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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/

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/

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/

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/

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/

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/

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/

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/

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/

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/

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/

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/

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 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/

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/

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/

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 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/

Geodatensätze ohne Metadaten sind ein wenig wie Karten ohne Legende – ohne sie wird es schwierig, sich zurechtzufinden. Die Arbeit mit ihnen kann aber zur Herausforderung werden, weshalb terrestris für die Senatsverwaltung Berlin einen Metadateneditor entwickelt hat, der die Erstellung und Veröffentlichung von Metadaten vereinfacht und zugleich die Anforderungen gängiger Standards erfüllt. Die Lösung fördert den Umgang mit Metadaten und ist für alle zugänglich – auch ohne spezifisches Know-how. Metadaten sind essentieller Bestandteil von Geodateninfrastrukturen. Wer Geodatensätze oder -dienste effizient finden und verwenden will, benötigt sie. Und wer Geodatensätze bereitstellt, ist sogar dazu verpflichtet Metadaten mitzuliefern. Sie sorgen für Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Wiederverwendbarkeit – und doch leiden sie häufig unter einem eher verstaubten Ruf. Um die Arbeit mit ihnen zu vereinfachen, hat terrestris für die Senatsverwaltung Berlin ein benutzerfreundliches, Open Source-basiertes Metadatenerfassungssystem entwickelt. Ziel des Projekts war die Entwicklung eines Metadateneditors, der Daten effizient und strukturiert erfasst und für die Veröffentlichung in GeoNetwork opensource vorbereitet. Die Lösung basiert auf bewährten Open Source-Komponenten und konzentriert sich auf das Wesentliche: eine klare, intuitive Oberfläche, mit der Nutzende neue Datensätze anlegen, bestehende bearbeiten sowie nach festgelegten Rollen- und Rechtekonzepten prüfen und freigeben können. Automatisierte Validierungsprozesse stellen sicher, dass alle Einträge den Standards – etwa ISO 19115, ISO 19119 und INSPIRE – entsprechen. Nach erfolgreicher Prüfung können die Metadaten direkt für die Veröffentlichung bereitgestellt werden. Im Vortrag werden die konzeptionellen und technischen Grundlagen des Projekts vorgestellt, ergänzt durch Erfahrungen aus Entwicklung und Einführung der Anwendung. Gezeigt wird, wie Metadaten mit der Lösung einfach, sicher und nachvollziehbar erfasst, geprüft und veröffentlicht werden können. Im Mittelpunkt steht die Benutzerfreundlichkeit: vordefinierte, rollenspezifisch konfigurierte Eingabeformulare, Statusanzeigen zur Visualisierung des Bearbeitungsfortschritts sowie die Möglichkeit, bestehende Metadatensätze als Vorlagen zu nutzen oder auf integrierte Schlagwortkataloge zuzugreifen. Der Vortrag zeigt, welchen Mehrwert die Anwendung für öffentliche Verwaltungen und alle bietet, die regelmäßig mit Metadaten arbeiten: Sie macht die Erfassung nicht nur effizienter, sondern auch übersichtlicher, nachvollziehbarer und qualitativ besser. Mit den richtigen Werkzeugen fürs Metadatenmanagement verlieren Metadaten schnell ihr verstaubtes Image – und werden zu einem echten Arbeitserleichterer für alle die Geodatensätze und -dienste einsetzen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/NHU8SV/

(Unvollständige) Open Data und deren (erschwerte) Auffindbarkeit in öffentlichen Behörden ist ein regelmäßiges Thema auf der FOSSGIS. Das Umweltbundesamt arbeitet auf der Grundlage seiner Datenstrategie an der Umsetzung einer datenzentrierten Denk- und Arbeitsweise. Ein zentraler Baustein in diesem Prozess ist der Aufbau eines Metadatenkatalog für die vielfältigen Umwelt- und Naturschutz-Daten. Wir stellen den aktuellen Status Quo des Metadatenkatalogs und seine Rolle in der Datenstrategie vor. Das Umweltbundesamt (UBA) hat zum Ende des Jahres 2023 eine Datenstrategie erarbeitet, aus welcher heraus verschiedene Umsetzungsmaßnahmen entstanden sind. Dazu zählen unter anderem die Entwicklung und Implementierung von Richtlinien für Nutzungsbedingungen und Lizenzen im Bereich Daten, aber auch der Aufbau und die Etablierung eines UBA-Metadatenkatalogs. Der Metadatenkatalog (MDK) wird das zentrale System, um die verteilten und heterogenen Daten des UBA mit Hilfe semi-automatisierter Prozesse zu erfassen, zu pflegen und sowohl intern als auch extern auffindbar zu machen. Zudem soll eine Verlinkung mit anderen Katalogen ermöglicht werden. Dadurch kann ein vollumfängliches Bild der offenen Daten des UBA nach außen kommuniziert werden und Daten werden einfacher auffindbar und nachhaltig nutzbar (entsprechend der FAIR-Prinzipien). Weitere daten-zentrierte Maßnahmen der Datenstrategie bauen dabei auf dem MDK als zentrale Säule auf. Bei der technischen Umsetzung wird von proprietärer Software, wie sie beispielsweise bei der aktuellen UBA GDI noch zum Einsatz kommt, auf Open Source Komponenten gewechselt. Herausfordernd ist hierbei die Heterogenität der Daten am UBA und die historisch gewachsene disperse Datenhaltung. Die Daten reichen u.a. von Geodaten über Verwaltungsdaten bis hin zu Mess- und Sensordaten. Ein transparenter Prozess, der die Mitarbeiter:innen am UBA von Anfang an in den Aufbau und die Einführung des MDK mit einbezieht, ist aktuell ein wesentlicher Aspekt bei der Planung und Umsetzung. Im Vortrag werden wir sowohl auf die Ziele der MDK-Maßnahme im Rahmen der Datenstrategie eingehen, als auch die Entscheidungen bei der Wahl der verschiedenen technischen Komponenten und Einbindung verschiedener Metadatenschemata vorstellen. Wir laden zum offenen Gespräch und konstruktiver Kritik ein, um den UBA Metadatenkatalog auch für die FOSSGIS-Community so nutzbringend wie möglich zu machen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/FHVD8J/

