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Vorgestellt wird eine Plattform zur Echtzeit-Verarbeitung von Erdbeobachtungs- und Wetterdaten, die in der Bewältigung von Extremereignissen unterstützt. Open-Data-Quellen wie EFAS, GLOFAS und DWD-Radardaten werden automatisiert auf einer skalierbaren Kubernetes-Plattform verarbeitet und z.B. den Versicherungsunternehmen nahezu in Echtzeit zur Verfügung gestellt. Der Vortrag erklärt das Plattformkonzept und den Mehrwert für verschiedene Branchen. Automatische Veredelung von offenen Nahe-Echtzeit-Daten zu einem hydro-meteorologischen Informationsprodukt Ausgehend von der verheerenden Sturzflut im Ahrtal im Juli 2021 hat die Versicherungsbranche den dringenden Bedarf festgestellt, auf derartige Ereignisse besser vorbereitet zu sein. Durch den Klimawandel wird das Auftreten von Extremereignissen wahrscheinlicher, so dass das Risiko von Versicherungsrelevanten Ereignissen steigt. Daher hat die Versicherungsbranche das Ziel ausgegeben, eine Plattform zur Verarbeitung beliebiger Erdbeobachtungsdaten für die kurzfristige Integration von Echtzeitdaten von aktuellen Überflutungs- und Katastrophenereignissen zu erarbeiten und in Betrieb zu nehmen. In der ersten Ausbaustufe wurden Open Data Satelliten- und Wetter-Daten von Flood Awareness Systeme (wie EFAS, GLOFAS) und Flood Monitoring Systeme (GFM, EMSR), sowie Radardaten des DWD mit ihren jeweils unterschiedlichen Charakteristika untersucht, bewertet und als Branchen-Informationsprodukt bereitgestellt wird. Das Ziel ist es, schnellstmöglich und vollautomatisiert eine kontinuierliche Bereitstellung der genannten Inputdaten zu gewährleisten. Das resultierende Informationsprodukt beinhaltet die klassifizierten Datenquellen sowie die verwendeten Rohdaten und wird in nahezu Echtzeit („Near-Real-Time“ (NRT)) im WebGIS für weitere Analysen den Endkunden bereitgestellt. Das gezeigte Plattformpattern implementiert die Datenstromveredelung mit umfangreichen Prozessierungen auf einer maximal skalierbaren Kubernetes-Plattform. Mithilfe von automatisierten Argo-Workflows wird täglich ein Informationsprodukt aus Vorhersage-, Überflutungs- und Verdachtsflächen erzeugt und über eine API für die Weiterverarbeitung angeboten. Der Vortrag stellt das Vorgehenspattern der NRT-Plattform und ihre eingebundenen Datenquellen sowie Nutzen und Mehrwerte für die Konsumenten der Datenaggregate vor und erlaubt einen tiefen Blick in die OpenSource-Maschinenhalle. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/Q9NTDP/

Leerstandsmelder und A Thousand Channels sind zwei unkommerzielle, zivilgesellschaftliche Plattformen, die Openstreetmap und freie Software nutzen. Zwei Projekt-Beteiligte stellen die Entwicklung ihrer Plattformen vor, berichten von der Praxis mit OSM und FLOSS Software und von den jeweils spezifischen Ansätzen und Fragestellungen, die beim Visualisieren von Inhalten und Geoinformationen aufkommen. Leerstandsmelder ist eine interaktive Plattform zur Sammlung von Wohnraum-Leerständen in den beteiligten Städten und Regionen. A Thousand Channels entwickelt ein Counter-Mapping Werkzeug, das urbanen Akteur*innen und LGBTIQ+-Projekten die Möglichkeit bietet, von queeren Räumen, Ereignissen und Perspektiven zu berichten und diese Erzählungen räumlich zu visualisieren. Beide Projekte basieren auf Openstreetmap-Karten bzw. Karten, die aus den OSM Geodaten erzeugt werden. Beide sind Softwareprojekte, denn sie entwickeln freie Software für die Verwaltung wie auch Ausgabe und sie sind Projekte der Kartierung, denn sie nutzen Karten für die Visualisierungen ihrer Gegenerzählungen. Diese sollen – je nach Fokus – zu einer Problematisierung von gesellschaftlichen Defiziten wie der Wohnungskrise, oder der Sichtbarmachung marginalisierter Perspektiven und kollektiver Erinnerungen beitragen. Sebastian Fuchs für den Leerstandsmelder und Ulf Treger für A Thousand Channels stellen die Entwicklung ihrer Plattformen und der spezifischen Herausforderungen beider Projekte bei der Arbeit mit Geodaten und ihrer Visualisierung vor. “Wir sehen unsere Projekte als Beispiele für eine Erprobung und Bottom-up Nutzung von digitalen Technologien, wie sie die durch offene Geodaten und Freie Software möglich werden. Wir wollen mit unserem Input anregen, zivilgesellschaftliche Projekte mit OSM zu realisieren, aber auch darauf hinweisen, dass solche Projekte und besonders die ihnen zugrundeliegenden Infrastrukturen und Bibliotheken Unterstützung und Förderung brauchen, damit es mehr und nachhaltig funktionierende Civic Code Projekte geben kann." https://leerstandsmelder.de/ https://www.a-thousand-channels.xyz/ Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/WACLEG/

OpenStreetMap und QGIS unterstützen Wegewarte bei der Pflege von Wegen durch präzise Kartierung, Visualisierung und Analyse. OSM ermöglicht das Erfassen und Aktualisieren von Wegen sowie das Hinzufügen von Wegedetails und touristischem Inventar entlang des Weges. Mit QGIS lassen sich diese Daten analysieren und mit weiteren GIS Daten verknüpfen. Weitere Tools erleichtern zudem den mobilen Einsatz und fördern die Zusammenarbeit durch Datenaustausch und Crowdsourcing. Als langjähriger aktiver Mapper bei OpenStreetMap und kürzlich zum ehrenamtlich berufenen Wanderwegewart möchte ich in diesem Praxisbericht zeigen, wie OpenStreetMap, QGIS und weitere Tools aus dem OSM Kosmos einen Wegewart bei seinen Aufgaben unterstützen können. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/7RFUX7/

Der Vortrag stellt einen Dienst vor, der es erlaubt, das weit verbreitete "Overpass Turbo"-Webfrontend mit einer PostGIS-Datenbank anstelle einer Overpass-Datenbank zu verwenden und stellt einige Feature- und Performance-Vergleiche an. "Overpass Turbo" ist aus der OpenStreetMap-Welt kaum wegzudenken - jeder greift zu diesem Web-Dienst, wenn es darum geht, schnell einen Blick auf OpenStreetMap-Daten zu werfen und dabei auch hinter die Fassade der vorberechneten Karten zu blicken. Zeige mir alle italienischen Restaurants in Rom, welche Spielplätze in Kassel haben eine Altersbeschränkung - so etwas geht mit "Overpass Turbo" fix und, weil es auf der unter anderen vom FOSSGIS betriebenen Datenbank "Overpass" fußt, ohne jede lokale Softwareinstallation. Weil das "Rapid Prototyping" mit Overpass Turbo so leicht ist, entstehen auch viele kleine und größere Community-Projekte auf Basis von Overpass und seinen zwei etwas kryptischen Abfragesprachen. Viele Threads in Community-Foren, viele Seiten im OSM-Wiki drehen sich darum, wie man mit Overpass dieses oder jenes löst - und einiges davon wäre durchaus mit einer simplen PostGIS-Datenbank genauso gut oder besser möglich. Um "Rapid Prototyping" auch auf PostGIS-Basis zu ermöglichen, fehlt aber ein PostGIS-Backend zu Overpass Turbo. In diesem Vortrag werden ein auf PostGIS basierendes Backend für Overpass Turbo sowie die notwendigen Änderungen an Overpass Turbo zur Nutzung dieses Backends präsentiert. Das Backend wird vom Autor in einer öffentlichen "Ausprobierversion" betrieben und könnte, wenn es Gefallen findet, künftig auch vom FOSSGIS betrieben werden. Backend sowie Overpass-Patches sind Open Source und werden bis zur Konferenz auf GitHub zur Verfügung stehen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/FCQVSQ/

