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    <title>Chaos Computer Club - FOSSGIS 2017 (high quality mp4)</title>
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    <description> This feed contains all events from fossgis2017 as mp4</description>
    <copyright>see video outro</copyright>
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      <title>Chaos Computer Club - FOSSGIS 2017 (high quality mp4)</title>
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      <title>OSM-Samstag Zusammenfassung 2 (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5255-osm-samstag_zusammenfassung_2</link>
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      <pubDate>Sat, 25 Mar 2017 16:15:00 +0100</pubDate>
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      <title>OSM-Samstag Zusammenfassung 1 (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5254-osm-samstag_zusammenfassung_1</link>
      <description>Berichte aus den Workshops
about this event: https://c3voc.de
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      <title>Area-Workshop (fossgis2017)</title>
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      <pubDate>Sat, 25 Mar 2017 10:45:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-25T10:45:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Jochen Topf</itunes:author>
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      <title>Abschlussveranstaltung (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5251-abschlussveranstaltung</link>
      <description>In diesem Jahr ist die Abschlußveranstaltung noch nicht der letzte Programmpunkt der Konferenz, sondern lediglich der Abschluss des dreitägigen Vortrags- und Workshopprogramms.

Marco Lechner, Vorsitzender des veranstaltenden FOSSGIS e.V., fasst drei ereignisreiche Tage zusammen und gibt einen Ausblick auf die kommenden Veranstaltungen.

Wer den Konferenz Feedbackbogen ausgefüllt hat, hat zudem die Chance bei der Verlosung einen der attraktiven Preise zu gewinnen.

Nach der Abschlußveranstaltung freuen wir uns auf den Sektempfang des FOSSGIS e.V., zu dem alle herzlich eingeladen sind.

Die Konferenz geht weiter mit dem OSM Mapping Event und dem OSM Samstag. Beide Veranstaltungen werden sicherlich weitere Höhepunkte der Konferenz bilden.
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      <pubDate>Fri, 24 Mar 2017 14:00:00 +0100</pubDate>
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      <itunes:author>Dr. Marco Lechner</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5251, 2017, Sonstiges</itunes:keywords>
      <itunes:summary>In diesem Jahr ist die Abschlußveranstaltung noch nicht der letzte Programmpunkt der Konferenz, sondern lediglich der Abschluss des dreitägigen Vortrags- und Workshopprogramms.

Marco Lechner, Vorsitzender des veranstaltenden FOSSGIS e.V., fasst drei ereignisreiche Tage zusammen und gibt einen Ausblick auf die kommenden Veranstaltungen.

Wer den Konferenz Feedbackbogen ausgefüllt hat, hat zudem die Chance bei der Verlosung einen der attraktiven Preise zu gewinnen.

Nach der Abschlußveranstaltung freuen wir uns auf den Sektempfang des FOSSGIS e.V., zu dem alle herzlich eingeladen sind.

Die Konferenz geht weiter mit dem OSM Mapping Event und dem OSM Samstag. Beide Veranstaltungen werden sicherlich weitere Höhepunkte der Konferenz bilden.
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      <title>OSM Ehrenamt (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5160-osm_ehrenamt</link>
      <description>Das OpenStreetMap-Projekt ist eine große weltweite Community aus Freiwilligen die tagtäglich Daten sammeln und in die Datenbank eintragen um unsere Karte noch besser zu machen. Was aber nicht jeder weiß: Das Projekt besteht nicht nur aus Mappern. Es gibt eine Vielzahl weitererer Arbeiten die durch  Freiwillige erledigt werden um das Projekt am Laufen zu halten. Dazu zählt nicht nur das Offensichtliche: Die Administration der Server sondern eine Vielzahl weiterer Tätigkeiten die meist in den sogenannten Working Groups organisiert werden.

Dieser Vortrag versucht ein Licht auf die verschiedenen Arbeitsgruppen zu werfen. Das umfasst nicht nur deren Aufgaben und Tätigkeitsbereiche sondern versucht die bisherigen Leistungen hervorzuheben und aufzuzeigen wo man sich wie beteiligen kann und wo das besonders gewollt oder benötigt wird.
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      <pubDate>Fri, 24 Mar 2017 13:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-24T13:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Peter Barth</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5160, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Freiwillige Arbeit jenseits des Daten-Mappings</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Das OpenStreetMap-Projekt ist eine große weltweite Community aus Freiwilligen die tagtäglich Daten sammeln und in die Datenbank eintragen um unsere Karte noch besser zu machen. Was aber nicht jeder weiß: Das Projekt besteht nicht nur aus Mappern. Es gibt eine Vielzahl weitererer Arbeiten die durch  Freiwillige erledigt werden um das Projekt am Laufen zu halten. Dazu zählt nicht nur das Offensichtliche: Die Administration der Server sondern eine Vielzahl weiterer Tätigkeiten die meist in den sogenannten Working Groups organisiert werden.

Dieser Vortrag versucht ein Licht auf die verschiedenen Arbeitsgruppen zu werfen. Das umfasst nicht nur deren Aufgaben und Tätigkeitsbereiche sondern versucht die bisherigen Leistungen hervorzuheben und aufzuzeigen wo man sich wie beteiligen kann und wo das besonders gewollt oder benötigt wird.
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    <item>
      <title>OSGeo Konferenzaufzeichnungen im TIB AV-Portal (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5215-osgeo_konferenzaufzeichnungen_im_tib_av-portal</link>
      <description>Zusätzlich zu gedruckten Konferenzbänden werden mittlerweile auch immer häufiger Konferenzvorträge aufgezeichnet und veröffentlicht. Diese Videos sind daher ein wichtiger Teil des aktuellen wissenschaftlichen Outputs. Leider hat sich für den Umgang mit diesen wichtigen Dokumenten noch kein nachhaltiger Standard etabliert. Mit dem AV-Portal (https://av.tib.eu) stellt die Technische Informationsbibliothek (TIB) eine nutzerorientierte Plattform zur Verfügung, die diese Probleme zu lösen versucht. Unter anderem sind im TIB AV-Portal knapp 600 Videomitschnitte, mit etwa 18.000 Minuten Laufzeit, der FOSSGIS Konferenzen 2011-2016 sowie der FOSS4G Konferenzen 2013, 2015 und 2016 dauerhaft und frei verfügbar archiviert. Kontinuierlich kommen ältere sowie aktuelle Konferenzen hinzu und sorgen aktuell für einen Aufwuchs pro Jahr von über 100 Stunden für FOSSGIS/OSGeo-Themen.  Seit 2016 ist die Howto-Anleitung für den AV-Portal-Ingest Teil des offiziellen OSGeo-Konferenzhandbuchs und auch alle FOSSGIS2017 Konferenzbeiträge werden im AV-Portal dauerhaft verfügbar, durchsuchbar und zitierfähig bewahrt. Die Verbindung eines DOI mit einem Media Fragment Identifier gewährleistet eine zukunftssichere  und gleichzeitig sekundengenaue Zitierfähigkeit der Materialien.
Außerdem liegen die Daten des AV-Portals als Linked Open Data im RDF Format vor und stehen damit für innovative externe Dienste zur Verfügung. 

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      <pubDate>Fri, 24 Mar 2017 13:15:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-24T13:15:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Bastian Drees</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5215, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Wissenschaftliche Ressourcen dauerhaft bewahren und innovativ nutzen.</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Zusätzlich zu gedruckten Konferenzbänden werden mittlerweile auch immer häufiger Konferenzvorträge aufgezeichnet und veröffentlicht. Diese Videos sind daher ein wichtiger Teil des aktuellen wissenschaftlichen Outputs. Leider hat sich für den Umgang mit diesen wichtigen Dokumenten noch kein nachhaltiger Standard etabliert. Mit dem AV-Portal (https://av.tib.eu) stellt die Technische Informationsbibliothek (TIB) eine nutzerorientierte Plattform zur Verfügung, die diese Probleme zu lösen versucht. Unter anderem sind im TIB AV-Portal knapp 600 Videomitschnitte, mit etwa 18.000 Minuten Laufzeit, der FOSSGIS Konferenzen 2011-2016 sowie der FOSS4G Konferenzen 2013, 2015 und 2016 dauerhaft und frei verfügbar archiviert. Kontinuierlich kommen ältere sowie aktuelle Konferenzen hinzu und sorgen aktuell für einen Aufwuchs pro Jahr von über 100 Stunden für FOSSGIS/OSGeo-Themen.  Seit 2016 ist die Howto-Anleitung für den AV-Portal-Ingest Teil des offiziellen OSGeo-Konferenzhandbuchs und auch alle FOSSGIS2017 Konferenzbeiträge werden im AV-Portal dauerhaft verfügbar, durchsuchbar und zitierfähig bewahrt. Die Verbindung eines DOI mit einem Media Fragment Identifier gewährleistet eine zukunftssichere  und gleichzeitig sekundengenaue Zitierfähigkeit der Materialien.
Außerdem liegen die Daten des AV-Portals als Linked Open Data im RDF Format vor und stehen damit für innovative externe Dienste zur Verfügung. 

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    <item>
      <title>Mit Deep Learning raum-zeitliche Muster erkennen und voraussagen (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5211-mit_deep_learning_raum-zeitliche_muster_erkennen_und_voraussagen</link>
      <description>Die Begriffe Deep Learning und künstliche Intelligenz sind gerade in aller Munde und werden als einer der größten derzeitigen Trends für die GIS-Branche gesehen. Dabei ist die Theorie dahinter schon mehrere Jahrzehnte alt und hat bereits mehrere Hype-Zyklen durchlebt. Die aktuelle Popularität von neuronalen Netzen, welche sich eigentlich hinter Deep Learning verstecken, hat mehrere Gründe:
1. Viele Rechner im Consumer-Bereich sind mittlerweile in der Lage die komplexen Algorithmen zu verarbeiten, 
2. Ob Big Data, Open Data, Data Science oder Data Viz – es gibt ein stark gestiegenes Bewusstsein für den Wert von Daten. In vielen Domänen wachsen die Datentöpfe mit dem Versprechen maschinelles Lernen werde uns neue Erkenntnisse liefern und uns Arbeit abnehmen.
3. Mittlerweile existieren mehrere Open-Source-Frameworks, die den Einstieg in Deep Learning so leicht wie nie machen.

In dem Vortrag sollen einige freie Projekte vorgestellt werden, in denen Deep Learning Methoden auf Geodaten angewandt werden. Anhand eines Beispiels aus einem laufenden Forschungsprojektes soll gezeigt werden, wie der GIS-Laie trotz der komplizierten Theorie hinter den neuronalen Netzen einen Einstieg in die Welt der künstlichen Intelligenz finden kann.
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      <pubDate>Fri, 24 Mar 2017 12:00:00 +0100</pubDate>
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      <itunes:author>Felix Kunde</itunes:author>
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      <itunes:keywords>fossgis17, 5211, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Die Begriffe Deep Learning und künstliche Intelligenz sind gerade in aller Munde und werden als einer der größten derzeitigen Trends für die GIS-Branche gesehen. Dabei ist die Theorie dahinter schon mehrere Jahrzehnte alt und hat bereits mehrere Hype-Zyklen durchlebt. Die aktuelle Popularität von neuronalen Netzen, welche sich eigentlich hinter Deep Learning verstecken, hat mehrere Gründe:
1. Viele Rechner im Consumer-Bereich sind mittlerweile in der Lage die komplexen Algorithmen zu verarbeiten, 
2. Ob Big Data, Open Data, Data Science oder Data Viz – es gibt ein stark gestiegenes Bewusstsein für den Wert von Daten. In vielen Domänen wachsen die Datentöpfe mit dem Versprechen maschinelles Lernen werde uns neue Erkenntnisse liefern und uns Arbeit abnehmen.
3. Mittlerweile existieren mehrere Open-Source-Frameworks, die den Einstieg in Deep Learning so leicht wie nie machen.

In dem Vortrag sollen einige freie Projekte vorgestellt werden, in denen Deep Learning Methoden auf Geodaten angewandt werden. Anhand eines Beispiels aus einem laufenden Forschungsprojektes soll gezeigt werden, wie der GIS-Laie trotz der komplizierten Theorie hinter den neuronalen Netzen einen Einstieg in die Welt der künstlichen Intelligenz finden kann.
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    </item>
    <item>
      <title>Zusammenführung und Vereinheitlichung von Eisenbahn-Streckennetzdaten (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5237-zusammenfuhrung_und_vereinheitlichung_von_eisenbahn-streckennetzdaten</link>
      <description>Verschiedene Bahngesellschaften bieten mittlerweile im Rahmen von Open-Data-Initiativen Datensätze zu ihren Streckennetzen an. Daneben stellt auch OpenStreetMap entsprechende Daten bereit, vorangetrieben durch das Projekt der OpenRailwayMap. Doch alle diese Datensätze liegen in unterschiedlichen Formaten und Datenmodellen vor und bilden jeweils nur begrenzte Gebiete ab. Dies erschwert die weitere Arbeit mit diesen Daten und erfordert eine vorherige Zusammenführung und Vereinheitlichung der Datensätze.

Im konkreten Fall wurde für die Schweizerische Bundesbahn (SBB) eine Anwendung entwickelt, mit der auf Monitoren in Zügen der aktuelle Standort auf einer Hintergrundkarte visualisiert wird. Neben der eigentlichen Software war auch die Erstellung entsprechendes Kartenmaterial Teil des Projekts. Aufgrund des grenzüberschreitenden Einsatzes der Triebwagen wurde die Anforderung gestellt, dass die Hintergrundkarte die Schweiz und ihre Nachbarländern abzudecken hat. Die als Grundlage für die zu erstellende Streckenkarte dienenden Daten stellten dabei eine besondere Herausforderung dar.

Zum einen war eine geeignete Datenquelle zu finden, da nur die Deutsche Bahn und das Schweizer Bundesamt für Verkehr im Rahmen von Open-Data-Initiativen Daten der jeweiligen Streckennetze anbieten. Für die Abdeckung der anderen Länder musste daher auf die Daten von OpenStreetMap zurückgegriffen werden. Zum anderen stellten aber auch die Datensätze selbst eine Herausforderung dar. Neben den noch vergleichsweise einfach konvertierbaren Datenformaten unterscheiden sich die Datensätze insbesondere in ihren Datenmodellen und Detaillierungsgraden. So beschreiben die Daten der Eisenbahnunternehmen lediglich Strecken, während die OpenStreetMap-Daten gleisgenau sind. Zur Zusammenführung der Datensätze wurde unter anderem ein Verfahren entwickelt, mit dem die gleisgenauen OpenStreetMap-Daten in eine Streckentopologie überführt werden können, indem zusammengehörige Gleise zu Strecken zusammengefasst und mit den Betriebsstellen zu einer Knoten-Kanten-Topologie überführt werden. Die Qualität der bei diesem Verfahren erzeugten Daten hängt jedoch von der Datenqualität der OpenStreetMap-Daten ab, insbesondere der Vollständigkeit bestimmter Zusatzinformationen.
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      <enclosure url="https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5237-deu-Zusammenfuehrung_und_Vereinheitlichung_von_Eisenbahn-Streckennetzdaten_hd.mp4"
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      <pubDate>Fri, 24 Mar 2017 12:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-24T12:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Alexander Matheisen</itunes:author>
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      <itunes:keywords>fossgis17, 5237, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Verschiedene Bahngesellschaften bieten mittlerweile im Rahmen von Open-Data-Initiativen Datensätze zu ihren Streckennetzen an. Daneben stellt auch OpenStreetMap entsprechende Daten bereit, vorangetrieben durch das Projekt der OpenRailwayMap. Doch alle diese Datensätze liegen in unterschiedlichen Formaten und Datenmodellen vor und bilden jeweils nur begrenzte Gebiete ab. Dies erschwert die weitere Arbeit mit diesen Daten und erfordert eine vorherige Zusammenführung und Vereinheitlichung der Datensätze.

Im konkreten Fall wurde für die Schweizerische Bundesbahn (SBB) eine Anwendung entwickelt, mit der auf Monitoren in Zügen der aktuelle Standort auf einer Hintergrundkarte visualisiert wird. Neben der eigentlichen Software war auch die Erstellung entsprechendes Kartenmaterial Teil des Projekts. Aufgrund des grenzüberschreitenden Einsatzes der Triebwagen wurde die Anforderung gestellt, dass die Hintergrundkarte die Schweiz und ihre Nachbarländern abzudecken hat. Die als Grundlage für die zu erstellende Streckenkarte dienenden Daten stellten dabei eine besondere Herausforderung dar.

Zum einen war eine geeignete Datenquelle zu finden, da nur die Deutsche Bahn und das Schweizer Bundesamt für Verkehr im Rahmen von Open-Data-Initiativen Daten der jeweiligen Streckennetze anbieten. Für die Abdeckung der anderen Länder musste daher auf die Daten von OpenStreetMap zurückgegriffen werden. Zum anderen stellten aber auch die Datensätze selbst eine Herausforderung dar. Neben den noch vergleichsweise einfach konvertierbaren Datenformaten unterscheiden sich die Datensätze insbesondere in ihren Datenmodellen und Detaillierungsgraden. So beschreiben die Daten der Eisenbahnunternehmen lediglich Strecken, während die OpenStreetMap-Daten gleisgenau sind. Zur Zusammenführung der Datensätze wurde unter anderem ein Verfahren entwickelt, mit dem die gleisgenauen OpenStreetMap-Daten in eine Streckentopologie überführt werden können, indem zusammengehörige Gleise zu Strecken zusammengefasst und mit den Betriebsstellen zu einer Knoten-Kanten-Topologie überführt werden. Die Qualität der bei diesem Verfahren erzeugten Daten hängt jedoch von der Datenqualität der OpenStreetMap-Daten ab, insbesondere der Vollständigkeit bestimmter Zusatzinformationen.
about this event: https://c3voc.de
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    </item>
    <item>
      <title>GeoPackages der freien Hamburger Geodaten (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5223-geopackages_der_freien_hamburger_geodaten</link>
      <description>Seit Oktober 2014 sind die Hamburger Behörden verpflichtet eine Vielzahl von Daten, unter anderem &lt;a href=&quot;http://suche.transparenz.hamburg.de/?extras_registerobject_type=geodat&amp;q=&amp;sort=publishing_date+desc%2Ctitle_sort+asc&amp;esq_not_all_versions=true&quot;&gt;Geodaten&lt;/a&gt;, frei für jedermann im &lt;a href=&quot;http://transparenz.hamburg.de/&quot;&gt;Hamburger Transparenzportal&lt;/a&gt; zu veröffentlichen. Und dort finden sich nun unterschiedlichste Datensätze. Vom Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung etwa georeferenzierte Hausnummern, Gebäudemodelle, das Straßenbaumkataster, Teile von ALKIS, Höhenmodelle, Luftbilder und vieles mehr. Auch Verkehrs- oder Umweltdaten sind verfügbar.

Grundsätzlich werden diese (neben „live“ WMS und WFS) im GML-Format (für Vektordaten) oder als JPEG (Rasterdaten) bereitgestellt. Auch verschiedene ASCII-Formate wie XYZ und CSV kommen vor. Größere Datensätze werden oft gekachelt angeboten, ALKIS etwa als etwa 250 einzelne GML-Dateien.

Teilweise bedeuten diese Formate für Laien leider erhebliche Hürden. So ist der Import im QGIS manchmal nicht trivial oder aufgrund von Unstimmigkeiten in den (Meta-)Daten ohne Fachkenntnis schlichtweg nicht möglich. Daher versuche ich als Feierabendprojekt sämtliche Datensätze automatisiert und reproduzierbar in standardkonforme GeoPackages umzuwandeln.

Vorgestellt werden Ansätze, Probleme, Tipps und sowie die bis zur FOSSGIS fertig aufbereiteten Datensätze. Verwendete Software sind bisher GDAL und GMT in Bash-Skripten.
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      <pubDate>Fri, 24 Mar 2017 11:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-24T11:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Johannes Kröger</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5223, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Seit Oktober 2014 sind die Hamburger Behörden verpflichtet eine Vielzahl von Daten, unter anderem &lt;a href=&quot;http://suche.transparenz.hamburg.de/?extras_registerobject_type=geodat&amp;q=&amp;sort=publishing_date+desc%2Ctitle_sort+asc&amp;esq_not_all_versions=true&quot;&gt;Geodaten&lt;/a&gt;, frei für jedermann im &lt;a href=&quot;http://transparenz.hamburg.de/&quot;&gt;Hamburger Transparenzportal&lt;/a&gt; zu veröffentlichen. Und dort finden sich nun unterschiedlichste Datensätze. Vom Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung etwa georeferenzierte Hausnummern, Gebäudemodelle, das Straßenbaumkataster, Teile von ALKIS, Höhenmodelle, Luftbilder und vieles mehr. Auch Verkehrs- oder Umweltdaten sind verfügbar.

Grundsätzlich werden diese (neben „live“ WMS und WFS) im GML-Format (für Vektordaten) oder als JPEG (Rasterdaten) bereitgestellt. Auch verschiedene ASCII-Formate wie XYZ und CSV kommen vor. Größere Datensätze werden oft gekachelt angeboten, ALKIS etwa als etwa 250 einzelne GML-Dateien.

Teilweise bedeuten diese Formate für Laien leider erhebliche Hürden. So ist der Import im QGIS manchmal nicht trivial oder aufgrund von Unstimmigkeiten in den (Meta-)Daten ohne Fachkenntnis schlichtweg nicht möglich. Daher versuche ich als Feierabendprojekt sämtliche Datensätze automatisiert und reproduzierbar in standardkonforme GeoPackages umzuwandeln.

Vorgestellt werden Ansätze, Probleme, Tipps und sowie die bis zur FOSSGIS fertig aufbereiteten Datensätze. Verwendete Software sind bisher GDAL und GMT in Bash-Skripten.
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      <itunes:duration>00:29:11</itunes:duration>
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    <item>
      <title>Vandalismus im OpenStreetMap Projekt (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5231-vandalismus_im_openstreetmap_projekt</link>
      <description>Der Zulauf zum OpenStreetMap Projekt ist weiterhin ungebrochen. Täglich registrieren sich mehrere tausend neue Mitglieder weltweit, wovon in der Regel später etwas mehr als 10 Prozent aktiv werden. Durch Initiativen wie das Missing Maps Projekt [1] oder „Mapathons“ [2] rund um den Globus werden immer wieder neue Mitglieder auf das Projekt aufmerksam gemacht. Auch durch eine größer werdende Anzahl von Apps für mobile Geräte [3] wird das Beitragen von Karteninformationen immer mehr vereinfacht. 

Leider bringt die verstärkte Aufmerksamkeit und die stets steigende Anzahl von (neuen) aktiven Mitgliedern auch verschiedene Nachteile mit sich. In den letzten Jahren gab es immer wieder verschiedene Fälle von Vandalismus [4] oder anderen Arten von schlechten Änderungen der Geodaten des Projektes [5]. Laut Definition [6] setzt der Begriff „Vandalismus“ eine vorsätzliche Handlung voraus. Bei einigen Änderungen, die im ersten Moment nach Vandalismus aussehen, handelt es sich aber oft auch um ein Verständnisproblem: Änderungen an den Daten, werden nach dem Speichern direkt in die Hauptdatenbank geschrieben. Dadurch sind sie mehr oder weniger direkt in den Karten des Projektes zu sehen. In anderen Fällen von nicht diskutierten Massenimporten [7] oder -änderungen [8] können Streitigkeiten nur noch mit einer Sperrung des Mitglieds [9] beendet werden.

Im Vortrag wird auf die letzten Jahres des Projektes im Bezug auf Fälle von „Vandalismus“ zurückgeblickt. Neben einigen bekannt geworden Fällen, kümmert sich die Community oft selbst um die Bereinigung. Während des Vortrags werden verschiedene Methoden und vorhandene Werkzeuge [10] gezeigt, wie jeder helfen kann, fragwürdige Änderungen zu finden, zu melden/kennzeichnen und ggf. zu korrigieren. Als Abschluss des Vortrags ist eine offene Gesprächsrunde geplant. Dabei soll über fehlende Werkzeuge oder Vorgehensweisen zur Vermeidung von un- und beabsichtigen negativen Änderungen, die Schaden für das Projekt bedeuten, diskutiert werden.

