Archiv der Kategorie: OpenData

QGIS-Tipp: Zensus 2022 im “GeoBasis_Loader”-Plugin

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Der aktuell gültige Zensus für Deutschland stammt aus dem Jahr 2022 (Stichtag 15.05.2025) [1]. Die Ergebnisse kann man sich über den Zensusatlas [2] anschauen, außerdem werden diese auch als Geodienste (WMS) unter [3] mit 14 Themen in jeweils drei Rastergrößen 100m, 1km und 10 km angeboten. Seit Samstag stehen diese freien Zensus-Geodienste auch im QGIS-Plugin “Geobasis_Loader” [4] unter Katalog 7 zur Verfügung. Viel Spaß beim Erkunden via QGIS!

Screenshot 1: Die Zensus 2022 Geodienste [3], hier das Thema „Wohnungen nach Energieträger“ im “GeoBasis_Loader”-Plugin [4]

Manche der Zensus 2022 Daten verwundern mich jedoch, jedenfalls kann sie mir nicht immer erklären. Hier ein Beispiel in Lieskau bei Halle (Saale). Dort erscheint auf einem Gebiet von 200m x 200m der Fernwärmeanteil sehr hoch. Ist das wirklich so und wenn ja, wo kommt dort die Fernwärme her? Lokales Blockkraftwerk, aber für so wenige Häuser? Wer kann es erklären? Bitte in den Kommentaren. Danke!

Screenshot 2: Fernwärme in Lieskau bei Halle (Saale)? Ist mir zumindest nicht bekannt, wer kann es aufklären?

[1] … https://www.zensus2022.de/DE/Home/_inhalt.html
[2] … https://atlas.zensus2022.de/
[3] … https://www.wms.nrw.de/wms/zensusatlas?request=GetCapabilities&version=1.3.0&service=wms
[4] … https://geoobserver.de/qgis-plugin-geobasis-loader/

Basemap.de Vektor: Update auf v2 & neue Gebäude, ein Test

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Die gute Nachricht: Am 03.03.2025 wurde die Basemap.de Vektor [1] auf ein neues Datenmodell [2] von v1 auf v2 umgestellt. Bisher war die GeoInfoDok 6.0 die Grundlage, jetzt basiert der Datenbestand auf den aktuellen GeoInfoDok 7.1.2. Neben dem Datenmodell wurde an verschiedenen Stellen auch die Aktualisierung der Gebäude betont, deren bisher veralteter Stand war oft, auch hier, kritisiert worden, vgl. z. B. hier [3]. Ich habe mir die zwei Stellen, deren Mängel ich bereits beschrieben hatte, angeschaut. Und tatsächlich es hat sich was verbessert! Danke!

Beispiel 1 im Pauluspark in Halle (Saale): Nachdem hier noch 10 Jahre lang die 2014 abgerissenen Gebäude sichtbar waren und die 2016-2017 neu gebauten Gebäude fehlten, ist jetzt alle OK! 🙂

Beispiel 2 im Salzatal: Hier scheint noch nicht alles zu stimmen. Zwei bereits 2017 abgerissene Gebäude sind nur tatsächlich auch in den Daten verschwunden, ein vor ca. drei Jahren neu gebautes Gebäude fehlt indes immer noch.

Update 11.03.2025, 10:22 Uhr:
In Basemap.de WMS sind übrigens immer noch die alten Gebäude zu sehen.

Immer noch die alten Gebäude im Basemap.de WMS, hier im INSPIRE Viewer Sachsen Anhalt (Bildquelle [5])

Ich beobachte weiter und hoffe, wie in [4] erwähnt, auf die derzeit halbjährliche und demnächst zeitlich engere Aktualisierung und damit noch aktuellere Gebäudedaten.

[1] … https://basemap.de/produkte-und-dienste/neues-datenmodell/
[2] … https://basemap.de/data/produkte/web_vektor/meta/bm_web_vektor_datenmodell.html
[3] … https://geoobserver.de/2023/10/10/basemap-de-aktualitat/
[4] … https://basemap.de/produkte-und-dienste/web-vektor/
[5] … https://www.geodatenportal.sachsen-anhalt.de/mapapps/resources/apps/inspireviewer4/index.html?lang=de

AI & GIS: Komplexe Karten ohne umfassende GIS-Kenntnisse?

