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Der WebGIS Client Masterportal wurde umfassend modernisiert und ist jetzt in der neuen Major Version 3.0 verfügbar. Im Rahmen des Vortrags werden die Highlights der neuen Produkt-Generation vorgestellt. Der unter MIT Lizenz veröffentlichte WebGIS Client Masterportal stellt eine leistungsstarke, individuell anpassbare Open Source Lösung zur Visualisierung von Geodaten dar. Das Masterportal wird erfolgreich von vielen Institutionen der öffentlichen Verwaltung auf Bundes-, Landes- und kommunaler Ebene sowie von Rechenzentren und Stadtwerken deutschlandweit und im europäischen Ausland eingesetzt. Es wird durch eine Open-Source-Community und eine starke Allianz von Implementierungspartnern kontinuierlich weiterentwickelt und ist auf dem Weg, ein OSGeo Projekt zu werden. Mit dem Masterportal V. 3.0 steht nun eine aktualisierte Major-Version zur Verfügung, die zahlreiche Verbesserungen mit sich bringt, u. a. folgende Highlights: • neu gestaltete und intuitivere Benutzeroberfläche • verbessertes UI / UX auf mobilen Endgeräten • höhere Performance Im Rahmen des Vortrags werden der aktuelle Projektstatus und die Neuerungen erläutert. Darüber hinaus wird ein Ausblick auf die zukünftige Entwicklung und die geplante Long Term Support Version des Masterportals gegeben. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/R8MYNT/

Im Vortrag wird gezeigt, wie eine Analyse der aktuellen und potentiellen Situation der Solarenergienutzung eine mögliche Grundlage für den Ausbau erneuerbaren Energien sein kann. Bei dem vorgestellten Vorgehen werden dabei nur Open Data und Open Source Tools verwendet. In Deutschland ist die Zielsetzung formuliert worden, den Anteil des Bruttostromverbrauchs, der aus erneuerbaren Energien gewonnen wird, bis zum Jahr 2030 im Vergleich zu heute zu verdoppeln. Die Nutzung von Solarenergie, insbesondere auf Gebäuden und Freiflächen, spielt dabei eine entscheidende Rolle bei der Erreichung dieser Ziele. Eine zentrale Voraussetzung für den erfolgreichen Ausbau der Solarenergie, ist die genaue Ermittlung der Solarpotentialflächen auf Gebäuden. Hierzu wurde eine prototypische Untersuchung durchgeführt, in der verschiedene Faktoren berücksichtigt wurden. Im vorgestellten Beitrag wird die Methodik vorgestellt, den Anteil des ausgeschöpften Solarpotentials und der wertvollen Freiflächen auf Dächern in einem Testgebiet zu identifizieren. Der Workflow arbeitet auf Open Data mit Open Source Tools zur Analyse und Berücksichtigung wichtiger Faktoren, die für die zukünftige Solaranlageninstallation genutzt werden könnten. Dieses Ergebnis eröffnet die Möglichkeit, konkrete Handlungsempfehlungen zu erarbeiten. Die Identifizierung und Nutzung von Solarpotentialflächen auf Gebäuden ist von entscheidender Bedeutung für die Transformation des deutschen Energiesystems hin zu mehr Nachhaltigkeit und Umweltfreundlichkeit. Dieser Beitrag verdeutlicht die Notwendigkeit und die Möglichkeiten, die sich durch eine Analyse der Solarpotentiale bieten, und unterstreicht die Bedeutung der Solarenergie als treibende Kraft in der Energiewende Deutschlands. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/HV8P83/

Polizeimeldungen von Polizeibehörden informieren unter anderem über Straftaten ohne genaue Ortsangaben. Ein Prozessablauf kombiniert Open Source Software und OpenStreetMap-Daten, um die Meldungen räumlich darzustellen. Offene Standards ermöglichen die einfache Nutzung der Geodaten. Der Vortrag zeigt Ergebnisse für Frankfurt am Main und diskutiert Herausforderungen sowie mögliche Verbesserungen. Pressemitteilungen spielen eine wichtige Rolle bei der Verbreitung von Informationen von staatlichen Institutionen. Auch Polizeibehörden veröffentlichen sogenannte Polizeimeldungen. Hierbei berichtet die jeweils zuständige Polizeibehörde unter anderem von begangenen Straftaten in einer Region. Durch die fortschreitende Digitalisierung können diese Pressemitteilungen auf Presseportalen strukturiert angezeigt und nachverfolgt werden. Auch das Polizeipräsidium Frankfurt am Main veröffentlicht diese Pressemitteilungen. Allerdings enthalten Polizeimeldungen normalerweise keine genauen räumlichen Daten, sondern liefern textbasierte Informationen über die begangenen Straftaten. Dadurch sind räumliche Analysen oder Visualisierungen der in den Texten enthaltenen Informationen nur mit viel Aufwand umsetzbar. Durch den Einsatz von Open Source Software und dem Einbinden von freien OpenStreetMap Daten können die Polizeimeldung räumlich verortet und thematisch kategorisiert werden. Der Vortrag stellt den entstandenen prototypischen Prozessablauf vor, welcher verschiedene digitale Verarbeitungsschritte miteinander kombiniert, um textbasierte Polizeimeldungen räumlich zu visualisieren. Durch das Verwenden von offenen Standards und Schnittstellen, wird eine einfache Weiterverarbeitung oder Einbindung der gewonnenen Geodaten gewährleistet. Die für Frankfurt am Main entstandenen Ergebnisse werden vorgestellt und die Schwierigkeiten einer automatisierten Verarbeitungskette aufgezeigt. Der Vortrag schließt mit einem Ausblick auf mögliche Optimierungen und Überarbeitungen ab. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/NPYHFS/