Der Beitrag zeigt am Beispiel forstlicher Studiengänge an der HAWK Göttingen, wie FOSSGIS, Open Data und moderne Hardware (z.B. GNSS, Drohnen) erfolgreich in Vorlesungen, Übungen und Prüfungen integriert werden. Durch praxisnahe Projekte werden Fachkräfte ausgebildet, die digitale Kompetenzen und den souveränen Umgang mit offenen Geodaten und Tools für Wissenschaft und Praxis erlernen. An der Fakultät für Ressourcenmanagement der Hochschule für Angewandte Wissenschaft und Kunst (HAWK) in Göttingen werden die Bachelorstudiengänge Forstwirtschaft und Arboristik sowie die Masterstudiengänge „Waldökosystemmanagement und Bioökonomie“ und „Urbanes Baum- und Waldmanagement“ angeboten. In all diesen Studiengängen gewinnen Geoinformatik und der kompetente Umgang mit Geodaten stetig an Bedeutung. Dies spiegelt sich in den Curricula wider: Seit 2022 setzen wir in der Lehre ausschließlich auf freie und offene GIS-Programme (FOSSGIS), wie QGIS, QField, Orfeo Toolbox (OTB), Open Drone Map, PDAL und R. Ein weiterer zentraler Aspekt ist die konsequente Nutzung von Open Data und offenen Schnittstellen in der Lehre: Sowohl Lehrende als auch Studierende greifen auf öffentliche Fernerkundungs- und Geodaten zu, etwa der Landesvermessungen, der OpenStreetMap oder des Copernicus-Programms. Neben der Software spielt moderne Hardware eine wichtige Rolle in der Ausbildung: GNSS-Empfänger, Drohnen, Laserscanner und Outdoor-Tablets werden für praxisorientierte Geländeübungen und Datenerhebungen eingesetzt und direkt mit FOSSGIS-Tools ausgewertet. In dem Beitrag möchte ich anhand konkreter Beispiele aus der Lehrpraxis berichten. Zur Vermittlung von GIS- und Fernerkundungskompetenzen kommen sowohl klassische Lehrmethoden, als auch problembasierte Projektarbeiten zum Einsatz. Insbesondere die Projekt-basierten Formate – von der Datenerhebung im Wald oder im urbanen Raum bis zur Ergebnispräsentation mittels QGIS-Karten oder webbasierten Applikationen – fördern anwendungsbezogenes und kollaboratives Lernen. Auch in Prüfungsformaten spiegelt sich die Praxisorientierung wider: Neben E-Klausuren mit QGIS werden Aufgaben im Gelände durchgeführt, bei denen Studierende mobile GIS-Anwendungen und GNSS-Geräte unter realen Bedingungen einsetzen. Der Beitrag stellt anhand konkreter Beispiele aus der Lehre die Rolle von FOSSGIS-Software in den genannten Studiengängen vor. Präsentiert und reflektiert werden didaktische Konzepte, erfolgreiche Praxisprojekte sowie Herausforderungen und Lösungsansätze bei der Nutzung von FOSSGIS und Open Data in Lehre und Prüfungspraxis. Ziel ist der Austausch zu Best Practices in der FOSSGIS-Lehre. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/JNVF7U/

STAC (SpatioTemporal Asset Catalogs) ist ein Standard für die Organisation und Beschreibung geografischer und zeitlicher Daten. Er wird von zahlreichen Organisation und Projekten verwendet und hat eine breite Toolunterstützung. Der OGC Standard für Metadatendienste CSW wurde kürzlich durch OGC API - Records abgelöst, welcher grosse Ähnlichkeiten mit STAC aufweist. STAC wurde in enger Abstimmung mit OGC API Standards entwickelt und ist seit Oktober 2025 selbst ein OGC Community Standard. Im Mai 2025 wurde die Version 1.0 von OGC API - Records, dem Nachfolger des Katalogdienstes CSW publiziert. Die beiden Standards haben eine grosse funktionale Überlappung, welche in diesem Vortrag gegenübergestellt werden. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/SUTPAH/

Dieser Beitrag stellt den aktuellen Stand, Trends und Vorteile der praktischen Nutzung FAIRer Zitation von Open Source geospatial Softwareprojekten wie GDAL, GMT, GRASS, PDAL, PROJ und QGIS anhand persistenter digitaler Identifikatoren (PID) in wissenschaftlicher Literatur vor, die im FAIR4G-Projekt erfasst werden (fair4g.org). Dieser Beitrag stellt den aktuellen Stand, Trends und Vorteile der praktischen Nutzung FAIRer Zitation von Open Source geospatial Softwareprojekten wie GDAL, GMT, GRASS, PDAL, PROJ und QGIS anhand persistenter digitaler Identifikatoren (PID) in wissenschaftlicher Literatur vor, die im FAIR4G-Projekt erfasst werden (fair4g.org). Das FAIR-Paradigma (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) der offenen datengetriebene Wissenschaft setzt die Anerkennung (due credit) von wissenschaftlichen Ergebnissen um. Dies gilt auch Open Scource geospatial Software als Teil der Forschungsinfrastruktur, bzw. als Forschungssoftware als Teil wissenschaftlicher Ergebnisse, die in wissenschaftlichen Publikationen referenziert und zitiert werden müssen (Nachvollziehbarkeit). Das Monitoring durch FAIR4G erfasst bisher folgende PID: Digital Object Identifier (concept DOI) für open geospatial Softwareprojekte, version DOI für einzelne Software-Releases, sowie ORCID für Einzelpersonen, die als Entwickler aktive Beiträge zu einem Softwareprojekt leisten. Die datengetriebene Auswertung basiert auf Metadaten der Verlage, die auf dem Crossref-Portal veröffentlicht werden (crossref.org). Die Projektergebnisse umfassen Trendentwicklungen der DOI-basierten Fachliteraturzitate von Softwareprojekte, aktuelle Übersichten derjenigen Verlage und wissenschaftlichen Zeitschriften die bereits DOI-basierte Softwarezitation vollumfänglich umsetzen/mittragen, sowie Empfehlungen für Softwareprojekte zum effektiven und effizienten Nutzung von PID, anhand der bisherigen Praxiserfahrungen der PID-nutzenden Softwareprojekte. Projekt-Communities profitieren mehrfach vom FAIR Paradigma: Die aus CrossRef gewonnenen Informationen belegen transparent, welche Beiträge eine open geospatial Software quer durch die Wissenschaftsdisziplinen leistet. Auf individueller Ebene erhalten die Entwickler in ihren ORCID-Profilen Dokumentation und Anerkennung für jedes Software-Release, an dem sie als Autor:innen mitgearbeitet haben. Potentielle Autor:innen können anhand der FAIR4G-Informationen ergänzend zum Open Access Status eines Verlags oder einer Zeitschrift vorab beurteilen, ob eine Publikation in Bezug auf Softwarezitate die best practices der FAIR Prinzipien auch für Software erfüllen wird. Die bisherigen Ergebnisse zeigen, dass die bloße Verfügbarkeit der erforderlichen technischen PID-Infrastruktur zwingend erforderlich ist, aber nicht allein ausreicht, um die Akzeptanz in der Wissenschaft und die allgemeine Anwendung sicherzustellen. Erst wenn ebenfalls organisatorische Veränderungen der best practices aller Stakeholder umgesetzt sind, zeigen die Ergebnisse positive Trends und potentiell selbstverstärkende Trends hinsichtlich der Akzeptanz und FAIRe Nutzung von PID für open geospatial Software. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/HRS8DQ/

