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In systems whose state consists of a non-trivial number of separate but related pieces, updating this state in a way that keeps everything coherent requires some discipline. In extensible systems, where the different pieces may not even be aware of each other, this becomes even more challenging. A good example of such a system is a modular code editor. It involves a number of constantly-changing pieces of state (the document, selection, scroll position, and so on) and a lot of non-core state intimately entangled with those (syntax highlighting, linting, completion), and possibly with each other. This presentation discusses the set of principles we arrived at in designing such an editor (), and compares it to the more traditional event-style architectures. The editor uses persistent state values and first-class transactions, both of them extensible by 3rd-party code, to make it straightforward by construction to keep the zoo of interdependent data involved in a full-featured editor coherent. about this event: https://bobkonf.de/2023/haverbeke.html

Mathematisch betrachtet sind Neuronale Netze parametrisierte Funktionen. Optimierungsverfahren zum Trainieren neuronaler Netze sind higher-order Funktionen, die Parameter anhand von Trainingsdaten optimieren. Bei der Nutzung gängiger Deep-Learning-Frameworks verschwindet die Grenze zwischen dem mathematischen Modell und der Implementierung: Um das Optimierungsverfahren zu realisieren, ist in der Regel eine komplexe Maschinerie nötig, in der neuronale Netze state-behaftete Graphen sind, die zur Laufzeit verwaltet werden müssen. Daran ist leider einiges suboptimal. Neben praktischen Problemen ist das indirekte Programmiermodell mit Graphen schwer zu verstehen, der Fokus auf numerische Arrays verhindert Generalisierung, die Algorithmen sind kompliziert, wesentliche Funktionalität der Programmiersprache kann nicht genutzt werden. Dank Conal Elliots Compiler-Plugin ConCat verschwindet in Haskell das Graphen-Modell genauso wie die Beschränkung auf numerische Arrays; die wesentlichen Konzepte werden sichtbar - Funktionen, Optimierung und Ableitbarkeit. Das Plugin erlaubt eine generalisierte Formulierung der Kernideen. Die Trennung der neuronalen Netze von ihrer Optimierung erlaubt es z.B., separat über diese Aspekte nachzudenken und sie unabhängig voneinander zu testen und zu verwenden. Ableitungen werden automatisch zur Kompilierzeit generiert. Der Vortrag gibt Einblicke in Ansatz und Denkweise und enthält Erfahrungsberichte aus der Entwicklung einer Applikation für Anomaly Detection in industrieller Produktion. about this event: https://bobkonf.de/2023/schlotterbeck.html

Die OpenOereb Community hat das Ziel, gemeinschaftliche OSS-Lösungen für den Betrieb des schweizerischen ÖREB-Katasters zu entwickeln und zu pflegen. In diesem Vortrag wird erläutert, wie sich die Community seit 2017 weiterentwickelt hat und welche Herausforderungen im produktiven Betrieb aufgetreten sind, z.B. bezüglich geometrischer Ungenauigkeiten mit Shapely / PostGIS. Das schweizerische ÖREB-Kataster ist das offizielle Informationssystem für die wichtigsten öffentlich-rechtlichen Eigentumsbeschränkungen (siehe https://www.cadastre.ch). Der Bund definiert die fachlichen und technischen Anforderungen (Themen, Datenformat, API) an das ÖREB-Kataster, die jeder Kanton umsetzen und betreiben muss. Bei der Technologiewahl gibt es keine Vorgaben, so dass manche Kantone individuelle Lösungen entwickelt haben und andere Kantone eine gemeinsame Lösung anstreben. Das Community Open-Source Projekt zur Umsetzung des ÖREB-Katasters wurde ursprünglich im FOSSGIS 2018 vorgestellt (Titel: “pyramid_oereb – Eine OpenSource-Lösung zur Bereitstellung des Schweizer ÖREB-Katasters”). Dort wurde erklärt, wie das Projekt organisatorisch aufgestellt wurde, welche OSS für die Umsetzung verwendet wird und welche Architektur gewählt wurde, damit die gemeinsame Lösung zugleich den Besonderheiten der verschiedenen Kantonen gerecht werden kann. Im vorliegenden Beitrag werden wir nun erläutern, wie sich die Community https://github.com/openoereb seit der ursprünglichen Einführung entwickelt hat, und eine Auswahl von technischen Herausforderungen präsentieren, die sich im produktiven Betrieb ergeben haben, wie etwa der Umgang mit geometrischen Ungenauigkeiten via Shapely und PostGIS oder die PDF/A Compliance mit OSS. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/CCDKBZ/

OGC-client ist eine einfach zu verwendende und leichte Bibliothek, die für die Interaktion mit OGC-Diensten konzipiert wurde. Unterstützungen für neue Protokolle werden laufend implementiert, um mit Neuentwicklungen der OGC-API Schritt zu halten! OGC-client ist eine einfach zu verwendende und leichte Bibliothek, die für die Interaktion mit OGC-Diensten konzipiert wurde. Sie ist einfach zu benutzen und ist eine strukturierte Möglichkeit OGC-Protokolle zu bedienen. Unterstützungen für neue Protokolle werden laufend implementiert, um mit Neuentwicklungen der OGC-API Schritt zu halten! Wenn Sie eine Webanwendung erstellen, die OGC-Dienste jeglicher Art (Karten, Daten, Sensoren usw.) abfragen soll, könnte diese Bibliothek genau das Richtige für Sie sein! Kommen Sie zu diesem Lightning Talk, um mehr zu erfahren. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/WH9NSG/

Der Beitrag beschreibt die Architektur und Aufbau eines auf Smartphone-Sensoren basierenden Indoor Positionierungsansatzes. In den vergangenen Jahren wurden diverse Indoor-Positionierungsansätze aufbauend auf externer Hardware und Arbeitsaufwand-intensiven Datenerfassungskampagnen vorgestellt. Dazu gehören unter anderem absolute Positionierungsverfahren wie mitunter Fingerprinting und/oder Received Signal Strength Indication mittels WLAN-Ortung und Bluetooth Low Energy Beacons. Einen alternativen Ansatz bieten relative Positionierungsverfahren aufbauend auf einem Koppelnavigationsansatz (Pedestrian Dead Reckoning, PDR). Solche Verfahren bauen auf Smartphone-internen Sensoren (u.a. Gyroskop, Akzelerometer, Barometer) auf und benötigen keine aufwendige Trainingsdatenerfassung sowie externe Hardware. Mithilfe von Map Matching Verfahren und eindeutig erkennbaren Orten (Landmarks) werden akkumulierte Positionierungsfehler korrigiert. Dieser Vortrag soll einen Überblick über ein solches infrastrukturfreies, Cross Plattform fähiges und auf Open Source Software aufbauendes PDR-System geben. Die Mobile App wird mit React Native entwickelt. Diese Anwendung wird aktuell im Rahmen einer Master Abschlussarbeit an der Universität Osnabrück entwickelt und soll Anwendung im CampusGIS2 Projekt der Universität zu Köln finden. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/VCDVWB/

In einer Kooperation von Datenjournalisten mehrerer Medien ist es gelungen, gemeinsam einen komplett offenen Stack für die Generierung von Vektorkartenkacheln zu entwickeln. In einer Kooperation von Datenjournalisten mehrerer Medien ist es gelungen, gemeinsam einen komplett offenen Stack für die Generierung von Vektorkartenkacheln zu entwickeln. Dieser ermöglicht es, mit sehr geringem Aufwand, sowohl auf der lokalen Maschine, als auch in der Cloud eine solide, skalierbare Karteninfrastruktur aufzubauen. Dabei wurde darauf geachtet, dass nur lizenzfreie Standards verwendet wurden. So wird z.B. statt OpenMapTiles auf Shortbread gesetzt. Im Vortrag wird der aktuelle Entwicklungsstand vorgestellt und die bisher entwickelten Lösungen gezeigt, u.a. wie bereits jetzt mit wenig Aufwand ein eigener Kartenserver deployed werden kann. Weiterhin geht es darum auf die Roadmap für die Zukunft zu schauen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/FJYU3Y/

