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Frei verfügbare Landsat und Sentinel-2 Daten sind insbesondere seit Copernicus eine wichtige Grundlage für raumbezogene Analysen in Wirtschaft und Wissenschaft. Ihre Aufarbeitung für großräumige und sich über längere Zeiträume ersteckende Analysen stellt viele Anwender allerdings vor praktische Probleme. Dieser Vortrag zeigt, wie Landsat und Sentinel-2 Daten mit FORCE für nationale bis kontinentale Analysen aufbereitet und effizient prozessiert werden können. Erdbeobachtungsprogramme wie die Landsat (NASA/USGS) und Copernicus Sentinel-2 (ESA) Missionen erfassen multispektrale Fernerkundungsdaten weltweit, flächendeckend und mit hoher zeitlicher Dichte. Die im Fall von Landsat bis in die 1970er Jahre reichenden Aufnahmen und eine kontinuierliche Erweiterung der frei zugänglichen Datenarchive durch neue Missionen bilden eine wichtige Grundlage für raumbezogene Analysen. Dennoch stellt die synergetische Nutzung dieser Daten für großräumige und langzeitliche Analysen viele Nutzer vor praktische Probleme: Je nach Ort, Zeit und Sensor variiert die Verfügbarkeit und Qualität einzelner Aufnahmen, etwa infolge unterschiedlicher Bewölkungsgrade, der Überlappung benachbarter Satellitenorbits, oder einer unterschiedlichen Qualität der geometrischen Korrektur. Für großräumige Analysen stellen sich somit häufig Fragen eine strukturierten Datenablage sowie der effizienten und automatisierten Verarbeitung und Visualisierung. Das Framework for Operational Radiometric Correction for Environmental monitoring (FORCE) bietet eine Komplettlösung für die Beschaffung, Prozessierung und Organisation großer Mengen von Erdbeobachtungsdaten. Der Anwendungsbereich deckt den kompletten Workflow von Download der Rohdaten bis hin zur Erstellung von Analysis Ready Data (ARD) und Folgeprodukten (z.B. Klassifikationen durch Machine-Learning Methoden) ab. FORCE erleichtert damit vor allem die Handhabung von großen Datenmengen für großflächige Analysen mit dichten und langen Zeitserien. Der Nutzer hat dabei volle Kontrolle über Qualitätskriterien für die zu verwendenden Daten, Methoden zur Aggregation und Interpolation von Zeitserien, oder Ableitung von Phänologieparametern und Trends aus den Zeitserien. Der Vortrag zeigt, wie mithilfe von des Framework for Operational Radiometric Correction for Environmental monitoring (FORCE) Landsat und Sentinel-2 Daten für ein Untersuchungsgebiet mit minimaler Nutzerinteraktion heruntergeladen, radiometrisch korrigiert und in einem einheitlichen Tiling Grid strukturiert, sowie für anschließende Analysen vorprozessiert werden können. Darüber hinaus werden weitergehende Analysemöglichkeiten vorgestellt, etwa eine effiziente thematische Klassifizierung. Abschließend werden Anwendungsbeispiele aus der Forschung zur Baumartenkartierung und zur Landwirtschaftlichen Kartierung oder zu Gebäudehöhen in Deutschland gezeigt. Der Vortrag richtet sich an ein breites Publikum und erfordert keine besonderen Kenntnisse der multispektralen Fernerkundung. Referenzen: https://force-eo.readthedocs.io https://github.com/davidfrantz/force Frantz, D. (2019). FORCE—Landsat + Sentinel-2 Analysis Ready Data and Beyond. Remote Sensing, 11(9). doi: 10.3390/rs11091124 Haberl, H., Wiedenhofer, D., Schug, F., Frantz, D., Virag, D., Plutzar, C., . . . Hostert, P. (2021). High-Resolution Maps of Material Stocks in Buildings and Infrastructures in Austria and Germany. Environ Sci Technol, 55(5), 3368-3379. doi: 10.1021/acs.est.0c05642 Rufin, P., Frantz, D., Ernst, S., Rabe, A., Griffiths, P., Özdoğan, M., & Hostert, P. (2019). Mapping Cropping Practices on a National Scale Using Intra-Annual Landsat Time Series Binning. Remote Sensing, 11(3). doi: 10.3390/rs11030232 about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/CEA79T/