Ein neuer quelloffener GDAL-Treiber ermöglicht die Konvertierung detaillierter HD-Kartendaten vom komplexen OpenDRIVE-Format der Automobilindustrie in gängige Geodatenaustauschformate wie GeoPackage, Shapefile, GeoJSON, KML und räumliche Datenbanken. Dies macht OpenDRIVE endlich in herkömmlichen GIS-Werkzeugen nutzbar! In der Automobilindustrie und Verkehrssystemtechnik haben sich fahrstreifengenaue Straßendaten (HD-Karten) als wichtige Komponenten für die Funktionsentwicklung und -validierung und auch für den späteren Produktivbetrieb herauskristallisiert. Anwendungen des autonomen Fahrens, der Fahrsimulation und der Verkehrssimulation sind oft auf spezielle technische Straßenbeschreibungsformate angewiesen, von denen sich OpenDRIVE [1] als offener Industriestandard entwickelt hat. Das OpenDRIVE-Datenmodell bündelt die mathematische, kontinuierliche Modellierung der Straßen- und Fahrstreifengeometrie mit allen notwendigen topologischen Verknüpfungen und semantischen Informationen der verkehrsregelnden Infrastruktur (Schilder, Ampeln, usw.). Die Modellierungskomplexität und der Abbildungsumfang von OpenDRIVE machen die Datenerfassung und Objektannotation zu einer anspruchsvollen Aufgabe, die meistens von der Automobilindustrie finanziert und von Mobile-Mapping-Dienstleistern durchgeführt wird. In letzter Zeit zeigen auch öffentliche Einrichtungen erhöhtes Interesse an solchen Daten, insbesondere im Zusammenhang mit der Verkehrsplanung und der Instandhaltung der Straßeninfrastruktur. Allerdings sind solche OpenDRIVE-Daten für amtliche Einrichtungen oft „unerreichbar“ oder nur umständlich nutzbar, obwohl sie den eigenen urbanen Raum thematisieren. Die Werkzeugkompatibilität für OpenDRIVE beschränkt sich auf kommerzielle Software und es fehlt die Integration in gängige GIS-Werkzeuge. Unser Softwarebeitrag [2] erweitert die etablierte Geospatial Data Abstraction Library (GDAL) [3] und wandelt OpenDRIVE-Straßenelemente in OGC Simple Features [4] um, die von den meisten kostenlosen und kommerziellen GIS-Tools ad hoc verarbeitet werden können! So können OpenDRIVE-Datensätze beispielsweise auch direkt in QGIS geladen werden. Unser Ansatz ermöglicht eine leichtgewichtigere Interaktion mit OpenDRIVE-Daten als beispielsweise die intermediäre Konvertierung zu CityGML mit r:trån [5]. Indem wir die Automobil-Domäne näher an die GIS-Domäne heranbringen, möchten wir den interdisziplinären Wissenstransfer und die Schaffung einer vernetzten Forschungsgemeinschaft fördern. Mit unserer offenen Softwareerweiterung ermöglichen wir Behörden und Forschungseinrichtungen einen leichteren Zugang zu hochgenauen Straßendaten, die sonst oft nur der Industrie vorbehalten sind. Im Umkehrschluss profitiert die (Automobil-)Industrie von etablierten Werkzeugen und Datenbereitstellungsdiensten des Geodatenumfelds, mit dem sie normalerweise nicht verkehrt. Auf Grundlage unserer Erfahrungen mit der Erweiterung von GDAL können zukünftig auch andere spezifische Datenformate der Verkehrsdomäne wie railML, RoadXML oder das NDS Open Lane Model für GIS-Nutzer zugänglich gemacht werden. [1] ASAM OpenDRIVE: https://www.asam.net/standards/detail/opendrive/ [2] Git-Branch für OpenDRIVE-Treiber: https://github.com/DLR-TS/gdal/tree/libopendrive [3] GDAL: https://gdal.org/ [4] OGC Simple Feature Access: https://www.ogc.org/standard/sfa/ [5] r:trån: https://doi.org/10.5281/zenodo.7702313 about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/NE7UM7/

QGIS Plugins via POST Request installieren und damit den Entwicklungsworkflow beschleunigen. Quasi Remote Code Execution für QGIS. In diesem Lightning Talk stelle ich euch ein Plugin vor, was ich entwickelt habe um meine Arbeitsabläufe beim Entwickeln von QGIS Plugins zu beschleunigen. Das Ziel war es in meiner IDE mit einem Tastendruck das Plugin in QGIS zu installieren und dort direkt die Änderungen testen zu können. Da das ganze über das Netzwerk läuft kann, ermöglicht es mir das Plugin auch in einer Virtuellen Maschine, auf einem anderen Rechner oder direkt beim Kunden zu testen (nicht empfohlen). about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/3SJZEG/

[Leafmap](https://leafmap.org/) ist ein freies und quelloffenes Python-Paket für interaktives Mapping und räumliche Analyse von Geodaten in einer Jupyter-Umgebung. Leafmap bietet interaktive Werkzeuge, mit denen Geodaten einfach in eine Karte geladen werden können. Wir haben die Cloud-Plattform für Geoverarbeitung [actinia](https://actinia-org.github.io/) mit Leafmap gekoppelt, um Berechnungen aus actinia direkt anzeigen zu können. Im Lightning Talk wird dies an einem Beispiel demonstriert. [Leafmap](https://leafmap.org/) ist ein freies und quelloffenes Python-Paket für interaktives Mapping und räumliche Analysen von Geodaten. Es ermöglicht die Visualisierung von Geodaten auf einer Karte mit minimalem Programmieraufwand in einer Jupyter-Umgebung wie Google Colab, Jupyter Notebook und JupyterLab. Leafmap basiert auf verschiedenen Open Source Paketen wie Folium, ipyleaflet und anderen Komponenten. Leafmap bietet eine Reihe von interaktiven Werkzeugen, mit denen Vektor- und Rasterdaten ohne Programmierung in eine Karte geladen werden können. Wir haben [actinia](https://actinia-org.github.io/), eine Open-Source-Cloud-Plattform für Geoverarbeitung, mit Leafmap gekoppelt, um Berechnungsergebnisse aus actinia direkt anzeigen zu können. Die Schnittstelle ist hier der [actinia-python-client](https://github.com/actinia-org/actinia-python-client/), der die Geoanalyse mit actinia auf einem Jupyter Notebook sehr einfach macht. Im Lightning Talk wird dies an einem Beispiel demonstriert. Zu den [Slides](https://mundialis.github.io/fossgis2024/actinia-wachsen-blaetter-mit-leafmap/index.html) about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/RSGLAH/

Die Programmiersprache Go hat sich in verschiedenen IT-Bereichen etabliert. Dieser Lightning Talk bietet einen kurzen Überblick über Go mit einem Fokus auf das bestehende Ökosystem um Geodaten zu verarbeiten. Go ist bekannt für Geschwindigkeit und Zugänglichkeit. Zahlreiche GIS-Projekte wie pg_featureserv, pg_tileserv und tegola nutzen bereits Go. Dieser Vortrag präsentiert weitere Tools und Bibliotheken in dieser Sprache. Die Programmiersprache Go hat sich in verschiedenen IT-Bereichen etabliert. Dieser Lightning Talk bietet einen kurzen Überblick über Go mit einem Fokus auf das bestehende Ökosystem um Geodaten zu verarbeiten. Go ist bekannt für Geschwindigkeit und Zugänglichkeit. Zahlreiche GIS-Projekte wie pg_featureserv, pg_tileserv und tegola nutzen bereits Go. Dieser Vortrag präsentiert weitere Tools und Bibliotheken in dieser Sprache. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/NUQXXH/

Woher weiß ich, dass die Vegetation sich regeneriert augrund von meines installierten Dammes? In diesem Vortrag werde ich den QGIS Plugin vorstellen, den wir im Rahmen eines Projektes in Äthiopien für die Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) entwickelt haben. Woher weiß ich, dass die Vegetation sich regeneriert augrund von meines installierten Dammes? In diesem Vortrag werde ich den QGIS Plugin vorstellen, den wir im Rahmen eines Projektes in Äthiopien für die Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) entwickelt haben. Mithilfe von Landsat und Sentinel wurden Trendanalysen an saemtlichen Satellitenbildern, die zu Verfuegung standen analysiert mithilfe des Mann-Kendall Tests. Das Projekt, wie auch die Methode wurde innerhalb eines QGIS Plugins aufbereitet und wird hier vorgestellt und demonstriert. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/NKV7F8/