Ziel dieses Beitrags ist eine Vorstellung der Einbindung von Open Geodata und -Software in das Bachelor- und Masterstudium am Beispiel des Geographiestudiums für Mono- und Lehramtsstudierende an der Humboldt-Universität. Der Beitrag lädt zur Diskussion über Ansätze und Vorteile der Einbindung von Open Geodata und -Software im Hochschulstudium ein. COVID-Pandemie, Klimawandel, soziale Ungerechtigkeit oder geopolitische Entwicklungen im Zusammenhang mit dem Ukraine-Krieg: geographische Expertise leistet hier einen wichtigen Beitrag, um diese komplexen Herausforderungen unserer Gesellschaft zu adressieren. Im Hochschulstudium der Geographie spielt dabei neben der Vermittlung von human- und physischgeographischen Inhalten, insbesondere auch die Vermittlung von fundierten Methoden- und Anwendungskenntnissen im Bereich der Geodaten und Geodatenverarbeitung für Studierende eine entscheidende Rolle. Diese Kenntnisse vermittelt das Geographische Institut der Humboldt-Universität zu Berlin seit mehreren Jahren nun mit einem besonderen Fokus auf Open Geodata und -Software. Ziel dieses Beitrags ist eine Vorstellung der Einbindung von Open Geodata und -Software in das Bachelor- und Masterstudium am Beispiel des Geographiestudiums für Mono- und Lehramtsstudierende an der Humboldt-Universität. Lernziele für die Studierenden sind der Umgang mit Open Geodata (z.B. OSM, Open-Data Portalen, Satellitendaten) und die Kenntnis von fachwissenschaftlichen Methoden der Geoinformationsverarbeitung. Den Bogen zwischen den offenen Daten sowie den Methoden spannt Open Source Geo-Software, wie z.B. das Geographische Informationssystem QGIS. Modular aufgebaut werden den Studierenden zunächst erste theoretische und praktische Kenntnisse der Kartographie und Geoinformationsverarbeitung in QGIS anhand einer geographischen Fragestellung vermittelt. Für Mono-Studierende werden diese in weiterführenden Kursen mit vertiefenden Methoden und der Einführung in quelloffene Programmiersprachen wie beispielsweise Python erweitert. Anschließend werden in Projektseminaren eigenständig geographische Forschungsfragen herausgearbeitet und mit den erlernten Methoden beantwortet und diskutiert. Begleitend zu Open Geodata und - Software werden dabei auch proprietäre (z.B. ArcGIS) und freie (aber nicht Open Source Produkte, wie z.B. GeoDa, SaTScan) Software-Systeme, wie auch nicht offene Daten genutzt, um den Studierenden einen Überblick über existierende Tools und Daten zu geben und damit auch einen kritischen Vergleich zu ermöglichen. Lehramtsstudierende vertiefen Ihre Kenntnisse durch den Einsatz freier, kostenlos nutzbarer Software (z.B. getethermap, scribble maps, sentinelhub Playground) und Geo-Anwendungen (z.B. Regionalatlas Deutschland), die sich für den Einsatz im schulischen Kontext eignen, möglichst ohne lokale Installation. Dabei recherchieren und verwenden Sie OpenData, die sie in eine Projektarbeit mit einer proprietären Software, wie z.B. ArcGIS Online/ArcGIS StoryMaps einbinden, welche für Schulen für den Einsatz ab der 6. Klasse kostenlos nutzbar ist. Der Beitrag lädt zur Diskussion über Ansätze und Vorteile der Einbindung von Open Geodata und -Software im Hochschulstudium ein. Mögliche weitere Lernziele für Absolvierende und Möglichkeiten und Grenzen von Open Geodata und -Software werden diskutiert sowie Chancen und Herausforderungen für zukünftige Weiterentwicklungen des Lehrangebots identifiziert. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/HJPMXF/

Drei Bundesbehörden und agile Softwareentwicklung mit open source Komponenten; geht das? Ein kurzer Erfahrungsbericht, dass es geht; man muss es aber wirklich wollen. „Was ist wo?“ war gestern, heute interessiert vielmehr „Wer kann was, wo, wie erreichen?“ Neben Antworten auf Fragen, wie: "Wie viele Schulen kann man von wo in Deutschland innerhalb von zehn Minuten zu Fuß oder mit dem Auto erreichen?", muss das Das Ganze natürlich total agil und open source sein. Mit der "Gitterzellendatenbank" hat das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie in Kooperation mit dem Statistischen Bundesamt und dem Johann Heinrich von Thünen-Institut ein open source Tool entwickelt um deutschlandweit und hochaufgelöst Erreichbarkeiten zu beliebigen Points of Interrest zu berechnen. Die Daten geben Auskunft für jede 100x100m Gitterzelle, wie viele der POI-Objekte eines bestimmten Themas von dieser Zelle aus zu Fuß oder mit PKW in einer bestimmten Zeit bzw. Entfernung erreicht werden können. Der Software Stack besteht u.a. aus PostgreSQL/PostGIS, Django, OpenRouteService, Docker, nginx, RabbitMQ und Celery. Im Kurzvortrag wird neben dem Tool selbst auch gezeigt, wo die Stolperfallen lauerten und warum es dennoch geklappt hat. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/TPVGP9/

Zum rasanten Wachstum des OpenStreetMap-Projekts wird es ja Pläne und genug Geld geben, das weiterzuentwickeln. Wirklich? Mehrere Versuche, eine Strategie zu definieren, sind eingeschlafen, während unverbindliche Wunschlisten gerne aufgestellt werden und es für das eine oder andere Feature Ungeduld gibt. An alles wesentliche Existierende und Gewünschte soll ein ungefähres Preischild gehängt werden, um abwägen zu können, was Priorität verdienen könnte oder zumindest realisierbar ist. Zum rasanten Wachstum des OpenStreetMap-Projekts wird es ja Pläne und genug Geld geben, das weiterzuentwickeln. Wirklich? Mehrere Versuche, eine Strategie zu definieren, sind eingeschlafen, während unverbindliche Wunschlisten gerne aufgestellt werden und es für das eine oder andere Feature Ungeduld gibt. Der Vortrag wird Informationen der letzten Jahre aus anderen Vorträgen und Berichten zusammentragen, und an alles wesentliche Existierende und Gewünschte soll ein ungefähres Preischild gehängt werden, so dass das Abwägen leichter fallen sollte, was Priorität verdienen könnte oder zumindest realisierbar ist. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/7DEUHQ/

Factorio is a simulation game where you build a highly automated factory, producing the technology to eventually launch a rocket to space. Along the way, every new task will be manual at first, but you can (and will need to) automate it. I stumbled upon this game a few years ago, got hooked, and spent (way!) too many hours playing it. While I was knee-deep in refactoring my base in Factorio, making it more scalable and resilient, at some point I realized that this is eerily similar to what I’m doing in my day job. (Probably also the cause why I’m so seriously hooked on that game.) So although this talk will look like it’s about Factorio, it’s in fact about how to bootstrap and scale teams and projects, about monoliths and microservices, and about the cost of maintenance. about this event: https://bobkonf.de/2023/thoma.html

“Programmierer sind die Magier unserer Zeit” heißt es in einem Video, in dem es darum geht neue Leute für die Softwareentwicklung zu begeistern. Doch sind wir doch mal ehrlich: Magie macht nur dann Spaß, wenn sie auf unserer Seite steht. Oft haben wir Probleme, die eigentlich trivial klingen wie “Der Button soll noch ein paar Pixel nach oben”, und am Ende dauert die Lösung dann oft doch länger als gedacht, weil man vor lauter Abstraktion und Indirektion gar nicht weis, wie man überhaupt Handhabe über die entsprechende Baustelle bekommt. Und ist man dann mal so weit, löst man schon durch kleine Änderungen Kettenreaktionen von Konsequenzen im Framework aus, die dann oft nicht einmal offensichtlich sind. Nach dem bekannten Motto “weniger ist mehr” soll ein nüchterner Blick auf die Softwareentwicklung geworfen werden, mit dem Ziel aus der magischen Kunst ein wenig mehr ein solides Handwerk zu machen. Dazu soll die „böse“ Magie wie man sie zum Beispiel in Anwendungsframeworks wie Spring oder Jarkarta EE findet eingefangen und mit Lösungen die auf grundlegenden, einfachen und universellen Prinzipien beruhen ersetzt werden. about this event: https://bobkonf.de/2023/hettich.html