[1] https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Missing_Maps_Project
[2] https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Mapathon
[3] https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Editors
[4] https://blog.openstreetmap.org/2012/01/17/google-ip-vandalizing-openstreetmap/
[5] https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Vandalism
[6] https://de.wikipedia.org/wiki/Vandalismus
[7] https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Import
[8] https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Automated_Edits_code_of_conduct
[9] https://wiki.osmfoundation.org/wiki/Ban_Policy
[10] https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Detect_Vandalism
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      <pubDate>Fri, 24 Mar 2017 11:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-24T11:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Pascal Neis</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5231, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Stand heute. Und morgen?</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Der Zulauf zum OpenStreetMap Projekt ist weiterhin ungebrochen. Täglich registrieren sich mehrere tausend neue Mitglieder weltweit, wovon in der Regel später etwas mehr als 10 Prozent aktiv werden. Durch Initiativen wie das Missing Maps Projekt [1] oder „Mapathons“ [2] rund um den Globus werden immer wieder neue Mitglieder auf das Projekt aufmerksam gemacht. Auch durch eine größer werdende Anzahl von Apps für mobile Geräte [3] wird das Beitragen von Karteninformationen immer mehr vereinfacht. 

Leider bringt die verstärkte Aufmerksamkeit und die stets steigende Anzahl von (neuen) aktiven Mitgliedern auch verschiedene Nachteile mit sich. In den letzten Jahren gab es immer wieder verschiedene Fälle von Vandalismus [4] oder anderen Arten von schlechten Änderungen der Geodaten des Projektes [5]. Laut Definition [6] setzt der Begriff „Vandalismus“ eine vorsätzliche Handlung voraus. Bei einigen Änderungen, die im ersten Moment nach Vandalismus aussehen, handelt es sich aber oft auch um ein Verständnisproblem: Änderungen an den Daten, werden nach dem Speichern direkt in die Hauptdatenbank geschrieben. Dadurch sind sie mehr oder weniger direkt in den Karten des Projektes zu sehen. In anderen Fällen von nicht diskutierten Massenimporten [7] oder -änderungen [8] können Streitigkeiten nur noch mit einer Sperrung des Mitglieds [9] beendet werden.

Im Vortrag wird auf die letzten Jahres des Projektes im Bezug auf Fälle von „Vandalismus“ zurückgeblickt. Neben einigen bekannt geworden Fällen, kümmert sich die Community oft selbst um die Bereinigung. Während des Vortrags werden verschiedene Methoden und vorhandene Werkzeuge [10] gezeigt, wie jeder helfen kann, fragwürdige Änderungen zu finden, zu melden/kennzeichnen und ggf. zu korrigieren. Als Abschluss des Vortrags ist eine offene Gesprächsrunde geplant. Dabei soll über fehlende Werkzeuge oder Vorgehensweisen zur Vermeidung von un- und beabsichtigen negativen Änderungen, die Schaden für das Projekt bedeuten, diskutiert werden.

[1] https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Missing_Maps_Project
[2] https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Mapathon
[3] https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Editors
[4] https://blog.openstreetmap.org/2012/01/17/google-ip-vandalizing-openstreetmap/
[5] https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Vandalism
[6] https://de.wikipedia.org/wiki/Vandalismus
[7] https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Import
[8] https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Automated_Edits_code_of_conduct
[9] https://wiki.osmfoundation.org/wiki/Ban_Policy
[10] https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Detect_Vandalism
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      <title>Steigerung der Akzeptanz räumlicher Planung durch freiwillig gesammelte Geodaten (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5184-steigerung_der_akzeptanz_raumlicher_planung_durch_freiwillig_gesammelte_geodaten</link>
      <description>Obwohl Bürger über hohes regionales Wissen verfügen, bleibt dieses Wissen aufgrund mangelnder Partizipationsmöglichkeiten bei räumlichen Planungsprozessen weitgehend ungenutzt. Dies führt in zweierlei Hinsicht zu negativen Auswirkungen: Zum einen muss die Fachplanung die Informationslücke in Form von aufwändigen Erhebungen, Befragungen oder Kartierungen selbst schließen, zum anderen vermittelt diese Vorgehensweise den Bürgern das Gefühl geringer Transparenz und Teilhabe. Die digitale Transformation der Gesellschaft mit ihrer Omnipräsenz mobiler Endgeräte und Geodatendiensten bietet allerdings die Chance, den Planungsprozess näher zum Bürger zu bringen.

Der Vortrag präsentiert Ergebnisse aus dem Forschungsprojekt PUBinPLAN, welches geobasiertes Crowdsourcing und Augmented Reality (AR) nutzt, um mehr Beteiligung in räumlichen Planungsprozessen zu erreichen. Die browserbasierte Crowdsourcing-Anwendung (HTML 5) erlaubt es Bürgern eigene Ideen, Anregungen und Wünsche positionsgenau auf einer Web-GIS-Karte zu formulieren und diese interaktiv mit anderen Teilnehmern zu diskutieren. Basis der Karte ist OpenStreetMap. Die „Freiwilligen“ bringen damit ihre Regionalkompetenz von Beginn an in den Planungsprozess ein und können sich fortlaufend über den Planungsstand informieren.

Mit der AR-Anwendung lassen sich sowohl die gesammelten Postings und Kommentierungen als auch 3D-Modelle vor Ort visualisieren. Architekten und Raumplaner können ihre 3D-Modelle in PUBinPLAN integrieren und den Bürgern die Landschaftsveränderungen auf anschauliche Weise präsentieren. Über eine Schnittstelle zur freien Software SketchUp steht diese Funktion auch technikaffinen Bürgern zur Verfügung, wodurch selbsterstelle Modelle hochgeladen und zur Diskussion gestellt werden können. Beide Anwendungen ermöglichen somit eine offene und transparente Kommunikation zwischen Planern, Auftraggebern und Bürgern.
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      <pubDate>Fri, 24 Mar 2017 11:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-24T11:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Stefan Küspert</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5184, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Obwohl Bürger über hohes regionales Wissen verfügen, bleibt dieses Wissen aufgrund mangelnder Partizipationsmöglichkeiten bei räumlichen Planungsprozessen weitgehend ungenutzt. Dies führt in zweierlei Hinsicht zu negativen Auswirkungen: Zum einen muss die Fachplanung die Informationslücke in Form von aufwändigen Erhebungen, Befragungen oder Kartierungen selbst schließen, zum anderen vermittelt diese Vorgehensweise den Bürgern das Gefühl geringer Transparenz und Teilhabe. Die digitale Transformation der Gesellschaft mit ihrer Omnipräsenz mobiler Endgeräte und Geodatendiensten bietet allerdings die Chance, den Planungsprozess näher zum Bürger zu bringen.

Der Vortrag präsentiert Ergebnisse aus dem Forschungsprojekt PUBinPLAN, welches geobasiertes Crowdsourcing und Augmented Reality (AR) nutzt, um mehr Beteiligung in räumlichen Planungsprozessen zu erreichen. Die browserbasierte Crowdsourcing-Anwendung (HTML 5) erlaubt es Bürgern eigene Ideen, Anregungen und Wünsche positionsgenau auf einer Web-GIS-Karte zu formulieren und diese interaktiv mit anderen Teilnehmern zu diskutieren. Basis der Karte ist OpenStreetMap. Die „Freiwilligen“ bringen damit ihre Regionalkompetenz von Beginn an in den Planungsprozess ein und können sich fortlaufend über den Planungsstand informieren.

Mit der AR-Anwendung lassen sich sowohl die gesammelten Postings und Kommentierungen als auch 3D-Modelle vor Ort visualisieren. Architekten und Raumplaner können ihre 3D-Modelle in PUBinPLAN integrieren und den Bürgern die Landschaftsveränderungen auf anschauliche Weise präsentieren. Über eine Schnittstelle zur freien Software SketchUp steht diese Funktion auch technikaffinen Bürgern zur Verfügung, wodurch selbsterstelle Modelle hochgeladen und zur Diskussion gestellt werden können. Beide Anwendungen ermöglichen somit eine offene und transparente Kommunikation zwischen Planern, Auftraggebern und Bürgern.
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    <item>
      <title>OSM-Daten verarbeiten auf der Kommandozeile mit Osmium (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5227-osm-daten_verarbeiten_auf_der_kommandozeile_mit_osmium</link>
      <description>Aufbauend auf der schnellen und flexiblen Osmium-C++-Bibliothek hat sich das Osmium-Kommandozeilentool zu einem nützlichen Helferlein entwickelt. Wer Osmium in seiner Werkzeugkiste hat, kann neue Wege gehen beim Verarbeiten von OSM-Daten. Mit Beispielen aus der Praxis will ich zeigen, was das Tool kann, und wo und wie man es einsetzt.
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      <pubDate>Fri, 24 Mar 2017 11:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-24T11:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Jochen Topf</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
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      <itunes:summary>Aufbauend auf der schnellen und flexiblen Osmium-C++-Bibliothek hat sich das Osmium-Kommandozeilentool zu einem nützlichen Helferlein entwickelt. Wer Osmium in seiner Werkzeugkiste hat, kann neue Wege gehen beim Verarbeiten von OSM-Daten. Mit Beispielen aus der Praxis will ich zeigen, was das Tool kann, und wo und wie man es einsetzt.
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    </item>
    <item>
      <title>Öffentlicher Verkehr in GraphHopper (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5222-offentlicher_verkehr_in_graphhopper</link>
      <description>Die Verbreitung öffentlicher Fahrplandaten für öffentliche Verkehrsmittel kommt zwar etwas schleppender voran, als wir es uns wünschen würden, aber sie kommt voran. Natürlich wollen wir mit passender quelloffener Software bereitstehen.

Wir entwickeln ÖV-Funktionen für den OpenStreetMap-Router GraphHopper. In diesem Vortrag möchten wir zeigen, was damit schon möglich ist, alles basierend auf OSM-Daten für das Straßennetz und GTFS-Daten für das ÖV-Angebot:

Wegfindung nach frühester Ankunftszeit/spätester Abfahrtzeit und kleinster Anzahl der Umstiege,
Intervallabfrage (alle optimalen Verbindungen innerhalb einer Abfahrts- oder Ankunftszeitspanne),
Punkt-zu-Punk-Wegfindung: zu Fuß zurückgelegte Wegabschnitte sind nicht beschränkt auf hartkodierte Umsteigemöglichkeiten,
Fahrpreisermittlung,
Berechnung von Reisezeit-Isolinien

Wie auch bei der Wegfindung im Straßennetz hat man es mit einer Abwägung zwischen kürzerer Rechenzeit und Flexibilität zu tun. In den letzten Jahren sind mehrere neue, sehr schnelle Verfahren für die reine Fahrplanabfrage veröffentlicht worden, die nicht mehr auf Wegfindung in Graphen basieren. Die Entwicklung im Verkehrsangebot ist jedoch eher gegenläufig: Mit nicht-liniengebundenen Rufbussen und freibeweglichen Leih-Elektrorollern wird es eher der Normalfall als eine nette Zusatzfunktion sein, Wege frei aus fahrplangebundenen und nicht-fahrplangebundenen Möglichkeiten planen zu können. GraphHopper ist daher auch mit seinen ÖV-Funktionen graphbasiert, um bestmöglich in neuen Verkehrsanwendungen benutzt werden zu können, sei es zur Nutzerinformation oder zur Angebotsanalyse.
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</description>
      <enclosure url="https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5222-deu-Oeffentlicher_Verkehr_in_GraphHopper_hd.mp4"
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      <pubDate>Fri, 24 Mar 2017 10:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:identifier>1061f3b7-bd7b-47d7-bd19-23c06c5a071b</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-24T10:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Michael Zilske</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5222, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Die Verbreitung öffentlicher Fahrplandaten für öffentliche Verkehrsmittel kommt zwar etwas schleppender voran, als wir es uns wünschen würden, aber sie kommt voran. Natürlich wollen wir mit passender quelloffener Software bereitstehen.

Wir entwickeln ÖV-Funktionen für den OpenStreetMap-Router GraphHopper. In diesem Vortrag möchten wir zeigen, was damit schon möglich ist, alles basierend auf OSM-Daten für das Straßennetz und GTFS-Daten für das ÖV-Angebot:

Wegfindung nach frühester Ankunftszeit/spätester Abfahrtzeit und kleinster Anzahl der Umstiege,
Intervallabfrage (alle optimalen Verbindungen innerhalb einer Abfahrts- oder Ankunftszeitspanne),
Punkt-zu-Punk-Wegfindung: zu Fuß zurückgelegte Wegabschnitte sind nicht beschränkt auf hartkodierte Umsteigemöglichkeiten,
Fahrpreisermittlung,
Berechnung von Reisezeit-Isolinien

Wie auch bei der Wegfindung im Straßennetz hat man es mit einer Abwägung zwischen kürzerer Rechenzeit und Flexibilität zu tun. In den letzten Jahren sind mehrere neue, sehr schnelle Verfahren für die reine Fahrplanabfrage veröffentlicht worden, die nicht mehr auf Wegfindung in Graphen basieren. Die Entwicklung im Verkehrsangebot ist jedoch eher gegenläufig: Mit nicht-liniengebundenen Rufbussen und freibeweglichen Leih-Elektrorollern wird es eher der Normalfall als eine nette Zusatzfunktion sein, Wege frei aus fahrplangebundenen und nicht-fahrplangebundenen Möglichkeiten planen zu können. GraphHopper ist daher auch mit seinen ÖV-Funktionen graphbasiert, um bestmöglich in neuen Verkehrsanwendungen benutzt werden zu können, sei es zur Nutzerinformation oder zur Angebotsanalyse.
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      <itunes:duration>00:25:15</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Freie Fernerkundungsdaten für alle – das Copernicus-Programm der EU (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5234-freie_fernerkundungsdaten_fur_alle_das_copernicus-programm_der_eu</link>
      <description>Wie im Copernicus-Programm der EU dargelegt, ist Information über unseren Planeten von entscheidender Bedeutung für politische Entscheidungen. Informationen aus dem Copernicus-Programm sollen helfen, zu verstehen, wie sich die Erde und das Klima ändern und welche Rolle hierbei menschliche Aktivitäten spielen und wie sich diese auf menschliche Aktivitäten auswirken. Das gesamte Copernicus-Programm besteht neben der Weltraum-Komponente (Space Component), das aus den unten aufgelisteten Sentinel-Missionen besteht, auch noch eine Dienste-Komponente (Services Component) und eine Sensor-Komponente (In-Situ Component).

1) die Weltraum-Komponente (Space Component)
- Sentinel 1: Radar Mission; Launch Sentinel 1A: April 2014; Sentinel 1B End 2016
- Sentinel 2: High Resolution Optical Mission; Launch Sentinel 2A: June 2015 Sentinel 2B: 2016     
- Sentinel 3: Medium Resolution Imaging and Altimetry Mission; Launch Sentinel 3A: 2015 Sentinel 3B: 2017
- Sentinel 4: Geostationary Atmospheric Chemistry Mission; Launch Sentinel 4A/B: 2021/27
- Sentinel 5P: Low Earth Orbit Atmospheric Chemistry Precursor Mission;  Launch 2016
- Sentinel 5: Low Earth Orbit Atmospheric Chemistry Mission; Launch Sentinel 5A/B/C: 2021/27

2) die Dienste-Komponente (Services Component)
- Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS)
- Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS)
- Copernicus Land Monitoring Service (CLMS)
- Copernicus Climate Change service (C3S)
- Copernicus Emergency Management Service (CEMS)
- Copernicus Security Service (no acronym)

3) die Sensor-Komponente (In-Situ Component)
In-Situ Sensoren liefern Daten von der Erdoberfläche (Land/Wasser) oder von Luft-gestützten Sensoren. Zu diesen gehören auch Referenz und Zusatzdaten, die im Rahmen des Copenicus-Programms Verwendung finden.
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</description>
      <enclosure url="https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5234-deu-Freie_Fernerkundungsdaten_fuer_alle_-_das_Copernicus-Programm_der_EU_hd.mp4"
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      <pubDate>Fri, 24 Mar 2017 10:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:identifier>3d508de5-3b89-402a-8285-3e56e15b492c</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-24T10:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Christian Strobl</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5234, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Freie Sentinel-Daten mit freier Software</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Wie im Copernicus-Programm der EU dargelegt, ist Information über unseren Planeten von entscheidender Bedeutung für politische Entscheidungen. Informationen aus dem Copernicus-Programm sollen helfen, zu verstehen, wie sich die Erde und das Klima ändern und welche Rolle hierbei menschliche Aktivitäten spielen und wie sich diese auf menschliche Aktivitäten auswirken. Das gesamte Copernicus-Programm besteht neben der Weltraum-Komponente (Space Component), das aus den unten aufgelisteten Sentinel-Missionen besteht, auch noch eine Dienste-Komponente (Services Component) und eine Sensor-Komponente (In-Situ Component).

1) die Weltraum-Komponente (Space Component)
- Sentinel 1: Radar Mission; Launch Sentinel 1A: April 2014; Sentinel 1B End 2016
- Sentinel 2: High Resolution Optical Mission; Launch Sentinel 2A: June 2015 Sentinel 2B: 2016     
- Sentinel 3: Medium Resolution Imaging and Altimetry Mission; Launch Sentinel 3A: 2015 Sentinel 3B: 2017
- Sentinel 4: Geostationary Atmospheric Chemistry Mission; Launch Sentinel 4A/B: 2021/27
- Sentinel 5P: Low Earth Orbit Atmospheric Chemistry Precursor Mission;  Launch 2016
- Sentinel 5: Low Earth Orbit Atmospheric Chemistry Mission; Launch Sentinel 5A/B/C: 2021/27

2) die Dienste-Komponente (Services Component)
- Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS)
- Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS)
- Copernicus Land Monitoring Service (CLMS)
- Copernicus Climate Change service (C3S)
- Copernicus Emergency Management Service (CEMS)
- Copernicus Security Service (no acronym)

3) die Sensor-Komponente (In-Situ Component)
In-Situ Sensoren liefern Daten von der Erdoberfläche (Land/Wasser) oder von Luft-gestützten Sensoren. Zu diesen gehören auch Referenz und Zusatzdaten, die im Rahmen des Copenicus-Programms Verwendung finden.
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      <itunes:duration>00:27:52</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Open Source Routing Machine (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5197-open_source_routing_machine</link>
      <description>Die Open Source Routing Machine (OSRM) ist eine High-Performance-Routingengine und primär für OpenStreetMap-Daten ausgelegt. Dieser Vortrag stellt OSRM inklusive Ökosystem vor. Weiterhin zeigen wir auf, an welchen Verbesserungen wir im letzten Jahr gearbeitet haben. Wir erklären wie OSRM genutzt werden kann um GPS-Traces auf das Straßennetz zu snappen, wie wir OpenStreetMap nutzen um zum Beispiel Spuren verwenden zu können und wie Echtzeit Verkehrsdaten eingebunden werden können.
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      <pubDate>Fri, 24 Mar 2017 09:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-24T09:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Daniel J H</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5197, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Die Open Source Routing Machine (OSRM) ist eine High-Performance-Routingengine und primär für OpenStreetMap-Daten ausgelegt. Dieser Vortrag stellt OSRM inklusive Ökosystem vor. Weiterhin zeigen wir auf, an welchen Verbesserungen wir im letzten Jahr gearbeitet haben. Wir erklären wie OSRM genutzt werden kann um GPS-Traces auf das Straßennetz zu snappen, wie wir OpenStreetMap nutzen um zum Beispiel Spuren verwenden zu können und wie Echtzeit Verkehrsdaten eingebunden werden können.
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      <itunes:duration>00:26:24</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Freie Satellitenbilder – ein Überblick (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5156-freie_satellitenbilder_ein_uberblick</link>
      <description>Freie Geodaten auf der FOSSGIS – dabei geht es fast immer um OpenStreetMap oder gelegentlich auch mal um andere Vermessungsdaten. Im Vergleich dazu sind allerdings freie Satellitendaten allein schon von den Datenmengen eigentlich viel bedeutender.   Oft werden diese Daten aus Unkenntnis über ihre Existenz oder aufgrund der Schwierigkeit, die richtigen Bilder in der benötigten Form zu finden, kaum genutzt – obwohl freie Satellitenbilder eigentlich eine kaum zu überschätzendes Quelle von Informationen und Erkenntnis über unseren Planeten darstellen und zwar nicht nur für Spezialisten, sondern für jeden.

Abgesehen vom ganz praktischen Nutzen solcher Daten stellt der freie, offene und ungefilterte Zugang zu diesen auch eine enorme gesellschaftliche Errungenschaft dar.  Ob dieser auch in Zukunft erhalten bleibt, dürfte in großem Maße auch davon abhängen, in wie weit diese Daten tatsächlich auch breit genutzt werden und wir uns nicht freiwillig auf das beschränken, was uns von Google, Bing und anderen Firmen oder auch von staatlichen Stellen nach subjektiven und primär wirtschaftlichen Kriterien ausgewählt und letztendlich meist nur zum Anschauen und nicht zur Weiterverwendung präsentiert wird.

Dieser Vortrag soll deshalb für jeden interessierten Besucher einen Überblick darüber geben, was die Welt freier Satellitenbilder heutzutage zu bieten hat. Die verschiedenen Satellitensysteme und Kameras, deren Bilder als freie Daten verfügbar sind, werden vorgestellt – einschließlich der Möglichkeiten, wie man an die Daten herankommt – egal ob einfach nur zur Information oder auch für ernsthafte Analysen und Weiterverarbeitungen.  Dabei wird bewusst kein Schwerpunkt auf bestimmte Systeme und Betreiber gelegt, sondern ein möglichst neutraler Überblick angestrebt.
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      <pubDate>Fri, 24 Mar 2017 09:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-24T09:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Christoph Hormann</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5156, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>wie man sich frei und neutral ein Bild der Erde machen kann</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Freie Geodaten auf der FOSSGIS – dabei geht es fast immer um OpenStreetMap oder gelegentlich auch mal um andere Vermessungsdaten. Im Vergleich dazu sind allerdings freie Satellitendaten allein schon von den Datenmengen eigentlich viel bedeutender.   Oft werden diese Daten aus Unkenntnis über ihre Existenz oder aufgrund der Schwierigkeit, die richtigen Bilder in der benötigten Form zu finden, kaum genutzt – obwohl freie Satellitenbilder eigentlich eine kaum zu überschätzendes Quelle von Informationen und Erkenntnis über unseren Planeten darstellen und zwar nicht nur für Spezialisten, sondern für jeden.

Abgesehen vom ganz praktischen Nutzen solcher Daten stellt der freie, offene und ungefilterte Zugang zu diesen auch eine enorme gesellschaftliche Errungenschaft dar.  Ob dieser auch in Zukunft erhalten bleibt, dürfte in großem Maße auch davon abhängen, in wie weit diese Daten tatsächlich auch breit genutzt werden und wir uns nicht freiwillig auf das beschränken, was uns von Google, Bing und anderen Firmen oder auch von staatlichen Stellen nach subjektiven und primär wirtschaftlichen Kriterien ausgewählt und letztendlich meist nur zum Anschauen und nicht zur Weiterverwendung präsentiert wird.

Dieser Vortrag soll deshalb für jeden interessierten Besucher einen Überblick darüber geben, was die Welt freier Satellitenbilder heutzutage zu bieten hat. Die verschiedenen Satellitensysteme und Kameras, deren Bilder als freie Daten verfügbar sind, werden vorgestellt – einschließlich der Möglichkeiten, wie man an die Daten herankommt – egal ob einfach nur zur Information oder auch für ernsthafte Analysen und Weiterverarbeitungen.  Dabei wird bewusst kein Schwerpunkt auf bestimmte Systeme und Betreiber gelegt, sondern ein möglichst neutraler Überblick angestrebt.
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      <itunes:duration>00:25:22</itunes:duration>
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    <item>
      <title>Angular 2 Geo-Apps mit YAGA (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5167-angular_2_geo-apps_mit_yaga</link>
      <description>Für moderne Geo-Anwendungen wird es in Zukunft immer wichtiger, dass sie Plattformübergreifend, d.h. sowohl auf den gängigen mobilen Geräten (Android, iOS, Windows), als auch auf den herkömmlichen PCs (Linux, Mac, Windows) einsetzbar sind. Moderne App-Entwicklung setzt hierbei immer höhere Standards an die Benutzerfreudlichkeit. Nicht nur, dass eine Anwendung intuitiv zu bedienen sein muss, sie sollte sich auch an den typischen Look &amp; Feel der Geräte und ihrer Betriebssysteme angepasst sein.

„YAGA leaflet-ng2“ ist eine Integration von Leaflet in das vor kurzem veröffentlichte, „Angular 2“ von Google, dass einen modernen Ansatz für die technische Umsetzung, durch das s.g. „Two-Way-Databinding“, bietet. Diese Form der Entwicklung ermöglicht eine einfache, modulare Entwicklungsweise mit einer klaren Trennung von „Model“ und „View“.

