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Die Kartierung von Flächenversiegelungen wird für immer mehr Bereiche relevant. Bei der Auswahl vorzugsweise freier Daten und Software besteht eine Vielfalt von Möglichkeiten. Im Rahmen des hier beschriebenen Projektes wird eine Prozesskette so organisiert, dass die einzelnen Datenquellen, Prozessschritte (manuelle Datenerfassung, GIS-Analysen, KI) und (Zwischen-)Ergebnisse flexibel kombinierbar sind. Das hierfür entworfene Rahmenwerk sowie erste Zwischenergebnisse werden vorgestellt. Eine verursachergerechte Gebührenermittlung für die Beseitigung von Niederschlagswasser ist die initiale Motivation zur Ermittlung der versiegelten Flächen. Die Niedersachsen Wasser als Tochter des Oldenburgisch Ostfriesischen Wasserverbandes (OOWV) nimmt sich dieser Aufgabe unter Einsatz des freien Geoinformationssystems QGIS, freien KI-Tools sowie verschiedensten Datenquellen an. Frei zugängliche Geodaten wie Orthofotos, DGM, ALKIS, ATKIS und OSM sollen in Kombination mit eigenen Daten (Abwassernetze, SAP Kundendaten) herangezogen werden, um daraus verwertbare Aussagen bezüglich des Flächenversiegelungsgrads abzuleiten. Die zur Lösung dieser Anforderung ersonnene Prozess-Architektur muss aufgrund der sehr heterogenen Daten und Aufgaben sowohl methodisch als auch datentechnisch ein breites Spektrum abdecken. Dennoch soll es möglich sein, die Daten und Prozesse anhand vereinheitlichter Eigenschaften oder Metadaten (Volumen, Struktur, Format und Herkunft für die Daten; Input-Daten, Berechnungsaufwand, Skalierbarkeit und Ergebnis für die Prozesse) formal gleichförmig zu beschreiben. Nur auf diese Weise lassen sich Aufwände zuverlässig quantifizieren und ggf. auch für andere Gebiete realistisch schätzen. Skalierungspotentiale, etwa durch mehr Personal, schnellere Algorithmen, leistungsfähigere Hardware etc. können so ebenfalls bestimmt werden. Im Laufe des Projektes werden umfangreiche Ground-Truth-Daten durch manuelle Kartierung erhoben. Sie sollen im Projekt als Referenzdaten dienen, gegen die dann verschiedene Auswerteverfahren, insbesondere auch Methoden des Machine Learnings, validiert werden. Für verschiedene Methoden können dann die erreichbare Qualität gegen den jeweils erforderlichen Aufwand abgewogen werden. Von entscheidendem praktischen Nutzen wird dabei die geschätzte Zuverlässigkeit gesehen, mit der die Versiegelungsklasse einer Teilfläche bestimmt wurde. Auf diese Weise sollen manuelle Prüfungen der automatischen Klassifizierungen nach möglichst objektiven Kriterien priorisiert werden. Neben der ursprünglichen Zielsetzung der Gebührenermittlung zeichnen sich bereits jetzt weitere Anwendungsfälle wie Kapazitätsplanungen für Abwasserleitungen, Starkregenvorsorge oder die Ermittlung von Entsiegelungspotentialen ab. Die vorgestellte Architektur soll auch diesem Umstand Rechnung tragen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/EXCUFQ/

Im Rahmen dieses Vortrags wird die „Online-Auskunft für die Daten des Liegenschaftskatasters“ Thüringen - kurz ONLIKA 4.0 - vorgestellt. Das automatisierte Abrufverfahren wurde vom Thüringer Landesamt für Bodenmanagement und Geoinformation (TLBG) in Zusammenarbeit mit grit entwickelt. Das Rollen- und Rechtekonzept wird durch die Authentifizierung via BundID und Keycloak abgebildet. Basis ist die Open Source-Lösung Masterportal. Unter Verwendung der Open Source-Lösung Masterportal wurde eine modernisierte Oberfläche mit einer optimierten Benutzerführung, die den heutigen Anforderungen an Web Anwendungen gerecht wird und es den Anwendern ermöglicht, sensible Liegenschaftskatasterdaten effektiver abzurufen. Die für eine Weiterentwicklung erforderlichen Funktionen sind im Masterportal vorhanden. Neben der neuen Oberfläche bringt ONLIKA 4.0 weitere neue Funktionen, die die Arbeit mit Geodaten deutlich vereinfachen: So können Flurstücke nun direkt durch einen Klick im Kartenfenster ausgewählt werden. Weiterhin wird das Masterportal Höhenprofil Addon in der ONLIKA Oberfläche nachgenutzt. Die Authentifizierung erfolgt über das Service Konto Thüringen, das in der neuesten Version die Integration mit der BundID ermöglicht und damit die Grundlage für eine sichere Identitätsverwaltung auf Bundesebene schafft. Der Produktproxy, der als Schnittstelle zum Produktdienst für die ALKIS-Nachweisbereitstellung und zu den DHK-Diensten für die NAS-Abgaben dient, bleibt ein zentrales Element. Er ermöglicht die Kommunikation mit dem Siegel-Server zur Signierung mit einem qualifizierten eSiegel nach eIDAS. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/3DPZFV/

Während es im OSM Umfeld eine Reihe Routing-Dienste für den Individualverkehr gibt, fehlte bisher ein freier und unabhängig betriebener Routing-Dienst für den öffentlichen Personenverkehr, der nicht auf einen engen räumlichen Bereich begrenzt ist. Transitous schließt diese Lücke. Routing-Dienste für den öffentlichen Personenverkehr werden häufig von Verkehrsanbietern betrieben, was einen inheränten Interessenkonflikt mit sich bringt. Unabhängig betriebene Dienste wie die Open Trip Planner Installationen in Herrenberg oder Norwegen zeigen, was im Bereich intermodales Routing ohne diesen Konflikt möglich wird. In beiden Fällen hat man räumliche Grenzen zu berücksichtigen, was für Nutzende den Umgang mit zahllosen verschiedenen Apps und Webseiten bedeutet. Mit zunehmender Verfügbarkeit freier Fahrplandaten und Verbesserungen der freien Routing-Software MOTIS kam eine anbieterunabhängige und räumlich unbegrenzte Alternative letztes Jahr in greifbare Nähe und die Arbeit an Transitous begann. Zum Stand der Einreichung verarbeitet Transitous 1300 GTFS und GTFS-RT (Echtzeit-)Fahrplandatensätze aus 48 Ländern und wird von mehreren Apps genutzt, Trend stetig steigend. Dieser Vortrag stellt vor, was Transitous leistet, wie es aufgebaut ist, wie sich weitere Gebiete bzw. Anbieter hinzufügen lassen und es sich in eigenen Anwendungen nutzen lässt. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/TJVVDZ/

Für eine bioklimatische Bewertung des Stadtgebietes Düsseldorf wurde der Grad der Versiegelung erfasst, wobei verschiedene Arten von vollversiegelten, teilversiegelten und unversiegelten Flächen unterschieden wurden. Zusätzlich wurde hohe Vegetation über diesen Flächen erfasst. Für diese Klassifikation wurde ein neuronales Netz (U-Net) trainiert und auf die Jahre 2021, 2022 und 2023 angewendet. Im Rahmen einer bioklimatischen Bewertung aller Siedlungs- und Verkehrsflächen sowie Grün- und Freiflächen im Stadtgebiet Düsseldorf wurde der Grad der Versiegelung erfasst. Hierbei sollten verschiedene Arten von vollversiegelten, teilversiegelten und unversiegelten Flächen erfasst werden. Zusätzlich wurde hohe Vegetation über den verschiedenen Oberflächenklassen bestimmt. Für die Umsetzung wurde eine automatisierte, auf Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) gestützte Erfassung und Klassifizierung entwickelt. Konkret wurden zwei U-Nets (CNNs) entwickelt und trainiert, einmal für die Oberflächen und einmal für hohe Vegetation. Diese Ergebnisse wurden anschließend kombiniert, um Informationen über den Versiegelungsgrad, hohe Vegetation und die Oberflächenklasse unter dieser hohen Vegetation zu erhalten. Für diese Analysen wurden Digitiale Orthophotos, digitale Oberflächenmodelle und digitale Geländemodelle als Eingangsdaten verwendet. Um Veränderungen im Grad der Versiegelung abschätzen zu können, wurden diese Analysen für die Jahre 2021, 2022 und 2023 durchgeführt und miteinander verglichen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/CMDAGS/