Ein offener, dezentraler Ansatz zur Speicherung von Metainformationen zu Geodaten ermöglicht es kleineren Akteuren, wie NGOs, Forschungsteams und Privatpersonen, ihre erhobenen oder abgeleiteten Daten leicht auffindbar und nachhaltig bereitzustellen. Der Ansatz beruht auf modernen, offenen (cloud-optimized) Datenformaten und Protokollen wie GeoZarr, Icechunk, Apache Iceberg, DASL und ATProto, die Interoperabilität, Integrität und Skalierbarkeit sicherstellen. Das Ziel dieses Projekts ist es, Metainformationen zu Geodaten leicht bereitstellen zu können und diese zugleich auffindbar und nutzbar zu machen. Es folgt den FAIR-Prinzipien. Als Ausgangspunkt diente der Blog-Eintrag [„Science needs a social network for sharing big data“ von Tom Nicholas], der die Probleme beim Teilen großer wissenschaftlicher Datensätze detailliert beschreibt. Als zentrale Technologie wird das [ATProto]-Protokoll eingesetzt. Es ermöglicht ein Netzwerk, das Akteure aus Behörden, Zivilgesellschaft und Forschungseinrichtungen miteinander verbindet. Man muss nicht unbedingt Teil einer Organisation sein, das Bereitstellen der Daten steht jedem offen. Ein zentrales Metadatenportal, das sämtliche Einträge enthält, wäre denkbar. Allerdings ermöglicht die Architektur durch die Trennung von Datenspeicherung und Präsentation das Erstellen von spezialisierten Portalen, die gezielt auf bestimmte Nutzergruppen zugeschnitten sind. Für aggregierte Kataloge wird heute häufig ein Harvesting-Ansatz verwendet. Dabei werden Daten eines anderen Portals in festgelegten Intervallen maschinell abgerufen und Änderungen übernommen. ATProto kehrt diesen Prozess um und vereinfacht ihn: Ein Publish-Subscribe-Mechanismus benachrichtigt die aggregierende Instanz sofort, sobald Änderungen auftreten. Auch denkbar ist es, durch solche Benachrichtigungen automatisierte Verarbeitungsprozesse auszulösen, die aufgrund der neuen Metadaten dann eine abgeleitete Version der beschriebenen Daten erstellen, die wiederum zur Verfügung gestellt wird. Ein Beispiel hierfür wären Satellitendaten, die bei neuen Bildern eine Analyse von Waldbränden anstoßen. Moderne Datenformate wie [GeoZarr] oder [Icechunk] spielen dabei eine wichtige Rolle, weil sie cloud-optimiert sind und die Daten auf beliebigen Speichersystemen bereitstellen, ohne dass spezielle Serversoftware nötig ist. Zudem können die Metadaten direkt innerhalb der Daten gespeichert werden. Durch eindeutige Identifizierung mittels Hashes ([Content-Addressing]) lässt sich die Integrität der Daten jederzeit verifizieren. Der Vortrag gibt einen Überblick über die zugrunde liegenden Technologien und zeigt die weitreichenden Möglichkeiten dieses dezentralen Ansatzes auf. [„Science needs a social network for sharing big data“ von Tom Nicholas]: https://hackmd.io/@TomNicholas/H1KzoYrPJe [ATProto]: https://atproto.com/ [GeoZarr]: https://www.ogc.org/announcement/ogc-forms-new-geozarr-standards-working-group-to-establish-a-zarr-encoding-for-geospatial-data/ [Icechunk]: https://github.com/earth-mover/icechunk [Content-Addressing]: https://en.wikipedia.org/wiki/Content-addressable_storage Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/KV8VC7/

Mit wachsenden Datenmengen und komplexen Analysen stoßen klassische GIS-Tools wie QGIS, PostGIS oder GeoPandas zunehmend an Performance- und Skalierungsgrenzen. DuckDB und SedonaDB bieten hier effiziente Alternativen für die lokale Geoverarbeitung, während Apache Spark mit Sedona große Datenmengen skalierbar und verteilt verarbeitet. Der Vortrag vergleicht diese Tools in Bezug auf Installation, Geo-Funktionalität und praktische Einsatzmöglichkeiten. Klassische GIS-Tools wie QGIS, PostGIS, GeoPandas oder GDAL/OGR haben sich über Jahre bewährt und sind aus der Geodatenverarbeitung nicht wegzudenken. Doch mit immer größeren Datenmengen und anspruchsvolleren Analysen stoßen auch diese Werkzeuge an ihre Grenzen, besonders bei Performance und Skalierbarkeit. Hier bieten DuckDB, SedonaDB und Apache Spark mit der Sedona-Erweiterung zusätzliche Möglichkeiten für spezifische Anwendungsfälle. DuckDB und SedonaDB ermöglichen es, Geodaten effizient auf lokalen Rechnern zu verarbeiten. Das ist besonders dann vorteilhaft, wenn schnelle Abfragen und Analysen benötigt werden, ohne dass eine aufwendige Infrastruktur aufgebaut werden muss. Apache Spark mit Sedona hingegen ist eine Lösung für die Verarbeitung großer Datenmengen in verteilten Umgebungen, wo Skalierbarkeit und Performance entscheidend sind. Der Vortrag vergleicht diese Tools anhand verschiedener Kriterien. Ein Schwerpunkt liegt auf der Installation und Einrichtung, also welche Voraussetzungen es gibt und wie hoch der Installationsaufwand ist. Ein weiterer Fokus liegt auf der Geo-Funktionalität, also welche räumlichen Operationen unterstützt werden und wie die Performance im Vergleich zu klassischen Tools ausfällt. Anhand von Beispielen aus der Praxis wird gezeigt, in welchen Fällen die neuen Tools bestehende Workflows ergänzen oder ersetzen können, und es wird ein Überblick gegeben, für welche Szenarien sich die jeweiligen Ansätze eignen. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/9EUFDH/

