Archiv der Kategorie: Open Source Software

Update: Vereinfachung bereits in der Geo-Datenbank

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In meinem vorgestrigen Beitrag [1] gab es wohl einige Fragen [2] bzgl. meiner Ausführungen bei der gemeinsamen Nutzung der vereinfachten Daten in einer Datenbank. Da vermutlich nicht alle die Diskussion verfolgen, versuche ich jetzt noch einmal zu präzisieren. Per SELECT wird die Vereinfachung natürlich nur einmalig für den Anfragenden berechnet, nur ihm/ihr steht das Ergebnis zur Verfügung. Nutzt man die Funktionen hingegen, um die Daten innerhalb der Datenbank zu vereinfachen und das Ergebnis in diese zurück zuschreiben, z. B. mit CREATE, stehen die Ergebnisse dann allen berechtigten Nutzern zur Verfügung.
Hier ein Beispiel, die Eingangsdaten werden mit einer Toleranz von 10m mit der CLEAN-Funktion (ST_CoverageClean) [3] vereinfacht:

-- Clean the coverage, merging gaps with width <= 1
CREATE TABLE test.test_1_poly_10 as SELECT id, ST_CoverageClean(geom, 10) over() AS GEOM FROM test.test_1_poly;

Screenshot 1: Der Eingangsdatenbestand „test_1_poly“ mit typischen Geometriefehlern wie Lücken und Überschneidungen
Screenshot 2: Der Ergebnisdatenbestand „test_1_poly_10“ mit CLEAN (ST_CoverageClean) bearbeitet ohne die typischen Geometriefehlern wie Lücken und Überschneidungen in perfekter Topologie
Screenshot 3: Eingangs- und Ausgangs-Datenbestand inkl. SQL-Statement

[1] … https://geoobserver.de/2026/01/13/vereinfachung-bereits-in-der-geo-datenbank/
[2] … https://geoobserver.de/2026/01/13/vereinfachung-bereits-in-der-geo-datenbank/#comment-30646
[3] … https://postgis.net/docs/manual-3.7/de/ST_CoverageClean.html

Vereinfachung bereits in der Geo-Datenbank

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3

Bitte beachtet auch das Update vom 15.01.2026.

Screenshot (Bildquelle [1])

Wer mit Geodaten zu tun hat, kommt oft in die Situation, diese Daten mit geeigneten Werkzeuge zu vereinfachen. Oft wird dazu der lokale GIS-Client mit Funktionen wie Clean oder Simplify genutzt. Das heißt aber auch, dass die Clienten auch bei Nutzung einer Datenbank jeweils nur für sich selbst diese Arbeiten ausführen und ggf. kein Anderer davon partizipiert. Die Datenbank selbst mit ihren spatialen Erweiterungen bietet heutzutage jede Menge leistungsfähiger Funktionen für diese Aufgaben an. Was spricht also dagegen, diese auch gleich dort zu nutzen, z. B. um Abfragen performanter zu machen oder Datenbestände zentral zu vereinfachen? Einen lesenswerten Beitrag dazu „PostGIS Performance: Simplification“ [1] von Paul Ramsey habe ich via X (ehemals Twitter) [2] im crunchydata-Blog [3] gefunden. Dort werden eine Vielzahl nützlicher Vereinfachungs-Funktionen direkt in der Datenbank, aber auch ihre Grenzen vorgestellt:

[1] … https://www.crunchydata.com/blog/postgis-performance-simplification
[2] … https://x.com/crunchydata/status/1998497697993498791?s=20
[3] … https://www.crunchydata.com/blog

GBL: GeoBasis_Loader mit neuen Themen

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3
Screenshot: Neue Daten im „GeoBasis_Loader“ (GBL) [1], hier die Zeitzonen als WFS mit QGIS symbolisiert und beschriftet, im Hintergrund die Light-Variante der NE-Basemap

Gleich zu Beginn des neuen Jahres hat das QGIS-Plugin „GeoBasis_Loader“ (GBL) [1] Zuwachs bei den Layern bekommen. Neu sind einige Themen im GBL-Katalog 3. Zum Jahreswechsel immer besonders interessant zwei Themen (WMS & WFS) mit den Zeitzonen. Außerdem stehen zwei wunderbare, weil sparsame Hintergrundkarten sowie eine weltweites Gradnetz zur Verfügung. Die Daten kommen von Natural Earth [2], die Geodienste werden von der DLR bereit gestellt.

[1] … https://geobasisloader.de
[2] … https://www.naturalearthdata.com/

QGIS-Tipp: Plugin „QGIS Dual Viewer“

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Das neue Plugin „QGIS Dual Viewer“ [1] von Deepak Kumar und Surya Shankar Kaibartya [2] versetzt Euch in die Lage, zwei unabhängige aber synchronisierte Kartenansichten für den direkten visuellen Vergleich verschiedener Themen oder Themenzusammenstellungen im QGIS zu öffnen. Dabei könnt Ihr in beiden Ansichten in Echtzeit synchron zoomen und schwenken. Zur Steuerung verfügt jede Ansicht verfügt über ein eigenes Ebenenbedienfeld („Layers“), was eine einfache, effektive Übernahme ausgesuchter Themen des Hauptfensters in das Vergleichsfenster ermöglicht. Den Quellcode und eine Kurzdokumentation findet Ihr auf GitHub [3].

