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Ein neues QGIS-Plugin "Räumlicher Filter" ermöglicht es, die Layer eines Projektes schnell und einfach auf ein bestimmtes räumliches Gebiet zu beschränken. Damit kann die Arbeit stark beschleunigt werden, denn es werden keine unnötigen Daten von der Datenquelle abgefragt und QGIS muss weniger Daten in der Karte zeichnen. So ist es unter anderem möglich, jeweils im Kontext unterschiedlicher Gemeinden oder Gitterzellen zu arbeiten. Ein neues QGIS-Plugin "Räumlicher Filter" ermöglicht es, die Layer eines Projektes schnell und einfach auf ein bestimmtes räumliches Gebiet zu beschränken. Damit kann die Arbeit stark beschleunigt werden, denn es werden keine unnötigen Daten von der Datenquelle abgefragt (gerade bei entfernten Datenbankservern ein großer Vorteil) und QGIS muss weniger Daten in der Karte zeichnen. Auch Analysen und Exporte beschränken sich nur noch auf die gefilterten Daten. So ist es unter anderem möglich, jeweils im Kontext unterschiedlicher Gemeinden oder Gitterzellen zu arbeiten. - Filtergebiete können in der Karte gezeichnet oder von ausgewählten Polygonen übernommen werden - Filter können mit einem Namen versehen, gespeichert und in unterschiedlichen Projekten wiederverwendet werden - Das räumliche Prädikat für die Filterung der Layerfeatures kann ausgewählt werden ("schneidet sich", "liegt drin", "liegt außerhalb") - Ausgewählte Layer können von der Filterung ausgeschlossen werden - Und vieles mehr! Dieses QGIS-Plugin wurde von der WhereGroup GmbH im Auftrag der Hessischen Verwaltung für Bodenmanagement und Geoinformation (HVBG) entwickelt, mit dem erklärten Ziel, es nachhaltig auch anderen als Freie und Open-Source-Software zur Verfügung zu stellen. https://github.com/WhereGroup/spatial_filter about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/ZDYNSX/

FOSS-GIS in der Berliner Verwaltung, funktioniert das? Dazu soll der Vortrag einen Einblick in die gemachten Erfahrungen und die möglichen Einsatzfelder geben. Im Fokus stehen 2 Senatsverwaltungen (SenUMVK und SenSBW). Der Vortrag soll zu einer weiteren Diskussion und einer Vernetzung anregen. Die Notwendigkeit von Geodaten und – diensten für ein nachhaltiges und transparentes Verwaltungshandeln ist unumstritten. Damit verbunden hat das Thema GIS in der Berliner Verwaltung einen Anschub erhalten. Der Einsatz von FOSS für die Bearbeitung und Bereitstellung von Geodaten hat sich in den letzten 5 Jahren intensiviert. Waren es anfangs nur einige Wenige, die versucht haben mit entsprechenden Tools die Verwaltungsaufgaben zu lösen, so wird spätestens seit der Aufnahme von bekannten FOSS Software-Paketen in der Berliner IKT-Architektur derartige Software empfohlen und eingesetzt. Wünschenswert ist dennoch eine noch stringentere Entwicklung hin zu einer bevorzugten Verwendung von FOSS-Komponenten. Schließlich ist aus qualitativer und fachlicher Sicht kein Nachteil gegenüber dem Einsatz proprietärer Software gegeben. Stattdessen, ergibt sich, ähnlich wie bei der verwandten Thematik "Open Data", auch hinsichtlich des Einsatzes von Software für Verwaltungsaufgaben, eine Verantwortung bei der Verwendung öffentlicher Mittel. Bei der Abbildung digitaler Prozesse ist zudem eine unabhängige, wiederverwendbare und transparente Softwareentwicklung von Vorteil. Ganz im Sinne von "public money - public code" können dabei im besten Fall Innovationen entstehen, die auch außerhalb der Verwaltung nachgenutzt werden können. Das wird auch immer häufiger von Entscheidungsträger:innen gesehen. Dennoch gibt es durch historisch gewachsene Abhängigkeiten, wenig Repräsentanz für die Thematik sowie Sachverständnis auf der politischen Ebene einen großen Nachholbedarf. Mit diesem Beitrag wird ein Einblick in die eingesetzten FOSS-GIS Komponenten der Senatsverwaltungen für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen und für Umwelt, Mobilität, Verbraucher- und Klimaschutz gegeben. Der Einsatz umfasst sowohl Webbasierte sowie Serverseitige Anwendungen. Weiterhin wird der Austausch mit einer berlinweiten Community in diesem Bereich gesucht. Der Vortrag soll zu einer möglichen anschließenden Diskussion einladen, wie mit Hindernissen und den Verwaltungsstrukturen bei der Einführung und Umsetzung von FOSS-GIS Komponenten umgangen werden kann. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/KUBUZN/