Dieser Werkstattbericht gibt einen aktuellen Überblick zum bereits erreichten Stand bei der Einführung von persistenten Identifikatoren (PID) und dem resultierenden praktischen Nutzen für Anwender:innen und Entwickler:innen durch die OSGeo-Projekte, sowie eine Vorschau auf die nächsten Herausforderungen und Nutzen durch neue Einsatzszenarios für die Projektcommunities und speziell Code Committer die in der wissenschaftlichen Forschung und Lehre aktiv sind, sowie Studierende. Der FOSS GIS e.V. ist Teil der Gemeinschaft von Open Source Softwareprojekten, die in der Open Source Geospatial Foundation (OSGeo) global organisiert ist ( und eine wachsende Zahl von qualitätsgesicherten Open-Source-Softwaretools für die Geoinformation pflegt und entwickelt). Der FOSSGIS und die OSGeo unterstützen das wissenschaftliche Paradigma von Open Science (Open Source Software, Open Data, Open Access, Open Educational Resources) und die FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Die Open Source GIS Projekte der OSGeo sind dabei selbst Innovationstreiber, profitieren aber auch von Fortschritten auf technischer Infrastrukuren in verwandten Gebieten, etwa Open Access und Forschungsdatenrepositorien zur Umsetzung von Open Science und FAIR. Dieser Werkstattbericht gibt einen aktuellen Überblick zum bereits erreichten Stand bei der Einführung von persistenten Identifikatoren (PID) und dem resultierenden praktischen Nutzen für Anwender:innen und Entwickler:innen durch die OSGeo-Projekte, sowie eine Vorschau auf die nächsten Herausforderungen und Nutzen durch neue Einsatzszenarios für die Projektcommunities und speziell Code Committer die in der wissenschaftlichen Forschung und Lehre aktiv sind, sowie Studierende. Die persistente Referenzierung durch PID wurde 2014 von FOSSGIS und OSGeo für wissenschaftliche Videos aufgegriffen. Seit 2017 wurde dieser Ansatz von einer wachsenden Zahl von OSGeo-Softwareprojekten auch für die wissenschaftliche Zitierung von Software-Repositories, einzelnen Software-Versionen und beteiligten Personen eingesetzt. Dies ermöglicht eine greifbare wissenschaftliche Anerkennung der ehrenamtlichen Mitarbeit in Open Source GIS Projekten und wird sich voraussichtlich auf die Arbeitsabläufe des OSGeo und der Wissenschaft auswirken. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/GY9XSE/

Open science Initiativen and FAIR data Prinzipien haben in den letzten Jahren an großer Bedeutung in Forschungsarbeiten gewonnen. Ziel des Beitrags ist es am Beispiel eines laufenden Forschungsprojektes zur kleinräumigen Analyse von COVID-19-Fällen in Berlin darzustellen, wie Open Science Ansätze in Forschungsprojekten datenschutzkonform berücksichtigt werden können. Open science Initiativen and FAIR data Prinzipien haben in den letzten Jahren an großer Bedeutung in Forschungsarbeiten gewonnen. Für die räumliche Analyse von Vulnerabilitäten, Risiken und den Auswirkungen von gesundheitspolitischen Maßnahmen zur Eindämmung der COVID-19 Pandemie spielen offene Geodaten und freie Software eine wichtige Rolle. Viele bisherige Studien haben sowohl personenbezogene als auch räumliche und statistische Analysen zu COVID-19 durchgeführt, um einerseits Ausbreitungsmuster zu kartieren und andererseits die zugrunde liegenden Faktoren zu analysieren. Eine Herausforderung stellen jedoch immer wieder datenschutzrelevante Fragen dar, die im Umgang mit personenbezogenen Daten von großer Bedeutung sind. So gibt es gerade auf der Ebene von Nachbarschaften nur vereinzelte Analysen. Dieses Wissen ist jedoch entscheidend für die Entwicklung von standortspezifischen Maßnahmen, die auf vulnerable Nachbarschaften und Bevölkerungsgruppen ausgerichtet sind. Ziel des Beitrags ist es am Beispiel eines laufenden Forschungsprojektes zur kleinräumigen Analyse von COVID-19-Fällen in Berlin darzustellen, wie Open Science Ansätze in Forschungsprojekten datenschutzkonform berücksichtigt werden können. Dies umfasst die Integration von verschiedenen Datenquellen, die Dokumentation und Sicherung von Daten, sowie die raum-zeitliche Analyse ,Modellierung und Visualisierung. Genutzt werden dazu frei verfügbare aggregierte Geodaten der Berliner Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen (demographische, sozio-ökonomische und Umweltvariablen), adressgenaue Informationen aus Open Street Map (z.B. Verteilung der Hausärzt*innen oder von Bars/Cafés) oder frei zugängliche tägliche COVID-19 relevante Daten der Berliner Gesundheitsverwaltung (z.B. Fallzahlen oder Impfungen). Geodaten werden mit Hilfe der freien Programmiersprachen R und Python analysiert und mittels QGIS und interaktiver Webandwendung visualisiert. Im Ergebnis wird ein Workflow vorgestellt, wie Open Geodata und GI-Software im Sinne von Open Science Projekten genutzt werden können. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/GYR3PQ/

ᚑᚌᚆᚐᚋ (Ogham) Steine sind mit der frühmittelalterlichen Ogham-Schrift versehene Monolithen, die vor allem in Irland, zwischen dem 4. und 9. Jahrhundert errichtet wurden. Viele von ihnen sind in “der freien Wildbahn” oder in Museen für die “Volunteer Community” einsehbar. Dieser Vortrag beschreibt die Dokumentation, Modellierung und Veröffentlichung dieser archäologischen Fundgattung in Community Hubs wie OSM und Wikidata mit der Nutzung von Linked Open Data Technologien. ᚑᚌᚆᚐᚋ (Ogham) Steine sind mit der frühmittelalterlichen *Primitive Irish* Ogham-Schrift Monolithen, die auf der irischen Insel und im westlichen Teil Britanniens zwischen dem 4. und 9. Jahrhundert aufgestellt wurden. Sie sind eine wichtige Quelle für die archaische oder proto-irische Sprache und Gesellschaft. Die Buchstaben des Ogham-Alphabets bestehen aus Strichen, die in unterschiedlichen Längen und Winkeln entlang von (oft natürlichen) Rändern der Steine von links unten nach oben und rechts wieder nach unten geschrieben wurden. Namen auf den Steinen scheinen Person gewidmet zu sein. Es bleibt jedoch unklar, ob die Steine zum Beispiel Grabmarkierungen waren oder Landbesitz bezeichneten. Die Steine befinden sich meistens nicht mehr am Originalfundort, was einerseits für das kartografische Verzeichnen wichtig ist (verlinkt man den Originalfundort, wenn bekannt?) und andererseits es schwieriger macht, ihre ursprüngliche Funktion zu erschließen. Dokumentationen zu Ogham-Steinen liegen in vielen analogen Quellen sowie teilweise offenen Online-Datenbanken bzw. -Repositorien vor. Da allerdings kein gemeinsamer Standard der Identifizierung (z. B. Steine, Fundorte) besteht, sind diese Daten nicht gemeinsam auswertbar, kurz gesagt, sie sind nicht interoperabel. Das Projekt ogham.link des Research Squirrel Engineers Network schafft eine semantisch modellierte Datengrundlage als Linked Open Data (LOD) unter Verwendung von Community Hubs wie Open Street Map und Wikidata. Es wurde bereits durch ein Fellowship der Wikimedia Deutschland im Fellow-Programm Freies Wissen als ›Irische ᚑᚌᚆᚐᚋ Steine im Wikimedia Universum‹ gefördert. Die Daten und auch Geodaten werden darin durch einen [Workflow](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Hybrid_LOD_Ogham_Workflow.png) extrahiert, modelliert und über verschiedene Hubs zur Verfügung gestellt. Dies geschah im Fellow-Projekt vor allem als native RDF Daten, aber auch als Quick Statements zur Integration in Wikidata. In Wikidata können Fundorte (Sites) of mit irischen “Townlands” (entspricht in etwa Gemarkungsgrenzen) verknüpft werden, wozu es eine Plattform [townlands.ie](https://www.townlands.ie) auf Basis von OSM Daten gibt, sollten diese nicht vor Ort genauer bestimmbar sein. Unabhängig davon wurden in OpenStreetMap von “b-unicycling” unter Anderem verschiedene archäologische Items getagged, darunter [historic=ogham_stone](https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Proposed_features/ogham_stone). Dadurch sind Ogham-Daten in OSM mit dem Tag [ogham_stone](https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Tag:historic%3Dogham_stone) abrufbar und eignen sich um auch die zuvor erwähnten Daten in Wikidata, zusammen mit Bildern auf der Wikimedia Commons und flickr zu verbinden und so einen Ogham Knowledge Graph zu erschaffen. Dieser Vortrag gibt Einblicke in die Dokumentation, Modellierung und Veröffentlichung von ausgewählten Ogham-Steinen aus Irland in OSM (user: b-unicycling, fthierygeo) und Wikidata (user: fthierygeo, Sophie_C._Schmidt) und zeigt, wie man einen Knowledge-Graph mit Meta- und Paradaten sowie Bildern erstellen kann. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/Y8JWWP/

