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Wir zeigen, wie man mit wenigen, gezielten Anpassungen beim Einsatz von Vectorlayern in der Webkartographie automatisch zu besseren Ergebnissen kommt. Dieses Prinzip, bekannt als „Falling in the pit of success“, bedeutet, dass durch durchdachte Prinzipien und gutes Design verlässliche Resultate ohne zusätzlichen Aufwand entstehen. Beispiele aus dem Digitalen Zwilling Wuppertal zeigen, wie sich Performance, Darstellung und Interaktion spürbar verbessern. In diesem Vortrag zeigen wir, wie im Projekt „DigiTal Zwilling / Geoportal Wuppertal“ die Umstellung von weit über 100 bestehenden WMS-Layern auf Vectorlayer zu einem deutlichen Qualitätssprung in Darstellung, Interaktion und Performance geführt hat. Der Fokus liegt nicht auf einer bloßen technischen Migration, sondern auf den konzeptionellen Ideen, die diese Verbesserung möglich machen. Wir erläutern, wie sich durch offene Technologien wie MapLibre und Leaflet konsistente Visualisierungen umsetzen lassen. Dabei werden Beispiele gezeigt, wie Selektion, Snapping, Informationsabfragen und Infoboxen im Vektorstyle realisiert werden. Auch die Druckausgabe und die präzise Darstellung in ALKIS-basierten Layern werden behandelt. Auf Wunsch bleiben bestehende WMS-Dienste als Single Points of Configuration erhalten. Die erstellten Vectorlayer kommen nicht nur im Digitalen Zwilling / Geoportal Wuppertal, sondern auch in den TopicMaps Wuppertal zum Einsatz. Besonders dort zeigen sich auch die Stärken des Ansatzes, da einzelne Layer offline verfügbar gemacht werden können. So lassen sich mit denselben Daten leicht themenspezifische, offline nutzbare Anwendungen realisieren – etwa eine WC-Karte, eine Wohnlagenkarte oder eine Trinkwasserbrunnenkarte. Auf diese Weise entsteht ein durchgängiges Konzept, das Performance, Flexibilität und Ausfallsicherheit verbindet. Wir zeigen, wie sich stabile und optisch überzeugende Ergebnisse erzielen lassen, wenn Systeme so gestaltet sind, dass gute Voreinstellungen und klare Prinzipien automatisch zu verlässlichen Resultaten führen. Die vorgestellten Ansätze lassen sich leicht auf andere WebGIS-Projekte übertragen. Auch wer nur einzelne Ideen übernimmt, erzielt schnell spürbare Verbesserungen in Visualisierung und Nutzer*innen-Erlebnis. Der Vortrag richtet sich an GIS-Entwickler*innen, Kartograph*innen und Anwender*innen, die mehr aus ihren Karten herausholen wollen – nicht durch neue Tools, sondern durch bessere Gestaltung, gezielte Vektorisierung und praxisbewährte Ideen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/RWUMXC/

Das QField Vegetation Plugin-Projekt bietet Codebeispiele und Dokumentation, die Sie durch die Entwicklung eines eigenen QField Plugins führen. Es demonstriert Feature-Selektion, Feature-Bearbeitung und mehrere nützlichen Widgets. Wir präsentieren das Plugin kurz und geben Orientierungshilfen für den Lernpfad der QField Plugin-Entwicklung. Das QField Vegetation Plugin wurde ursprünglich für das Vegetationsmonitoring in unserer Organisation entwickelt. Um andere Entwickler beim Erstellen eigener Projekt-Plugins zu unterstützen, haben wir das Repository in eine Reihe von Code-Demonstrationen umgewandelt. Das Repository enthält mehrere Demonstrations-Plugins. Das erste ist ein einfaches "Hello World"-Plugin. Jedes weitere Plugin fügt eine neue Funktionsebene hinzu und baut so die komplette Anwendung Schritt für Schritt auf, bis hin zum vollständigen Plugin. Funktionalitäten wie Feature-Selektion, -Suche und -Bearbeitung werden demonstriert, ebenso wie interessante Widgets. In unserem Lightning Talk stellen wir dieses Plugin und das Code-Demonstrations-Projekt vor. Zudem geben wir praktische Hinweise und Orientierungshilfen zur QField Plugin-Entwicklung. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/ZWPPVY/

QGIS 4, auf Basis von Version 6 des Qt-Frameworks, ist gerade frisch erschienen und (d)ein Plugin läuft noch nicht damit? Ich zeige eine kurze Übersicht zu den nötigen Schritten zur Portierung, sowie zu hilfreichen Tools und bekannten Fallstricken. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/TKUTMD/

Routing direkt im Feld: ORStools und QField bringen openrouteservice auf mobile Geräte - ein Ausblick. Das ORStools-Plugin für QGIS existiert seit über sieben Jahren und ist eine etablierte Möglichkeit, direkt aus QGIS auf openrouteservice zuzugreifen. Es verbindet sich mit der openrouteservice-API, um Routing, Isochronen, Matrixberechnungen und weitere geodatenbezogene Dienste bereitzustellen. Seit Juni letzten Jahres ist die grundlegende Routing-Funktionalität auch in QField über ein eigenes Plugin verfügbar, wodurch unterwegs Routenberechnungen für verschiedene Profile möglich sind. Dieser Vortrag zeigt die aktuellen Möglichkeiten des QField-Plugins: vom frisch installierten QField bis zur Erstellung einer Fußgängerroute – und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/BUWFUN/

Vor aller Visualisierung in schönen Karten stehen die Erfassung und die Aktualisierung der Daten. Dieser Vortrag bietet eine Übersicht über Editoren und Apps, die eine Datenerfassung unterwegs im Gelände ermöglichen. In der Anfangszeit von OSM waren wir mit GPS-Empfänger, Klemmbrett, Fotoapparat und Diktiergerät unterwegs. Seit dem hat sich vieles verändert. Luftbilder haben viele Lücken gefüllt, denn Teichränder, Flussläufe, Hausumrisse und viele andere Objekte sind häufig nicht zugängig. Trotzdem bleibt noch viel Raum für die terrestrische Datenaufnahme. Waldwege, Verkehrsverbote, Hydranten und Öffnungszeiten überfordern jedes Luftbild. Typische Aufnahmegeräte für unterwegs sind jetzt Handy und Tablet. Dafür gibt es inzwischen eine Vielzahl von Apps, die weit über das einfache Aufzeichnen eines GPS-Tracks hinausgehen. Viele vereinfachen auch den Einstieg in die Datenerfassung. Der Vortrag stellt vor allem die meist genutzten Apps **StreetComplete**, **Every Door**, **Go Map!!**, **Vespucci**, **OSMTracker** und **OpenStop** vor, weitere werden kurz genannt. Welches Konzept steht hinter welcher App? Welche App hat welche Stärken und ist wofür besonders geeignet? Wieviel Vorwissen ist erforderlich? Können oder müssen die Daten anschließend nachbearbeitet werden? Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/ZLRDXR/