Valhalla ist eine vielseitige Routing Engine für das OSM Ökosystem, die vor allem durch ihre Flexibilität und RAM-Effizienz glänzt. Dieser Vortrag setzt sich zusammen aus einer allgemeinen Einführung in Valhalla sowie Updates zu neuen und verbesserten Features. Valhalla hat als jüngeres Projekt in der OSM-Routing Welt vor allem durch sein flexibles Routing Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Neben der Auswahl mehrerer Fahrzeugprofile ist vor allem die lange Liste an Parametern, mit denen Anfragen einzelne Anfragen zusätzlich angepasst werden können, ein Alleinstellungsmerkmal. In diesem Vortrag werden einige grundlegende Konzepte, die Valhalla besonders machen, erläutert. Zudem werden einige Möglichkeiten aufgezeigt, wie Valhalla dank seiner Flexibilität an besondere Bedürfnisse angepasst werden kann. Zuletzt werden neue und verbesserte Features vorgestellt, Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/JKYHQE/

Dank umfangreicher Digitalisierungskampagnen steht historisch Interessierten ein enormer Schatz an kartografischen Produkten aus mehr als zwei Jahrhunderten zur Verfügung. Mit dem QGIS-Georeferencer können diese einfach und niedrigschwellig für die Nutzung im beliebten Geoinformationssystem aufbereitet werden. Wir demonstrieren die wichtigsten Vorgehensweisen, weisen auf Fallstricke hin und geben wertvolle Produktivitätstipps für die Referenzierung. Der Vortrag bietet anhand unterschiedlicher, historischer Karten eine Einführung in die Georeferenzierung mit QGIS. Von der großmaßstäblichen Katasterkarte, über die verbreiteten Topografischen Karten im Maßstab 1:25.000 (sog. "Meßtischblätter") bis hin zu den kleinmaßstäblichen Übersichtskarten. Jeder Maßstab bringt dabei seine eigenen Herausforderungen mit sich. Alle Georeferenzierungen basieren auf dem Prinzip die Pixel-Koordinaten der historischen Karte mit Kontrollpunkten zu verknüpfen, um so historische Karte und moderne Geodaten in Beziehung zueinander setzen. Dies kann über die Identifizierung anhand von Gebäuden, Straßen, Kanälen u.v.m. erfolgen. Die so gesetzten Punkte (Ground control points, GCP) kommen jedoch mit Fallstricken: die kartografischen Prinzipien der Generealsieriung und Verdrängung bleiben hierbei häufig unberücksichtigt. Als Alternative bietet sich für einige Karten die Nutzung des aufgedruckten Koordinatengitters an. Auch für diese Methode braucht es ein gewisses Maß an Hintergrundwissen, so sind z.B. die historischen geografischen Koordinaten nicht mit modernen geografischen Koordinaten gleichzusetzen. Je nach Alter und Zustand der Karte, sowie der zur Verfügung stehenden Zeit, kommen verschiedene Algorithmen zur Georeferenzierung in Frage (Polynominal 1-3, Thin Plate Spline u.a.). Welcher Algorithmus gewählt wird hängt davon ab, wie viele Kontrollpunkte gesetzt wurden, in welchem Zustand die Karte ist (Falzen etc.) und ob etwaige Messfehler ausgeglichen werden sollen. Zuletzt soll es auch um Möglichkeiten gehen den händischen Prozess der Referenzierung mittels Stapelverarbeitung zu beschleunigen und reproduzierbar zu machen. Inhalte: - Nutzung manueller Ground Control Points (GCP) - Nutzung von historischen Koordinatengittern - Tipps und Kniffe - Was eignet sich zur Referenzierung? - Bedeutung von (historischen) Koordinatenreferenzsystem - Möglichkeiten der Automatisierung im Batch-Verfahren Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/TFZCAP/

Die Stadt Wuppertal realisiert in einem bis Ende 2026 laufenden Förderprojekt einen Urbanen Digitalen Zwilling (UDZ), den "DigiTal Zwilling". In diesem Vortrag werden sie softwaretechnischen Herausforderungen und Lösungsansätze bei der Entwicklung der Anwendungskomponenten zum DigiTal Zwilling vorgestellt. Insbesondere entsteht eine generische Anwendung, die den Erwartungen an einen UDZ gerecht werden soll, aber auch die klassischen Anwendungsfälle eines kommunalen Geoportals bedienen soll. Der DigiTal Zwilling ist ein „System of Systems“. Insbesondere umfasst er eine Reihe an Open Source Web-Applikationen, die den DigiTal Zwilling für die Nutzerinnen und Nutzer erschließen. Diese Applikationen werden unter https://github.com/digital-twin-wuppertal-live projektbegleitend publiziert. Das Flaggschiff dieser Applikationen wird eine generische Anwendung sein, in der man sich seine Arbeitsumgebung aus allen Daten, Diensten und Funktionen des DigiTal Zwillings frei zusammenstellen kann. Diese Anwendung wird das bisher geführte Wuppertaler Geoportal ablösen, sie muss also auch die z. T. gesetzlichen Anforderungen an die Publikation von OGC-konformen Web-Services erfüllen. Darüber hinaus werden einige Anwendungen für breitere Themenkomplexe (Fachzwillinge) und eine Vielzahl themenspezifischer Applikationen (Teilzwillinge) bereitgestellt. Im Vortrag werden die folgenden softwaretechnischen Aspekte thematisiert: - Der DigiTal Zwilling als "System of Systems" - Aufbau eines Monorepos und Migration von Legacy-Anwendungen in das Monorepo - Nahtlose Integration verschiedener Mapping Engines (CesiumJS, Leaflet, MapLibre) in einer Applikation - Integration von Vektor-Layern und -Styles über WMS Capabilities - Innovative Ideen für zentrale GUI-Elemente (Gazetteer, Laden von Ressourcen, Layerbuttons etc.) - Hilfe-Overlay als neuer Weg zur Unterstützung der Anwender/innen Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/HFKGJ7/

G3W-SUITE ist eine modulare Client-Server-Anwendung (basierend auf QGIS-Server) für die Verwaltung und Veröffentlichung von interaktiven kartographischen QGIS-Projekten verschiedener Art auf eine völlig unabhängige, einfache und schnelle Weise. Die Anwendung, die auf GitHub unter der Mozilla Public Licence 2.0 veröffentlicht wurde, ist mit den QGIS LTR Versionen kompatibel und basiert auf einer starken Integration mit der QGIS API. G3W-SUITE ist eine modulare Client-Server-Anwendung (basierend auf QGIS-Server) für die Verwaltung und Veröffentlichung von interaktiven kartographischen QGIS-Projekten verschiedener Art auf eine völlig unabhängige, einfache und schnelle Weise. Der Zugriff auf die Verwaltung, die Konsultation der Projekte, die Editierfunktionen und die Nutzung der verschiedenen Module basieren auf einem hierarchischen System von Benutzerprofilen, die bearbeitet und modifiziert werden können. Die Suite setzt sich aus zwei Hauptkomponenten zusammen: G3W-ADMIN (basierend auf Django und Python) als Webadministrations-schnittstelle und G3W-CLIENT (basierend auf OpenLayer und Vue) als kartographischer Client, die über REST-APIs miteinander kommunizieren. Die Anwendung, die auf GitHub unter der Mozilla Public Licence 2.0 veröffentlicht wurde, ist mit den QGIS LTR Versionen kompatibel und basiert auf einer starken Integration mit der QGIS API. Diese Präsentation wird einen kurzen Überblick über die Geschichte der Anwendung und Einblicke in die wichtigsten Projektentwicklungen des letzten Jahres geben. Die Entwicklungen betrafen sowohl die Verwaltungs- und Managementkomponente der WebGis-Dienste, als auch die Aspekte der Interaktion mit Webkarten und deren Inhalten, sowie die Aspekte und Funktionen im Zusammenhang mit dem Online-Editing mittels der Integration mit der QGIS API. Eine spezifische Entwicklung betrifft die Integration mit der QGIS Processing API, um die Analysemodelle, die in QGIS über den ModelDesigner erstellt wurden, in einer Webumgebung auszuführen. Der Vortrag, der von Anwendungsbeispielen der Funktionen begleitet wird, richtet sich sowohl an Entwickler als auch an Benutzer verschiedener Ebenen, die ihre kartografische Infrastruktur mittels QGIS verwalten wollen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/DGZBJV/