Welche Daten und Lösungen braucht es, um Gebäudeinformationen und digitale Karten barrierefrei zugänglich zu machen? Wie kann man digitale Gebäudekarten und Informationen über deren Zugänglichkeit für Menschen mit Sehbehinderungen, Menschen mit Blindheit und Menschen mit Mobilitätseinschränkungen für die Zielgruppen barrierefrei bereitstellen? Welche Datengrundlage wird hierfür benötigt? Diesen Fragen widmet sich der Vortrag und zeigt mögliche Lösungsansätze auf. Dabei wird insbesondere eine entwickelte Web-Applikation vorgestellt. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/YMJK79/

Der MUT-ATLAS ist Deutschlands erste Online-Karte der Versorgungs- und Selbsthilfe-Landschaft im Bereich psychische Gesundheit, die den Anspruch hat, über alle Bundeslandgrenzen und Berufsgruppen hinweg Hilfsangebote aufzuzeigen. Um neben bzw. vor (..) der Einspeisung von Datensätzen durch zentrale Ärzte- und Therapeutendatenbanken möglichst schnell erste Facilities darzustellen, könnte eine Kooperation mit OSM helfen, schneller relevant zu werden. https://www.mut-atlas.de <p><strong>Vorab:</strong><span style="font-weight: 400;"> Es gibt bereits einen </span><a href="https://community.openstreetmap.org/t/kooperation-osm-mit-www-mut-atlas-de/4582/7"><span style="font-weight: 400;">Community-Thread</span></a><span style="font-weight: 400;"> zu unserer Kooperationsanfrage.</span></p> <p> </p> <p><strong>Vision</strong></p> <p><span style="font-weight: 400;">Der “MUT-ATLAS – Psychosoziale Hilfen vor Ort finden” bündelt alle Hilfsangebote zu psychischen Erkrankungen in Deutschland. Es ist ein googlefreies Informationsportal mit kartografischer Ausgabe. Hauptquelle der potentiell über 100.000 Hilfsangebote sollen EDV-Schnittstellen zu den Trägern und Anbietern entsprechender Hilfsangebote sein. Im Hintergrund des MUT-ATLAS bildet sich zusätzlich eine Online-Community sogenannter “Mut-Scouts”, die ehrenamtlich Angebote eintragen bzw. validieren.</span></p> <p><span style="font-weight: 400;"> </span></p> <p><strong>Ziel</strong></p> <p><span style="font-weight: 400;">In psychosozial belasteten Situationen fällt es schwer, Hilfe zu suchen und zu finden. Hier setzt der MUT-ATLAS an: Er bietet schnell, übersichtlich und diagnoseübergreifend Informationen zu niedrigschwelligen, informellen oder anonymen Angeboten der sozialen bzw. gesundheitlichen Selbsthilfe sowie medizinischen Behandlungsmöglichkeiten  – sowohl ambulanter als auch stationärer Art.</span></p> <p> </p> <p><strong>Umsetzung</strong></p> <p><span style="font-weight: 400;">Das große Ziel der Vollumfänglichkeit des </span><a href="https://www.mut-atlas.de"><span style="font-weight: 400;">https://www.mut-atlas.de</span></a><span style="font-weight: 400;"> kann nur durch die Verknüpfung existierender Datenbanken kooperierender Bundes- bzw. Landesverbände entsprechender Berufsgruppen erreicht werden. Um den politischen Willensbildungsprozess bis dahin zu beschleunigen bzw. um überhaupt an den Punkt zu kommen, an dem erste Verbände mitmachen, ist es nötig, einige tausend Datensätze von Hand einzutragen. Hierbei helfen Ehrenamtliche der Mut-Scout- bzw. idealerweise auch der bestehenden OpenStreetMaps-Community.</span><span style="font-weight: 400;"><br /></span><span style="font-weight: 400;">Auch wenn in Zukunft Angebotsdaten im Idealfall per EDV-Schnittstelle automatisch generiert bzw. aktualisiert werden, so wird es sich hierbei allenfalls um Stammdaten handeln und nicht notwendigerweise auch um Angaben zu Öffnungszeiten oder anderen relevanten Details der jeweiligen Angebote. Überhaupt wird es immer auch interessante Hilfsangebote geben, die nicht zentral durch einen übergeordneten Verband erfasst werden.</span><span style="font-weight: 400;"><br /><br /></span></p> <p><strong>Mehrwerte einer Kooperation zwischen OSM und MUT-ATLAS</strong></p> <ul> <li style="font-weight: 400;" aria-level="1"><strong>Relativ schnelle Erhöhung der Relevanz des MUT-ATLAS: </strong><span style="font-weight: 400;">Jeder validierbare und nicht obsolete Angebotsdatensatz aus der aktuellen OSM, der den MUT-ATLAS ergänzt, erhöht die Relevanz. Aufbauend auf unseren ca. 2.000 Datensätzen wären weitere 1.000-3.000 Datensätze bereits ein großer Sprung.</span></li> <li style="font-weight: 400;" aria-level="1"><strong>Mehr Mapper / Datensätze für die OSM:</strong><span style="font-weight: 400;"> Idealerweise sieht eine Kooperation vor, dass bestehende Ehrenamtliche aus den Reihen des Mut fördern e.V. direkt in der OSM und nicht in der Atlas-eigenen Datenbank neue Datensätze an

Get your preferred OSM dataset (ie. country) running in a local Geoserver instance with only 2 commands and avoid any dependence on an external provider. Simple, fast, clean solution. Lowering the barrier to entry to geospatial technology use and development. Docker-compose setup which assembles the necessary components to implement a Geoserver instance that publishes the OpenStreetMap (OSM) layers locally on a single host/machine (Postgis is required to store the OSM layers). Instructions for this project are based on this repository OSM-Styles, but make a much simpler execution plan. The steps and scripts are intended to run in the context of Linux, Mac and Windows environments about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/9UCBM3/

Die OpenRailwayMap, eine ausschließlich auf OpenStreetMap-Daten basierende Eisenbahn-Infrastrukturkarte wird bald zehn Jahre alt. Der Vortrag zeigt, was sich in den letzten Monaten beim Projekt getan hat. Ein Blick auf die "Fahrgastzahlen" wird auch nicht fehlen. Die OpenRailwayMap, eine ausschließlich auf OpenStreetMap-Daten basierende Eisenbahn-Infrastrukturkarte wird bald zehn Jahre alt. Der Vortrag zeigt, was sich in den letzten Monaten beim Projekt getan hat. Die Darstellung zahlreicher Zugsicherungssysteme wurde ergänzt. Für Suchanfragen wurde an einer neuen, schnelleren API gearbeitet. Ein Blick auf die "Fahrgastzahlen" wird auch nicht fehlen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/LNAPBN/