Im Waldbodenschutz spielen Rückegassen eine wichtige Rolle, da sie die Befahrung mit schweren Maschinen auf festgelegte Bereiche reduzieren sollen. Mit dem neuen **QGIS-Plugin TrailScan** können diese Flächen im Wald automatisiert kartiert werden. Für die Anwendung werden **frei verfügbare Airborne Laserscanning Daten** verwendet. Das Plugin nutzt **PDAL** zur Prozessierung der 3D-Punktwolken. Mithilfe eines **CNN-Modells** werden dann Raster-Karten mit den Rückegassen ausgegeben. #### Über TrailScan TrailScan ist ein QGIS-Plugin, das im Rahmen des gleichnamigen Forschungsprojekts vom Forest Monitoring Lab der HAWK Göttingen entwickelt wurde. Gefördert wurde das Projekt durch die pfälzische Sattelmühle Stiftung. [Projektwebsite](https://www.hawk.de/de/forschung/forschungsprojekte/trailscan) #### Autor:innen Tanja Kempen, Maximilian Freudenberg, Mathias Gröbe, Paul Magdon #### Hintergrund: Waldböden unter Druck Zur Waldbewirtschaftung werden häufig Erntemaschinen eingesetzt, die auf sogenannten Rückegassen fahren. Durch ihr hohes Gewicht verdichten diese Maschinen den Boden und können ihn dauerhaft schädigen. Um bestehende Rückegassen dauerhaft nutzen zu können, und somit die Schädigung des Waldbodens zu minimieren, ist es nötig, die Rückegassen zu kartieren. Gängige Praxis ist das Markieren von Gassenrandbäumen mit Sprühfarbe. So können die Rückegassen auch dann noch gefunden werden, wenn sie von junger Vegetation überwachsen und für das menschliche Auge unsichtbar werden. Zunehmend zeigt sich aber, dass diese Form der Markierung nicht dauerhaft ist. Wo in Folge des Klimawandels ganze Wälder durch Dürre und Borkenkäfer absterben oder von Stürmen und Waldbränden quasi über Nacht vernichtet werden, gehen auch die Markierungen der Rückegassen verloren. Sollen diese später erneut genutzt werden, sind sie häufig unter dichter Bodenvegetation verborgen und nicht mehr auffindbar. Eine digitale Erfassung der Rückegassen im forstlichen Geoinformationssystem könnte eine dauerhafte Verortung gewährleisten. Die manuelle Vermessung der Rückegassen z. B. mit GNSS-Geräten, ist jedoch sehr zeitaufwändig. #### Laserscan-Daten für viele Bundesländer frei verfügbar Mit Hilfe der Fernerkundung können Informationen über Waldbestände großflächig und effizient erhoben werden. Airborne Laserscanning (ALS) ist eine besonders geeignete Methode, da sie - im Gegensatz zu photogrammetrischen Verfahren - in der Lage ist, die Bestände zu durchdringen. ALS-Daten werden in vielen Bundesländern Deutschlands regelmäßig erhoben und sind häufig als offene Daten über die Geoportale der Länder erhältlich. #### Automatisierte Kartierung in QGIS Ausgehend von der ALS-Punktwolke werden auf Basis von PDAL und Python Skripten sowohl Lücken des Kronendaches, die Dichte der Vegetation sowie die Bodenoberfläche und ihr Mikrorelief ausgewertet. Mit im Feld erhobenen Trainingsdaten aus verschiedenen Waldgebieten Deutschlands wurde ein CNN-Modell trainiert, Rückegassen zu erkennen. Dieses kommt im TrailScan-Plugin für QGIS zum Einsatz. Das Ergebnis ist eine digitale, georeferenzierte Karte der erkannten Rückegassen im Rasterformat. Die Karte zeigt anhand eines Farbverlaufs die Wahrscheinlichkeiten, mit der das trainierte TrailScan-Modell eine Rückegasse erkannt hat. Erste Auswertungen haben ergeben, dass weniger hell dargestellte Linien alte Fahrspuren sein können, die schon länger nicht mehr genutzt wurden. Jedoch können in Einzelfällen auch Gräben, Wanderwege oder alte Hohlwege vom Algorithmus fälschlicherweise als Rückegasse erkannt werden. Tests in der Praxis haben gezeigt, dass auch im Gelände schwer auffindbare Rückegassen anhand der Karte identifiziert werden können. Auch bei der Erschließungsplanung kann die Karte genutzt werden. Sind in einem Bestand bereits alte Fahrspuren vorhanden, können sie ggf. in die neu anzulegende Feinerschließung integriert werden. So kann die Befahrung des Waldbodens weiter reduziert werden. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/QZQKDW/

Dieser Beitrag zeigt, wie man mit OpenLayers, proj4js, geotiff.js und PMTiles Kartenapplikationen erstellen kann, die über die bekannte "Basiskarte mit thematischen Punktsymbolen drauf" hinausgehen. Die Verarbeitung von Geodaten kennt inzwischen auch im Web-Browser kaum mehr Grenzen. Es gibt leistungsstarke Web Map Libraries wie OpenLayers, Pendants zu essenziellen C-Bibliotheken wie Proj4js, die Unterstützung gängiger Formate wie (Geo)Tiff, oder Tools zur Erstellung und Nutzung effizienter, cloud-basierter Speicher- und Transferformate wie PMTiles. All das eröffnet Möglichkeiten, die denen von Desktop- und Server-Software kaum nachstehen. Dieser Beitrag zeigt anhand konkreter Beispiele, angereichert mit Einblicken in Programmcode, wie sich die genannten Technologien kombinieren lassen, um Geodaten aus verschiedenen Quellen direkt im Browser zu hochwertigen räumliche Information zu verarbeiten. Somit lassen sich ohne Installation von Software auf benutzerfreundliche Weise Inhalte transportieren, die noch vor wenigen Jahren Desktop-GIS Systemen und Fachpersonal vorbehalten waren. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/LATVBC/

Wie lassen sich Geodaten mit PostGIS effizient speichern und nutzen? In diesem Vortrag zeige ich verschiedene Möglichkeiten, räumliche Daten performant zu speichern und zu visualisieren. Anhand laufender Projekte und anhand von Beispielen werden gängige Datenmodelle vorgestellt und ihre jeweiligen Vor- und Nachteile präsentiert. In der Welt der Geographischen Informationssysteme (GIS) wird die PostgreSQL-Datenbank in Kombination mit PostGIS häufig zur Speicherung räumlicher Daten verwendet. Die PostGIS-Erweiterung, die in den letzten 23 Jahren von einer großen wachsenden Gemeinschaft gepflegt und erweitert wurde, macht PostgreSQL zu einer räumlichen Datenbank. Im Wesentlichen ermöglicht PostGIS räumliche Daten in PostgreSQL zu speichern und zu nutzen. Dieser Vortrag beschäftigt sich mit dem zentralen Teil, für den PostGIS verwendet wird: die Geodaten. Wir werden unterschiedliche Möglichkeiten aufzeigen, um räumliche Daten in einer performanten Art und Weise mit PostGIS zu speichern. Eine wichtige Rolle spielt hierbei sowohl die effiziente Organisation über das Datenmodell, als auch die Verfügbarkeit für Datenexporte und Datenabfragen von häufig verwendeten GIS-Clients (z.B. QGIS oder MapServer). Anhand eines großen laufenden Projektes des Schweizer Bundesamtes für Landestopografie (Swisstopo) werden wir verschiedene gängige Datenmodelle illustrieren und deren Vor- und Nachteile diskutieren. Einige dieser Beispiele bestehen aus sehr komplexen Datensätzen mit einer großen Anzahl an geographischen Objekten. Die Art, wie die Daten gespeichert werden, ist insbesondere für eine performante Visualisierung entscheidend, was an dem Beispiel der nationalen Geodateninfrastruktur map.geo.admin.ch gezeigt wird. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/W87ECN/