Workflow-Engines wie Apache Airflow sind ein wichtiges Instrument im Bereich Data Science. Sie bieten die Infrastruktur zum Definieren, Ausführen und Überwachen einer Abfolge von Schritten eines Datenverarbeitungsprozesses. Dieser Vortrag vergleicht eine Auswahl verfügbarer Open-Source Workflow-Engines, die sich besonders für Workflows mit Geodatenverarbeitung eignen. Zudem wird der OGC API – Processes-Standard, ein REST-API zur Ausführung und Überwachung von Prozessen vorgestellt. Das neu aufgekommene Fach Data Science hat eine beträchtliche inhaltliche und technische Überschneidung mit traditionellen Aufgaben der Geodatenverarbeitung und -visualisierung. Die in diesem Umfeld entstandenen Tools sind deshalb auch von grossem Interesse für GIS-Fachpersonen. Arbeitsschritte und Abhängigkeiten von Workflows werden deklarativ oder in einer Programmiersprache wie Python definiert. Die verbreitete Engine Apache Airflow hat die Workflow-Orchestrierung mithilfe von gerichteten azyklischen Graphen (engl. DAG, directed acyclic graph) populär gemacht. Dieser Vortrag vergleicht die bekannte Apache Airflow-Engine mit Open-Source-Workflow-Engines wie Dagster, einer neueren DAG-basierten Lösung und Camunda, einer BPMN-basierten Workflow-Engine. Zudem gibt diser Vortrag einen Überblick über den neuen OGC API - Processes-Standard und zeigt mögliche Integrationen mit verfügbaren Workflow-Engines. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/JAMMJ8/

Das CRS Guesser Plugin für QGIS ermöglicht es, eine Koordinate oder einen Layer mit einem unbekannten Koordinatensystem einzugeben und automatisch eine Liste möglicher Koordinatensysteme zu durchsuchen. Das Plugin verbindet zudem die klassische Geowelt mit der des Semantic Web mit Nutzung von Ressourcen in WIkidata. Dieser Lightning Talk gibt einen Einblick in das Plugin. Gerade bei fremden Daten, kann es vorkommen, dass die Information, in welchem Koordinatensystem (KBS) sich die Daten befinden, nicht (mehr) bekannt ist. Bis jetzt mussten die Daten in einem GIS geladen und das Layerkoordinatensystem auf “gut Glück” bzw. nach Vermutung manuell geändert werden. Um diesen Prozess zu vereinfachen, wurde für QGIS das Plugin “CRS-Guesser” geschrieben. Im Plugin wird eine Koordinate mit unbekanntem KBS bzw. einen in einem falschen KBS geladenen Layer sowie ein Ziel-KBS angegeben, worauf die Daten automatisiert von jedem in der Liste definierten KBS in das angegebene Ziel-KBS transformiert und dieser Layer automatisch geladen wird. Dieser Layer zeigt somit an, wo sich die Daten im ursprünglichen KBS befinden. Nun muss nur noch eine Hintergrundkarte geladen (z.B. mit dem Plugin Quick Map Service) und geschaut werden, welcher Punkt bzw. welche Fläche sich an der richtigen Stelle befindet. Von dieser Geometrie kann durch die Attributtabelle abgefragt werden, von welchem KBS sie transformiert wurde. Dieses ist dementsprechend das richtige KBS für die ursprünglichen Daten. In Zukunft soll es zudem möglich sein, Wikidata-Daten, und z.B. EPSG-Codes direkt einzubinden. URL zum GitHub Repository: https://github.com/brigitdanthine/crs-guesser about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/QAHUAA/