Vorstellung eines Workflows zur Konsolidierung von Maritime Spatial Planning Datensätzen der EU-Mitgliedsstaaden von Nord- und Ostsee in QGIS und QGIS-Server und Visualisierung als Webkarte. Multikriterielle Analyse des Datensatzes zur Erstellung und Analyse eines Suchgraphen mit pgRouting, um automatisiert Szenarien für den Offshore-Windausbau der Zukunft für nachgelagerte Energiesystem-Modelle zu erstellen. Offshore Windenergie spielt eine zentrale Rolle in der Europäischen Energiewende. Im Rahmen des Maritime Spatial Planning koordinieren die EU-Mitgliedsstaaten über Grenzen hinweg, wo die Windparks der Zukunft auf dem offenen Meer realisierbar sind und wägen andere Interessen wie Schifffahrt, Naturschutz oder Landesverteidigung gegeneinander ab. Der Vortrag präsentiert die Vielzahl nationaler Planungssätze in der Nord- und Ostsee, welche seit 2022 frei verfügbar sind und erstmals eine holistische Sicht auf die Raumplanung auf See bis 2030 und darüber hinaus ermöglichen. Die Datensätze wurden zusammengetragen und mittels QGIS und QGIS-Server als interaktive Webkarte visualisiert. Dieser konsolidierte Datensatz ermöglicht es im Anschluss Szenarien zu entwickeln, wie die zukünftigen Windparks effizient an die Küsten und das Onshore Stromnetz angeschlossen werden können. Mittels einer multikriteriellen Analyse wird aus den Raumplanungs-Polygonen eine Kostenstruktur abgeleitet, die ein Routing Algorithmus nutzen kann, um potenzielle Windparks an das Stromnetz auf dem Festland anzuschließen. Dabei entsteht ein Suchgraph, welcher sich mit klassischen Such- und Navigationsalgorithmen in pgRouting analysieren lässt. Mit diesem Workflow soll die Modellierung und Optimierung von Energiesystemen in mindestens drei Aspekten verbessert werden: Durch die vorgeschaltete GIS-Analyse können im allgemeinen sehr abstrakt aufgesetzte Energiesystemmodelle hochaufgelöste Rauminformationen verarbeiten und damit exakter werden. Des Weiteren ist der Aufbau von Szenarios fortan Ergebnis eines analytischen Prozesses, welcher automatisierbar und parametrisierbar ist. Schließlich erlaubt die Voranalyse im GIS somit eine Verlagerung der Modellierungskomplexität aus dem Energiesystemmodell heraus, welches die Lösbarkeit und Geschwindigkeit verbessern kann. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/GFNGAY/

Mit OpenMapTiles kann man Vector-Tiles erzeugen und die vorhandene Toolchain an seine Bedürfnisse anpassen. Darauf ist im Rahmen der Berliner OpenStreetMap Verkehrswende-Gruppe eine Fahrradkarte zur Qualitätssicherung entstanden. Der Vortrag geht anfangs auf das fahrradspezifisches Tagging ein, zeigt dabei welche verschiedene Weisen der Erfassung möglich sind. Diese Arten der Erfassung bereiten bei der Auswertung und Darstellung auch Probleme, da diese sehr komplex sein können. Neben den beiden Haupt-Schlüsselwörtern `bicycle` und `cycleway` gibt es noch viele weitere Schlüssel und Werte die für die Darstellung und Auswertung von Radwegen relevant sind. Auch deshalb ist es nicht immer einfach zu sagen, das Tagging an dieser Stelle ist Konsistent und korrekt ist. Die Situationen vor Ort machen die Erfassung auch nicht immer leicht, auch was die Beschilderung angeht. Nach der Übersicht des Taggings wird auf die Umsetzung mit OpenMapTiles eingegangen und der bisherige Umsetzungstand und Pläne präsentiert. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/HGZ8BY/

Neben dem bereits etablierten Format COG für Cloud-optimized GeoTIFFs finden neue Formate für weitere Raster-Anwendungen immer mehr Interesse. Auf die Speicherung von n-dimensionalen Arraydaten, welche zum Beispiel in der Klimaforschung anfallen, ist das Zarr-Format ausgelegt. Für den Online- und Offlinegebrauch von Raster- und Vektorkacheln eignet sich das PMTiles Format, dessen neuste Version 3 bereits Unterstützung in Leaflet und OpenLayers erhalten hat. Neben dem bereits etablierten Format COG für Cloud-optimized GeoTIFFs finden neue Formate für weitere Raster-Anwendungen immer mehr Interesse. Auf die Speicherung von n-dimensionalen Arraydaten, welche zum Beispiel in der Klimaforschung anfallen, ist das Zarr-Format ausgelegt. Für den Online- und Offlinegebrauch von Raster- und Vektorkacheln eignet sich das PMTiles Format, dessen neuste Version 3 bereits Unterstützung in Leaflet und OpenLayers erhalten hat. URLs: COG https://www.cogeo.org/ Zarr: Chunked, compressed, N-dimensional Arrays https://zarr.readthedocs.io/ PMTiles: Single-File Archivformat für Kachel-Pyramiden https://github.com/protomaps/PMTiles/blob/master/spec/v3/spec.md about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/QTRVG7/

QGIS bietet nicht nur Funktionen für Fachanwenderinnen und -anwender, sondern auch für die IT einer Organisation. Im Vortrag wird die Nutzung und der Support von QGIS durch die IT der SachsenEnergie präsentiert und ein Blick auf deren Geodateninfrastruktur hinsichtlich des Zusammenspiels proprietärer Systeme wie Smallworld und freier Software wie QGIS geworfen. Neben proprietären GI-Systemen wie Smallworld wird in der Unternehmensgruppe der SachsenEnergie auch QGIS für unterschiedliche Aufgaben in den Fachbereichen eingesetzt. Die IT der SachsenEnergie übernimmt Betreuung, Beratung und 2nd-Level-Support der Anwenderinnen und Anwender bezüglich QGIS innerhalb der Unternehmensgruppe. Aber auch die IT selbst nutzt verschiedene QGIS-Funktionen in ihrer täglichen Arbeit. Der Vortrag dient als Praxisbericht, wie QGIS nicht nur von Fachanwenderinnen und -anwendern, sondern auch von der IT genutzt werden kann. Außerdem wird ein Blick auf die Geodateninfrastruktur der SachsenEnergie und dem momentanen und geplanten Zusammenspiel von proprietären Systemen und QGIS geworfen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/SYADKV/

