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SHOGun (https://terrestris.github.io/shogun/) ist ein in Java geschriebenes Open Source Applikations-Framework, mit welchem sich skalierbare Webapplikationen entwickeln lassen, die klassischen Anforderungen von Geodateninfrastrukturen und deren Verwaltung genügen. Ziel der Demo-Session ist es, einem SHOGun-Entwickler über die Schulter zu schauen und den Weg zu einer funktionalen WebGIS-Applikation inklusive Administrationsbackend nachvollziehen zu können. Hierbei werden wir klassische Stolperfal

SHOGun (Webseite: https://terrestris.github.io/shogun/, Hauptrepository: https://github.com/terrestris/shogun) ist ein in Java geschriebenes Open Source Applikations-Framework, mit dem sich skalierbare Webapplikationen entwickeln lassen, die klassischen Anforderungen einer Geodateninfrastruktur und deren Verwaltung genügen. Frühere Beiträge auf der FOSSGIS haben sich der Erläuterung von SHOGun eher theoretisch via Vorträgen genähert: In diesem Jahr soll nun der Fokus auf einer Demonstration von Fähigkeiten liegen. Hierbei wird klarer werden, wieviel out-of-the box in SHOGun enthalten ist, und wo notwendigerweise eigene Entwicklungen sinvoll sind, um Flexibilität zu wahren (vgl. https://www.fossgis-konferenz.de/2021/sessions/RPCQ77.php und https://github.com/terrestris/fossgis2021/blob/main/talks/shogun.pdf).

In der Demo Session werden wir from-scratch ein rudimentäres, aber erweiterbares Backend entwickeln und hier bereits verschiedene Varianten (ready-to-use Docker Images vs. eigene Codeerweiterungen) diskutieren. Das jeweils empfohlene Entwicklungs-Setup wird erläutert und parallel aufgebaut. Anschließend beleuchten wir, welche Komponenten und Bestandteile bereits in diesem Standard-Setup enthalten sind, wie man jene benutzt, welche Möglichkeiten zur Einflussnahme / Konfiguration und auch zur programmatischen Erweiterung es gibt.

Wir werden einen Blick auf die automatisch generierten REST-Schnittstellen werfen und auch die GraphQL-Schnittstelle benutzen. Der generische Administrationsclient zur Verwaltung der Entitäten der GDI wird gezeigt und ebenso ein einfacher WebGIS-Client, welcher die verwalteten Entitäten konsumiert. Zeigen werden wir auch die Anbindung an externe GDI-Komponenten, wie einen GeoServer oder ein externes LDAP zur Benutzerverwaltung.

Ziel der Demo-Session ist es, einem Entwickler über die Schulter zu schauen und den Weg zu einer funktionalen WebGIS-Applikation inklusive Administrationsbackend nachvollziehen zu können. Hierbei werden wir klassische Stolperfallen benennen und Alternativen aufzeigen, aber auch Best Practices aufführen und deren Implementierung sehen.

Schließlich werden wir den Weg vom dev-Setup zur Produktion anreißen und mögliche weitere Schritte ausgehend von der live entwickelten Applikation benennen und somit demonstrieren, in welche Richtung der geschaffene Prototyp fortgeführt werden kann.

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/CG9EF3/

In diesem Vortrag wird ein prototypisches Festpunktinformationssystem auf Basis des Masterportals vorgestellt, über das die Daten zukünftig den Studierenden zur Verfügung gestellt werden. Zudem wird gezeigt, wie die Implementierung und die Pflege des Systems mittels Gitlab CI/CD und Docker möglich ist.

Über die vergangenen Jahrzehnte ist an der Hochschule Mainz im Studiengang Geoinformatik und Vermessung eine beachtliche Sammlung von Informationen mit geodätischen Raumbezug gewachsen. Die Datenhaltung ist jedoch verteilt und es existiert kein gesamteinheitliches System, dass alle Informationen, wie z.B. Einmessskizzen und Lagekoordinaten, über die einzelnen Festpunkten verknüpft. Vergleichbare Daten werden in Deutschland von der Landesvermessung durch die Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland i.d.R. kostenpflichtig und in unterschiedlichen Portalen und Systemen zur Verfügung gestellt [1].