Interior building data is gaining popularity, but while there is an abundance of exterior data for navigation and other purposes, the availability of indoor data is meagre. This paper presents how simplified indoor data can be extracted from digital building models, which are rich in interior information, and can be converted to formats such as CityGML, IndoorGML, and OpenstreetMap to increase the availability of indoor data. Accessibility, barriers, and the locations of facilities inside buildings are gaining greater public interest. Accordingly, there is a popular trend to extend geospatial databases, map and routing services with indoor information, such that data and services can cater to broader applications. Various researchers address the topic by either extending geospatial data formats or by improving the quality and efficiency of indoor data acquisition. These works resort to existing 2D plans such as owner's as-built plans or publicly displayed escape plans as sources, or they create 3D models from laser scans or photographic material. However, these methods require substantial manual effort. Our work automates indoor data generation by leveraging existing data from construction planning, where building information is produced in good quantity and quality. We develop conversion procedures that ingest building data as source, extract 2.5D floor plans, map them to an intermediate model and finally derive data in three pertinent target formats. We work systematically from the source and target models towards the intermediate model and take a bottom-up, inductive approach: On the source side, we analyse the IFC schema and realistic sample data for relevant patterns, implement checking routines and extract the input for conversion to the intermediate model. On the target side, we produce CityGML, IndoorGML and OSM sample data for a tailored sample project, identify commonalities of the schemas, design an intermediate model and generalize the output methods. The final paper will present the identified IFC elements as well as the intermediate model in detail. Preliminary results indicate that the required source information exists in different forms among the semantic elements, geometric representations, and topological relations found in IFC. For the target models we realized that CityGML and IndoorGML are free of redundancies since they are both OGC schemas. Thus we identify a relevant subset of their union. OpenStreetMap is substantially different from the OGC formats. It is geometry-driven with semantic information attached to it. We use the Opensource BIMserver for efficient access to the often voluminous building data and implement the conversion in Java. A dedicated web application will serve as a front-end. Two university campus buildings as well as a public administration centre under construction are used for verification. In summary, our work integrates the interior of publicly accessible buildings into the urban outdoor space, expanding the already available city models and databases. We focus on open formats, the production of open data, and publish our applications as open source. Building owners are given the opportunity to submit their data for public access, assisting in the process of volunteer mapping. The integrated data has the potential to provide the foundation for innovative applications in the area of autonomous navigation, accessibility and public transportation. This paper is a substantially extended version of the lightening talk we presented at SOTM 2022. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/NBNV3B/

Von Open Data und Open Source kann die gesamte Stadtgesellschaft profitieren. Sie baut Wissen auf, erfährt Erleichterungen z.B. in der Mobilität oder bei der Inanspruchnahme von Dienstleistungen und nutzt Transparenz und Partizipationsmöglichkeiten bei politischen Entscheidungen. Welche spannenden Datenanwendungen und Werkzeuge können auf offenen Daten aufbauen? Wir zeigen aktuelle Beispiele aus Berlin. Berlin 2030: Für die Bürger:innen und Besucher:innen der Stadt ist es zur Selbstverständlichkeit geworden, dass sie uneingeschränkten Zugang auf städtische Informationen haben. Davon profitiert die gesamte Stadtgesellschaft. Sie baut Wissen auf, erfährt Erleichterungen z.B. in der Mobilität oder bei der Inanspruchnahme von Dienstleistungen und nutzt Transparenz und Partizipationsmöglichkeiten bei politischen Entscheidungen. Auf Verwaltungsebene wiederum, werden datengetriebene Entscheidungen getroffen und effiziente Prozesse durch offene Ökosysteme etabliert. Idealisierte Zukunftsvision oder reales Szenario? Welche datenbasierten Technologien und digitale Anwendungen werden schon heute verwendet und erprobt, die dem Gemeinwohl der Stadt nutzen? Der Vortrag stellt aktuelle Open Data und Open Source Projekte der Technologiestiftung Berlin vor, gespickt mit Einblicken in die Prototypen-Entwicklung für und mit der Berliner Verwaltung, sowie einem Ausblick auf Kommendes.“ about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/GFT9AM/