Bauprojekte binden große Mengen an finanziellen, zeitlichen und personellen Ressourcen. Geodatenmanagement kann dabei helfen, diese effizient zu verwalten. Im fachlichen Kontext einer Baubehörde ist das Bewusstsein dafür nicht an allen Stellen gleich stark ausgeprägt, da es oft an GIS-Kenntnissen fehlt. Dieses Potenzial auszuschöpfen, ist eine Herausforderung. In diesem Vortrag, sollen die QGIS-Erweiterungen „Baufeldverwaltung“ und „Kampfmittelverwaltung“ vorgestellt werden. Erweiterungen in QGIS sind ein mächtiges Werkzeug, um Nutzern komplexe Funktionen bereitzustellen. Sie können aber auch für Nutzer eingesetzt werden, die weniger GIS-affin sind und so dabei helfen, dass Potenzial von Geodaten besser auszuschöpfen. Der Vortrag stellt dar, wie anwendungsbezogene QGIS-Erweiterungen eingesetzt werden können, um die Qualität der Planung bei komplexen Bauvorhaben zu steigern, in dem sie den Projektbeteiligten die benötigten Informationen bedarfsgerecht und einfach zugänglich präsentieren. Die erste Erweiterung „Baufeldverwaltung“ dient als raumbezogenes Projektmanagementtool. Mit ihm erhalten Maßnahmenträger Informationen darüber; wo, welche, Baustelle sich wann befindet und wer zuständig ist. Damit ist es möglich, die verschiedenen Maßnahmenträger bei der Sanierung der Schleusenanlage Kiel-Holtenau zu koordinieren und einen flüssigen und sicheren Bauablauf ohne Behinderungen sicherzustellen. Im Vorfeld einer Baumaßnahme ist eine Kampfmittelräumung und Sondierung notwendig. Die Vorgaben des Kampfmittelräumdienstes hinsichtlich der Freigabetiefe ändern sich im Laufe der Zeit. In der Konsequenz gibt entlang des Nord-Ostsee-Kanals eine große Anzahl von Untersuchungen für unterschiedliche Tiefen, die sich teilweise überlagern. „Kampfmittelverwaltung“ ist eine Erweiterung, die dazu dient, dies heterogenen Informationen anwendergerecht zu präsentieren, in dem sie den Nutzern jeweils in Echtzeit die größte Freigabetiefe für ein Gebiet darstellt. Ein Bericht mit aller vorliegenden Untersuchungen dieser Bereich wird auch erstellt. Ziel der Entwicklung der Erweiterungen war es, einfach zu bedienende User Interfaces bereitzustellen, die nutzerseitig keine vertieften GIS-Kenntnisse voraussetzen. So wurden zum Beispiel Hilfen und Hinweise integriert, die den Nutzer bei der Anwendung unterstützen oder eine Berichtsfunktion integriert, die eine Karte für einen selektierten Bereich im optimalen Maßstab abhängig von der Bildschirmauflösung erzeugt. Es ist wichtig zu erwähnen, dass die Produkte dieser Anwendungen für die Entscheidungsfindung des Managements genutzt werden können. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/EPPEVU/

Mit realen Anwendungsfällen in QGIS und QField zeigen wir, wie das Django-Framework konsumierbare Geodatenebenen als OGC API - Features-Endpunkte erzeugen kann. Indem sowohl das Datenmodell als auch die Geschäftslogik in Python mit dem Django-ORM definiert werden, lassen sich Herausforderungen umgehen, die häufig bei herkömmlichen Datenbankansätzen auftreten. Auf diese Weise demonstrieren wir, wie die Nutzung von Django zu interessanten Perspektiven für solche Anwendungen führen kann. In der GIS-Welt bedeutet der Aufbau einer Geschäftsanwendungslogik oft die Verwendung eines "Thick Database"-Ansatzes. Das heisst, die Geschäftslogik wird in SQL geschrieben und in der Datenbank ausgeführt oder im Frontend implementiert. Während dieser Ansatz einfach einzurichten ist, hat er insbesondere für Entwickler und Wartungsverantwortliche solcher Anwendungen Schwächen gezeigt. Versionskontrolle, Änderungsmanagement, Modularisierung oder Anpassung, Unit-Tests und die Lesbarkeit des Codes sind einige der Hauptprobleme. Wir werden die Verwendung von Django, einem Python-Web-Framework, demonstrieren, um konsumierbare Geodatenebenen zu erstellen und Django-Modelle zur Definition des Datenmodells und der Geschäftslogik zu verwenden. Dazu haben wir eine Bibliothek namens Django-OAPIF entwickelt, die auf dem Django REST Framework basiert. Mit einem einfachen Decorator um ein Django-Modell herum wird sie OGC API - Features-Endpunkte bereitstellen, den OGC-Standard zur Veröffentlichung von Vektordaten über eine REST-API. Die Bibliothek ermöglicht CRUD-Operationen, Filterung und kann in einem Desktop-Client wie QGIS oder in Webmapping Bibliotheken wie OpenLayers verwendet werden. Wir werden einen Vergleich der Ansätze mit Django-OAPIF und PostGIS nebeneinander anstellen und die Herausforderungen, denen wir derzeit begegnen, insbesondere in Bezug auf die Leistung, sowie die Chancen, die die Nutzung von Django für GIS-Anwendungen eröffnet, diskutieren. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/ULMKYJ/

Unmanned Aircraft Systems (UAS) etablieren sich als neue Verkehrsteilnehmer im Luftraum. Die DFS unterstützt deren sichere Integration durch die Bereitstellung relevanter Geodaten und setzt dabei auf freie Open Source Software (FOSS) im Geodatenmanagement. Fünf Jahre nach Gründung des Geodatenmanagement-Teams bieten wir Einblicke in Herausforderungen bei der Datenbereitstellung, die Akzeptanz und den Mehrwert von FOSS sowie die Entwicklung der gesetzlichen Rahmenbedingungen. Seit einigen Jahren etablieren sich neben dem klassischen Luftverkehr immer mehr „Unmanned Aircraft Systems“ (UAS), oder auch einfach Drohnen genannt, als neue Verkehrsteilnehmer im Luftraum. UAS lassen sich nahezu unbegrenzt einsetzen und finden Anwendung in Bereichen wie der Bauinspektion, sowie im Rettungs- und Transportwesen, wobei sich die Einsatzmöglichkeiten kontinuierlich erweitern. Die DFS ist ein privatrechtlich organisiertes Unternehmen im vollständigen Besitz des Bundes. Unsere Aufgabe ist es, den Luftverkehr in Deutschland zu kontrollieren, die Integration neuer Verkehrsteilnehmer zu unterstützen und gleichzeitig die Sicherheit im Luftraum für alle Teilnehmer zu gewährleisten. Drohnen dürfen nicht überall fliegen. Einheitliche Regeln für den Betrieb, Sicherheitsanforderungen und Zertifizierungen werden durch einen europäischen Gesetzesrahmen vorgegeben und zusätzlich durch die deutsche Luftverkehrsordnung ergänzt. Hier werden u.a. geografische Gebiete aufgelistet, in welchen ein Drohnenflug eingeschränkt bzw. nur unter bestimmten Voraussetzungen gestattet ist. Dazu zählen etwa Flughäfen und Flugplätze, Krankenhäuser, Naturschutzflächen und Anlagen zur Energieerzeugung. Die DFS ist für die Bereitstellung dieser Geodaten verantwortlich und veröffentlicht diese im Auftrag des BMDV auf der Digitalen Plattform für Unbemannte Luftfahrt (www.dipul.de). Die geografischen Gebiete sind im klassischen Sinne Geodaten, idealerweise Polygone, die das auszuweisende Objekt so realitätsgetreu wie möglich darstellen (möglichst bis zur Grundstücksgrenze). In der Realität passen die gesetzlichen Anforderungen, das Geodatenangebot und die Möglichkeiten der Prozessierung nicht immer überein. Daher wurde im Jahr 2019 ein Geodatenmanagement-Team bei der DFS gegründet, um dem Thema zu begegnen. GIS, Geodaten, OpenData und insbesondere freie und Open Source Software waren bis dahin Randthemen und wurden eher sicherheitskritisch betrachtet. Der etablierte Luftverkehr unterliegt seit Jahrzehnten einer nach und nach gewachsenen Regulierung, die z.B. auch für die Bereitstellung und Verwaltung von aeronautischen Daten und der dazu verwendeten Soft- und Hardwarekomponenten strenge Regeln und Zertifizierungen vorgibt (z.B. das „Vier-Augen-Prinzip“). Der junge Drohnenmarkt hingegen ist noch unreguliert und bot somit die Gelegenheit Open Source Software insbesondere aus dem GIS-Umfeld (QGIS, PostgreSQL, GeoServer) erstmals umfänglich zu nutzen. Fünf Jahre nach der Gründung des Geodatenmanagement-Teams in der DFS möchten wir einen Einblick in die aktuellen Entwicklungen und Herausforderungen geben. Anhand eines konkreten Beispiels zeigen wir auf, welche spezifischen Hürden bei der Bereitstellung geografischer Gebiete für den UAS-Einsatz auftreten – von der Datenintegration bis zur kontinuierlichen Aktualisierung der Datengrundlage. Des Weiteren beleuchten wir den Einsatz von FOSS im Geodatenmanagement und zeigen, wie diese intern genutzt und wahrgenommen werden. Dabei geht es nicht nur um technische Aspekte, sondern auch um die Akzeptanz und den Mehrwert, den FOSS innerhalb der Organisation bietet. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/VKHZGR/