Wir haben einen globalen Datensatz zu Straßeneigenschaften ("befestigt" oder "unbefestigt") mithilfe von KI-Methoden erstellt, basierend auf 105 Millionen Bildern von Mapillary . Unser Ansatz kombiniert SWIN-Transformer-Vorhersagen des Straßenbelags mit einer CLIP-Filterung minderwertiger Bilder. Der Datensatz deckt 36 % des weltweiten Straßennetzes ab, wobei die Abdeckung in Städten höher ist. Er kann in der Stadtplanung, im Katastrophenmanagement, in der Logistik genutzt werden. Wir haben einen offenen Datensatz mit globaler Abdeckung über Straßeneigenschaften (“befestigt” oder “unbefestigt”) veröffentlicht, der aus 105 Millionen Bildern von der weltweit größten crowdsourcing-basierten Street-View-Plattform Mapillary abgeleitet wurde. Wir nutzen einen hybriden Deep-Learning-Ansatz, der SWIN-Transformer nutzt, um die Straßenbedeckung vorherzusagen und mit einer CLIP-und-DL-Segmentierung zur Filterung von Bildern niedriger Qualität kombiniert ist. Die Vorhersagen zur Straßendecke sind mit OpenStreetMap (OSM) Straßendaten abgeglichen und zusammengeführt. Unsere Ergebnisse liefern Einblicke in die räumliche Verteilung der Mapillary-Daten und der Straßenbedeckung auf Kontinent- und Länderebene. Im Vergleich zu OSM, erweitert unser Datensatz die Verfügbarkeit globaler Informationen über Straßenbedeckung um über 3 Millionen Kilometer und repräsentiert nun etwa 36 % der Gesamtlänge des weltweiten Straßennetzes. Die meisten Regionen zeigen eine mäßige bis hohe Abdeckung mit befestigten Straßen (60-80 %), aber in bestimmten Gebieten Afrikas und Asiens wurden signifikant niedrigere Werte festgestellt. Stadtgebiete tendieren zu einer nahezu vollständigen “Pavedness”, während ländliche Regionen eine größere Variabilität aufweisen. Die Validierung des Modells gegenüber OSM-Daten erreichte F1-Scores für gepflasterte Straßen zwischen 91 und 97 % über die Kontinente hinweg. Aufbauend auf der Arbeit von Mapillary und deren Beitragenden sowie der Anreicherung von OSM-Straßenattributen bietet unsere Arbeit wertvolle Erkenntnisse für Anwender in der Stadtplanung, im Katastrophenmanagement, in der Logistikoptimierung und unterstützt verschiedene Nachhaltigkeitsziele (SDGs). In unserer Analyse haben wir bisher ausschließlich Daten von Mapillary genutzt. Je nach Anwendungsregion könnte es interessant sein, in der Zukunft weitere Street-View-Platformen zu betrachten. Gerade Alternativen wie Panoramax (https://panoramax.fr/) haben in den vergangenen Monaten vorwiegend in Europa an Beliebtheit gewonnen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/C98S8V/

Digitale Zwillinge sind heute in aller Munde: Ein Allheilmittel für Probleme der räumlichen Modellierung. Aber stimmt das? Übersehen wir da nicht im Rausch des Machbaren die Frage nach dem Sinnvollen? Ein "Rant" gegen die "Landkarte im Maßstab 1:1". Digitale Zwillinge sind heute in aller Munde: Ein Allheilmittel für die Probleme der räumlichen Modellierung, der Datenverfügbarkeit, der Datendarstellung, der Erzeugung von Erkenntnissen über "das Wie vom Wo (und Wann)" aus der Ferne, der Nähe, von oben, unten und der Seite. Also etwas, ohne das wir eigentlich nicht Denken, Planen und Entscheiden können. Ach was, nicht Leben können! So der Eindruck, der beim Lesen einer Geo-gefärbten LinkedIn-Timeline entstehen könnte. Aber mal ehrlich, stimmt das eigentlich? Der zwanghafte Trieb nach mehr Realitätstreue beschert uns - abgesehen vom Wettrüsten in der Unterhaltungselektronik - eben auch immer mehr vollmundige Versprechungen über Smart Cities, Smart Buildings, BIM, Management jeglicher Form der Landnutzung oder -beobachtung; und das alles sei ab sofort wie durch Magie für alle verfügbar und immer wahr und immer aktuell und immer richtig. In der von konkretem Detailwissen unbelasteten Höhenluft von Managementmeetings erzeugen diese Versprechen und Ahnungen ein erleichtertes Aufatmen. Endlich kann ein Tool angeschafft werden, mit dem lästige Probleme ganz einfach gelöst werden können. Am Besten mit KI drin, dann wird es noch besser. Aber wie ist es denn in Wirklichkeit? Übersehen wir im Rausch des Machbaren nicht gern die Frage nach dem Sinnvollen? Neigen wir nicht oft genug dazu, zu vergessen, dass die Herausforderung beim Modellieren von Informationszusammenhängen darin besteht, nur das Wichtige zu behalten und das Unwichtige zu vergessen; die Kunst also vor allem eine des Weglassens ist? Der "Digitale Zwilling" erscheint da wie das Versprechen einer Landkarte im Maßstab 1:1. Auch wenn alle das haben wollten, würde es doch niemandem nützen (mal abgesehen davon, dass wir sie ja schon haben). Lasst uns also mehr Reduktion und Abstraktion wagen. Lasst uns mutig weglassen. Und lasst uns aufhören, etwas Zwilling zu nennen, was keiner ist und vor allem keiner sein sollte! Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/MCQWYX/

Bei langen Zugreisen quer durch Europa ist auch immer ein bisschen der Weg das Ziel. Beim Planen solcher Reisen ist für mich der von Routingtools vorgeschlagene Reiseplan oft nur ein Ausgangspunkt. Ich möchte easy den Plan anpassen können, Verbindungen hin und her schieben, schauen, wie sich das auswirkt; vielleicht hier eine Übernachtung einlegen, oder dort; vielleicht einen Umweg über eine Stadt, in der ich noch nie war. Genau dafür baue ich eine UI und von der möchte ich euch gern erzählen. Beim Planen langer Zugreisen quer durch Europa (z.B. Hamburg -> Sizilien) sind oft andere Kriterien wichtiger als die reine Reisezeit oder die Anzahl der Umstiege. Ich möchte eine bequeme Verbindung, mit genug Puffer, insbesondere bei Anbieterwechsel. Wenn eine Übernachtung unterwegs nötig ist, dann gern irgendwo wo ich noch nie war (aber dann gern dort mit Ankunft nicht so spät, damit ich noch Zeit habe, mich da umzuschauen). Aha, ein Reiseweg (nicht unbedingt der schnellste) führt über Zürich? Da kenn’ ich jemanden, wo ich übernachten kann! Ach, ich muss eh in Rom umsteigen? Mittagspause auf der Piazza, das klingt super! Kurz gesagt: bei solchen Reisen ist auch immer ein bisschen der Weg das Ziel. All die genannten Kriterien sind sehr persönlich und ergeben sich teilweise erst während des Planungsprozesses. Existierende Routingtools erlauben mir zwar, meine Suchanfrage zu ändern wenn mir noch was eingefallen ist. Aber was ich eigentlich will ist, mit den Routingvorschlägen zu interagieren, sie zu verändern wie es für mich passt. Verbindungen hin und her schieben zu können, per drag&drop ausprobieren, was wäre, wenn ich diese Mittagspause in Rom einlegen würde, wie würde sich der Rest der Reise verschieben? Auf einer Karte explorieren zu können, welche Reisewege es überhaupt gibt und mir einfach mal ‘nen Umweg reinklicken, weil ich hab’ Bock und ich war da noch nie. In meinem Projekt Trans-Europa-Planer (gefördert vom prototypefund) baue ich eine solches User Interface und untersuche verschiedene UX-Mechanismen zum interaktiven Erforschen, Hin- und Herschieben, Vergleichen von Reiserouten. Und ich untersuche, inwiefern ein solches Interface den Nutzer*innen tatsächlich dabei hilft, ihre eigenen, auf sie persönlich zugeschnittenen Zugreisen zu planen. Was dabei herausgekommen ist, darüber möchte ich gern in meinem Vortrag berichten. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/YJTBAB/