In diesem Lightning Talk möchte ich die ol-describe-map-Bibliothek vorstellen und erläutern, wie sie zur Verbesserung der Accessibility in Webkarten beitragen kann. Die Bibliothek ist zwar noch jung & sicher auch fern von feature-complete, aber sie hat das Potenzial, den Zugang zu Webkarten für alle Nutzer:innen zu erleichtern. Ich werde die Grundfunktionalitäten vorstellen, zeigen wie man speziellere Anforderungen umsetzen kann und einen kleinen Ausblick geben. Der Lightning Talk widmet sich der ol-describe-map-Bibliothek, die dazu beitragen kann, OpenLayers-basierte Webkarten für alle Nutzer:innen zugänglicher zu gestalten. Diese Bibliothek ist noch in einem frühen Entwicklungsstadium und ich möchte zeigen, was man damit jetzt bereits machen kann. Die ol-describe-map-Bibliothek bietet die Möglichkeit, OpenLayers-Karten textuell zu beschreiben und somit die Accessibility zu verbessern. Gerade JavaScript basierte interaktive Webkarten sind traditionell kaum bis gar nicht im barrierearm. Sie stellen viele Nutzer vor große Herausforderungen, die kartograpisch dargestellten Inhalte zu erkennen, bzw. zu begreifen. Der Ansatz von ol-describe-map ist, das jeweils aktuelle Kartenbild textuell zu beschreiben (Worauf ist die Karte zentriert, in welchem ungefähren Maßstab sind die Daten angezeigt, usw.) und zudem jede Kartenebene zu verschriftlichen. Der finale Beschreibungstext wird per default dem aria-description-Attribut des Kartenelements hinzugefügt. Dieses Vorgehen erfüllt grundsätzliche Empfehlungen etwa der Web Accessibility Initiative – Accessible Rich Internet Applications (WAI-ARIA). Die Konfigurierbarkeit der durch ol-describe-map generierten Beschreibung ist vielfältig gegeben, um auch Anforderungen von spezifischen Kartenapplikationen zu erfüllen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/GNFQUA/

Mit einer einfachen Python-Bibliothek lassen sich Raster- und Vektordaten automatisiert aus einer INSPIRE-kompatiblen GDI extrahieren und in einem Geopackage speichern. Im Vortrag werden die in der Software umgesetzten Prozesse und Prinzipien erläutert, und die Funktionsweise wird anhand praktischer Beispiele vorgestellt. Das Verfahren zeigt eindrucksvoll welches bisher noch ungenutzte Potential in den auf INSPIRE basierenden Infrastrukturen sowie im GPKG-Format steckt. Die in den letzten 20 Jahren entstandenen Geodateninfrastrukturen in Deutschland und Europa haben sehr viel zur Verbreitung offener Standards beigetragen. Der WebMapService hat sich dabei zum Standardinterface für den Zugriff auf Kartengraphiken entwickelt. Im Bereich der Vektordaten beschäftigen sich aktuell viele Institutionen mit der neuen OGC API Features Schnittstelle. Die Standardisierung des webbasierten Zugriffs auf Geodaten ist also weit fortgeschritten, und es gibt unzählige Geoportale, die Nutzern das Auffinden von geeigneten Webservices erleichtern. In vielen praktischen Anwendungsfällen reicht der direkte internetbasierte Zugriff jedoch nicht aus, z.B.: * Precision Farming, * Rettungsdienste, * Krisenmanagement, * Felderfassung, * Militärische Einsätze, * ... Hier werden weiterhin Kopien bzw. Caches der Daten benötigt. Es stellte sich also die Frage, ob die vorhandenen Geodateninfrastrukturen nicht auch geeignet sind die Erstellung und Aktualisierung solcher Datencaches zu ermöglichen. Derzeit werden die bestehenden Metadatenkatalogschnittstellen (CSWs) nur für den Austausch von ISO-Metadaten verwendet. Die Suchoberflächen der meisten Geoportale arbeiten auf eigenen, proprietären Interfaces, die den menschlichen Nutzern eine komfortable Suche ermöglichen. Der standardisierten CSW-Schnittstelle kommt praktisch also nur eine untergeordnete Bedeutung zu. Wenn man jedoch automatistert Datencaches erstellen will, kommt man um diese Schnittstelle nicht herum, sie ist das einzige maschinenlesbare Interface der europäischen Geodateninfrastrukturen. Neben der Schnittstelle für den Zugriff auf die Infrastrukturen, muss man sich auch damit auseinandersetzen, wie die Datencaches physikalisch abgelegt werden können. Hier bietet sich das Geopackage Format des OGC an. Es ist weltweit das einzige Format, das sowohl die kombinierte Ablage von Raster- und Vektordaten, als auch die ihrer zugehörigen Metadaten ermöglicht. In einem Proof of Concept wurde eine Python-Bibliothek erstellt, die Raster- und Vektordaten aus einer europäischen GDI extrahieren kann und diese in einem Geopackage speichert. Dabei werden nicht nur die Daten selbst, sondern auch die zugehörigen ISO-Metadaten abgelegt. Damit ist man theoretisch auch in der Lage die Informationen im Geopackage automatisch zu aktualisieren, wenn der Datenanbieter neue Metadaten bereitstellt. Voraussetzung für die Funktionsfähigkeit: * Eindeutige Ressourcenidentifikatoren für Datensätze * Einheitliche Umsetzung der ISO19119 und ISO19115 Metadaten (https://github.com/INSPIRE-MIF/technical-guidelines/tree/2022.2/metadata/metadata-iso19139) Unterstützte Diensttypen für automatisierten Download: * Rasterdaten * INSPIRE View Service based on WMS 1.1.1 (https://github.com/INSPIRE-MIF/technical-guidelines/blob/2022.2/services/view-wms/ViewServices.pdf) * INSPIRE ATOM Feeds (https://inspire.ec.europa.eu/file/1554/download?token=Y_538IH4) * Vektordaten * OGC API Features (https://docs.ogc.org/is/17-069r4/17-069r4.html) * INSPIRE ATOM Feeds (https://inspire.ec.europa.eu/file/1554/download?token=Y_538IH4) Die auf Github unter der MIT-Lizenz verfügbare Python-Bibliothek ist die Basis für das neue Geopackage-Export Modul der Länder Hessen, Rheinland-Pfalz und Saarland. Im Vortrag werden die in der Software umgesetzten Prozesse und Prinzipien erläutert, und die Funktionsweise des Geopackage-Export Moduls wird an einem praktischen Beispiel vorgeführt. Für die Nutzung von Geopackages in Webanwendungen oder auf mobilen Endgeräten können Freie Open Source Bibliotheken der National Geospatial-Intelligence Agency (NGA) verwendet werden. Weitere Informationen https://inspire-gpkg-cache.readthedocs.io/en/latest/introduction.html https://www.geoportal.rlp.de/article/Download_von_Daten_zur_Offline-Nutzung/ http://ngageoint.github.io/GeoPackage/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/UFWP3Y/