In dem Vortrag sollen die Vorzüge bei der Entwicklung mit „Two-Way-Databinding“, anhand von verschiedenen Beispielen, die sich sowohl an Anwender, wie auch Programmierern richten sollen, aufgezeigt und die Vorteile der YAGA Komponenten im Allgemeinen und der Leaflet Integration in Angular 2 im Speziellen, bei der plattformübergreifenden Arbeit mit Geo-Daten darstellen.
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 17:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T17:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Stephan Herritsch, Arne Schubert</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5167, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Für moderne Geo-Anwendungen wird es in Zukunft immer wichtiger, dass sie Plattformübergreifend, d.h. sowohl auf den gängigen mobilen Geräten (Android, iOS, Windows), als auch auf den herkömmlichen PCs (Linux, Mac, Windows) einsetzbar sind. Moderne App-Entwicklung setzt hierbei immer höhere Standards an die Benutzerfreudlichkeit. Nicht nur, dass eine Anwendung intuitiv zu bedienen sein muss, sie sollte sich auch an den typischen Look &amp; Feel der Geräte und ihrer Betriebssysteme angepasst sein.

„YAGA leaflet-ng2“ ist eine Integration von Leaflet in das vor kurzem veröffentlichte, „Angular 2“ von Google, dass einen modernen Ansatz für die technische Umsetzung, durch das s.g. „Two-Way-Databinding“, bietet. Diese Form der Entwicklung ermöglicht eine einfache, modulare Entwicklungsweise mit einer klaren Trennung von „Model“ und „View“.

In dem Vortrag sollen die Vorzüge bei der Entwicklung mit „Two-Way-Databinding“, anhand von verschiedenen Beispielen, die sich sowohl an Anwender, wie auch Programmierern richten sollen, aufgezeigt und die Vorteile der YAGA Komponenten im Allgemeinen und der Leaflet Integration in Angular 2 im Speziellen, bei der plattformübergreifenden Arbeit mit Geo-Daten darstellen.
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      <itunes:duration>00:25:15</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>OSM-Quiz (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5159-osm-quiz</link>
      <description>Das OSM-Quiz bietet als Fortsetzung des Events vom letztem Jahr wieder spannende Fragen zu interessanten Fakten. Jeder ist herzlich eingeladen mitzuraten um sein Wissen im Umfeld von OpenStreetMap und GIS zu testen und vielleicht auch etwas aufzufrischen.
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 17:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T17:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Peter Barth</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5159, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Wie gut kennst du OSM?</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Das OSM-Quiz bietet als Fortsetzung des Events vom letztem Jahr wieder spannende Fragen zu interessanten Fakten. Jeder ist herzlich eingeladen mitzuraten um sein Wissen im Umfeld von OpenStreetMap und GIS zu testen und vielleicht auch etwas aufzufrischen.
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      <itunes:duration>00:36:34</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>SHOGun2 – das moderne Webmapping-Framework (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5192-shogun2_das_moderne_webmapping-framework</link>
      <description>SHOGun wird seit dem Jahr 2011 als Webmapping-Framework entwickelt und hat sich mittlerweile in vielen Installationen, insbesondere bei Großkunden bewährt.

Der Vortrag stellt die völlig neue Version SHOGun2 vor und zeigt anhand von Beispielen wie Kartenclient – zusammengesetzt aus OpenLayers 3 und wahlweise GeoExt3 oder react.js – mit den Verwaltungsoberflächen zusammenspielen.

SHOGun2 greift dabei bewährte Konzepte aus SHOGun auf, wurde aber als komplette Neuentwicklung mit großem Fokus auf Modularität und Aktualität der verwendeten Bibliotheken entwickelt.

Ebenso wurde bei der Entwicklung darauf geachtet, SHOGun2 so auszurichten, das sich ein Open-Source-Projekt entwickeln kann. Auch dieser Apsekt wird im Vortrag eine Rolle spielen.
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 16:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T16:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Till Adams</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5192, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>auf dem Weg zu einem Open-Source-Projekt</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>SHOGun wird seit dem Jahr 2011 als Webmapping-Framework entwickelt und hat sich mittlerweile in vielen Installationen, insbesondere bei Großkunden bewährt.

Der Vortrag stellt die völlig neue Version SHOGun2 vor und zeigt anhand von Beispielen wie Kartenclient – zusammengesetzt aus OpenLayers 3 und wahlweise GeoExt3 oder react.js – mit den Verwaltungsoberflächen zusammenspielen.

SHOGun2 greift dabei bewährte Konzepte aus SHOGun auf, wurde aber als komplette Neuentwicklung mit großem Fokus auf Modularität und Aktualität der verwendeten Bibliotheken entwickelt.

Ebenso wurde bei der Entwicklung darauf geachtet, SHOGun2 so auszurichten, das sich ein Open-Source-Projekt entwickeln kann. Auch dieser Apsekt wird im Vortrag eine Rolle spielen.
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      <itunes:duration>00:23:44</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Architektur moderner Geodatenportale (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5201-architektur_moderner_geodatenportale</link>
      <description>Geodatenportale finden in der breiten Bevölkerung immer mehr Akzeptanz und gewinnen immer mehr Nutzer. Dies ist jedoch keine Selbstverständlichkeit, sondern das Ergebnis umfangreicher und langjähriger Verbesserungen bei Usability und Performanz. Moderne dynamische Geodatenportale haben nichts mehr mit den früheren Online-Kartenanwendungen gemein, die bei jeder Verschiebung des Ansichtsfensters noch die gesamte Webseite nachladen mussten. Heute werden hoch interaktive, zugängliche, abwärtskompatible, Plugin-freie Geoweb-Anwendungen verlangt, die den Nutzer nicht gängeln, sondern auf kürzestem Wege direkt zur gesuchten Information oder Lösung führen. Ein weiterer Schlüssel zum Erfolg ist die große Menge und hohe Qualität der über das Portal verfügbaren Geodaten, sowie ein blitzschnelles Laden und Reagieren der Webanwendung, denn nur eine Sekunde Wartezeit kann hier bereits über Erfolg oder Misserfolg entscheiden.

Ein Beispiel für ein modernes, dynamisches Geodatenportal, das sich aufgrund der täglichen Verwendung durch zahlreiche Nutzer vielfach bewährt hat, ist geoportal.ch. Doch was ist im Jahr 2017 der State of the Art des Technologie-Stacks für die Entwicklung von Geoweb-Anwendungen? Am Beispiel von geoportal.ch wird vorgestellt, wie fortschrittliche Webtechnologien wie NodeJS, ExpressJS, Geoserver, Geowebcache, OpenLayers, Turf, AngularJS etc. zu einer zeitgemäßen Geoweb-Architektur integriert werden.

Darüber hinaus wird dargelegt, wie trotz der extrem hohen Datenheterogenität und der großen Datenmengen eine performante Geoweb-Anwendung erreicht werden kann. Dies geschieht mit besonderem Blick darauf, dass geoportal.ch nicht nur ein reiner Viewer für Geodaten ist, sondern auch eine Entwicklungsplattform für diverse darauf aufbauende GeoApps (Web-GIS) mit Editier- und Analysefunktionen.
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 16:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T16:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Edgar Butwilowski</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5201, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Geodatenportale finden in der breiten Bevölkerung immer mehr Akzeptanz und gewinnen immer mehr Nutzer. Dies ist jedoch keine Selbstverständlichkeit, sondern das Ergebnis umfangreicher und langjähriger Verbesserungen bei Usability und Performanz. Moderne dynamische Geodatenportale haben nichts mehr mit den früheren Online-Kartenanwendungen gemein, die bei jeder Verschiebung des Ansichtsfensters noch die gesamte Webseite nachladen mussten. Heute werden hoch interaktive, zugängliche, abwärtskompatible, Plugin-freie Geoweb-Anwendungen verlangt, die den Nutzer nicht gängeln, sondern auf kürzestem Wege direkt zur gesuchten Information oder Lösung führen. Ein weiterer Schlüssel zum Erfolg ist die große Menge und hohe Qualität der über das Portal verfügbaren Geodaten, sowie ein blitzschnelles Laden und Reagieren der Webanwendung, denn nur eine Sekunde Wartezeit kann hier bereits über Erfolg oder Misserfolg entscheiden.

Ein Beispiel für ein modernes, dynamisches Geodatenportal, das sich aufgrund der täglichen Verwendung durch zahlreiche Nutzer vielfach bewährt hat, ist geoportal.ch. Doch was ist im Jahr 2017 der State of the Art des Technologie-Stacks für die Entwicklung von Geoweb-Anwendungen? Am Beispiel von geoportal.ch wird vorgestellt, wie fortschrittliche Webtechnologien wie NodeJS, ExpressJS, Geoserver, Geowebcache, OpenLayers, Turf, AngularJS etc. zu einer zeitgemäßen Geoweb-Architektur integriert werden.

Darüber hinaus wird dargelegt, wie trotz der extrem hohen Datenheterogenität und der großen Datenmengen eine performante Geoweb-Anwendung erreicht werden kann. Dies geschieht mit besonderem Blick darauf, dass geoportal.ch nicht nur ein reiner Viewer für Geodaten ist, sondern auch eine Entwicklungsplattform für diverse darauf aufbauende GeoApps (Web-GIS) mit Editier- und Analysefunktionen.
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      <itunes:duration>00:24:35</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>ÖPNV-Mapping in OpenStreetMap (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5199-opnv-mapping_in_openstreetmap</link>
      <description>Linienverläufe und Haltestellen des öffentlichen Verkehr werden schon seit vielen Jahren in OpenStreetMap erfasst. In der letzten Zeit hat sich bei diesem Thema allerdings Ernüchterung breitgemacht. Einstige Mapper haben sich von diesem Themengebiet abgewendet oder beschränken sich nur noch auf die Haltestelleninfrastruktur. Neue Mapper werden von der Komplexität des Mappings abgeschreckt oder müssen zumindest eine hohe Einstiegshürde überwinden. Übriggeblieben ist daher nur ein Kern von wenigen Enthusiasten. Diese Situation stellt das OpenStreetMap-Projekt vor Probleme, denn flächendeckende, aktuelle und gepflegte ÖPNV-Daten lassen sich nur mit einer breiten Mapperbasis erreichen. Gleichzeitig ist OpenStreetMap aber eine der wenigen freien Quellen für Daten des öffentlichen Verkehrs, während die Verkehrsunternehmen in Deutschland bis auf Ausnahmen keine entsprechenden Daten bereitstellen.

Die Gründe für den derzeit schlechten Stand des ÖPNV-Mappings in OpenStreetMap liegen jedoch auch in der Historie der verschiedenen Erfassungsschemata begründet. Mit der Zeit entstand eine Reihe unterschiedlicher Schemata, die bei vielen Mappern zu Verwirrung gesorgt haben, aber auch dazu geführt haben, dass in OpenStreetMap ÖPNV-Daten nach unterschiedlichen Schemata – teilweise auch als Mischformen – erfasst sind. Doch auch die Komplexität der Schemata selbst scheint viele Mapper zu überfordern, auch deshalb, weil die Dokumentation im Wiki veraltet, inkonsistent oder wenig anschaulich ist.

Auch die mangelnde Auswertung durch Anwendungen ist eine Ursache dafür, dass kein großer Anreiz zum ÖPNV-Mapping besteht. Wenn Mapper das Ergebnis ihrer Arbeit nicht sehen und so auch kein Feedback darüber bekommen, ob die erfassten Daten korrekt sind, ist der Anreiz zur Erfassung bzw. Umstellung auf neuere Schemata relativ gering. Im Gegenteil verleiten Anwendungen durch mangelnde Unterstützung von neueren Schemata dazu, ältere Tags zu verwenden, damit die Daten visualisiert werden („Tagging für den Renderer“). Das Hauptproblem, das viele Mapper abschrecken dürfte, ist jedoch der hohe Aufwand zur Erfassung und Pflege der Daten. Gerade wenn eine ÖPNV-Linie über viele unterschiedliche Routenvarianten verfügt, steigt der Erfassungsaufwand und die Komplexität enorm an. Auch die Pflege der Daten ist nicht zu unterschätzen, schließlich ändert sich ein großer Teil der Daten mit jedem Fahrplanwechsel. In diesem Zusammenhang muss deshalb auch hinterfragt werden, ob und in welchem Detailgrad überhaupt ÖPNV-Daten in OpenStreetMap erfasst werden. Bei der Haltestelleninfrastruktur dürfte das relativ unstrittig sein, doch bei den Linienverläufen gibt es durchaus auch Argumente, die in Hinblick auf Aufwand und Nutzen gegen eine Erfassung sprechen.
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 16:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T16:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Alexander Matheisen</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5199, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Geht das nicht einfacher?</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Linienverläufe und Haltestellen des öffentlichen Verkehr werden schon seit vielen Jahren in OpenStreetMap erfasst. In der letzten Zeit hat sich bei diesem Thema allerdings Ernüchterung breitgemacht. Einstige Mapper haben sich von diesem Themengebiet abgewendet oder beschränken sich nur noch auf die Haltestelleninfrastruktur. Neue Mapper werden von der Komplexität des Mappings abgeschreckt oder müssen zumindest eine hohe Einstiegshürde überwinden. Übriggeblieben ist daher nur ein Kern von wenigen Enthusiasten. Diese Situation stellt das OpenStreetMap-Projekt vor Probleme, denn flächendeckende, aktuelle und gepflegte ÖPNV-Daten lassen sich nur mit einer breiten Mapperbasis erreichen. Gleichzeitig ist OpenStreetMap aber eine der wenigen freien Quellen für Daten des öffentlichen Verkehrs, während die Verkehrsunternehmen in Deutschland bis auf Ausnahmen keine entsprechenden Daten bereitstellen.

Die Gründe für den derzeit schlechten Stand des ÖPNV-Mappings in OpenStreetMap liegen jedoch auch in der Historie der verschiedenen Erfassungsschemata begründet. Mit der Zeit entstand eine Reihe unterschiedlicher Schemata, die bei vielen Mappern zu Verwirrung gesorgt haben, aber auch dazu geführt haben, dass in OpenStreetMap ÖPNV-Daten nach unterschiedlichen Schemata – teilweise auch als Mischformen – erfasst sind. Doch auch die Komplexität der Schemata selbst scheint viele Mapper zu überfordern, auch deshalb, weil die Dokumentation im Wiki veraltet, inkonsistent oder wenig anschaulich ist.

Auch die mangelnde Auswertung durch Anwendungen ist eine Ursache dafür, dass kein großer Anreiz zum ÖPNV-Mapping besteht. Wenn Mapper das Ergebnis ihrer Arbeit nicht sehen und so auch kein Feedback darüber bekommen, ob die erfassten Daten korrekt sind, ist der Anreiz zur Erfassung bzw. Umstellung auf neuere Schemata relativ gering. Im Gegenteil verleiten Anwendungen durch mangelnde Unterstützung von neueren Schemata dazu, ältere Tags zu verwenden, damit die Daten visualisiert werden („Tagging für den Renderer“). Das Hauptproblem, das viele Mapper abschrecken dürfte, ist jedoch der hohe Aufwand zur Erfassung und Pflege der Daten. Gerade wenn eine ÖPNV-Linie über viele unterschiedliche Routenvarianten verfügt, steigt der Erfassungsaufwand und die Komplexität enorm an. Auch die Pflege der Daten ist nicht zu unterschätzen, schließlich ändert sich ein großer Teil der Daten mit jedem Fahrplanwechsel. In diesem Zusammenhang muss deshalb auch hinterfragt werden, ob und in welchem Detailgrad überhaupt ÖPNV-Daten in OpenStreetMap erfasst werden. Bei der Haltestelleninfrastruktur dürfte das relativ unstrittig sein, doch bei den Linienverläufen gibt es durchaus auch Argumente, die in Hinblick auf Aufwand und Nutzen gegen eine Erfassung sprechen.
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    </item>
    <item>
      <title>OSM und Freifunk (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5141-osm_und_freifunk</link>
      <description>&quot;We map what is on the ground&quot; – so das Mantra aller OSM-Edits.
Nicht immer wird das so rigoros durchgesetzt. Beispiel Adress- und Kontaktdaten, administrative Grenzen, Stromleitungskapazitäten usw.

Anhand einer Karte für freien WLAN-Zugriff wird gezeigt, dass die Datenhaltung nicht immer in OSM passieren muss. Insbesondere die Meshtechnik im Freifunk-Netzwerk erlaubt hier eine geoegrafische Darstellung der Hotspots in Relation zu deren logischen (Link-)Verbindungen und weiteren Metadaten.

[Praktische Beispiele zeigen Life-Darstellung von Funk-Verbindungsdaten, das Einrichten georeferenzierter HotSpots und die verfügbaren Analysetools.] - Dieser Text nur für längeren Vortrag
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</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 16:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:identifier>fab70b4e-158e-4735-9e9a-f5aeeda83665</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-23T16:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Alexander Lehner</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5141, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Geodaten themenübergreifend nutzen</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>&quot;We map what is on the ground&quot; – so das Mantra aller OSM-Edits.
Nicht immer wird das so rigoros durchgesetzt. Beispiel Adress- und Kontaktdaten, administrative Grenzen, Stromleitungskapazitäten usw.

Anhand einer Karte für freien WLAN-Zugriff wird gezeigt, dass die Datenhaltung nicht immer in OSM passieren muss. Insbesondere die Meshtechnik im Freifunk-Netzwerk erlaubt hier eine geoegrafische Darstellung der Hotspots in Relation zu deren logischen (Link-)Verbindungen und weiteren Metadaten.

[Praktische Beispiele zeigen Life-Darstellung von Funk-Verbindungsdaten, das Einrichten georeferenzierter HotSpots und die verfügbaren Analysetools.] - Dieser Text nur für längeren Vortrag
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</itunes:summary>
      <itunes:duration>00:24:22</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>eGovernment in der Bauleitplanung mit der xPlanBox leicht gemacht (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5217-egovernment_in_der_bauleitplanung_mit_der_xplanbox_leicht_gemacht</link>
      <description>Die Etablierung des eGovernment ist eine der bedeutendsten Bewegungen innerhalb der Verwaltungsmodernisierung der heutigen Zeit in Deutschland. Einen der komplexesten Bereiche des deutschen Verwaltungswesens stellt dabei das Planungsrecht dar.

Dies bedeutet gerade für die Bauleitplanung, die im Verantwortungsbereich der Kommunen liegt, einen hohen Aufwand, da vom Entwurf bis zur Planfeststellung verschiedene Verwaltungsvorgänge, wie die Beteiligung von Trägern öffentlicher Belange (TÖB) oder auch die Bürgerbeteiligung durchlaufen werden. Insbesondere  wegen des hohen Aufwands, der für die Bauleitplanung betrieben werden muss, bietet sich hier ein erhebliches Potential über die Digitalisierung dieser Vorgänge eine Kostenersparnis zu erzielen. Durch den Einsatz der xPlanBox, die auf Open-Source-Software basiert, kann dieser Effekt noch gesteigert werden.

Die xPlanBox basiert auf verschiedenen OSGeo-Projekten. Für den Bereich der Bauleitplanung zeigt sich hier insbesondere das deegree-Projekt als geeigneter Motor, eGovernment-Prozesse in der Bauleitplanung abzubilden, da es neben den Zertifizierungen des Open Geospatial Consortiums (OGC) als Referenzimplementierung für Web Feature Services und Web Map Services im Stande ist, den offenen eGovernment-Standard XPlanung zu unterstützen und darüber hinaus die aktuell umfangreichste Implementierung der INSPIRE Technical Guidance Dokumente im Open-Source-Segment darstellt. Dies spielt für die Zukunftssicherheit einer Lösung zur digitalen Verwaltung, Qualitätssicherung und Publizierung von Planwerken eine wichtige Rolle.

Die hier vorgestellte Lösung setzt deegree zur Steuerung der Prozesse zur Verwaltung der Planwerke innerhalb einer PostgreSQL/PostGIS-Datenhaltung sowie zur Validierung XPlanGML basierter Planwerke und zur Publikation über WFS- und WMS-Dienste ein. Darüber hinaus wurde eine auf Geomajas basierte Portalanwendung realisiert und ein Kartenviewer mit OpenLayers implementiert.
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</description>
      <enclosure url="https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5217-deu-eGovernment_in_der_Bauleitplanung_mit_der_xPlanBox_leicht_gemacht_hd.mp4"
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 16:00:00 +0100</pubDate>
      <guid isPermaLink="true">https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5217-deu-eGovernment_in_der_Bauleitplanung_mit_der_xPlanBox_leicht_gemacht_hd.mp4?1644702435</guid>
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      <dc:date>2017-03-23T16:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Dirk Stenger</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5217, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Die Etablierung des eGovernment ist eine der bedeutendsten Bewegungen innerhalb der Verwaltungsmodernisierung der heutigen Zeit in Deutschland. Einen der komplexesten Bereiche des deutschen Verwaltungswesens stellt dabei das Planungsrecht dar.

Dies bedeutet gerade für die Bauleitplanung, die im Verantwortungsbereich der Kommunen liegt, einen hohen Aufwand, da vom Entwurf bis zur Planfeststellung verschiedene Verwaltungsvorgänge, wie die Beteiligung von Trägern öffentlicher Belange (TÖB) oder auch die Bürgerbeteiligung durchlaufen werden. Insbesondere  wegen des hohen Aufwands, der für die Bauleitplanung betrieben werden muss, bietet sich hier ein erhebliches Potential über die Digitalisierung dieser Vorgänge eine Kostenersparnis zu erzielen. Durch den Einsatz der xPlanBox, die auf Open-Source-Software basiert, kann dieser Effekt noch gesteigert werden.

Die xPlanBox basiert auf verschiedenen OSGeo-Projekten. Für den Bereich der Bauleitplanung zeigt sich hier insbesondere das deegree-Projekt als geeigneter Motor, eGovernment-Prozesse in der Bauleitplanung abzubilden, da es neben den Zertifizierungen des Open Geospatial Consortiums (OGC) als Referenzimplementierung für Web Feature Services und Web Map Services im Stande ist, den offenen eGovernment-Standard XPlanung zu unterstützen und darüber hinaus die aktuell umfangreichste Implementierung der INSPIRE Technical Guidance Dokumente im Open-Source-Segment darstellt. Dies spielt für die Zukunftssicherheit einer Lösung zur digitalen Verwaltung, Qualitätssicherung und Publizierung von Planwerken eine wichtige Rolle.

Die hier vorgestellte Lösung setzt deegree zur Steuerung der Prozesse zur Verwaltung der Planwerke innerhalb einer PostgreSQL/PostGIS-Datenhaltung sowie zur Validierung XPlanGML basierter Planwerke und zur Publikation über WFS- und WMS-Dienste ein. Darüber hinaus wurde eine auf Geomajas basierte Portalanwendung realisiert und ein Kartenviewer mit OpenLayers implementiert.
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      <itunes:duration>00:21:21</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Open-Source -Strategien im Notfallschutz (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5188-open-source_-strategien_im_notfallschutz</link>
      <description>Zu den Aufgabenbereichen des Bundesamtes für Strahlenschutz (BfS) gehört es, bei einem radiologischen Notfall, eigene und anderweitig verfügbare relevante Daten zu sammeln und zu erfassen, zu verarbeiten und zu bewerten sowie Dokumente zu erstellen, die die notwendigen Informationen enthalten, um den Krisenstab zu befähigen, die richtigen Entscheidungen für die Notfallvorsorge zu treffen. Der dabei eingesetzte Softwarestack wird unter der Bezeichnung IMIS (integriertes Mess- und Informationssystem) betrieben.

Vor einiger Zeit begann das BfS mit der Migration von einem proprietären monolithischen System zu einem komponentenorientierten Notfallinformationssystem. Das neue IMIS3 integriert mehrere OSGeo-Projekte beispielsweise PostGIS, GeoExt, OpenLayers3, Geoserver, GeoNetwork und MapfishPrint und andere.

Um fehlende Verbindungen zwischen den Softwarekomponenten zu füllen und allen Anforderungen des radiologischen Notfallmanagements gerecht zu werden, nutzt das BfS nicht nur vorhandene Open-Source-GIS-Software, sondern hat auch eigene Softwareprojekte unter der Verwendung freier Lizenzen gestartet. Um die Open-Source-Strategie ernsthaft zu verfolgen, hat sich das BfS zur Veröffentlichung der BfS-eigenen Entwicklungen auf der Internetplattform GitHub entschlossen. Damit können Behörden mit ähnlichen Aufgaben von der Arbeit des BfS profitieren und Parallelentwicklungen vermeiden. Gleichzeitig werden Behörden und andere Interessierte eingeladen, die Programme weiterzuentwickeln. Diese offensive Vorgehensweise ist für ein Bundesamt wohl eher ungewöhnlich.