Das Bundesamt für Strahlenschutz bewertet die radiologische Situation auch beim Krieg in der Ukraine, bei dem es immer wieder zu Kampfhandlungen um radioaktive Anlagen kommt. Dabei wurde das BfS vor eine besondere Herausforderung gestellt, da wichtige Messdaten nur über nicht vorher vereinbarte und nicht standardisierte Formate und Datenwege, zugreifbar sind. Durch die ad hoc Entwicklung von QGIS-Plugins und ein komplexes QGIS-Kartenprojekt wurde die tägliche Bewertung der Messdaten möglich. Das Bundesamt für Strahlenschutz (BfS) bewertet die radiologische Situation nicht nur im Inland, sondern muss auch bei Ereignissen wie dem Krieg in der Ukraine, bei dem es immer wieder zu Kampfhandlungen in unmittelbarer Umgebung radioaktiver Anlagen kommt, die Situation auf Grundlage verfügbarer Daten einschätzen. Beim Ukrainekrieg wurde das BfS vor eine besondere Herausforderung gestellt, da wichtige Messdaten nur über nicht vereinbarte und nicht standardisierte Formate, Datenwege und -quellen, zugreifbar sind. Durch die schnelle Entwicklung von zwei QGIS-Plugins und eines komplexen QGIS-Kartenprojekts können täglich die verfügbaren Daten geladen, analysiert und visualisiert werden. Der Vortrag geht dabei auf die Bedeutung von In-House Entwicklungsexpertise ein und macht deutlich wie einfach der Einstieg in die Pluginentwicklung für QGIS ist und wie flexibel QGIS als Desktop-GIS ist. Ebenso wird der Bedarf an Daten-Standards, wie sie im GIS-Bereich gängig sind, hervorgehoben. Die QGIS-Plugins sind experimentell gekennzeichnet, aber über das Standard QGIS-Plugin-Repo erhältlich. Der Quellcode ist auf https://github.com/OpenBfS/ unter GPL veröffentlicht. - https://github.com/OpenBfS/irmis_json_loader - https://github.com/OpenBfS/bfs_saveecobot_loader about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/BDWPQX/

Was für Daten findet man über Barrierefreiheit auf OpenStreetMap – und wie hilft das Menschen mit Behinderung überhaupt? Können OSM-Daten die reale Welt barrierefreier machen? Zusammen gehen wir verschiedene OSM-Tags für Oberflächenbeschaffenheit, Gehwege, Eingänge und ÖPNV-Daten durch – und zeigen kleine UX-Innovationen, die Menschen mit Behinderungen dabei helfen können, von A nach B zu kommen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/7MJHUD/

Vertriebspotential zu ermitteln ist eine Kernfunktion von GIS im Unternehmenskontext. Häufig spielen dabei Graph-Datenmodelle und Routing-Algorithmen eine zentrale Rolle. Mit PostgreSQL, PostGIS, pgRouting, Python und FME gelingen blitzschnelle Antwortmaschinen auf solche und ähnliche Fragen. Wie findet man den nächstgelegenen Point of Interest für alle Adressen im Bundesgebiet, wobei dieser nicht weiter als 260m entfernt sein darf? Auf einer AWS-RDS-PostgreSQL Datenbank mit PostGIS und pgRouting - in jeweils recht aktuellen Versionen - die auf einem 8-Core / 32GB RAM Server läuft, haben wir einen Graphen aus 23Mio Adresspunkten, 65k Points of Interest und 50Mio verbindenden Kanten (OSM Straßennetz) aufgebaut. Dank Datenprozessierung, Datenmodellierung und dank pgRouting als fantastisch effizient implementierter Software - und dank der Ideen der beiden Herren im Titel - haben wir die Antwort nach 16 Minuten. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/KAFE9Z/

WebAssembly has been around for a while, but until now it has been of limited utility for high-level languages, especially those that use garbage collection. Things are about to change, though, as web browsers are about to ship support for managed memory, making WebAssembly a viable target for Scheme, OCaml, and in general everyone who is not C++ or Rust. This talk will recap why it is that the 1.0 version of WebAssembly wasn’t a great target for e.g. Scheme, what the workarounds were, what the new facilities are, how implementations will be able to take advantage of them, and what limitations remain. In 2-3 years it’s reasonable to expect that WebAssembly will be an excellent compilation target and language run-time substrate for many of our dearest languages, but it’s up to us to make it there. about this event: https://bobkonf.de/2023/wingo.html

about this event: https://bobkonf.de/2023/kastl.html

SIGNALO ist ein Gemeinschaftsprojekt von mehreren Schweizer Städten und einem Kanton. Es besteht aus einem PostgreSQL-Datenmodell und einer Arbeitsumgebung für die Software QGIS und QField im Bereich der vertikalen Beschilderung und Signalisation. Der Aufbau des Moduls, das Arbeitsvorgehen mit öffentlichen Partnern und die Herausforderungen bei der Darstellung komplexer Signale werden vorgestellt. Bisher richtet sich SIGNALO hauptsächlich an Schweizer Nutzer, indem es standardmässig alle in der Schweiz verwendeten Verkehrszeichen anbietet und die in der Schweizer Signalisationsverordnung definierten Anforderungen erfüllt. Das Modul bietet eine Abbildung der Signale auf der Karte, einen dynamischen Inhalt mit dem Text der Schilder auf der Karte und eine gesamthafte Lösung für Büro, Feld und Geoportal. Es wird aufgezeigt, wie SIGNALO die gesetzlichen Grundlagen übernimmt und die Informationen dynamisch auf der Karte darstellt. Eine Einbindung von Signalen anderer Länder ist durchaus möglich. (www.signalo.ch) about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/9XN7WT/

Öffentliche Trinkstellen sind wichtige Komponenten des Hitze- und Umweltschutzes - damit sie auch gefunden werden- haben wir von a tip: tap im Juni 2022 das Trink-Orte OSM Projekt gestartet. Ich möchte über den Einstiegsprozess, Anknüpfungspunkte, Erkenntnisse, Ergebnisse und Herausforderungen sprechen und natürlich über die Vorteile von Leitungswasser ;) Öffentliche Trinkstellen sind wichtige Komponenten des Hitze- und Umweltschutzes. Deshalb haben wir vom gemeinnützigen Verein a tip: tap im Juni 2022 ein Projekt gestartet, um deutschlandweit an der Erfassung von öffentlichen Trinkwasserstellen in OpenStreetMap zu arbeiten. Dazu gehört auch, bestehende Trinkwasserstellen zu überprüfen und fehlende einzutragen und Menschen in ganz Deutschland zu finden, die dies auch in ihrer Stadt tun. Zur Unterstützung dieses Prozesses haben wir auch Daten von Trinkbrunnenbetreibern angefragt. Im Vortrag möchte ich über meinen Start als OSM-Neuling berichten, wie und wo ich Anschlusspunkte gesucht und gefunden habe, wie sich das Projekt entwickelt hat, was wir erreicht haben, wo es Hindernisse gab und wie oder ob wir das Projekt 2023 weiter finanziert bzw. gefördert bekommen haben. Dazu werde ich noch ein paar Infos zu den Vorteilen von Leitungswasser und unserer Vereinsarbeit einstreuen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/PV837Q/

UAS werden in der Landwirtschaft u. a. eingesetzt, um ein exaktes Bild vom Zustand der Pflanzen und Böden zu erhalten. Unterschiedliche Sensoren und hohe Auflösungen steigern die Anforderungen an Verfahren zur Auswertung. Wir zeigen, wie anhand kommandozeilenbasierter Automatisierungswerkzeuge Projekte vereinfacht abgearbeitet werden können und welche zentrale Rolle dabei Open Source Software spielt, um große Datenmengen und wiederkehrende Projekte automatisert zu verarbeiten. Unbemannte Flugsysteme (engl. UAS, ugs. Drohnen) werden kontinuierlich weiterentwickelt und finden immer stärkere Verbreitung. Durch die steigenden technologischen Möglichkeiten können beständig neue Einsatzgebiete für UAS erschlossen werden und die Systeme in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden. In der Landwirtschaft werden UAS u. a. eingesetzt, um ein exaktes Bild vom Zustand der Pflanzen und Böden zu erhalten. Dieses kann aus Orthomosaiken abgeleitet werden, die aus vielen Einzelbildern generiert werden. Da an den UAS inzwischen unterschiedliche Sensoren (Kameras mit RGB, multispektralem Spektrum oder LIDAR) angebracht werden können steigen die Ansprüche nicht nur an die Verfahren zur Auswertung, sondern auch an die Datenverarbeitung großer Datenmengen. Zur Erstellung der Orthomosaike und daraus abgeleiteter Datenprodukte wurden automatisierte Routinen entwickelt. Diese steuern die Verarbeitungskette der Bilddaten unter Verwendung von sowohl freier als auch nicht frei zugänglicher Photogrammetriesoftware. Wir zeigen, wie anhand kommandozeilenbasierter Automatisierungswerkzeuge Projekte vereinfacht angelegt und abgearbeitet werden können, um wiederkehrende bisher manuell ausgeführte Arbeitsschritte zu automatisieren. Dies führt zu einer Vereinheitlichung in der Produktkette. Diese Automatisierung der Arbeitsschritte zur Auswertung bietet das Potenzial einer höheren Berechnungsleistung und Auslastung von Systemen bei der Ausführung von aufwändigen Programmen, bei geringerem Arbeitskrafteinsatz. Automatisierbare Produkte werden manuell oder über zeitgesteuerte Skripte erstellt. Diese beinhalten u. a. Übersichten aller Bildflüge und errechneter Produkte sowie die Ableitung von Vegetationsindizes und Bedeckungsgraden. Ebenfalls werden Vorverarbeitungsschritte automatisiert abgearbeitet, z. B. die Umrechnung der absoluten Temperaturdaten bei Thermalinfrarotbefliegungen aus dem RJPG-Format von DJI. Zur Automatisierung kommen überwiegend Bash-Skripte zum Einsatz, die ihre Aufgaben ohne Nutzerinteraktion durchführen können und passend parametrisiert sind. Wir geben einen Einblick in die Vorgehensweisen und zeigen auf, welche zentrale Rolle dabei Open Source Software spielt und wie große Datenmengen und wiederkehrende Projekte automatisert verarbeitet werden können. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/RLM8RE/