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Screenshot (Bildquelle [2])

Werden wir GIS-Spezialisten demnächst arbeitslos? In der Ankündigung des Youtube-Videos “Create Complex Maps in QGIS Easily with Deepseek AI!” [1] könnte man das befürchten. Dort heißt es:

“Möchten Sie mühelos komplexe Karten in QGIS erstellen? Mit Deepseek AI können Sie detaillierte Karten in professioneller Qualität erstellen, indem Sie einfach die richtigen Fragen stellen! Sie brauchen keine umfassenden GIS-Kenntnisse – lassen Sie die KI die schwere Arbeit erledigen.

🔹 Erfahren Sie, wie Sie Deepseek AI für fortgeschrittenes Mapping nutzen können
🔹 Automatisieren Sie komplexe Kartenerstellung in QGIS mit Leichtigkeit
🔹 Sparen Sie Zeit und verbessern Sie Ihren GIS-Workflow

Ob Sie Anfänger oder Profi sind, dieses Tutorial führt Sie Schritt für Schritt durch die Kartenerstellung in QGIS.” [1]

Nun ja, ich gehe mal davon aus, AI wird überall Einzug halten und das ist gut so, jedenfalls, wenn sie genug gelernt hat. Richtig eingesetzt kann sie auch unser GIS-Leben erleichtern und uns selbst und uns als Dienstleister viel (“Fleiß”)arbeit abnehmen. Wir konzentrieren uns dann auf das wesentliche, die Daten! Die sind zu sammeln, bereitzustellen, zu qualifizieren, performanter zu machen, zu prozessieren, zu automatisieren, zu erklären, … Es gibt also genug zu tun, auch mit und trotz AI!

[1] … https://www.youtube.com/watch?v=hFqRRG9zSr8
[2] … https://www.facebook.com/groups/2755809204435171/?hoisted_section_header_type=recently_seen&multi_permalinks=10086782734671078

MapsForEurope: Viel Open Data!

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Viele fragen sich immer noch, warum ist es so schwierig, an freie amtliche Daten zu kommen? Warum sehe ich in Bayern zwar die Flurstücke, aber keine Flurstücksnummern? Das es auch anders gehen kann, zeigt z. B. MapsForEurope.org [1].

Screenshot 1: Die “Speisekarte” von MapsForEurope (Bildquelle [1])

Geht einfach mal auf die Seite und fordert mit Eurer Mailadresse einen Zugriffstoken an. In kurzer Zeit erhaltet Ihr eine Mail mit Euerm Token und alle Geodienste-URLs:

  • EuroDEM – WMS
  • EuroDEM – WMTS
  • EuroGlobalMap – WFS
  • EuroGlobalMap – WMS
  • EuroGlobalMap – WMTS
  • EuroRegionalMap – WFS
  • EuroRegionalMap – WMS
  • EuroRegionalMap – WMTS
  • Gazetteer – WFS
  • Open Cadastral Map – WMS
  • Open Cadastral Map – WMTS
  • Pan-European Imagery – WMS

Die Dienste dann fix in Euer GIS eingebunden und Ihr könnt damit problemlos arbeiten. Ich habe es mal im QGIS mit dem Open Cadastral Map-WMS probiert, es geht wie gewohnt ganz einfach, was will man mehr? So geht Open Data! Leider sind noch nicht alle europäischen Länder dabei, aber das wir sicher noch …

Screenshot 2: Mein Test im QGIS, hier die derzeitig verfügbaren Länder
Screenshot 3: Mein Test im QGIS, hier ein Stück Luxemburg mit kompletten Flurstücks- und Hausnummern

[1] … https://www.mapsforeurope.org/access-data
[2] … https://geoobserver.de/2022/05/12/eurodem-ist-open-data/