Das BKG hat ein breites Open Data-Angebot, welches sich stetig erweitert. Was hat sich seitdem getan? Welche Datensätze sind neu hinzugekommen? Und wie steht es um das Thema Open Source? Das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) ist der zentrale Geodienstleister des Bundes und hat ein breites Open Data-Angebot, welches sich stetig erweitert. Neben der Nutzung von proprietärer Software liegt die Entwicklung und Verbreitung von Open Source Software zunehmend im Aufgabenbereich des BKG. Im Vortrag werden die Neuerungen im Bereich Open Data vorgestellt. Dabei soll neben den bereits veröffentlichten Datensätzen auch auf die Neuerungen in Bezug auf verwendete Lizenzen eingegangen werden. Die Open Data-Landschaft in der öffentlichen Verwaltung bleibt durch verschiedene Gesetztesinitiativen weiterhin in Bewegung. Ergänzend wird der Status Quo von Open Source am Bundesamt vorgestellt und ein Ausblick in die Zukunft gegeben. Das Thema ist auch in der Bundesverwaltung hochaktuell und wird im Kontext einer sich stetig ändernden weltpolitischen Lage zunehmend diskutiert und umgesetzt. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/LYXX9P/

Die Bereitstellung von Sensordaten in Nahe-Echtzeit stellt kommunale Verwaltungen wie die Stadt Hamburg vor neue Herausforderungen. Der hier vorgestellte Prototyp eines Standard-Konnektors vereinfacht die Integration und die Veröffentlichung solcher Daten im OGC-Standard Sensor Things API. Im Vortrag werden der Einsatz des Prototyps im laufenden Betrieb sowie aktuelle Weiterentwicklungen zum Erreichen der vollständigen Betriebsfähigkeit und Nachnutzbarkeit des Konnektors vorgestellt. Die Stadt Hamburg sieht sich verstärkt der Herausforderung gegenüber, kontinuierlich fließende Sensordaten in Nahe-Echtzeit öffentlich verfügbar zu machen. Um diese Herausforderung bewältigen zu können, müssen die Prozesse zur Datenintegration ohne tiefgreifende Fachkenntnisse eingerichtet und unkompliziert gewartet werden können. Dafür ist es erforderlich, die Datenintegration mithilfe von Konnektoren weitgehend zu standardisieren. Im Rahmen der Urban Data Platform (UDP) Hamburg wurde der Prototyp eines Python-basierten Standard-Konnektors entwickelt. Der Standard-Konnektor ermöglicht die Ansprache unterschiedlicher synchroner (z.B. REST-APIs) und asynchroner Schnittstellen (z.B. MQTT-Broker) und die Integration der Daten in Nahe-Echtzeit in die UDP. Der Aufbau des Konnektors umfasst ein datenquellen-spezifisches, lesendes Plugin und ein standardisiertes, schreibendes Modul mit dem Zielmodell OGC Sensor Things API. Die Datenintegration erfolgt direkt in den FROST-Server der UDP. Durch die Bereitstellung des Konnektors in containerisierter Form wird eine effiziente Ressourcennutzung und einfache Skalierbarkeit entsprechend der zu erwartenden Datenlast ermöglicht. Im Zuge der Weiterentwicklung des Prototyps zum betriebsfähigen Konnektor soll die Erstellung des lesenden Plugins weitgehend automatisiert erfolgen, sodass auch Anwender ohne fortgeschrittene Programmierkenntnisse Nahe-Echtzeit-Datenintegrationen einrichten können. Um die Nachnutzung über die Grenzen Hamburgs hinaus zu ermöglichen, wird der Prototyp zurzeit einer umfassenden Aktualisierung der Abhängigkeiten unterzogen. Im Anschluss ist eine Veröffentlichung des Quellcodes geplant. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/RHAHZQ/