State of Open Source GIS in 2026. Open Source ist aus Geospatial nicht mehr wegzudenken. In vielen Bereichen sind Open Source Lösungen inzwischen der Quasi-Standard (PostGIS, GeoServer, QGIS). Aber was ist von den alten Ideen wirklich geblieben, was gibt es Neues, welchen Einfluss wird KI auf Open Source haben und wie geht es weiter? Zuerst gab es Software. Dann kamen proprietäre Lizenzen. Deswegen musste jemand Freie Software neu erfinden, nur um sie fast an Open Source zu verlieren, das dann langfristig aber doch wieder frei wurde. Dann hat Open Source die großen Tech-Giganten ermöglicht, die es jetzt wieder auffressen. War das wirklich nicht abzusehen? Und wie sieht es heute im Geo und GIS Bereich aus? Was passiert mit Open Source GIS in Zeiten agiler Software-Entwicklung, Cloud-Architekturen und KI? Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/VJAJHH/

In diesem Vortrag stellen wir die neue Version 2.28 des GeoServer-Cloud vor. Wir zeigen anhand von praktischen Beispielen den großen Mehrwert durch die implementierte Unterstützung cloudoptimierter Formate wie PMTiles und GeoParquet, sowie den Support gängiger cloudbasierter Speichersysteme (Amazon s3, Azure Blob Storage und Google Cloud Storage) im GeoServer-Cloud. Die Bereitstellung von Geodaten befindet sich im Wandel. Klassische, monolithische Serverstrukturen weichen zunehmend cloudbasierten und skalierbaren Architekturen. Parallel dazu entstehen neue Datenformate, die speziell für verteilte Speicher- und Verarbeitungssysteme ausgelegt sind – darunter GeoParquet für große Vektordatensätze und PMTiles für gekachelte Karten, die direkt aus Objektspeichern bezogen werden. Im Zuge dessen werden Cloud-Storage-Systeme wie S3 oder Google Cloud Storage vermehrt für die Datenspeicherung moderner Geodateninfrastrukturen eingesetzt. Mit GeoServer-Cloud wurde im Jahre 2020 ein Ansatz geschaffen, der die etablierte GeoServer-Technologie in klar abgegrenzte, skalierbare Komponenten unterteilt. Diese lassen sich nahtlos in Microservice-Architekturen und Orchestrierungssysteme wie Kubernetes integrieren. Anwender können GeoServer-Dienste dadurch dynamisch betreiben, horizontal skalieren und in Cloud-Umgebungen effizient verwalten. Vor dem Hintergrund aktueller operativer Einsatzszenarien von GeoServer-Cloud, erläutern wir in diesem Vortrag die wichtigsten Weiterentwicklungen aus dem letzten Jahr und stellen den großen Mehrwert durch die Unterstützung moderner Formate wie PMTiles und GeoParquet sowie deren Nutzung in cloudbasierten Speichersystemen vor. Bei letzteren wird nun neben Azure Blob Storage und Amazon S3 auch Google Cloud Storage unterstützt. Die wichtigsten Neuerungen, die wir in diesem Vortrag den Anwendern und Integratoren von GeoServer-Cloud (v2.28) vorstellen möchten umfassen: GeoWebCache Google Cloud Storage Modul - ermöglicht das Ablegen von Tile-Caches direkt in Google Cloud Storage (GCS) anstelle lokaler Laufwerke – ein entscheidender Schritt für persistente, skalierbare Cloud-Deployments. PMTiles DataStore Modul - erlaubt den direkten Zugriff auf PMTiles-Dateien, ein effizientes Format für Vektorkacheln, das ideal für den Einsatz in Object Storages wie S3 oder GCS geeignet ist. OGC API Features Erweiterung - Implementierung des modernen OGC-Standards zur Bereitstellung von Vektordaten über RESTful-APIs als JSON – eine leichtgewichtige Alternative zu WFS. GeoParquet DataStore Erweiterung - direkter Zugriff auf GeoParquet-Dateien für performante Analyse und Darstellung großer Vektordatensätze. Optionale INSPIRE-Unterstützung - neue Werkzeuge, um GeoServer-Dienste gemäß der europäischen INSPIRE-Richtlinie bereitzustellen. Integration der App-Schema-Erweiterung - ermöglicht die Bereitstellung komplex strukturierter Features über mehrere Datenquellen hinweg. Graticule-Erweiterung - dynamisches Einblenden von Gradnetzen auf Kartenansichten. Konfigurierbare Ausgabeformate - erlaubt Administratoren, gezielt zu steuern, welche Vektor- und Rasterformate für WMS-, WFS- und WCS-Requests verfügbar sind. Erweiterte Zugriffsprotokollierung – flexible Konfiguration von Access Logs für Monitoring, Debugging und Sicherheitsanalysen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/8SWCDQ/

Der Beitrag thematisiert die Bedeutung offener Geodaten in den Phasen des Hochwasserkrisenmanagements. Anhand digitaler Lagekarten und Beispielen aus der Einsatzpraxis wird gezeigt, wie Open-Source-Anwendungen und offene Standards derzeit genutzt werden. Dabei werden Herausforderungen beim Umgang mit offenen Schnittstellen und der Auffindbarkeit von Daten in verteilten GDI/ Geoportalen thematisiert, um Ansätze für Handlungsempfehlungen und der Community einen Impuls zu geben. Der Beitrag ist motiviert durch die Erkenntnisse aus der Studie im Rahmen der Masterarbeit „Informationsfluss und GIS-basierte Entscheidungsunterstützung am Beispiel von Hochwassereinsätzen“. In der Praxis fehlt es an einer einheitlichen Herangehensweise zur Schaffung einer Datengrundlage für verschiedenste Fragen und Entscheidungen entlang des Krisenmanagementzyklus. Ein Übermaß an Heterogenität, Medienbrüche, technische Ausstattung und administrative Gebundenheit stellen Kooperationen sowie die Reaktionsfähigkeit im Einsatzfall vor große Herausforderungen. Die Betrachtung erfolgt entlang des Krisenmanagementzyklus des Bundesamtes für Bevölkerungsschutz und Katastrophenhilfe und richtet den Fokus auf die Prävention sowie die ersten Stunden nach einem Ereignis, der sogenannten Chaosphase. Es wird das Spannungsfeld zwischen ehrenamtlichen Einsatzkräften als Anwender und behördlichen Strukturen als Daten-/Informationsquelle und -senke sowie als Verantwortungsträger beleuchtet. Die Recherchen haben gezeigt, dass die ganzheitliche Einbindung von ausgebildeten Fachberatern nicht nur im Ereignisfall, sondern bereits in der Vorbereitung (Prävention) entscheidend ist. Es wird die These verfolgt, dass das vielfältige Angebot an Fachinformationssystemen und die Existenz von Geodateninfrastrukturen auf nahezu allen Verwaltungsebenen abschreckend wirken, sich mit dem Thema „offene Geodaten“ und deren Anwendbarkeit zu beschäftigen, um einen flächendeckenden und gewinnbringenden Nutzen dieser zu erkennen. Häufig beginnt eine Lage mit den ersten Erkundungsergebnissen in Form einer Skizze auf Papier. Je größer das Szenario wird, desto mehr Kommunen sind davon betroffen, desto ferner vom realen Geschehen findet der Entscheidungsprozess statt. Die Etablierung der digitalen Lagekarte als wichtiges Kollaborationswerkzeug schöpft ihr Potenzial nicht aus, wenn diese in statischen Formaten wie normalen PDF-Dateien ausgetauscht wird. Unter der Annahme, dass die technischen Werkzeuge, die Austauschformate und die Daten selbst frei verfügbar sind, die technische Durchdringung und die Digitalisierung fortschreiten, rückt die Notwendigkeit klarer Standards, vorgedachter Prozesse und zielgruppengerechter Qualifizierungsangebote in den Mittelpunkt. Dieser Beitrag zeigt anhand von Beispielen auf, welche konkreten Herausforderungen in der Praxis bestehen, liefert Lösungsansätze und möchte einen Impuls in Richtung FOSSGIS-Community geben. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/LCC79P/