Der Vortrag präsentiert GitHub-gehostete Open-Source-Projekte des BfS, die in einem OS-gestützten Softwarestack eingebettet sind und mehrere bekannte OSGeo-Projekte verwenden.
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</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 16:00:00 +0100</pubDate>
      <guid isPermaLink="true">https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5188-deu-Open-Source_-Strategien_im_Notfallschutz_hd.mp4?1644702333</guid>
      <dc:identifier>081ad28e-5987-4f96-ad87-9c9504cb2e69</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-23T16:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Dr. Marco Lechner</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5188, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Migration von proprietärer Software zu OS Entwicklung</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Zu den Aufgabenbereichen des Bundesamtes für Strahlenschutz (BfS) gehört es, bei einem radiologischen Notfall, eigene und anderweitig verfügbare relevante Daten zu sammeln und zu erfassen, zu verarbeiten und zu bewerten sowie Dokumente zu erstellen, die die notwendigen Informationen enthalten, um den Krisenstab zu befähigen, die richtigen Entscheidungen für die Notfallvorsorge zu treffen. Der dabei eingesetzte Softwarestack wird unter der Bezeichnung IMIS (integriertes Mess- und Informationssystem) betrieben.

Vor einiger Zeit begann das BfS mit der Migration von einem proprietären monolithischen System zu einem komponentenorientierten Notfallinformationssystem. Das neue IMIS3 integriert mehrere OSGeo-Projekte beispielsweise PostGIS, GeoExt, OpenLayers3, Geoserver, GeoNetwork und MapfishPrint und andere.

Um fehlende Verbindungen zwischen den Softwarekomponenten zu füllen und allen Anforderungen des radiologischen Notfallmanagements gerecht zu werden, nutzt das BfS nicht nur vorhandene Open-Source-GIS-Software, sondern hat auch eigene Softwareprojekte unter der Verwendung freier Lizenzen gestartet. Um die Open-Source-Strategie ernsthaft zu verfolgen, hat sich das BfS zur Veröffentlichung der BfS-eigenen Entwicklungen auf der Internetplattform GitHub entschlossen. Damit können Behörden mit ähnlichen Aufgaben von der Arbeit des BfS profitieren und Parallelentwicklungen vermeiden. Gleichzeitig werden Behörden und andere Interessierte eingeladen, die Programme weiterzuentwickeln. Diese offensive Vorgehensweise ist für ein Bundesamt wohl eher ungewöhnlich.

Der Vortrag präsentiert GitHub-gehostete Open-Source-Projekte des BfS, die in einem OS-gestützten Softwarestack eingebettet sind und mehrere bekannte OSGeo-Projekte verwenden.
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      <itunes:duration>00:25:13</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>PostGIS in Action (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5165-postgis_in_action</link>
      <description>Der Vortrag ist ein Erfahrungsbericht von der Umsetzung verschiedener Onlinekarten-Projekte mit PostgreSQL/PostGIS auf Basis von amtlichen Daten (ALK/ALKIS) und OpenStreetMap. 

Es werden die folgenden Fragen beantwortet:

&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Wie können Daten &lt;em&gt;importiert&lt;/em&gt; werden?&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Wie können Daten &lt;em&gt;strukturiert&lt;/em&gt; werden?&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Wie können Daten &lt;em&gt;homogenisiert&lt;/em&gt; werden?&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Wie können Daten im laufenden Betrieb &lt;em&gt;aktualisiert&lt;/em&gt; werden?&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Wie können Daten &lt;em&gt;optimiert&lt;/em&gt; werden?&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

Bei der Beantwortung dieser Fragen wird insbesondere auf die Anforderungen von WMS- und WMTS-Diensten für Online-Stadtpläne eingegangen. Viele dargestellte Lösungen sind jedoch auch in anderen Einsatzgebieten relevant.
 
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</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 15:00:00 +0100</pubDate>
      <guid isPermaLink="true">https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5165-deu-PostGIS_in_Action_hd.mp4?1644702222</guid>
      <dc:identifier>3db11ad6-8ac1-412b-b5bf-11c1aacd4f7d</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-23T15:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Oliver Tonnhofer</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5165, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Optimierte Datenbanken für Online-Stadtpläne</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Der Vortrag ist ein Erfahrungsbericht von der Umsetzung verschiedener Onlinekarten-Projekte mit PostgreSQL/PostGIS auf Basis von amtlichen Daten (ALK/ALKIS) und OpenStreetMap. 

Es werden die folgenden Fragen beantwortet:

&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Wie können Daten &lt;em&gt;importiert&lt;/em&gt; werden?&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Wie können Daten &lt;em&gt;strukturiert&lt;/em&gt; werden?&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Wie können Daten &lt;em&gt;homogenisiert&lt;/em&gt; werden?&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Wie können Daten im laufenden Betrieb &lt;em&gt;aktualisiert&lt;/em&gt; werden?&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Wie können Daten &lt;em&gt;optimiert&lt;/em&gt; werden?&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

Bei der Beantwortung dieser Fragen wird insbesondere auf die Anforderungen von WMS- und WMTS-Diensten für Online-Stadtpläne eingegangen. Viele dargestellte Lösungen sind jedoch auch in anderen Einsatzgebieten relevant.
 
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</itunes:summary>
      <itunes:duration>00:29:07</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Lightning Talks II (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5243-lightning_talks_ii</link>
      <description>&lt;ul&gt;
&lt;li&gt; DeepVGI &lt;strong&gt;(Martin Raifer)&lt;/strong&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Einsatz von Lowcost-Lidarsystemen für die OSM-Landvermessung &lt;strong&gt;(Kolossos)&lt;/strong&gt;
&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Unkonventionelle Karten mit g2jascii &lt;strong&gt;(Hans Jörg Stark)&lt;/strong&gt;&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

&lt;b&gt;DeepVGI – Ein Deep Learning Framework zur Detektion von Gebäuden und Strassen auf Basis von Fernerkundungsbildern, OpenStreetMap und MapSwipe Daten.&lt;/b&gt;
In jüngster Zeit werden zunehmend maschinelle Lernmethoden - insbesondere Deep Artifical Neural Networks (ANNs) zur automatischen Objektdetektion mit Fernerkundungsbildern untersucht und u.a. angewendet, um Gebäude, Straßennetze usw. zu finden. Um ein genaues Vorhersagemodell für eine Zieldomäne, d.h. ein konkretes Gebiet, zu erlernen beruhen diese Verfahren gewöhnlich auf einer großen Menge markierter Bilder. Gerade in ländlichen oder unentwickelten Orte gibt es normalerweise keine existierenden markierten Bildsätze. In aktuellen Arbeiten am HeiGIT (Heidelberg Institut for Geoinformation Technology) extrahieren wir Trainingsmarken (d. H. Supervisionswissen) aus OSM und  integrieren zusätzlich VGI von der humanitären Anwendung MapSwipe, sowie einige manuell gelabelte Trainingsdaten, um so die gesamte Zieldomäne mit einer höheren Vorhersagegenauigkeit abzudecken. Zu diesem Zweck wird ein Deep Learning Framework namens AT-CNN vorgeschlagen, bei dem die von Deep Convolutional Neural Networks erfassten Fernerkundungsbildmerkmale aktiv von einer Quelldomäne zu einer Zieldomäne übertragen werden. Es kann das Wissen der verschiedenen Datenquellen für ein allgemeineres Vorhersagemodell verschmelzen, und ist so in der Lage, verschiedene Arten von Gebäuden in städtischen und ländlichen Gebieten gut zu detektieren.


&lt;b&gt;Einsatz von Lowcost-Lidarsystemen für die OSM-Landvermessung&lt;/b&gt;
Seit Neusten gibt es recht preiswerte 2D-LIDAR-Systeme[1], die die Vermessung der Welt verändern könnten. Statt wie ein klassisches GPS einmal pro Sekunde die Position des Mappers zu erfassen können diese System 500 mal pro Sekunde die Umgebung des Mappers erfassen. Um die Genauigkeit der Abstandsmessung von 2.5cm nutzen zu können sollten Position und Orientierung des Sensorträgers mit einer ähnlichen Genauigkeit bekannt sein, dieses könnte durch Fortschritte bei den GPS-Geräten (RTK-Lib, etc.) oder durch Algorithmen der relativen Lokalisierung anhand der Sensordaten erfolgen (SLAM). Daneben sollten zusätzliche Sensoren (Kameras, IMU und Radsensoren) genutzt werden.

Zur Scannerorientierung gibt es 2 Möglichkeiten:
*horizontal: Gibt die meisten Daten in einer festen Höhe. Diese Daten
lassen sich dann am besten mergen.
*vertikal, quer zur Fahrrichtung: Mit dieser Ausrichtung könnten ggf. Bürgersteigkanten und damit Straßenbreiten oder auch Gebäudehöhen erfasst werden.

Schwierigkeiten liegen insbesonders in der Erfassung und Ausfilterung von beweglichen Objekten wie Autos.

Einsatzmöglichkeiten liegen aufgrund der hohen Detailierung insbesonders im Bereich des Indoormappings.

[1] https://www.kickstarter.com/projects/scanse/sweep-scanning-lidar

&lt;b&gt;Unkonventionelle Karten mit g2jascii&lt;/b&gt;
Kartendarstellungen mit Emojis und anderen Zeichen
Mit gj2ascii steht eine Python Bibliothek zur Verfügung, die es erlaubt, einerseits über ein Terminal oder Kommandozeile, andrerseits über ein Python-Binding Vektorgeometrien mittels Buchstaben, Zahlen und Sondernzeichen oder auch Emojis darzustellen. Es entstehen witzige und damit auch etwas unkonventionelle Kartendarstellungen, welche als &quot;witzige Auffrischung&quot; betrachtet werden können. Somit ist es auch möglich, dass gewisse Assoziationen zu Gebieten oder Regionen visuell &quot;untermalt&quot; werden und auf eine unkonventionelle Art und Weise kommuniziert werden.
Der Beitrag stellt einerseits gj2ascii vor, andrerseits zeigt er auch an ganz praktischen Beipsielen und Live-Demos, wie (einfach) die Anwendung der Bibliothek ist und wie mit den einzelnen Parametern bzw. Einstellungen gearbeitet werden kann.
https://pypi.python.org/pypi/gj2ascii/0.4.1
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</description>
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        length="233832448"
        type="video/mp4"/>
      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 15:00:00 +0100</pubDate>
      <guid isPermaLink="true">https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5243-deu-Lightning_Talks_II_hd.mp4?1644702098</guid>
      <dc:identifier>a90695fe-90dc-4d64-aa3d-0c30c57b3969</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-23T15:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Martin Raifer, Kolossos, Hans-Jörg Stark</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5243, 2017</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>DeepVGI - Einsatz von Lowcost-Lidarsystemen für die OSM-Landvermessung - Unkonventionelle Karten mit g2jascii</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>&lt;ul&gt;
&lt;li&gt; DeepVGI &lt;strong&gt;(Martin Raifer)&lt;/strong&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Einsatz von Lowcost-Lidarsystemen für die OSM-Landvermessung &lt;strong&gt;(Kolossos)&lt;/strong&gt;
&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Unkonventionelle Karten mit g2jascii &lt;strong&gt;(Hans Jörg Stark)&lt;/strong&gt;&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

&lt;b&gt;DeepVGI – Ein Deep Learning Framework zur Detektion von Gebäuden und Strassen auf Basis von Fernerkundungsbildern, OpenStreetMap und MapSwipe Daten.&lt;/b&gt;
In jüngster Zeit werden zunehmend maschinelle Lernmethoden - insbesondere Deep Artifical Neural Networks (ANNs) zur automatischen Objektdetektion mit Fernerkundungsbildern untersucht und u.a. angewendet, um Gebäude, Straßennetze usw. zu finden. Um ein genaues Vorhersagemodell für eine Zieldomäne, d.h. ein konkretes Gebiet, zu erlernen beruhen diese Verfahren gewöhnlich auf einer großen Menge markierter Bilder. Gerade in ländlichen oder unentwickelten Orte gibt es normalerweise keine existierenden markierten Bildsätze. In aktuellen Arbeiten am HeiGIT (Heidelberg Institut for Geoinformation Technology) extrahieren wir Trainingsmarken (d. H. Supervisionswissen) aus OSM und  integrieren zusätzlich VGI von der humanitären Anwendung MapSwipe, sowie einige manuell gelabelte Trainingsdaten, um so die gesamte Zieldomäne mit einer höheren Vorhersagegenauigkeit abzudecken. Zu diesem Zweck wird ein Deep Learning Framework namens AT-CNN vorgeschlagen, bei dem die von Deep Convolutional Neural Networks erfassten Fernerkundungsbildmerkmale aktiv von einer Quelldomäne zu einer Zieldomäne übertragen werden. Es kann das Wissen der verschiedenen Datenquellen für ein allgemeineres Vorhersagemodell verschmelzen, und ist so in der Lage, verschiedene Arten von Gebäuden in städtischen und ländlichen Gebieten gut zu detektieren.


&lt;b&gt;Einsatz von Lowcost-Lidarsystemen für die OSM-Landvermessung&lt;/b&gt;
Seit Neusten gibt es recht preiswerte 2D-LIDAR-Systeme[1], die die Vermessung der Welt verändern könnten. Statt wie ein klassisches GPS einmal pro Sekunde die Position des Mappers zu erfassen können diese System 500 mal pro Sekunde die Umgebung des Mappers erfassen. Um die Genauigkeit der Abstandsmessung von 2.5cm nutzen zu können sollten Position und Orientierung des Sensorträgers mit einer ähnlichen Genauigkeit bekannt sein, dieses könnte durch Fortschritte bei den GPS-Geräten (RTK-Lib, etc.) oder durch Algorithmen der relativen Lokalisierung anhand der Sensordaten erfolgen (SLAM). Daneben sollten zusätzliche Sensoren (Kameras, IMU und Radsensoren) genutzt werden.

Zur Scannerorientierung gibt es 2 Möglichkeiten:
*horizontal: Gibt die meisten Daten in einer festen Höhe. Diese Daten
lassen sich dann am besten mergen.
*vertikal, quer zur Fahrrichtung: Mit dieser Ausrichtung könnten ggf. Bürgersteigkanten und damit Straßenbreiten oder auch Gebäudehöhen erfasst werden.

Schwierigkeiten liegen insbesonders in der Erfassung und Ausfilterung von beweglichen Objekten wie Autos.

Einsatzmöglichkeiten liegen aufgrund der hohen Detailierung insbesonders im Bereich des Indoormappings.

[1] https://www.kickstarter.com/projects/scanse/sweep-scanning-lidar

&lt;b&gt;Unkonventionelle Karten mit g2jascii&lt;/b&gt;
Kartendarstellungen mit Emojis und anderen Zeichen
Mit gj2ascii steht eine Python Bibliothek zur Verfügung, die es erlaubt, einerseits über ein Terminal oder Kommandozeile, andrerseits über ein Python-Binding Vektorgeometrien mittels Buchstaben, Zahlen und Sondernzeichen oder auch Emojis darzustellen. Es entstehen witzige und damit auch etwas unkonventionelle Kartendarstellungen, welche als &quot;witzige Auffrischung&quot; betrachtet werden können. Somit ist es auch möglich, dass gewisse Assoziationen zu Gebieten oder Regionen visuell &quot;untermalt&quot; werden und auf eine unkonventionelle Art und Weise kommuniziert werden.
Der Beitrag stellt einerseits gj2ascii vor, andrerseits zeigt er auch an ganz praktischen Beipsielen und Live-Demos, wie (einfach) die Anwendung der Bibliothek ist und wie mit den einzelnen Parametern bzw. Einstellungen gearbeitet werden kann.
https://pypi.python.org/pypi/gj2ascii/0.4.1
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      <itunes:duration>00:31:54</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>QGIS Web Client 2 (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5210-qgis_web_client_2</link>
      <description>&lt;p&gt;QGIS Web Client 2 (QWC2) ist die zweite Generation des QGIS-Webclients, einem Web-GIS-Client optimiert für QGIS Server. Er unterstützt die proprietären Erweiterungen des QGIS Servers für das PDF-Drucken, Suche, Datenexport, Legenden, etc.) Das Projekt wurde erstmals an der FOSS4G 2016 in Bonn vorgestellt, war damals aber noch in einem sehr frühen Entwicklungsstadium. Mittlerweile ist das Projekt gut fortgeschritten und kann unter &lt;a href=&quot;https://github.com/qgis/qwc2-demo-app&quot;&gt;https://github.com/qgis/qwc2-demo-app&lt;/a&gt; resp. &lt;a href=&quot;https://github.com/qgis/qwc2&quot;&gt;https://github.com/qgis/qwc2&lt;/a&gt; heruntergeladen werden. Derzeit wird das Projekt in verschiedenen Organisationen (Städte und Kantone in der Schweiz, Deutschland und Schweden) getestet und danach eingeführt und weiterentwickelt.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;Gegenüber der ersten Generation kommen neue Bibliotheksversionen zum Einsatz: der Kartenviewer wurde auf &lt;a href=&quot;https://openlayers.org/&quot;&gt;OpenLayers 3&lt;/a&gt; aktualisiert, als Framework kommt &lt;a href=&quot;https://facebook.github.io/react/&quot;&gt;ReactJS&lt;/a&gt; zum Einsatz. Auf dem Server wird nodejs eingesetzt und yarn für die Installation und das Deployment. QWC 2 wurde mit responsive Design und modular entwickelt. Die identische Version läuft auf Tablets, Mobiltelefonen und Desktop-Rechnern. Die Initialversion des QWC 2 wurde von der Firma Sourcepole programmiert, konnte aber auf den bestehenden Arbeiten von &lt;a href=&quot;http://mapstore2.geo-solutions.it/&quot;&gt;MapStore2&lt;/a&gt; der italienischen Firma Geosolutions aufbauen. Nach der Initialphase des Projekts steht es als Repository des QGIS-Projekts allen FOSSGIS-Entwicklern für die Weiterentwicklung offen.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;Der Vortrag zeigt Beispielinstallationen, den Stand der Arbeiten und weitere Ausbaupläne&lt;/p&gt;
about this event: https://c3voc.de
</description>
      <enclosure url="https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5210-deu-QGIS_Web_Client_2_hd.mp4"
        length="183500800"
        type="video/mp4"/>
      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 15:00:00 +0100</pubDate>
      <guid isPermaLink="true">https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5210-deu-QGIS_Web_Client_2_hd.mp4?1644701958</guid>
      <dc:identifier>9574f559-64d8-4e5c-b882-37c3a0b809c0</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-23T15:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Andreas Neumann</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5210, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Die 2. Generation des Web Clients optimiert für QGIS Server</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>&lt;p&gt;QGIS Web Client 2 (QWC2) ist die zweite Generation des QGIS-Webclients, einem Web-GIS-Client optimiert für QGIS Server. Er unterstützt die proprietären Erweiterungen des QGIS Servers für das PDF-Drucken, Suche, Datenexport, Legenden, etc.) Das Projekt wurde erstmals an der FOSS4G 2016 in Bonn vorgestellt, war damals aber noch in einem sehr frühen Entwicklungsstadium. Mittlerweile ist das Projekt gut fortgeschritten und kann unter &lt;a href=&quot;https://github.com/qgis/qwc2-demo-app&quot;&gt;https://github.com/qgis/qwc2-demo-app&lt;/a&gt; resp. &lt;a href=&quot;https://github.com/qgis/qwc2&quot;&gt;https://github.com/qgis/qwc2&lt;/a&gt; heruntergeladen werden. Derzeit wird das Projekt in verschiedenen Organisationen (Städte und Kantone in der Schweiz, Deutschland und Schweden) getestet und danach eingeführt und weiterentwickelt.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;Gegenüber der ersten Generation kommen neue Bibliotheksversionen zum Einsatz: der Kartenviewer wurde auf &lt;a href=&quot;https://openlayers.org/&quot;&gt;OpenLayers 3&lt;/a&gt; aktualisiert, als Framework kommt &lt;a href=&quot;https://facebook.github.io/react/&quot;&gt;ReactJS&lt;/a&gt; zum Einsatz. Auf dem Server wird nodejs eingesetzt und yarn für die Installation und das Deployment. QWC 2 wurde mit responsive Design und modular entwickelt. Die identische Version läuft auf Tablets, Mobiltelefonen und Desktop-Rechnern. Die Initialversion des QWC 2 wurde von der Firma Sourcepole programmiert, konnte aber auf den bestehenden Arbeiten von &lt;a href=&quot;http://mapstore2.geo-solutions.it/&quot;&gt;MapStore2&lt;/a&gt; der italienischen Firma Geosolutions aufbauen. Nach der Initialphase des Projekts steht es als Repository des QGIS-Projekts allen FOSSGIS-Entwicklern für die Weiterentwicklung offen.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;Der Vortrag zeigt Beispielinstallationen, den Stand der Arbeiten und weitere Ausbaupläne&lt;/p&gt;
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      <itunes:duration>00:28:08</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Von WMS zu WMTS zu Vektor-Tiles (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5233-von_wms_zu_wmts_zu_vektor-tiles</link>
      <description>Vektor-tiles haben das Potential die bewährten Rasterkarten in vielen Bereichen abzulösen oder mindestens maßgeblich zu ergänzen. Open-Source-Produkte geben dabei den Takt an und es steht bereits eine beachtliche Zahl an Vektortile-Servern zur Verfügung, um eigene Daten in diesem effizienten Format zu publizieren. Der Vortrag gibt einen aktuellen Überblick über die Open-Source-Lösungen zur Publikation von Mapbox Vektor Tiles und vergleicht die Vor- und Nachteile der verschiedenen Produkte.
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</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 14:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T14:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Pirmin Kalberer</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5233, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Eigene Daten als MB Vektor-Tiles publizieren</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Vektor-tiles haben das Potential die bewährten Rasterkarten in vielen Bereichen abzulösen oder mindestens maßgeblich zu ergänzen. Open-Source-Produkte geben dabei den Takt an und es steht bereits eine beachtliche Zahl an Vektortile-Servern zur Verfügung, um eigene Daten in diesem effizienten Format zu publizieren. Der Vortrag gibt einen aktuellen Überblick über die Open-Source-Lösungen zur Publikation von Mapbox Vektor Tiles und vergleicht die Vor- und Nachteile der verschiedenen Produkte.
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      <itunes:duration>00:25:58</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>QGIS Server Projektstatus (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5208-qgis_server_projektstatus</link>
      <description>Dieser Beitrag gibt einen Überblick über diverse Aktivitäten, die rund um QGIS Server im Gange sind. So gibt es im Rahmen von QGIS3 diverse Änderungen in der Codebasis. Ende letzten Jahres wurden Änderungen eingepflegt, welche QGIS Server zu einer WMS 1.3-konformen Software machen. Im Vortrag wird auch gezeigt, was es für den OGC-Test braucht und was im Server geändert werden musste, damit der Test erfolgreich durchläuft.
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 14:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T14:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Marco Hugentobler</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5208, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Dieser Beitrag gibt einen Überblick über diverse Aktivitäten, die rund um QGIS Server im Gange sind. So gibt es im Rahmen von QGIS3 diverse Änderungen in der Codebasis. Ende letzten Jahres wurden Änderungen eingepflegt, welche QGIS Server zu einer WMS 1.3-konformen Software machen. Im Vortrag wird auch gezeigt, was es für den OGC-Test braucht und was im Server geändert werden musste, damit der Test erfolgreich durchläuft.
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      <itunes:duration>00:23:26</itunes:duration>
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    <item>
      <title>Smrender (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5142-smrender</link>
      <description>Seekarten werden in der Berufs- und Sportschifffahrt für die Navigation von
Schiffen verwendet und haben aufgrund ihrer Sicherheitsrelevanz einen enormen
Qualitätsanspruch.

Seekarten weisen eine hohe Informationsdichte auf und müssen übersichtlich und
eindeutig verständlich sein. Das wird durch entsprechend intelligente
Platzierung und Rotation von Objekten, sowie die Wahl verschiedener Farben und
Schriftarten erreicht.

Auf den ersten Blick erscheint das nicht weiter anspruchsvoll, untersucht man
eine Seekarte jedoch im Detail, so stellen die Karteneigenschaften eine hohe
Komplexität in Hinblick auf die Entwicklung von Algorithmen dar.
Offizielle Seekarten werden computergestützt gerendert und manuell
nachbearbeitet, um eine optimale Darstellung zu erreichen. Smrender ist ein OpenSource-Projekt, das versucht die Besonderheiten von
Papierseekarten zu implementieren.
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</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 14:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T14:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Bernhard R. Fischer</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5142, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Ein modularer, flexibler Papierseekarten-Renderer</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Seekarten werden in der Berufs- und Sportschifffahrt für die Navigation von
Schiffen verwendet und haben aufgrund ihrer Sicherheitsrelevanz einen enormen
Qualitätsanspruch.

Seekarten weisen eine hohe Informationsdichte auf und müssen übersichtlich und
eindeutig verständlich sein. Das wird durch entsprechend intelligente
Platzierung und Rotation von Objekten, sowie die Wahl verschiedener Farben und
Schriftarten erreicht.