In diesem Vortrag wird ein prototypisches Festpunktinformationssystem auf Basis des Masterportals [2] vorgestellt. Bei der Konzipierung und Implementierung wurde vor allem auf folgende Anforderungen geachtet:

- Verwendung von Open Source Software

- Nutzung von Offenen Standards und Datenformaten

- Einfacher (mobiler) Zugriff und Abruf der Daten, inkl. Standortbestimmung

- Export- und Druckfunktionalität der bereitgestellten Informationen

- Vergleichsweise einfache Datenpflege und Datenbereitstellung

Der entstandene Source Code wird Anfang des Jahres 2022 auf der Gitlab Seite von der Hochschule Mainz – Geoinformatik und Vermessung [3] veröffentlicht.

Referenzen

[1] https://www.adv-online.de/AdV-Produkte/Integrierter-geodaetischer-Raumbezug/AFIS/

[2] https://www.masterportal.org

[3] https://gitlab.rlp.net/hsmainzgv

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/7DKASW/

Mit Hilfe von STAC können Geodaten leichter indiziert und aufgefunden werden. Mit Hilfe der openEO API gibt es einen HTTP API Standard für die Prozessierung von Erdbeobachtungsdaten. Dabei sind die openEO Endpunkte für die Entdeckung der Daten (EO Data Discovery) kompatibel zu STAC, so dass bei einer Implementierung beide Konzepte wunderbar zusammenspielen können.

Dieser Vortrag zeigt am Beispiel von actinia und dem openeo-grassgis-driver, wie so eine Implementierung aussehen kann.

Mit Hilfe von [STAC](https://stacspec.org/) können Geodaten leichter indiziert und aufgefunden werden. Mit Hilfe der [openEO API](https://openeo.org/) gibt es einen HTTP API Standard für die Prozessierung von Erdbeobachtungsdaten, so dass verschiedene Client- und Serverimplementierungen untereinander austauschbar sind. Dabei sind die openEO Endpunkte für die Entdeckung der Daten (EO Data Discovery) kompatibel zu STAC, so dass bei einer Implementierung beide Konzepte wunderbar zusammenspielen können.

Dieser Vortrag zeigt am Beispiel von [actinia](https://github.com/mundialis/actinia_core) und dem [openeo-grassgis-driver](https://github.com/Open-EO/openeo-grassgis-driver), wie so eine Implementierung aussehen kann. Actinia bietet über ein Plugin die Möglichkeit, bestehende STAC Collections zu registrieren, so dass diese als Input für Prozessierungen gefiltert und verwendet werden können. Das Ergebnis einer Prozessierung kann wiederum als spatio temporal asset registriert werden.

Die Anbindung an den openeo-grassgis-driver ermöglicht eine standardisierte Verwendung all dessen von allen Clients, die kompatibel zur openEO API sind.

Vortragsfolien: https://mundialis.github.io/fossgis2022/stac-openeo-actinia/index.html

Quellen: https://github.com/mundialis/fossgis2022/tree/main/stac-openeo-actinia

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/FNMWMB/

Der ohsome quality analyst ist ein open-source Werkzeug zur Einschätzung der Qualität der OpenStreetMap Daten. Im Vortrag zeigen wir anhand von Beispielen wie damit verschiedene Qualitätsdimensionen (z.B. Vollständigkeit, Attributgenauigkeit) untersucht werden können.

OpenStreetMap (OSM) Daten werden nicht nur von der aktiven "Mapper"-Community genutzt, sondern finden mittlerweile auch in vielen Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen Anwendung. Dies hat auch zur Folge, dass Fragen nach der Qualität der OSM Daten wichtiger werden, insbesondere im Kontext der jeweilig beabsichtigten Anwendung. Wissenschaftliche Arbeiten beschäftigen sich seit mehreren Jahren mit diesen Themen. Dennoch sind die Ergebnisse nicht immer für alle offen zugänglich und/oder schwer zu reproduzieren.

In unserem Vortrag möchten wir unser Projekt "ohsome quality analyst" (OQT) vorstellen. OQT basiert auf einer einfachen Idee: Können wir Qualitätsreports so "vorbereiten", dass Anwender in wenigen Klicks für ihre Region und ihr Thema die passenden Qualitätsindikatoren selbst zusammenstellen können. Auf Basis der wisseschaftlichen Literatur haben wir daher in OQT verschiedene Qualitätsindikatoren implementiert, unter anderem um die Vollständigkeit der Objekte in OSM anhand von Summenkurven und Sättigungsanalyse zu beschreiben.