Das Geopackage kann nicht nur Daten verpacken sondern ganz schnell im Hintergrund Arbeit verrichten, die anschließend im QGIS wie Zauberei sichtbar wird. Die Verschneidung zweier Layer aktualisiert sich, wenn die Quell-Layer geändert werden, ohne das ein weiterer Prozess aufgerufen werden muss. Aggregierungen und Auswertungen sind stets auf dem Stand. Schließlich ist das Geopackage eine SQLite-Datenbank, in welcher der SQL-Zauberstab zum effektiven GIS-Helferlein wird. Das Geopackage kann nicht nur Daten verpacken sondern ganz schnell im Hintergrund Arbeit verrichten, die anschließend im QGIS wie Zauberei sichtbar wird. Die Verschneidung zweier Layer aktualisiert sich, wenn die Quell-Layer geändert werden, ohne das ein weiterer Prozess aufgerufen werden muss. Aggregierungen und Auswertungen sind stets auf dem Stand. Schließlich ist das Geopackage eine SQLite-Datenbank, in welcher der SQL-Zauberstab zum effektiven GIS-Helferlein wird. Trigger und Views sind die Werkzeuge, mit dem das Geopackage Layer dynamisch aktualisert. Änderungen von Steuertabellen stoßen Prozesse an. Dabei sind jedoch einige Hürden zu nehmen, damit die Views ins QGIS geladen werden können und die Prozesse schnell ablaufen. Räumliche Indexe sind explizit anzusprechen und der Primärschlüssel darf nicht vergessen werden Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/XAESMM/

OpenStreetMap ist letztes Jahr 20 Jahre zwar alt geworden. Dennoch ist die Datensammlung weder vollständig noch fertig. Der Erfassungsgrad in den einzelnen Themenfeldern ist regional äußerst unterschiedlich. Der Vortrag zeigt auf, wie man Gegenden und Themen findet, in denen OpenStreetMap noch Aufholbedarf hat. Zielgruppe des Vortrags sind Mapper, die vor Ort Daten erheben möchten. Die gezeigten Methoden eignen sich auch, um spannende Reiseziele zu finden. Das OpenStreetMap-Projekt feierte letztes Jahr sein 20-jähriges Jubiläum. Dennoch ist die Datenerfassung weder vollständig noch abgeschlossen. Der Erfassungsgrad in den einzelnen Themenfeldern ist regional sehr unterschiedlich unterschiedlich. Während in manchen Städten fast nur noch Datenpflege möglich ist, fehlen in manchen Dörfern noch die Briefkästen und Straßenbeläge. Ausgehend von einem Bikepacking-Kurzurlaub des Autors in der Eifel zeigt der Vortrag, wie man Reiseziele für Mapping-Urlaube auswählt. Der geübte Blick auf gerenderte OpenStreetMap-Karten, OSM-Daten, und die Versionsgeschichte zeigt Datenlücken und Pflegebedarf auf. Manuelle Abgleiche mit Luftbildern und Fremdquellen ergänzt das Bild. Schwerpunkt des Vortrags sind Straßen und Wege, markierte Wanderrouten und Points of Interest. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/EANSEP/

Der Anschluss von Haushalten mit Glasfaser durch die Deutsche Telekom ist zu einem hohen Grad automatisiert und wird massiv durch den Einsatz von Geodaten und freier Software gestützt. Ein wichtiger Schritt im Planungsprozess ist die sog. Detailplanung für ein Ausbaugebiet bei der mittels QGIS und dem entwickelten Plugin “Plan[Goo]” der Trassenverlauf, die Kosten und der benötigte Materialeinsatz bestimmt werden. Der Vortrag gibt einen Überblick über den gesamten Prozess und Plan[Goo]. 2017 hat sich die Deutsche Telekom auf den Weg gemacht, den Glasfaserplanungsprozess zu revolutionieren und, wo immer möglich, zu automatisieren. Das Ziel damals: ab 2021 sollten 2 Millionen Haushalte pro Jahr mit Glasfaser versorgt werden. Mittlerweile sind über 8 Mio. Haushalte angeschlossen und bis 2030 sollen es alle 41,5 Mio. Haushalte sein. Der Planungsprozess umfasst die Aufnahme von Daten vor Ort (Bilder, Laserscandaten), die Berechnung der Trassenführung, die Erstellung von Unterlagen für Städte und Gemeinden, eine detaillierte Planung inklusive der Material- und Kostenberechnung sowie eine 3D-Aufnahme der gebauten Trassen und Überführung in die Bestandsdokumentation. Das alles verlangt einen massiven Einsatz von Geodaten, deren Prozessierung und Visualisierung für Planer, Genehmiger und Tiefbauer. Nach einer allgemeinen Übersicht zu dem Planungsprozess, wird der Schwerpunkt des Vortrags auf der Verwendung von QGIS und dem Plugin “Plan[Goo]” liegen, womit wichtige Schritte im Planungsprozess bedient werden. Neben der grundlegenden Nutzung zur Visualisierung von Planungsständen, wird eine Detailplanung durchgeführt, die zwar nicht automatisiert werden kann, bei der aber Aufgaben effizient durchgeführt werden können. Mit Plan[Goo] werden Plantrassen gezeichnet, Plantrassen mit ihren Inhalten der benötigten Rohre und Glasfaserkabel erweitert, Glasfaser-Netzverteiler positioniert und vieles mehr. Plan[Goo] wird sowohl für den eigenfinanzierten Ausbau der Deutschen Telekom sowie für den geförderten Ausbau des Bundes und anderen Kooperationen zur Planung genutzt. Zur Bauausführung werden Exporte angeboten, die der „Bauakte“ angehangen werden können. Zusätzlich wird Plan[Goo] in der Netzdokumentation verwendet, um die tatsächlich gebaute Infrastruktur einfacher und schneller zu zeichnen. Über Schnittstellen kann der dokumentierte Bereich zu anderen Systemen übertragen werden. Neben der reinen Nutzung und Erweiterung von QGIS bestehen Aktivitäten, Entwicklungen für das Plugin als Open Source zu veröffentlichen, hierzu wird abschließend ein Stand und Ausblick gegeben werden. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/7GENB7/

Das Projekt QSA (QGIS Server Administrator) ermöglicht es QGIS Projekte über eine REST-Schnittstelle zu konfigurieren. QGIS Server hat den Vorteil dass alle Einstellungen mit der Benutzeroberfläche von QGIS Desktop getätigt werden können. Manchmal kann es aber notwendig sein die veröffentlichten QGIS Projekte automatisiert zu verändern. Da kommt das Projekt QSA (QGIS Server Administrator) ins Spiel. Die in Python geschriebene Software stellt eine REST-Schnittstelle bereit mit der gängige Einstellungen an der QGIS Projekten durchgeführt werden können. Beispiele sind das Hinzufügen, Entfernen und Ändern von Layern, das Ändern von Stilen und das komplette Erstellen von neuen Projekten. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/GSM3DN/

Spontan eingereichte Lightning Talks. Jeder kann einen Vortrag halten, Registrierung erfolgt an einer entsprechenden Pinnwand im Foyer. Spontan eingereichte Lightning Talks. Jeder kann einen Vortrag halten, Registrierung erfolgt an einer entsprechenden Pinnwand im Foyer. Liste der Vortragenden mit Titel folgt, sobald wir den vom Zettel ins Programm übertragen haben. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/VUMAM9/

Wie begeistern wir die nächste Generation für Open Source und OpenStreetMap? Der Vortrag soll eine Bestandsaufnahme bieten, was es an Bildungs- und Begeisterungsmaterial und -konzepten für verschiedene Altersgruppen unter 18 zum Raum Erfahren schon gibt. Es ist Zeit zu überlegen, welche Angebote wir machen können und wollen, um daran mit Open Source und OpenStreetMap anzuknüpfen. Wie begeistern wir die nächste Generation für Open Source und OpenStreetMap? Einerseits hat schon Jochen die Idee zur Mitgliederversammlung gebracht, am Maus-Türöffnertag die Themen kindertauglich zu präsentieren. Und in der Tat haben schon Vierjährige mitunter eine gute Orientierung im Raum, selbst vor dem Lesen lernen. Andererseits hat OpenStreetMap Minderjährige im Hinblick auf die umfangreichen Pflichten der DSVGO erst einmal abgewiesen. Der Vortrag soll eine Bestandsaufnahme bieten, was es an Bildungs- und Begeisterungsmaterial und -konzepten für verschiedene Altersgruppen unter 18 zum Raum Erfahren und OpenSource schon gibt. Es ist Zeit zu überlegen, welche Angebote wir machen können und wollen, um daran mit Open Source und OpenStreetMap anzuknüpfen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/SCUQEL/

In diesem Lightning Talk tauchen wir in die faszinierende Welt der QField-Plugins ein und entdecken ihre vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten. Es wird eine Auswahl an praktischen Beispielen vorgestellt und aufgezeigt, wie diese Plugins installiert und genutzt werden können. Lassen Sie sich inspirieren und erfahren Sie, wie Sie QField noch effektiver in Ihren Projekten einsetzen können. Links zum Thema: - Dokumentation: https://docs.qfield.org/how-to/plugins/ - Blog Post: https://www.opengis.ch/2024/06/18/supercharge-your-fieldwork-with-qfields-project-and-app-wide-plugins/ - Beispiel Plugin: https://github.com/opengisch/qfield-snap Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/NPUXUQ/