Netzbetrieb und Netzplanung stecken bei Versorgungsunternehmen wie die Vodafone ganz tief im Kern der internen Sytemwelt - Gegenstand existentieller Prozesse und historisch tief verstrickt in Ablauf- und Aufbauorganisation. Wir berichten von der Integration der bestehenden GIS- und Dokumentationssystemen durch eine schlanke, cloud-native full stack open source Anwendung für die Planung neuer Netzbestandteile, die alte Zöpfe nicht abschneidet, sondern zu einem e2e-prozess verbindet. Netzbetrieb und Netzplanung stecken bei Versorgungsunternehmen wie die Vodafone ganz tief im Kern der internen Sytemwelt - Gegenstand existentieller Prozesse und historisch tief verstrickt in Ablauf- und Aufbauorganisation. Wir berichten von der Integration der bestehenden GIS- und Dokumentationssystemen durch eine schlanke, cloud-native full stack open source Anwendung für die Planung neuer Netzbestandteile, die alte Zöpfe nicht abschneidet, sondern zu einem e2e-prozess verbindet. Mit React, OpenLayers, FastAPI, PostGIS und verbunden über REST ermöglicht es ein gemischtes Entwicklerteam aus internen und externen Kollegen den Planern, sowohl zeichnerisch als auch topologisch über alle Legacy-Systeme hinweg zu planen, die zugehörigen Daten zu erfassen, Varianten technisch und budgetär zu vergleichen und schließlich freizugeben. Von Rückschlägen, Erfahrungen und Erfolgen in der Entwicklungsarbeit berichten Matthias Daues (Solution Architect - Vodafone) und Marc Jansen (Frontend Developer - Terrestris). about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/EQNVRV/

Neben dem bereits etablierten Format COG für Cloud-optimized GeoTIFFs finden cloudoptimierte Formate auch für andere Anwendungen immer mehr Interesse. Für Point Cloud Daten existiert das COPC Format (https://copc.io/), welches auf dem bewährten offenen LASzip Format für verlustfrei komprimierte LIDAR-Daten aufbaut. Wie COGs sind die Daten rückwärtskompatibel, was die Implementation stark vereinfacht und die Adaption fördert. Neben der guten Unterstützung sowohl von Online- als auch Offlinenutzung ist der Zugriff ohne spezialisierte Geoservices ein weiterer Vorteil von cloudoptimierten Datenformaten. Ein Standard-Webserver genügt, womit die Skalierbarkeit wesentlich vereinfacht wird. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/KMDXWJ/

Erdbeobachtungsdaten von Satellitenmissionen wie Landsat, Sentinel-2 und seit kurzem auch hyperspektralen Missionen wie EnMAP stellen eine immer wichtigere Grundlage für raumbezogene Analysen dar. Unsere Demo-Session stellt die neuesten Möglichkeiten der EnMAP-Box vor, mir der in QGIS die Rasterdaten solcher Fernerkundungsmissionen schnell und effizient visualisiert und professionell analysiert werden können. Erdbeobachtungsdaten stellen eine immer wichtigere Grundlage für raumbezogene Analysen in Wirtschaft und Wissenschaft dar. Gleichzeitig steigt ihre Verfügbarkeit infolge neuer Fernerkundungssatelliten und offener Datenzugangsrichtlinien stetig an. Erdbeobachtungsprogramme wie das Copernicus-Programm der Europäischen Raumfahrtagentur (ESA) und das Landsat Programm des United States Geological Survey (USGS) erfassen multispektrale Fernerkundungsdaten flächendeckend weltweit und mit hoher zeitlicher Dichte. Komplementär dazu liefern hyperspektrale Satellitenmissionen wie die deutsche EnMAP Mission und die italienische PRISMA Mission Daten mit hoher spektraler Auflösung. Diese Entwicklung hat auch die Nachfrage nach freier und quelloffener Software zur Exploration und Analyse großer und mehrdimensionaler Rasterdatenmengen in Kombination mit anderen GIS-Daten erhöht. Da die Anforderungen einer professionellen Fernerkundungsanalyse oft über die Möglichkeiten klassischer GIS-Software hinausgehen, entwickelt die Humboldt-Universität zu Berlin im Auftrag des Geoforschungszentrums Potsdam seit mehr als 10 Jahren die EnMAP-Box, die seit 2019 als offizielles QGIS Plugin zur Verfügung steht. Die EnMAP-Box erweitert QGIS basierend auf einer eigenen GUI um Multi-Map-View Analyse, Spektralbibliotheken und vereinfachte Visualisierung und Analyse von Rasterdaten. In der Demo-Session werden die EnMAP-Box und ihre Möglichkeiten anhand der folgenden Themen vorgestellt: • Multi- und hyperspektrale Erdbeobachtungsdaten: Management und Visualisierung • Mehrwert durch spektrale Metadaten: Erweiterung der klassischen QGIS Funktionalitäten durch wellenlängen-basierte Bandselektion (Raster Layer Styling) • Ableitung von über 100 spektralen Indizes (Spectral Index Creator) • Neuartige, interaktive Visualisierungstechniken durch innovative Raster-Renderer • Maschinelles Lernen: von der Datenextraktion, über das Trainieren des Lerners, bis zur Karte (Classification/Regression Workflow) • Rechnen mit Rastern (Raster Math) • GUI-basierte Integration von Google Earth Engine in QGIS (GEE Time Series Explorer, Rufin et al. 2021) • Visualisierung und Analyse von Spektralprofilen (Profile Analytics) Referenzen: https://enmap-box.readthedocs.io http://www.enmap.org Rufin, P., Rabe, A., Nill, L., & Hostert, P. (2021). Gee Timeseries Explorer for Qgis – Instant Access to Petabytes of Earth Observation Data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVI-4/W2-2021, 155-158. doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-4-W2-2021-155-2021 The EnMAP-Box project is part of the EnMAP Core Science Team activities (www.enmap.org), funded by the German Aerospace Center (DLR) and granted by the Federal Ministry of Economic Affairs and Energy (BMWi, grant no. 50EE1923). about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/9WAMJ9/