GeoBasis_Loader: Zwei neue Themen für BY

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Seit vorgestern gibt es im QGIS-Plugin “GeoBasis_Loader” [1], [2] zwei neue Themen für das Bundesland Bayern, die Parzellarkarten in der Farb- und Graustufenvariante. Damit steigt die Zahl verfügbarer Themen im GeoBasis_Loader auf 396. Trotzdem fehlt für Bayern leider immer noch eine freie Liegenschaftskarte mit Flurstücksnummern oder finde ich sie nur nicht? Alle Quellen, die ich fand, sind CLOSED! Kennt hier jemand einen bayrischen freien ALKIS-Datenbestand, dann gebt mir mal bitte einen Tipp.
Oder muss ich erst Hrn. Söder befragen 😉

Screenshot: Die bayerische Parzellarkarte in Farbe an der Eisbachwelle in München [3] hier schon mit Vorschau auf v1.1 😉

[1] … https://geoobserver.de/qgis-plugin-geobasis-loader/
[2] … https://plugins.qgis.org/plugins/GeoBasis_Loader/
[3] … https://www.muenchen.de/sehenswuerdigkeiten/top-sehenswuerdigkeiten/eisbach-surferwelle

Mapscaping: Global Elevation Data Download Tool

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Über den Download von Höhendaten habe ich hier schon mehrmals berichtet, z. B. über SRTM-Daten [1]. Nun hat Mapscaping einen neuen Downloader, das “Global Elevation Data Download Tool” [2] für freie Höhendaten veröffentlicht, der m. E. den Download so einfach wie nur möglich macht. Einfach das gewünschte Gebiet grafisch auswählen, Quelle der Daten und Zielformat festlegen und den Download starten. Ich habe es mal ganz auf die Schnelle im Gebiet von Halle (Saale) getestet (Screenshot 1) und den nach wenigen Sekunden als GeoTIFF bereit stehenden Download im QGIS geladen und visualisiert (Screenshot 2). Klappt problemlos, Danke! 🙂

Screenshot 1: Mein Testgebiet in Halle (Saale) während des Generierens (Bildquelle [2])

Angeboten werden derzeit folgende Datenquellen:

  • SRTM GL3 (90m)
  • SRTM GL1 (30m)
  • SRTM GL1 Ellipsoidal (30m)
  • ALOS World 3D (30m)
  • ALOS World 3D Ellipsoidal (30m)
  • SRTM15Plus (500m)
  • NASADEM
  • COP30 (Copernicus Global DSM 30m)
  • COP90 (Copernicus Global DSM 90m)
  • EU_DTM (30m)
  • GEDI_L3 (1000m)
  • GEBCOIceTopo (500m)
  • GEBCOSubIceTopo (500m)

Als Zielformat könnt Ihr wählen zwischen:

  • GeoTiff (GTiff)
  • Arc ASCII Grid (AAIGrid)
  • Erdas Imagine (.IMG)
Screenshot 2: Das erhaltene GeoTIFF im QGIS geladen und visualisiert

[1] … https://geoobserver.de/?s=srtm%2C&submit=Suchen
[2] … https://mapscaping.com/global-elevation-data-download-tool/

FOSSGIS 2025: Programm ist online!

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Screenshot (Bildquelle [1])

So, mein Geo-Weihnachtsgeschenk* kam bereits am Samstag. Das Programmkomitee der FOSSGIS 2025 teilte mit: “… wir haben die erste Version des FOSSGIS-Konferenzprogramms veröffentlicht” und ich bin wieder mit einem Vortrag dabei. Ihr findet die aktuelle Programm-Version unter der FOSSGIS 2025-Programmseite [2] und detaillierter unter:

* … Achtung, es folgt Eigenreklame 😉 Ich darf nach dem bestandenen Community-Vorting auch vortragen, mein Thema “Open Data in D: Perfekte Idee, halbherzige Umsetzung? Ein Erfahrungsbericht.” [6]. Ich freu mich!