Auf den ersten Blick erscheint das nicht weiter anspruchsvoll, untersucht man
eine Seekarte jedoch im Detail, so stellen die Karteneigenschaften eine hohe
Komplexität in Hinblick auf die Entwicklung von Algorithmen dar.
Offizielle Seekarten werden computergestützt gerendert und manuell
nachbearbeitet, um eine optimale Darstellung zu erreichen. Smrender ist ein OpenSource-Projekt, das versucht die Besonderheiten von
Papierseekarten zu implementieren.
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      <itunes:duration>00:19:45</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>QGIS maßgeschneidert! (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5168-qgis_massgeschneidert</link>
      <description>QGIS ist zusammen mit den assozierten Werkzeugen  aus GRASS, GDAL/OGR und SAGA eine sehr mächtige und komplexe Software geworden, die unerfahrene Anwender/innen überfordern kann. Häufig soll QGIS in Büros oder Behörden für ganz spezielle Aufgaben eingesetzt werden, welche  Mitarbeiter ohne besondere GIS-Kenntnisse bearbeiten. 
Mit einem individuellen Konfigurationsverzeichnis und Modellerwerkzeugen lässt sich die QGIS-Benutzeroberfläche so vereinfachen, dass unerfahrene Nutzer erfolgreich mit ihren Daten arbeiten können. Ein so &quot;abgespecktes&quot; QGIS ist auch eine einfach zu administrierende Alternative zur Einrichtung eines Intranet-Webgis.
Für die Umsetzung maßgeschneiderter QGIS-Konfigurationen werden vier Handlungsansätze vorgestellt:
1. QGIS startet mit einer benutzerdefinierten Konfiguration über die --configpath Option. Überflüssige Funktionen in der Benutzeroberfläche werden ausgeblendet.
2. Komplexere Arbeitsabläufe werden als Modeller-Werkzeuge umgesetzt, die von Anwendern  ohne besondere GIS
-Kenntnisse mit einem Minimum von Eingaben genutzt werden können.
3. Die Datenhaltung erfolgt in einer SpatiaLite-Datei - im Hintergrund können SQL-Trigger bedingte Berechnungen u.ä durchführen.
4. Die Altas-Funktion des Druck-Layouts erlaubt es, beliebige Inhalte der SpatiaLite-Datenbank als Bericht auszugeben.
5. Die Dateneingabe erfolgt über individuell gestaltete Eingabemasken, für die  QGIS auch ohne  Nutzung externer Software komfortable Möglichkeiten bietet.

Vier exemplarische Beispiele stellen die Vorgehensweise anschaulich da:
1. QGIS als einfacher Geodatenviewer - Eine Alternative zum Intranet-Web-GIS
2. QGIS mit komplexen Eingabemasken Erfassungs- und Auswertungswerkzeug für ein Baumkataster.
3. Das Brunnen- und Leitungskataster eines landwirtschaftlichen Beregnungsverband mit Berichts- und Auswertungsfunktionen auf Basis von QGIS und SpatiaLite.
Die Folien des Vortags und ein schriftlicher Beitrag werden hier und über http://www.gkg-kassel.de ab Ende März verfügbar sein.
Leider konnte ein ausführlicher Betrag für den Tagungsband nicht bis Mitte März fertiggestellt werden.

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</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 14:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T14:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Claas Leiner</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5168, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>QGIS mit individueller Konfiguration und Modellerwerkzeugen für unerfahrene Nutzer handhabbar machen</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>QGIS ist zusammen mit den assozierten Werkzeugen  aus GRASS, GDAL/OGR und SAGA eine sehr mächtige und komplexe Software geworden, die unerfahrene Anwender/innen überfordern kann. Häufig soll QGIS in Büros oder Behörden für ganz spezielle Aufgaben eingesetzt werden, welche  Mitarbeiter ohne besondere GIS-Kenntnisse bearbeiten. 
Mit einem individuellen Konfigurationsverzeichnis und Modellerwerkzeugen lässt sich die QGIS-Benutzeroberfläche so vereinfachen, dass unerfahrene Nutzer erfolgreich mit ihren Daten arbeiten können. Ein so &quot;abgespecktes&quot; QGIS ist auch eine einfach zu administrierende Alternative zur Einrichtung eines Intranet-Webgis.
Für die Umsetzung maßgeschneiderter QGIS-Konfigurationen werden vier Handlungsansätze vorgestellt:
1. QGIS startet mit einer benutzerdefinierten Konfiguration über die --configpath Option. Überflüssige Funktionen in der Benutzeroberfläche werden ausgeblendet.
2. Komplexere Arbeitsabläufe werden als Modeller-Werkzeuge umgesetzt, die von Anwendern  ohne besondere GIS
-Kenntnisse mit einem Minimum von Eingaben genutzt werden können.
3. Die Datenhaltung erfolgt in einer SpatiaLite-Datei - im Hintergrund können SQL-Trigger bedingte Berechnungen u.ä durchführen.
4. Die Altas-Funktion des Druck-Layouts erlaubt es, beliebige Inhalte der SpatiaLite-Datenbank als Bericht auszugeben.
5. Die Dateneingabe erfolgt über individuell gestaltete Eingabemasken, für die  QGIS auch ohne  Nutzung externer Software komfortable Möglichkeiten bietet.

Vier exemplarische Beispiele stellen die Vorgehensweise anschaulich da:
1. QGIS als einfacher Geodatenviewer - Eine Alternative zum Intranet-Web-GIS
2. QGIS mit komplexen Eingabemasken Erfassungs- und Auswertungswerkzeug für ein Baumkataster.
3. Das Brunnen- und Leitungskataster eines landwirtschaftlichen Beregnungsverband mit Berichts- und Auswertungsfunktionen auf Basis von QGIS und SpatiaLite.
Die Folien des Vortags und ein schriftlicher Beitrag werden hier und über http://www.gkg-kassel.de ab Ende März verfügbar sein.
Leider konnte ein ausführlicher Betrag für den Tagungsband nicht bis Mitte März fertiggestellt werden.

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      <itunes:duration>00:25:21</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>OpenSource, OpenData und Citizen Science in der Biodiversitätsforschung (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5203-opensource_opendata_und_citizen_science_in_der_biodiversitatsforschung</link>
      <description>Weltweit schreitet der Verlust von Artenvielfalt und intakten Lebensräumen mit ernstzunehmender Geschwindigkeit voran. Dies hat erhebliche negative Auswirkungen nicht nur auf internationale und nationale Naturschutzziele, sondern auch auf Deutschland als Wirtschaftsstandort und die Sicherung der Lebensqualität der Bevölkerung. In Deutschland existiert eine Vielzahl von Verbänden, Vereinen, Naturschutzorganisationen, wissenschaftlichen Projekten und Behörden, die Daten zu Natur und Umwelt erfassen. Insgesamt werden jedoch etwa 95 Prozent dieser Daten von Ehrenamtlichen erfasst.

Immer mehr Projekte und Institutionen erkennen, dass durch die Nutzung von Open-Source-Programmen/-Software und durch einem freien Zugang zu Daten sowohl eine höhere Akzeptanz unter den Beteiligten als auch eine bessere Anerkennung der Freiwilligenarbeit erzielt werden kann. Zum einen gewährleistet Open Source einen hohen Grad an Unabhängigkeit und Transparenz zum anderen erhöht Open Access die Attraktivität und den Verkehrswert von Daten.

Durch den Einsatz von Open-Source-Lösungen bei der Erfassung, Verarbeitung und Darstellung von Biodiversitätsdaten und durch Open Access gab es in den letzten Jahren einen enormen Zuwachs an neuen Daten und an Möglichkeiten ihrer Auswertung. Dazu kommt, dass durch die Einführung des Informationsfreiheitsgesetzes auch die Verwaltungen verpflichtet sind, ihre Daten für die Bürger frei zugänglich bereitzustellen. Einige Bundesländer sind dieser Forderung bereits nachgekommen und stellen eine Vielzahl von Geobasisdaten wie Luftbilder aber auch Biodiversitätsdaten kostenlos zu Verfügung.

Wir stellen Projekte aus dem Biodiversitätsbereich vor, die erfolgreich Open Source und/oder Open Access einsetzen und präsentieren außerdem eine Vision, wie die Vernetzung, Sichtbarmachung und Bereitstellung von Daten zur Artenvielfalt in Deutschland in Zukunft aussehen kann.
about this event: https://c3voc.de
</description>
      <enclosure url="https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5203-deu-OpenSource_OpenData_und_Citizen_Science_in_der_Biodiversitaetsforschung_hd.mp4"
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 14:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T14:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Volker Grescho, Roland Krämer </itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5203, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Wie Wissenschaft und Verwaltung von freiem Zugang und Bürgerbeteiligung profitieren</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Weltweit schreitet der Verlust von Artenvielfalt und intakten Lebensräumen mit ernstzunehmender Geschwindigkeit voran. Dies hat erhebliche negative Auswirkungen nicht nur auf internationale und nationale Naturschutzziele, sondern auch auf Deutschland als Wirtschaftsstandort und die Sicherung der Lebensqualität der Bevölkerung. In Deutschland existiert eine Vielzahl von Verbänden, Vereinen, Naturschutzorganisationen, wissenschaftlichen Projekten und Behörden, die Daten zu Natur und Umwelt erfassen. Insgesamt werden jedoch etwa 95 Prozent dieser Daten von Ehrenamtlichen erfasst.

Immer mehr Projekte und Institutionen erkennen, dass durch die Nutzung von Open-Source-Programmen/-Software und durch einem freien Zugang zu Daten sowohl eine höhere Akzeptanz unter den Beteiligten als auch eine bessere Anerkennung der Freiwilligenarbeit erzielt werden kann. Zum einen gewährleistet Open Source einen hohen Grad an Unabhängigkeit und Transparenz zum anderen erhöht Open Access die Attraktivität und den Verkehrswert von Daten.

Durch den Einsatz von Open-Source-Lösungen bei der Erfassung, Verarbeitung und Darstellung von Biodiversitätsdaten und durch Open Access gab es in den letzten Jahren einen enormen Zuwachs an neuen Daten und an Möglichkeiten ihrer Auswertung. Dazu kommt, dass durch die Einführung des Informationsfreiheitsgesetzes auch die Verwaltungen verpflichtet sind, ihre Daten für die Bürger frei zugänglich bereitzustellen. Einige Bundesländer sind dieser Forderung bereits nachgekommen und stellen eine Vielzahl von Geobasisdaten wie Luftbilder aber auch Biodiversitätsdaten kostenlos zu Verfügung.

Wir stellen Projekte aus dem Biodiversitätsbereich vor, die erfolgreich Open Source und/oder Open Access einsetzen und präsentieren außerdem eine Vision, wie die Vernetzung, Sichtbarmachung und Bereitstellung von Daten zur Artenvielfalt in Deutschland in Zukunft aussehen kann.
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      <itunes:duration>00:23:16</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Meine eigene Karte: Überblick über Rendering-Techniken und Software (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5183-meine_eigene_karte_uberblick_uber_rendering-techniken_und_software</link>
      <description>Wer heute seine eigene Karte rendern möchte, hat soviel Auswahl wie nie. Manches ist einfacher geworden, aber es ist auch leicht den Überblick zu verlieren. Von Raster- über Vektortiles, von Mapnik über OSM2Vectortiles zu Mapbox. TileMill, Kosmtik oder Mapbox Studio? Wo kommen die Daten her? Wer rendert sie und wie?

Ich versuche einen Überblick über die derzeit vorhandene Renderingtechnik und -software zu geben. Dabei werden die Stärken und Schwächen der Software beleuchtet und dargestellt welche Neuerungen im letzten Jahr entstanden sind und welche Möglichkeiten schon ein paar Jahre am Buckel haben. Beispiele sollen überblicksmäßig verdeutlichen welche Komponenten für die einzelnen Möglichkeiten gebraucht werden und wie sie zusammenspielen.

Vectortiles sind der heißeste Kandidat für die nächste Generation der Hauptkarte von OpenStreetMap. Ich versuche darzustellen wie hier eine mögliche Zukunft aussehen könnte und welche Schritte heute bereits in diese Richtung unternommen werden. Bleibt Bewährtes bestehen oder kommt es zu einem radikalen Wechsel?
about this event: https://c3voc.de
</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 14:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T14:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Thomas Skowron</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5183, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Wer heute seine eigene Karte rendern möchte, hat soviel Auswahl wie nie. Manches ist einfacher geworden, aber es ist auch leicht den Überblick zu verlieren. Von Raster- über Vektortiles, von Mapnik über OSM2Vectortiles zu Mapbox. TileMill, Kosmtik oder Mapbox Studio? Wo kommen die Daten her? Wer rendert sie und wie?

Ich versuche einen Überblick über die derzeit vorhandene Renderingtechnik und -software zu geben. Dabei werden die Stärken und Schwächen der Software beleuchtet und dargestellt welche Neuerungen im letzten Jahr entstanden sind und welche Möglichkeiten schon ein paar Jahre am Buckel haben. Beispiele sollen überblicksmäßig verdeutlichen welche Komponenten für die einzelnen Möglichkeiten gebraucht werden und wie sie zusammenspielen.

Vectortiles sind der heißeste Kandidat für die nächste Generation der Hauptkarte von OpenStreetMap. Ich versuche darzustellen wie hier eine mögliche Zukunft aussehen könnte und welche Schritte heute bereits in diese Richtung unternommen werden. Bleibt Bewährtes bestehen oder kommt es zu einem radikalen Wechsel?
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      <itunes:duration>00:27:20</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Feuerwehreinsatzkarten mit OSM (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5180-feuerwehreinsatzkarten_mit_osm</link>
      <description>Wenn es brennt, eilt es! – Karten in vorbereiten Akten sollen für die Anfahrt und für den Einsatz die notwendigen Informationen gut lesbar zur Verfügung stellen. 
Der Vortrag zeigt, welche die für die Feuerwehr wichtigen Informationen mit Geobezug sind (z.B. Anfahrt, Gefahren, Transformatoren/Verteilkasten, Wasserbezug, Gebäudeinformationen). Welche gibt es schon in OpenStreetMap und welche fehlen noch? Bei unserer Feuerwehr gibt es auch noch „exotische“ Löschwasserquellen: unterirdische vorbereitete Staustellen, welche natürlich auch visualisiert werden müssen, weil sie für die Löschwasserversorgung wichtig sind.
Wie können aus der Feuerwehr neue Mapper geworben, motiviert und unterstützt werden? Es wird erklärt wie diese im Erfassen der speziellen Tags mit JOSM unterstützt werden können (z.B. mit speziellen „Kartenstile“).

Für die Feuerwehr wurde ein Kartenstil optimiert und mit Maperitive gerendert. Die Tiles werden zu optimierten Kartenausschnitten (mit mindestens drei Hydranten) zusammengestellt, z.B. mit Hilfe von Overpass.
Es wird ein Beispiel einer Einsatzakte und der verwendeten Karten präsentiert. 
Für Gebäude wo keine vorbereitete Einsatzakten existieren oder vorgeschrieben sind wird ein Prozess zur Erstellung von vereinfachten Einsatzkarten basierend auf der Alarmmeldung erklärt und mit einem Beispiel dargestellt.
Es werden die offenen Herausforderungen (fehlende Tags, länderspezifische Symbole, Schützen der kritischen Nodes vor falscher Bearbeitungen) und mögliche Lösungsansätze dargestellt. 
Im Abschluss werden die gefundenen Vorteile für die Feuerwehr und für OpenStreetMap aufgezeigt.
about this event: https://c3voc.de
</description>
      <enclosure url="https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5180-deu-Feuerwehreinsatzkarten_mit_OSM_hd.mp4"
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 12:30:00 +0100</pubDate>
      <guid isPermaLink="true">https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5180-deu-Feuerwehreinsatzkarten_mit_OSM_hd.mp4?1644701200</guid>
      <dc:identifier>dc6bab4b-4ee0-407f-9c49-25697eb347a2</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-23T12:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Roman Härdi</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5180, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Wenn es brennt, eilt es! – Karten sollen für die Anfahrt und für den Einsatz die notwendigen Informationen gut lesbar zur Verfügung stellen</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Wenn es brennt, eilt es! – Karten in vorbereiten Akten sollen für die Anfahrt und für den Einsatz die notwendigen Informationen gut lesbar zur Verfügung stellen. 
Der Vortrag zeigt, welche die für die Feuerwehr wichtigen Informationen mit Geobezug sind (z.B. Anfahrt, Gefahren, Transformatoren/Verteilkasten, Wasserbezug, Gebäudeinformationen). Welche gibt es schon in OpenStreetMap und welche fehlen noch? Bei unserer Feuerwehr gibt es auch noch „exotische“ Löschwasserquellen: unterirdische vorbereitete Staustellen, welche natürlich auch visualisiert werden müssen, weil sie für die Löschwasserversorgung wichtig sind.
Wie können aus der Feuerwehr neue Mapper geworben, motiviert und unterstützt werden? Es wird erklärt wie diese im Erfassen der speziellen Tags mit JOSM unterstützt werden können (z.B. mit speziellen „Kartenstile“).

Für die Feuerwehr wurde ein Kartenstil optimiert und mit Maperitive gerendert. Die Tiles werden zu optimierten Kartenausschnitten (mit mindestens drei Hydranten) zusammengestellt, z.B. mit Hilfe von Overpass.
Es wird ein Beispiel einer Einsatzakte und der verwendeten Karten präsentiert. 
Für Gebäude wo keine vorbereitete Einsatzakten existieren oder vorgeschrieben sind wird ein Prozess zur Erstellung von vereinfachten Einsatzkarten basierend auf der Alarmmeldung erklärt und mit einem Beispiel dargestellt.
Es werden die offenen Herausforderungen (fehlende Tags, länderspezifische Symbole, Schützen der kritischen Nodes vor falscher Bearbeitungen) und mögliche Lösungsansätze dargestellt. 
Im Abschluss werden die gefundenen Vorteile für die Feuerwehr und für OpenStreetMap aufgezeigt.
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      <itunes:duration>00:24:14</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Neues von QGIS (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5158-neues_von_qgis</link>
      <description>Vorstellung des QGIS Projektes und der Software, wie QGIS sich in den letzten Jahren/Versionen entwickelt hat und was für die Zukunft geplant ist. Dabei stehen folgende Inhalte im Vordergrund:

1) Neuigkeiten zum Projekt

* Das QGIS Projekt ist jetzt die QGIS Association
* In Deutschland gibt es die Deutsche QGIS Anwendergruppe e.V.
* Welche Termine stehen auf der Agenda 2017

2) Neuigkeiten zur Software

* Was hat sich seit der letzten FOSSGIS in Salzburg getan in den Versionen 2.16 und 2.18
* Wie ist der Stand von QGIS 3.
* Wie sieht die Entwicklung des neuen QGIS Web Client aus?

Die Leitung der Session wird durch Mitglieder der Deutschen QGIS Anwendergruppe e.V. übernommen. Aktuell sind im Gespräch der 1. Vorsitzende Thomas Schüttenberg und das Mitglied Otto Dassau - weitere werden sich sicher noch dazu gesellen.


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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 12:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T12:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Otto Dassau</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5158, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Vorstellung des QGIS Projektes und der Software, wie QGIS sich in den letzten Jahren/Versionen entwickelt hat und was für die Zukunft geplant ist. Dabei stehen folgende Inhalte im Vordergrund:

1) Neuigkeiten zum Projekt

* Das QGIS Projekt ist jetzt die QGIS Association
* In Deutschland gibt es die Deutsche QGIS Anwendergruppe e.V.
* Welche Termine stehen auf der Agenda 2017

2) Neuigkeiten zur Software

* Was hat sich seit der letzten FOSSGIS in Salzburg getan in den Versionen 2.16 und 2.18
* Wie ist der Stand von QGIS 3.
* Wie sieht die Entwicklung des neuen QGIS Web Client aus?

Die Leitung der Session wird durch Mitglieder der Deutschen QGIS Anwendergruppe e.V. übernommen. Aktuell sind im Gespräch der 1. Vorsitzende Thomas Schüttenberg und das Mitglied Otto Dassau - weitere werden sich sicher noch dazu gesellen.


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      <itunes:duration>00:23:09</itunes:duration>
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    <item>
      <title>The real Big Data – Potentiale eines satellitenbildgestützten Temperaturdatenarchivs (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5152-the_real_big_data_potentiale_eines_satellitenbildgestutzten_temperaturdatenarchivs</link>
      <description>Im Rahmen eines Forschungs- und Entwicklungsprojektes bauen wir (Mundialis) ein 15 Jahre zurückreichendes Temperaturdatenarchiv für ganz Europa, das auf Satellitendaten basiert, auf.
Das Archiv beinhaltet vier Temperaturschritte pro Tag und hat eine räumliche Auflösung von einem Kilometer und ist damit genauer und besser, als jegliche, auf Interpolation von wenigen Klimastationen basierenden interpolierte Datensätze.
Der Vortrag konzentriert sich auf zwei Hauptaspekte:
- Verarbeitung von Fernerkundungsdaten im Terabyte-Bereich mit High-Performance-Computing mit GRASS GIS
- Potentielle Anwendungsfelder der aus diesem Archiv generierten Information
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</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 12:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T12:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Till Adams</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5152, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Im Rahmen eines Forschungs- und Entwicklungsprojektes bauen wir (Mundialis) ein 15 Jahre zurückreichendes Temperaturdatenarchiv für ganz Europa, das auf Satellitendaten basiert, auf.
Das Archiv beinhaltet vier Temperaturschritte pro Tag und hat eine räumliche Auflösung von einem Kilometer und ist damit genauer und besser, als jegliche, auf Interpolation von wenigen Klimastationen basierenden interpolierte Datensätze.
Der Vortrag konzentriert sich auf zwei Hauptaspekte:
- Verarbeitung von Fernerkundungsdaten im Terabyte-Bereich mit High-Performance-Computing mit GRASS GIS
- Potentielle Anwendungsfelder der aus diesem Archiv generierten Information
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      <itunes:duration>00:20:06</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>QKan - Kanalkataster mit QGIS (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5207-qkan_-_kanalkataster_mit_qgis</link>
      <description>Das QGIS basierte Kanalkataster QKan dient dazu, Daten von städtischen Entwässerungssystemen für Berechnungen aufzubereiten und die Ergebnisse auszuwerten sowie in Plänen flexibel darstellen zu können. 

Als Datenbanken werden alternativ SpatiaLite und PostGIS verwendet. Die Funktionaliten wie Datenim- und Export, Längsschnitte ggfs. mit Ergebnisdarstellung, Leitungsverfolgung etc. werden mit Python-Plugins realisiert. Als Anwendungsbereich wird vor allem der planende Ingenieur gesehen, bei dem die Schwerpunkte auf Flexibilität und Offenheit der Datenstrukturen liegen, wobei grundlegende Fähigkeiten im Umgang mit Datenbanken erforderlich sind. Hierdurch unterscheidet sich die QKan wesentlich von klassischen Kanalkatasterprogrammen, deren Aufgabe unter anderem die langsfristige Bestandsverwaltung ist. 

Mit QKan wird ein Programmieransatz verfolgt, bei dem für die Datenverarbeitung insbesondere der geographischen Objekte (z. B. befestigte Flächen) ausschließlich die Geo-Funktionen der eingesetzten Datenbank genutzt werden. Dies hat den Vorteil, dass bei verknüpften Tabellen durch die sehr leistungsfähige Indizierung der Datenbanken erhebliche Effizienzgewinne erzielt werden können und zum anderen die Programmierung stark vereinheitlicht wird. 

Das Projekt wird mit Förderung durch das Programm &quot;Mittelstand.innovativ!&quot; des Landes NRW von zwei Ingenieurbüros finanziert. Der Vortrag beschreibt das Konzept sowie den aktuellen Entwicklungsstand des Projektes.
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</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 12:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T12:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Jörg Höttges</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5207, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Projektbeschreibung und aktueller Entwicklungsstand</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Das QGIS basierte Kanalkataster QKan dient dazu, Daten von städtischen Entwässerungssystemen für Berechnungen aufzubereiten und die Ergebnisse auszuwerten sowie in Plänen flexibel darstellen zu können. 

Als Datenbanken werden alternativ SpatiaLite und PostGIS verwendet. Die Funktionaliten wie Datenim- und Export, Längsschnitte ggfs. mit Ergebnisdarstellung, Leitungsverfolgung etc. werden mit Python-Plugins realisiert. Als Anwendungsbereich wird vor allem der planende Ingenieur gesehen, bei dem die Schwerpunkte auf Flexibilität und Offenheit der Datenstrukturen liegen, wobei grundlegende Fähigkeiten im Umgang mit Datenbanken erforderlich sind. Hierdurch unterscheidet sich die QKan wesentlich von klassischen Kanalkatasterprogrammen, deren Aufgabe unter anderem die langsfristige Bestandsverwaltung ist. 