Seit zwei Jahren arbeiten wir – weitgehend ehrenamtlich – an einem Prozess um Parkraumanalysen auf Basis von OpenStreetMap zu ermöglichen. Jetzt ist das Tooling und die Dokumentation soweit, dass auch du für deine Stadt Parkraumdaten auf Basis von OSM erfassen kannst. Wir zeigen, wie wir den Prozess automatisiert haben und welche Erfahrungen wir gesammelt haben. OpenStreetMap ist die ideale Basis freie und immer aktuelle Daten über das Parken im öffentlichen Raum zu liefern. Wir haben eine Datenpipeline entwickelt, die es erlaubt durch das Erfassen von verschiedenen Daten in OSM (Parkraum-Daten aber auch Einfahrten, Fußgängerübergänge etc.) präzise Parkraumdaten zu berechnen. Und dank der offenen Prozesse in OSM können diese Daten kontinuierlich aktualisiert werden. Zum Erfassen von Parkraum-Daten gibt es einen Overlay in StreetComplete, der es auch neuen Mapper:innen einfach macht, beim Spaziergang zu mappen. Im Zusammenspiel ergibt das ein Paket, dass lokalen Communties ermöglicht, die Daten zu parkenden Autos in OSM zu erfassen. Für Kommunen bietet sich die Chance, ohne teure Straßenbefahrung in Zusammenarbeit mit der lokalen Community gute und vor allem auch einfach zu aktualisierende Daten zu erzeugen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/VPG9WE/

Das QGIS.org Projekt hat lokale Anwendergruppen in vielen Ländern. Diese bieten eine Plattform für die Verknüpfung und den Austausch von Nutzern, für lokal interessante Weiterentwicklungen oder länderspezifische Module. Sie tragen zur Vermarktung von QGIS innerhalb des jeweiligen Landes bei und unterstützen QGIS.org oft finanziell durch einen Teil ihrer Mitgliederbeiträge. Die QGIS Anwendergruppen aus Deutschland und der Schweiz stellen ihre Ziele und ihre Arbeitsweise vor. Die QGIS Anwendergruppen der Schweiz (www.qgis.ch) und Deutschlands (www.qgis.de) sind beide Hauptfördermitglieder des QGIS.org Projekts. Sie tragen damit nicht unwesentlich zum Erhalt und zur Pflege der Software bei. Wie funktionieren diese beiden Organisationen? Wer sind ihre Mitglieder, was sind die Ziele und Aufgaben der beiden Vereine? Zwei Vorstandsmitglieder stellen die Funktion der Anwendergruppen im QGIS.org Projekt und die spezifische Funktionsweise der deutschen und der Schweizer Anwendergruppe vor. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/JSFAMQ/

Wie die Zeit vergeht. Mapbender wird 2023 nun 20 Jahre alt. In der Vortrag wollen wir zurückblicken auf die Stationen der Software und des Open Source Projektes. Und dabei auch die Verbindung zu FOSSGIS und OGC beleuchten. 20 Jahre Mapbender. 20 Jahre in denen viel passiert ist, in denen das Konzept von Mapbender weiterverfolgt wird und noch heute Bestand hat. Mit Mapbender besteht die Möglichkeit Anwendungen zu erzeugen, ohne eine Zeile Code zu schreiben. Über die Administrationsoberfläche können bequem Anpassungen an den zahlreichen Funktionalitäten und am Design vorgenommen werden und Anwendungen Benutzern bzw. Gruppen zugewiesen werden. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/CJBFGQ/