Inspiriert von der [Nolli-Karte](https://www.lib.berkeley.edu/EART/maps/nolli.html) sollen öffentliche Räume auf Basis aktueller OpenStreetMap Daten identifiziert und kartiert werden. Dazu entwickle ich ein Skript zur automatisierten Geodatenverarbeitung, welches auf einen Stadtteil von Wien angewendet werden soll. Bereits vor über 250 Jahren setzte sich Giovanni Battista Nolli, ein italienischer Architekt, Ingenieur und Kartograf damit auseinander, wie und wo Raum öffentlich zugänglich ist oder nicht. In seiner ['La nuova topografia di Roma Comasco'](https://www.lib.berkeley.edu/EART/maps/nolli.html) kartierte er mit beeindruckend hohem Detailgrad öffentlich zugängliche Innen- und Außenräume von Rom als Figure-ground Karte. Seitdem haben sich sowohl Charakter und Vielfalt öffentlicher Räume als auch die Datenbasis verändert. Vor diesem Hintergrund entwickle ich im Rahmen meiner Masterarbeit eine Skript zur automatisierten Geodatenverarbeitung für Daten aus OpenStreetMap, um öffentliche Räume anhand bestimmter Attribute zu identifizieren, zu kategorisieren und zu visualisieren. Das Skript soll auf einen Stadtteil von Wien angewendet werden. Eine erste Version des Skripts ist als GitHub Repository veröffentlicht: [osm-public-space-mapper](https://github.com/ester-t-s/osm-public-space-mapper) about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/Y77U8A/

Anhand Open-Source-Software Apache StreamPipes wird die praktische Anwendung von Geo-Operatoren beim Stream-Processing vorgestellt. Zudem werden die allgemeinen Grundlagen und die Herausforderungen von Stream-Processing erklärt und mit den klassischen Prinzipien des Batch-Processing verglichen. Auf Themen wie Interoperabilität durch Umsetzung von Standards als auch Ontologie im Geo-Bereich wird ebenfalls eingegangen. Heute existieren eine Vielzahl von Datenquellen, die große Datenmengen in Quasi-Echtzeit erzeugen. Daraus resultieren kontinuierliche Datenströme und die Verarbeitung und Analyse werden als Stream-Processing bezeichnet. Das zugrunde liegende Konzept stellt einen neuen Ansatz zum klassischen Batch-Processing dar. Daten werden nicht erst zwischengespeichert, sondern direkt nach ihrer Entstehung oder ihrem Empfang in nahezu Echtzeit kontinuierlich verarbeitet und analysiert. Stream-Processing kommen beispielsweise im Big-Data-Umfeld oder im Bereich Internet der Dinge (IoT) zum Einsatz. Die Verarbeitung und Analyse von (Geo-) Datenströmen in diesem Kontext existieren im Open Source Bereich nur bedingt oder verlangt ein tiefes Grundwissen und eine breite Systemarchitektur. Eine einfache Lösung und Umsetzung bietet das Apache StreamPipes Projekt. StreamPipes ist eine Self-Service (industrielle) IoT-Toolbox, die es auch technisch nicht versierten Benutzern ermöglicht, (Geo-) Datenströme zu verbinden, zu analysieren und in Dashboards zu visualisieren. Dieses kann z. B. im Bereich des autonomen Fahrens, Verkehrsüberwachung oder auch Monitoring von Wetter-Sensoren erfolgen. Die (Geo-) Datenströme können dabei nicht nur durch Adapter importiert, sondern auch durch verschiedene Senken anderer Open Source Technologien zur Verfügung gestellt werden. Daher spielt das Thema Interoperabilität eine zentrale Rolle, welche durch verschiedene OGS Standards gewährleistet wird. In diesem Talk werden auf die allgemeinen Grundlagen und Terminologien des Stream-Processings eingegangen und am Beispiel von StreamPipes erklärt. Auch werden die Herausforderungen im Vergleich zu Batch Processing dargelegt und Lösungen präsentiert. Anhand von Beispielen aus dem Geo-Bereich werden verschiedene Geo-Operatoren exemplarisch im Stream-Processing vorgestellt. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/FTBK3Q/

In diesem Vortrag wird die automatisierte Detektion von Baumstandorten mit Hilfe von machinellem Lernen und Fernerkundungsdaten, die im Zuge eines Projektes mit dem Regionalverband Ruhr (RVR) entwickelt wurde, präsentiert. Kenntnisse über die Standorte von Einzelbäumen sowie deren Veränderung bilden eine wichtige Grundlage für diverse Fragestellungen mit Bezug zu grüner Infrastruktur, Raumbeobachtung und Klima. Die Informationen dazu liegen in der Metropole Ruhr nur vereinzelt und unvollständig, z.B. in Form von kommunalen Baumkatastern vor. Daher wurde im Rahmen eines Projektes mit dem Regionalverband Ruhr (RVR) eine automatisierte Detektion von Baumstandorten entwickelt. Innerhalb des Projektes ist ein Open-Source-Ansatz entwickelt worden für die Erfassung von Einzelbäumen, sowie diverser Parameter (Höhe, geschätzte Stammposition, Kronendurchmesser, Abstand zu Gebäuden und anderen Bäumen,...). Dieser Ansatz beinhaltet die Anwendung von maschinellem Lernen (ML – Machine Learning). Als Datengrundlage werden u.a. LiDAR-Punktwolken, Orthophotos und daraus abgeleitete Indizes (z.B. NDVI), sowie Sentinel-2-Zeitreihen genutzt. Ein flächendeckender Datensatz wurde am Beispiel von Herne für das Jahr 2020 berechnet. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/LAPFZU/

