sie, aber IMHO mit etlichen Schritten mehr. Für mich ist es so viel einfacher und vor allem schneller. Was meint Ihr?
Screenshot 2: Import erfolgreichScreenshot 3: Auch bei Polygonzügen mit Geometriefehlern (z. B. Selbstüberschneidungen) kann nach Warnung und Bestätigung importiert werden.
Testdaten: Es stehen drei Testdateien für Polygonzüge, zwei mit 100, eine mit 200 Stützstellen zum Download [5] im EPSG:25832 bereit. In einer Datei sind beabsichtigt Geometriefehler enthalten.
Screenshot: Mit der „Flurstückssuche DE“ [1], [2] ein Flurstück gesucht und gefunden, mit dem „GeoBasis_Loader“ ** [3] die Karteninfhalte ergänzt, einfacher geht es nicht 😉
Am 23.07.2026 wurde in das QGIS Plugin Repository ein bemerkenswertes Plugin eingestellt. Das QGIS-Plugin „Flurstückssuche DE“ [1], [2] von David Koster unterstützt die Suche von Flurstücken auf Basis amtlicher Geodaten direkt im QGIS über das Gebiet der Bundesrepublik*. Erstmals ist es in einem Plugin möglich, bundesweit zu suchen, bisher gab es diese Funktionalität nur für ausgewählte Bundesländer. Damit ist das Plugin eine ideale Ergänzung zum „GeoBasis_Loader“ [3], welcher hier die deutschlandweiten* offenen Liegenschaftsdaten (ALKIS) leicht zugänglich machen kann. Die Flurstückssuche DE basiert auf den von (fast*) allen Bundesländern frei zur Verfügung gestellten ALKIS-WFS. Die Bedienung ist denkbar einfach, man kann über drei Varianten die Flurstücks-Nr. eingeben und suchen:
Selbstverständlich ist auch der umgekehrte Fall vorgesehen, die „Inverse Suche“, quasi die Identifikations-Funktion, einfach in die Karte auf das interessierende Flurstück klicken und die Flurstücksdaten erfahren.
Das Plugin läuft unter QGIS3/Qt5 und QGIS4/Qt6. Details zur Flurstückssuche DE findet Ihr auch im FOSSGIS 2026-Vortrag von David als Folien [4] oder Video-Mitschnitt [5], das Plugin ist natürlich Open Source, der Code ist auf GitHub [6] einsehbar. Übrigens, ich durfte das Plugin schon frühzeitig mit testen, nun ist Euer Feedback gefragt. IMHO großartiges Plugin, Danke David!
Über den DBeaver als universelles Schaufenster in die unterschiedlichsten Datenbanken hatte ich hier bereits mehrfach [1] berichtet. Erst vor kurzem kam dann die Vorstellung der Kommandozeilen-Variante dbvr [2] dazu. Heute möchte ich Euch auf eine weitere Möglichkeit des DBeaver-Universums aufmerksam machen, die Webvariante CloudBeaver [3]. Gegenüber einer lokalen Desktop-Version hat die serverbasierte Web-Variante einige Vorteile:
Einsparung von lokalen Installationen und Updates auf jedem Clienten einzeln
zentrale Pflege der DB-Server-Verbindungen statt dezentraler Verwaltung auf jedem Client
In letzter Zeit habe ich immer wieder über die KI-gestützte Objekterkennung aus Luftbildern gelesen. Jetzt ist ein neues QGIS-Plugin „AI Segmentation“ [1] von TerraLab im QGIS Plugin Repository [2] erschienen und ich habe es am Wochenende mal getestet. Ich habe vorher noch nie selbst eine KI zur Objekterkennung aus Luftbildern verwendet, es war sozusagen mein erstes Mal 😉
Installation und Anmeldung waren unkompliziert und funktionierten tadellos. Wie beschrieben können Rasterdaten aller Art genutzt werden, ich habe mich für die DOP 20 auf dem Open Data Portal Sachsen-Anhalt entschieden, natürlich mit den GeoBasis_Loader [3] ins QGIS geladen. Dann noch schnell ein Rechteck für den interessierenden Bereich markiert und die Erkennung gestartet, in meinem Fall für Gebäude und Bäume. Die Ergebnisse werden in einem GeoPackage gespreichert und sind so schnell weiter ver- und bearbeitbar.
Screenshot 1: Mein Test bei den Identifikation von Gebäuden Bäumen im Pauslusviertel in Halle (Saale).
Hier meine Test-Ergebnisse:
Auf den ersten Blick plausible Ergebnisse und erstes Staunen, unscharf Ersterfassung möglich, Verfeinerung wünschenswert
Auf den zweiten und kritischen Blick: einige Unschärfen, z. B. bei Gebäuden (nicht exakte Geometrien und fehlende Erkennung von Innenhöfen) und bei Bäumen (teilweise werden Baumschatten als Bäume interpretiert). Bei der manuellen Segmentierung kann man ja einige Fehler quasi händisch ausschließen
Interssant wäre, wie sich das Modell weiter entwickelt und auf welche Ergebnisse andere Verfahren kommen. Wer Lust hat, hier ist das GeoPackage [4], vielleicht könnt Ihr ja mal mit Euern Modellen testen und uns die Ergebnisse mitteilen. Gerade Niedersachsen [5] scheint man da besonders weit zu sein. Danke!