Sichere Infrastruktur für Fuß- und Radverkehr, mehr Straßengrün oder Sitzmöglichkeiten: All das braucht Platz im öffentlichen Straßenraum. Dieser wird häufig ganz selbstverständlich von Kfz zugeparkt. Gleichzeitig lässt sich beobachten, wie Parkhäuser leer stehen. Das QGIS-Plugin ParkingSpacePotential zeigt auf, welche Parkplätze aus dem öffentlichen Straßenraum in ein Parkhaus verlagert werden könnten. Der Raum auf den Straßen wird knapp. Unsere Städte platzen förmlich vor Autos, gleichzeitig benötigen Maßnahmen für Klimaschutz und Klimaanpassung, für den Ausbau der Fuß- und Radverkehrsinfrastruktur aber auch für eine sozialgerechte Gestaltung mehr Platz. Gemeindeverwaltungen und Kommunalpolitiker*innen ringen unter großen öffentlichen Druck um Lösungen für die Unterbringung von Parkplätzen und vernachlässigen dabei oft eine wertvolle Ressource: Parkhäuser. Diese sind selten voll ausgelastet, ganz im Gegenteil. Warum verlagert man also nicht einfach die Parkplätze aus dem Straßenraum in vorhandene Parkhäuser? Ein Problem ist, dass Kommunen oftmals nicht über ausreichende Informationen über ihren lokalen Parkraumbestand verfügen und Reduktions- und Verlagerungspotentiale schlecht abschätzen können. Mithilfe des 2025 veröffentlichten QGIS-Plugins ParkingSpacePotential lässt sich ermitteln, welche Parkplätze sich innerhalb einer bestimmten Laufdistanz zu einem Parkhaus befinden und ob dieses über ausreichende freie Kapazitäten verfügt, um diese Parkplätze abzubilden. Dabei können u.A. auch qualitative Merkmale von Parkplätzen, wie etwa Behinderten- oder Anwohnendenparkplätze gesondert berücksichtigt werden. In dem Beitrag wird die Funktionsweise des Plugins vorgestellt und anhand von Praxisbeispielen aufgezeigt, wie es kommunale Planungsentscheidungen unterstützen sowie die öffentliche und politische Akzeptanz von Maßnahmen zur Umverteilung des Straßenraums erhöhen kann. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/9BSAWM/

Das freie, quelloffene Routingsystem MOTIS wird im Rahmen des PriMa+ÖV Projekts erweitert, um die Einbindung von Taxis und privaten Mitnahmeangeboten in den öffentlichen Verkehr zu ermöglichen. Damit es durch das Taxiangebot nicht zur Kannibalisierung am ÖPNV kommt, wird ein mehrstufiges, kostenbasiertes Widerstandsmodell eingesetzt. Der geometrische Ansatz ermöglicht die Visualisierung der Entscheidungen des Modells, erleichtert somit die Kalibrierung und stellt die Nachvollziehbarkeit sicher. Durch die Integration von Taxis in den öffentlichen Verkehr (ÖV) können bisher nicht bediente Orte auf der ersten und letzten Meile angebunden, Taktlücken geschlossen sowie die Versorgung in den Tagesrandzeiten verbessert werden. Im Rahmen des PriMa+ÖV Projekts wird das freie und quelloffene Routingsystem MOTIS erweitert, so dass zusätzlich zum Angebot des ÖV auch Verbindungen gefunden werden, die teilweise oder vollständig durch Taxis der am Projekt beteiligten Taxiunternehmen realisiert sind. Eine Filterung der gefundenen Taxiverbindungen ist notwendig, damit der ÖV nicht durch die Taxiverbindungen kannibalisiert wird. Ob eine Taxiverbindung angeboten werden soll, hängt vom ÖV-Angebot auf der Strecke und dem zeitlichen Zusammenhang ab. Eine Taxiverbindung kann durch ausreichenden zeitlichen Abstand oder durch einen deutlichen Reisezeitvorteil im Vergleich zu den Alternativen des ÖV erwünscht sein, oder durch eine Kombination beider Aspekte. Eine weitere Anforderung an das Modell ist, dass in den Tagesrandzeiten großzügiger mit Taxiverbindungen umgegangen werden soll, da durch die Lücke zwischen den Betriebstagen keine frühere bzw. spätere ÖV-Verbindung existiert. Um unerwünschte Taxiverbindungen aus den Ergebnissen zu filtern, wird ein mehrstufiges, kostenbasiertes Widerstandsmodell mit einem geometrischen Ansatz verwendet. Jede ÖV-Verbindung trägt eine Kostenfunktion zur Kurvenschar des ÖV bei. Alle Taxiverbindungen, deren Kosten über der unteren Einhüllenden dieser Kurvenschar liegen, werden aus den Ergebnissen entfernt. Analog wird für die verbleibenden Taxiverbindungen die untere Einhüllende gebildet und alle Taxiverbindungen mit höheren Kosten entfernt. Durch die Dämpfung lokaler Maxima der Einhüllenden zwischen den Verbindungen wird in den Kernzeiten eine strikte Filterung bei vorhandenem Takt erreicht. Gleichsam bleibt eine erhöhte Permissivität in Tagesrandzeiten erhalten. Unter Verwendung von linearen Kostenfunktionen können die Anforderung der Projektpartner erfüllt werden. Das Modell ist aber nicht auf lineare Funktionen beschränkt. Außerdem erlaubt der geometrische Charakter des Modells eine unkomplizierte Visualisierung, um die Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen des Modells stets zu gewährleisten. Zur Kalibrierung des Modells werden Verbindungsmengen aus echten Routinganfragen gesammelt und die Verbindungen als erwünscht oder unerwünscht klassifiziert. Das Modell wird auf die Verbindungsmengen angewandt und die Ausgabe ausgewertet. Für Verbindungsmengen, bei denen nicht die gewünschte Klassifizierung erreicht wurde, werden die Verbindungen, die Modellentscheidung und die Anforderungsverletzung visualisiert. Entsprechend der Darstellungen kann eine Anpassung der Modellparameter vorgenommen und die Auswertung daraufhin wiederholt werden. Durch diesen Prozess ist eine praxisnahe Kalibrierung möglich. Die Kostenträger können präzise zwischen Angebotsverbesserung und Kostenkontrolle abwägen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/AVH3BM/