Seit Juni 2021 beschäftigt sich die Arbeitsgruppe ["Öffentliche Ausschreibungen mit FOSS" des FOSSGIS e.V.](https://www.fossgis.de/wiki/AG_oeffentl_Ausschreibungen_FOSS) mit dem Thema der Beschaffung und Vergabe von IT-Lösungen auf Basis von FOSS. In dieser Dialogrunde wollen wir mit Vertreter:innen aus den verschiedenen Bereichen der digitalen Community Fragen zur nachhaltigen Beschaffung mit Blick auf Open Source und Digitalisierung diskutieren. Open Source Software erfährt bei Ausschreibungsverfahren zur Umsetzung von Software-Entwicklungsprojekten immer mehr Zuspruch. Doch wie verhält es sich mit der Nachhaltigkeit solcher Projekte? Kann Open Source Software nicht nur auf der technischen Ebene überzeugen, sondern auch bei ökologischen, ökonomischen und sozialen Kriterien punkten? Wo die Herausforderungen bei der Beschaffung von Software nicht nur bei technischen und wirtschaftlichen Aspekten, sondern auch im Bereich der sozialen und ökologischen Nachhaltigkeit liegen, dass wollen wir wieder mit interessanten Gästen auf dem Podium diskutieren. Angefragt für das Podium sind Vertreter:innen der digitalen Zivilgesellschaft mit Bezug zu Nachhaltigkeit und Open Source. ### Podium - Miriam Seyffarth - Open Source Business Alliance, Politische Kommunikation - Pierre Golz - Stadt Herne, FB Digitalisierung, - Anna Zagorski - Umweltbundesamt, Referat Digitaisierung und Nachhaltigkeit - Alexander Smolianitski - ZenDIS, Abteilungsleitung Open Source Projects - Niklas Alt - FOSSGIS e.V., Moderation ### Mögliche Fragestellungen an die Teilnehmenden: - Wie kann Open Source Software dabei helfen einen Beitrag zur Nachhaltigkeit zu leisten? - Wie messe ich Nachhaltigkeit von Software und deren Entwicklung? - Ist Stromverbrauch von Software der einzige relevante Faktor? - Wie kann man bestehende Richtlinen zur Nachhaltigkeit mit Leben füllen? - Wie kann man soziale Kriterien bei der Softwarebeschaffung beachten? - Wie kann es langfristig gewährleistet werden, wie kann sichergestellt werden, dass es auch funktioniert? about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/YNPBM9/

We introduce the ontology documentation feature of the SPARQLing Unicorn QGIS Plugin, allowing the conversion of RDF data dumps to static HTML deployments with static versions of well-known APIs such as OGC API Features. Contents of RDF data are deployed interoperably accessible for many research communities. Our talk shows the tool's motivation, conversion process with test datasets, discusses limitations, standardization issues and future developments of this approach in general. A pertaining problem for linked open (geo-)datasets hosted on the web is the difficulty of their accessibility for people who do not have a previous knowledge about the datastructures and the software to process [RDF](https://www.w3.org/TR/rdf11-concepts/). Often, researchers are only interested in the question if a dataset is suitable for their needs, which warrants an easy discovery of linked open data content with common tools used by the research community they are familiar with. For example: A GIS researcher expects data to be served using e.g. [OGC API Features APIs](http://features.developer.ogc.org/) in formats such as [GeoJSON](https://datatracker.ietf.org/doc/rfc7946/) or [GML](https://www.ogc.org/standard/gml/), to be processed in tools such as [QGIS](https://www.qgis.org) to allow for an easy accessibility. The GIS researcher is not necessarily proficient in the [SPARQL query language](https://www.w3.org/TR/sparql11-query/) and in RDF-to- Geodata-conversion. This is currently not the case for RDF data dumps, e.g. hosted on [Zenodo](https://zenodo.org) or [Github](https://github.com), since special kinds of data need to be manually extracted and converted to be of use to other communities first. To mitigate this gap in data provision, we present the newly-developed SPARQL Unicorn ontology documentation feature, available as [QGIS plugin](10.5281/zenodo.3786814), a [standalone script](https://github.com/sparqlunicorn/sparqlunicornGoesGIS-ontdoc) and as a [Github Action](https://github.com/sparqlunicorn/sparqlunicornGoesGIS-ontdoc), which allows to create readily-hostable data dumps from RDF data, which can be served using static webspaces such as Github Pages. RDF resources are represented by one HTML and RDF resource each, which are identified by their URI and for dereferencability, ideally hosted at this particular place on the web. In addition to an HTML navigation and search function and a variety of graph analysis formats (e.g. [GraphML](http://graphml.graphdrawing.org), [GEXF](https://gexf.net)), the script is able to generate static API versions e.g. OGC API Features for geospatial data or the IIIF Presentation API for accessing media data. This allows to access geodata encoded in RDF as pre-generated FeatureCollections in e.g. QGIS therefore making geospatial data in RDF directly accessible to the GIS community. In our paper we describe the publication process of several semantically enriched and publicly available geospatial datasets in RDF and how they can be reused in QGIS as FeatureCollections and as RDF using the SPARQLing Unicorn QGIS plugin. The [SPP Dataset](https://github.com/archaeolink/SPP1630Harbours-RDF), the [AncientPorts Dataset](https://github.com/archaeolink/AncientPorts_RDF) and the [CIGS Datatset](https://github.com/archaeolink/CIGS_RDF) highlight the representation of (spatio-)temporal research data referenced by scientific literature and serve as examples for the OGC API features integration. In addition, we highlight the publication of [IIIF](https://iiif.io/api/presentation/3.0/) content (e.g. as complementary data to geodata) using the example of [ARS-LOD](https://github.com/RGZM/ars-lod/). Finally, we discuss further extensions of the plugin for other statically generated content, limitations of the current approach and highlight the importance of this way of publishing for the general public and in a research software engineering setup. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/GKTTQH/

Utilizing open geospatial data and AI, we are trying to predict forest fire susceptibility in Brandenburg. This case study showcases full-stack web-GIS, emphasizing user interaction and transparent AI through open-source tools like GEE, GDAL, Python, Maplibre, and TiTiler. The advancement of AI algorithms has led to their widespread adoption in Geographic Information Science (GIS) applications, encompassing areas such as natural and humanitarian crises, location-based services, and urban planning, collectively referred to as GeoAI. Given the inherent opacity of AI systems, their integration in decision-making processes necessitates a degree of transparency and explainability. We address the imperative of eXplainable AI (XAI) within web-based GIS applications. To this end, we present a case study focused on forest fire susceptibility in the state of Brandenburg, Germany. Leveraging open remote-sensing data, alongside established open-source geospatial tools like Google Earth Engine (GEE) and GDAL, we undertook the aggregation and preprocessing of satellite imagery. This process was complemented by Python for model training, TiTiler for raster tile service, and a frontend application developed with Vue.js and Maplibre GL JS for user interaction and map rendering. For the vital aspect of explainability, we employed the SHAP (SHapley Additive exPlanations) Python library to quantify the influence and contribution of each predictor at user-specified locations to provide an explanation of why the AI model made a certain prediction at a specific geographical location. In this pursuit, we considered three primary categories of factors: topographic attributes (Elevation, Aspect, and Slope), meteorological variables (Global Radiation, Land Surface Temperature, Precipitation, and Drought Index), and vegetation indices (NDVI, NDMI, GNDMI, and Land Cover). Historical wildfire incident data spanning from 2013 to 2023 served as the inventory dataset derived from MODIS. NDVI, NDMI, and GNDMI metrics were derived from Sentinel-2 imagery utilizing GEE, while GDAL was employed for necessary calculations based on relevant bands. Topographic and meteorological data sets were sourced from OpenDEM and Deutscher Wetterdienst (DWD), respectively, and underwent preprocessing via GDAL and associated utility tools. This encompassed image format conversion, re-projection, mosaicking, and image classification using gdal_translate, gdalwrap, and gdal_calc.py. The combination of these processed inputs, using Python's Geopandas, resulted in distinct training and testing datasets. The Random Forest algorithm was selected to train the prediction model. Subsequently, the resulting fire susceptibility map underwent processing in TiTiler to create map tiles and a Cloud Optimized GeoTIFF (COG) file. The generated map was seamlessly integrated into the frontend application, enhancing user interaction. For enhanced interpretability and interaction with the AI model, an API was developed. It accepts pixel coordinates of selected fire susceptibility values from the front-end leveraging the SHAP Python package to quantify the significance and contribution of each predictor. These insights are then presented in the frontend interface, ensuring a comprehensive and accessible user experience. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/TCVX3C/

