Archiv der Kategorie: Open Source Software

Gigantisch: Alle Gebäude der Erde erfasst?!

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Achtung Ergänzung (09.12.2025, 13:25 Uhr):
Bitte beachtet den Kommentar 1 in diesem Beitrag, möglicherweise gibt es bei den Daten ein Lizenzproblem.

Bildquelle [1]

Alle berichten drüber, ich hab es schon letzte Woche zuerst bei N-TV [1] gelesen: Forscher der TU München haben erstmals alle(!) Gebäude der Welt erfasst [2]/[3], gezählt und in einer 3D-Karte zur Verfügung gestellt. Danke & Glückwunsch TUM! Hier die beeindruckenden Fakten:

  • 2,75 Milliarden Gebäudemodelle (alle aus Satellitenbildern bis 2019 vorliegenden)
  • 2,68 Milliarden (97%) als LoD1-3D-Modelle verfügbar.
  • Code und Daten via GitHub [4] pur und die Daten als Geodienst (WMS)* [5] verfügbar
Bildquelle [4]

* … Der WMS scheint derzeit überlastet: "ServiceException code="internalError"> Rendering process failed. Layers: global3D:lod1_global Unable to obtain connection: FATAL: sorry, too many clients already FATAL: sorry, too many clients already </ServiceException>" Das kann man sich bei diesem hochinteressanten Datenbestand auch denken, ich werde es beobachten.
[1] … https://www.n-tv.de/wissen/So-viele-Gebaeude-gibt-es-heute-auf-der-Erde-id30099940.html
[2] … https://essd.copernicus.org/articles/17/6647/2025/
[3] … https://www.tum.de/aktuelles/alle-meldungen/pressemitteilungen/details/erstmals-alle-gebaeude-der-welt-als-3d-modell-verfuegbar
[4] … https://github.com/zhu-xlab/GlobalBuildingAtlas
[5] … https://tubvsig-so2sat-vm1.srv.mwn.de/geoserver/ows?SERVICE=WMS&REQUEST=GetCapabilities

Released: MapServer v8.6.0

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Erst letzte Woche hatte ich über die Ankündigung der neuen MapServer-Version als Release Candidate v8.6.0-rc1 [1] berichtet. Wie Jeff McKenna gestern via X (ehemals Twitter) [2] mitteilte, ist der MapServer v8.6.0[3] nun offiziell released. Im Changelog [4] findet Ihr alle Änderungen, Hilfe zur Migration (8.4 zu 8.6) gibt’s im MapServer Migration Guide [5].

Wir setzen den MapServer bereits seit 2001 im KomGIS+ Vorgänger/Prototypen GIS+ und HALgis erfolgreich ein und sind ihm zusammen im KomGIS+ [6], HALgis [7] und dem halleschen Open Data Portal [8] bis heute treu geblieben. Danke alle Mitwirkenden, Großartig!

[1] … https://geoobserver.de/2025/11/28/mapserver-release-candidate-v8-6-0-rc1/
[2] … https://x.com/mapserving/status/1996304031786918295
[3] … https://mapserver.org/development/announce/8-6.html
[4] … https://mapserver.org/development/changelog/changelog-8-6.html#changelog-8-6
[5] … https://mapserver.org/MIGRATION_GUIDE.html#mapserver-8-4-to-8-6-migration
[6] … https://itc-halle.de/loesungen/geoinformationssysteme/KomGIS
[7] … https://geodienste-a.halle.de/halgis/
[8] … https://webapp.halle.de/opendata.hal/

PostgreSQL-Tipp: „TABLESAMPLE“ Modus 

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Einen coolen Tipp für die Beschleunigung von DB-Abfragen in der PostgreSQL-Datenbank habe ich die Tage im Artikel „PostGIS Performance: Data Sampling“ [1], [2] von Paul Ramsey gefunden. Bei Tabellen mit sehr großen Datenmengen können die Abfragen recht lange dauern, mitunter braucht man aber nur gute Näherungen und Stichproben liefern ausreichend genaue Ergebnisse. Es kann also reichen, z. B. nur ein Prozent der Gesamtheit abzufragen und dabei ein ziemlich gutes Stichproben-Ergebnis zu bekommen, aber viel (Abfrage-)Zeit zu sparen. Es hilft das „Gesetz der großen Zahlen“ [3]. Für die PostgreSQL-DB lautet das Zauberwort:

TABLESAMPLE SYSTEM | BERNOULLI

Ich war mal neugierig, hier mein ganz einfacher Test:

Mein Test: Abfragedauer über alle Datensätze und dann nur 10% und 1%

Mehr Infos inklusive dem Unterschied zwischen TABLESAMPLE SYSTEM und TABLESAMPLE BERNOULLI findet Ihr auch „How to Use Table Sampling in PostgreSQL“ bei Cybrosys [4]

[1] … https://www.crunchydata.com/blog/postgis-performance-data-sampling
[2] … https://www.linkedin.com/posts/crunchy-data-solutions-inc-_new-on-our-blog-paul-ramsey-shows-off-some-activity-7397760206929248256-8esn
[3] … https://de.wikipedia.org/wiki/Gesetz_der_gro%C3%9Fen_Zahlen
[4] … https://www.cybrosys.com/research-and-development/postgres/how-to-use-table-sampling-in-postgresql

MapServer: Release Candidate v8.6.0-rc1

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Im Januar 2025 wurde MapServer 8.4 released [1]. Wie Jeff McKenna gestern via X (ehemals Twitter) [2] mitteilte ist jetzt, 10 Monate später der erste Release Candidate MapServer 8.6.0-rc1 [3] online verfügbar. Im Changelog [4] findet Ihr alle Änderungen, Hilfe zur Migration (8.4 zu 8.6) gibt’s im MapServer Migration Guide [5].