Der Praxisvortrag gibt einen Einblick in die Fahrzeugortung von DB Regio und zeigt, welche Open Source-Software in verschiedenen Anwendungsbereichen zum Einsatz kommt. Die Fahrzeugortung DB Regio (FzO-BO) hat die Aufgabe, Zug- und Fahrzeuginformationen entgegenzunehmen, in Echtzeit zu konsolidieren und an Abnehmer auszuliefern. Verarbeitet werden u. a. GPS-Positionsdaten, bestimmte Ereignisse (z. B. Türöffnung/Boarding, Ankunft und Abfahrt) und die Wagenreihung des Zuges (z. B. für Anzeigen am Bahnsteig). Die Daten werden in ein einheitliches Format konvertiert und nachgelagerten Diensten zur Verfügung gestellt. FzO-BO DB Regio bildet damit eine zentrale Drehscheibe zwischen einer Positionsmeldung aus dem Fahrzeug und den nutzenden Verfahren wie Störfallmanagement, Reisendeninformation (RIS) oder Fahrzeugeinsatzplanung. Der Vortrag gibt eine kurze Einführung in die Entstehung der Fahrzeugortung bei DB Regio, den aktuellen Stand der Entwicklung und zeigt dann, mit welchen Open Source-Komponenten das System arbeitet. Eingesetzt werden die Komponenten in der Kartenvisualisierung, in der Datenpflege und für verschiedene Algorithmen zur Erzeugung von Geodaten. Auch im Projekt selbst entwickelte GIS-Funktionalität wird erläutert. Der Vortrag richtet sich vor allem an Anwender, die Geodaten verarbeiten, als auch an Software-Entwickler im Bereich geometrischer Algorithmen. Und natürlich an alle Neugierigen und Bahn-Fans. Die Teilnehmer erhalten durch praxisnahe Beispiele aus einem komplexen und wichtigen System wertvolle Einblicke, die sie direkt in ihren Arbeitsalltag integrieren können. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/UKULHF/

In diesem Vortrag wird die Entwicklung eines komplexen QGIS-Plugin vorgestellt, das den Prozess einer landesweiten Datenerhebung, mit einer Vielzahl an Einzelaufträgen, vereinfacht und standardisiert. In der Vergangenheit erforderten diese einzelnen Datenerfassungsaufträge eine umfangreiche manuelle Vorbereitung, Datenvalidierung und Integration in einen zentralen Datenbestand. Am Beispiel der Hessischen Lebensraum- und Biotopkartierung demonstrieren wir das Potential maßgeschneiderter Plugins. Bei landesweiten naturschutzfachlichen Datenerhebungen, i.d.R. von Länderfachbehörden beauftragt, müssen eine Vielzahl von Aufträgen organisiert werden. Das umfasst unter anderem die Bereitstellung von Datengrundlagen, die Sicherstellung der Integrität der erhobenen Daten nach einheitlichen Kriterien und schlussendlich die zeitnahe Überführung in den zentralen, landesweiten Datenbestand. In der Vergangenheit verursachten diese Anforderungen erheblichen Aufwand, indem Einzelaufträge individuell vorbereitet und Kartierungsergebnisse im Einzelnen geprüft und in den zentralen Datenbestand überführt werden mussten. Mit einem speziell für diese Zwecke entwickelten QGIS-Plugin konnten wir mittlerweile nicht nur die eigentliche Datenerfassung vereinfachen, sondern gleichzeitig auch die begleitenden Arbeitsschritte systematisieren und deutlich effizienter gestalten. Dabei übernimmt das Plugin eine Vielzahl von Aufgaben, u.a.: • unterstützt es bei der Auftragsverwaltung • generiert individuelle QGIS Projekte für die einzelnen Erfasser mit vorgeladenen Layern aus verschiedenen Quellen, systematisierter Stilisierung und Strukturierung • stellt den Erfassern verschiedene Digitalisierungswerkzeuge zur Verfügung • steuert durch interaktive Eingabemasken die Erhebung untereinander abhängiger Sachdaten • prüft mit QGIS-, Python- und Datenbanktechnologien die Daten schon bei der Erfassung und verhindert sowohl die Eingabe unzulässiger Geo- als auch Sachdaten • stellt dabei dem Nutzer gleichzeitig Informationen über Mängel und Fehler in den Daten für die Behebung bereit • bietet vertiefte, themenbezogene Prüffunktionen für die Erfasser • verfügt über automatisierte Exportfunktionen für verschiedene Karten, Berichte und Daten • kann Datengrundlagen zentral gesteuert aktualisieren In diesem Vortrag wollen wir die Vereinfachung aufzeigen, die dieses Plugin ermöglicht hat und zentrale Funktionalitätselemente vorstellen. Wir beleuchten zudem, welche Möglichkeiten QGIS in diesem Anwendungsbereich bietet. Außerdem gehen wir auf die Herausforderungen bei der Entwicklung einer solch komplexen Software ein und zeigen wie wir Probleme gelöst haben. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/GZU79C/

Ein Poster über den Aufbau und die Automatisierung einer containerisierten Geodateninfrastruktur in der Erdsystemforschung. Genutzt wird ein etablierter Stack aus PostGIS, GeoServer und GeoNetwork. Die gehosteten OGC-Dienste werden unter Nutzung einer Python-Bibliothek automatisiert aktuell gehalten. Das öffentlich finanzierte Alfred-Wegener-Institut, Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung, betreibt seit über einem Jahrzehnt eine Geodateninfrastruktur (GDI). Diese ist eingebunden in das Datenfluss-Framework "from Observations to Analysis and Archives" (O2A) [1], welches außerdem Metadatenmanagement für Sensoren ermöglicht, Near-Real-Time-Sensordaten via STA als OpenData bereitstellt, ein Repositorium für Datenpublikationen [2] anbietet und mit den Marine-Data- [3] und Earth-Data-Portalen [4] das Auffinden von Erdsystem-Forschungsdaten erleichtert. Die von der GDI bereitgestellten OGC-Dienste werden durch einzelne Wissenschaftler:innen, in kuratierten Kartenviewern und internationalen Portalen wie dem Bathymetrie-Portal der IHO [5] genutzt. Öffentlich einsehbare Standard Operating Procedures [6] helfen Wissenschaftler:innen und Instituten dabei, ihre Forschungsdaten über diese GDI als OGC-standardkonform anzubieten und so den FAIR-Status ihrer Publikationen zu verbessern. Unter den prominentesten Datenprodukten finden sich Tiefenprofile aus der Wassersäule, bathymetrische Visualisierungen, Daten zur arktischen Meereiskonzentration und Sammlungen von Unterwasserfotos-/videos. Die Kernkomponenten der vorgestellten Geodateninfrastruktur – etablierte Open-Source-Technologien wie GeoServer und GeoNetwork – werden virtualisiert und containerisiert auf Linux-Systemen betrieben. Für die Automatisierung des Datenharvestings aus unterschiedlichen Quellen und des Managements der gehosteten OGC-Dienste ist die Python-Bibliothek "O2A Spatial" [7] entwickelt worden. [1] https://o2a-data.de [2] https://pangaea.de [3] https://marine-data.de [4] https://earth-data.de [5] https://ncei.noaa.gov/maps/iho_dcdb [6] https://hdl.handle.net/10013/927187e9-9866-4811-bc25-e7ea641d333e [7] https://hdl.handle.net/10013/34777431-72f8-4ac6-8441-fb706e0e4446 Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/FBYZNY/

Wir stellen eine neue Open-Source-Software SidescanTools vor. Sie kann Edgetech .jsf Dateien sowie das plattformübergreifend lesbare '.xtf'-Dateiformat verarbeiten. SidescanTools erlaubt es, eine xtf-Datei zu lesen, Bodenerkennung, Schrägentfernungskorrektur sowie empirischer Verstärkungsnormalisierung (Emprirical Gain Normalisation, EGN) anzuwenden. Die Daten können dann als Geotiff/netCDF in jedes GIS exportiert werden. Das Programm ist in Arbeit und offen für Beiträge aus der community. Seitensichtsonare sind weit verbreitete Instrumente zur Erstellung hochauflösender Bilder von Gewässerböden. Im Vergleich zu Fächerecholotsystemen, die eine geometrisch präzisere und dreidimensionale Karte liefern, sind Seitensichtsonare erschwinglicher und einfacher zu bedienen, weshalb sie z. B. von Seglern, Hobbytauchern oder NROs häufiger eingesetzt werden. Allerdings gibt es, zumindest bis jetzt und nach unserem Wissensstand, nur begrenzte Möglichkeiten für freie oder kostengünstige Verarbeitung von Sonardaten. Tatsächlich gibt es nur ein oder zwei kommerzielle Programme, die eine vollständige Verarbeitung bieten und georeferenzierte Bilder aus den rohen Seitensichtsonar-Daten erzeugen können. Dieses Poster stellt die neue Open-Source-Software SidescanTools vor. Sie kann Edgetech .jsf Daten sowie das '.xtf'-Dateiformat verarbeiten - ein plattformübergreifendes Sonardatenformat, in das fast jedes Rohformat konvertiert werden kann. SidescanTools ermöglicht das Lesen einer xtf-Datei, die Anwendung von Bodenerkennung, Schrägentfernungskorrektur sowie empirischer Verstärkungsnormalisierung (Emprirical Gain Normalisation, EGN) und den Export als georeferenziertes Bild, das in jedes GIS importiert werden kann. Das Programm ist in Arbeit und offen für Beiträge aus der community. SidescanTools wird im Rahmen von Ghostnetbusters entwickelt, einem Projekt zur Detektion von kleinen Objekten auf Sonardaten in Zusammenarbeit mit sonoware GmbH/Kiel und Geomar Helmholtz-Institut für Ozeanforschung, Kiel, gefördert von der WTSH Schleswig Holstein. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/DHPATC/