Im Rahmen des Projekts InNoWest wird ein homogenisiertes Datenschema für die kommunale Verwaltung entwickelt. Ziel ist es, heterogene räumliche Daten aus öffentlichen und Non-Profit-Quellen zu aggregieren und über ein niedrigschwelliges Benutzerinterface bereitzustellen. Durch die nutzerzentrierte Entwicklung, abgestimmt auf reale Bedürfnisse brandenburgischer Kommunen, können Daten flexibel kombiniert und neue Erkenntnisse für Planung und Daseinsvorsorge generiert werden. In der kommunalen Verwaltung gewinnen Daten eine immer zentralere Rolle bei der Planung, Analyse und strategischen Entscheidungsfindung. Dabei stellt die Heterogenität der verfügbaren Datenquellen eine große Herausforderung dar, da sie sich hinsichtlich Struktur, Format und Auflösung erheblich unterscheiden. Zudem fehlen gerade in kleinen Kommunen oft Datenexpert:innen, die das Aufbereiten und Verschneiden von Daten übernehmen könnten. Im Rahmen des Forschungsvorhabens InNoWest adressieren wir diese Problematik durch die Entwicklung eines homogenisierten Datenschemas für kommunale Planungsszenarien. Ziel ist die Aggregation und Standardisierung räumlicher Daten aus vielfältigen Quellen, um den Nutzer:innen in der Verwaltung eine flexible und umfassende Datenbasis bereitzustellen. Im Mittelpunkt steht die Aggregation heterogener räumlicher Datensätze aus verschiedenen öffentlichen und Non-Profit-Quellen wie dem Zensus, dem Deutschen Wetterdienst, dem Statistischen Bundesamt, den statistischen Landesämtern sowie OpenStreetMap und der Bertelsmann Stiftung. Diese Daten umfassen eine Vielzahl von relevanten Informationen zur Bevölkerungsstruktur, Infrastruktur, Umweltbedingungen und weiteren kommunal bedeutsamen Bereichen. Die Daten werden homogenisiert und auf ein einheitliches Schema gebracht, sodass die Nutzung über ein niedrigschwelliges Benutzerinterface vereinfacht wird. Die ausschließliche Verwendung offener Technologien wie Postgres und Geoserver stellt sicher, dass die Infrastruktur kostengünstig, transparent und für Weiterentwicklungen zugänglich bleibt. Das innovative Konzept erlaubt es den Kommunen, nicht nur als Datenlieferanten zu agieren, sondern auch als aktive Nutzer:innen eines konsolidierten Datenbestands. Über das Benutzerinterface können die Akteur:innen Daten aus externen Quellen flexibel mit eigenen kommunalen Datensätzen kombinieren und spezifische Szenarien und Analysen erstellen. Der Zugriff auf einen breiten Datenpool ermöglicht die Berechnung neuer, wertschöpfender Erkenntnisse und erleichtert so die interkommunale Zusammenarbeit sowie die kommunale Daseinsvorsorge. Dies unterstützt evidenzbasierte Planung und fundierte Entscheidungsprozesse. Das Projekt wurde in einem nutzerzentrierten und partizipativen Prozess entwickelt. Die Bedürfnisse der beteiligten Kommunen aus Brandenburg wurden umfassend berücksichtigt und bildeten die Grundlage für die einzelnen Entwicklungsschritte. Durch regelmäßigen Austausch und Feedbackschleifen konnten reale Anforderungen und spezifische Bedarfe in die Gestaltung der Plattform integriert werden. So entstand ein System, das die tatsächlichen Herausforderungen und Wünsche der kommunalen Nutzer:innen adressiert und praxisgerechte Lösungen zur Unterstützung kommunaler Planungsaufgaben bietet. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/9HYKGN/

Im Rahmen der aktuellen Diskussion zur Nutzung von KI-Sprachmodellen untersuchen wir in einem Proof of Concept, wie KI im Zusammenspiel mit offenen Geodaten eingesetzt werden kann. Kann KI dabei unterstützen, frei verfügbare Daten besser aufzufinden, verständlicher zu machen, ihre Relevanz für spezifische Projekte zu bewerten oder ganz neue Ideen zu entwickeln? Oder eröffnet sie gar die Möglichkeit, neue Nutzendengruppen außerhalb der traditionellen Geodaten-Expert:innenkreise anzusprechen? Für ein Forschungsprojekt die Folgen des Klimawandels im städtischen Raum verstehen? Für die Arbeit im Stadtplanungsamt die Verkehrsinfrastruktur auf einer Karte präsentieren? Für eine Kunstinstallation die Geometrien aller Berliner Bezirksregionen auf ein Poster drucken? Für all diese und viele weitere Vorhaben benötigen wir... Geodaten! Das Land Berlin verfügt zum Glück über eine standardisierte Geodateninfrastruktur und über einen enormen Schatz an offen verfügbaren räumlichen Daten, die für eine Vielzahl von Personen und Vorhaben relevant sein können. Der Zugang zu Geodaten oder auch das Verständnis der Daten ist dabei jedoch Expert:innen mit Wissen über Geodatenstandards, Verwaltungsjargon und fachspezifischen Vorwissen vorbehalten. Kann KI helfen diese Daten schneller zu finden und zu verstehen? Aus dieser Fragestellung heraus wurde der GeoExplorer entwickelt. Er ist ein Teil einer Machbarkeitsanalyse rund um Open Data und KI. Wie gut das funktioniert und was wir bisher daraus gelernt haben, stellen wir in diesem Impulsvortrag vor. Als Open Data Informationsstelle Berlin, ein Projekt der gemeinnützigen Technologiestiftung Berlin erproben wir seit 2018 mit prototypischen Open Source Anwendungen neue Technologien und innovative Ansätze und zeigen das Potential offener Geodaten auf. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/FBUVBG/

Mit freier Software aus dem QGIS-Universum bauen wir bei den Stadtwerken München eine konzernweite Geodatenplattform. Wir erzählen von unseren Erfahrungen bei der Integration verschiedener Anwendungen und der Etablierung von Open-Source Lösungen im Unternehmen. Bei den Stadtwerken München GmbH setzen unterschiedliche Abteilungen die freie Geodatensoftware QGIS ein. In der alltäglichen Arbeit entstehen hier immer wieder neue Anforderungen. Dazu gehört das gemeinsame Bearbeiten von Geodaten über Teamgrenzen hinweg, die Präsentation von Karten intern und gegenüber der Öffentlichkeit, sowie die Erfassung von Daten im Feld. Um Insellösungen zu vermeiden und technisches Wissen zu bündeln, wurde das Projekt “GEOrg” gestartet. Auf der konzernweiten Plattform werden Daten zentral in einer PostGIS Datenbank verwaltet, per Knopfdruck im QGIS-Webclient (QWC) veröffentlicht und mittels QFieldCloud auch direkt in der Datenbank erfasst. Durch den Aufbau der Plattform versprechen wir uns eine starke Vereinfachung in der Arbeit mit Geodaten bei den SWM. Dabei ist für uns der Open-Source Gedanke zentral. Mit dem Einsatz von QGIS und seinen Umfeldanwendungen setzen wir auf ein reifes Ökosystem mit einer aktiven Community. Dadurch sind wir nicht von einem einzelnen Hersteller abhängig und finden für quasi jeden Anwendungsfall eine passende Lösung. Die Offenheit der Anwendungen erlaubt uns außerdem, eigene Anpassungen an der eingesetzten Software vorzunehmen. Diese reichen von kleinen Änderungen an der Benutzeroberfläche bis hin zur vollständigen Entwicklung eigener Features. Allgemeingültige Entwicklungen tragen wir an die Community zurück und beteiligen uns damit aktiv an der Weiterentwicklung der Open-Source Projekte. In unserem Vortrag wollen wir einen Überblick über die Architektur unserer Anwendung geben und darlegen, wie uns Freie Software den eigenständigen Aufbau einer modernen Geodatenplattform ermöglicht. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/CMJKJS/

Die Geodatenabteilung der Stadtwerke München nutzte GE Smallworld für ihr Netzinformationssystem, was aufgrund steigender Komplexität und Nutzerzahl zu hohen Kosten führte. Vor fünf Jahren begann die Migration zu NIS-QGIS, einer kostensparenden, auf QGIS-Desktop und PyQGIS-Plugins basierenden Open-Source-Lösung. Der Vortrag liefert einen Überblick über die neue Anwendung, Anwendungsfälle, Herausforderungen und Erkenntnisse. Seit vielen Jahren bot die Geodatenabteilung der Stadtwerke München GmbH ihren Nutzern in anderen Bereichen des Unternehmens (Wasser, Gas, Strom, etc.) ein Netzinformationssystem basierend auf GE Smallworld an. Diese Anwendung wurde in Zusammenarbeit mit einem Dienstleister unterstützt und betrieben, was erheblich zu den Gesamtkosten des Systems beitrug. Die unvermeidliche Zunahme der Komplexität, proportional zur ständig wachsenden Anzahl von Nutzern und Use-Cases, verbunden mit der konkurrierenden Natur der Interessen der verschiedenen Stakeholder, führte zu vielen Komplikationen, Ineffizienzen und letztendlich zu hohen Kosten. Vor etwa fünf Jahren beschloss das Geodaten-Team, das System schrittweise zu modernisieren und auf eine Open-Source-Lösung zu migrieren. Eines der neuen Werkzeuge ist NIS-QGIS, eine Anwendung basierend auf QGIS-Desktop, PyQGIS-Plugins und einigen Back-End-Diensten, deren Ziel es war, die gesamte Funktionalität der alten Anwendung bereitzustellen sowie ein Werkzeug bereitzustellen, das einfacher und schneller aktualisiert und weiterentwickelt werden konnte und dabei Kosten senkt und „Time-to-Market“ erhöht. In diesem Vortrag geben wir einen Überblick über diese Anwendung, einige ihrer Hauptanwendungsfälle und Komponenten, Herausforderungen (sowohl gelöst als auch ungelöst) und die dabei gewonnenen Erkenntnisse. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/HUSZBT/