EO-Lab ist eine neue Cloud, die einen einfachen Zugang zu Satellitendaten anbietet. Der Schwerpunkt liegt auf nationalen Satelitendaten wie EnMAP, TerraSar-X und TanDEM-X, wie auch Daten der SentinelSatelliten. In diesem Vortrag stellen wir die verwendeten Komponenten des WebGIS Client, SHOGun, openEO-backend, actinia und GRASS GIS und deren Zusammenspiel in einer Cloud Architektur vor. In der Erdbeobachtung gibt es eine stetig wachsende Zahl an Satellitenbild-Szenen, die über unterschiedliche Plattformen zur Verfügung gestellt werden, z.B. den DIAS Plattformen oder national über CODE-DE und neuerdings auch EO-Lab. Die Verarbeitung von Rasterdaten hat sich in den letzten Jahren mit dem wachsenden Umfang der zur Verfügung stehenden Zeitreihen und Datenmengen stark verändert. Statt Daten herunterzuladen und lokal zu prozessieren, wird die Software zur Prozessierung heutzutage direkt über die Daten-Cloud bereitgestellt in der Satellitendaten vorliegen. Damit kann ein zentral bereitgestelltes Rechen-Netzwerk verteilten Benutzern hochperformante Prozessorleistung bereitstellen und Ergebnisse können nahtlos weitergenutzt werden um z.B. downstream Dienste anzubieten. Im Vortrag wird die Software-Architektur vorgestellt, wobei einerseits die Verwaltung der Komponenten und des WebGIS Clients mit SHOGun, andererseits der direkte Zugriff der Prozessierungssoftware auf die Daten beschrieben wird. Hierbei sind die wesentlichen Komponenten das openEO GRASS backend, actinia, und GRASS GIS. Sowohl das openEO GRASS backend als auch actinia stellen eine REST API zur Verfügung, die letztendlich an GRASS GIS zur eigentlichen Datenprozessierung angebunden ist. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/7ZQH9U/

KDE's freie Reise-App Itinerary nutzt OSM Daten auf vielfältige Art und Weise, beispielsweise für Indoor-Karten von Bahnhöfen und Flughäfen. Dieser Vortrag betrachtet die dabei entstandenen Lösungen und die angetroffenen Herausforderungen. [KDE](https://kde.org)'s Reise-App "[Itinerary](https://apps.kde.org/itinerary)" unterstützt Nutzer dabei vor und während Reisen alle wichtigen Dokumente und alle relevanten Informationen stets zur Hand zu haben. Importierte Flug-, Zug- und Fernbus-Tickets, Hotelbuchungen und Anmeldungen oder Eintrittskarten zu Veranstaltungen werden dabei automatisch erkannt, anders als bei vergleichbaren Funktionen in proprietärer Software ohne dass private Daten dabei das eigene Gerät verlassen. Bereits bei der Erkennung von Reisedokumenten spielen Daten aus OSM und Wikidata eine große Rolle, der sichtbarste Einsatz von OSM findet sich jedoch in den Indoor-Karten von Bahnhöfen und Flughäfen. Diese oftmals komplexen und mehrgeschossigen Gebäude sind häufig unter Zeitdruck zu durchqueren, sich präzise zurechtzufinden kann über das Erreichen einer knappen Verbindung entscheiden. Dies wird umso wichtiger je mehr weitere Anforderung bestehen, beispielsweise der Bedarf nach einem Aufzug auf Grund von schwerem Gepäck, einem Kinderwagen oder eines Rollstuhls. Neben einer nach Stockwerken getrennten Darstellung ist für diesen Anwendungsfall auch die zuverlässige Erkennung von Elementen zum Stockwerks-Wechsel (Treppen, Rolltreppen, Aufzüge) sowie von Bahnsteigen/Gleisen, Bahnsteigsabschnitten und Gates erforderlich, um das Zusammenführen mit Echtzeit-Datenquellen (Ankunft/Abfahrtszeiten, Gleiswechsel, Störungen bei Aufzügen und Rolltreppen) zu ermöglichen. Ebenso enthalten sind die Auswertung von Öffnungszeiten und die Anzeige aktuell verfügbarer Leihfahrräder und -roller. All dies geschieht Client-seitig basierend auf OSM "Rohdaten-Tiles". about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/CWR3N9/