Zur Partizipation von Trägern öffentlicher Belange, Interessenverbänden und Bürger:innen wurde im Rahmen des Netzverstärkungsprojekts Höchstspannungsleitung Elsfleth/West – Ganderkesee – Umspannwerk HUCH (Berne/Lemwerder/Ganderkesee), getragen durch die TenneT TSO GmbH, ein Open Source WebGIS basierend auf OpenLayers und GeoServer entwickelt, mithilfe dessen die beteiligten Akteur:innen aktuelle Planungsinformationen erlangen sowie ihr lokales Wissen mit der Projektträgerin teilen können. Planungs- und Genehmigungsverfahren, wie bspw. das Raumordnungs- oder Planfest-stellungsverfahren, die im Rahmen von Netzausbauprojekten durchzuführen sind, erfordern Planungsbeteiligung. Um die Partizipation von Trägern öffentlicher Belange, Interessen-verbänden und Bürger:innen niedrigschwellig zu gestalten, wurde ein Open Source WebGIS entwickelt, welches als Ergänzung zu den vorgeschriebenen Beteiligungsverfahren eingesetzt wird. Diese Art der digitalen Partizipation findet bereits umfassend Anwendung in Planungsprozessen und ermöglicht es, über politische Entscheidungsprozesse zu informieren und seitens der Akteur:innen lokales Wissen zu erfassen, das im weiteren Planungsprozess Berücksichtigung finden kann. Beteiligten Akteur:innen wird eine niedrigschwellige und digitale Möglichkeit geboten, sich aktuelle Planungs(geo)daten anzusehen, Messungen vorzunehmen und Kommentare an die Netzbetreiberin zu richten. Ergänzt wird das WebGIS um die Funktionalitäten eines PDF-Exports und einer Adresssuche. Im Fokus der Entwicklung steht eine hohe Anwender:innenfreundlichkeit, die sich durch detaillierte Toolbeschreibungen im WebGIS widerspiegelt. Die Verwaltung der Geodaten erfolgt mittels QGIS v3.28.4 als Schnittstelle zu einer PostGreSQL/PostGIS-Geodatenbank sowie GeoServer v2.22.3 zur Publizierung der Geodaten. Das WebGIS Frontend basiert auf OpenLayers v7.3.0, erweitert um die Module ol-layerswitcher v4.1.1, ol-mapbox-style v9 und ol-sidebar v2. Gehostet wird das WebGIS auf einem Apache HTTP Server v2.4. Neben den Planungsgeodaten, die z.T. aus amtlichen Geodaten bestehen, wie bspw. EU-Vogelschutzgebiete, werden sowohl basemap.de Web Vektor Karten als auch Orthophotos aus WMS-Diensten der Bundesländer Niedersachsen und Bremen als Hintergrundkarten verwendet. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/GDEAYP/

Das Digitale Partizipationssystem DIPAS schlägt eine Brücke zwischen Bürgerbeteiligung Online und vor Ort und setzt dabei mithilfe interaktiver Touchtables auf offene Geodaten und Open-Source Technologien. Im Vortrag werden das Tool sowie die DIPAS Anwender Community vorgestellt. Das Digitale Partizipationssystem DIPAS schlägt eine Brücke zwischen Bürgerbeteiligung Online und vor Ort und setzt dabei mithilfe interaktiver Touchtables auf offene Geodaten und Open-Source Technologien. Im Vortrag werden das Tool sowie die DIPAS Anwender Community vorgestellt. Das Publikum kann sich auf Einblicke & Erfahrungsberichte aus bereits über 100 durchgeführten DIPAS-Verfahren sowie der im Juli 2023 gegründeten Anwender Community freuen, in der DIPAS verwaltungsübergreifend weiterentwickelt wird. Mit DIPAS (https://dipas.org/) können Bürgerinnen und Bürger von zu Hause aus, mobil oder in Veranstaltungen digitale Karten, Luftbilder, Pläne, 3D Modelle und Geodaten abrufen und ein genau lokalisiertes Feedback zu Planungsvorhaben geben. Die unter GNU GPL Lizenz auf Open CoDE (https://gitlab.opencode.de/dipas) veröffentlichte Open Source Software wurde von der Behörde für Stadtentwicklung und Wohnen (BSW) und dem Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung (LGV) entwickelt. Über die im Sommer 2023 gegründete DIPAS Anwender Community (https://dipas.org/community) beraten sich die Mitglieder zu Weiterentwicklungsbedarfen, koordinieren deren Umsetzung und tauschen Erfahrungen aus. DIPAS integriert das Masterportal (https://www.masterportal.org/) und dessen Tools, wodurch die Einbindung von OGC-konformen Geodaten ermöglich ist. Alle Komponenten, die in DIPAS verwendet werden basieren auf Open-Source-Software. Die Administration wird beispielsweise durch das Content-Management-System Drupal vorgenommen. Dem Grundsatz Public Money – Public Code entsprechend werden alle Weiterentwicklungen nach der Erprobung Open Source gestellt. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/9ZQEWP/

Seit Juni 2021 beschäftigt sich die Arbeitsgruppe ["Öffentliche Ausschreibungen mit FOSS" des FOSSGIS e.V.](https://www.fossgis.de/wiki/AG_oeffentl_Ausschreibungen_FOSS) mit dem Thema der Beschaffung und Vergabe von IT-Lösungen auf Basis von FOSS. Im Vortrag werden die Aktivitäten und Inhalte, die die AG in Form von zwei Workshops durchgeführt hat, zusammengefasst. Es geht um OSS-Lizenzen, rechtliche Rahmenbedingungen und technische Sicherheit und sowie Richtlinien. Der Vortrag fasst die Aktivitäten und Inhalte von zwei Workshops der AG zusammen, die im Juni und Oktober 2023 durchgeführt wurden. In den Workshops haben wir versucht, gängige Vorurteile gegenüber dem Einsatz von FOSS in der öffentlichen Verwaltung zu entkräften und haben dabei sowohl rechtliche Rahmenbedingungen als auch technische Sicherheitsaspekte sowie Richtlinien wie den Cyber Resilience Act (CRA) der EU beleuchtet. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/ECPDTD/