Die Open Data Bewegung ermöglicht den Zugang zu zahlreichen offenen Datensätzen. Allerdings fehlen oft detailliertere Metadaten, die den Kontext der Daten, wie Erhebungsmethoden oder Entscheidungen zu Klassifikationen, erklären. Für eine verantwortungsvolle und kritische Geodatenpraxis ist es jedoch essentiell, diesen Entstehungskontext einzubeziehen. Ansatzpunkte dafür können Frameworks zur Dokumentation und Reflexion des Datenkontextes sowie Metadaten Standards sein. Die Arbeit zeigt die Bedeutung des Entstehungskontextes für Datensätze auf und untersucht, welche Informationen für eine reflektierte und verantwortungsvolle Nutzung von Geodaten relevant sind. Dazu werden Dokumentations- und Reflexionsframeworks aus den Critical Data Studies sowie der Forschung zu Ethical AI und Maschinellem Lernen untersucht und in Bezug zum ISO-Standard für Metadaten geographischer Informationen gesetzt, da Kontextinformationen als Metadaten zur Verfügung gestellt werden können. Die Analyse offenbart zahlreiche Überschneidungen, aber auch inhaltliche Lücken und signifikante Unterschiede im Format der Frameworks und des Standards. Anhand der Open Source Anwendung [Grätzlfarben](https://cartolab.at/graetzlfarben/) werden die Metadaten von drei offenen Datensätzen, u.a. OSM, beispielhaft analysiert, um die Verfügbarkeit relevanter Kontextinformationen zu evaluieren. Die Ergebnisse zeigen, dass wesentliche Aspekte des Entstehungskontexts fehlen und dies den reflektierten Umgang mit Daten erschwert. Abschließend werden Potenziale und Bedarfe für die Integration und Weiterentwicklung von Kontextinformationen sowie deren Nutzbarmachung in Karten und GIS-Anwendungen skizziert. #### Einreichung im Akademic Track Zenodo-DOI: https://zenodo.org/records/14616221 Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/EUMDZM/

In dieser Präsentation zeigen wir die Ergebnisse von zwei POCs, welche wir mit dem Large Language Models (LLM) Open Source Python Framework “LangChain” durchgeführt haben. Mittels LLM (wie GPT) zeigen wir, wie eine geographische Anwendung durch künstliche Intelligenz benutzerfreundlicher und zugänglicher wird. Auch im Hintergrund arbeiten wir mit künstlicher Intelligenz, um die Anreicherung und die Indexierung von Metadaten zu verbessern und zu automatisieren. Wir haben uns die Frage gestellt, wie man das Potenzial von Künstlicher Intelligenz in Form von Sprachmodellen wie GPT in der Geoinformatik nutzen kann, um geografische Anwendungen benutzerfreundlicher und auch für Laien zugänglich zu machen. Denn ist man nicht vertraut mit den geographischen Fachbegriffen oder der Applikation, treten oft Fragen auf wie: Welchen Layer muss ich aktivieren, um die Daten auf der Karte zu sehen, die mich interessieren? Wo versteckt sich die Funktion, um etwas auf der Karte zu zeichnen? Daraus ergaben sich drei Bereiche, die wir in diesem Vortrag erläutern möchten. Anhand von zwei verschiedenen Proof of Concepts (POC), welche wir mit zwei Kunden in diesen Bereichen umsetzen, werden funktionierende Beispiele gezeigt. Zum einen wird der Einsatz von Large Language Models (LLM) für die Suche in geographischen Anwendungen gezeigt, zum anderen die Steuerung einer Anwendung über Text bzw. Sprache, das sogenannte Conversational User Interface (CUI). Eine dritte Anwendung ist die Verwendung von Sprachmodellen zur Unterstützung der Metadatengenerierung. Den letzten Teil dieses Vortrags werden wir der Frage widmen: "Wie testet man eine Anwendung, die LLMs verwendet?" Eine Frage, die uns bei der Durchführung der oben genannten POCs immer wieder beschäftigt. Denn wie stellt man fest, ob sich der Aufwand lohnt und die Suche wirklich ein besseres Ergebnis liefert? Oder ob die erzeugten Metadaten brauchbar sind. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/YAT3KQ/

Seit Juni 2021 beschäftigt sich die Arbeitsgruppe ["Öffentliche Ausschreibungen mit FOSS" des FOSSGIS e.V.](https://www.fossgis.de/wiki/AG_oeffentl_Ausschreibungen_FOSS) mit dem Thema der Beschaffung und Vergabe von IT-Lösungen auf Basis von FOSS. In dieser Dialogrunde wollen wir mit Vertreter:innen des FOSSGIS-Community über die Erfahrungen aus 25 Jahren Einsatz von Open Source Software in der öffentlichen Verwaltung diskutieren. Als der FOSSGIS-Verein vor 25 Jahren mit der Mission gestartet ist, den Einsatz von FOSS zu fördern, da waren die Erwartungen noch ganz andere als heute. Die Podiumsdiskussion wird einen Blick zurück in die Gründungszeit werfen und sich mit der Frage des warum und wozu beschäftigen. Es soll die wirtschaftliche und politische Entwicklung von Foss-GIS betrachtet sowie auch Fragen zu finanziellen Strukturen, Vergabe und Lehre nicht zu kurz kommen werden. Was sind die Herausforderungen und welche neuen Wege müssen beschritten werden, damit auch noch in 25 Jahren FOSS ein wichtiger Baustein in der digitalen öffentlichen Verwaltung in Deutschland ist? Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/VAHRBW/

Das Paper zeigt, wie neue kollaborative Infrastrukturen für Urbane Digitale Zwillinge eine bessere Teilhabe und Zugang zur Simulationsentwicklung schaffen können. Am Beispiel von drei Open-Source-Tools aus dem „Connected Urban Twins“-Projekt wird demonstriert, wie Szenarien für Stadtentwicklungsprozesse gemeinsam entwickelt, analysiert und zugänglich gemacht werden können. Ziel ist eine nachhaltigere, inklusivere Planung, die durch vielfältige Perspektiven blinde Flecken in Modellen reduziert. Was wäre, wenn wir Algorithmen demokratisieren? Neue kollaborative Infrastrukturen für Modelle und Simulationen in digitalen Stadtzwillingen Als Teil der Antwort auf die vielfältigen Herausforderungen des 21. Jahrhunderts widmen sich immer mehr Städte und Kommunen der Entwicklung und dem Einsatz von Urbanen Digitalen Zwillingen. Neben einer großen Bandbreite an Einsatzmöglichkeiten im Bereich der Visualisierung und Informationsbereitstellung steht vor allem die Erstellung von "Was wäre, wenn?"-Szenarien im Vordergrund. Die Auswirkungen von Planungen sollen, so das Versprechen, durch unterschiedlichste Analyse- und Simulationsalgorithmen bereits in einem frühen Stadium berechnet, analysiert und bewertet werden. Damit sollen nicht nur Effizienzgewinne ermöglicht, sondern auch die inhaltliche Qualität der Planung im Sinne einer nachhaltigen und integrierten Stadtentwicklung erhöht werden. Gleichzeitig existiert neben einer Bandbreite an proprietären Lösungen kaum eine offene und öffentliche Infrastruktur, die die systematische Erstellung, Bereitstellung und Nutzung von Simulationsmodellen und Algorithmen unterstützt. Dieses Paper präsentiert drei miteinander verschränkte FOSS-Tools, die in den vergangenen zwei Jahren im City Science Lab der HafenCity Universität Hamburg im Rahmen des "Connected Urban Twins" Projektes entwickelt, getestet und angewandt wurden. Dazu zählt eine Urban Model Platform zum Bereitstellen und Ausführen von dezentralen Algorithmen (https://github.com/citysciencelab/urban-model-platform), ein Scenario Explorer Tool zur Erstellung, Verwaltung und Teilen von urbanen Szenarien zwischen diversen Stakeholdern (https://github.com/citysciencelab/materportal-scenario-explorer) und ein Urban Model Builder zur kollaborativen Neu- und Weiterentwicklung von Simulationsmodellen basierend auf urbanen Daten (https://github.com/citysciencelab/urban-model-builder). Alle Tools sind über offene Standards wie die OGC API Processes verknüpft, bauen auf anderen quelloffenen Projekte wie dem Masterportal oder der Open-Source Simulation Library des InsightMaker auf und ermöglichen die offene und kollaborative Erstellung von Simulationsmodellen sowie deren Nutzung in der Planungspraxis. Kern der Tools ist die praktische Umsetzung und Überführung des Multi-modeling Ansatzes in die Stadtentwicklung: Nur durch eine vielfältige und offene digitale Repräsentation von städtischen Prozessen und Phänomenen durch eine Bandbreite an Expert:innen, zivilgesellschaftlichen Akteuren und interessierten Bürgern können unterschiedliche blinde Flecken von Simulationsmodellen erkannt und abgeschwächt werden. Dafür ist sowohl eine offene Umgebung zur gemeinsamen Entwicklung, Diskussion der enthaltenen Annahmen und Bereitstellung von Simulationsmodellen notwendig, als auch eine offene Plattform zum Teilen unterschiedlichster Algorithmen. Nicht zuletzt gilt es, das Teilen und Organisieren der resultierenden Szenarien zwischen unterschiedlichsten Stakeholdern zu ermöglichen. Neben der Funktionsweise der Tools werden erste Ergebnisse von diversen User-Testings sowie mögliche Weiterentwicklungen und Einsatzmöglichkeiten der Tools dargelegt. #### Einreichung im Akademic Track Zenodo-DOI: https://zenodo.org/records/14615602 Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/3DRWEE/