In verschiedenen fachlichen und technischen Kontexten haben wir GeoNode als zentrale Komponente von Forschungsdateninfrastrukturen eingesetzt. In den einzelnen Szenarien wurden verschiedene Weiterentwicklungen und Ergänzungen vorgenommen. Dazu gehören die Anbindung von Remote-Diensten über offene OGC Schnittstellen oder die Integration von Cloud-optimized-GeoTiffs (COG). Zur Darstellung der neuen Datentypen und spezialisierten Fachinformationen wurden dedizierte Dashboards entwickelt. Die Idee einer Forschungsdateninfrastruktur (FDI) beruht darauf, dass über die reinen (Geo-) Daten hinaus auch der Forschungsprozess (in Teilen) darin abgelegt werden kann. Eine FDI unterstützt Forschende in Ihrer Arbeit und trägt zur Vernetzung der Arbeiten innerhalb einer Organisation bei. Durch die zentrale Struktur trägt eine FDI auch zu einer besseren Reproduzierbarkeit von Forschung bei. Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Bereitstellung von aufbereiteten Daten, die direkt analysiert werden können (ARD: Analysis Ready Data), so wie die direkte Anbindung von Prozessierungsdiensten. Neben der Bereitstellung und Verwaltung von Daten kann eine FDI aber auch Software oder beispielsweise Open Education Resources beinhalten. Die Wissenschaft ist oftmals ein Unterstützer von offener Software, nicht zuletzt um auch die Implementierung im wissenschaftlichen Sinne nachvollziehbar und reproduzierbar zu machen. Wir möchten in diesem Beitrag verschiedene FDI-Anwendungen aus der Geo-Domäne auf Basis von GeoNode und weiteren FOSS-Komponenten vorstellen. Ziel des zugrunde liegenden BMWK geförderten F&E-Projektes “MariData” ist es, die Energieeffizienz von Schiffen zu verbessern. Um dieses Ziel zu erreichen, soll eine Routenoptimierung durchgeführt werden, die Vorhersagen der Umweltbedingungen (u.a. Wind, Wellen) einbezieht und über schiffsspezifische, hydrodynamische Modelle den Treibstoffverbrauch für potentielle Routen zuverlässig abschätzen kann. So lässt sich das Routing in Bezug auf den Treibstoffverbrauch optimieren. Um die dafür erforderlichen Daten in einer zentralen FDI zu verwalten, wird eine GeoNode Instanz betrieben. Da die Vorhersagedaten im NetCDF Format vorliegen, wurde GeoNode um Funktionen erweitert, die es erlauben, die NetCDF Dateien in GeoServer automatisiert und kontinuierlich zu importieren, sobald neue Daten verfügbar sind. Diese Funktionalität ist bisher rein funktional am Back-End umgesetzt. Zusätzlich zum Verwalten der Daten wird die GeoNode API um einen Endpunkt zur direkten Prozessierung der Daten, der Berechnung von Routenvorschlägen erweitert. Als Alternative zum GeoServer für die Bereitstellung von Rasterdaten wurde eine Integration von Data-Cube-Konzepten in GeoNode evaluiert. Das gesamte Set-Up läuft über Kubernetes in der Cloud. Zur Integration von weiteren Remote-Diensten wurde eine Anbindung von existierenden Web-Coverage-Services (WCS) als Geonode Remote-Service realisiert. Für das Datenanalyseunternehmen Fraym wurde GeoNode dahingehend erweitert, dass große Rasterdaten im Cloud-Optimized-GeoTiff-Format (COG) direkt aus einem S3-Speicher integriert und geladen werden können. Dazu wurde das COG-Plugin des GeoServer genutzt und das GeoNode-Datenmodell entsprechend angepasst. Die S3-URL ist Teil des Metadatensatzes, was die maschinenlesbare Prozessierung von COGs ermöglicht, etwa in Jupyter-Notebooks. Die Laufzeitumgebung bei dieser Anwendung stellt ebenfalls ein Kubernetes-Cluster. Für die Universität Manitoba wurde eine GeoNode Instanz aufgesetzt, um verschiedene Geodaten einheitlich zu verwalten. Über den Daten-Katalog können die heterogenen Datensätze (Rasterdaten, Vektordaten, Zeitreihen) exploriert werden. Ergänzend zu GeoNode wurde insbesondere die Integration von Zeitreihendaten entwickelt. Dafür wurde eine separate Django App implementiert, die in GeoNode installiert werden kann und einen neuen Remote Service Typ für die OGC SensorThings API (STA) bereitstellt. Datastreams aus hinzugefügten STAs können anschließend in GeoNode importiert werden. Dazu wird für jeden Datastream ein GeoNode Layer angelegt und die spezifischen Metadaten (Sensor, Thing, ObservedProperty, etc.) in zusätzlichen Datenbanktabellen gespeichert. Die STA-Layer können dann über den Katalog gefunden und die Standard-Metadaten sowie die zusätzlichen Elemente angezeigt werden. Die eigentlichen Daten liegen nach wie vor nur in der STA vor. Um diese zu visualisieren und herunterzuladen, wurde außerdem ein separates Dashboard entwickelt, das die Stationen auf einer Karte anzeigt und die Exploration der Messreihen über Zeitreihen-Diagramme ermöglicht. Für eine GeoNode Instanz, welche Daten und Informationen zum Klimawandel in Bangladesch bereitstellt, wurden in enger Kooperation mit den Nutzer*Innen spezielle externe Dashboards entwickelt. Diese Dashboards dienen dazu, Daten zur Vulnerabilität durch Klimaänderungen und Naturkatastrophen, Klimamodelldaten und Zeitreihen Benutzer*Innen und Entscheidungsträger*Innen zugänglich zu

Für eine neue Alpenvereinskarte rund um den Berg Ushba im Großen Kaukasus waren Feldarbeiten im Hochgebirge notwendig, wobei die gesammelten Daten in OpenStreetMap eingetragen wurden. Dafür wurde eine Methodik entwickelt, um möglichst zielgerichtet die fehlenden Wege und Namen zu sammeln, zu validieren und zu dokumentieren. Für eine neue Alpenvereinskarte rund um den Berg Ushba im Großen Kaukasus waren Feldarbeiten im Hochgebirge notwendig, wobei die gesammelten Daten in OpenStreetMap eingetragen wurden. Dafür wurde eine Methodik entwickelt, um möglichst zielgerichtet die fehlenden Wege und Namen zu sammeln, zu validieren und zu dokumentieren. Vorher einen groben Überblick über die Aufgaben vor Ort zu haben, ist bedingt durch die begrenzte Zeit vor Ort, wechselhaftes Wetter und körperliche Kondition essenziell. Dabei vergleicht man natürlich verschiedenste Karten und lernt mehr darüber, wie alte Karten vermutlich entstanden sind, wie oberflächlich manche Verlage recherchieren und wie Informationen ihren Weg in OpenStreetMap finden oder eben auch nicht. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/TDUYCE/

It is a truth universally acknowledged, that a programming language with more than 100 users must be in want of a module system. JavaScript, first released in 1995, resisted this natural law until 2015 with the introduction of ES6. Since then, Modules have become a popular authoring tool for JavaScript Developers. However, modules as a shipping mechanism present certain issues, and many developers continue to compile to module-free code rather than ship native modules. This has challenged the language committee to investigate what is and what isn’t working about our module system. How do we do this, and how do we communicate these design changes from a small focus group to a larger design committee? A number of proposals are planned that change what kind of applications can be built using the module system. We will explore these questions and more, giving you a behind the scenes look at designing a module system for the web. about this event: https://bobkonf.de/2023/startsev.html

Aufnahmen der historischen Spionagesatelliten aus den „Keyhole“ Missionen der 60er, 70er, und 80er Jahre sind aufgrund ihrer Qualität einzigartig, allerdings erfordern sie eine besondere Methodik zur Entzerrung der Panorama-Aufnahmen. Hier stellen wir die Ergebnisse der Orthorektifizierung dieser Aufnahmen mit der Open Source Software GRASS GIS vor. Im Rahmen der „Keyhole” Missionen betrieben die USA während des kalten Krieges eine Reihe von Spionagesatelliten, deren Daten in den letzten Jahrzehnten über den US Geological Survey größtenteils öffentlich zugänglich gemacht wurden. Besonders interessant sind aus heutiger Sicht Aufnahmen der Missionen KH-4A/B (CORONA), KH-7 (GAMBIT), sowie KH-9 (HEXAGON). Die Daten dieser Satelliten stehen als Scans physischer Filmkameraaufnahmen zur Verfügung und verfügen über eine Bodenauflösung von 0.6 – 3 Metern. Da CORONA und HEXAGON über geneigte Panoramakamerasysteme verfügten, sind starke Verzerrungen in den Aufnahmen enthalten, die eine Orthorektifizierung mittels üblicher linearer Verfahren unmöglich machen. mundialis implementierte daher eine Methodik zur Entzerrung von Panorama-Aufnahmen, die seit Version 7.9 in der freien Open Source Software GRASS GIS enthalten ist. Zusätzlich wurden weitere GRASS Module und Walkthroughs erstellt, die die Rektifizierung und Georeferenzierung von Aufnahmen der „Keyhole“ Missionen vereinfachen. In vielen Teilen der Welt haben die „Keyhole“ Missionen Bilder der Landoberfläche aufgenommen, die in der Zwischenzeit von Infrastruktur, Städtebau und Landnutzungsveränderungen überprägt worden sind. Dies macht die Aufnahmen zu einer wertvollen Quelle für historische und archäologische Anwendungen sowie Langzeitstudien der Landbedeckungsveränderung. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/8XVVYM/

Im Sommer 2021 konnten Amnesty International und das Citizen Lab weltweite Menschenrechtsverletzungen durch die Spionagesoftware Pegasus der NSO Group nachweisen. Kurz darauf zeigte eine internationale Recherche, Projekt Pegasus genannt, dass 50’000 Mobiltelefone und deren Besitzer:innen von der Überwachung betroffen waren. Auch Schweizer Behörden nutzten diese Spyware. Donncha Ó Cearbhaill ist Forscher und IT-Sicherheitsexperte beim Security Lab von Amnesty International in Berlin. Er führt ein Computer-Forensik-Team, welches sich der Erforschung und Aufdeckung von digitaler Überwachung von Aktivisten und Menschenrechtsverteidigerinnen verschrieb. Seine Forschung leistete einen entscheidenden Beitrag zum ausgezeichneten Pegasus-Projekt, das einer der grössten Überwachungsskandale aufdeckte. about this event: https://www.digitale-gesellschaft.ch/event/netzpolitischer-abend-zu-staatstrojaner-pegasus-und-nso-group/