Vor dem Hintergrund der stetig wachsenden Menge an frei verfügbaren Daten gewinnt der Einsatz von standardisierten cloudbasierten Tools zur Daten-Prozessierung und -Analyse zunehmend an Bedeutung. Im Forschungsprojekt KLIPS werden auf Basis des neuen OGC API Processes Demonstratoren entwickelt, die Rasterdaten zu urbanen Hitzeinseln analysieren. Die Schnittstelle wird mit mit pygeoapi aufgesetzt, für die Analyse kommen bewährte Algorithmen von GRASS und GDAL zum Einsatz. Als Nachfolger des Web Processing Service (WPS) setzt der relativ junge Standard OGC API Processes (2019) auf JSON und HTML und folgt dem REST Prinzip. Das ermöglicht eine browserbasierte Erkundung des Dienstes. Außerdem vereinfacht sich das automatische Ansprechen des Dienstes mit Programmmiersprachen wie JavaScript oder Python. Um einen OGC API Processes Dienst aufzusetzen, ist die Server-Software pygeoapi die derzeit umfangreichste Lösung. Dadurch dass direkt sämtliche Python-Bibliotheken eingebunden werden können, steht für die Entwicklung eines Prozesses bereits eine Vielzahl an verschiedenen Analyse- und Prozessierungswerkzeugen zur Verfügung. GDAL oder GRASS Algorithmen können über entsprechende Python-Bindings oder Subprozesse eingebunden werden. terrestris und meggsimum nutzen im Projekt KLIPS, gefördert vom Deutschen Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV), den Standard OGC API Processes, um Analysen und Abfragen im Kontext von urbanen Hitzeinseln zu erstellen. Im Rahmen des Vortrags wird die Architektur anhand von konkreten Demonstratoren dargestellt und erläutert. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/BTSUDS/

Frei zugängliche Daten zu wasserbezogenen Klimarisiken sind Bausteine einer resiliente Gesellschaft. Im Rahmen des Vortrags werden bestehende Daten und Informationsplattformen aus Berlin-Brandenburg in Hinblick auf Inhalt, Format, Zugänglichkeit, Dokumentation und Nutzbarkeit evaluiert. Auswirkungen des Klimawandels und wasserbezogene Risiken werden zunehmend auch in Deutschland spürbar, und insbesondere Brandenburg zählt dabei zu den trockensten Regionen (Kahlenborn et al. 2021). Frei zugängliche Daten und aufbereitete Informationen über wasserbezogene Klimarisiken sind notwendig, um Veränderungen zu antizipieren und zukunftstaugliche Entscheidungen zu treffen, was sich letztendlich in einer erhöhten Resilienz der Gesellschaft widerspiegelt. In den letzten Jahren entwickelten sich diverse Initiativen, von lokalen Behörden bis zur internationalen Ebene (z.B. https://opendri.org), mit dem Ziel die Potentiale von Open Data verstärkt zu nutzen. Die nutzerorientierte Bereitstellung von Risikoinformationen ist jedoch eine Herausforderung. Verschiedene Akteure, z.B. Landwirte, Raumplaner, oder Anwohner in potenziell gefährdeten Gebieten, benötigen dabei unterschiedliche Daten. Ziel des Beitrags ist die Vorstellung des Projekts CliWaC, in dessen Rahmen eine Bestandsaufnahme der Open Data zu wasserbezogenen Klimarisiken in Berlin-Brandenburg durchgeführt wird. Der Beitrag stellt die Ergebnisse für die identifizierten Daten anhand von Bewertungskriterien vor (insbesondere Inhalt, Format, Zugänglichkeit, Dokumentation, Nutzbarkeit), diskutiert kritisch Möglichkeiten und Grenzen, identifiziert Potentiale für Verbesserungen und formuliert Empfehlungen für zukünftige Entwicklungen. *Kahlenborn et al. (2021). Klimawirkungs- und Risikoanalyse 2021 für Deutschland. Teilbericht 6: Integrierte Auswertung – Klimarisiken, Handlungserfordernisse und Forschungsbedarfe. CLIMATE CHANGE 25/2021. Dessau-Roßlau. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/T8UHGY/