Die Governance von OSS im öffentlichen Sektor variiert stark: Während einige Projekte offen und kollaborativ sind, bleiben andere hierarchisch strukturiert. Dieser Beitrag untersucht, warum Behörden sich für oder gegen die Öffnung ihrer Softwareprojekte entscheiden. Die Untersuchung gibt Einblick in ausgewählte OSS-Projekte der öffentlichen Verwaltung und liefert einen Erklärungsansatz, warum Faktoren wie Unsicherheit, Innovationsdruck und normative Erwartungen die Entscheidung beeinflussen. Problemaufriss: Die Implementierungspartnerschaft des Masterportals, die bereits durch weitere verwaltungsnahe Projekte adaptiert wurde, gilt als Erfolgsmodell. Die Governance-Landschaft von Open-Source-Software (OSS) bleibt im öffentlichen Sektor allerdings weiterhin recht heterogen. Neben größeren Entwicklungsgemeinschaften, die kollaborativ die strategische und technische Weiterentwicklung des Projektes vorantreiben, bleiben andere Projekte faktisch hierarchisch mit keinen oder nur geringen Beteiligungsmöglichkeiten. Diese Arbeit zeichnet einen Erklärungsansatz, warum und inwieweit sich Behörden dafür entscheiden, OSS-Projekte in Richtung eines potenziellen Netzwerks zu öffnen beziehungsweise einem solchen beizutreten. Hierfür wurde im Rahmen einer multiplen Fallstudie neben dem Masterportal auch die Steuerung zwei weiterer verwaltungseigener OSS-Projekte untersucht. Theoretischer Hintergrund: Eine gemeinschaftliche Governance ermöglicht es Projektverantwortlichen, ein Softwareprodukt selbst herzustellen und gleichzeitig bei geringer Anreiz- und Kontrollintensität durch externe Beteiligte innerhalb der Projektgrenzen Innovationen zu akquirieren. Die Koordination solcher Projekte kostet allerdings Zeit und Ressourcen. Während in der Organisationsforschung der Transaktionskostenansatz (TKA) bislang weitreichend erklärt, wann sich Organisationen für Make (Eigenfertigung) oder Buy (Auslagerung) entscheiden, wurde das Erklärungsangebot auf offene Entwicklungsgemeinschaften bisher eher theoretisch und empirisch nur unzureichend angewandt. Ob es sich lohnt, das eigene Projekt zu öffnen, hängt im Sinne des TKA von Transaktionskosten ab, wie etwa Informations- und Suchkosten, Personalkosten oder Kosten für das Ausräumen rechtlicher Unsicherheiten. In der Softwareentwicklung können solche Kosten zum Beispiel aufgrund hochgradig spezifischer Software ausgelöst werden. Um ein breites, theoriegeleitetes Erklärungsangebot zu schaffen, werden darüber hinaus auch mögliche Einflussfaktoren aus der Ressourcenabhängigkeitstheorie und dem institutionellen Isomorphismus hinzugezogen. Datenerhebung: Methodischer Zugang bietet ein komparatives Fallstudiendesign, das die Steuerungsmodelle und ihre Einflussfaktoren innerhalb der ausgewählten Projekte untersucht. Zunächst wurden die Governance-Modi mittels qualitativer Inhaltsanalyse von Projektdokumenten analysiert und anschließend in semi-strukturierten Interviews mit Projektverantwortlichen und -beteiligten vertiefend erhoben. Die Interviews waren im weiteren Verlauf auch Ausgangspunkt für eine qualitative Erhebung der unabhängigen Variablen. Darüber hinaus gewährte eine Befragung unter den Mitgliedern der Implementierungspartnerschaft des Masterportals (n = 38) spannende quantitative Einblicke, die auch die Prüfung moderierender Variablen wie der Lokalität oder der Verwaltungsebene des beteiligten Mitglieds ermöglichte. Ergebnisse: Die Ergebnisse zeigen, dass transaktionsspezifische Unsicherheiten über Nachnutzungspotenziale oder Überkomplexität der Software die Entscheidung in Richtung des OSS-Communityaufbaus hemmen. Gleichzeitig fördern hoher Innovationsdruck und normative Erwartungen eine stärkere Öffnung von Projekten. Die Studie liefert wertvolle Erkenntnisse für das Verständnis verwaltungseigener OSS-Strategien, zeigt aber auch für Projektverantwortliche die Bedeutung von Clustereffekten rund um Lead User auf. Die Ergebnisse leisten einen Beitrag, um das Verhalten von Behörden in OSS-Projekten zu erklären und darauf reagieren zu können. ### Einreichung im Akademic Track Zenodo-DOI: https://zenodo.org/records/14616445 Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/G98RWH/

Die Stadt Reutlingen, eine Großstadt in Baden-Württemberg, stellte ihre kommunale Geodateninfrastruktur (GDI) von proprietärer auf Open-Source Software um. Ziel ist eine größere digitale Souveränität, Lizenzkostenreduktion und Unabhängigkeit von kommerziellen Anbietern. Im Vortrag wird die Vorgehensweise der Systemmigration und der Aufbau der neuen Open-Source GDI vorgestellt. Key Facts Stadt Reutlingen: • Reutlingen eine der neun Großstädte Baden-Württembergs mit 118.000 Einwohnern • mehr als 2.600 städtische Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter • Die Hochschulstadt und frühere Reichsstadt ist die größte Stadt und zugleich Kreisstadt des Landkreises Reutlingen • Sie gehört zur Region Neckar-Alb und zur Metropolregion Stuttgart. Nahebei befindet sich die Mittelstadt Tübingen (12 Kilometer westlich), die nächste Großstadt ist Stuttgart (31 Kilometer nördlich) • Mit der Spreuerhofstraße besitzt Reutlingen die engste Straße der Welt • 17,5 Prozent der Gemarkung Reutlingens gehören zum Biosphärengebiet Schwäbische Alb, weshalb sich die Stadt auch als das „Tor zur Schwäbischen Alb“ bezeichnet Key Facts Sachgebiet GeoInformationsSystem der Stadt Reutlingen: • Im Baudezernat, Amt für Stadtentwicklung und Vermessung, Abteilung Vermessung • Die Stadt Reutlingen ist Untere Vermessungsbehörde in Baden-Württemberg • Das Geoinformationssystem wurde 1997 aufgebaut mit dem Liegenschaftskataster als erste Datenbank-Fachschale • Team von 5 Personen • stadtinterner "GIS-Dienstleister" • 250.000 interne Zugriffe auf das Web-GIS Auskunftssystem im Jahr • ca. 75 Datenbankthemen • ca. 29 Themen, welche von den Fachämtern über GIS-Schnittstellen fortgeführt werden • seit 2020 Geoportal im Internet für Bürger mit verschiedenen Themenkarten • Umstellung der GDI auf Open-Source Software von 2021 bis Ende 2024 Motivation zur Umstellung auf Open-Source-Software: • Abhängigkeit der GDI an Autodesk durch amtliche Führung und Qualifizierung des Liegenschaftskatasters • Änderungen in der Lizenzpolitik und stetig steigende Lizenzkosten • Mit dem Wechsel der ALKIS Softwarelösung zur Lösung des Landes Baden-Württembergs, gab es keine Abhängigkeiten mehr zur bestehenden GIS-Software • Suche nach alternativer Software zum Aufbau einer modernen GDI • Bei der Wahl der Systeme war es uns wichtig, zukünftig softwaretechnisch unabhängiger zu werden (Digitale Souveränität) • Die Datenmigration und Systemumstellung sollte in Eigenregie durchgeführt werden können - ohne Abhängigkeit von einem Hersteller oder Dienstleister • Ziel war es auf eine möglichst unabhängige und lizenzkostengünstige GDI zu wechseln • Durch die Nutzung von Standards (OGC-konforme Geodatendienste) sollte eine zukunftssichere Infrastruktur geschaffen werden • Schnell fiel die Wahl auf eine freie, quelloffene Softwareumgebung Systemmigration: • Ausgangslage war eine überwiegend proprietäre GDI. Sie bestand aus einer Oracle Datenbank, die mit verschiedenen Autodesk-Programmen administriert werden konnte. Die GDI bestand aus folgenden Hauptkomponenten: o Datenbank (Oracle/Topobase) - Die Kartendarstellung für das Web-GIS Auskunftssystem erfolgte über die Software MapGuide Maestro und Autodesk Infrastructure Studio o Datenaufbereitung (AutoCAD MAP 3D) - Über AutoCAD erfolgte auch die Einpflegung, Änderung und Löschung von Geoobjekten o Kartenserver (MapGuide Open Source) o Web-GIS (TBview) - Die aufbereiteten Daten wurden im Web-GIS Auskunftssystem den Benutzern bereitgestellt • Ersetzten von drei Hauptkomponenten durch Open-Source-Produkte o Datenbank -> PostgreSQL o Datenaufbereitung & -fortführung -> QGIS o Kartenserver -> QGIS-Server • Themenweise Migration der Daten (entsprechend der Datenbank-Fachschalen) • ALKIS GIS-Datenbank -> PostNAS Suite Vorgehen: 1. Datenmigration von Oracle in PostgreSQL (PostGIS) o Datenmigration war der Schwerpunkt einer Bachelorarbeit 2021/2022 o Es wurden die vorhandenen Daten in Oracle gesichtet und untersucht, um deren Struktur besser verstehen zu können und zu wissen, worauf bei der Datenmigration geachtet werden musste o Überlegen wie diese Anforderungen in PostgreSQL umgesetzt werden können (z.B. Topologie) o Ausarbeitung eines möglichst automatisierten Migrationsprozesses o Für den Migrationsprozess wurde die Software FME verwendet. Diese Software war zu diesem Zeitpunkt schon mehrere Jahre bei der Stadtverwaltung Reutlingen im Einsatz 2. Stilisierung der Themen aus MapGuide in QGIS nachbilden o kann durch Fachkraft/Azubi durchgeführt werden o Symbole lagen als AutoCAD Block-Elemente vor o Symbole werden in Inkscape als SVG-Datei neu erstellt 3. Publikation der Themen mit QGIS-Server und MapProxy über WMS/WMTS o QGIS Projekte können direkt über den Server publiziert werden o für gecachte Services wird MapProxy eingesetzt 4. Einbindung der neu aufbereiteten Themen in Web-GIS (TBview) o Einbinden von PostgreSQL-Datenbanken o Einbinden von WMS/WMTS-Diensten 5. Umstellung der (mobilen) Erfassungsmasken auf QGIS, QField oder w