Technisch gesehen besteht OQT aus mehreren Ebenen. Im Backend nutzen wir verschiedene Python Module und eine PostgreSQL Datenbank mit PostGIS. Die OSM Datenabfragen werden über das ohsome framework (vor allem ohsome api und OSHDB) realisiert. Die Ergebnisse der Analysen können entweder per API abgefragt oder auch selbst per CLI berechnet werden. Zur Berechnung der Qualitätsindikatoren nutzen wir zudem verschiedene andere offene Datensätze, z.B. über Bevölkerungsverteilung oder Landbedeckung aus Fernerkundungsdaten.

Wir haben OQT im März 2021 auf github released. Ein Jahr später wäre die FOSSGIS 2022 eine gute Gelegenheit eine Zwischenbilanz zu ziehen und mit der Community zu diskutieren, wie es weitergehen könnte.

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/PVPUKC/

In dem Vortrag soll aufgezeigt werden, wie man mit typischen Tools, die eigentlich zur Überwachung von Cloud-Umgebungen dienen, einen Geo-Bezug herstellen kann. Es wird darauf eingegangen um welche Tools es sich handelt, wie man mit diesen auch Geo-Daten erheben und diese auch später auf einer Karte visualisieren kann.

Metriken liefern sehr wichtige Informationen über die Servicelandschaft und sind vor allem in Cloud-Umgebungen kaum noch wegzudenken. Den wenigsten ist aber bekannt, dass man mit den typischen Tools wie Grafana & Prometheus auch Metriken mit Geo-Bezug erheben und visualisieren kann.

In dem Vortrag soll ein kurzer Abriss über Metriken und Observability im Allgemeinen gegeben werden und vor allem gezeigt werden, wir mit den bereits vorhandenen Tools der Geo-Bezug hergestellt und welche Anwendungsbereiche damit erschlossen werden können.

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/HGYESQ/

Das BKG baut derzeit in zwei parallelen Projekten sowohl eine bundesweite Starkregenhinweiskarte als auch einen Digitalen Zwilling Deutschland auf. Dabei sollen die Ergebnisse der bundesweiten Starkregenhinweiskarte als Datensatz in den Digitalen Zwilling Deutschland einfließen, um darauf aufbauende Prognose Modelle oder Simulationen von Handlungsalternativen durchzuführen. Der digitale Zwilling ist ein virtuelles Abbild unserer Realität und wird viele Daten als Open Data bereistellen.

Der aktuell zu beobachtende Klimawandel führt zu mehr extremen Wetterlagen, die sowohl die Umwelt als auch die Menschen immer stärker gefährden. Insbesondere die Sach- und Personenschäden, die durch Starkregenereignisse entstehen können, machen präventive Maßnahmen notwendig. „Starkregengefahrenhinweiskarten“ sind daher ein wichtiges Instrument der Gefahrenabwehr, um potentielle Auswirkungen eines Starkregens abschätzen zu können. Eine deutschlandweit einheitliche Grundlage zur Erstellung einer solchen Sonderkarte ist aktuell nicht vorhanden. Daher hat das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) zum Aufbau einer präventiven Hinweiskarte bezüglich Starkregengefahren das Projekt „Starkregengefahrenhinweise“ ins Leben gerufen. Als erste Teilregion wurde das Bundesland Nordrhein-Westfalen (NRW) ausgewählt und damit das Gesamtprojekt gestartet. Ziel des Gesamtprojekts ist die einheitliche Kartierung der Starkregengefahr für ganz Deutschland. Die Ergebnisse dieser einheitlichen Kartierung der Starkregengefahr sollen als offene Daten u.a. im Geoportal der GDI-DE veröffentlicht werden. Darüber hinaus ist geplant, die Daten in den Digitalen Zwilling Deutschlands einfließen zu lassen, um basierend auf diesen Erkenntnissen weitere Analysen oder Prognosen u.a. du den Auswirkungen des Kleinwandels durchzuführen. Mit dem Projekt „Digitaler Zwilling Deutschland“ möchte das BKG als zentraler Geodatenbroker des Bundes vorrangig für die Bundesverwaltung neueste technische Möglichkeiten im Bereich des Geoinformationswesen erschließen und anbieten. So soll in den nächsten Jahren ein hochauflösendes, digitales Abbild Deutschlands Behörden dabei unterstützen, aktuelle Herausforderungen wie Klimawandel, steigender Flächenverbrauch oder die Gefahrenabwehr durch Starkregen adäquat und ganzheitlich anzugehen. Als Ausgangsbasis dafür wird ein einheitliches und für Deutschland flächendeckendes hochpräzises 3D-Modell auf Basis modernster, luftgestützter Laserscan-Technologie entwickelt. Die geplante Laserscan-Befliegung soll einen Datensatz mit einer Auflösung von mindestens 40 Punkten pro Quadratmeter liefern. Die 3D-Daten werden in einem nächsten Schritt in einer cloudbasierten Datenhaltungs- und Analyseplattform mit anderen Basis- und Fachdaten verknüpft und sollen "open data" zur Verfügung gestellt werden. Die Machbarkeit dieses Vorhabens wird aktuell in einem Demonstrationsvorhaben in Zusammenarbeit mit der Freien und Hansestadt Hamburg eruiert.