Diese Demo Session zeigt die Nutzung der ALKIS-NAS-Daten über die Tools der PostNAS-Suite in QGIS und im WebGIS (mit QGIS-Server und dem Lizmap-Client). Und richtet sich insbesondere an Anwender, die bisher nicht oder nur wenig mit der PostgreSQL/PostGIS Datenbank gearbeitet haben. Immer noch nutzen QGIS-Anwender die ALKIS-Daten anhand des SHAPE- oder DXF-Formates. Die professionelle Lösung über Tools der PostNAS-Suite nutzen viele nicht, da sie die notwendigen PostgreSQL/PostGIS (PG) Datenbank abschreckt. Diese Demo Session richtet sich an Anwender, die bisher noch nicht oder nur wenig mit der PG-Datenbank gearbeitet haben. Es wird gezeigt, dass die Installation und die weitere Anwendungen (PG-DB und Tools der PostNAS-Suite) auch ohne SQL-Kenntnisse möglich ist. In einem zweiten Teil werden die ALKIS-Daten im WebGIS genutzt (QGIS-Server mit Lizmap-Client), incl. Flurstückssuche und einer einfachen Flurstücksauskunft. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/EQXMEK/

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/

Die Nutzer der Geoportale der Länder Hessen, Rheinland-Pfalz und Saarland können schon seit 2019 direkt im jeweiligen Geoportal nach Daten und Diensten in Deutschland und Europa suchen. Seit Anfang 2022 steht diese Funktionalität nun auch allen Nutzern von QGIS zur Verfügung. Das neu entwickelte "GeoPortal.rlp Metadata Search" Plugin ermöglicht erstmalig einen direkten und sehr einfachen Zugriff auf die Geodateninfrastrukturen in Deutschland und Europa. Im Vortrag wird zunächst das REST-Interface für die Metadatensuche in den Geoportalen der Länder Hessen, Rheinland-Pfalz und Saarland vorgestellt. Anhand der Umsetzung der verteilten Suche über die CSW-Interfaces, wird auf die Möglichkeiten und Grenzen der aktuellen Metadatenmodellierung von INSPIRE eingegangen. Im Rahmen einer Livepräsentation wird anschließend das neue QGIS-Plugin vorgeführt und gezeigt, wie leicht man damit auf die verteilten Geodaten in der Europäischen Union zugreifen kann - soweit die Metadaten aktuell und konsistent sind. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/ZRPKL9/

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/

Der Radverkehrsatlas ist der Prototyp einer Webapplikation, über die Verwaltungen Zugang finden zu den Daten aus OpenStreetMap und der OSM-Community. Die OSM-Community hilft, die nötigen Daten anzureichern und zu vervollständigen. Die Verwaltung kann die Daten verifizieren. Dafür werden die Daten einheitlich aufbereitet und für die Anwendungsfälle der Planungsprozesse visualisiert. Kommunen stehen vor der Herausforderung, Radnetze und Radinfrastruktur zu digitalisieren, um diese datenbasiert effizienter instandhalten und planen zu können. Insbesondere kleineren und mittleren Kommunen fehlt es für regelmäßige, zeit- und kostenintensive Straßenbefahrungen an Ressourcen. Mit dem Radverkehrsatlas werden die Daten aus OpenStreetMap für die kommunale Radverkehrsplanung und -instandhaltung nutzbar gemacht. Dazu gehört eine Zusammenarbeit mit der lokalen OSM-Community, ein Verifikationsprozess innerhalb der WebApp sowie die Aufbereitung und Visualisierung der Daten. Ein Ziel ist, einen Datenkreislauf zwischen Verwaltung und OSM-Community zu etablieren, der sich iterativ gegenseitig verstärkt. Im Vortrag berichten wir vom Stand der Dinge und den positiven Erfahrungen aus der Pilot-Region Bietigheim-Bissingen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/3EGCVU/

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/

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/

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/

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/

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/

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/

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/