Mit QKan wird ein Programmieransatz verfolgt, bei dem für die Datenverarbeitung insbesondere der geographischen Objekte (z. B. befestigte Flächen) ausschließlich die Geo-Funktionen der eingesetzten Datenbank genutzt werden. Dies hat den Vorteil, dass bei verknüpften Tabellen durch die sehr leistungsfähige Indizierung der Datenbanken erhebliche Effizienzgewinne erzielt werden können und zum anderen die Programmierung stark vereinheitlicht wird. 

Das Projekt wird mit Förderung durch das Programm &quot;Mittelstand.innovativ!&quot; des Landes NRW von zwei Ingenieurbüros finanziert. Der Vortrag beschreibt das Konzept sowie den aktuellen Entwicklungsstand des Projektes.
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      <itunes:duration>00:25:27</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>GRASS GIS - Projektstatus und Neuerungen der Version 7.2 (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5193-grass_gis_-_projektstatus_und_neuerungen_der_version_7_2</link>
      <description>Der Dinosaurier unter den Open Source GIS lebt und bietet wieder innovative Funktionen an, die kein anderes GIS bereithält. Kurz vor Jahresende 2016 wurde mit GRASS GIS 7.2.0 nach fast 2 1/2 Jahren ein neues Major Release herausgebracht, das zugleich die neue LTS Version ist. Das Release enthält alleine etwa 1900 Verbesserungen gegenüber der Version 7.0.5, darunter sind zahllose Performance- und Effizienz-Verbesserungen. GRASS GIS 7 unterstützt mit seiner graphischen Oberfläche bei der Umsetzung komplexer GIS Operationen, zudem unterstützt das neue Python-Interface bei der Erstellung von GRASS GIS Python-Modulen. Die neue Version enthält eine ganze Reihe an neuen Modulen zur Analyse von Raster- und Vektordaten sowie zur Zeitreihenanalyse, darunter einen visuellen Datenkatalog, einen integrierten Python Editor, LiDAR Unterstützung, Berechnung von 3D Fließakkumulation und 3D Gradienten, Zeitreihenalgebra, Batch-Job Unterstützung, und neue effiziente Rasterdatenkompression. Dazu kommen außerdem mehr als 50 neue Addons.
  
Der Vortrag erläutert den aktuellen Stand des GRASS GIS Projekts, geht natürlich insbesondere auf die Neuerungen der Version 7.2 ein und stellt einige der neuen Module exemplarisch vor.

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</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 12:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:identifier>659dc83c-25f8-41bc-895c-239a9bac6849</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-23T12:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Otto Dassau, Till Adams</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5193, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Der Dinosaurier unter den Open Source GIS lebt und bietet wieder innovative Funktionen an, die kein anderes GIS bereithält. Kurz vor Jahresende 2016 wurde mit GRASS GIS 7.2.0 nach fast 2 1/2 Jahren ein neues Major Release herausgebracht, das zugleich die neue LTS Version ist. Das Release enthält alleine etwa 1900 Verbesserungen gegenüber der Version 7.0.5, darunter sind zahllose Performance- und Effizienz-Verbesserungen. GRASS GIS 7 unterstützt mit seiner graphischen Oberfläche bei der Umsetzung komplexer GIS Operationen, zudem unterstützt das neue Python-Interface bei der Erstellung von GRASS GIS Python-Modulen. Die neue Version enthält eine ganze Reihe an neuen Modulen zur Analyse von Raster- und Vektordaten sowie zur Zeitreihenanalyse, darunter einen visuellen Datenkatalog, einen integrierten Python Editor, LiDAR Unterstützung, Berechnung von 3D Fließakkumulation und 3D Gradienten, Zeitreihenalgebra, Batch-Job Unterstützung, und neue effiziente Rasterdatenkompression. Dazu kommen außerdem mehr als 50 neue Addons.
  
Der Vortrag erläutert den aktuellen Stand des GRASS GIS Projekts, geht natürlich insbesondere auf die Neuerungen der Version 7.2 ein und stellt einige der neuen Module exemplarisch vor.

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      <itunes:duration>00:27:10</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>OSM Datenformate für Anwendungen (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5155-osm_datenformate_fur_anwendungen</link>
      <description>Wie selbstverständlich haben wir uns daran gewöhnt, OSM-Daten speziell für den jeweiligen Anwendungszweck aufzubereiten: OBF, GHZ, MVT, PNG, PBF, IMG, MAP, RD5, HGT … Ein frischgebackener OSM-Anwender, der naiv fragt, wo er denn OSM-Daten laden kann, um all die tollen Sachen zu machen, die man damit machen kann, am besten offline – er verläuft sich in diesem Dschungel.

Dieser Vortrag will zweierlei erreichen. Zum einen diesen Dschungel sichten. Was sind die einzelnen Anwendungsfelder, von A wie Adress-Datenbank bis Z wie Zoom-Level? Was sind die gängigen Lösungen, was sind ihre Download-Größen, ihre Beschränkungen und ihre Lizenzen und wie spielt das alles zusammen?

Im Anschluss will dieser Vortrag hinterfragen: Warum ist das alles so, und muss das so bleiben? Beispielsweise erlaubt OsmAnds OBF-Format zwar viele Funktionen gleichzeitig, wie Routing, Rendering, Adress- und POI-Suche. Belegt dafür aber mehr Speicherplatz als seine Quelldaten, die üblicherweise im PBF-Format ausgetauscht werden. PBF besitzt keine Indexierung und ist daher für Random Access nicht geeignet. Auf der anderen Seite erobern Vektortiles den Desktop-Client, die es mit der Trennung von Datenzugriffs- und Präsentationsschicht wieder nicht so genau nehmen.

Also warum kein gekacheltes, indexiertes PBF-Equivalent, das einfach alles kann? Vom Routing bis zur Overpass-API? Also &quot;verlustfreie&quot;, oder besser verlustarme Vektortiles, mit dem vollem Informationsgehalt? Das alte Gegenargument, also die technischen Beschränkungen der Client-Hardware, die es erforderlich machten, OSM-Daten für den jeweiligen Anwendungsfall aufzubereiten, will dieser Vortrag über Bord werfen.

about this event: https://c3voc.de
</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 12:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:identifier>cf240fd3-8ba2-4ad1-96d3-2c1277dfdd59</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-23T12:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Dr. Arndt Brenschede</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5155, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Der Weg zu verlustfreien Vektor-Tiles</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Wie selbstverständlich haben wir uns daran gewöhnt, OSM-Daten speziell für den jeweiligen Anwendungszweck aufzubereiten: OBF, GHZ, MVT, PNG, PBF, IMG, MAP, RD5, HGT … Ein frischgebackener OSM-Anwender, der naiv fragt, wo er denn OSM-Daten laden kann, um all die tollen Sachen zu machen, die man damit machen kann, am besten offline – er verläuft sich in diesem Dschungel.

Dieser Vortrag will zweierlei erreichen. Zum einen diesen Dschungel sichten. Was sind die einzelnen Anwendungsfelder, von A wie Adress-Datenbank bis Z wie Zoom-Level? Was sind die gängigen Lösungen, was sind ihre Download-Größen, ihre Beschränkungen und ihre Lizenzen und wie spielt das alles zusammen?

Im Anschluss will dieser Vortrag hinterfragen: Warum ist das alles so, und muss das so bleiben? Beispielsweise erlaubt OsmAnds OBF-Format zwar viele Funktionen gleichzeitig, wie Routing, Rendering, Adress- und POI-Suche. Belegt dafür aber mehr Speicherplatz als seine Quelldaten, die üblicherweise im PBF-Format ausgetauscht werden. PBF besitzt keine Indexierung und ist daher für Random Access nicht geeignet. Auf der anderen Seite erobern Vektortiles den Desktop-Client, die es mit der Trennung von Datenzugriffs- und Präsentationsschicht wieder nicht so genau nehmen.

Also warum kein gekacheltes, indexiertes PBF-Equivalent, das einfach alles kann? Vom Routing bis zur Overpass-API? Also &quot;verlustfreie&quot;, oder besser verlustarme Vektortiles, mit dem vollem Informationsgehalt? Das alte Gegenargument, also die technischen Beschränkungen der Client-Hardware, die es erforderlich machten, OSM-Daten für den jeweiligen Anwendungsfall aufzubereiten, will dieser Vortrag über Bord werfen.

about this event: https://c3voc.de
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      <itunes:duration>00:26:05</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>GeoExt 3 in der Praxis (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5148-geoext_3_in_der_praxis</link>
      <description>GeoExt [1] ist eine auf den JavaScript-Bibliotheken OpenLayers (für interaktive Karten im Web und Verarbeitung einer Fülle von OGC-konformen Formaten, [2]) und ExtJS (Framework zur Erstellung von Desktop-ähnlichen Webanwendungen mit nativem Look and Feel, [3]) aufbauende OpenSource JavaScript-Bibliothek, die es vereinfacht, Kartenmaterial in ansprechenden und komplexen Oberflächen zu präsentieren, so genannte &quot;Rich Webmapping Applications&quot;.

Der Vortrag stellt zunächst die Neuerungen von GeoExt 3 sowie die Neuerungen der Vater-Bibliotheken ExtJS und OpenLayers vor.
Anschließend werden Projekte aus der Praxis vorgestellt, bei denen GeoExt 3 als zentrales Webmapping-Framework eingesetzt wird. Dabei werden die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten zum Aufbau von WebGI-Systemen mit GeoExt gezeigt sowie nützliche Tipps aus der Praxis und &quot;Dos and Don&#39;ts&quot; vorgestellt.

Die Vortragenden Christian Mayer (meggsimum) und Marc Jansen (terrestris) sind beide Kernentwickler und Mitglieder des Projektsteuerungskommitees von GeoExt.

 [1] http://geoext.org/
 [2] https://openlayers.org/
 [3] https://www.sencha.com/products/extjs/#overview

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</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 11:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T11:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Christian Mayer</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5148, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>GeoExt [1] ist eine auf den JavaScript-Bibliotheken OpenLayers (für interaktive Karten im Web und Verarbeitung einer Fülle von OGC-konformen Formaten, [2]) und ExtJS (Framework zur Erstellung von Desktop-ähnlichen Webanwendungen mit nativem Look and Feel, [3]) aufbauende OpenSource JavaScript-Bibliothek, die es vereinfacht, Kartenmaterial in ansprechenden und komplexen Oberflächen zu präsentieren, so genannte &quot;Rich Webmapping Applications&quot;.

Der Vortrag stellt zunächst die Neuerungen von GeoExt 3 sowie die Neuerungen der Vater-Bibliotheken ExtJS und OpenLayers vor.
Anschließend werden Projekte aus der Praxis vorgestellt, bei denen GeoExt 3 als zentrales Webmapping-Framework eingesetzt wird. Dabei werden die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten zum Aufbau von WebGI-Systemen mit GeoExt gezeigt sowie nützliche Tipps aus der Praxis und &quot;Dos and Don&#39;ts&quot; vorgestellt.

Die Vortragenden Christian Mayer (meggsimum) und Marc Jansen (terrestris) sind beide Kernentwickler und Mitglieder des Projektsteuerungskommitees von GeoExt.

 [1] http://geoext.org/
 [2] https://openlayers.org/
 [3] https://www.sencha.com/products/extjs/#overview

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      <itunes:duration>00:22:35</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Geodaten in der Wikipedia (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5232-geodaten_in_der_wikipedia</link>
      <description>Der Vortrag soll den aktuellen Stand für die Geodaten- und Kartennutzung im Bereich der Wikipedia wiedergeben. Teilaspekte sind nachfolgend aufgeführt.

Durch Wikidata werden Objektinformationen und Geokoordinaten strukturiert abrufbar. Der Wikidata-Query-Service macht diese Daten über eine SPARQL-Abfrage abrufbar und verfügt neben anderen Features über einen Ergebnisanzeige in Kartenform. 
Beispiel: http://tinyurl.com/juwq9f4

Die Wikimedia-Foundation hat einen graphischen Karteneditor entwickelt um individuelle Karten in der Wikipedia erzeugen zu können. Eingesetzt wird dieser Editor und die Kartenanzeige bereits in dem Schwesterprojekt Wikivoyage. https://de.wikivoyage.org/wiki/Datei:Mapframe_Kartographer_demo.webm
Herausforderungen liegen bei dieser Entwicklung insbesondere in den hohen zu erwartenden Zugriffszahlen bei einer direkten Artikeleinbindung. 
In diese Karten können über die Wikidata-ID auch Geometrien von OSM-Objekte eingebunden werden. 

Da die für die Wikipedia interessanten Objekte teilweise über den Projektrahmen von OSM hinausgehen wurde eine Möglichkeit geschaffen Geometrien als GeoJSON in dem Projekt Wikimedia Commons zu speichern. Dort werden diese Geometrien auch direkt visualisiert: 
https://commons.wikimedia.org/wiki/Data:Ecos.fws.gov/Endangered_habitat_58938/Phyllostegia_mollis.map

Anschließend soll diskutiert werden wie sich diese Anwendungen weiterentwickeln sollen und wie die weitere Kooperation mit OSM oder anderen Anbietern von freien Geodaten sich entwickeln könnte.
about this event: https://c3voc.de
</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 11:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T11:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Kolossos</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5232, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Ein Update 2017</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Der Vortrag soll den aktuellen Stand für die Geodaten- und Kartennutzung im Bereich der Wikipedia wiedergeben. Teilaspekte sind nachfolgend aufgeführt.

Durch Wikidata werden Objektinformationen und Geokoordinaten strukturiert abrufbar. Der Wikidata-Query-Service macht diese Daten über eine SPARQL-Abfrage abrufbar und verfügt neben anderen Features über einen Ergebnisanzeige in Kartenform. 
Beispiel: http://tinyurl.com/juwq9f4

Die Wikimedia-Foundation hat einen graphischen Karteneditor entwickelt um individuelle Karten in der Wikipedia erzeugen zu können. Eingesetzt wird dieser Editor und die Kartenanzeige bereits in dem Schwesterprojekt Wikivoyage. https://de.wikivoyage.org/wiki/Datei:Mapframe_Kartographer_demo.webm
Herausforderungen liegen bei dieser Entwicklung insbesondere in den hohen zu erwartenden Zugriffszahlen bei einer direkten Artikeleinbindung. 
In diese Karten können über die Wikidata-ID auch Geometrien von OSM-Objekte eingebunden werden. 

Da die für die Wikipedia interessanten Objekte teilweise über den Projektrahmen von OSM hinausgehen wurde eine Möglichkeit geschaffen Geometrien als GeoJSON in dem Projekt Wikimedia Commons zu speichern. Dort werden diese Geometrien auch direkt visualisiert: 
https://commons.wikimedia.org/wiki/Data:Ecos.fws.gov/Endangered_habitat_58938/Phyllostegia_mollis.map

Anschließend soll diskutiert werden wie sich diese Anwendungen weiterentwickeln sollen und wie die weitere Kooperation mit OSM oder anderen Anbietern von freien Geodaten sich entwickeln könnte.
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      <itunes:duration>00:26:58</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Der GIS-Arbeitsplatz der Zukunft (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5213-der_gis-arbeitsplatz_der_zukunft</link>
      <description>Mobilität gewinnt bei der Gestaltung des Arbeitslebens immer mehr an Bedeutung. Arbeitnehmern ist es zunehmend wichtig, selbst über die Gestaltung des Arbeitstages zu bestimmen und damit einhergehend auch ortsunabhängig arbeiten zu können. Auch über das eingesetzte Werkzeug, Stichwort „bring your own device“ (BYOD), möchte er selbst entscheiden. Vor dem Hintergrund der rasanten Entwicklungen der Technologie ist ein einfaches „Geht nicht“ keine akzeptierte Antwort mehr auf die Frage nach der Gestaltung des zukünftigen IT-Arbeitsplatzes. Diese Entwicklungen betreffen auch die Geo-Branche. Wie soll er also aussehen, der GIS-Arbeitsplatz der Zukunft? Welche besonderen Herausforderungen sind damit verbunden? Hier möchte der eingereichte Beitrag aufzeigen, was mit heutigen Mitteln vor dem Hintergrund der Mobilität möglich ist und zur Diskussion anregen. Ein klassischer GIS-Arbeitsplatz basiert heutzutage auf einer Fat-Client-Hardware und einem darauf installierten (proprietären) Desktop-GIS. Je nach Komplexität der Tätigkeit können dazu noch weitere Werkzeuge zur Geodatenkonvertierung oder zum Spatial ETL kommen. Darüber hinaus besitzt der GIS-Arbeitsplatz in der Regel Schnittstellen zu Datenbankservern und/oder Geodiensten im Intra- bzw. Internet. Solche Architekturen begründen einen hohen Zeit-, Personal- und Kostenaufwand für Wartung und Pflege. Hier kommt die Cloud ins Spiel. Bereits heute wissen wir, dass die Auslagerung von Anwendungen in die Cloud geeignet ist, Einsparungen im IT-Betrieb in Verbindung mit Ressourcenoptimierung und Ausfallsicherheit herbeizuführen. Aber ein typischer GIS-Arbeitsplatz besteht aus Desktop-Anwendungen. Wie können diese in der Cloud betrieben werden? Eine klassische Antwort lautet hier: Web-GIS. Aber möchte man wirklich mittels Web-GIS die Funktionalität eines Desktop-GIS bereitstellen, ist dies überhaupt möglich und sinnvoll? Kann die Desktop-Anwendung nicht so bleiben, wie sie ist?

Dieser Beitrag möchte am Beispiel von AWS Appstream 2.0 aufzeigen, wie Open-Source-Anwendungen aus dem OSGeo-Umfeld (wie beispielsweise. QGIS) und Spatial-ETL-Werkzeuge (wie beispielsweise. hale.studio), mit kleinem Aufwand für beliebig viele Nutzer bereitgestellt werden können. Der GIS-Arbeitsplatz der Zukunft wird damit dem steigenden Bedürfnis der Arbeitnehmer nach Mobilität gerecht, denn durch die Bereitstellung der Open-Source-Werkzeuge mittels Appstream 2.0 kann er jederzeit und überall mit beliebigen Endgeräten arbeiten. Gleichzeitig wird der Ressourceneinsatz seitens der Unternehmen und Behörden optimiert. Durch kluge Einrichtung von Deployment-Prozessen verfügt der Arbeitsplatz dabei immer über die neuesten Versionen der eingesetzten Open-Source-GIS Technologien. Somit ist der GIS-Arbeitsplatz der Zukunft mobil, vergleichsweise kostengünstig, immer auf dem neuesten Stand und dynamisch skalierbar.

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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 11:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T11:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Sebastian Goerke</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5213, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Mobilität gewinnt bei der Gestaltung des Arbeitslebens immer mehr an Bedeutung. Arbeitnehmern ist es zunehmend wichtig, selbst über die Gestaltung des Arbeitstages zu bestimmen und damit einhergehend auch ortsunabhängig arbeiten zu können. Auch über das eingesetzte Werkzeug, Stichwort „bring your own device“ (BYOD), möchte er selbst entscheiden. Vor dem Hintergrund der rasanten Entwicklungen der Technologie ist ein einfaches „Geht nicht“ keine akzeptierte Antwort mehr auf die Frage nach der Gestaltung des zukünftigen IT-Arbeitsplatzes. Diese Entwicklungen betreffen auch die Geo-Branche. Wie soll er also aussehen, der GIS-Arbeitsplatz der Zukunft? Welche besonderen Herausforderungen sind damit verbunden? Hier möchte der eingereichte Beitrag aufzeigen, was mit heutigen Mitteln vor dem Hintergrund der Mobilität möglich ist und zur Diskussion anregen. Ein klassischer GIS-Arbeitsplatz basiert heutzutage auf einer Fat-Client-Hardware und einem darauf installierten (proprietären) Desktop-GIS. Je nach Komplexität der Tätigkeit können dazu noch weitere Werkzeuge zur Geodatenkonvertierung oder zum Spatial ETL kommen. Darüber hinaus besitzt der GIS-Arbeitsplatz in der Regel Schnittstellen zu Datenbankservern und/oder Geodiensten im Intra- bzw. Internet. Solche Architekturen begründen einen hohen Zeit-, Personal- und Kostenaufwand für Wartung und Pflege. Hier kommt die Cloud ins Spiel. Bereits heute wissen wir, dass die Auslagerung von Anwendungen in die Cloud geeignet ist, Einsparungen im IT-Betrieb in Verbindung mit Ressourcenoptimierung und Ausfallsicherheit herbeizuführen. Aber ein typischer GIS-Arbeitsplatz besteht aus Desktop-Anwendungen. Wie können diese in der Cloud betrieben werden? Eine klassische Antwort lautet hier: Web-GIS. Aber möchte man wirklich mittels Web-GIS die Funktionalität eines Desktop-GIS bereitstellen, ist dies überhaupt möglich und sinnvoll? Kann die Desktop-Anwendung nicht so bleiben, wie sie ist?

Dieser Beitrag möchte am Beispiel von AWS Appstream 2.0 aufzeigen, wie Open-Source-Anwendungen aus dem OSGeo-Umfeld (wie beispielsweise. QGIS) und Spatial-ETL-Werkzeuge (wie beispielsweise. hale.studio), mit kleinem Aufwand für beliebig viele Nutzer bereitgestellt werden können. Der GIS-Arbeitsplatz der Zukunft wird damit dem steigenden Bedürfnis der Arbeitnehmer nach Mobilität gerecht, denn durch die Bereitstellung der Open-Source-Werkzeuge mittels Appstream 2.0 kann er jederzeit und überall mit beliebigen Endgeräten arbeiten. Gleichzeitig wird der Ressourceneinsatz seitens der Unternehmen und Behörden optimiert. Durch kluge Einrichtung von Deployment-Prozessen verfügt der Arbeitsplatz dabei immer über die neuesten Versionen der eingesetzten Open-Source-GIS Technologien. Somit ist der GIS-Arbeitsplatz der Zukunft mobil, vergleichsweise kostengünstig, immer auf dem neuesten Stand und dynamisch skalierbar.

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    <item>
      <title>Routing Engines für OpenStreetMap (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5195-routing_engines_fur_openstreetmap</link>
      <description>Dieser Vortrag vergleicht verschiedene Open-Source-Softwarelösungen zur Routenberechnung auf OpenStreetMap-Daten im Hinblick auf ihre Leistungsmerkmale, den Ressourcenverbrauch und die Geschwindigkeit.
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</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 10:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T10:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Frederik Ramm</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5195, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>eine Marktübersicht</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Dieser Vortrag vergleicht verschiedene Open-Source-Softwarelösungen zur Routenberechnung auf OpenStreetMap-Daten im Hinblick auf ihre Leistungsmerkmale, den Ressourcenverbrauch und die Geschwindigkeit.
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      <itunes:duration>00:30:51</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Erhöhe den Nutzen deines Dienstes (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5214-erhohe_den_nutzen_deines_dienstes</link>
      <description>Um die Implementierung von GIS-Software zu unterstützen, stellt das Open Geospatial Consortium (OGC) mehrere Validatoren basierend auf der TEAM Engine zur Verfügung. Die TEAM Engine ist ein Testframework, mit dem Entwickler und Anwender Geodatendienste, wie zum Beispiel WFS und WMS, testen können, und aktuell als OSGeo Projekt in der Inkubationsphase. Sie ist neben den OGC Standards selber ein wichtiges Werkzeug, um die Interoperabilität zwischen verschiedenen Implementierungen eines OGC Standards zu gewährleisten, denn Entwickler setzen die Standards nicht immer auf die gleiche Weise um.

Die TEAM Engine muss in Verbindung mit OGC Executable Test Scripts (ETS) verwendet werden, um Implementierungen auf Konformität mit OGC Standards zu prüfen. Die Ausführung einer ETS erfolgt über eine Weboberfläche oder ein CLI. Zudem können die TEAM Engine und OGC Testskripte in den Software-Build-Prozess integriert werden. So ist es zum Beispiel möglich, nächtliche Builds zu verwenden, um den aktuellen Entwicklungsstand mittels Integrationstests gegenüber den Standards zu validieren. Um die Ausführung der TEAM Engine zu erleichtern, kann diese lokal über Docker gestartet werden.

In diesem Vortrag wird gezeigt, wie die TEAM Engine zum Erstellen einer WFS 2.0-Referenzimplementierung verwendet wurde und wie die Referenzimplementierung in deegree regelmäßig durch die ETS für WFS 2.0 auf die geforderten Konformitätsklassen hin getestet wird. Darüber hinaus erfolgt eine Demonstration, wie die TEAM Engine und ein vollständiger deegree WFS 2.0 inklusive PostgreSQL Datenbank mit Docker in einer Entwicklungsumgebung eingesetzt werden können.
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</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 10:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T10:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Dirk Stenger</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5214, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Qualitätskontrolle für OGC-konforme Geodatendienste mit TEAM Engine</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Um die Implementierung von GIS-Software zu unterstützen, stellt das Open Geospatial Consortium (OGC) mehrere Validatoren basierend auf der TEAM Engine zur Verfügung. Die TEAM Engine ist ein Testframework, mit dem Entwickler und Anwender Geodatendienste, wie zum Beispiel WFS und WMS, testen können, und aktuell als OSGeo Projekt in der Inkubationsphase. Sie ist neben den OGC Standards selber ein wichtiges Werkzeug, um die Interoperabilität zwischen verschiedenen Implementierungen eines OGC Standards zu gewährleisten, denn Entwickler setzen die Standards nicht immer auf die gleiche Weise um.