Mit der auf MapLibre basierenden Open-Source-Anwendung "vt-legend" können Legendenbilder anhand eines Vector-Tile-Styles und einer zugehörigen Legendenkonfiguration abgeleitet werden. Der Vortrag gibt einen kurzen Einblick in die Funktionalitäten und Konfigurationsmöglichkeiten der Anwendung. Über den Kartendienst basemap.de werden deutschlandweite, amtliche Karten zur kostenfreien Nutzung im Vektor- und Rasterformat angeboten. Als Zeichenerklärung für den Dienst werden Legendenbilder bereitgestellt. Die dafür entwickelte Webanwendung "vt-legend" erstellt aus einem Vector-Tile-Style und einer Legendenkonfiguration mit MapLibre GL JS ein Legendenbild. Durch die Konfiguration kann gesteuert werden, welche Layer aus der Styledatei in der Legende aufgeführt werden und wie deren Darstellungen für die Signaturen zusammengefügt werden. Die Software ist unter der Open-Source-Lizenz EUPL veröffentlicht (https://github.com/Smart-Mapping/vt-legend). Entwickelt werden die Dienste und Anwendungen von basemap.de von der Arbeitsgruppe "Smart Mapping", einer Zusammenarbeit der Vermessungsverwaltungen der Länder (AdV) und dem Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG). about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/G8CECK/

Die automatische Generalisierung von Kartendaten ist eine große Herausforderung und es gibt noch nicht viel Open-Source-Software in diesem Bereich. In einem Halbjahresprojekt, das vom Prototype Fund bzw. dem BMBF gefördert wurde, habe ich osm2pgsql (eine Software zum Import von OpenStreetMap-Daten in eine PostgreSQL/PostGIS-Datenbank) um Elemente zur Generelisierung von Kartendaten erweitert. In dem Vortrag will ich die Ergebnisse dieses Projektes vorstellen. Die OpenStreetMap-Daten sind in vielen Gegenden sehr detailliert und man kann damit großartige Karten bauen. Aber für kleinere Zoom-Level bzw. Karten in kleineren Maßstäben sind die Daten oft zu detailliert. Das Rendern der Karten wird langsamer und die Übersicht leidet. Die Daten müssen daher generalisiert werden. Und natürlich soll das automatisch und schnell geschehen, weil die OSM-Daten sich dauernd ändern. Die automatische Generalisierung ist aber rechnerisch aufwändig und für viele Generalisierungs-Probleme haben wir nicht einmal gute Algorithmen. Üblicherweise findet die Generalisierung einfach so statt, dass man vor oder beim Rendern die Daten in einer PostgreSQL/PostGIS-Datenbank mit mehr oder weniger komplexen SQL-Skripten zusammenfasst. In einem Halbjahresprojekt, das vom Prototype Fund bzw. dem BMBF gefördert wurde, habe ich mit verschiedene Generalisierungsprobleme und -algorithmen angeschaut und sie mit osm2pgsql und PostgreSQL/PostGIS implementiert. Der Fokus lag dabei weniger auf der Erfindung von neuen tollen Algorithmen, als einer Implementierung, die mit Real-World-Daten zurecht kommt, auf Daten für den ganzen Planeten skaliert und die Updates der Daten verarbeiten kann. Osm2pgsql soll dabei die Möglichkeiten und Bausteine zur Verfügung stellen, die es den Usern in Zukunft einfacher machen soll, neue Ansätze zur Generalisierung zu entwickeln und zu ergänzen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/HYVZNT/

Die Entsorgung Dortmund GmbH (EDG) nutzt seit vielen Jahren QGIS und PostGIS in verschiedenen Arbeitsbereichen für die Dokumentation und Planung der vielfältigen täglichen Arbeit. In der jüngeren Vergangenheit sind QField und QGIS-Server als weitere Komponenten für den Einsatz vor Ort hinzu gekommen. Die Entsorgung Dortmund GmbH (EDG) nutzt seit vielen Jahren QGIS und PostGIS in verschiedenen Arbeitsbereichen für die Dokumentation und Planung der vielfältigen täglichen Arbeit. In der jüngeren Vergangenheit sind QField und QGIS-Server als weitere Komponenten für den Einsatz vor Ort hinzu gekommen. Die Vortragenden stellen die Einsatzgebiete wie Straßenreinigung, Grünflächenpflege, Papierkorbkataster und weitere vor und erläutern die Anforderungen an die entstandene Geodaten-Infrastruktur und deren technische Umsetzung: • Planung der Straßenreinigung (Teams, Geräte, Straßen) und Dokumentation unerlaubter Ablagerungen • Planung der Grünflächenpflege und Dokumentation vor Ort • Aufbau des Papierkorbkatasters mit Aufnahmen vor Ort und Weiterbearbeitung am Arbeitsplatz • Sofortige Verfügbarkeit vor Ort aufgenommener Geodaten und Fotos an den Arbeitsplätzen • teilweise mit Mail-Benachrichtigung bei neu erfassten Daten oder automatischen Updates der QGIS layer bei Änderungen in der Datenbank • Austausch der Reinigungs- und Pflegedaten mit dem Planungssystem. • Ortsunabhängiger sicherer Zugriff auf die Datenbank • Historisierung der Datentabellen zur gezielten Wiederherstellung vergangener Zustände und Nachverfolgung der Änderungen • Verteilung und Update der QField-Projekte auf über 100 mobile Endgeräte about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/LAWTRS/