XPlanung und das KISS-Prinzip scheinen auf den ersten Blick *unvereinbar*. Trotz jahrelanger Anstrengungen, sowohl auf der Ebene der Standardisierung, als auch im Bereich der Softwareentwicklung, geht es in der Praxis nur sehr schleppend voran. Eine der Ursachen für diese Verzögerungen ist die Komplexität des Datenmodells. Die FOSS **XPlanung-light** ermöglicht es Kommunen, ihre Bauleitpläne auf einfache Art zu verwalten und zu publizieren - ohne sich mit dem Modell auseinandersetzen zu müssen. **XPlanung-light** ist eine freie Open Source Software, die Kommunen helfen soll ihre Bauleitpläne auf sehr einfache Art und Weise digital zu verwalten. Es handelt sich um eine Webanwendung auf Basis des weit verbreiteten Python Frameworks [Django](https://www.djangoproject.com). **Historie** Die Initiative zur Entwicklung der Software stammt aus Rheinland-Pfalz und basiert u.a. auf dem Bedarf der Ablösung der seit 2009 vom LVermGeo-RP betriebenen *Hostingplattform für Bauleitpläne*. Rheinland-Pfalz hatte als erstes Bundesland die Art und Weise der Bereitstellung von kommunalen Plänen und Satzungen im Internet standardisiert ([Leitfaden Kommunale Pläne GDI-RP](https://www.geoportal.rlp.de/metadata/Leitfaden_kommunale_Plaene_GDI_RP.pdf )). Im Rahmen des Aufbaus der Geodateninfrastruktur des Landes wurde die o.g. Hostingplattform eingerichtet. Die Plattform steht den Kommunen grundsätzlich kostenfrei zur Verfügung und wird insbesondere von kleineren Organisationen verwendet, um ihre Bauleitpläne im Internet zu publizieren. Bisherige Softwarekomponenten: * PostGIS * Mapserver * Geoserver Die Bereitstellung der Pläne erfolgt dabei kompatibel zu den Anforderungen der [EU INSPIRE-Richtlinie](https://eur-lex.europa.eu/DE/legal-content/summary/the-eu-s-infrastructure-for-spatial-information-inspire.html). Es gibt sowohl Metadaten, als auch WMS-Schnittstellen, die von den Kommunen direkt zur Beauskunftung verwendet werden. Das Datenmodell für die Verwaltung der Pläne basiert ursprünglich auf XPlanung 2.0 und wurde in enger Abstimmung mit den Kommunen sukzessive an die Anforderungen der Praxis angepasst. Die Vorgehensweise hat sich in den letzten 16 Jahren bewährt und zum Zeitpunkt des Starts der Entwicklung (2025) stehen alleine in Rheinland-Pfalz schon mehr als 14.400 Pläne online und interoperabel zur Verfügung ([Aggregation der Metadaten standardisierter Bebauungspläne RLP](https://www.geoportal.rlp.de/spatial-objects/557/collections/gdi-rp:bplan_polygon)). **XPlanung-light** Da sich sowohl die technischen, als auch die rechtlichen Rahmenbedingungen in den letzten Jahren geändert haben, war es Anfang 2025 an der Zeit, die Bereitstellungsarchitektur auf neue Beine zu stellen. **Grundsätzliche Prinzipien** * Vereinfachung der Verwaltung durch die Kommunen * Sicherstellung eines langfristigen Betriebs * Verbesserung der Kompatibilität zu XPlanung * Beibehaltung der bewährten Schnittstellen (GDI-DE / INSPIRE) * Nutzung von Freier Open Source Software um kostenfreie Nachnutzbarkeit sicherzustellen * Das System soll deutschlandweit einsetzbar sein **Was XPlanung-light kann und was es nicht kann** * XPlanung-light soll Prozesse im Bereich der Bauleitplanung durch die Verwendung weit verbreiteter Standards vereinfachen. * Es besteht *nicht* der Anspruch den Austauschstandard [XPlanung](https://xleitstelle.de/xplanung) in seinem kompletten Umfang abzubilden. * Es handelt sich also *nicht* um ein Werkzeug um vollvektorielle XPlan-GML Dateien zu erzeugen, diese können jedoch vom System verwaltet werden. Als Verwaltungs- und Publikationstool für Bauleitpläne ist **XPlanung-light** eher auf einer *Metaebene* angesiedelt. **Funktionsumfang** * Erstellen und Editieren von XPlan-Objekten * Import und Export von XPlan-GML Dateien * Import und Export von XPlan-ZIP Archiven * Verwaltung einer beliebigen Anzahl von Anlagen * Verwaltung eines an der Praxis orientierten und historisierten Plan-Datenmodells (kompatibel zu XPlanung 6.0+) * Automatische Erstellung von Metadaten und OGC-Diensten für eine standardisierte Publikation der Daten * ... **Weitere Informationen** * [Projekt auf github](https://github.com/mrmap-community/xplanung_light) * [Geodjango Tutorial](https://mrmap-community.github.io/django-tutorial/) Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/SFT7FL/

Luftbilder und LiDAR-Daten variieren stark in Format, Qualität und Zugänglichkeit, was ihre interoperable Nutzung über große Gebiete erheblich erschwert. Um diese Heterogenität zu reduzieren, wurden automatisierte Verarbeitungspipelines auf Basis freier Software entwickelt. So entstehen standardisierte, bereinigte und Cloud-optimierte Datensätze für effiziente Analysen. Für die Aufgaben an der Nordwestdeutschen Forstlichen Versuchsanstalt (NW-FVA) werden großflächige – häufig bundeslandübergreifende - Geodaten benötigt. Historisch gewachsene Datenstrukturen und eine Vielzahl von unterschiedlichen Datenquellen haben zu einer starken Heterogenität in Bezug auf Datenformate, Metadatenstandards, Zugriffsmöglichkeiten und Qualitätsniveaus geführt. Um insbesondere Orthofotos und LiDAR-Daten (Airborne Laser Scanning) effizient und einheitlich nutzbar zu machen, wurden automatisierte Prozessierungspipelines entwickelt, die vollständig auf Open-Source-Software wie GDAL, PDAL und lasR basieren. Die Pipelines übernehmen Aufgaben wie Datenbereinigung, Standardisierung, Reprojektion, Komprimierung und Katalogisierung. Das Ergebnis sind hochwertige, homogenisierte Datensätze, die in Cloud-optimierten Formaten (COG, COPC) bereitgestellt werden. Diese werden zusätzlich über virtuelle Mosaike (VRT, VPC) referenziert, um einen performanten und flexiblen Zugriff zu ermöglichen. Ziel ist der Aufbau eines umfassenden, qualitätsgesicherten und interoperablen Geodatenbestandes, der zukünftig per SpatioTemporal Asset Catalog (STAC) organisiert und zugänglich gemacht werden soll. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/QNDSLH/

openCode ist die gemeinsame Plattform der Öffentlichen Verwaltung für die Erstellung, Qualitätssicherung, Austausch und Nachnutzung von OSS. Mit dem Badge Programm und den Plattform Services wurde in 2025 das Angebot für Bund, Land und Kommunen ausgebaut, um vertrauenswürdige OSS glaubhaft zu attestieren. Mit der souveränen Softwarelieferkette demonstriert openCode, wie OSS das IT-Sicherheitsniveau durch sichere Softwareprüfung, dezentrale Container-Registry etc. nachhaltig etabliert. openCode ist die gemeinsame Plattform der Öffentlichen Verwaltung für die Erstellung, Qualitätssicherung, Austausch und Nachnutzung von Open-Source-Software. Mit dem Badge-Programm und den Plattform Services wurde 2025 das Angebot für Bund, Länder und Kommunen grundlegend ausgebaut. Durch die Kooperation mit dem BSI entstand die erste Phase einer souveränen und sicheren Softwarelieferkette. Mit einer eigenen Container-Distributionsinfrastruktur etabliert openCode eine sichere, resiliente und kontrollierte OSS-Lieferkette. Die staatlich betriebene Lösung ersetzt internationale privatwirtschaftliche Dienste wie DockerHub und GitHub durch eine unabhängige Alternative mit verbindlichen Qualitäts- und Sicherheitsstandards – und wirkt damit Abhängigkeitsrisiken in der Digitalen Infrastruktur wirksam entgegen. Das innovative Badge-Programm macht automatisierte Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen skalierbar. Transparente Qualitätssiegel (Bronze, Silber, Gold) zeigen auf einen Blick, welche Software welche Sicherheitsstandards erfüllt. Dies fördert die Nachnutzung hochwertiger OSS – besonders Spezialbereiche wie FOSSGIS können endlich auf Augenhöhe mit proprietären Systemen konkurrieren. Neben reduzierten Sicherheitsrisiken entstehen wirtschaftliche Vorteile: Standardisierte Prüfverfahren senken Compliance-Aufwände, geprüfte Software-Komponenten sparen Behörden Ressourcen, und ein vertrauenswürdiges Ökosystem schafft attraktive Einsatzmöglichkeiten – von Standardlösungen bis zu Spezialanwendungen. Gleichzeitig stärkt openCode den Wirtschaftsstandort Deutschland durch die Förderung lokaler und europäischer Open-Source-Entwicklung. Der Vortrag zeigt: Digitale Souveränität ist nicht Autarkie, sondern die Fähigkeit, seine kritischen Systeme selbstbestimmt zu gestalten und zu kontrollieren. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/YCJCXQ/