DuckDB hat sich als leichtgewichtiges Werkzeug für Datananalysen aller Art in der Data Science Community etabliert. Mittlerweile gibt es auch eine offizielle Erweiterung die mit Geodaten arbeiten kann. In diesem Vortrag stellen wir die grundlegenden Funktionen vor. DuckDB kann Daten aus verschiedenen Quellen wie Dateien (CSV, JSON, ...), über das Internet oder aus anderen Datenbanken einlesen. Mittels SQL können die eingelesenen Daten miteinander kombiniert und verarbeitet werden. Durch die "spatial" Erweiterung von DuckDB werden nun auch räumliche Datentypen wie Punkte, Linien oder Polygone unterstützt. Außerdem werden durch die im Hintergrund eingebundene GEOS Bibliothek geographische Analyse Funktionen bereitgestellt, Beispiele hierfür sind Flächenberechnung, Überschneidungen oder Buffer-Berechnung. Im Hintergrund wird außerdem GDAL eingebunden womit weitere zahlreiche Formate aus der Geo-Welt gelesen und geschrieben werden können. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/MQDUEW/

Innerhalb des Projektes werden Sentinel-2 L2A-Szenen über Irland ausgewählt. Für diese Szenen wurden zwei Vegetationsindizes berechnet, sowie mittels zonaler Statistiken der Median dieser Vegetationsindizes pro Waldgebiet. Für die automatische Waldüberwachung wurden die Veränderungen der Indizes berechnet, sowie starke Veränderungen (z.B. durch Waldrodungen) mittels eines Grenzwerts als solche gekennzeichnet. Die umfangreichen Sentinel-Archive bieten ein enormes Potenzial für die automatische Waldüberwachung. Dieses Potenzial werden innerhalb eines längerfristigen Projektes für das irische staatliche Forstwirtschaftsunternehmen Coillte analysiert. Für die Prozessierung werden Sentinel-2 (L2A) Szenen über Irland auf zunächst vierteljährlicher Basis (Zeitraum anpassbar) ausgewählt. Dabei wird die Wolkenbedeckung bei der Auswahl der Szenen berücksichtigt. Innerhalb der Machbarkeitsstudie war der Analyse-zeitraum auf Juli 2022 bis März 2023 beschränkt, im weiteren Projektverlauf wird dies auf weitere zurückliegende Jahre ausgedehnt sowie in der Zukunft quartalsweise betrachtet. Für die jeweiligen Szenen (eine pro Quartal) werden zwei Vegetationsindizes berechnet: der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) und der Enhanced Vegetation Index (EVI). Pro Waldgebiet wird dann mittels zonaler Statistiken der NDVI und EVI Median berechnet. Mit Hilfe der zonalen Statistiken kann dann eine Veränderungsdetektion ausgeführt werden. Dafür werden Differenzen von benachbarten Zeitpunkten gebildet. Wenn es keinen direkt benachbarten Zeitpunkt mit einer Messung (bzw. abgeleiteten Index Median) gibt, wird der nächst vorige verfügbare Zeitpunkt für die Veränderungsberechnung genutzt. Damit kann der Mangel an Daten durch die in Irland recht häufig auftretende Wolkenbedeckung reduziert werden. Um starke Veränderungen einzelner Waldgebiete automatisch zu Erkennen, werden die im vorigen Schritt berechneten Differenzen mit einem anpassbaren Schwellenwert verglichen. Wird dieser Schwellenwert überstiegen, wird das Waldpolygon als signifikant verändert gekennzeichnet. Dieses Ergebnis bildet die Basis für weitere waldwirtschaftliche Entscheidungen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/QJSTCF/

Der 3DProjektplaner ist eine auf dem Open Source Masterportal basierende Webanwendung, die es planenden Dienststellen in der Verwaltung ermöglicht, Bauvorhaben im 3D-Stadtkontext geodatenbasiert zu analysieren sowie eigene städtebauliche Entwicklungsideen schnell und einfach zu skizzieren. Im Lightning Talk sollen die wesentlichen Funktionen des 3DProjektplaners sowie mögliche Anwendungsfälle des Tools aufgezeigt werden. Der 3DProjektplaner ist eine digitale Webanwendung, die es planenden Dienststellen in der Verwaltung ermöglicht, Bauvorhaben im Stadtkontext geodatenbasiert zu analysieren sowie eigene städtebauliche Entwicklungsideen schnell und einfach zu skizzieren. Aktuell stehen Fachämtern zur Prüfung von Bauvorhaben in frühen Planungsphasen oftmals nur gedruckte Pläne und Renderings zur Verfügung und beim Entwickeln neuer städtebaulicher Ideen wird in der Amtsstube zumeist zum gedruckten Luftbild und Zeichenpapier gegriffen. Das Problem: papiergebundene Entwurfsprozesse kosten Zeit und vor allem fehlt oft die Möglichkeit, das Vorhaben in frühen Planungsphasen mit dem Kontext der gebauten Stadt fundiert und datenbasiert in Abgleich zu bringen. Mit dem 3DProjektplaner kann ein Bauvorhaben im 3D-Stadtmodell digital platziert werden, um es bspw. im baulichen Umfeld zu analysieren, mit weiteren Geodaten wie z. B. digitalen Bebauungsplänen zu verschneiden oder Schattenwurfsimulationen durchzuführen. Außerdem können mithilfe leicht zu bedienender Zeichenwerkzeuge Bestandsgebäude ausgeblendet, einfache städtebauliche Skizzen in wenigen Minuten hergestellt und diese für die weitere Verwendung als PDF gespeichert oder ausgedruckt werden. Auf diese Weise schafft der 3DProjektplaner besonders in frühen Planungsphasen mithilfe von Geodaten und innovativen 3D-Technologien neue Perspektiven für die Stadtentwicklung. Der 3DProjektplaner wurde als Werkzeug für planende Dienststellen der Verwaltung entwickelt und unterstützt diese in den vielfältigen Fragestellungen und Abstimmungsprozessen sowohl verwaltungsintern als auch mit Privaten. Da es sich um eine Webanwendung handelt, die im Browser aufgerufen werden kann, wird für die Nutzung keine spezielle Hardware benötigt. Technische Grundlage des 3DProjektplaners ist das Masterportal, das hierfür im Rahmen des Projektes Connected Urban Twins (CUT) auf Grundlage intensiver Anforderungserhebungsprozesse von der Behörde für Stadtentwicklung und Wohnen in Zusammenarbeit mit Dataport im Bereich 3D weiterentwickelt wurde. Zu den neu entwickelten Funktionen gehören: - 3D Importer - 3D Draw - Sichtperspektiven - Ausblenden von Objekten des 3D-Stadtmodells Die Funktionen werden in der Masterportal-Toolbox „3D Modeller“ gebündelt und sind Teil des Masterportal-Cores. Alle Entwicklungen sind OGC-konform und wurden explizit als Open Source Software entwickelt. Der 3DProjketplaner ist ein Fachportal, das auf Basis des Masterportals (^V 2.37) konfiguriert wurde. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/93LW77/