Mundialis hat eine Reihe an neuen und offenen Datenprodukten erstellt (Landnutzungsklassifikation, Gebäudeextraktion, Zeitreihen kontinentaler Rasterdaten aus ERA5-Land-Daten), die wir in diesem Lightning Talk vorstellen werden. Sie sind auf https://zenodo.org und im Geonetwork-Metadatakatalog auf https://data.mundialis.de verfügbar. Mit der sich laufend verbessernden Situation, dass öffentliche Stellen ihre Geodaten als offene Daten bereitstellen, bieten sich ganz neue Möglichkeiten. Bei mundialis arbeiten wir seit Jahren an neuen offenen Datenprodukten, die auf diesen Daten basieren, indem wir sie kombinieren und ergänzen. In diesem Lightning Talk stellen wir eine Reihe neuer Datensätze vor, die im Geonetwork-Metadatakatalog (https://data.mundialis.de) verfügbar sind. Wir werden aus dem Bereich der Bildverarbeitung u. a. eine Landnutzungsklassifikation aus Sentinel-2-Daten und Gebäudeextraktion aus Luftbildern zeigen. Aus dem Bereich „Klima“ werden wir Zeitreihen kontinentale Rasterdaten zeigen, die relative Luftfeuchtigkeit, Temperatur, sowie Niederschlag umfassen. Hier handelt es sich um ERA5-Land-Daten, die von 9 km Auflösung auf 1km unter Verwendung der CHELSA-Daten verbessert wurden. Schließlich zeigen wir die GIS-freundlich aufbereiteten neuen Copernicus DEM-Daten. Alle Datensätze wurden auch semi-automatisch auf https://zenodo.org veröffentlicht. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/V3CVFZ/

Der Beitrag beschreibt die Entwicklung und Durchführung eines Gelände- & Kartiepraktikum zur Erfassung von Barrieren auf dem Campus der Uni Köln mit Hilfe von Open Source Mobile Apps. Im Rahmen des Projekt CampusGIS2 (campusgis2.uni-koeln.de) wird ein neuer interaktiver Lageplan mit Fokus auf Barrierefreiheit und Inklusion entwickelt. Die Anwendung wird barrierefreie Navigation auf dem gesamten Campus der Universität zu Köln, inklusive der Innenräume der Gebäude der Universität ermöglichen. Hierzu ist es notwendig den gesamten Campus und insbesondere alle potentiellen Barrieren detailliert zu kartieren. Es müssen unter anderem die Barrierefreiheit aller Eingänge dokumentiert und die Türbreiten aller Durchgänge eingemessen werden. Hinzu kommen Bordsteine, Steigungen/Neigungen und Bodenbeläge aller Wege, Aufzüge, Rampen und vieles mehr. Im Studiengang BSc Geographie an der Universität zu Köln werden s.g. „Gelände und Kartierpraktika“ als Lehrveranstaltung angeboten. In diesem Beitrag wird beschrieben wie Open Source Software zur Datenaufnahme per Mobile Device zum Einsatz kommt und wie die erhobenen Daten in QGIS aufbereitet und zur Qualitätssicherung von den Studierenden peer-reviewed werden, bevor sie in die CampusGIS2 Geodatenbank eingepflegt und schließlich in den neuen Lageplan übernommen werden. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/MQWFG7/

Das neue Vektortile-Schema Shortbread wird in der Geofabrik zum Rendern mehrere Kartenstile eingesetzt. Die Vektortiles werden mit Tilemaker erzeugt und anschließend mit Mapnik als Rastertiles gerendert. Mapnik selbst greift mit dem GDAL-MVT-Treiber auf die Vektortiles zu. Das Rendering erfolgt mit Tirex. Der Vortrag berichtet über die Hürden, die genommen wurden und die Besonderheiten von GDAL, die zu gewissen Anforderungen an die Inhalte der Vektortiles führen. Unter dem Namen Shortbread gibt es seit dem Jahr 2022 ein weiteres Vektortileschema unter einer freien Lizenz. Dieses wird in der Geofabrik zum Rendern mehrere Kartenstile eingesetzt und ist unter der CC-0-Lizenz (Schema) bzw. FTWPL (Code) verfügbar. Die Vektortiles werden mit Tilemaker erzeugt und anschließend mit Mapnik als Rastertiles gerendert. Mapnik selbst greift mit dem GDAL-MVT-Treiber auf die Vektortiles zu. Das Rendering erfolgt mit Tirex, der Renderd-Alternative. Der Vortrag ist ein Erfahrungsbericht über die Implementierung eines Vektortileschemas mit Tilemaker, welches anschließend von GDAL, Mapnik und Tirex verwendet wird. Weil beispielsweise Mapnik nicht in der Lage ist, die Features eines Layers selbst zu sortieren, muss dies schon bei der Vektortile-Erzeugung erfolgen. GDAL erwartet in jedem Layer ein Attribut, selbst wenn der Layer nur Meeresflächen enthält. Für jede Zoomstufe ist ein eigener Kartenstil nötig, was seinerseits zu Anpassungen an Tirex geführt hat. Auch die Performanceunterschiede zwischen einem Vektortile-basierten Rastertileserver und einem klassischen Rastertileserver werden beleuchtet. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/DFVAGB/

Spontan eingereichte Lightning Talks: <a href="#t=47">00:47</a> Vorstellung Prototype Fund <a href="#t=438">07:14</a> Topic Maps in der Verwaltung <a href="#t=844">14:03</a> Open Data - Beispiel Bodenrichtwerte about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/8TKHLJ/