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/8K8VRV/

PostgreSQL bildet mit seiner räumlichen Erweiterung PostGIS die Grundlage für viele Webkarten und eignet sich hervorragend für die Verarbeitung von großen Datensätzen und damit für die Generalisierung. Anhand von OpenStreetMap-Daten sollen Ansätze für die Lösung von Generalisierungproblemen wie Auswahl und Vereinfachung mittels relativer Maße vorgestellt werden.

PostgreSQL bildet mit seiner räumlichen Erweiterung PostGIS die Grundlage für viele Webkarten und eignet sich hervorragend für die Verarbeitung von großen Datensätzen und damit für die Generalisierung. Anhand von OpenStreetMap-Daten sollen Ansätze für die Lösung von Generalisierungproblemen wie Auswahl und Vereinfachung mittels relativer Maße vorgestellt werden.

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/WXYHCQ/

In vielen Fällen können OpenStreetMap Daten eine wertvolle Ergänzung zu bestehenden amtlichen Daten sein. Um die Daten sinnvoll nutzen zu können, ist deren Qualitätssicherung von enormer Bedeutung. Im Vortrag soll ein Qualitätssicherungstool vorgestellt werden, das im Rahmen des Projektes „OPENER next“ dabei hilft, die Qualität und das Verbesserungspotentiell von OpenStreetMap Daten im Kontext der Barrierefreiheit im ÖPV aufzuzeigen.

OpenStreetMap bietet häufig eine Fülle von Informationen, die in vielen Fällen hinsichtlich ihrer Aktualität aber auch ihres Detaillierungsgrades weit über amtlich verfügbare Informationen hinausgeht. Problematisch ist jedoch, dass die Qualität der Daten durch den von OpenStreetMap verfolgten Crowd Sourcing Ansatz zum Teil erheblich variiert. Somit ist es essenziell, die Daten qualitätszusichern, bevor diese flächendeckend voll genutzt und in standardisierte Formate und andere Systeme überführt werden können. Im Rahmen dieses Vortrages soll am Beispiel des vom BMVI geförderten Projektes „OPENER next“ beispielhaft gezeigt werden, wie mithilfe eines Qualitätssicherungstools sichergestellt werden kann, dass OSM Daten im Kontext Barrierefreiheit im ÖPV genutzt werden können.

Mithilfe von Open Source Werkzeugen wie Overpass turbo, osm2pgsql und PostgreSQL Datenbanken werden die für den ÖPV relevanten Daten täglich extrahiert und automatisch prozessiert. Die Daten werden mit Referenzdaten verknüpft und mit verschiedenen Bewertungsmethoden evaluiert. Ziel der Qualitätssicherung ist es, Mappern und Endnutzern aufzuzeigen, wo noch Lücken im OSM-Datenbestand sind, wo es offensichtliche Fehler gibt und welche Daten für Folgesysteme wie die Fahrgastinformation genutzt werden können. Die qualitätsbewerteten Daten werden hierbei mittels einer Web-Applikation den Nutzern bereitgestellt, in der die Anwender die Daten mithilfe von Karten und Tabellen analysieren sowie direkt in den OSM-Editor springen können. Weiterhin bietet das Projekt die Möglichkeit, mithilfe der frei verfügbaren „OPENER next“ App Haltestellen- und Barriereinformationen gezielt zu erheben.