Nicht nur journalistische Formate profitieren von dynamischen multimedialen Scrollytelling – ob Stadt- oder Windparkplanung, fast jede Geschichte mit einem geographischen Bezug lässt sich durch interaktive Karten, Charts oder Tabellen ausgestalten und Leser:innen zu neuen Gedanken inspirieren. Wir demonstrieren exemplarisch u.a. mit dem Business Intelligence Tool Apache Superset, wie man die zahlreichen Visualisierungsmöglichkeiten des Scollytellings vollends ausschöpfen kann. Nicht nur journalistische Formate profitieren von dynamischen multimedialen Scrollytelling – ob Stadt- oder Windparkplanung, fast jede Geschichte mit einem geographischen Bezug lässt sich durch interaktive Karten, Charts oder Tabellen ausgestalten und Leser:innen zu neuen Gedanken inspirieren. Wir demonstrieren exemplarisch u.a. mit dem Business Intelligence Tool Apache Superset, wie man die zahlreichen Visualisierungsmöglichkeiten des Scollytellings vollends ausschöpfen kann. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/XKM88N/

In diesem Talk führen wir einen visuellen Vergleich der von GeoStyler unterstützten Stilformate anhand einiger Beispielkarten durch. GeoStyler besetzt durch seine Stilkonverter eine Nische in der Webkartographie und konnte sich so in den letzten Jahren in der Open Source Community etablieren. Um User bei der Entscheidung zu unterstützen, ob und wie GeoStyler für sie von Nutzen sein kann, führen wir in diesem Talk einen visuellen Vergleich der unterstützten Stilformate anhand einiger Beispielkarten durch. Gleichzeitig zeigen wir damit auf, wo es noch Verbesserungsbedarf gibt. Dieser Talk ist ein Call for Participation. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/ETCVAE/

Die Paketbibliothek POLAR wurde Ende 2023 als Open-Source-Projekt auf GitHub veröffentlicht. Basierend auf OpenLayers und unter Verwendung von Vue werden verschiedenste wiederverwendbare Funktionalitäten publiziert, welche gemeinsam als Kartenklient für zahlreiche Anwendungsgebiete im Einsatz sind. So verwenden Bürger bereits heute POLAR, u. a. im Meldemichel Hamburg, im Denkmalinformationssystem SH, und in einer Vielzahl von Antragssystemen deutscher Behörden. Die Paketbibliothek [POLAR](https://github.com/Dataport/polar) ist darauf ausgelegt, dass aus einem Core- und diversen Plugin-Paketen ein Kartenklient zusammengesteckt wird, der bereits einen Großteil der Anforderungen abdeckt. Für generische Anwendungsfälle kann auch ein generischer Klient genutzt werden, der dann nur noch über Konfiguration auf die Situation angepasst wird. Der Fokus liegt allerdings auf Erweiterbarkeit: Da Klienten oft noch einsatzspezifische "kleine Details" benötigen, können sowohl eigene Plugins ergänzt, als auch spezifischer Klientencode geschrieben werden, um diese Lücken zu füllen. So sind wiederkehrende Anforderungen wie Zeichenfunktion, Geolokalisierung, Addresssuche, Pin-Funktion, uvw. bereits erledigt – sowie weitere einsatzspezifische Details schnell ergänzt. Der Klient kann als Ganzseitenapplikation verwendet werden, ist aber als Komponente konzipiert. Hierzu wird er stets in einem ShadowDOM gerendert, um Style-Konflikte mit einer umliegenden Applikation zu vermeiden. Zugleich wird eine Datenschnittstelle angeboten, um Daten leicht ein- und ausgeben zu können. Die Kartenapplikation funktioniert dann "wie ein Input-Element" für ein umgreifendes Formular. Dazu gehören Verwendbarkeit auf mobilen Geräten wie auch ein möglichst hoher Grad an Barrierearmut zu den Grundsätzen. Im Falle des [Denkmalinformationssystems SH](https://efi2.schleswig-holstein.de/dish/dish_client/index.html) kann der Kartenklient benutzt werden, um die in SH dokumentierten Denkmäler einzusehen und weitere Informationen zu ihnen zu erhalten. Im [Hamburger Meldemichel](https://static.hamburg.de/kartenclient/prod/) wiederum können Bürger Schäden an öffentlicher Infrastruktur sowohl einsehen als auch melden. Nachgelagerte Antragsprozesse ermöglichen so eine effiziente Bearbeitung der Schäden im öffentlichen Raum. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/8JMQSJ/

Mit QGIS als Leinwand, dem Geometrie-Generator als Pinsel und datendefinierter Übersteuerung als Palette wird gemalt und animiert bis die CPU bricht. In 5 Minuten zu einem prozeduralen Kunstwerk, was jeden NFT-<strike>Verkäufer</strike>Trickbetrüger in Neid erblassen lässt! Mit QGIS als Leinwand, dem Geometrie-Generator als Pinsel und datendefinierter Übersteuerung als Palette wird gemalt und animiert bis die CPU bricht. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/EEFWZP/

Im Weltwärmestrom-Datenbank Projekt wird eine neue Forschungsdateninfrastruktur für terrestrische Wärmestromdaten aufgebaut. Zentraler Aspekt ist die Einhaltung der FAIR und OPEN Datenpolitik. Unter anderem werden webbasierte fachbezogene Explorations- und Analysewerkzeuge angeboten, womit sich Nutzende bereits im Browser einen ersten Überblick über die Daten verschaffen können. Fokus dieser Präsentation ist die technische Umsetzung dieser Explorationswerkzeuge. Das Weltwärmestrom Datenbank Projekt setzt sich als Ziel eine neue Forschungsdateninfrastruktur (Web Portal) für terrestrische Wärmestromdaten zu entwickeln. Über die letzten Jahrzehnte ist eine umfangreiche, globale Datensammlung zum Thema Wärmestrom entstanden, welche über eine zentrale Anlaufstelle im Internet durch Einhaltung der FAIR und OPEN Datenpolitik zur Verfügung gestellt werden soll. Neben den Daten selbst, bietet die Anwendung eine integrierte Literaturdatenbank, einen internen Bereich für registrierte Nutzende, eine API und fachbezogene Explorationswerkzeuge, welche hier detaillierter beschrieben werden. Das Paper beschäftigt sich mit den Funktionalitäten des Web Portals, welche durch eine Anforderungsanalyse erfasst wurden, und beschreibt die für die Umsetzung verwendeten Komponenten. Die Explorationswerkzeuge sind hierbei ein separates Modul, welche in VueJS implementiert wurden und über npm in die Projekthomepage eingebunden werden. Als Input benötigt die Anwendung Punktdaten und eine Schema Datei für die Datenbeschreibung. Zentral für die Datenexploration ist ein auf MapLibre basierender Kartenviewer, der die georeferenzierten Punktdaten auf einer Weltkarte darstellt. Damit soll Nutzen-den bereits im Browser die Möglichkeit geboten werden, sich einen ersten Überblick über die Daten zu verschaffen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/CBWGLM/