Der Regionalverband Ruhr stellt seinen Mitgliedskommunen ein QGIS-Projekt zur Verfügung, mit dem diese mit geringem Aufwand gedruckte Stadtpläne erstellen können (u.a. für den Katastrophenschutz). Die vollständige Beschriftung aller Straßen im Maßstab 1:15.000 ist eine wichtige Anforderung, konnte aber mit QGIS-Werkzeugen nicht erfüllt werden. Stattdessen haben wir einen Workflow erstellt, der die deutlich besseren Ergebnisse der Maplex-Label-Engine aus der ESRI-Welt in QGIS nutzbar macht. Auf den ersten Blick liefern das Labeling in QGIS und das in ArcMap/ArcGIS Pro die gleichen Einpassungswerkzeuge. Allerdings sind viele davon nicht mit dem Platzierungsmodus „gebogen“ kompatibel. Dieser ist jedoch für eine Straßenbeschriftung essenziell. Hinzu kommt, dass QGIS die erlaubten Einpassungsmethoden (z.B. Abkürzungen) immer nutzt, also auch wenn an einer bestimmten Stelle noch genügen Platz für den ausgeschriebenen Straßennamen wäre. Die Maplex-Label-Engine aus der ESRI-Welt dagegen nutzt diese nur bei Bedarf an engen Stellen. Abkürzungen, Zeilenumbrüche, Schriftverkleinerungen, etc. stellen aber immer einen Kompromiss in Bezug auf Ästhetik, Lesbarkeit und Eindeutigkeit dar. Für das QGIS-Projekt, das der RVR seinen Mitgliedskommunen inkl. relevanter Daten zur Verfügung stellt, damit diese mit geringem Aufwand eigene gedruckte Stadtpläne erstellen können, waren die Ergebnisse der automatischen Beschriftungsplatzierung nicht ausreichend. Eine vollständig händische Platzierung ist zu aufwendig. Stattdessen wurde ein Workflow entwickelt, der die Platzierung der Schriften mit Hilfe der Maplex-Label-Engine vornimmt und in QGIS nutzbar macht. Dazu werden die Beschriftungen in Annotationen umgewandelt, welche sich als Polygone exportieren lassen. Da QGIS Polygone aber nicht ausfüllend beschriften kann, werden die Polygone mit Hilfe von Python und Postgres/PostGIS in Beschriftungslinien umgerechnet. Die ungewöhnliche Form mancher Annotationspolygone stellte dabei eine besondere Herausforderung dar. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/EZJYVL/

Einführung in das System QWC2 und die bestehenden Services. Aufbau einer Demoinstanz während der Session. Der QGIS Webclient 2 (QWC2) ist ein moderner Kartenclient, der auf die Publikation von Karten mit QGIS Server spezialisiert ist. Dank des Einsatzes von Micro-Services ist er sowohl für die Erstellung einfacher In-House Clients, als auch für umfangreiche Lösungen in Enterprise-Infrastrukturen geeignet. In der Demo-Session wird Schritt für Schritt von Grund auf eine QWC2 und qwc-services Instanz beispielhaft aufgebaut. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/UUFELA/

Volltextsuche in mehr als 140 Mio. Namen, Notizen und Beschreibungen von Tags in OpenStreetMap nach Wörtern, Teilstrings, Phrasen, regulären Ausdrücken oder bester Übereinstimmung. Schnell und flexibel nach OpenStreetMap Objekten suchen mit der "BBBike tag name search" Suchmaschine. Die Suche dauert meist nicht mehr als 5-20 Millisekunden. Gesucht werden kann nach Wörtern, Teilstrings, Phrasen, regulären Ausdrücken oder bester Übereinstimmung in den Tags "name", "description", "inscription ", und "note". Die Suche kann auf Regionen (Deutschland, Österreich, Brandenburg etc.) beschränkt werden. Bei der Eingabe bietet das System eine Autovervollständigung (autocomplete) an. Beispiele: - Suche nach exakten Tippfehlern: "mann" - Suche nach ähnlichen Wörtern: Slavenburg => Slawenburg - Suche nach exakten Phrasen: "karl marx" (mit Leerzeichen), "karl-marx" (mit Bindestrich) - Zählen, wie oft ein Wort/Phrase vorkommt: Apotheken deren Name mit "L" anfängt, und das Wort Apotheke enthalten: "^L.*Apotheke" 418 (weltweit), 54 (Berlin/Brandenburg) - Suche mit exakter Gross/Kleinschreibung: "rosenthal" - Suche mit regulären Ausdrücken: karl-marx-[^sp] ("karl-marx-*, aber nicht Karl-Marx-Straße und nicht Karl-Marx-Platz) Zielgruppe der Suchmaschine sind Mapper, die die Daten in OpenStreetMap verbessern wollen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/CEBVNZ/