Wir setzen den MapServer bereits seit 2001 im KomGIS+ Vorgänger/Prototypen GIS+ und HALgis erfolgreich ein und sind ihm zusammen im KomGIS+ [6], HALgis [7] und dem halleschen Open Data Portal [8] bis heute treu geblieben. Danke alle Mitwirkenden, Großartig!

[1] … https://geoobserver.de/2025/01/21/mapserver-v8-4-0-released/
[2] … https://x.com/mapserving/status/1994091486854492176?s=20
[3] … https://mapserver.org/development/announce/8-6.html
[4] … https://mapserver.org/development/changelog/changelog-8-6.html#changelog-8-6
[5] … https://mapserver.org/MIGRATION_GUIDE.html#mapserver-8-4-to-8-6-migration
[6] … https://itc-halle.de/loesungen/geoinformationssysteme/KomGIS
[7] … https://geodienste-a.halle.de/halgis/
[8] … https://webapp.halle.de/opendata.hal/

QGIS-Tipp: AI Georeferencer

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Georeferenzierung ist mit QGIS an sich kein Problem, aber es kann mitunter zeit- und nervenraubend sein. Was liegt also näher, als im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz genau diese auch die Georeferenzierungs-Arbeit machen zu lassen. Die beiden Tweets [1], [2] zeigen eindrucksvoll die Möglichkeiten und die IMHO beeindruckende Präzision. Alles realisiert mit dem QGIS-Plugin „Bunting Labs AI Vectorizer“ [3].

PS: Ich habe es noch nicht selbst getestet, es steht aber auf meiner ToDo-Liste. Wenn schon jemand Erfahrungen mit dem Plugin gemacht hat, lasst uns bitte in den Kommentaren daran teilhaben. Danke!

[1] … https://x.com/normconstant/status/1846671216880636314
[2] … https://x.com/normconstant/status/1828936605668884645
[3] … https://plugins.qgis.org/plugins/buntinglabs-qgis-plugin/

QGIS-Tipp: v3.99.0, MacOS Tahoe 26.1, PostgresApp 2.9.2 & PostgreSQL 18.1, Test@MacM1

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Screenshot: Meine aktualisierte GIS-Umgebung auf Mac M1

Es stand seit einiger Zeit an, gestern Abend habe ich mich endlich mal ran gesetzt und alle aktuellen Komponenten auf meinem Mac installiert. Meine neue GIS-Umgebung, also jetzt:

  • QGIS 3.99.0-Master mit Qt6 (Test für QGIS v4)
  • PostgreSQL v18.1 inkl. PostGIS 3.6.1 via Postgres.app 2.9.2
  • macOS 26.1 „Tahoe“
  • alles auf einem MAC mit M1

Es war wie immer unkompliziert und läuft erwartungsgemäß hervorragend,
Danke allen Mitwirkenden!!!

Gastbeitrag: QGIS-Plugin „Project Packager“

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Einen coolen Plugin-Tipp bekam ich die Tage von Ingo Michalak, einem Bekannten aus der Halleschen Geobubble. Er hat das QGIS-Plugin „Project Packager“ [1] getestet und ist recht angetan. Sein Praxisbeispiel war die Weitergabe eines QGIS-Projektes mit Daten der Römischen Straßen [2], welches ich vor kurzem vorgestellt habe. Hier seine Erfahrungen mit dem Plugin, ein gutes Kochbuch mit Hinweisen auf Fallstricke, Es folgt O-Ton Ingo M.:

Jeder kennt’s vermutlich: man hat ein historisch gewachsenes Projekt gebastelt mit Daten aus verschiedenen lokalen Quellen und nun will man es „mal eben“ an einen Kollegen (oder Auftraggeber) übermitteln oder man will es einfach nur archivieren und fängt an alle Daten zusammen zu sammeln und die Datenquellen im Projekt neu zuzuweisen. Mit dem folgenden PlugIn ist das kein Problem mehr!

Zu Illustrationszwecken sollen die Daten aus dem Blog-Eintrag „itiner-e: Alle Wege führen nach Rom?“ dienen. 

Für die Vorbereitung der Daten zur Übermittlung oder Archivierung den Project Packager installieren:

Dann das Projekt noch mal abspeichern (zwingend nötig für das Plugin, ungespeicherte Änderungen kann es nicht handhaben) und den Packager starten.