Basierend auf einem modellgetriebenen Ansatz können komplexe XPlanungsdaten mit dem Python-Projekt XPlan-Tools verarbeitet und manipuliert werden. So können sie u.a. in eine PostGIS-Datenbank überführt und mit ldproxy ohne Weiteres per OGC API for Features veröffentlicht werden. Darüber hinaus sind eine Versionsmigration (XPlanung v5 auf v6) sowie die Transformation der XPlanungsdaten nach INSPIRE PLU implementiert. [XPlanung](https://xleitstelle.de/xplanung) ist ein komplexer Standard, dessen Implementierung in tabellarisch/SF-0 orientierten Systemen herausfordernd ist und auf Grund des vergleichsweise kurzen Release-Zyklus des Standards ggf. einen hohen Pflegeaufwand nach sich zieht. Die [XLeitstelle Planen und Bauen](https://xleitstelle.de) setzt daher auf einen modellgetriebenen Ansatz, bei dem Implementierungsmodelle möglichst weitgehend aus dem zugrundeliegenden konzeptionellen (UML) Modell generiert werden. Für das Projekt XPlan-Tools wird dabei mit [Shapechange](https://github.com/ShapeChange/ShapeChange) ein JSON Schema für XPlanung erzeugt, das wiederum mit dem [datamodel-code-generator](https://github.com/koxudaxi/datamodel-code-generator) in eine Python-Repräsentation auf Basis von [Pydantic](https://github.com/pydantic/pydantic) überführt wird. Diese bildet die Grundlage für die (De-)Serialisierung von XPlanungsdaten (mit integrierter Validierung) aus bzw. in verschiedene Encodings wie das "klassische" (XPlan)GML, aber auch JSON-FG, GeoPackage sowie PostGIS- und SpatiaLite-DBs. Auf die gleiche Weise wurde auch ein INSPIRE Pydantic Model erzeugt, mit Hilfe dessen die Transformation von XPlanGML in INSPIRE-PLU realisiert wurde. Mittels [ldproxy](https://github.com/interactive-instruments/ldproxy) und einer ebenfalls per Shapechange erzeugten ldproxy-Konfiguration können die komplexen XPlanungsdaten direkt über verschiedene OGC APIs veröffentlicht werden, vgl. z.B. [hier](https://coretable.ldproxy.net/xplangml_6_0/). Eine QGIS-Integration für die Digitalisierung und Editierung von XPlanungsdaten, bei der Attributformulare aus dem Pydantic Model generiert werden, befindet sich in Entwicklung. Wie schon auf INSPIRE dürfte sich der Ansatz auf weitere in UML modellierte Anwendungsschemas wie 3A/ALKIS übertragen lassen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/NZSLWL/

Die Energieeffizienz in der maritimen Industrie ist entscheidend für die Verringerung der Treibhausgasemissionen (GHG). In dieser Studie wird untersucht, wie sich die Verwendung verschiedener Wetterdatenplattformen (GFS und ERA5) in einem digitalen Schiffszwilling auswirkt. Genauer wird beobachtet, wie sich dies auf den modellierten Energiebedarf des Schiffes für bestimmte Trajektorien bei ruhigen, mäßigen und rauen Seebedingungen im Vergleich zu einem in Betrieb befindlichen Schiff auswirkt. Die Energieeffizienz in der maritimen Industrie ist ein zentraler Faktor zur Reduzierung der Treibhausgasemissionen (GHG). Diese Studie analysiert den Einfluss verschiedener Wetterdatenquellen (GFS und ERA5) auf die Modellierung des Energiebedarfs eines digitalen Schiffszwillings. Dabei werden berechnete Energieverbräuche entlang vordefinierter Trajektorien unter unterschiedlichen Seebedingungen mit realen Betriebsdaten verglichen, um die Genauigkeit wetterbasierter Vorhersagen zu bewerten. Die Untersuchung basiert auf einem Basisszenario und vier zusätzlichen kontrollierten Fällen. Die Analyse der R²-Werte zeigt, dass es mit einer Differenz von 0,16 % keinen signifikanten Unterschied zwischen den beiden Wetterdatenquellen gibt. Das Modell liefert jedoch unter ruhigen Seebedingungen und ohne zusätzlichen Wind die besten Ergebnisse. Diese Arbeit befasst sich mit der Integration von Wetterdaten in ein Wetter-Routing-Tool, das im Rahmen des EU-Projekts MariData entwickelt wurde (MariData, 2024). Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/Y97T97/

Spontan eingereichte Lightning Talks. Jeder kann einen Vortrag halten, Registrierung erfolgt an einer entsprechenden Pinnwand im Foyer. Spontan eingereichte Lightning Talks. Jeder kann einen Vortrag halten, Registrierung erfolgt an einer entsprechenden Pinnwand im Foyer. Liste der Vortragenden mit Titel folgt, sobald wir den vom Zettel ins Programm übertragen haben. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/T9HNWG/

We present an open source pipeline for generating comparably authentic artificial ground truth data for map matching. We evaluate the generated data with our own open source map matching solution, and other existing open source solutions. Map matching is a well-known technology for resolving discrepancies between tracks recorded by Global Navigation Satellite Systems (GNSS) and road networks, such as the OpenStreetMap (OSM) road network. Due to measurement uncertainty of GNSS, e.g., atmospheric interference, signal reflections from buildings, or satellite opacity, the recorded tracks typically contain more or less strong noise of at least a few meters up to several hundreds of meters. This makes accurate map matching a difficult challenge. For developing, evaluating, and improving map matching algorithms, ground truth is necessary. However, providing ground truth is expensive, because it usually requires manual tracking and subsequent mapping with human memorization of personally recorded movements. As a result, there exist only a few isolated ground truth data sets today, consisting of singular tracks for map matching. Other existing map matching data sets are generally not ground truth, because they are hand-corrected map matching results. In addition, since both data set variants are manually mapped and corrected, they sometimes contain errors or at least arguable situations due to the human factor. To address the overall lack of ground truth data, we present in this work a new open source pipeline for generating artificial ground truth data for map matching. We use the open source mobility simulation software SUMO for generating movements for a region. We then extract the ground truth and we apply a newly developed tool for generating comparably authentic artificial GNSS noise on the track. We use the Ornstein-Uhlenbeck process and moving-average smoothing for generating more authentic noise than what is possible with simple Gaussian noise. Additionally, we can introduce some simple outliers into the tracks, which also can happen in practice. The tool allows for various settings to generate multiple diverse track sets with different noise characteristics from the ground truth. Finally, we evaluate and compare the matches of the artificially generated data sets with different open source map matching tools, e.g., Barefoot, GraphHopper, OSRM, Valhalla, Fast Map Matching (FMM), and our own high performance open source map matching solution "Map Matching 2" [1], which we present in more detail in our previous work [2]. Depending on the noise characteristics, the evaluation of the results will show for all solutions in comparison the overall most accurate and fastest ones, as well as individual strengths, weaknesses, and chances of improvement. This shows how our approach of artificially generating ground truth data facilitates future improvement and research of map matching. (Note: The presentation / the poster will be held / shown in German. Der Vortrag / das Poster wird auf Deutsch gehalten / präsentiert.) [1] A. Wöltche, "Map Matching 2", https://github.com/iisys-hof/map-matching-2 [2] A. Wöltche, "Open source map matching with Markov decision processes: A new method and a detailed benchmark with existing approaches", Transactions in GIS, vol. 27, no. 7, pp. 1959–1991, Oct. 2023, doi: https://doi.org/10.1111/tgis.13107 #### Poster und Einreichung im Akademic Track Zenodo-DOI: https://zenodo.org/records/14774143 Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/YP9GZA/