Das passiert nicht nur bei GIS-Themen: Man werkelt ganz frohgemut auf seiner kleinen Insel am Rande des Konzerns und baut ganz unversehens ein Werkzeug, das andere für hilfreich erachten und plötzlich hat man nicht nur Erfolg, sondern auch ein grösser werdendes Team. Wo vorher zwei, drei Unverdrossene in stiller Eintracht und auf kurzen Dienstwegen zielstrebig zusammengearbeitet haben, braucht es auf einmal Struktur. Unser Team hat die Frameworkfalle erfolgreich umgangen. Das ging so... Das passiert nicht nur bei GIS-Themen: Man werkelt ganz frohgemut auf seiner kleinen Insel am Rande des Konzerns und baut ganz unversehens ein Werkzeug, das andere für hilfreich erachten und plötzlich hat man nicht nur Erfolg, sondern auch ein grösser werdendes Team. Wo vorher zwei, drei Unverdrossene in stiller Eintracht und auf kurzen Dienstwegen zielstrebig zusammengearbeitet haben, braucht es auf einmal Struktur. Unser Team hat diese Frameworkfalle erfolgreich umgangen. Innerhalb von wenigen Monaten wuchs unser Team von vier auf zwanzig Entwickler, von denen die eine Hälfte im Rheinland, die andere Hälfte in Indien wohnt und arbeitet. Es galt eine hervorragende Team- und Fehlerkultur aus der kuscheligen Nische in den rauen Wind der IT-Operations eines größeren Konzerns zu überführen und unsere Idee von einem lebenswerten Arbeiten zwischen Kontinenten und Kulturen mit Leben zu erfüllen. Wie haben wir das gemacht? Der Werkzeugkasten der agilen Methoden ist zum Bersten gefüllt. Wir haben uns einiger bekannter Ansätze und Werkzeuge bedient. Dieser Vortrag will Mut machen, eklektisch und explorativ vorzugehen und nur die Prozesse und Methoden anzuwenden, die wirklich weiterhelfen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/HSWEJY/

Ein Einstieg in die Welt der Datenbanken. Der Vortrag gibt einen Überblick, was eine Datenbank überhaupt ist, erläutert die (für GIS-Anwendungen) wichtigsten Datentypen sowie die Erweiterungen durch Postgis und benennt einfache Beispiele für die Möglichkeiten, die das Werkzeug Postgis für die weitere Datenverarbeitung, insbesondere die Visualisierung mit QGIS, bietet. Der Vortrag richtet sich an Anfänger, die von SQL und Postgis bisher nur den Namen kennen. Er soll gerade für einen absoluten Anfänger verständlich und nachvollziehbar sein. Vermittelt wird im Wesentlichen neben einem Überblick über die Technik der Datenbank und ihren Gestaltungsmöglichkeiten Verständnis für den Sinn eines Einsatzes von Postgis. Die Installation der Datenbank wird nicht thematisiert, da das je nach Betriebssystem stark variiert. Ausgegangen wird von einer Datenbank, wie sie osm2pgsql für den Anwender bereitstellt. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/RHKSDK/

Der Vortrag beschreibt die Migration der GDI des Stadtplanungsamts der LH Wiesbaden von einer klassischen, serverbasierten Umgebung hin zu einer cloud-nativen Architektur mit Kubernetes. Als leistungsstarke Container-Orchestrierungsplattform ermöglicht es die automatisierte Verwaltung, Skalierung und Überwachung unserer auf Open-Source ausgerichteter Geodaten-Services. Wir zeigen exemplarisch, wie Kommunen mit OSS und moderner Infrastruktur ihre Geodaten effizient und flexibel verwalten können. Dieser Beitrag befasst sich mit der Migration der Geodateninfrastruktur des Stadtplanungsamts der Landeshauptstadt Wiesbaden von einer monolithischen Windows-Server-Umgebung zu einer containerisierten, cloud-nativen Open-Source-Architektur auf Basis von Kubernetes. Zum Einsatz kommen ausschließlich quelloffene Softwarekomponenten, darunter Mapbender 4, UMN MapServer, Apache, PgAdmin, PostgreSQL/PostGIS und Apache Solr. Eine zentrale LDAP-Anbindung ermöglicht die Benutzerverwaltung und Authentifizierung in den einzelnen Komponenten. Perspektivisch ist die Abbildung eigener Gruppenstrukturen durch eine Erweiterung um Keycloak geplant, während das zentrale Active Directory weiterhin von der IT administriert wird. Ein Schwerpunkt lag auf der Erhöhung der Betriebssicherheit. Feste Konfigurationseinträge wie Passwörter und Dateipfade wurden vollständig aus den Konfigurationsdateien entfernt und durch Variablen und Secret-Management-Mechanismen ersetzt. Ergänzend wurde ein Logging-Stack auf Basis von Loki und Grafana etabliert, der eine zentrale, skalierbare und effiziente Protokollverwaltung ohne verteilte Logfiles ermöglicht. Die neue Infrastruktur verbessert zudem Wartung und Weiterentwicklung signifikant. Test- und Produktivsysteme erlauben risikofreie Updates und Upgrades, während alle Konfigurations- und Anwendungskomponenten versionskontrolliert in Git-Repositorys geführt werden, was die Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Teamkollaboration stärkt. Perspektivisch ist die Integration weiterer kommunaler Instanzen vorgesehen, um einen gemeinsamen Datenbank-Cluster zu bilden. Dies unterstützt eine zentrale Datenhaltung, erleichtert den Datenaustausch, fördert aktuelle Open-Data-Initiativen und die Erweiterung des Digitalen Zwillings. Darüber hinaus wird die Einbindung eines QGIS Servers angestrebt, um Fachanwendern die eigenständige Veröffentlichung von Projekten zu ermöglichen. Das Projekt steht somit exemplarisch für die Modernisierung kommunaler Geodateninfrastrukturen durch offene, sichere und skalierbare Technologien. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/U33HTH/

Wir zeigen einen deutschlandweiten Prototyp-Dienst für wolkenfreie Sentinel-2-Daten auf Landkreisebene (& Städte). Die Aufnahmen werden noch am gleichen Tag in der Cloud prozessiert und als frei verfügbare, sofort nutzbare Datensätze (Cloud-Optimized Geotiff) bereitgestellt, direkt integrierbar in GIS-Software oder in OGC-Services. Die hohe Aktualität eignet sich besonders für kommunale Anwendungen (Monitoring, Planung). Unser Prototyp vereinfacht somit den Zugang zu Sentinel-2-Daten. Im Beitrag präsentieren wir einen cloudbasierten Prototyp für wolkenfreie Sentinel-2-Daten für ganz Deutschland auf Ebene der Landkreise – einschließlich Stadtstaaten und kreisfreier Städte. Der Fokus liegt auf zwei Aspekten: (1) ein einfacher, offener Zugang und (2) eine sehr hohe Aktualität der Daten. Außerdem liegen alle historischen wolkenfreien Aufnahmen seit 2015 vor. So sollen insbesondere Kommunen profitieren, die keine zeitlichen oder personellen Kapazitäten für eigene Satellitendaten-Workflows haben. Technisch nutzen wir CODE-DE, um tagesaktuelle Aufnahmen automatisiert zu Cloud-Optimized-GeoTIFFs zu prozessieren und täglich in S3-Objektspeichern abzulegen. Der Code ist auf openCode verfügbar (https://gitlab.opencode.de/lgln/sentinel2l). Für jeden Landkreis und jede Aufnahme steht ein stabiler URL-Endpunkt bereit, der direkt in GIS-Software oder bestehende WebGIS-Plattformen eingebunden werden kann. Ergänzend bieten wir eine Web-Anwendung (https://lgln.community.code-de.org/), über die Datensätze gesucht und genutzt werden können. Der Prototyp senkt damit Zugangshürden zu Sentinel-2-Daten und erschließt kommunalen Fachabteilungen aktuelle Erdbeobachtungsdaten für Monitoring und Planung. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/PEWAT3/