Screenshot: Mein Test – die (älteren) Google-Satelliten-Bilder verglichen mit den aktuelleren DOP 20 vom LVermGeo LSA am Beispiel der neuen Reileck-Bebauung auf dem GRAVO-Druck-Gelände [4] in Halle (Saale)

[1] … https://plugins.qgis.org/plugins/QGISDualViewer/
[2] … https://plugins.qgis.org/plugins/author/Deepak%2520…%2520Shankar%2520Kaibartya/
[3] … https://github.com/dk0885807-dotcom/QGISDualMapViewer
[4] … https://www.openstreetmap.org/#map=19/51.495634/11.966549

GDAL: Nutzerumfrage 2025

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Auf GDAL.ORG [1] und Reddit [2] fand ich gestern den Aufruf zur GDAL-Nutzerumfrage 2025, gern leite ich es hiermit weiter. Also Leute, Eure Meinung ist gefragt, bitte ein paar Minuten Zeit nehmen und mitmachen! Ihr habt bis zum 31.12.2025 Zeit, das sollte doch zu schaffen sein? Ich habe übrigens schon teilgenommen 😉

Es ist Zeit für die GDAL-Nutzerumfrage 2025. Das Projekt nutzt die Umfrage, um die Ressourcen des GDAL-Sponsoringprogramms zu steuern, und die letztjährige GDAL-Umfrage [3] war der entscheidende Anstoß für das Projekt, die neue Befehlszeile zu überarbeiten.

Bitte besuchen Sie https://gdal.org/survey/ [4], um uns Ihr Feedback und Ihre Anregungen mitzuteilen. Teilen Sie dem Projekt mit, inwiefern GDAL für Sie erfolgreich ist oder nicht, worauf sich die Entwicklung Ihrer Meinung nach im Jahr 2025 konzentrieren sollte und wie Sie die Einbindung von LLM-generiertem Code in das Projekt bewerten.

[1] … https://gdal.org/
[2] … https://www.reddit.com/r/gis/comments/1phndeq/ please_submit_your_2025_gdal_user_survey/
[3] … https://gdal.org/en/stable/community/user_survey_2024.html
[4] … https://gdal.org/survey/

GeoBasis_Loader: 33333 Downloads, neue Version und neue Themen

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Screenshot: #geoObserver-Plugins im QGIS-Plugin-Repository [6]

Gestern war es soweit, das QGIS-Plugin „GeoBasis_Loader“ [1] konnte den 33333. Download verzeichnen. Ein Grund zum Feiern, Prost 🙂
Außerdem sind einige neue Themen hinzu gekommen, z. B. die Verwaltungsgrenzen von Bayern und der Gebäude-WFS von Schleswig-Holstein. Damit sind jetzt 708 Themen verfügbar, die aktuellen Änderungen findet Ihr wie immer unter Meldungen & Störungen [2] und Status [3]. Aktuelle GeoBasis_Loader-Version ist seit gestern Abend die v1.4.2 [4] mit einigen kleinen Fixes bzgl. Basemap_de

[1] … https://geobasisloader.de/
[2] … https://geoobserver.de/gbl-aktuelle-meldungen-stoerungen/
[3] … https://geoobserver.de/qgis-plugin-geobasis-loader/#jsonstatus
[4] … https://plugins.qgis.org/plugins/GeoBasis_Loader/version/1.4.2/
[5] … https://plugins.qgis.org/plugins/user/geoobserver/

QGIS-Tipp: „Magnifier“-Plugin

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Animation: Plugin „Magnifier“ [1] in Aktion

Das habe ich mir schon immer mal gewünscht, ein Vergrößerungsglas über der QGIS-Karte. Mit den neuen, noch experimentellen QGIS-Plugin „Magnifier“ [1] hat man nun eine Lupe, um eine Ebene oder Gruppe über dem Cursor anzuzeigen. Das Plugin ist übrigens Teil des brasilianischen Brandinformationssystems (Sisfogo), das vom Nationalen Zentrum zur Verhütung und Bekämpfung von Waldbränden (Prevfogo/Ibama) entwickelt wurde. Details findet Ihr auf GitHub [2], die englische Dokumentation unter [3].

Screenshot: Mit einem einfachen Klick in die Karte kommt man zu den Optionen, hier mit 5-facher Zoom- und 6-facher Lupenfaktor

[1] …https://plugins.qgis.org/plugins/magnifier/
[2] … https://github.com/lmotta/magnifier
[3] … https://raw.githubusercontent.com/lmotta/magnifier/refs/heads/main/ doc/magnifier_en.pdf

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