QGIS erfreut sich einer großen Beliebtheit. Der Regionalverband Ruhr setzt QGIS schon seit einiger Zeit als Standard GIS-System ein. In diesem Vortrag sollen die Erfahrungen geteilt werden wie ein Umstieg von ArcGIS erfolgen kann. Dabei werden Aspekte wie Kosten, Features, Einbindung in eine vorhandene GDI betrachtet. Open-Source-Software im GIS-Bereich ist beim Regionalverband Ruhr seit Jahren etabliert. Ein Ausbau hin zu mehr freier Software und Abbau von proprietärer Software wird im Sinne der digitalen Souveränität vorangetrieben. Die voranschreitende Digitalisierung in der Öffentlichen Verwaltung führt dazu, dass immer mehr Verwaltungsmitarbeitende die Anforderung eines leistungsfähigen GIS an ihrem Arbeitsplatz haben. Der dafür nötige Ausbau der Lizenzen proprietärer Software stand dabei aufgrund von Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen nicht im Fokus. Die Übertragbarkeit von Lösungen auf unsere Mitgliedskommunen, ohne dass hier weitere Lizenzkosten entstehen, sind ein weiterer zentraler Mehrwert. QGIS hat sich so in den letzten Jahren beim Regionalverband Ruhr und einigen Mitgliedskommunen zum Standard-GIS entwickelt. Eine Migration zu einer neuen Software bedeutet aber auch immer eine intensive Planung und Kommunikation. Die Erfahrungen, die beim Regionalverband Ruhr gemacht wurden, sollen hier geteilt werden. Folgende Punkte sollen unter anderem betrachtet werden: • Wirtschaftlichkeit • Nutzungsszenarien • Plugins • Verknüpfung mit mobilen Anwendungen Aber auch Grenzen und wo QGIS noch Nachholbedarf hat, sollen dargestellt werden. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/JABDMA/

Mehr finanzielle Mittel für Freie und Open-Source-Software – die unendliche Geschichte. In einer von Start-ups, VC Funding und datensammelnden Apps geprägten Tech-Welt ist der Kampf um nachhaltige Finanzierungen für ethische Technologieprojekte besonders hart. Nach einigen großen Erfolgen für die Förderung von FOSS in den letzten Jahren geht es in diesem Vortrag nun darum, die kleinen, weniger sichtbaren zivilgesellschaftlichen Projekte nicht zu vergessen. Wie kann man Technologie nachhaltig finanzieren? Diese Antwort hören wir immer wieder: Infrastruktur und Maintenance fördern, und bitte unbedingt auch dieses eine Projekt unterstützen, das jemand in Nebraska ohne Dank seit 2003 am Laufen hält. Das ist fraglos alles sehr wichtig. In diesem Vortrag wollen wir jedoch der Frage nachgehen, warum eine vielfältige Förderlandschaft, die auch die Unterstützung neuer Zielgruppen mit frischen Ideen ermöglicht, extrem wertvoll für FOSS-Communities sein kann. Wie können wir bestehende Förderstrukturen nutzen, sie so zurechtbiegen und anpassen, dass sie den tatsächlichen Bedürfnissen der Communities gerecht werden? Wie können wir diese Strukturen sinnvoller für förderferne Projekte und Personen gestalten? Wie können wir Förderinfrastrukturen so aufbauen, dass sie mehr Vielfalt, neue Ideen und Inklusion in unsere Communities bringen? Und wie fördern wir dabei möglichst nachhaltig? Hintergrund dieses Vortrags sind unsere Erfahrungen bei der Umsetzung des deutschen FOSS-Förderprogramms Prototype Fund, in dessen Rahmen wir gemeinsam mit dem Bundesministerium für Bildung und Forschung in den letzten acht Jahren fast 400 Projekte finanzieren konnten. Von Frontend-Apps wie [StreetComplete](https://streetcomplete.app/) bis zu Hintergrundinfrastruktur wie [OSM2PGSQL](https://osm2pgsql.org/generalization/) durften wir dabei auch zahlreiche Projekte aus der OSM Community unterstützen. Nach einer umfassenden internen und externen Evaluierung haben wir angesichts des Auslaufens der aktuellen Förderperiode im vergangenen Jahr eine neue, nachhaltigere Förderstruktur für sogenannte „early stage“-Innovationsprojekte konzipiert und aufgebaut. Dieser Vortrag ist ein Aufruf an staatliche Institutionen, Geldgeber und andere Förderorganisationen, ihre Kräfte zu bündeln, über die Grenzen ihrer traditionellen Fördermodelle zu treten und ein breites und dynamisches Netzwerk von kleinen, vielfältigen und leichtgewichtigen Fördertöpfen zu schaffen, die den Bedürfnissen verschiedener Gruppen und Communities gerecht werden. Es ist eine Einladung an die Communities, gemeinsam ihre Bedürfnisse zu formulieren, um Strukturen aufzubauen, die ihre Arbeit auch wirklich unterstützen können. FOSS-Projekte, egal ob gut etabliert oder gerade erst im Entstehen, ob groß oder klein, bergen Hoffnung auf eine bessere Welt. Wir wollen ihnen die Unterstützung geben, die sie brauchen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/GLEBGA/