Die TEAM Engine muss in Verbindung mit OGC Executable Test Scripts (ETS) verwendet werden, um Implementierungen auf Konformität mit OGC Standards zu prüfen. Die Ausführung einer ETS erfolgt über eine Weboberfläche oder ein CLI. Zudem können die TEAM Engine und OGC Testskripte in den Software-Build-Prozess integriert werden. So ist es zum Beispiel möglich, nächtliche Builds zu verwenden, um den aktuellen Entwicklungsstand mittels Integrationstests gegenüber den Standards zu validieren. Um die Ausführung der TEAM Engine zu erleichtern, kann diese lokal über Docker gestartet werden.

In diesem Vortrag wird gezeigt, wie die TEAM Engine zum Erstellen einer WFS 2.0-Referenzimplementierung verwendet wurde und wie die Referenzimplementierung in deegree regelmäßig durch die ETS für WFS 2.0 auf die geforderten Konformitätsklassen hin getestet wird. Darüber hinaus erfolgt eine Demonstration, wie die TEAM Engine und ein vollständiger deegree WFS 2.0 inklusive PostgreSQL Datenbank mit Docker in einer Entwicklungsumgebung eingesetzt werden können.
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      <itunes:duration>00:21:41</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Mobile Nutzung von Geodaten mit einem Leaflet-basierten Offline-Client (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5171-mobile_nutzung_von_geodaten_mit_einem_leaflet-basierten_offline-client</link>
      <description>Im Vortrag wird eine, auf dem Open-Source-Framework YAGA Leaflet-Angular-Directive basierende, mobile Offline-Client-Anwendung vorgestellt. Diese wurde im Rahmen einer technischen Machbarkeitsstudie von der WhereGroup umgesetzt. Es sollen sowohl die theoretische Umsetzung und Architektur als auch die sich daraus ergebenen praktischen Vorteile vorgestellt werden.

Das Ergebnis der technischen Machbarkeitsstudie ist eine mobile Anwendung, die hybrid auf allen bekannten Plattformen, also Android, iOS und Windows, läuft und neben Livedaten aus OGC-Webservices auch Offlinedaten aus Datencontainern im GeoPackage-Format nutzen kann.

Die Anwendung verfügt zur Zeit über folgende Funktionen:
 * Container-Auswahl
 * Ebenenbaum
 * Konfigurierbare Suchen innerhalb des Offline-Containers
 * Konfigurierbare Feature-Info aus Geometrien des Offline-Containers
 * Simultane Nutzung von Online- und Offlinedaten
 * GPS-Positionierung

Die Anwendung ist modular und nach modernen OGC-Standards aufgebaut, sodass sie sehr flexibel an unterschiedliche Anwendungsfälle angepasst und erweitert werden kann sowie leicht in bestehende Infrastrukturen integriert werden kann. Darüber hinaus ist es möglich Inhalte, Aussehen und Suchen individuell zu konfigurieren, ohne dass der Anwender dafür einen großen technischen Hintergrund vorweisen muss oder Änderungen am Quellcode der Anwendung vornehmen muss.
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</description>
      <enclosure url="https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5171-deu-Mobile_Nutzung_von_Geodaten_mit_einem_Leaflet-basierten_Offline-Client_hd.mp4"
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 10:30:00 +0100</pubDate>
      <guid isPermaLink="true">https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5171-deu-Mobile_Nutzung_von_Geodaten_mit_einem_Leaflet-basierten_Offline-Client_hd.mp4?1644700019</guid>
      <dc:identifier>ea36f8f0-6bf1-48b4-892d-a138b03c471c</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-23T10:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Arne Schubert</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5171, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Im Vortrag wird eine, auf dem Open-Source-Framework YAGA Leaflet-Angular-Directive basierende, mobile Offline-Client-Anwendung vorgestellt. Diese wurde im Rahmen einer technischen Machbarkeitsstudie von der WhereGroup umgesetzt. Es sollen sowohl die theoretische Umsetzung und Architektur als auch die sich daraus ergebenen praktischen Vorteile vorgestellt werden.

Das Ergebnis der technischen Machbarkeitsstudie ist eine mobile Anwendung, die hybrid auf allen bekannten Plattformen, also Android, iOS und Windows, läuft und neben Livedaten aus OGC-Webservices auch Offlinedaten aus Datencontainern im GeoPackage-Format nutzen kann.

Die Anwendung verfügt zur Zeit über folgende Funktionen:
 * Container-Auswahl
 * Ebenenbaum
 * Konfigurierbare Suchen innerhalb des Offline-Containers
 * Konfigurierbare Feature-Info aus Geometrien des Offline-Containers
 * Simultane Nutzung von Online- und Offlinedaten
 * GPS-Positionierung

Die Anwendung ist modular und nach modernen OGC-Standards aufgebaut, sodass sie sehr flexibel an unterschiedliche Anwendungsfälle angepasst und erweitert werden kann sowie leicht in bestehende Infrastrukturen integriert werden kann. Darüber hinaus ist es möglich Inhalte, Aussehen und Suchen individuell zu konfigurieren, ohne dass der Anwender dafür einen großen technischen Hintergrund vorweisen muss oder Änderungen am Quellcode der Anwendung vornehmen muss.
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      <itunes:duration>00:19:43</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Neues in Metador: Einbau eines CSW und Umsetzung von Metadatenvorgaben der GDI-DE für ISO und INSPIRE (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5196-neues_in_metador_einbau_eines_csw_und_umsetzung_von_metadatenvorgaben_der_gdi-de_fur_iso_und_inspire</link>
      <description>Der quelloffene Metadateneditor MetaDor [1] wird zur Zeit als einfach zu bedienender und schnell anzupassender Editor für Metadaten genutzt. Man kann ihn leicht an die eigenen Bedürfnisse anpassen, so z.B. im Aussehen und in der übersichtlichen Darstellung der Eingabe-Formulare und man kann ihn gut an eigene Metadatenstandards anpassen, indem man neue und eigene Felder hinzufügt, die dann z.B. nicht im ISO-konformen XML erscheinen sollen. Damit war Metador immer in Zusammenhang mit einem CSW-Server genutzt werden, sei es GeoNetwork, deegree oder pycsw, welche die von Metador generierten XML dann harvesten.

Im Rahmen der Weiterentwicklung wird Metador zur Zeit mit einem eigenen CSW-Publishing erweitert, so man endlich mit der Software nicht nur die Metadaten erstellen und verwalten, sondern auch OGC-konform bereitstellen kann. Dabei wird sich zuerst auf den lesenden CSW konzentriert, später sollen spezielle CSW-T-Transaktionen folgen.

Gleichzeitig wurden die Standardformulare für Dienste und Geodaten um die GDI-DE relevanten Konventionen zu Metadaten erweitert, wie beispielsweise zur Zeit noch bei Nutzungsbedingungen, Nutzungseinschränkungen und Zugriffseinschränkungen. 

Der Vortrag stellt die Arbeitsweise von Metador mit dem CSW vor und erläutert einige Besonderheiten in den neuen Metadatenprofilen.

[1] Metador 2.1 auf Github: https://github.com/wheregroup/metador
[2] GDI-Metadaten-Konventionen: http://www.geoportal.de/SharedDocs/Downloads/DE/GDI-DE/Dokumente/Architektur_GDI_DE_Konventionen_Metadaten_v1_1_1.html

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</description>
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        length="132120576"
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 10:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:identifier>c3d9eb0e-4ab9-499a-b169-bb055a208460</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-23T10:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Axel Schaefer</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5196, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Make Metadata great again (nee, nur ein Witz. Kein Untertitel)</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Der quelloffene Metadateneditor MetaDor [1] wird zur Zeit als einfach zu bedienender und schnell anzupassender Editor für Metadaten genutzt. Man kann ihn leicht an die eigenen Bedürfnisse anpassen, so z.B. im Aussehen und in der übersichtlichen Darstellung der Eingabe-Formulare und man kann ihn gut an eigene Metadatenstandards anpassen, indem man neue und eigene Felder hinzufügt, die dann z.B. nicht im ISO-konformen XML erscheinen sollen. Damit war Metador immer in Zusammenhang mit einem CSW-Server genutzt werden, sei es GeoNetwork, deegree oder pycsw, welche die von Metador generierten XML dann harvesten.

Im Rahmen der Weiterentwicklung wird Metador zur Zeit mit einem eigenen CSW-Publishing erweitert, so man endlich mit der Software nicht nur die Metadaten erstellen und verwalten, sondern auch OGC-konform bereitstellen kann. Dabei wird sich zuerst auf den lesenden CSW konzentriert, später sollen spezielle CSW-T-Transaktionen folgen.

Gleichzeitig wurden die Standardformulare für Dienste und Geodaten um die GDI-DE relevanten Konventionen zu Metadaten erweitert, wie beispielsweise zur Zeit noch bei Nutzungsbedingungen, Nutzungseinschränkungen und Zugriffseinschränkungen. 

Der Vortrag stellt die Arbeitsweise von Metador mit dem CSW vor und erläutert einige Besonderheiten in den neuen Metadatenprofilen.

[1] Metador 2.1 auf Github: https://github.com/wheregroup/metador
[2] GDI-Metadaten-Konventionen: http://www.geoportal.de/SharedDocs/Downloads/DE/GDI-DE/Dokumente/Architektur_GDI_DE_Konventionen_Metadaten_v1_1_1.html

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      <itunes:duration>00:26:55</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Kennst du deine GDI? - Intelligenz zwischen den GDI-Komponenten (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5173-kennst_du_deine_gdi_-_intelligenz_zwischen_den_gdi-komponenten</link>
      <description>&lt;p&gt;Als Verantwortliche einer aus mehreren Softwarekomponenten und vielen Daten aufgebauten GDI sind wir regelm&amp;#228;ßig mit typischen &lt;b&gt;Fragen&lt;/b&gt; konfrontiert, &lt;b&gt;die wir heute nicht ohne Stirnrunzeln beantworten k&amp;#246;nnen:&lt;/b&gt;&lt;/br&gt;
- Wo wirkt sich eine Schema&amp;#228;nderung des Parzellendatensatzes in der GDI &amp;#252;berall aus?&lt;/br&gt;
- Wieso l&amp;#228;uft das QGIS-Plug-In des ehemaligen Arbeitskollegen nicht mehr?&lt;/br&gt;
- Habe ich die Kartendefinitionen f&amp;#252;r QGIS-Desktop, WMS und WebGIS konsistent nachgef&amp;#252;hrt?&lt;/br&gt;
- Wie stelle ich in Datenbank und Diensten eine einheitliche Zugriffsverwaltung des Datensatzes &amp;#8222;Notfall-Trinkwasserversorgung&quot; sicher?
&lt;/p&gt;&lt;p&gt;Im Rahmen der Gesamterneuerung der GDI des Kantons Solothurn wurde mit Unterst&amp;#252;tzung der WhereGroup ein Grobkonzept erarbeitet. Dieses h&amp;#228;lt fest, dass eine Verbesserung der GDI insbesondere bez&amp;#252;glich der &amp;#8222;Intelligenz&quot; zwischen den einzelnen Komponenten erreicht werden kann.
&lt;/p&gt;&lt;p&gt;Aufgrund dieser Erkenntnis wurde anschließend ein konzeptionelles Datenmodell f&amp;#252;r die GDI erarbeitet, welches die Zusammenh&amp;#228;nge zwischen Daten, Diensten und Applikationen abbildet. Dieses GDI-Datenmodell bildet auch zentrale Konfigurationen wie Gruppenebenen und ganze Karten ab welche mittels entsprechender Funktionalit&amp;#228;t in Mapserver-Mapfiles und QGIS-Projekte &amp;#252;bersetzt werden.
&lt;/p&gt;&lt;p&gt;In der Pr&amp;#228;sentation werden die zentralen Oberklassen &quot;Datensatz&quot;, &quot;Anwendung&quot; und &quot;Dienst&quot; des Metamodells vorgestellt und aufgezeigt wie das Datenmodell die einleitend aufgeworfenen Fragen beantwortet.
&lt;/p&gt;
about this event: https://c3voc.de
</description>
      <enclosure url="https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5173-deu-Kennst_du_deine_GDI_-_Intelligenz_zwischen_den_GDI-Komponenten_hd.mp4"
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 10:00:00 +0100</pubDate>
      <guid isPermaLink="true">https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5173-deu-Kennst_du_deine_GDI_-_Intelligenz_zwischen_den_GDI-Komponenten_hd.mp4?1644699815</guid>
      <dc:identifier>6c3fd1f6-a56e-4652-8690-42c79ab03aac</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-23T10:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Oliver Jeker</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5173, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>&lt;p&gt;Als Verantwortliche einer aus mehreren Softwarekomponenten und vielen Daten aufgebauten GDI sind wir regelm&amp;#228;ßig mit typischen &lt;b&gt;Fragen&lt;/b&gt; konfrontiert, &lt;b&gt;die wir heute nicht ohne Stirnrunzeln beantworten k&amp;#246;nnen:&lt;/b&gt;&lt;/br&gt;
- Wo wirkt sich eine Schema&amp;#228;nderung des Parzellendatensatzes in der GDI &amp;#252;berall aus?&lt;/br&gt;
- Wieso l&amp;#228;uft das QGIS-Plug-In des ehemaligen Arbeitskollegen nicht mehr?&lt;/br&gt;
- Habe ich die Kartendefinitionen f&amp;#252;r QGIS-Desktop, WMS und WebGIS konsistent nachgef&amp;#252;hrt?&lt;/br&gt;
- Wie stelle ich in Datenbank und Diensten eine einheitliche Zugriffsverwaltung des Datensatzes &amp;#8222;Notfall-Trinkwasserversorgung&quot; sicher?
&lt;/p&gt;&lt;p&gt;Im Rahmen der Gesamterneuerung der GDI des Kantons Solothurn wurde mit Unterst&amp;#252;tzung der WhereGroup ein Grobkonzept erarbeitet. Dieses h&amp;#228;lt fest, dass eine Verbesserung der GDI insbesondere bez&amp;#252;glich der &amp;#8222;Intelligenz&quot; zwischen den einzelnen Komponenten erreicht werden kann.
&lt;/p&gt;&lt;p&gt;Aufgrund dieser Erkenntnis wurde anschließend ein konzeptionelles Datenmodell f&amp;#252;r die GDI erarbeitet, welches die Zusammenh&amp;#228;nge zwischen Daten, Diensten und Applikationen abbildet. Dieses GDI-Datenmodell bildet auch zentrale Konfigurationen wie Gruppenebenen und ganze Karten ab welche mittels entsprechender Funktionalit&amp;#228;t in Mapserver-Mapfiles und QGIS-Projekte &amp;#252;bersetzt werden.
&lt;/p&gt;&lt;p&gt;In der Pr&amp;#228;sentation werden die zentralen Oberklassen &quot;Datensatz&quot;, &quot;Anwendung&quot; und &quot;Dienst&quot; des Metamodells vorgestellt und aufgezeigt wie das Datenmodell die einleitend aufgeworfenen Fragen beantwortet.
&lt;/p&gt;
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      <itunes:duration>00:18:53</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Thesis GraphHopper-Routing mit Maut-Erweiterung (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5229-thesis_graphhopper-routing_mit_maut-erweiterung</link>
      <description>Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Routenberechnung unter Berücksichtigung von Straßenbenutzungsgebühren für LKWs (die sogenannte LKW-Maut) für Deutschland. Sie dokumentiert nicht nur den Entwurf und die Umsetzung einer Routenberechnung unter Berücksichtigung der LKW-Maut, sondern beschreibt auch eine kleine grafische Beispielanwendung (App) für mobile Android-Geräte.

Diese App ruft exemplarisch nach Eingabe von Start und Ziel die eigene Berechnung auf und zeigt die gefundene Route grafisch an. Die Berechnung sucht nach einer Route, die aus den kostengünstigsten Mautsätze und der kürzesten Wegstrecke besteht. Dafür benötigt die Berechnung qualifizierte und problemspezifische Verkehrsdaten, die vorher aus frei verfügbare Datenquellen extrahiert und in einer, für diesen Zweck angepasste, Routing-Datenbank konsistent gespeichert werden. Als frei verfügbare Datenquellen dienen z.B. das freie Projekt OpenStreetMap (OSM) und deutsche Behörden. Implementiert werden die Funktionen, die in den einzelnen Prozess Schritten benötigt werden, auf Basis der quelloffenen Routingbibliothek der Firma GraphHopper. 

Eine wichtige Eigenschaft der App ist die Offline-Nutzbarkeit, wofür die benötigten Ausgangsdaten gezielt für eine Region lokal gespeichert und bei Bedarf jederzeit online aktualisiert werden können.
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</description>
      <enclosure url="https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5229-deu-Thesis_GraphHopper-Routing_mit_Maut-Erweiterung_hd.mp4"
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 10:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:identifier>cb6adebb-6d1f-423f-b41f-0fc92e6c26a9</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-23T10:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Robert Klemm</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5229, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Einen Versuch die OSM-LKW-Mautdaten in der GraphHopper-Direction-API zu integrieren</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Routenberechnung unter Berücksichtigung von Straßenbenutzungsgebühren für LKWs (die sogenannte LKW-Maut) für Deutschland. Sie dokumentiert nicht nur den Entwurf und die Umsetzung einer Routenberechnung unter Berücksichtigung der LKW-Maut, sondern beschreibt auch eine kleine grafische Beispielanwendung (App) für mobile Android-Geräte.

Diese App ruft exemplarisch nach Eingabe von Start und Ziel die eigene Berechnung auf und zeigt die gefundene Route grafisch an. Die Berechnung sucht nach einer Route, die aus den kostengünstigsten Mautsätze und der kürzesten Wegstrecke besteht. Dafür benötigt die Berechnung qualifizierte und problemspezifische Verkehrsdaten, die vorher aus frei verfügbare Datenquellen extrahiert und in einer, für diesen Zweck angepasste, Routing-Datenbank konsistent gespeichert werden. Als frei verfügbare Datenquellen dienen z.B. das freie Projekt OpenStreetMap (OSM) und deutsche Behörden. Implementiert werden die Funktionen, die in den einzelnen Prozess Schritten benötigt werden, auf Basis der quelloffenen Routingbibliothek der Firma GraphHopper. 

Eine wichtige Eigenschaft der App ist die Offline-Nutzbarkeit, wofür die benötigten Ausgangsdaten gezielt für eine Region lokal gespeichert und bei Bedarf jederzeit online aktualisiert werden können.
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      <itunes:duration>00:23:40</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>INSPIRE vs OpenData? - Probleme und mögliche Lösungen (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5166-inspire_vs_opendata_-_probleme_und_mogliche_losungen</link>
      <description>In den letzten Jahren stieg die Zahl der Portale für offene Verwaltungsdaten (Open Data) stark an. Der volkswirtschaftliche Nutzwert, der mit der Freigabe dieser Informationen verbunden ist, wird in einer Studie der Konrad Adenauer Stiftung aus dem April des Jahres 2016 mit 12,1 bis 131,1 Mrd. Euro p.a. abgeschätzt. Das Ergebnis der Studie war auch ein Grund dafür, dass die Bundesregierung noch innerhalb der laufenden Legislaturperiode die gesetzliche Regelung dafür schaffen will, weitere Daten der Bundesbehörden im Sinne von &quot;Open by Design&quot; freizugeben. Die Länder sind mit der Neuregelung des Länderfinanzausgleichs ebenfalls mit im Boot und wurden angehalten eigene Anstrengungen auf diesem Gebiet zu forcieren.

Bei vielen der wirtschaftlich interessanten Verwaltungsdaten handelt es sich um Geodaten. Diese werden – auch aufgrund der 2007 erlassenen EU-INSPIRE Richtlinie – schon seit vielen Jahren mit standardisierten Metadaten beschrieben, sind über Geoportale und Geodatenkatalogsysteme auffindbar und einige von ihnen sind sogar online über WMS sowie WFS nutzbar.

Im Vortrag wird kurz ein historischer Abriss über die Entwicklung der letzten Jahre gegeben und im Anschluss auf die unterschiedliche Metadatenstruktur bzw. Sichtweise der &quot;Geodaten-&quot; sowie &quot;Open-Data-Communitys&quot; eingegangen. Es werden verschiedene Lösungsansätze vorgestellt und die noch vorhandenen semantischen, wie technischen Hürden explizit angesprochen. An konkreten Beispielen wird erläutert wie sich Geo-Metadaten semantisch sauber über die CKAN-API in Open-Data Portale überführen lassen und wie man die neuen resource_view-Plugins von CKAN (2.3+) dazu nutzen kann, beliebige externe Anwendungen und Sichten innerhalb von CKAN zu erstellen. Des Weiteren wird erklärt wie sich CKAN, durch Einsatz von ckanext-scheming, auf einfache Weise als allgemeines Transparenzportal einsetzen lässt.
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</description>
      <enclosure url="https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5166-deu-INSPIRE_vs_OpenData_-_Probleme_und_moegliche_Loesungen_hd.mp4"
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 09:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T09:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Armin Retterath</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5166, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>In den letzten Jahren stieg die Zahl der Portale für offene Verwaltungsdaten (Open Data) stark an. Der volkswirtschaftliche Nutzwert, der mit der Freigabe dieser Informationen verbunden ist, wird in einer Studie der Konrad Adenauer Stiftung aus dem April des Jahres 2016 mit 12,1 bis 131,1 Mrd. Euro p.a. abgeschätzt. Das Ergebnis der Studie war auch ein Grund dafür, dass die Bundesregierung noch innerhalb der laufenden Legislaturperiode die gesetzliche Regelung dafür schaffen will, weitere Daten der Bundesbehörden im Sinne von &quot;Open by Design&quot; freizugeben. Die Länder sind mit der Neuregelung des Länderfinanzausgleichs ebenfalls mit im Boot und wurden angehalten eigene Anstrengungen auf diesem Gebiet zu forcieren.

Bei vielen der wirtschaftlich interessanten Verwaltungsdaten handelt es sich um Geodaten. Diese werden – auch aufgrund der 2007 erlassenen EU-INSPIRE Richtlinie – schon seit vielen Jahren mit standardisierten Metadaten beschrieben, sind über Geoportale und Geodatenkatalogsysteme auffindbar und einige von ihnen sind sogar online über WMS sowie WFS nutzbar.

Im Vortrag wird kurz ein historischer Abriss über die Entwicklung der letzten Jahre gegeben und im Anschluss auf die unterschiedliche Metadatenstruktur bzw. Sichtweise der &quot;Geodaten-&quot; sowie &quot;Open-Data-Communitys&quot; eingegangen. Es werden verschiedene Lösungsansätze vorgestellt und die noch vorhandenen semantischen, wie technischen Hürden explizit angesprochen. An konkreten Beispielen wird erläutert wie sich Geo-Metadaten semantisch sauber über die CKAN-API in Open-Data Portale überführen lassen und wie man die neuen resource_view-Plugins von CKAN (2.3+) dazu nutzen kann, beliebige externe Anwendungen und Sichten innerhalb von CKAN zu erstellen. Des Weiteren wird erklärt wie sich CKAN, durch Einsatz von ckanext-scheming, auf einfache Weise als allgemeines Transparenzportal einsetzen lässt.
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      <itunes:duration>00:25:34</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Habe Kante, suche Route (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5157-habe_kante_suche_route</link>
      <description>Auf OpenStreetMap-Daten lässt sich neben PKW, Fahrrad und Fußgängern auch für viele andere Verkehrsmittel routen. Dabei setzen z.B. Contraction Hierarchies Maßstäbe für die Geschwindigkeit. Davon weiß man aber nicht, welche Rolle eine einzelne Kante für alle potentiellen Routen spielt.

In diesem Vortrag wird eine Kenngröße ermittelt, die einer Kante ihre mathematische Bedeutung im Netzwerk zuordnet. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um den längsten Vor- und Nachlauf, der in irgendeinem kürzesten Weg auftritt, der diese Kante einschließt. Diese Größe ist unabhängig von Start- und Zielpunkten und nur abhängig von der Kantengewichtung und der betrachteten Kante.