Das Tool wird im Rahmen des Projektes „OPENER next“ entwickelt. Ziel des Projektes selbst ist es, Kommunen und Verkehrsverbünden dabei zu helfen, flächendeckende und lückenlose Informationen über den Zustand ihrer ÖPV-Haltestellen und deren barrierefreier Nutzung zu erhalten. Die bereits bestehenden und im Rahmen dieses Projektes mittels der „OPENER next“ App erhobenen Daten sollen so z. B. in die Planung des Haltestellenausbaus aber auch in die Beauskunftung barrierefreier Reiseketten einfließen.

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/7QWXMG/

In diesem Vortrag geht es um das QGIS Plugin "GBD Biotopmanager" und die Umsetzung für den Landkreis Mittelsachsen. Das Plugin ermöglicht das Management von Biotopdaten (Fachanwendung).

Das QGIS Plugin dient der Erfassung, Bearbeitung und Historisierung von Biotopdaten. Es wurde initial für das Referat Naturschutz des LK Mittelsachsen entwickelt und kann an die Anforderungen landesspezifischer Naturschutzgesetze angepasst werden. Die Daten werden in PostgreSQL/PostGIS gemanaged.

Das Plugin ermöglicht, neue Biotope zu erstellen, sowie vorhandene Biotope zu bearbeiten oder zu löschen (archivieren). In Bearbeitung befindliche Biotope sind über einen Locking Mechanismus für andere Benutzer gesperrt. Mehrere Benutzer können also gleichzeitig an den Daten arbeiten, ohne dass ein Konflikt entsteht. Zu jedem Biotop kann ein Report erstellt und die Sachdaten können im CSV-Format exportiert werden. Außerdem bietet das Biotopmanager Plugin eine Historisierung, welche es ermöglicht, jede Veränderung aus der Vergangenheit nachzuvollziehen.

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/EBR3NS/

Im Nationalpark Hunsrück-Hochwald wird parallel zum Stichprobennetz ein objektbasierter Monitoringansatz verfolgt. Dabei werden räumliche Einheiten (Primäre Objekte) abgeleitet, die als Grundgerüst für weitere methodische Ansätze dienen. Die Ableitung der primären Objekte, als auch die bereits in Forschungsarbeiten gefassen methodischen Ansätze und das Potential des Konzeptes sollen im Vortrag vorgestellt werden.

Im Nationalpark Hunsrück-Hochwald in Rheinland-Pfalz wurde seit seiner Gründung 2015 parallel zum fest verorteten Stichprobennetz auch ein objektbasierter Monitoringansatz verfolgt. Dabei werden räumliche Einheiten (Primäre Objekte) festgelegt, deren Geometrien aus der Segmentierung hochaufgelöster Infrarot-Luftbilder stammen. Die abgegrenzten primären Objekte bilden jeweils eine feste Einheit, die die Basis für das objektbasierte Monitoring liefern. Gemeinsam mit dem Nationalpark wurden naturräumliche Einheiten von besonderem Interesse definiert, welche über definierte Sachattribute ausgewiesen werden können. Die Flächen können somit auf Objektebene in einem kontinuierlich gleichbleibenden Rahmen beobachtet werden, wobei Veränderungen innerhalb der Flächen durch die Attribute gefasst werden. Aus diesem Grundgerüst heraus haben sich aus der Kooperation des Faches Umweltfernerkundung und Geoinformatik der Universität Trier und des Nationalpark Hunsrück-Hochwald methodische Ansätze in Forschungsarbeiten entwickelt, die das Potential eines objektbasierten Monitorings aufzeigen und auf frei verfügbarer Software sowie (falls möglich) auf frei verfügbaren Daten basieren. Die Monitoringstrategie ist geeignet, um Prozesse und Veränderungen in der Waldstruktur- und Vitalität, speziell in Anbetracht des Klimawandels, in ihrer zeitlichen Entwicklung abzubilden.

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/DQGHVN/