Insbesondere bei der Bereitstellung von Open Data nach den FAIR-Prinzipien zur bestmöglichen Offenheit und Transparenz ist die Angabe von Unsicherheiten und Zweifeln für den Nachnutzenden von enormer Bedeutung. Bei interdisziplinärer Zusammenarbeit ist dieser Aspekt umso wichtiger. In diesem Paper werden fünf data-driven interdisziplinäre Use-Cases für den Umgang mit und die Modellierung von vagen und unsicheren Georeferenzen aus dem Bereich der Archäologie und Geowissenschaften vorgestellt. # Einleitung Geodätinnen und Geodäten wissen, dass jede Bestimmung einer Länge, Winkel, bzw. eine Koordinate mit Unsicherheiten und/oder statistischen Kenngrößen wie Standardabweichungen, 3-Sigma-Regel etc. belegt ist. Insbesondere bei der Bereitstellung von Open Data nach den FAIR-Prinzipien [1] (Findable, Accessible, Interoperable und Reusable) zur bestmöglichen Offenheit und Transparenz ist die Angabe von Unsicherheiten und Zweifeln für den Nachnutzenden von enormer Bedeutung. Bei interdisziplinärer Zusammenarbeit ist dieser Aspekt umso wichtiger. Insbesondere in den Geistes- und Kulturwissenschaften (Humanities / Cultural Heritage) und auch Geowissenschaften (wie z.B. Geologie) spielen Geodaten eine große Rolle. Georeferenzierungen sind Teil der täglichen Arbeit und stellen ein Herausforderung bei der Bereitstellung von Open Geodata nach den FAIR-Prinzipien dar. Archäologische und geowissenschaftliche Forschung muss bei der Datenmodellierung mit Zweifeln wie Fuzzyness und Mehrdeutigkeiten umgehen. Dies geschieht insbesondere bei der Georeferenzierung [2;3]. Um jedoch reproduzierbare und verständliche Daten für die Wiederverwendung zu schaffen und gleichzeitig die Datenqualität archäologischer Daten zu gewährleisten, müssen diese Zweifel und Unklarheiten offengelegt werden [4]. Dies ist auch für die FAIRifizierung von Daten wichtig, die ein großer Teil der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) ist [5;6]. In diesem Kontext müssen insbesondere Vagheiten und Unsicherheiten für die Arbeit mit und Bereitstellung von Geodaten modelliert werden [7-9]. Für die Verknüpfung von Daten und die FAIRifizierung ist jedoch die von Berners-Lee [10] vorgeschlagene graphbasierte Modellierung als Linked Open Data (LOD) die Methode und Technik der Wahl. Aufgrund der großen Vielfalt der Forschungsbereiche ist eine interdisziplinäre, allgemein verständliche Modellierung von Unsicherheiten und Vagheiten in Geodaten eine große Herausforderung. In diesem Paper werden fünf data-driven interdisziplinäre Use-Cases für den Umgang mit und die Modellierung von vagen und unsicheren Georeferenzen (am Beispiel von Fundstellen) auf der Grundlage von Literatur als LOD aus dem Bereich der Archäologie und Geowissenschaften vorgestellt. Die Anwendungsfälle implementieren drei Modellierungsstrategien [11] unter Verwendung von Wikidata, Linked Open Data sowie einer Ontologie, modelliert in OWL [12] und Wikibase [13] und nehmen zudem Möglichkeiten in Open Street Map unter die Lupe. # Use Cases ## Use Case A Ogham-Steine sind Monolithen mit der frühmittelalterlichen irischen Ogham-Primitivschrift, die vor allem auf der Insel Irland und im westlichen Teil Großbritanniens zwischen dem 4. und 9 Jhd. n. Chr. errichtet wurden. Die meisten Steine befinden sich nicht mehr an ihrem ursprünglichen Standort, was für die kartografische Erfassung wichtig ist und die Bestimmung ihrer ursprünglichen Funktion erschwert [14]. Ogham-Steinfunde werden in verschiedenen Katalogen wie Büchern (z. B. 14-16), Online-Datenbanken (z. B. das CISP-Projekt) oder Online-Repositorien (z. B. Ogham in 3D) erwähnt. Diese Quellen liefern Informationen in unterschiedlicher Granularität: Townlands, Beschreibungen und Koordinaten in WGS84/GPS oder irischen GRID-Referenzen. Zudem werden ganze Biographien von Geo-Locations dort erfasst. Wie könnten diese Ungenauigkeiten und Unsicherheiten in Community-Hubs wie Wikidata oder Open Street Map abgebildet werden? Ein Beispiel hierfür ist CIIC 81, der im Stone Corridor des University College Cork (UCC) steht und mit Hilfe von WIkidata [17] und Open Street Map modelliert wurde, vgl. auch Wikidata Q106680733 [18] und OSM Node 11071361392 [19]. ## Use Case B Die Dissertation von S. Baars beschäftigt sich mit der Silbermünzprägung von Kroton, einer achäischen Kolonie in Süditalien, vom 6. bis 3. Jh. v. Chr. Dabei kommen verschiedene numismatische Methoden zum Einsatz, darunter auch die der Hortfundanalyse. Sämtliche Fundorte der untersuchten Horte sind nicht exakt georeferenziert (z. B. anhand der Dokumentation von Grabungsberichten). Die ermittelten Fundorte sind aus der Literatur abgeleitet und weisen unterschiedliche Präzisionsgrade hinsichtlich der geografischen Lage auf. Eine recht genaue Angabe bietet z. B. der Hortfund von "Tarent 1938" (IGCH 1902) in der "via Oberdan" in Tarent. Hinweise auf eine Verortung des Fundes im modernen und/oder antiken Stadtkerne liefern z. B. "Paestum 1937" (IGCH 1925) oder "Stro

"GeoServer Cloud" ist ein Projekt, welches das Ziel verfolgt die vom klassischen GeoServer implementierten OGC-Standards und weitere Schnittstellen als individuell skalierbare Microservices "cloud native" in einer Container-basierten Umgebung bereitzustellen. Der Vortrag stellt die Möglichkeiten der (OGC-)Dienst-Orchestrierung am Beispiel von Kubernetes vor und beleuchtet die Vor- und Nachteile dieser Entwicklungen. Der klassische GeoServer als monolithische Serverlösung stößt im Umfeld moderner Microservice-Architekturen schnell an technische Grenzen. Diesen Problemen tritt das "GeoServer Cloud" Projekt (https://github.com/geoserver/geoserver-cloud) entgegen, indem bestehende GeoServer-Implementierungen durch Erweiterung und Anpassung in individuell einsetzbare Einzelkomponenten transformiert werden. Diese können dann im Rahmen einer Microservice-Architektur in Container-basierten Verwaltungsumgebungen wie beispielsweise Kubernetes eingesetzt und beliebig skaliert werden. Der Vortrag beleuchtet die technischen Konzepte (dynamic service discovery, externalized configuration, distributed events, API gateway) und diskutiert Vor- und Nachteile dieser Entwicklungen. Am Beispiel eines lokalen KIND-Setups (Kubernetes in Docker) werden die Möglichkeiten in aller Kürze veranschaulicht. about this event: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/FPU77T/