Seit Juni 2021 beschäftigt sich die Arbeitsgruppe "Öffentliche Ausschreibungen mit FOSS" des FOSSGIS e.V. mit dem Thema der Beschaffung und Vergabe von IT-Lösungen auf Basis von FOSS. In dieser Dialogrunde wollen wir mit Vertreter:innen, die an Ausschreibungsverfahren und der anschließenden Entwicklung und Implementierung beteiligt sind, die häufig vorkommenden Frage- und Problemstellungen erörtern sowie Tipps für das Gelingen geben. Schon lange sind Ausschreibungsverfahren und die verschiedensten Ansätze zur Umsetzung von Software-Entwicklungsprojekten bekannt und auch im Einsatz. Doch noch immer verlieren sich viele Software-Umsetzungsprojekte in den Weiten einer IT-Landschaft, die nach den Vorgaben einer öffentlichen Ausschreibung und IT-Richtlinien der Verwaltungen erstellt werden soll. Dass der Weg in die digitale Souveränität steinig ist und keine einfachen Lösungen existieren, lernte die Arbeitsgruppe "Öffentliche Ausschreibungen mit FOSS" seit ihrer Gründung im Juni 2021. In dieser Dialogrunde wollen wir mit Vertreter:innen, die an Ausschreibungsverfahren und der anschließenden Entwicklung und Implementierung beteiligt sind, die typischen Frage- und Problemstellungen erörtern sowie Tipps geben, was für einen Weg in die digitale Souveränität alles mit ins Gepäck gehört. Mögliche Fragestellungen: - Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit eine Ausschreibung auf Basis von FOSS gelingt? - Welche Erwartungen haben Nutzer:innen an FOSS jenseits von Benutzbarkeit? - Welche Befürchtungen haben Beschaffungsstellen im Bezug auf FOSS? - Wie sollte der Ausschreibungsprozess in der öffentlichen Verwaltung gestaltet werden? - Welche Schritte sind notwendig, um die (Weiter-)Entwicklung von FOSS zusammen mit der Vergabestelle ausszuschreiben? - Welche adminstrativen und vertraglichen Aspekte sollten die Beteiligten kennen und nutzen? - Welcher EVB-IT Vertrag, mit welchen Ergänzungen, passt für mein Vorhaben am besten? - Was sollten Verwaltungen mitbringen, wenn sie sich digital souverän aufstellen wollen? - Reicht mir schon der Quellcode, um digital Souverän zu sein? - Wann reicht ehrenamtliche Arbeit an OSS-Projekten für kritische IT-Infrastrukturen nicht mehr aus? - Wie bauen wir ein lebendiges Ökosystem für FOSS-Projekte? - Wie können Verwaltungen die Entwicklercommunity unterstützen? about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/E78Q3Q/

Im Rahmen der "Marinen Dateninfrastruktur Deutschland (MDI-DE)" wurde ein nationales Meeres- und Küsteninformationssystem eingerichtet. Die MDI-DE stellt die Datenbestände der wichtigsten Datenhalter an der Küste interoperabel bereit. (www.mdi-de.org). Fokus des Vortrags ist das neu entwickelte MDI-DE Geoportal, das basierend auf Open-Source-Komponenten, vorrangig dem Masterportal, das gezielte Auffinden, Analysieren und Exportieren der marinen Daten ermöglicht. Wo befinden sich Offshore-Windparks in Nord- und Ostsee und wo verlaufen unterseeische Stromkabel und Pipelines? Wie entwickelt sich die Population der Kegelrobbe im Schleswig-Holsteinischen Wattenmeer? Wie verändert sich der Schiffsverkehr in der Deutschen Bucht? Dies sind einige Beispiele für marine Fragestellungen, die mit Hilfe des integrierten und nationalen Meeres- und Küsteninformationssystem der MDI-DE untersucht und beantwortet werden können. Die MDI-DE besteht aus verteilten Infrastrukturknoten und stellt Daten der unterschiedlichsten Themen- und Anwendungsbereiche interoperabel bereit. Auf diese Weise werden Datenbestände der wichtigsten Datenhalter an der Küste einheitlich recherchierbar und nutzbar. MDI-DE stellt damit eine Plattform dar, aus der sich die breite Öffentlichkeit, Wirtschaft, Politik, Verwaltung und marine Wissenschaft bedienen können (www.mdi-de.org). Im neuen Portal der MDI-DE wurde die Suche in den Mittelpunkt gestellt, um das einfache Suchen und Finden von Daten zu ermöglichen. Die Suchergebnisse können sehr komfortabel nach verschiedensten Kriterien gefiltert und entweder direkt heruntergeladen oder im Kartenviewer visualisiert werden. Es kann auch in den vorhandenen Datenbeständen gestöbert werden. Die acht MDI-DE-Kategorien Basisdaten, Küsteningenieurwesen, Geologie, Natur und Umwelt, Ozeanographie, Menschliche Aktivitäten, Richtlinien und Schifffahrt sowie weitere Kriterien wie die verschiedenen INSPIRE-Themen bieten NutzerInnen einen übersichtlichen Einstieg in die Welt der Meeresdaten. Für die Visualisierung der Daten in einer Kartenansicht wird der Open-Source Geoportal-Client Masterportal in seiner aktuellsten Version verwendet. Die Daten, Dienste und Anwendungen werden im Metadatenkatalog dokumentiert, der basierend auf der Software InGrid aufgebaut wurde. Vervollständigt wird das Portal durch Gazetteer-Dienste sowie einem Literaturverzeichnis, den Webseiten der MDI-DE-Partner und externen Anwendungen wie z. B. BenInfos. Technisch basiert das gesamte Frontend auf dem Masterportal und individuell entwickelten Addons, während im Backend Elastic Search Stack und MapFish-Print-Komponenten zum Einsatz kommen. Im Vortrag werden Erfahrungen und Herausforderungen der Entwicklung und das Zusammenspiel der Komponenten beleuchtet und diskutiert. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/HVXKN3/

Der Unterhaltungsverband „Mittlere Hase“ betreut insgesamt 1.400 Gewässerkilometer für 700 Kunden. Für die Maßnahmenplanung und Erfassung von Arbeitsständen werden neben QGIS eine PostGIS Datenbank und mobile Endgeräte mit der Software QField eingesetzt. Da im Gelände offline gearbeitet werden muss werden zentrale Daten täglich synchronisiert. Technisch möglich ist die Synchronisation durch Funktionen der GBD Websuite und den Einsatz einer eigens entwickelten App zum Datentransfer. In Niedersachsen werden auf Basis des § 63 des Niedersächsischen Wassergesetzes die Gewässer von aktuell 109 Unterhaltungsverbänden unterhalten. Zu den Aufgaben gehört die Gewässerpflege und Entwicklung sowie die Abflusssicherung. Dabei sind Vorgaben des Natur- und Landschaftsschutzes zu berücksichtigen. Der Unterhaltungsverband 97 „Mittlere Hase“ betreut in dem 77.750 ha großen Verbandsgebiet ca. 689 Verbandsgewässerkilometer und 800 Kilometer Privatgewässer. Um die zahlreichen maschinengestützten Aufgaben im Gelände zu planen und zu überwachen setzt der Verband seit Jahren QGIS ein. Zur Optimierung und Vereinfachung der Arbeiten werden die Daten nun in einer PostGIS Datenbank verwaltet. Hier werden Maßnahmen zur Gewässerpflege erfasst und über QGIS visualisiert. Die Daten werden für die Feldarbeit an mobile Endgeräte mit der Software QField übertragen um die Informationen für durchzuführende Maßnahmen an Mitarbeiter zu übergeben und um den Arbeitsstand am Gewässer zu erfassen. Da im Gelände offline gearbeitet werden muss werden zentrale Daten täglich synchronisiert. Technisch möglich ist die Synchronisation durch die Entwicklung einer App zum Datentransfer und Funktionen der GBD Websuite. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/GBD9JZ/

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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