Die GDI-Th wird modernisiert. Kernstück ist der Geoproxy 4.0 mit cloud- und containerbasierter Architektur. Als zentrale Darstellungskomponente dient der Thüringen Viewer auf Basis des Masterportal-Frameworks. Der Vortrag behandelt Herausforderungen der Umsetzung in der Thüringer Verwaltungscloud unter Berücksichtigung der Rahmenbedingungen des Landesrechenzentrums sowie die Integration in bestehende Infrastrukturen wie die landesinterne Nutzerverwaltung und die Anbindung an die BundID. Die Geodateninfrastruktur Thüringen (GDI-Th) steht vor den umfassendsten infrastrukturellen und technischen Veränderungen seit ihrer Entstehung. Mit dem Geoproxy 4.0 als Kernkomponente vollzieht sich ein technologischer Paradigmenwechsel: von monolithischen Systemen hin zu modularen, containerbasierten Architekturen. Parallel zur Cloud-Migration entstehen neue OGC API-Dienste, 3D-Visualisierungsmöglichkeiten und modernisierte Web-Clients. Diese Transformation vereint technische Innovation mit fachlicher Weiterentwicklung und schafft die Grundlage für skalierbare, performante eGovernment-Anwendungen. Der auf dem Masterportal-Framework basierende Thüringen Viewer bildet die zentrale Darstellungskomponente des Geoproxy 4.0 zur Visualisierung der Geodaten der GDI-Th. Aufbauend auf dem Thüringen Viewer wurden verschiedene spezialisierte Fachviewer entwickelt. Als eine der ersten Komponenten migrieren der Thüringen Viewer und seine Derivate in die neue Infrastruktur des Geoproxy 4.0. Der Vortrag beleuchtet folgende Herausforderungen: * DevSecOps-Praktiken für das Masterportal-Framework in einer behördlichen Cloud * Containerisierte Umgebungen (von Docker über Podman bis Kubernetes) * Integration der internen Nutzerverwaltung (Active Directory) * Anbindung an die BundID * Anbindung an im Landesnetz betriebene Siegelserver * Lessons Learned und Handlungsempfehlungen Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/S8ZLFH/

In diesem Vortrag wird gezeigt, wie mit der PostgreSQL-Erweiterung PostGIS räumliche Daten effizient verarbeitet werden können. Anhand eines konkreten Anwendungsbeispiels wird erläutert, wie ein optimiertes PostGIS-Datenbankschema und maßgeschneiderte Funktionen eine schnelle Visualisierung von Echtzeitinformationen in Katastrophengebieten ermöglichen und so eine effektive Entscheidungsfindung unterstützen. Der effiziente Umgang mit geographischen und räumlichen Daten ist ein wichtiger Faktor für die Entscheidungsfindung in Echtzeit. In Notfallszenarien kann das Wissen, wie viele Menschen sich in einem bestimmten Gebiet aufhalten, die Katastrophenplanung erheblich verbessern. Umfangreiche Abfragen räumlicher Daten sind jedoch rechenintensiv und erfordern ein sorgfältiges Datenbankdesign, um aussagekräftige Resultate zeitnah zu erhalten. Die PostgreSQL-Erweiterung PostGIS, die eigens für das Handhaben von geographischen und räumlichen Daten entwickelt wurde, bietet ein Werkzeug zur Bewältigung dieser Herausforderung. Die Kombination von PostGIS mit einer zweckmäßigen Datenbankstruktur ermöglicht es, komplexe Szenarien effektiv anzugehen. PostGIS ist ein Open-Source-Tool, das unter der GNU General Public License veröffentlicht wird und direkt in PostgreSQL aktiviert werden kann, was die erweiterte Datenbank zu einer geeigneten Grundlage für unseren Anwendungsfall macht. Im Rahmen eines Projekts für das Schweizerische Bundesamt für Bevölkerungsschutz BABS haben wir eine Web-GIS-Anwendung entwickelt, um in Katastrophenszenarien die Anzahl der aktuell in einem Gebiet anwesenden Personen auf einer Karte zu visualisieren. Eine zentrale Anforderung an diese Anwendung ist es, dem Benutzer die gewünschten Daten zeitnah zur Verfügung zu stellen, damit die zuständigen Stellen sofort und effektiv handeln können. Um diese Anforderung zu erfüllen, war es unerlässlich, ein geeignetes Datenbankschema zu entwerfen und benutzerdefinierte PostgreSQL-Funktionen zu entwickeln, um die bestmögliche Leistung zu erzielen. In diesem Vortrag werde ich eine kurze Einführung in PostGIS geben und anschließend detaillierter auf die entwickelte Datenbankstruktur eingehen, welche Ansätze wir in Betracht gezogen haben und wie sich diese Ansätze in Bezug auf ihre Leistung verhalten. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/NZ9SYX/

Der Beitrag mit dem Untertitel "... und warum ich es heute nicht noch einmal machen würde – oder vielleicht doch?" bietet einen selbstkritischen Rückblick auf die 25-jährige Geschäftstätigkeit von lat/lon, einer Firma mit einem auf dem Open Source-Gedanken basierenden Businessmodell im Bereich der Geo-IT, und beleuchtet die Herausforderungen, die Chancen und Risiken, früher und heute, und was es unterwegs zu lernen gab, mit dem Ziel, die Erfahrungen praxisnah zu präsentieren. Ein selbstkritischer Rückblick auf die 25-jährige Geschäftstätigkeit von lat/lon, einer Firma mit einem auf dem Open Source-Gedanken basierenden Businessmodell im Bereich der Geo-IT, zeigt die Herausforderungen, die Chancen und Risiken, früher und heute, und was es unterwegs zu lernen gab, in diesem ziemlich speziellen Markt. Als lat/lon gegründet wurde, gab es keine (oder nur sehr wenige) Mitspieler im GIS-Markt, die Open Source zu ihrer Grundlage gemacht haben. Heute ist das nicht mehr so – und möglicherweise hat lat/lon dazu beigetragen. Was zur Jahrtausendwende eine Nische oder ein Alleinstellungsmerkmal war, auch in Kombination mit OGC-Knowhow, gibt es jetzt überall. Aber auch wenn die Rahmenbedingungen für eine solche Firmengründung in 2025 andere sind, können die Erfahrungen aus 25 Jahren immer noch hilfreich sein. Ziel des Beitrags ist es, solche hilfreichen Erfahrungen herauszuarbeiten und praxisnah zu präsentieren. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/Z7CCWE/