Die Urban Data Platform Hamburg veröffentlicht über 600 Datensätze aus unterschiedlichen Bereichen der Stadt. Um die Entwicklung und Pflege der datensatzbezogenen, auf proprietärer Software basierenden Datenintegrationsprozesse zu vereinfachen, wird ein modularer und dynamischer ETL-Prozess auf Basis von Open Source Technologien, wie Apache Airflow und Python, entwickelt. Mit der UDP Data Automation werden Datenintegrationsprozesse künftig effizienter, flexibler und nachhaltiger. Die Urban Data Platform Hamburg (UDP Hamburg) bildet die zentrale digitale Infrastruktur der Stadt, auf der vielfältige Daten aus den Bereichen Verkehr, Umwelt, Energie, Verwaltung und Infrastruktur zusammengeführt und bereitgestellt werden. Ziel der Plattform ist es, diese heterogenen Datenbestände für die Stadtentwicklung, Forschung, Verwaltung sowie die Öffentlichkeit nutzbar zu machen. Aktuell sind über 600 unterschiedliche Datensätze mit jeweils eigenständigen Strukturen in der UDP verfügbar, was die Anforderungen an die Datenintegration kontinuierlich erhöht. Bisher erfolgte die Integration der Fachdaten datensatzbezogen und unter Verwendung proprietärer, lizenzbasierter Software wie FME, was zwar etabliert ist, jedoch hinsichtlich Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosten deutliche Einschränkungen mit sich bringt. Vor diesem Hintergrund wird im Projekt Data Automation ein neuer, modularer Ansatz zur Automatisierung der Datenintegrationsprozesse entwickelt, der auf modernen Open-Source-Technologien wie Apache Airflow und Python basiert. Ziel ist es, die Datenintegration zu beschleunigen, die Qualität zu verbessern und die Pflege durch modulare Komponenten zu vereinfachen. Apache Airflow ermöglicht die Automatisierung, Steuerung und Überwachung von Datenprozessen, während Python als vielseitige Programmiersprache die Entwicklung individueller Schnittstellen und Datenverarbeitungslogiken unterstützt. Dabei wird ein generischer ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) umgesetzt, der nicht mehr für jeden Datensatz individuell programmiert werden muss, sondern auf einem standardisierten Workflow-Template basiert. In diesem DAG-Template (Directed Acyclic Graph) werden die einzelnen ETL-Schritte in Airflow abgebildet – von der Schemaerstellung über die Datenextraktion und das Attribut-Mapping bis hin zum Laden der Zieltabelle. Die modulare Architektur des ETL-Prozesses erlaubt eine flexible Anpassung an unterschiedliche Datenformate wie Excel, CSV oder SDE (MSSQL) und unterstützt eine asynchrone Verarbeitung der Daten. Airflow steuert dabei die Ausführung der einzelnen Tasks im Workflow. Ein zentrales Element der technischen Umsetzung ist der DAG-Generator, der die Konfigurationsinformationen aus dem UDP-Manager, einem bereits in der UDP etablierten Datensatz-Management-Tool mit REST-Schnittstelle, ausliest und daraus automatisch individuelle DAGs für jeden Datensatz generiert oder aktualisiert. Im Rahmen der Weiterentwicklung findet hierzu ein fachlicher Austausch mit der Stadt Toronto statt, die Apache Airflow bereits produktiv einsetzt, um von internationalen Erfahrungen und Best Practices zu profitieren. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/BB839D/

Der Vortrag beleuchtet den aktuellen Stand des EU-Cyber Resilience Act (CRA) und dessen Auswirkungen auf Open-Source-Projekte. Vorgestellt werden die aktuellen Arbeitsstände der beiden thematisch eng verbundenen Arbeitsgruppen – der FOSSGIS-AG CRA und der OSBA-AG CRA – sowie die Bedeutung der ab September 2026 geltenden Meldepflichten. Zudem werden notwendige Maßnahmen und Folgen je nach Rolle innerhalb von Open-Source-Projekten aufgezeigt – vom Entwickelnden bis zur anwendenden Stelle. Bis März 2026 kann sich im Umfeld des EU-Cyber Resilience Act (CRA) noch vieles verändern. Einige rechtliche Details und technische Standards werden bis dahin aber voraussichtlich konkreter vorliegen. Der Vortrag beleuchtet den aktuellen Stand des CRA und seine absehbaren Auswirkungen auf Open-Source-Projekte. Dabei werden auch Themen und Ergebnisse vorgestellt, die in den beiden CRA-Arbeitsgruppen von FOSSGIS und OSBA diskutiert werden. Im Mittelpunkt steht, welche Anforderungen und Änderungen sich abzeichnen, welche Bedeutung die ab September 2026 geltenden Meldepflichten haben und welche Maßnahmen sich daraus für Open-Source-Projekte ableiten lassen. Anhand von Beispielen – etwa aus dem QGIS-Projekt – wird gezeigt, was Projekte bereits heute beachten können. Der Beitrag gibt praxisnahe Hinweise, worauf verschiedene Rollen – von Entwickelnden bis zu Anwendenden – im Hinblick auf den CRA achten sollten, und verweist auf hilfreiche Ansätze wie die OpenSSF Baseline. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/NV8HBP/