Im April 2022 wurde der Quellcode der Software xPlanBox der Firma lat/lon im Rahmen eines Pilotprojekts auf der OpenCoDE-Plattform des BMI veröffentlicht. Seitdem wird die Software kontinuierlich weiterentwickelt und kommt im Rahmen des Onlinezugangsgesetz (OZG) und des "Einer-für-Alle"-Prinzips (EfA) zum Einsatz. Der Vortrag stellt kurz die wichtigsten Neuerungen der Version 8.0 und den erweiterten Möglichenkeiten für den Betrieb auf der Kubernetes-Plattform vor. Im Oktober 2017 hat der IT-Planungsrat die verbindliche Einführung der Standards XPlanung und XBau beschlossen. Daraus folgt, dass IT-Verfahren die neuen Standards zur Raum- und Bauleitplanung unterstützen sollen. Mit der Veröffentlichung der Software xPlanBox im Rahmen eines Pilotprojekts auf der OpenCoDE-Plattform des Bundesministeriums des Innern und für Heimat (BMI) steht nun eine umfassende Lösung zum Austausch des objektorientierten Datenaustauschformat XPlanGML (XPlanung) bereit. Im Rahmen des OZG-Umsetzungsprojekts "Bürgerbeteiligung und Information" aus dem Themenfeld "Bauen & Wohnen" werden die Komponenten der xPlanBox für die Bereitstellung von räumlichen Planwerken im Internet verwendet. Auf den vergangenen FOSSGIS-Konferenzen wurde das Projekt und die Einsatzmöglichkeiten der Software bereits präsentiert. In diesem Jahr sollen die Neuerungen der neuen Version 8.0 insbesondere die Erweiterungen für den Betrieb auf der Kubernetes-Plattform präsentiert werden. Außerdem wird es einen Überblick über zukünftige Entwicklungen im Projekt gegeben. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/3XHXZN/

Dieses Projekt aus dem Bereich "digitaler Zwilling" erkundet die Verbindbarkeit von offenen Geodaten des LGLNs mit der Unreal Engine 5 um moderne Echtzeitanalysen zu entwickeln. Als Szenegrundlage dient das Geländemodell mit digitalen Orthophotos zur Texturierung und LOD 1 und 2 Gebäudemodellen. Auch 3D-Meshes und Punktwolken können geladen werden. Alle Daten werden aus der Cloud bezogen, was die Dateigröße der Anwendung an sich gering hält. Gezeigt wird prozedurale Generierung von Wohneinheiten in urbanen Gebieten basierend auf dem B-Plan am Beispiel Osnabrück, einziehen von Schallschutzmauern und einer Echtzeitanalyse und rudimentäre GIS-Funktionen, wie z.B. Strecken- und Flächenmessungen innerhalb der Szene. Es ist vorgesehen diese GIS-Funktionen als open-source Plugins zu entwickeln, die mindestens über den Epic Games Marketplace (jetzt "FAB") bezogen werden können. Ziel dieser Entwicklungen ist die architektonische Grundlage für einen Geobasiszwilling zu schaffen, der mit Fachdaten auch von anderen Ämtern angereichert werden kann und soll Analysemöglichkeiten zur Einschätzung von geplanten Vorhaben bieten. Ultimativ sollen die Ergebnisse der Analysen in Vorschlägen für Handlungsmaßnahmen münden. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/8P79JV/

Kurze Vorstellung des ohsome-planet Tools, mit dem man OSM Daten einfach und schnell ins GeoParquet Format umwandeln kann. Das ohsome-planet Tool wandelt OSM (history) PBF Dateien ins GeoParquet-Format um. Dabei werden die Geometrien für Nodes, Ways und Relations erstellt. Optional kann man Informationen aus OSM Changesets (z.B. Hashtags, Editor) und administrative Grenzen (z.B. Länder, Stadtteilgrenzen) joinen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/SKAB7Q/

Mit OpenData und freier/open-source Software lässt sich eine Online-Kartenanwendung bauen, mit der sich die Straßenraumaufteilung der Stadt Kiel darstellen und untersuchen lässt. Damit kann diese Online-Karte ein weiteres Werkzeug im Kampf für eine Verkehrswende sein. Aus der kritischen Kartographie wissen wir, dass Karten Machtinstrumente sind. Sie lassen sich im Rahmen von bspw. Gegenkarten / Counter-Maps damit auch nutzen, Gegenmacht aufzubauen bzw. alternative Bilder unserer Umwelt zu schaffen. Anhand eines Beispiels aus Kiel zeigt der Vortrag, wie sich mit OpenData und freier/open-source Software eine Online-(3D-)Karte erstellen lässt, mit dem sich die Aufteilung des Straßenraums im Stadtgebiet darstellen lässt. Mit einer solchen Kartendarstellung können Kämpfe für eine Verkehrswende unterstützt werden. Um die Kartenanwendung zu erstellen, benötigt es die genannten Daten zur Straßenraumaufteilung. Nach einer Anfrage via FragDenStaat stehen diese für die Stadt Kiel als OpenData zur Verfügung. Als Software wird eine Kartenanwendung für den Browser wie MapLibre benötigt und um die Daten zur Verfügung zu stellen, wird ein WMS-Server (bspw. QGIS-Server) und/oder TileServer benötigt. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/CNJASE/

Das Poster stellt eine 2.5D-Darstellung von Indoor-Karten für einen digitalen Infopunkt vor. Durch die Kombination aus 2D- und perspektivischer Ansicht mehrerer Etagen wird die Orientierung erleichtert. Besondere Herausforderungen waren die Abgrenzung der Etagen und die realitätsnahe Darstellung von Treppenhäusern mit _Maptalks_ und _THREE.js_. Zudem wurden Barrierefreiheitsaspekte wie ein Rollstuhlmodus integriert. Das Poster zeigt zentrale Designentscheidungen und technische Lösungsansätze. Das Poster stellt eine innovative Methode zur Darstellung von Indoor-Karten in 2.5D auf Basis von OpenStreetMap-Daten vor. Ziel ist die Verbesserung der Gebäudenavigation durch eine Kombination aus klassischer 2D-Karten und perspektivischer Darstellung mehrerer Etagen übereinander. Die vorgestellte Lösung basiert auf der bestehenden Anwendung _Mapable_ der TU Dresden und erweitert diese um eine 2.5D-Darstellung von Stockwerken. Diese Darstellungsform ermöglicht es, mehrere Etagen gleichzeitig übersichtlich anzuzeigen und die Orientierung im Gebäude zu erleichtern. Im Gegensatz zur klassischen 2D-Ansicht bleibt die räumliche Struktur erhalten, ohne dabei die Nachteile einer vollständigen 3D-Darstellung, wie verdeckte Elemente oder komplexe Navigation, mit sich zu bringen. Besondere Herausforderungen bei der Implementierung der 2.5D-Karten waren die optimale Wahl der Perspektive, die visuelle Abgrenzung einzelner Etagen sowie die Darstellung von Aufzügen und Treppenhäusern. Zudem wurde ein Fokus auf Barrierefreiheit gelegt, beispielsweise durch einen Rollstuhlmodus für die Benutzeroberfläche und das bewusste Vereinfachen oder Ausblenden weniger relevante Gebäudeteile, wie Zwischenwände oder kleinere Raumelemente in der 2.5D-Ansicht. Die räumliche Darstellung von Treppen und Treppenhäusern spielt eine zentrale Rolle in der 2.5D-Indoor-Kartografie, da sie die vertikale Orientierung innerhalb eines Gebäudes erheblich erleichtert. Mithilfe von _Maptalks_ und _THREE.js_ werden Treppenhäuser als extrudierte Prismen dargestellt, während freistehende Treppen durch eine Kombination aus Mittellinien und interpolierten Höheninformationen rekonstruiert werden. Dabei entstehen realitätsnahe Modelle, die Nutzenden eine intuitive Wegfindung ermöglichen. Das Poster fasst zentrale Designentscheidungen zusammen, zeigt praktische Anwendungsfälle auf und stellt technische Lösungsansätze vor. Es richtet sich an Fachleute aus den Bereichen Geoinformatik, Kartografie und Barrierefreiheit sowie an Entwickler:innen, die sich mit innovativen Navigationslösungen beschäftigen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/RMMA9H/