[1] … https://fossgis-konferenz.de/2025/
[2] … https://fossgis-konferenz.de/2025/programm/
[3] … https://pretalx.com/fossgis2025/schedule/
[4] … https://pretalx.com/fossgis2025/speaker/
[5] … https://pretalx.com/fossgis2025/featured/
[6] … https://pretalx.com/fossgis2025/talk/XBXSVJ/

QGIS-Tipp: Wurman Dots Plugin

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Bereits 1966 wurde ein bestimmter Kartenstil von Richard Saul Wurman in seinem Buch “Urban Atlas: 20 American Cities“ [1] vorgestellt und verwendet, ein Stil, der Dichten (hier Bevölkerungsdichten) symbolisieren sollte. Nun erfährt dieser Stil tatsächlich seit einiger Zeit ein Comeback, man spricht mittlerweile auch von den Wurman Dots. Seit 9.12.2024 gibt es nun auch ein entsprechendes QGIS Plugin “Wurman Dots” [2] von NextGIS. Ich hab’s für Euch getestet, am Beispiel des halleschen Baumkatasters [3], dessen Daten im Open Data Portal von Halle verfügbar sind [3]. Hier die Ausgangslage und meine Testergebnisse …

Screenshot 1: Ausgangslage, die Bäume des halleschen Baumkatasters [3]
Screenshot 2: Ergebnis 1, Baumdichte mit festen Kreisen (Fixed Circles) bei 250m Zellengröße
Screenshot 3: Ergebnis 2, Baumdichte mit variablen Kreisen (Vaiable Circles) bei 250m Zellengröße. Gut zu erkennen, die hohe Baumdichte auf den großen halleschen Friedhöfen

[1] … https://www.esri.com/arcgis-blog/products/js-api-arcgis/mapping/reference-size-maps-bringing-back-the-60s/
[2] … https://plugins.qgis.org/plugins/wurman_dots/
[3] … https://webapp.halle.de/komgis30.hal.opendata/fa3930b7-b3ed-b3fc-20d9-2fc8fd054b0e.html

Jubiläums-Podcast: 20 Jahre OpenStreetMap!

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Screenshot (Bildquelle [3])

Bereits im August 2024 feierte die OpenStreetMap-Gemeinde den 20. Geburtstag des OSM-Projektes [1]. Seit einer Woche gibt es nun auf Podigee FOCUS ON: Linux [2] den Jubiläums-Podcast “20 Jahre OpenStreetMap” [3]. Mit dabei einer der OSM-Gurus im deutschsprachigen Raum, Jochen Topf [4], vielen sicher bekannt durch das zusammen mit Frederik Ramm verfasste OSM-Quasi-Standardwerk “OpenStreetMap – Die freie Weltkarte nutzen und mitgestalten” [5]. Leute, Ihr erfahrt in 85 Minuten jede Menge zur OSM-Geschichte und diversen Tools, einfach reinhören, es lohnt sich!

[1] … https://geoobserver.de/2024/08/09/20-jahre-openstreetmap-gratulation/
[2] … https://focusonlinux.podigee.io/
[3] … https://focusonlinux.podigee.io/122-20-jahre-openstreetmap
[4] … https://www.jochentopf.com/
[5] … https://www.jochentopf.com/books/

Cassini: Die Karte im QGIS

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Erst gestern hatte ich unter “Font-Cassini: Karten wie im 18. Jahrhundert” [1] die Nachnutzung der historischen Symbole thematisiert und prompt kam noch weiterer Input zu dieser bemerkenswerten historischen Cassini-Karte [2]. Am interessantesten für mich war die Info, dass die Cassini-Karte und weitere historische französische Karten auf dem Geoportal des IGN France via WMTS [3] frei verfügbar sind, ein Muss für den KartenNerd, ich habe es natürlich gleich im QGIS ausprobiert, seht selbst …

Die WMTS-URL:
https://data.geopf.fr/annexes/ressources/wmts/cartes.xml [3]

Screenshot 1: Einbindung der Geodienst (WMTS)-URL [3] im QGIS
Screenshot 2: Der Standort des Château Mouton Rothschild [6] in der Bildmitte
Screenshot 3: Schloss Versailles
Screenshot 4: Paris

Hier die Tweets [4], [5]:

[1] … https://geoobserver.de/2024/12/05/font-cassini-karten-wie-im-18-jahrhundert/
[2] … https://en.wikipedia.org/wiki/Cassini_map
[3] … https://data.geopf.fr/annexes/ressources/wmts/cartes.xml
[4] … https://x.com/jmviglino/status/1864692705210630481
[5] … https://x.com/laBnF/status/1862118025404584225
[6] … https://www.google.com/maps/place/Ch%C3%A2teau+Mouton+Rothschild/@45…3D