Dann einen Ziel-Ordner auswählen (hier darf nicht derjenige Ordner ausgewählt werden, in dem das bisherige Projekt liegt). 
Ich empfehle unter Data storage options die unteren beiden Optionen auszuwählen:

Dann erhält man nämlich ein einzelnes GeoPackage, in dem auch das Projekt selbst enthalten ist. 

Wenn man das GeoPackage dann im QGIS-Browser öffnet, sieht man neben den Geodaten auch das Projekt, das man so direkt aus QGIS heraus öffnen kann und alles sieht beim Empfänger so aus wie beim Absender.

Zwei wichtige Einschränkungen: 
1) Daten, die als Link im Projekt sind, bleiben Link. Bei WMS ist das klar, bei WFS kein Problem. Bei Daten, die in lokalen Datenbanken liegen (PostGIS-Server auf dem localhost z.B.), sind diese beim Empfänger anschließend nicht verfügbar. Solche Daten müssen also zuerst über irgendein Dateiformat lokal abgelegt und ins Projekt integriert werden.

2) Große Rasterdaten machen dem Plugin offenbar Probleme (diese sind in GeoPackages eh eher unhandlich). Sie sollten also ggf. vor der Anwendung des PlugIns aus dem Projekt entfernt und separat übermittelt werden. 

Danke Ingo! Übrigens, das fertige vom QGIS-Plugin „Project Packager“ exportierte GeoPackage findet Ihr unter [3]. Mein Test mit diesem Export klappt bestens, vgl. folgenden Screenshot 🙂

[1] … https://plugins.qgis.org/plugins/ProjectPackager/
[2] … https://geoobserver.de/2025/11/17/itiner-e-alle-wege-fuehren-nach-rom/
[3] … https://geoobserver.4lima.de/romanstreets.gpkg.zip

GDAL Released: v3.12.0

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Vier Tage nach dem letzten Update [1] gab GDAL-Maintainer Even Rouault vorgestern, am Samstag, den 08.11.2025 per Mail [2] bekannt, dass eine neue Version der universellen GDAL-Bibliothek [3] zur Verfügung steht, aktuell ist nun GDAL v3.12.0 ein Feature Release. GDAL steht für Geospatial Data Abstraction Library und ist vor allem als Kommandozeilen-Tool, aber auch als wesentlicher Bestandteil von QGIS bekannt. Die Neuerungen findet Ihr auf GitHub [4].

[1] … https://geoobserver.de/2025/11/05/gdal-released-v3-11-5/
[2] … https://lists.osgeo.org/pipermail/gdal-dev/2025-November/061158.html
[3] … https://gdal.org/
[4] … https://github.com/OSGeo/gdal/blob/v3.12.0/NEWS.md

GDAL: Rasterzonale Statistiken berechnen

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GDAL [1] als ultimative Geo-Konvertierungs-Bibliothek dürften die meisten ganz sicher kennen und nicht umsonst ist GDAL wesentlicher Bestandteil vieler GI-Systeme. Aber wusstet Ihr, dass man mit GDAL auch geoprozessieren kann. Neulich las ich dazu auf LinkedIn einen Beitrag zur Berechnung von Rasterzonalen Statistiken [2] von Krzysztof Dyba [3]. Man nehme also Rasterdaten und einen Vektordatenbestand, z. B. Stadtteile und kann mit GDAL beispielsweise den Mittelwert aller Pixel des Rasters in den Stadtteilgrenzen berechnen lassen. Wunderbar für automatisierte Prozesse. Alle Details findet Ihr in der GDAL-Dokumentation [4].

Screenshot: Der LinkedIn-Beitrag [2] von von Krzysztof Dyba [3].

[1] … https://gdal.org/
[2] … https://www.linkedin.com/posts/krzysztof-dyba_gis-geospatial-gdal-activity-7385355582204956673-wXwE/
[3] … https://www.linkedin.com/in/krzysztof-dyba/
[4] … https://gdal.org/en/latest/programs/gdal_raster_zonal_stats.html

FOSSGIS 2026 – Letzte Erinnerung: Call for participation

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Heute, am 06.11.2025 genau 23:59 Uhr ist Anmeldeschluß, also die letzte Möglichkeit, Euern Vortrag für die FOSSGIS 2026 in Göttingen einzureichen!

Also Leute, traut Euch, nutzt die Chance, bringt Euch ein und stärkt die Community rund um FOSSGIS, Open Data und OpenStreetMap. Details findet Ihr unter [1] … [4].
Und falls Ihr Euch fragt, JA, ich habe meine Bewerbung [5] bereits abgegeben 😉

[1] … https://geoobserver.de/2025/10/07/fossgis-2026-call-for-participation/
[2] … https://www.fossgis-konferenz.de/2026/
[3] … https://www.fossgis-konferenz.de/2026/callforpapers/
[4] … https://pretalx.com/fossgis2026/cfp
[5] … https://pretalx.com/fossgis2026/talk/review/ AJ9BAWSSZUBZQM3ZLYQ7L9ZAR73B7TM8