Im Vortrag wird vorgestellt, wie die bisherige Lösung durch OpenSource-Software (QGIS, PostGIS) und OpenDaten (OpenStreetMap) abgelöst wird. Dabei galt es nicht nur eine technische Lösung zu finden, die es ermöglicht die Kartenbasis aus OSM-Daten zu bestücken und mit den Daten der BVG (Liniennetz, Haltestellen etc.) in einer gemeinsamen Datenbank zu kombinieren. Es mussten auch die hohen Ansprüche an die kartografische Gestaltung berücksichtigt werden. Der Vortrag stellt die Lösung vor, die in enger Zusammenarbeit zwischen der BVG und der WhereGroup entwickelt wurde und wirft insbesondere Schlaglichter auf die automatisierte Weiterverarbeitung der verschiedenen Datenimporte und die ebenfalls automatisierten Generalisierungsprozesse in der der PostGIS-Datenbank. Darüber hinaus wird vorgestellt wie mit umfangreichen Beschriftungs- und anderen Regeln innerhalb von QGIS aus den Rohdaten eine gute Stadt-Karte mit dem Schwerpunkt auf dem ÖPNV entsteht. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/L9MW9M/

Die wichtigsten zwischen Juli 2022 und März 2023 entwickelten Features für die Feldapplikation QField werden vorgestellt. Dazu gehören das Release der iOS-Version, die Möglichkeit QR-Codes einzulesen oder neue Aussteck- und Navigationswerkzeuge. Die mobile Anwendung QField basiert auf QGIS und erlaubt es, basierend auf QGIS-Projekten, offline oder online, Feldarbeit effizient durchzuführen. Seit der Version Coordinated Capybara (2.2.0): Die in den letzten Monaten erfolgten Weiterentwicklungen haben der Anwendung zusätzliche für die Feldarbeit nützliche Funktionen hinzugefügt. Anhand von Beispielen werden die wichtigsten neuen Features vorgestellt. Dazu gehören die Möglichkeit, bestimmte Destinationen auszustecken, neue Messtools, ein QR-Reader im Attributformular und im Suchfeld, das Release der offiziellen iOS-Version sowie die Option, ein Höhenprofil darzustellen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/SMWNLZ/

Was passiert, wenn sich mehrere große Forschungseinrichtungen auf eine Plattform für das Forschungsdatenmanagement einigen und gemeinsam neue Features entwickeln (lassen)? Das OSGeo Projekt GeoNode wird seit einiger Zeit als Datenmanagementplattform in diversen Forschungsinstitutionen eingesetzt. Im letzten Jahr hat sich hierbei* eine kleine Gruppe aktiver Personen zusammengefunden, die synergistisch die Plattform weiterentwickeln. Der Vortrag wird die aktive Gruppe vorstellen, die bisher in den upstream gebrachten Features aufzeigen und mit den Neuigkeiten aus dem Gesamtprojekt verknüpfen. Zum Abschluss werden einige kurze Lessons Learned bezüglich des Zusammenarbeitens mit der internationalen Community und den Ausschreibungsverfahren in der öffentlichen Verwaltung zusammengefasst. * u.A. als Ergebnis der Vorträge auf der FOSSGIS 2022 ;-) about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/SE8PZN/

QFieldCloud ergänzt die mobile Applikation QField für die Synchronisierung der erfassten Daten und erleichtert die Zusammenarbeit von mehreren Personen oder Teams im Feld. Nutzer und Rollen werden klar definiert, Änderungen können nachverfolgt und erfasste Daten einfach über die Cloud synchronisiert werden. QFieldCloud ermöglicht die Synchronisierung und Zusammenführung der von einem Team in QField erfassten Daten. Von kleinen Einzelprojekten bis hin zu großen Datenerfassungskampagnen erlaubt es die Plattform, die Zusammenarbeit von mehreren Personen am gleichen Projekt zu steuern, verschiedenen Nutzern verschiedene Rollen und Rechte zuzuordnen, online und offline zu arbeiten und einen Überblick über die gemachten Änderungen zu behalten. 2022 war QFieldCloud als Beta-Version testbar. Bereits während der Betaphase haben über 40’000 registrierte Nutzer über die Plattform ihre Projekte synchronisiert. Anfangs 2023 wurde die offizielle Version veröffentlicht. Es wird ein kurzer Überblick über die Arbeitsweise mit QFieldCloud und den Aufbau der Plattform gegeben. Die Folien finden Sie hier: https://talks.opengis.ch/qfieldcloud/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/CXGK3T/

Das zentrale Datenelement in OpenStreetMap sind Ways, und nützlich sind diese nur mit Koordinaten. Das heutige Datenmodell erlaubt es zwar, die Koordinaten eines aktuellen Ways zweifelsfrei aus den Koordinaten der referenzierten aktuellen Nodes zu gewinnen, aber bei der Rekonstruktion historischer Daten sieht das anders aus. Praktisch relevant ist das für das Sichten von Änderungen. Das zentrale Datenelement in OpenStreetMap sind Ways, und nützlich sind diese nur mit Koordinaten. Das heutige Datenmodell erlaubt es zwar, die Koordinaten eines aktuellen Ways zweifelsfrei aus den Koordinaten der referenzierten aktuellen Nodes zu gewinnen, aber bei der Rekonstruktion historischer Daten sieht das anders aus. Praktisch relevant ist das für das Sichten von Änderungen. Es werden verschiedene Ansätze vor- und dem tatsächlichen Inhalt der Datenbank gegenübergestellt. Daran soll versucht werden zu rekonstruieren, was der Mapper an Geometrie gesehen und gewollt hat. Daran sollte sich dann hoffentlich ermitteln lassen, wie eine besser verständliche Änderungsanzeige aussieht. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/AY9NHZ/