Der Wohnungsneubau soll intensiviert und gleichzeitig das Flächensparziel beibehalten werden. Eine Lösungsstrategie ist die vertikale Nachverdichtung von Gebäuden. Doch ein Eingriff in den Siedlungsbestand ist oft konfliktbehaftet. Daher werden anerkannte städtebauliche Kriterien in räumliche Daten übersetzt und verwendet, um Standorte für vertikale Nachverdichtung an einem Fallbeispiel zu ermitteln. Hierdurch soll ein moderner Ansatz für eine proaktive Innenentwicklung geschaffen werden. Die Bundesregierung verfolgt die Absicht den Wohnungsneubau zu intensivieren, um die Bevölkerung mit bezahlbarem, angemessenem Wohnraum zu versorgen. Gleichzeitig sollen keine neuen Flächen versiegelt und der CO2-Ausstoß, an dem der Bausektor einen erheblichen Anteil trägt, reduziert werden. Eine Lösungsstrategie ist die vertikale Nachverdichtung, also das Wachstum von Gebäuden in die Höhe. So kann Wohnraum geschaffen werden, ohne Freiflächen in Anspruch zu nehmen. Doch ein Eingriff in den Gebäudebestand führt häufig zu Konflikten. Neben divergierenden Nutzerinteressen und einem engen sowie komplexen rechtlichen Rahmen, liegt die Herausforderung darin, geeignete Standorte für eine Bestandsentwicklung auszumachen. Die Zugänglichkeit zu Infrastrukturen für zusätzliche Einwohner muss sichergestellt sein, ebenso wie eine städtebauliche Einfügung des Vorhabens. In diesem Vortrag werden operationalisierbare städtebauliche Kriterien sowie ein Workflow vorgestellt, die es ermöglichen Standorte für vertikale Nachverdichtung in einem QGIS-Projekt zu ermitteln. Praktisch angewendet wird dies am Fallbeispiel der Stadt Hamburg. Grundlage der Forschung ist ein Open-Source-Ansatz und der Leitgedanke niedrigschwellig mit frei verfügbaren Daten und „Bordmitteln“ städtebauliche Analysen durchzuführen. Aus zahlreichen kommunalen Leitlinien werden moderne Dichte-Kriterien des Städtebaus erfasst, die sich für eine maschinelle Datenverarbeitung eignen. Darüber hinaus werden Grundlagendaten, wie beispielsweise das 3D-Gebäudemodell der Stadt Hamburg, genutzt, um sowohl eine flächendeckende, als auch detaillierte Analyse zu ermöglichen. Es handelt sich dabei um frei verfügbare Daten, die aus dem Geoportal der Stadt Hamburg oder von OpenStreetMap abrufbar sind. Die Aufbereitung, Verarbeitung und Lagerung der Daten findet in QGIS und über eine PostGIS-Datenbank statt. Anhand der aufbereiteten Daten können mittels Distanzanalysen verträgliche Nachverdichtungsstandorte ermittelt werden. Es liegt die These zugrunde, je näher ein Gebäude an ausgewählten Infrastrukturpunkten liegt, desto eher eignet es sich für eine vertikale Nachverdichtung. Dabei kann für jedes einzelne Wohngebäude der Stadt Hamburg die individuelle Standorteignung automatisiert berechnet werden. Dieses kriterienabhängige und nicht rein planungsrechtsbasierte Vorgehen soll einerseits einen objektiven räumlichen Ansatz liefern, um die nachhaltige Innenentwicklung auf kommunaler Ebene zu vereinfachen und zu beschleunigen. Andererseits sollen Kommunen und ihre Mitarbeiter in die Lage versetzt werden, eigenständig, ohne zusätzlichen Ressourcenaufwand, städtebauliche Analysen durchzuführen. Gleichzeitig können kommunale Leitlinien auf ihre Praktikabilität hin geprüft werden. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/CRUW9R/

Der Vortrag gibt einen Blick "hinter die Kulissen" für alle, die schon immer mal wissen wollten, wie die Vereinsarbeit gemacht wird. Und für diejenigen, die mitmachen wollen, aber noch nicht so richtig wissen wie und wo. Was macht der Verein hinter der FOSSGIS-Konferenz eigentlich so? In der Satzung steht "Ziel des Vereins ist die Förderung und Verbreitung Freier Geographischer Informationssysteme (GIS) im Sinne von Freier Software und Freier Geodaten". Aber was heißt das in der Praxis? Wie funktioniert unsere tägliche Arbeit? Wie arbeiten Koordinierungsstelle, Arbeitsgruppen und Vorstand? Und wer eigentlich ist diese "Community"? Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/ULQLYP/

pg_search ist eine neue PostgreSQL-Erweiterung für die Volltextsuche mit dem BM25 Algorithmus. Damit können gleichwertige Ergebnisse wie mit externen Suchmaschinen (Elasticsearch, Solr) erreicht werden. Dank der automatischen Aktualisierung des Suchindexes ermöglicht pg_search den sofortigen Einbezug von neuen oder aktualisierten Daten. BM25 oder Best Match 25 ist ein Ranking-Algorithmus für die Ähnlichkeitsbewertung (Relevanz) von Suchanfragen in Textdaten. Die Ergebnisse werden auch mit etablierten PostgreSQL-Erweiterungen für die Volltextsuche wie pg_trgm verglichen. URL: https://github.com/paradedb/paradedb/tree/main/pg_search BM25: - https://www.luigisbox.de/suchglossar/bm25/ - https://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25 Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/HFELXJ/

Souveräne Cloud-Umgebungen eignen sich für die Verarbeitung schützenswerter Daten. Das vorgestellte Datenmanagementsystem nutzt einen Objektspeicher (MinIO) und PostGIS (Raster) auf Basis von Pods zur Verwaltung von zeitlich vagen Geodaten. Durch interoperable Schnittstellen und cloudfähige Datenformate werden Machine-Learning-Anwendungen unterstützt. Mithilfe von Geodiensten können Ergebnisse präsentiert und über die STAC API auffindbar gemacht werden. Die Nutzung souveräner Cloud-Umgebungen für die Verarbeitung sensibler Daten ist ein aufstrebendes Feld. Sowohl datenschutzrechtliche Vorgaben als auch institutionelle Richtlinien erfordern in vielen Fällen die Hoheit über die gesamte Pipeline der Datenverarbeitung. Zudem stellt die Einhaltung von Budgets aufgrund nutzungsbasierter Preisgestaltungen oft ein Problem bei der Verwendung von Ressourcen öffentlicher Cloud-Provider dar. Auch Bestrebungen, Abhängigkeiten von Big-Tech-Unternehmen zu verringern, erhöhen das Interesse an der Verwendung souveräner IT-Strukturen. Das vom Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) geförderte Forschungsprojekt „Der zeitliche Wandel von Geodaten” befasst sich mit der Entwicklung von Methoden zur automatisierten Klassifizierung, Speicherung und Analyse von Geodaten unterschiedlichen Alters und unterschiedlicher Qualität. Ein Ziel besteht in der Entwicklung eines Systems zur effizienten Verwaltung und Verarbeitung raumzeitlicher Daten in souveränen Cloud-Umgebungen. Durch die ausschließliche Verwendung von Open-Source-GIS-Komponenten ermöglichen Standardschnittstellen eine interoperable Nutzung durch Machine-Learning-Anwendungen, beispielsweise zur Objektklassifizierung anhand historischer Kartenwerke und Luftbildaufnahmen. Das in diesem Beitrag vorgestellte Datenmanagementsystem verfolgt einen containerbasierten Ansatz und ist mit Kubernetes (K3s) kompatibel. Ein Objektspeicher, der mit MinIO (S3) umgesetzt wurde, dient als zentrale Speicherkomponente. Zur Aufbereitung von Rasterrohdaten in cloudfähige Formate verfügt das System über Schnittstellen zur Konvertierung in die Formate Cloud Optimized GeoTIFF (COG), PostGIS (Raster) und Zarr (Datacube). Einen direkten Vergleich dieser Formate mit Fokus auf verteilte bzw. parallele Schreiboperationen in Cloud-Umgebungen haben wir kürzlich vorgestellt (https://doi.org/10.25598/agit/2025-58). Insbesondere die Möglichkeit zur Verwendung vager/grober Zeitangaben zeichnet das entwickelte Datenmanagementsystem aus. Geodaten verwenden zumeist ISO 8601 zur Kodierung temporaler Eigenschaften, was typischerweise die Angabe präziser Datumsangaben voraussetzt. Durch die Speicherung lediglich der signifikanten Datumskomponenten als Tag in den Objekt-Metadaten ist auch die Angabe unpräziser Zeitinformationen möglich. Zur Bereitstellung von temporalen Rasterdaten als Geodienst dient der Mapserver in Kombination mit PostGIS (Raster). Zu diesem Zweck werden Metadaten samt vager Zeitangaben ausgewertet und unter Verwendung eines Template-Systems in Mapfiles überführt. Das vorgestellte System integriert außerdem pycsw zur Metadatenverwaltung und setzt dabei auf die STAC API. Datensätze werden automatisch in Collections und Items überführt und sind über raumzeitliche Abfragen auffindbar. Auf Basis von FastAPI und nginx existiert ein effizientes und flexibel erweiterbares Backend. Die bereitgestellten Webschnittstellen werden unter Verwendung von JSON Web Tokens (JWT) gegen unerlaubten Zugriff geschützt. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/NK9YBG/