Aufbauend auf der Python-Bibliothek [XPlan-Tools](https://gitlab.opencode.de/xleitstelle/xplanung/xplan-tools) wurde mit dem XLeitstelle Modellgetriebenen AnwendungsSchema (XMAS) Plugin eine QGIS-basierte Open Source Lösung zur Visualisierung, Digitalisierung und Bearbeitung von Plänen nach Standards der XLeitstelle - insbesondere XPlanung - entwickelt. Dabei wird das vollständige Datenmodell sowie der Im- und Export von GML-Dateien unterstützt. Während es beispielsweise mit dem [xplan-reader](https://github.com/kreis-viersen/xplan-reader) schon länger möglich war, XPlanungsdaten in QGIS zu betrachten, waren diesbezüglich im FOSS-Bereich nur rudimentäre Digitalisierungs- und Erfassungstools verfügbar. Mit dem [XLeitstelle Modellgetriebenen AnwendungsSchema (XMAS) Plugin](https://gitlab.opencode.de/xleitstelle/xmas-plugin) wurde nun eine neue Lösung entwickelt und veröffentlicht, die das vollständige XPlanungsmodell und darüber hinaus mit XTrasse und XWärmeplanung weitere GML Anwendungsschemas der [XLeitstelle](https://xleitstelle.de) implementiert. So können Pläne von Grund auf neu erstellt werden oder bestehende GML-Dateien importiert und bearbeitet werden. Dabei werden u.a. alle Datentypen, multiple Attribute und Feature-Referenzen unterstützt. Die Pläne können als GML oder JSON-FG Dateien exportiert werden. Die Lösung besteht aus zwei Komponenten: der Python-Webanwendung XMAS-App, in der die Geschäftslogik des Datenmodells umgesetzt wird, und den leichtgewichtigen QGIS-Plugin selbst, das die Webanwendung in QGIS integriert. Das Fundament bildet XPlan-Tools in Verbindung mit einer Postgres-Datenbank. Anfang 2026 wird hierdurch im LGV Hamburg die bisherige, ESRI-basierte Lösung zur Fortführung von Bebauungsplänen in XPlanung abgelöst. Ein wesentliches Ziel für 2026 ist der Aufbau von Governance-Strukturen zur Pflege und Weiterentwicklung der Anwendung. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/ASDYP3/

Verschiedene Nutzer sind involviert, wenn es darum geht Anträge für den Waldbau zu bearbeiten. Poweruser arbeiten mit QGIS, externe User mit Webschnittstellen. Damit alle über dieselbe Schnittstelle arbeiten können und jeweils nur sehen, was sie sollen wurde eine Djangobasierte Applikation aufgebaut, welche OGC API Features Endpunkte publiziert und einige weitere Aufgaben für die Sicherstellung der Datenqualität übernimmt und regelmässige Jobs durchführt. Beim Thema Wald kommen verschiedene Nutzer und Daten zusammen, nicht nur räumlich sondern auch digital. Interne Mitarbeiter arbeiten mit Powertools wie QGIS, Revierförster sowie private Waldbesitzer sind auf einfache Schnittstellen angewiesen um sauber durch Workflows geleitet zu werden und zu einer guten Datenqualität beitragen zu können. Dafür wurde eine zentrale Plattform entwickelt, welche alle Zugriffe koordiniert. Die Schnittstellen sind über Django-OAPIF umgesetzt, was eine saubere Zugriffskontrolle erlaubt, wobei jeder Nutzer nur das sieht was er darf und soll und eine Qualitätssicherung direkt auf den Schnittstellen durchgeführt werden kann. Dabei können externe Nutzer über eine OpenLayers basierte Webkarte arbeiten, interne direkt in QGIS. Jeder authentifiziert sich dabei direkt an der Webapplikation. Nebenbei integriert dieses System auch Daten von verschiedenen Umsystemen und exportiert regelmässig Reports als PDFs. Neben dem bereits Erreichten wollen wir auch einen Ausblick bieten, was durch diese technologische Grundlage noch möglich ist, wie Integration mit Single Sign On, die Anzeige von Webformularen direkt in QGIS oder wo wir das Potenzial sehen, die Performance durch alternative Encodings der Geometrien bei der Übertragung zu verbessern. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/9LGSNR/

Das diesjährige Panelgespräch wird in die Themen Cloud, Datenschutz und digitale Souveränität einsteigen. Cloud ist digitale Infrastruktur. Digitale Souveränität entscheidet darüber, ob Behörden und Unternehmen ihre Daten und digitalen Prozesse langfristig sicher, kontrolliert und weiterentwickelbar betreiben können. Das diesjährige Panelgespräch wird in die Themen Cloud, Datenschutz und digitale Souveränität einsteigen. Cloud ist digitale Infrastruktur. Digitale Souveränität entscheidet darüber, ob Behörden und Unternehmen ihre Daten und digitalen Prozesse langfristig sicher, kontrolliert und weiterentwickelbar betreiben können. **Leitfragen im Panel** - Wie definieren wir digitale Souveränität und welche Maßnahmen erhöhen sie nachweisbar? - Wie lässt sich digitale Souveränität messen, sodass Strategie, Beschaffung und Betrieb daran ausgerichtet werden können? - Wie sichern wir Datenhoheit in der Praxis: vollständiger Zugriff, Portabilität und interoperable Nutzung über den gesamten Lebenszyklus? - Welche Verantwortung und Möglichkeiten haben Organisationen, um die IT-Sicherheit und damit die Sicherheit der Bürger:innen zu stärken? - Welche Rolle können offene Standards, Referenzarchitekturen und Zertifizierungen spielen, und ist der Sovereign Cloud Stack (SCS) dafür eine tragfähige Option (https://scs.community/de/)? Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/HG87KC/