Wir präsentieren einen Geoparsing-Workflow, der Name Entity Recognition und Geokodierung kombiniert, um Ortsangaben inklusive Hausnummern aus Texten zu extrahieren und in einem WebGIS zu visualisieren. Wir haben moderne großer Sprachmodelle (LLM) wie Meta Llama3.1-70b-instruct und Mistral-large wurden getestet und dabei herausgefunden, dass ein hybrider Open-Source-Ansatz bis zu 90 % der Standorte korrekt erkennt - womit der Ansatz besser ist als Anthropic Claude und ChatGPT o1-preview. Geoparsing ist ein Prozess, der Name Entity Recognition (NER) und Geocoding kombiniert, um Freitext zu verarbeiten und in ihnen geolokalisierte Begriffe zu identifizieren, die dann mit Geocoder API in in räumliche Koordinaten umgewandelt werden. Das Forschungsprojekt erfolgt im Rahmen einer Kooperation mit dem Landesbetrieb Immobilienmanagement und Grundvermögen Hamburg (LIG) und verfolgt das übergeordnete Ziel, einen Geoparsing-Workflow zur Verarbeitung der Open-Source-Datenbank des Hamburger Parlaments („Bürgerschaft“) zu entwickeln (Dally et al., 2024). Konkret sollen Immobiliengrundstücke erfasst werden, die in der öffentlichen Diskussion stehen – für die eine große Vielzahl von PDF-Dateien verarbeitet und in einem WebGIS-System visualisiert werden sollen. Um die Routineaufgaben des LIG zu erfüllen, ist ein leistungsfähiger Geoparsing-Workflow notwendig, dessen 1) Ortserkennung auch Hausnummern enthalten sollte, und 2) eine genaue Kodierung der räumlichen Kartenkoordinaten sicherstellt. In einer früheren Projektphase wurde das flair/ner-german-large Modell zur Standortbestimmung verwendet (Mellow & Chang, 2023) und der Fokus der Untersuchung auf eine lokale Zeitung ("Elbewochenblatt") gelegt. Allerdings wurde festgestellt, dass das Flair-Modell nicht in der Lage ist, vollständige Adressen einschließlich Hausnummern zu ermitteln. Daher eruieren wir jetzt die funktionalen Möglichkeiten aktuellerer LLM-Modelle. Um präziser einschätzen zu können, wie viele Ortsbegriffe erkannt werden, haben wir einen Validierungsworkflow entwickelt (einschließlich eines Prozesses zur räumlichen Verknüpfung mehrerer geokodierter Punktkoordinaten), der automatisch den Prozentsatz der von jedem Modell erkannten Ortsbegriffe vergleicht und berechnet. Mit der schnellen Entwicklung von Large Language Models (LLM) ist es einfach geworden, entsprechende Ortslisten zu extrahieren – die Ergebnisqualität aber blieb bisher eine offene Frage. Dieser akademische Vortrag konzentriert sich daher auf die Qualität dieser Open-Source-LLMs, von denen wir haben Meta Llama3.1-70b-instruct und Mistral-large-2 getestet haben, um sie mit Claude-sonnet-3.5-new und OpenAI o1-preview zu vergleichen. Für die Geokodierung verwenden wir OpenSource Geocoder: Nominatim und Mapbox Geocoder API. Für die Adressen mit Hausnummern ziehen wir zusätzlich die die vom Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung (LGV) offiziell veröffentlichten Adressen der Stadt Hamburg heran. Das Ergebnis der Untersuchung zeigt, dass ein hybrider Open-Source-Ansatz bis zu 90% eindeutige Standorte aus dem Text gewinnen kann, einschließlich der vollständigen Adresse mit Hausnummern. Claude erreicht hingegen nur 53%, o1-preview 60%. Wir haben auch festgestellt, dass LLM bei der Extraktion der Namen von Institutionen (z.B. Schulen) ohne Adressangabe in den Texten eingeschränkt ist. Im Anschluss an die NER-Validierung wird sich das Projekt in naher Zukunft dem Fine-tune eines Open-Source-Sprachmodells widmen. Dabei ist eine Entscheidung darüber zu treffen, ob das Modell – in Abhängigkeit von der Verfügbarkeit von GPU-Ressourcen – mit der Parametergröße 7b oder 70b verwendet wird. Das mittelfristige Ziel ist die Entwicklung eines Chatbots, der in der Lage ist, Fragen zu konkreten den Themen der Stadtentwicklung wie z.B. „Verdichtung“, „Vorkaufsrecht“ und „Magistralenplanung“ zu beantworten. #### Einreichung im Akademic Track Zenodo-DOI: https://zenodo.org/records/14616472 Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/YTFJYY/

Wir befinden uns im Jahr 2024. Die Durchführungsverordnung (EU) 2023/138 tritt in Kraft und sorgt dafür, dass wesentliche Teile des Liegenschaftskatasters als Open Data zur Verfügung stehen. Das gilt auch in Deutschland für ALKIS. Doch hier sind die Bundesländer zuständig, was zu einem Sammelsurium von Umsetzungen führt. Und ein von unbeugsamen Bajuwaren bevölkertes Land hört nicht auf, den Europäern Widerstand zu leisten. Das Leben ist nicht leicht für Open Data-Enthusiasten... Seit dem 9. Juni 2024 gilt die „Durchführungsverordnung (EU) 2023/138 der Kommission vom 21. Dezember 2022 zur Festlegung bestimmter hochwertiger Datensätze und der Modalitäten ihrer Veröffentlichung und Weiterverwendung“. Diese steht auch in Zusammenhang mit INSPIRE und legt für die Datenkategorien Georaum, Erdbeobachtung und Umwelt, Meteorologie, Statistik, Unternehmen und Eigentümerschaft von Unternehmen sowie Mobilität Datensätze fest, die unter den Bedingungen der Lizenz Creative Commons BY 4.0 oder einer gleichwertigen oder weniger einschränkenden offenen Lizenz in einem öffentlich dokumentierten, unionsweit oder international anerkannten offenen, maschinenlesbaren Format über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und Massen-Download in ihrer jeweils aktuellsten Version zur Weiterverwendung zur Verfügung gestellt werden. Diese Datensätze umfassen insbesondere auch Gebäude, Flurstücke/Grundstücke (Katasterparzellen), Referenzparzellen und landwirtschaftliche Parzellen, die in Deutschland als wesentliche Inhalte des Amtlichen Liegenschaftskataster-Informationssystems (ALKIS) von den Vermessungsverwaltungen der Länder erfasst werden. Die Geltung der o.g. Durchführungsverordnung zum 9. Juni 2024 hat dazu geführt, dass nun 15 von 16 Bundesländern entweder die kompletten ALKIS-Daten gemäß GeoInfoDok (aber aus Datenschutzgründen ohne Eigentümerangaben) oder in der sogenannten Schemavariante „Vereinfachtes Datenaustauschschema“ als Open Data zur Verfügung stellen. Lediglich Bayern schert hier mit einer fragwürdigen Begründung aus. Im Vortrag wird der aktuelle Stand der Verfügbarkeit von ALKIS-Open Data in den verschiedenen Bundesländern aufgeschlüsselt und gegenübergestellt, insbesondere bzgl. Lizenzen, APIs, Massen-Download und Formaten sowie den sich daraus ergebenden Nutzungsmöglichkeiten in Open Source-Systemen wie QGIS und GeoServer. Des Weiteren werden Möglichkeiten vorgestellt, wie diese Daten als „Open Data++“ – besser als von den Ländern umgesetzt – bereitgestellt und genutzt werden können. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/TRJW9F/

Vektorkacheln sind eine effiziente Art, um Karten mit grossen Mengen an Echtzeitdaten bereitzustellen. IoT-Anwendungen oder Karten mit Wetter-, Verkehrs- oder anderen Live-Daten benötigen ein kompaktes Format zur Übertragung aktualisierter Daten. Vektorkacheln mit ihren leistungsfähigen Styling-Möglichkeiten werden von diversen JavaScript-Kartenviewern unterstützt. Dieser Vortrag zeigt, wie man Echtzeitdaten mit MapLibre und OpenLayers darstellen kann. Auf der Serverseite wird [BBOX](https://www.bbox.earth/) verwendet, um Kacheln aus einer PostGIS-Datenbank bereitzustellen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/HEWMUB/

Programmierung mit Python ermöglicht es, sich eigene Werkzeuge in QGIS zu erstellen und so den Funktionsumfang von QGIS individuell zu erweitern und den eigenen Bedürfnissen anzupassen. Aber wie funktioniert das alles eigentlich und womit fängt man an? Dieser Vortrag gibt einen kurzen und verständlichen Überblick auch für alle ohne Programmier-Vorkenntnisse. Wir werden live ein kleines Werkzeug schreiben, an dem wir die grundlegenden Konzepte vorstellen und zeigen: es ist gar nicht so schwierig. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/DN7PCA/

Das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) hat ein breites Open Data-Angebot, das auf der letzten FOSSGIS-Konferenz in Hamburg vorgestellt wurde. Was hat sich mit der Umsetzung der HVD-Verordnung an diesem Angebot getan? Im Vortrag wird kurz die Durchführungsverordnung 2023/138 zur Festlegung bestimmter hochwertiger Datensätze und der Modalitäten ihrer Veröffentlichung und Weiterverwendung (HVD-Verordnung) vorgestellt. Ergänzend wird geschaut, ob durch sie neue „High-Value Datasets“ als Open Data zur Verfügung gestellt wurden und werden. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/J8PRK8/