'Sheepsmeadow' ist ein in Java entwickeltes offenes Simulationsprogramm, das den Nutzer:innen das Themengebiet "Agentenbasierte Modellierung" (ABM) spielerrisch näher bringen soll. Agenten sind Wölfe und Schafe, die miteinander auf einer Wiese interagieren. 'Sheepsmeadow' gibt zudem die Möglichkeit, eigene Entscheidungsregeln (Actions) direkt im Quellcode zu ergänzen und so die Simulation zu verändern. Es soll dabei helfen, die Entwicklung von ABMs mithilfe des MASON Frameworks zu erlernen. Agentenbasierte Modelle (ABM) bieten die Möglichkeit, komplexes Zusammenspiel einzelner Individuen mit ihrem Umfeld darzustellen. Ein Agent ist hier ein Individuum, welches eigene Ziele (eine Agenda) verfolgt. Agenten können in solchen Modellen ganz unterschiedliche Dinge sein (Menschen, Tiere, Teilchen, Autos, Pflanzen). Die Agenten haben hierbei individuelle Charakteristiken, wodurch die Gesamtheit der Agenten heterogen dargestellt werden kann. Solche Systeme zu analysieren ist vor allem im Bereich der Geoinformatik/Landschaftsökologie interessant, da so das räumliche Zusammenspiel der Agenten (auf einem Raster) beobachtet werden kann. Agenten haben dabei eine Position als Pixelkoordinate und können nur mit Agenten in ihrer direkten Nachbarschaft interagieren. 'Sheepsmeadow' stellt ein solches Agentenbasiertes Modell dar. In der Simulation interagieren Wölfe und Schafe (die Agenten) miteinander und mit ihrem Umfeld auf einem Raster (der Wiese) über sog. "Actions". Eine "Action" stellt eine Regel dar, die das Verhalten des Agenten darstellt. Diese Regeln sind an das Eintreten besonderer Bedingungen geknüpft. Die Simulation als ganzes wird über seine "Modellparameter" gesteuert. Diese bestimmen u.a. die Größe des Rasters auf dem sich die Agenten bewegen, die Anzahl der Wölfe und Schafe oder deren Fortpflanzungswahrscheinlichkeit. 'Sheepsmeadow' erlaubt einfaches und intuitives Anpassen der Parameter des Modells, wodurch die Nutzer:innen direkt erleben können, wie sich diese Veränderungen auf das System der Agenten auf der Wiese auswirkt. Hier kann z.B. analysiert werden, ab welchem Verhältnis von Wölfen zu Schafen, die Schafspopulation nicht fortbestehen kann. So können Personen mit wenig bis keinen Programmierkentnissen leicht unterschiedliche Konfigurationen des Modells erstellen und die Veränderungen im Verhalten der Agenten beobacheten. Ein weiterer Lernzweck ist es, das Nutzer:innen ihre Kenntnisse in der Programmiersprache "Java" zu erweitern. Durch den offenen Quellcode haben Nutzer:innen zudem die Chance, selbst neue "Actions" zu ergänzen. Hierfür stellt 'Sheepsmeadow' ein einfaches Interface in Java zur Verfügung. Dieser Teil von 'Sheepsmeadow' richtet sich an Personen, die bereits in einer (anderen) Programmiersprache programmieren können, welche aber erlernen möchten wie man ein Agentenbasiertes Modell in einer Software mit UI implementiert. Ebenso bietet 'Sheepsmeadow' die Möglichkeit Objektorientiere Entwurfskonzepte zu erlernen/anzuwenden. Eine alternative Plattform, um Agentenbasierte Modellierung zu erlernen wäre "NetLogo". NetLogo bietet bereits eine Wolfs-Schafs-Simulation (WolfSheepPredation). Diese kann ebenso um neue Entscheidungsregeln erweitert werden (wenn die Programmierkenntnisse dafür vorhanden sind). 'Sheepsmeadow' zielt hier darauf ab, dass sich Nutzer:innen mit dem Modellierungsframework MASON auseinadersetzen und erlernen, wie man mithilfe dieses Frameworks eigene Modelle erstellen kann/ ein bestehendes Modell erweitern kann. Durch die Einstellbarkeit der Modelparameter und der Möglichkeit, eigene Actions im Quellcode zu integrieren, eignet sich 'Sheepsmeadow' perfekt als Lernsoftware, um unterschiedliche Facetten der Agentenbasierten Modellierung zu erlernen (Nutzen des Modells, Parametrisieren des Modells, Implementieren neuer Logiken, Analyse der Simulationsergebnisse). Als Maintainer des Repositories trete ich dafür ein, dass das Projekt unter offenen Standards (weiter-)entwickelt wird. Das Repository ist hier zu finden: https://github.com/MichaelBrueggemann/sheepsmeadow. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/UZWNBF/

Im "Bahnland Bayern" sind Echtzeit-Mobilitätsdaten über eine Schnittstelle namens "EFA JSON API" verfügbar. Indem man diese mitschneidet, kann eine Pünktlichkeitsstatistik z.B. der Würzburger Stadtbusse erstellt werden, die aufgrund der nachwievor fehlenden Straßenbahnanbindung der Uni gerade zum morgendlichen Vorlesungsbeginn nicht prickelnd aussieht. Es wird eine kurze Übersicht über die API gegeben, dann der Ausleseprozess erklärt und was die Schwierigkeiten dabei waren, und anschließend die Ergebnisse der Analyse präsentiert. Insgesamt angelehnt an den Vortrag "BahnMining" beim CCC vor fünf Jahren. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/ERP9T9/

In Zürich steht eine Gebäudebrüterinventarisierung an und diese soll in einem knappen Zeitrahmen mit einer mobilen App erfolgen. MerginMaps ermöglicht es uns, dank der Integration mit QGIS eine komplexe Feldaufnahmelogik schnell umsetzen. Der Bestand wird somit direkt vor Ort mit der Mobilen App erfasst, während die Daten zentral in unserer eigenen Cloud-Infrastruktur gespeichert werden. Eine innovative Lösung, die auf OpenSource Komponenten basiert. In unserem Vortrag stellen wir vor, wie und warum wir Mergin Maps für die Inventarisierung von Gebäudebrütern einsetzen. Unser Ziel war es, eine effiziente Lösung zu finden, die das Erfassen von Geodaten vor Ort ermöglicht, und diese sollte zeitnah in Betrieb genommen werden können. Die Feldaufnahmen werden von rund 70 Freiwilligen durchgeführt und somit soll die App möglichst leicht und intuitiv zu bedienen sein. Wichtig war für uns, dass wir die den Mergin Maps Server in unserer eigenen Cloud-Plattform hosten können. In einem Erfahrungsbericht teilen wir die Herausforderungen und Erfolge, die uns bei der Einrichtung und dem Betrieb dieser Self-Hosting-Lösung begegnet sind. Ausserdem zeigen wir, wie eine komplexe Feldaufnahmelogik einfach in QGIS umgesetzt und dann dank einem Plugin direkt für MerginMaps verwendet werden kann Unser technischer Stack besteht aus Open-Source-Komponenten: QGIS als GIS-Werkzeug, PostGIS/PostgreSQL und die Mergin Maps App für die mobile Datenerfassung. Diese Kombination ermöglicht es, die Gebäudebrüter-Daten zuverlässig und sicher zu erfassen, zu verwalten und jederzeit zu synchronisieren. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/CLEJAA/

Der Vortrag stellt eine Implementierung vor, die es erlaubt Informationen zu OSM Objekten um einen Ort herum über eine einfache Schnittstelle abzufragen. Die Idee dahinter ist, das Rad nicht neu zu erfinden, sondern bewährte Software-Komponenten zu kombinieren und auf etablierte Standards zu setzen. Die Daten werden mit osm2pgsql in eine PostgreSQL/PostGIS Datenbank geladen und kontinuierlich auf dem neusten Stand gehalten. Die Abfrage wird mit einer parametrisierten SQL-Abfrage durchgeführt und das Ergebnis mittels pg_featureserv über eine REST-Schnittstelle verfügbar gemacht. Weitere Ideen sind die Schnittstelle konform zu OGC API Processes zu machen. Eine mögliche Anwendung wäre die Nutzung als Backend für Objektabfrage in der offiziellen OpenStreetMap Webseite. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/KBTU78/

Spontan eingereichte Lightning Talks. Jeder kann einen Vortrag halten, Registrierung erfolgt an einer entsprechenden Pinnwand im Foyer. Spontan eingereichte Lightning Talks. Jeder kann einen Vortrag halten, Registrierung erfolgt an einer entsprechenden Pinnwand im Foyer. Liste der Vortragenden mit Titel folgt, sobald wir den vom Zettel ins Programm übertragen haben. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/RMULNW/

MOTIS v2 routet nicht nur die erste und letzte Meile auf OpenStreetMap Daten, sondern auch Umstiegswege. Um dies effizient auch für große Gebiete zu ermöglichen und Stockwerke korrekt zu behandeln, wurde ein skalierbarer, profilbasierter Router (OSR) entwickelt. Hierbei wird in der Verbindungssuche die zeitliche Verfügbarkeit von Aufzügen und Einstiegshilfen am Bahnhof berücksichtigt. Wege und andere Informationen werden nach Level unterteilt dargestellt. Die Berechnung von Umstiegen beim Routing im öffentlichen Verkehr benötigt insbesondere für mobilitätseingeschränkte Menschen eine höhere Präzision in den Daten als das, was Fahrplandaten in vielen Fällen heute bereitstellen. Um diese Lücke zu schließen, setzt MOTIS bei der Berechnung von Umstiegen auf OpenStreetMap Daten. Diese werden sowohl mit den Fahrplandaten als auch mit den Aufzugsdaten verknüpft. Da bisherige Routing Engines für eine weltweite Abdeckung einen hohen Speicherbedarf haben, wurde eine neues profilbasiertes Routing entwickelt, das durch ein effizientes Datenmodell mit sehr wenig RAM auskommt (aktuell ~16 GB Routing Daten für weltweite OSM Daten). Zusätzliche Profile können ohne zusätzlichen Speicherverbrauch umgesetzt werden. Beim Routing werden für mehrstöckige Bauwerken auch die Stockwerksinformation berücksichtigt. Die Wiederverwendung von OSM Knoten in mehreren Wegen auf verschiebenen Ebenen wird hierbei unterstützt. Das Routing kann zur Laufzeit Knoten ausschließen, was z.B. genutzt wird, um nicht verfügbare Aufzüge auszuschließen. Nach einer Verknüpfung der Fahrplandaten auf die OpenStreetMap Daten (hier ist insbesondere das Stockwerk relevant), werden alle Umsteigebeziehungen für alle Kombinationen von funktionierenden bzw. nicht funktionierenden Aufzügen berechnet und in den ÖV-Router eingespeist. Dieser kann nun zeitabhängig Fahrstuhlausfälle sowie die Verfügbarkeit von Einstiegshilfen berücksichtigen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/HGUKFM/