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
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].
Bitte das Update (13.07.2026, 14:09 Uhr) beachten.
Wer Plugins für QGIS schreibt und in das zentral QGIS Plugin Repository [1] einstellen möchte, wird es in den letzten Monaten schon bemerkt haben. Beim Hochladen wird das Plugin sofort online nach verschiedenen Kriterien automatisch überprüft. So werden Checks bzgl. der Sicherheit, der Preisgabe von Geheimnissen und der Codequalität, etc. durchgeführt. Sicherheit und Geheimniserkennung müssen natürlich 100% erfüllt werden, bei der Codequalität werden ggf. Warnungen und Hinweise zu Verbesserung angeboten. Ich begrüße diese automatische Überprüfung ausdrücklich, sie macht einerseits die Plugins sicherer, erhöht deren Qualität und hat für uns alle den Vorteil, dass ein hochgeladenes Plugin bei bestandener Prüfung sofort, also nach wenigen Minuten für alle verfügbar ist.
Natürlich habe ich den Ehrgeiz, meine #geoObserverTools mit 100% durch diese Prüfung zu bekommen. Das klappt bei den ersten beiden Prüfungen auch wunderbar, nur bei der Prüfung der Codequalität scheitere ich immer wieder, leider. Es reicht zur Freigabe, aber nicht zu den angestrebten 100%, obwohl ich auch zur Sicherheit den Code noch mal im Python Formatter [2] prüfen und ggf. bereinigen lies. Warum?
Bei der Prüfung wird je nach Zustand entweder der Fehler W503 oder der Fehler W504 angezeigt. Aus meiner Sicht widersprechen diese sich aber inhaltlich, hier ein Beispiel:
Folgender Code erzeugt die Fehlermeldung: W504 – line break after binary operator
if not ( isinstance(times, list) and isinstance(temp, list) and isinstance(rain, list) ):
Der umgestellte Code erzeugt die Fehlermeldung: W503 – line break before binary operator
if not ( isinstance(times, list) and isinstance(temp, list) and isinstance(rain, list) ):
Bisher habe ich keine Lösung gefunden, auch die KI meldet:
„In Python, W503 and W504 are Flake8 style warnings that conflict with each other regarding line breaks and binary operators (e.g., +, -, and, or). They are disabled by default, but cause issues when enabled via configuration.
W503: Warns against a line break before a binary operator.
W504: Warns against a line break after a binary operator.
Modern code styling standards recommend breaking before the operator to keep code aligned Line break occurred after a binary operator (W504). Because of the conflict, the generally accepted fix is to disable one of the warnings in your project settings Flake8 – line break before binary operator.“
Ich habe zwei Anfragen gestellt, eine in der QGIS-Developer-Liste [3], die andere als GitHub-Issue [4]. Imho kann nur eine der Prüfungen zum Erfolg führen, nicht beide zusammen. Leider kamen noch keine auflösenden Antworten. Falls Ihr eine Lösung kennt, bitte lasst uns teilhaben, gern im Kommentarbereich. Oder sehe ich vielleicht nur den Wald vor lauter Bäumen nicht? 😉
Update 13.07.2026: Hier die Antwort im GitHub, die Regeln sollen deaktiviert werden [5]
Laut Informationen von Jürgen E. Fischer [1] stehen seit Mittwoch, dem 08.07.2026 die Pakete unter Linux, Windows und Mac für die QGIS-Releases 3.44.12 „Solothurn“ (LTR) and 4.2.0 „Belém do Pará“ (nächste LTR) auf qgis.org [2] zum Download [3] bereit. Alle Änderungen und Bugfixes sowie neue Funktionen findet Ihr im Changelog [4] und im Visual Changelog [5].
Via der Paketverwaltung „HomeBrew“ konnte ich bereits am Wochenende auf dem Mac die neue Version von QGIS 4, die v4.2 installieren. Der erste Start und die ersten Test liefen wie gewohnt problemlos. Mich haben natürlich dann auch gleich meine #geoObserverTools [6] inkl. dem GeoBasis_Loader [7] interessiert, würden sie auch unter v4.2 laufen? Ja, alle liefen auf Anhieb 🙂
Screenshot 2: Die QGIS-Installation via HomeBrew auf dem Mac, hier noch beim Download
Um mich nun aber mit der neuen QGIS-Version vertraut zu machen, habe ich mir im zweiten Schritt sofort den QGIS 4.2 – Visual Changelog [5] angeschaut, auf Youtube, wie immer 😉
Der 8. Juli 1996 ist laut Wikipedia PostgreSQL-Geburtstag [1]. PostgreSQL [2], die mächtigste freie Datenbank hat allen Grund, ihren 30. zu feiern. Darum auch vom #geoObserver:
Herzlichen Glückwunsch, vor allem DANKE an alle Mitwirkenden und bitte weiter so!
Ich selbst nutze Dich seit 2001, also seit 25 Jahren und immer exclusiv, wenn es um Datenbanken geht! Du bist ein Kernstück unserer KomGIS+Suite [3], Deine Integration ins freie QGIS ist traumhaft!