Angesichts der aktuellen Herausforderungen wird dargestellt, welche Bedeutung Digitale Souveränität für Behörden und die freie Wirtschaft hat und warum Freie und Open Source Software ein Garant für Datensicherheit in unsicheren Zeiten ist. Das Kompetenzzentrum Öffentliche IT des Bundesministeriums des Innern fasst Digitale Souveränität zusammen als „die Summe aller Fähigkeiten und Möglichkeiten von Individuen und Institutionen, ihre Rolle(n) in der digitalen Welt selbstständig, selbstbestimmt und sicher ausüben zu können.“ [1] Für Organisationen, also Firmen und Behörden sind vor allem folgende Punkte interessant: selbstbestimmtes Handeln und Entscheiden von Menschen, Unternehmen und anderen Institutionen im digitalen Raum, wobei sie die Hoheit über ihre eigenen Sicherheits- und Datenschutzinteressen behalten sollen, die Fähigkeit, die Vertrauenswürdigkeit, Integrität, Verfügbarkeit der Datenübertragung, -speicherung und -verarbeitung durchgängig kontrollieren zu können, die Selbstbestimmung von Dateneigentümern über die Nutzungsbedingungen für ihre Daten, über eigene Fähigkeiten auf internationalem Spitzenniveau bei digitalen Schlüsseltechnologien, entsprechenden Diensten und Plattformen zu verfügen und darüber hinaus in der Lage zu sein, selbstbestimmt und selbstbewusst zwischen Alternativen leistungsfähiger und vertrauenswürdiger Partner zu entscheiden, sie bewusst und verantwortungsvoll einzusetzen und sie im Bedarfsfall weiterzuentwickeln und zu veredeln. Das gilt für alle Komponenten einer IT-Infrastruktur wie die Hardware, das Betriebssystem, die eingesetzte Software oder Kommunikationswege und Schnittstellen. Alle Bestandteile sollten im Hinblick auf die eigene Digitale Souveränität getestet, bewertet und ausgewählt werden. Ziel muss es dabei immer sein, sich unabhängig von einzelnen Anbietern und Produkten zu machen und so Flexibilität, Resilienz und nicht zuletzt Innovation sicherzustellen [2]. In Zeiten zunehmender politischer Instabilität, in denen einst verlässliche Partner in unwägbare politische Strukturen abdriften, scheinen Themen wie Datenhoheit, technologische Unabhängigkeit, Cybersicherheit oder Rechtsrahmen und Governance weiter an Bedeutung zu gewinnen - Alles zentrale Themen der Digitalen Souveränität. Laut einer Studie des Bitkom e.V. [3] sehen sich rund 90% der befragten Unternehmen in einer zum Teil starken Abhängigkeit zu ausländischen Technologien, größtenteils aus Ländern, deren Rechtsempfinden zumindest aktuell deutlich vom europäischen Standard abweicht. Softwareanbieter nebst eingesetzten Produkten und IT-Dienstleister müssen also sorgfältig auswählt werden. Und das nicht nur im Hinblick auf technische Fragestellungen, sondern zunehmend auch auf politisch-gesellschaftlicher Ebene. Warum sind offene Standards und Freie Software wichtige Bausteine der Digitalen Souveränität? Warum stehen im Kaufhaus des Bundes Rahmenverträge zur Verfügung, die die öffentliche Verwaltung beim Umstieg auf Freie Software unterstützen sollen, beispielsweise bei der Ablösung von Oracle durch PostgreSQL [2]? Warum definieren namhafte Beratungshäuser Open Source Software als ein zentrales Element zur Stärkung der Digitalen Souveränität? Ein wichtiger Baustein zur Wahrung der Digitalen Souveränität ist es, Abhängigkeiten zu reduzieren, vor allem von Herstellern und Dienstleistern. Der CIO-Bund identifiziert eingeschränkte Informationssicherheit, rechtliche Unsicherheit, unkontrollierbare Kosten, eingeschränkte Flexibilität und fremdgesteuerte Innovation als mögliche Risiken von solchen Abhängigkeiten [2]. Jetzt ist es den Herstellern von Software und deren Dienstleistern natürlich gar nicht vorzuwerfen, dass sie Abhängigkeiten schaffen möchten. Bindet sie doch Kunden und schafft verlässliche und planbare Umsätze. Das beginnt bei technischen Themen wie Datenformaten, Schnittstellen oder Aufwärtskompatibilität, geht über wirtschaftliche Themen wie Preisgestaltung oder Lizenzmodelle und endet nicht zuletzt bei Security-Themen wie dem Standort der Server oder der Frage, welche staatliche Behörde sich vielleicht das Recht herausnimmt, mal nachzuschauen, wer denn da was abgespeichert hat. Nicht selten werden unter dem Deckmantel der angeblichen Leistungsfähigkeit proprietäre Strukturen und Datenformate manifestiert, deren einziger Zweck der technologische Ausschluss von Mitbewerbern ist. Im Ergebnis ist man dem Anbieter und seinen Entscheidungen ausgeliefert und wird unflexibel. Mit Freier Software und offenen Standards hat man diese Probleme nicht. An dieser Stelle sei auf die Rechte hingewiesen, die Freie Software einräumt [4]: 1. Die Freiheit, das Programm auszuführen wie man möchte, für jeden Zweck. 2. Die Freiheit, die Funktionsweise des Programms zu untersuchen und eigenen Datenverarbeitungsbedürfnissen anzupassen. 3. Die Freiheit, das Programm zu redistribuieren und damit Mitmenschen zu helfen. 4. Die Freiheit, das Programm zu verbessern und diese Verbesserungen der Öffentlichkeit freizugeben, damit di

Feierliche Eröffnung der Konferenz durch Vertreter des FOSSGIS e.V. mit wertvollen Hinweisen zum Ablauf und der Organisation. - FOSSGIS e.V. Vorstand - Eröffnung der Konferenz 2026 in Göttingen durch den Vorsitzenden des FOSSGIS e.V. - Grußworte und Organisatorisches zur FOSSGIS 2026 - Ankündigung der Highlights und Keynotes der diesjährigen Veranstaltung Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/EC8SY8/

Besuch der ältesten, heute noch mit wissenschaftlich brauchbaren Seismographen laufende Erdbebenwarte der Welt. Die Wiechert’sche Erdbebenwarte Göttingen ist eine voll funktionsfähige seismologsiche Messstation und ein begehbares Technikmuseum zugleich. Besucher sehen hier historische und moderne Seismographen oder wie einst mit dem Passage-Instrument die astronomische Zeit bestimmt wurde. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/Q99LJU/

Typst templates are software --- not documents. And like all software, they collapse under their own weight. This talk covers the lifecycle of a Typst template, from a small snippet over to a function, and finally a full package with public and private APIs, complexity layers, separation of concerns and the final, one rule lib.typ must follow. We use a case study of a template as an example, walking through the complexities of making a full package. You'll leave with an idea of how to write a package that scales over time instead of collapsing. Slides: https://www.lukechriswalker.at/blogs/69bf1116b6efd63b5d270014 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ about this event: https://c3voc.de

At 39C3 I did a talk about how we reverse engineered a custom DSP from a 90s digital synth, with the the goal of emulating it. To make it performant, and actually run it in real time, we had to resort to JIT compilation of the DSP bytecode. While we built the original emulator in C++, I asked myself how difficult it could be to run it on a web browser as well. Emscripten did wonders translating the original emulator core from C++ to WebAssembly, but the main blocker remained running the JIT engine, since we are technically already inside the JS JIT engine. This talk will go into detail explaining how WebAssembly works, to then build a toy JIT with it for the Brainfuck language. Then, I'll explain how we managed to use this same technology to port a C++ synth emulator, that uses JIT interally, to run at full speed inside a browser. https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ about this event: https://c3voc.de