Standardmethoden zur Einteilung von Werten in Klassen, z. B. für die Herstellung von thematischen Karten, garantieren weder den Erhalt räumlicher Muster, noch können sie eine objektive Repräsentation bewirken. Der Beitrag macht auf diese Probleme der Datenklassifikation aufmerksam und behandelt mögliche Abhilfen. Bei der Verarbeitung von quantitativen Daten wird häufig eine Datenklassifikation vorgenommen. Eine solche Klassifikation dient z. B. der Reduktion der Datenmengen, Rechenzeiten bei Verarbeitungen und ganz besonders einer kontrastreicheren Visualisierung (z. B. in thematischen Karten, bei denen Klassen „bis zu 100 Einwohner pro km2“, usw. gebildet werden). Die unterschiedlichen GIS-Softwareprodukte bieten Standardverfahren und -einstellungen an (z. B. äquidistant, Quantile), die häufig unreflektiert eingesetzt werden. Dieser Beitrag befasst sich einerseits mit dem Problem, dass einzelne Klassifikationsmethoden u. U. wichtige Informationen (wie z. B. räumliche Muster) verschleiern. Es werden dazu alternative Methoden vorgestellt, die auf die Erhaltung bestimmter Muster ausgerichtet sind. Andererseits besteht das grundsätzliche Problem, dass es nicht das eine richtige Verfahren geben kann – die Anwendung einer bestimmten Methode muss immer zu Verlusten und im schlechtesten Fall zu einer Manipulation führen. Der Umgang mit diesem Problem wird ebenfalls in diesem Beitrag diskutiert. #### Einreichung im Akademic Track Zenodo-DOI: https://zenodo.org/records/14616647 Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/LT38GV/

Was steckt dahinter, wenn man in einem interaktiven Kartendienst im Internet die Satellitenbild-Ebene betrachtet? Dieser Vortrag gibt einen Einblick auf Grundlage von 20 Jahren praktischer Erfahrung in der Produktion derartiger Darstellungen. Satellitenbild-Darstellungen sind heute in öffentlich zugänglichen Kartendiensten allgegenwärtig und beliebt. Und viele dieser Bilder basieren zumindest teilweise auf offenen Satellitendaten. Anders als bei kartographischen Darstellungen werden jedoch die praktischen Verfahren zur Produktion solcher Visualisierungen öffentlich sehr wenig diskutiert. Dieser Vortrag erläutert zunächst die Rolle und Geschichte von Luft- und Satellitenbild-Ebenen in Kartendiensten als eigene Visualisierungsform zwischen originären Fotos und kartographischen Darstellungen und gibt einen Überblick über die grundsätzlichen Herausforderungen bei der Satellitenbild-Verarbeitung für diese Anwendung. Darauf aufbauend wird der Stand der Technik im Bereich großräumiger Satellitenbild-Zusammenstellungen erläutert was Methoden, Datenquellen und Qualität der Ergebnisse betrifft. Daneben werden einige der speziellen Probleme bei der Verwendung offener Datenquellen und der Nutzung freier Software in diesem Bereich anhand konkreter Beispiele erläutert. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/SSKY3J/

Die *openSenseMap* ist eine interaktive Karte für Umweltdaten, die von Schulen, Städten und Bürger*innen weltweit genutzt wird. Seit 2014 wurden über 14.000 Sensoren registriert und mehr als 10 Milliarden Messwerte in Echtzeit bereitgestellt. Die neue Version verbessert die Datenvisualisierung und bietet viele weitere neue Features. In unserem Lightning-Talk stellen wir diese Neuerungen vor und feiern 10 Jahre openSenseMap, die einen wichtigen Beitrag zu Forschung und Bildung leistet. Die *openSenseMap* ist eine für jeden frei nutzbare interaktive Karte mit Umweltdaten. Diese Daten werden von Schulen, Forschungseinrichtungen, Städten und engagierten Bürger:innen weltweit erhoben und genutzt. Sensoren können sowohl an stationären als auch mobilen Geräten Messungen zu verschiedenen Umweltphänomenen erheben und stellen diese in Echtzeit über die eigene RESTful API als offene Daten zur Verfügung. Zudem gibt es ein angeschlossenes Archiv in dem alle Daten seit dem Start der *openSenseMap* in 2014 gespeichert werden. Die Nutzung ist vielfältig: engagierte Bürger*innen messen die Luftqualität und den Lärmpegel in ihrer Straße, Schüler*innen experimentieren im Unterricht und werden spielerisch für Naturwissenschaften, Technik und die Erforschung ihrer Umwelt begeistert, Wissenschaftler*innen nutzen die umfangreichen frei verfügbaren Daten für komplexe Forschungsprojekte, Städte betreiben Smart City-Anwendungen und informieren ihre Bürger*innen live über Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck, Feinstaub und geben nützliche Tipps, wie die Standorte freier Parkplätze. Als Reaktion auf die stetig wachsende Anzahl registrierter Stationen (über 14.000) und die über 10 Milliarden übermittelten Messwerte wurde eine neue Version der *openSenseMap* Plattform entwickelt. Dabei musste die Technologie teilweise neu konzipiert werden, um das steigende Datenvolumen effizient verarbeiten zu können. Die neue Version bringt zahlreiche Features mit sich, darunter die Anbindung an eine spezielle Sensordatenbank, die eine effizientere und strukturierte Verwaltung der gesammelten Daten ermöglicht. Zudem ist die Plattform jetzt mit einer Open Badges Plattform verknüpft, die es den Nutzern erlaubt, für ihre Beiträge digitale Auszeichnungen zu erhalten. Darüber hinaus bietet die neue Version erweiterte Möglichkeiten zur Durchführung detaillierter Datenanalysen, wodurch Bürger*innen, Forschende und Organisationen tiefere Einblicke in Umweltphänomene gewinnen können. In diesem Lightning-Talk möchten wir genau diese neuen Features präsentieren und auf unser Nutzertreffen hinweisen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/KPEGLE/

IT-Sicherheit spielt eine immer größere Rolle. Dabei ist die Zertifizierung ein wichtiger Schlüssel um Software in der öffentlichen Verwaltung einzusetzen. Anfang 2024 ist das Zentrum für Digitale Souveränität GmbH gestartet, um Open Source in der öffentlichen Verwaltung voranzutreiben. Der Nutzen für die FOSSGIS Community soll in diesem Vortrag beleuchtet werden. OpenCode ist aus einer Initiative des Bundesministerium des Innern und für Heimat hervorgegangen. Im letzten Jahr (2024) ist der Betrieb der Plattform an die ZenDiS GmbH übergegangen, die seitdem den Betrieb und die Weiterentwicklung der Plattform verantwortet. Im Zuge der Weiterentwicklung gab es am 15. Januar 2025 einen kompletten Relaunch. Ziel der Plattform ist es Open-Source-Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung zu stärken und die digitale Souveränität voranzutreiben. Die Plattform stellt einen Lizenkatalog und Informationen zu Open-Source-Kriterien und -Definitionen bereit. Die Vision einer zentralen Plattform, die gleichermaßen von Bund, Ländern und Kommunen genutzt werden kann, um gemeinsam an Open-Source-Lösungen zu arbeiten ist hiermit umgesetzt worden. OpenCode steht für alle Verwaltungsangestellten und Open-Source-Dienstleister zur Entwicklung, Kommunikation und zum Austausch von Softwarecode zur Verfügung. Die Plattform weißt das Potenzial auf sichere Softwarelieferketten zu schaffen und auszubauen. Gemeinsam mit dem Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) wird wird dieses gerade umgesetzt. Dabei sollen automatisierte Qualitäts- und Sicherheitschecks auf der Plattform umgesetzt werden. Nutzern steht eine Wissensdatenbank rund um das Thema Lizenzen, Beschaffung und Nachnutzung bereit. Dabei ist es auch möglich über eine Diskussionsplattform miteinander ins Gespräch zu kommen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/3M3PTE/

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/

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/

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/

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/

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/

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/

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/

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/

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/

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/

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/