Die Transformation zur nachhaltigen Wärmeversorgung erfordert gezielte Analyse und Integration zahlreicher Daten. Der HAWK Kompass unterstützt die Wärmeplanung in Bestands- und Potenzialanalysen, indem Open Data zahlreicher Quellen in ein WebGIS-Energy-Framework eingebunden werden. Die integrierten Funktionen unterstützen interaktive und anpassbare Quartiersanalysen und Datenexport. Planer:innen erkennen regionale Energie- und Infrastrukturpotenziale schnell und treffen fundierte Entscheidungen. Das Anfang 2024 in Kraft getretene Wärmeplanungsgesetz sieht gemäß § 4 eine flächendeckende Wärmeplanung bis spätestens 30. Juni 2028 vor. Die Wärmeplanung ist eine komplexe Aufgabe, bei der Planer:innen für jede Kommune auf zahlreiche, verstreute Datenquellen zugreifen und diese mühsam aufbereiten und auswerten müssen. Ziel dieser Arbeit ist die Veranschaulichung des Beitrags von Open Data, WebGIS-Frameworks sowie methodischer Ansätze für Bestands- und Potenzialanalysen in der nachhaltigen Wärmeversorgung. Grundlage bildet hierbei die Integration von 15 amtlichen und öffentlichen Geodatensätzen, darunter Zensusdaten (z. B. Gebäude, Bevölkerung, Wärmeversorgung), Geothermieinformationen (LBEG, LIAG), Gewässerdaten (NLWKN), Industrieemissionen (Destatis) sowie Schutzgebietsabgrenzungen (LGLN, BfG). Die Daten werden zunächst lokal in QGIS verarbeitet, für die webbasierte Anwendung über QGIS2Web exportiert und anschließend mit weiteren JavaScript-Bibliotheken wie Leaflet-Geoman sowie serverseitigen Routinen zu einem interaktiven WebGIS-EnergyPlanning-Framework kombiniert. Dieses bietet Werkzeuge zur Quartiersuntersuchung, zur Anzeige der Verfügbarkeit und Nutzbarkeit lokaler erneuerbarer Energie- und Abwärmequellen, zur Datenaggregation, Filterung und zum Export strukturierter Ergebnisse zur Auswertung in gängigen Softwares wie Excel. So entsteht ein skalierbares, transparentes System, das datengetriebene Wärmeplanungsprozesse unterstützt und bislang schwer erkennbare regionale Energiepotenziale sichtbar macht. [Der HAWK Kompass für nachhaltige Wärmeversorgung](https://s-heatingcompass.hawk.de/) dient hierbei als prototypische Umsetzung dieses Ansatzes und demonstriert das Potenzial für Effizienz, Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit in der Wärmeplanung. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/QRLPEX/

Die Arbeitsgruppe SmartMapping entwickelt im Auftrag der AdV ein Verfahren, um Daten der Landeverwaltungen als Karte bereitzustellen. Klingt einfach, ist aber komplex. In diesem Vortrag wird der aktuelle Stand vorgestellt, Einblicke in aktuelle Herausforderungen, und Ausblicke auf die nächsten Entwicklungen gegeben. Was gibt es Neues im Projekt? * Veränderungen in der Datenlandschaft * Fokus auf Automatisierung * Umfangreiche Kartogaphie-Möglichkeiten mit QGIS * basemap.world mit OSM Veränderungen der Aufgaben der AG * Kernaufgabe Wirkbetrieb * Nachnutzung * Kooperation * Weiterentwicklung Geo Savoir-Vivre im Amt und fürs Volk. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/HGDLS8/

Die Mercator-Projektion wird heutzutage von vielen verachtet. Dies geht auf die Kritik von Arno Peters aus den (mindestens) 1970er Jahren zurück. Die Mercator-Projektion verfügt jedoch über einzigartige Eigenschaften. Dieser Vortrag erläutert die Vor- und Nachteile der Mercator-Projektion und vergleicht sie mit anderen Projektionen. Die Mercator-Projektion ist nicht schlecht. Mercator ist dein Freund. Man muss nur wissen, wann man sie einsetzt und wann nicht. Jede Projektion bringt Verzerrung mit sich. Das ist unvermeidlich. Und verschiedene Projektionen verzerren auf unterschiedliche Weise. Die Eigenschaften der Projektion müssen so gewählt werden, dass sie dem Zweck der Karte entsprechen. Die einzigartigen Eigenschaften der Mercator-Projektion sollten nicht vergessen werden, nur weil sie die Größe von weit vom Äquator entfernt gelegenen Gebieten übertreibt. Es handelt sich um eine weltweite winkeltreue (konforme) Projektion, bei der die Richtung „nach oben“ immer nach Norden zeigt. Diese Eigenschaften sind nicht nur nützlich in der Vermessung (große Maßstäbe), sondern auch in der weltweiten Datendarstellung (kleine Maßstäbe) . Winkeltreue Projektionen sind in vielen Anwendungsfällen entscheidend. Eine Verzerrung der Winkel kann bei bestimmten Darstellungen sehr nachteilig sein. In anderen Fällen ist dies akzeptabel, da die Flächenverzerrung unter Umständen tolerierbar ist. Auch die Eigenschaft, parallele Meridiane zu haben, ist sehr nützlich. Die Kenntnis der Eigenschaften der Projektionen kann dabei helfen, die am wenigsten schlechte für den jeweiligen Zweck der Karte auszuwählen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/XGZTEF/

Der Vortrag vermittelt Motivation und Orientierung für den Aufbau eines eigenen Lakehouse-Clusters. Er erklärt kompakt Architektur und Kernbausteine eines Lakehouse-Systems – vom Katalog über Speicher und Compute bis zum Tabellenformat – und zeigt, wie man einen Plan für große Datenmengen entwickelt, wenn eine einzelne Maschine nicht mehr ausreicht. Mit der fortschreitenden Öffnung von Geodaten wachsen die Anforderungen an Speicherung und Berechnung. Klassische Einzel-Datenbanken lassen sich zwar skalieren, stoßen bei sehr großen, heterogenen Beständen jedoch an organisatorische und technische Grenzen. Der Vortrag entmystifiziert moderne Lakehouse-Architekturen und zeigt, wie S3-Speicher, Katalog, Compute (von DuckDB bis Spark) und Tabellenformat zusammenspielen. Im Fokus steht Apache Iceberg v3 mit nativer Geo-Unterstützung: räumliche Datentypen, Time-Travel und saubere Schema-Evolution. Ziel ist ein klarer Startpfad vom Laptop-PoC zum kleinen Cluster – inklusive typischer Fallstricke sowie Do’s & Don’ts. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/AWVX7F/