Natürlich ist es nur eine Zahl und trotzdem sieht es gut aus: 5x die „6“. Gestern war es mal wieder so weit, eine besondere Zahl wurde erreicht, der 66666. Download des QGIS-Plugins „GeoBasis_Loader“ [1]. Danke für Eure Treue, Danke den Unterstützern und Danke an meine Mitstreiter Aton May und Thomas Wölk!
Flussdiagramme – auch Flowcharts genannt – kennt Ihr sicher. Sie zeigen Abläufe, Prozesse oder Systeme übersichtlich und konzentrieren sich auf das Wesentliche. Als vereinfachte Modelle machen sie Zusammenhänge auf einen Blick verständlich. Auch natürliche Wasserläufe lassen sich so darstellen: Der Verlauf und die Abfolge wichtiger Punkte bleiben erkennbar, aber die tatsächlichen Richtungswinkel werden ignoriert. Stattdessen kann der Fokus auf anderen Informationen liegen – etwa auf der Kilometrierung, Brücken, Schleusen, Kosten oder Abzweige.
Flussdiagram.me[1] von Ogmios [2] hat sich genau mit dieser Problematik beschäftigt, Das Ergebnis ist eine interaktive App, übrigens via Vibe-Coding entwickelt. Die Daten stammen OpenStreetMap und Wikidata. Ich habe die Anwendung mal auf bekanntem Terrain getestet, an unserer Saale, insbesondere dem Halleschen Teil [3], perfekt!
Die FOSSGIS-Konferenz ist im D-A-CH-Raum die führende Konferenz für Freie und Open Source Software für Geoinformationssysteme sowie für die Themen Open Data und OpenStreetMap. Gestern wurde für die vom 09.–13. März 2027 im audiMAX Heidelberg[1] stattfindende FOSSGIS 2027 [2] der „Call for Participation“ [3], [4] eröffnet*. Gern gebe ich hier die Aufforderung weiter. Bitte beachten: Am 01. November 2026 23:59 Uhr [5] ist Einreichungsschluss. Übrigens, ich habe schon eine Idee 😉.
Erinnerungstermin für den Einreichungsschluss 01. November 2026 23:59 Uhr.
Mathias hat mit Polizeikarte [1] eine Karte veröffentlicht, die öffentliche Pressemeldungen deutscher Polizeibehörden bündelt. Sie umfasst rund 63.600 Vorfälle aus 260 Orten in 14 Bundesländern. Für die Geokodierung kommt Nominatim zum Einsatz, die Darstellung erfolgt mit MapLibre GL JS auf Basis von Kacheln von OpenFreeMap. Ergänzend lassen sich amtliche Vergleichsebenen einblenden, darunter der Unfallatlas der Statistischen Ämter mit 585.815 Unfällen aus den Jahren 2018 bis 2025. Das nicht-kommerzielle Projekt ist unabhängig von staatlichen Behörden.
Screenshot: Die mit Polizeikarte [1] mit den Daten der letzten drei Monate in Halle (Saale)
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)
Wusstest Ihr schon, dass Ihr mit „Warlok“ [1] von User Rphyrin die Rangfolge der aktivsten OSM-Mapper, also die Top-Mitwirkenden, in einem Gebiet ermitteln könnt? Einfach die Anwendung [1] starten, in das gesuchte Gebiet bewegen. Es muss mindestens Zoomlevel 18 erreicht werden, Ihr müsst also weit reinzoomen. Seit Ihr dann an der richtigen Stelle und habt genügend reingezoomt, kann die Analyse mit „Analyze Current Area“ gestartet werden. Ich hab’s probiert, in Port Pirie im Süden Australiens [2], wo ich vor 13 bzw. 11 Jahren mal ein paar Objekte erfasst habe und tatsächlich bin ich dort als Nutzer „stadtvermesser“ immer noch der Gewinner 😉 Den Code findet Ihr auf GitHub [3], gefunden habe ich das Tool unter [4], [5].
Screenshot: Der „stadtvermesser“ war im Untersuchungsgebiet am aktivsten (Bildquelle [1])
Herzlichen Glückwunsch an dieses großartige Projekt, an diese weltweite freie Karte! Danke allen beteiligten Mappern und bitte weiter so!
Sorry, ich bin leicht verspätet. Am Sonntag war es wieder so weit, das OpenStreetMap-Projekt [1] hatte Geburtstag, den 22. Wann genau OSM nun wirklich geboren, lässt sich wohl so einfach nicht feststellen, aber eine Einladung zum 1. Geburtstag [2] war auf den 9. August 2005 datiert. Also sollte es der 9. August 2024 gewesen sein.
Screenshot: Die Einladung zum 1. OSM-Geburtstag im OSM-Wiki (Quelle [2])
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
Wolltest Du auch schon immer mal wissen, wie sich die OSM-Daten an einer bestimmten Stelle verändert haben, also eine OSM-Zeitreise machen? Das ist jetzt mit der „before/after map“ auf mapki [1] ganz einfach möglich. Lass Dir einfach den „sign-in“-Link schicken, nutze diesen und suche Dir Dein gewünschtes Gebiet auf der OSM-Karte aus. Dann noch schnell ein Rechteck zeichnen, den gewünschten Zeitraum eingeben und schon hast Du die erforderlichen Eingaben gemacht. Nur noch starten und einige Zeit später bekommst Du einen neuen Link mit der Ergebniskarte.
Ich hab’s probiert, in Halle (Saale), Paulusviertel für den Zeitraum von vor 10 Jahren bis heute. Man muss etwas geduldig sein, bei mir hat es ca. 2:25 h gedauert, vielleicht war auch gerade viel los, aber das tolle Ergebnis [2] zählt, siehe auch Animation oben. Die deutlichsten Veränderungen: Pauluspark, Trafohaus auf dem Spielplatz entfernt, Parkmöglichkeiten ergänzt, Rembrandtstraße vervollständigt, mehr Läden und Praxen erfasst.
Screenshots: Die Röntgen-Symbole (Bildquellen [4])
Röntgen [1] ist ein Set von Icons, um verschiedene Kartenelemente aus der OpenStreetMap-Datenbank darzustellen. Es lässt sich jedoch auch problemlos für beliebige Kartenprojekte oder auch für Vorhaben, die ggf. nichts mit Karten zu tun haben, verwenden. Derzeit besteht das Set aus 569 Icons. Alls Icons stehen im SVG-Format zur Verfügung, eine Nachnutzung in Eurem GIS, z. B. QGIS ist damit unproblematisch möglich. Sergey (enzet) hat auf Mastodon [2] mitgeteilt, dass jetzt Version 0.16.0 [3] von Röntgen veröffentlicht wurde. Das komplette Icon-Set könnt Ihr als ZIP auf GitHub [6] herunter laden.