So können Kanten identifiziert werden, deren logische Netzwerk-Bedeutung stark von der ihr a priori zugeordneten Wichtigkeit abweichen, z.B. Abschnitte von primary, die nur wenige 100 m Routing-Reichweite haben oder Autobahn-Ausfahrten, die sich gegen die durchgehende Autobahn durchsetzen.

Es wird im Vortrag die Kenngröße exakt definiert, in den Kontext bestehender Routing-Konzepte gestellt und es werden interessante Kanten im OpenStreetMap-Netzwerk untersucht.

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</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 09:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-23T09:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Roland Olbricht (drolbr)</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5157, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Auf OpenStreetMap-Daten lässt sich neben PKW, Fahrrad und Fußgängern auch für viele andere Verkehrsmittel routen. Dabei setzen z.B. Contraction Hierarchies Maßstäbe für die Geschwindigkeit. Davon weiß man aber nicht, welche Rolle eine einzelne Kante für alle potentiellen Routen spielt.

In diesem Vortrag wird eine Kenngröße ermittelt, die einer Kante ihre mathematische Bedeutung im Netzwerk zuordnet. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um den längsten Vor- und Nachlauf, der in irgendeinem kürzesten Weg auftritt, der diese Kante einschließt. Diese Größe ist unabhängig von Start- und Zielpunkten und nur abhängig von der Kantengewichtung und der betrachteten Kante.

So können Kanten identifiziert werden, deren logische Netzwerk-Bedeutung stark von der ihr a priori zugeordneten Wichtigkeit abweichen, z.B. Abschnitte von primary, die nur wenige 100 m Routing-Reichweite haben oder Autobahn-Ausfahrten, die sich gegen die durchgehende Autobahn durchsetzen.

Es wird im Vortrag die Kenngröße exakt definiert, in den Kontext bestehender Routing-Konzepte gestellt und es werden interessante Kanten im OpenStreetMap-Netzwerk untersucht.

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      <itunes:duration>00:19:34</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Ngeo: OpenLayers meets Angular (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5209-ngeo_openlayers_meets_angular</link>
      <description>OpenLayers 3 ist eine ausgereifte und stabile JavaScript Kartenbibliothek, die auch anspruchsvolle Applikationen ermöglicht. AngularJS ist eines der beliebtesten Frameworks im Bereich der Single-Page-Webanwendungen, und wird allgemein für die Entwicklung von modularem Frontend-Code eingesetzt.

Dieser Vortrag gibt einen Einblick in Ngeo, einer Open-Source-JavaScript-Bibliothek, die eine Kombination der Funktionalität von OpenLayers und der Modularität von AngularJS ermöglicht. Ngeo stellt AngularJS Services und Komponenten zur Verfügung, die als Bausteine für GIS-Webanwendungen benutzt werden können. Anhand von konkreten Codebeispielen wird aufgezeigt, wie Ngeo die Softwareentwicklung vereinfacht.

Wir erklären die Guidelines, die wir aufgestellt haben, um AngularJS produktiv zu nutzen. Wir haben die Erfahrung gemacht, dass es äußerst wichtig ist, sich den Best-Practice-Vorgaben von AngularJS laufend anzupassen und zu dokumentieren, wie sie sich auf unsere Bibliothek auswirken. Damit erreichen wir, dass die Bibliothek für Applikationsentwickler eine einheitliche Schnittstelle zur Verfügung stellt.

In Anbetracht der raschen Entwicklungen im JavaScript-Ökosystem, namentlich ECMAScript 2015 und 2016, TypeScript und der kürzlichen Veröffentlichung von Angular 2, werden wir auch kurz darauf eingehen, wie wir den Herausforderungen einer Umgebung begegnen, die sich ständig verändert.
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</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 09:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:identifier>4e05ae4b-4dd0-46dd-8cd0-2691acb1cefa</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-23T09:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Roman Zoller</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5209, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>OpenLayers 3 ist eine ausgereifte und stabile JavaScript Kartenbibliothek, die auch anspruchsvolle Applikationen ermöglicht. AngularJS ist eines der beliebtesten Frameworks im Bereich der Single-Page-Webanwendungen, und wird allgemein für die Entwicklung von modularem Frontend-Code eingesetzt.

Dieser Vortrag gibt einen Einblick in Ngeo, einer Open-Source-JavaScript-Bibliothek, die eine Kombination der Funktionalität von OpenLayers und der Modularität von AngularJS ermöglicht. Ngeo stellt AngularJS Services und Komponenten zur Verfügung, die als Bausteine für GIS-Webanwendungen benutzt werden können. Anhand von konkreten Codebeispielen wird aufgezeigt, wie Ngeo die Softwareentwicklung vereinfacht.

Wir erklären die Guidelines, die wir aufgestellt haben, um AngularJS produktiv zu nutzen. Wir haben die Erfahrung gemacht, dass es äußerst wichtig ist, sich den Best-Practice-Vorgaben von AngularJS laufend anzupassen und zu dokumentieren, wie sie sich auf unsere Bibliothek auswirken. Damit erreichen wir, dass die Bibliothek für Applikationsentwickler eine einheitliche Schnittstelle zur Verfügung stellt.

In Anbetracht der raschen Entwicklungen im JavaScript-Ökosystem, namentlich ECMAScript 2015 und 2016, TypeScript und der kürzlichen Veröffentlichung von Angular 2, werden wir auch kurz darauf eingehen, wie wir den Herausforderungen einer Umgebung begegnen, die sich ständig verändert.
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      <itunes:duration>00:27:59</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Von proprietärer zu Opensource Software (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5204-von_proprietarer_zu_opensource_software</link>
      <description>Das Grundbuch- und Vermessungsamt Basel-Stadt (GVA BS) betreibt die kantonale Geodateninfrastruktur, führt die amtlichen Register über Grundstücks- und Bodeninformationen und publiziert die zentralen Geoinformationen kundenorientiert über das Geoportal Basel-Stadt. Als man vor einigen Jahren mit einer Weblösung für die Publikation der vielen in der kantonalen Verwaltung vorhandenen Geodaten begann, entschied man sich für proprietäre Software. Im Kontext der Migration und der Nachführung des Systems auf modernere Technologien und auch im Kontext der Entwicklung von closed zu Open Data entschied man sich für eine Lösung basierend auf Open-Source-Software.
Dieser Beitrag stellt den Prozess vor, die Schwierigkeiten, Chancen und auch die &quot;lessons learnt&quot;.
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</description>
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      <pubDate>Thu, 23 Mar 2017 00:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:identifier>d1310d8a-7102-4445-bec8-6208fa16843b</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-23T00:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Hans-Jörg Stark</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5204, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Erfahrungen aus der Verwaltung bei der Migration von proprietärer zu Opensource Software im WebMapping Bereich</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Das Grundbuch- und Vermessungsamt Basel-Stadt (GVA BS) betreibt die kantonale Geodateninfrastruktur, führt die amtlichen Register über Grundstücks- und Bodeninformationen und publiziert die zentralen Geoinformationen kundenorientiert über das Geoportal Basel-Stadt. Als man vor einigen Jahren mit einer Weblösung für die Publikation der vielen in der kantonalen Verwaltung vorhandenen Geodaten begann, entschied man sich für proprietäre Software. Im Kontext der Migration und der Nachführung des Systems auf modernere Technologien und auch im Kontext der Entwicklung von closed zu Open Data entschied man sich für eine Lösung basierend auf Open-Source-Software.
Dieser Beitrag stellt den Prozess vor, die Schwierigkeiten, Chancen und auch die &quot;lessons learnt&quot;.
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      <itunes:duration>00:28:20</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Lightning Talks Opening (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5241-lightning_talks_opening</link>
      <description>Vortragende:

OSM Wiki-Tag History – Martin Raifer &lt;br&gt;
Der FOSSGIS kann auch international – Till Adams&lt;br&gt;
Geopedia – Michael Schön&lt;br&gt;
Freie Software und freie Daten sind heute weitgehend verfügbar – was fehlt zum Glück? – Christian Strobl


&lt;b&gt;OSM Wiki-Tag History&lt;/b&gt;
Interaktive Web-Visualisierung der Veränderung der Map_Feature Beschreibung im OSM-Wiki über die Zeit
Nicht nur die Daten von OSM selbst verändern sich fortwährend, auch deren Beschreibung im Wiki ist dem zeitlichen Wandel unterworfen. Diese zu untersuchen hilft bei Fragen zur konzeptionellen Qualität von OSM, insbesondere der Konsistenz zwischen den tatsächlich eingegeben Daten und den Empfehlungen im Wiki.
Eine neue interaktive Web-basierte Visualisierung zeigt hierzu die Veränderung der tag- Beschreibungen im OSM-Wiki über die Zeit an. Über einen TimeSlider kann der Nutzer in nachvollziehen wann neue Tag-Beschreibungen in das Wiki hinzugefügt wurden. Das Open  Source Projekt nutzt die Sprache Haskell zum Parsen der OSM Wiki Seiten. In der InfoBox der Wiki-Seiten wird überprüft, ob sich die Beschreibung der tags geändert hat. Diese Daten werden aggregiert und als JSON an die WebSeite gegeben. Diese nutzt Bibliotheken wie d3js, moment.js, underscore und jquery. 
In Anlehnung an Methoden der Information Visualization erfolgt die Darstellung in einer interaktiv dreh- und zoombaren kreisförmig angeordneten Baumstruktur. Der innere Kreis repräsentiert die Keys. Die Values werden nach außen hin hinzugefügt, wodurch älter Keys mit der Zeit nach innen wandern und so das „Wachsen“ der Map-Feature Beschreibungen im Wiki symbolisiert wird. Weitere Varianten und Verbesserungen der Visualisierung folgen. Wir freuen uns auf Anregungen.
---
Für das Programmkomittee:
Die Visualisierungen befinden sich derzeit noch temporär unter http://projects.mocnik-science.net/osm-vis/ , werden aber demnächst auf eine permanente URL umgezogen. Die neue URL wird rechtzeitig bekannt gegeben. 


&lt;b&gt;Der FOSSGIS kann auch international&lt;/b&gt;
kurzer Bericht über die FOSS4G 2016
Der FOSSGIS e.V. vertritt die deutschsprachige FOSS und OSM Community und versteht sich als deutschsprachiges Chapter der OSGeo Foundation. Seit dem Sommer 2016 weiß das nun auch die internationale Community, denn der FOSSGIS e.V. trat als offizieller Veranstalter internationalen OSGeo-Konferenz, der FOSS4G 2016, auf.
Vorgestellt werden Zahlen, Bilder und auch ein paar Anekdoten, die sich rund um die Organisation eines solchen Events ergeben haben.  

&lt;b&gt;Geopedia&lt;/p&gt;
OSM und Wikipedia
Kern von „Geopedia“ ist die Bereitstellung des &quot;Missing Link&quot; zwischen Wikipedia und einer geographischen Kartendarstellung (OpenStreetMaps): Das Programm visualisiert die Lokalisierung der einzelnen Wikipedia-Artikel. Es existiert als Anwendung im Browser und seit Mai 2016 auch als kostenlose App für iOS, Android und Windows Phone verfügbar.

Wer „Geopedia“ seinen Standort (GPS) oder einen bestimmten Ort nennt, dem werden alle Punkte der Umgebung aufgelistet, über die das digitale Weltlexikon etwas weiß. Das Tool greift über die offizielle mediawiki-API auf die Daten zu, ist also immer aktuell. Die Einträge sind sortiert nach Entfernung bis zu einem Radius von maximal zehn Kilometern. Die Benutzeroberfläche zeigt den geographischen Standort eines Eintrags sowie einen Anriss des zugehörigen Wikipedia-Artikels an, ggf. mit Bild. Bei Interesse gelangt man zum vollständigen Artikel direkt auf der Wikipedia-Seite.

Die Anwendung ist besonders für Globetrotter als digitaler Reiseführer von Nutzen - aus diesem Bedarf heraus ist sie auch entstanden.
Doch auch für Heimatentdecker kann „Geopedia“ hilfreich sein.
Kommunen und Tourismusbüros profitieren ebenfalls: Sie gewinnen Erkenntnisse, was die Weltbürger anderer Sprachen über ihre Gegend aus dem Netz erfahren. Der Blickwinkel auf die Welt lässt sich ändern, weil „Geopedia“ in allen rund 200 Sprachen funktioniert.

Die Anwendungsgebiete sind vielfältig, und auch eine Weiterentwicklung in Kombination mit anderen Datenbanken (z.B. Medien) ist bereits angedacht.


about this event: https://c3voc.de
</description>
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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 22:30:00 +0100</pubDate>
      <guid isPermaLink="true">https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5241-deu-Lightning_Talks_Opening_hd.mp4?1644699183</guid>
      <dc:identifier>5b0a5996-f925-4764-b5fb-a039fd92863e</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-22T22:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Martin Raifer, Till Adams, Michael Schön, Christian Strobl</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5241, 2017</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>OSM Wiki-Tag History - FOSS4G 2016 - Geopedia - Freie Software und freie Daten sind heute weitgehend verfügbar – was fehlt zum Glück?</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Vortragende:

OSM Wiki-Tag History – Martin Raifer &lt;br&gt;
Der FOSSGIS kann auch international – Till Adams&lt;br&gt;
Geopedia – Michael Schön&lt;br&gt;
Freie Software und freie Daten sind heute weitgehend verfügbar – was fehlt zum Glück? – Christian Strobl


&lt;b&gt;OSM Wiki-Tag History&lt;/b&gt;
Interaktive Web-Visualisierung der Veränderung der Map_Feature Beschreibung im OSM-Wiki über die Zeit
Nicht nur die Daten von OSM selbst verändern sich fortwährend, auch deren Beschreibung im Wiki ist dem zeitlichen Wandel unterworfen. Diese zu untersuchen hilft bei Fragen zur konzeptionellen Qualität von OSM, insbesondere der Konsistenz zwischen den tatsächlich eingegeben Daten und den Empfehlungen im Wiki.
Eine neue interaktive Web-basierte Visualisierung zeigt hierzu die Veränderung der tag- Beschreibungen im OSM-Wiki über die Zeit an. Über einen TimeSlider kann der Nutzer in nachvollziehen wann neue Tag-Beschreibungen in das Wiki hinzugefügt wurden. Das Open  Source Projekt nutzt die Sprache Haskell zum Parsen der OSM Wiki Seiten. In der InfoBox der Wiki-Seiten wird überprüft, ob sich die Beschreibung der tags geändert hat. Diese Daten werden aggregiert und als JSON an die WebSeite gegeben. Diese nutzt Bibliotheken wie d3js, moment.js, underscore und jquery. 
In Anlehnung an Methoden der Information Visualization erfolgt die Darstellung in einer interaktiv dreh- und zoombaren kreisförmig angeordneten Baumstruktur. Der innere Kreis repräsentiert die Keys. Die Values werden nach außen hin hinzugefügt, wodurch älter Keys mit der Zeit nach innen wandern und so das „Wachsen“ der Map-Feature Beschreibungen im Wiki symbolisiert wird. Weitere Varianten und Verbesserungen der Visualisierung folgen. Wir freuen uns auf Anregungen.
---
Für das Programmkomittee:
Die Visualisierungen befinden sich derzeit noch temporär unter http://projects.mocnik-science.net/osm-vis/ , werden aber demnächst auf eine permanente URL umgezogen. Die neue URL wird rechtzeitig bekannt gegeben. 


&lt;b&gt;Der FOSSGIS kann auch international&lt;/b&gt;
kurzer Bericht über die FOSS4G 2016
Der FOSSGIS e.V. vertritt die deutschsprachige FOSS und OSM Community und versteht sich als deutschsprachiges Chapter der OSGeo Foundation. Seit dem Sommer 2016 weiß das nun auch die internationale Community, denn der FOSSGIS e.V. trat als offizieller Veranstalter internationalen OSGeo-Konferenz, der FOSS4G 2016, auf.
Vorgestellt werden Zahlen, Bilder und auch ein paar Anekdoten, die sich rund um die Organisation eines solchen Events ergeben haben.  

&lt;b&gt;Geopedia&lt;/p&gt;
OSM und Wikipedia
Kern von „Geopedia“ ist die Bereitstellung des &quot;Missing Link&quot; zwischen Wikipedia und einer geographischen Kartendarstellung (OpenStreetMaps): Das Programm visualisiert die Lokalisierung der einzelnen Wikipedia-Artikel. Es existiert als Anwendung im Browser und seit Mai 2016 auch als kostenlose App für iOS, Android und Windows Phone verfügbar.

Wer „Geopedia“ seinen Standort (GPS) oder einen bestimmten Ort nennt, dem werden alle Punkte der Umgebung aufgelistet, über die das digitale Weltlexikon etwas weiß. Das Tool greift über die offizielle mediawiki-API auf die Daten zu, ist also immer aktuell. Die Einträge sind sortiert nach Entfernung bis zu einem Radius von maximal zehn Kilometern. Die Benutzeroberfläche zeigt den geographischen Standort eines Eintrags sowie einen Anriss des zugehörigen Wikipedia-Artikels an, ggf. mit Bild. Bei Interesse gelangt man zum vollständigen Artikel direkt auf der Wikipedia-Seite.

Die Anwendung ist besonders für Globetrotter als digitaler Reiseführer von Nutzen - aus diesem Bedarf heraus ist sie auch entstanden.
Doch auch für Heimatentdecker kann „Geopedia“ hilfreich sein.
Kommunen und Tourismusbüros profitieren ebenfalls: Sie gewinnen Erkenntnisse, was die Weltbürger anderer Sprachen über ihre Gegend aus dem Netz erfahren. Der Blickwinkel auf die Welt lässt sich ändern, weil „Geopedia“ in allen rund 200 Sprachen funktioniert.

Die Anwendungsgebiete sind vielfältig, und auch eine Weiterentwicklung in Kombination mit anderen Datenbanken (z.B. Medien) ist bereits angedacht.


about this event: https://c3voc.de
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    <item>
      <title>Eröffnungsveranstaltung der FOSSGIS-Konferenz 2017 (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5239-eroffnungsveranstaltung_der_fossgis-konferenz_2017</link>
      <description>Begrüßung und Moderation durch Marco Lechner, Vorsitzender des veranstaltenden FOSSGIS e.V. und Grußworte der gastgebenden Universität Passau von Prof. Harald Kosch und Prof. Dr. Tomas Sauer.
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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 22:10:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-22T22:10:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Dr. Marco Lechner</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5239, 2017, Sonstiges</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Begrüßung und Moderation durch Marco Lechner, Vorsitzender des veranstaltenden FOSSGIS e.V. und Grußworte der gastgebenden Universität Passau von Prof. Harald Kosch und Prof. Dr. Tomas Sauer.
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      <title>Vortrag Goldsponsor (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5240-vortrag_goldsponsor</link>
      <description>Vortrag des Goldsponsors WhereGroup. 

Die WhereGroup freut sich, in diesem Jahr - nach 2015 bereits zum zweiten Mal - Goldsponsor der FOSSGIS Konferenz zu sein.

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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 22:10:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-22T22:10:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Olaf Knopp</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5240, 2017, Sonstiges</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Goldsponsor WhereGroup Vortrag Olaf Knopp</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Vortrag des Goldsponsors WhereGroup. 

Die WhereGroup freut sich, in diesem Jahr - nach 2015 bereits zum zweiten Mal - Goldsponsor der FOSSGIS Konferenz zu sein.

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      <title>Lightning Talks I (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5242-lightning_talks_i</link>
      <description>&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Routenplanung durch Flächen
&lt;strong&gt;(Jakob Miksch)&lt;/strong&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Interaktive Visualisierung von Geodaten in Jupyter Notebooks &lt;strong&gt;(Johannes Kröger)&lt;/strong&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Summer of Code &lt;strong&gt;(Tobias Knerr)&lt;/strong&gt;
&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;osm_address_db – Stand der Dinge &lt;strong&gt;(Christopher Lorenz)&lt;/strong&gt;&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

&lt;b&gt;Routenplanung durch Flächen - ein kurzer Überblick&lt;/b&gt; 
Routenplaner wie OSRM, GraphHopper oder pgRouting sind mittlerweile schon sehr ausgereift und können Routen für verschiedenen Profile (Auto, Fußgänger, Fahrrad ...) berechnen. Die Navigation über Flächen wie zum Beispiel Plätzen bereitet jedoch nach wie vor Probleme. Bis jetzt wird nur der Rand der Fläche in den Routinggraphen integriert. Eine Route die über einen Platz führt kann deswegen eine sehr unrealisitische Form bekommen. In manchen Fällen wir auch eine viel zu lange Route berechnet.

Um dieses Problem zu lösen gibt es bereits mehrere Ansätze. Der Vortrag wird einen Überblick über die bestehenden Entwicklungen geben. Der naheliegendste Ansatz ist virtuelle Wege zu generieren die über den Platz führen und diese in den Routinggraphen zu integrieren. Dabei stehen einige Algorithmen zur Auswahl (Sichtverbindungen, Grid, Delaunay, Voronoi, Skeleton ... ). Zwei dieser Algorithmen werden genauer beschrieben und kurz vorgeführt.

&lt;b&gt;Interaktive Visualisierung von Geodaten in Jupyter Notebooks&lt;/b&gt;
&lt;i&gt;Shapely&lt;/i&gt; ist eine Python-Bibliothek für Geometrien und geometrische Operationen. &lt;i&gt;Jupyter Notebook&lt;/i&gt; ist eine Art dokument-orientierte, webbrowser-basierte Entwicklungsumgebung, in welcher man Python-Code schreiben und blockweise ausführen kann.

Shapely-Geometrieobjekte können in Jupyter-Notebooks direkt als grafische Elemente dargestellt werden. Jupyter bietet die Möglichkeit den Input von Funktionen interaktiv über Elemente wie Slider oder Dropdown-Menüs zu ändern. Zusammen ermöglicht dies äußerst einfach interaktive Visualisierungen von geometrischen Daten, etwa zur Exploration von Datensätzen oder zur visuelle Analyse von Algorithmen. 

Gezeigt wird ein grober Überblick der Basics sowie ein paar einfache und hoffentlich beeindruckende Beispiele, die Lust auf mehr machen sollten. Verwendet werden dabei neben Shapely auch Fiona, pyproj, rtree und GeographicLib.

&lt;b&gt;Summer of Code - Bericht vom GSoC 2016&lt;/b&gt;
Der Google Summer of Code (GSoC) ist eine jährliche Veranstaltung, bei der Studierende aus der ganzen Welt einen Sommer lang Code für Open-Source-Projekte schreiben. Betreut werden sie dabei durch erfahrene Freiwillige aus den jeweiligen Open-Source-Communities.

Auch OpenStreetMap beteiligt sich regelmäßig als Mentoringorganisation beim Google Summer of Code. 2016 konnten so sechs studentische Projekte betreut werden, darunter Verbesserungen am Code von JOSM und ein Plugin zur Bearbeitung von ÖPNV-Daten, ein Spur-Editor für iD sowie verbesserte Shadereffekte für das 3D-Rendering von OSM2World.

Der Vortrag stellt neben dem generellen Ablauf des GSoC vor allem die diesjährigen Projekte vor und möchte dazu ermuntern, sich in diesem Jahr selbst am GSoC zu beteiligen – sei es als Studierender oder als Mentor.

&lt;b&gt;osm_address_db - Stand der Dinge&lt;/b&gt;
In Salzburg wurde das Projekt osm_address_db in einem Vortrag vorgestellt. In diesem kurzen Talk wird der aktuelle Stand der Anwendung dargestellt. Was hat sich getan bzw. was ist in den kommenden Monaten zu erwarten? Je nach Stand der Entwicklung kann ggf. bereits ein erstes Release angekündigt werden, welches dann mit deutschlandweiten Daten regelmäßig auf dem aktuellen Stand gehalten wird.
about this event: https://c3voc.de
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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 18:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-22T18:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Jakob Miksch, Johannes Kröger, Tobias Knerr, Christopher Lorenz</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5242, 2017</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Routenplanung durch Flächen - Interaktive Visualisierung von Geodaten in Jupyter Notebooks - Summer of Code - osm_address_db</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Routenplanung durch Flächen
&lt;strong&gt;(Jakob Miksch)&lt;/strong&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Interaktive Visualisierung von Geodaten in Jupyter Notebooks &lt;strong&gt;(Johannes Kröger)&lt;/strong&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Summer of Code &lt;strong&gt;(Tobias Knerr)&lt;/strong&gt;
&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;osm_address_db – Stand der Dinge &lt;strong&gt;(Christopher Lorenz)&lt;/strong&gt;&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

&lt;b&gt;Routenplanung durch Flächen - ein kurzer Überblick&lt;/b&gt; 
Routenplaner wie OSRM, GraphHopper oder pgRouting sind mittlerweile schon sehr ausgereift und können Routen für verschiedenen Profile (Auto, Fußgänger, Fahrrad ...) berechnen. Die Navigation über Flächen wie zum Beispiel Plätzen bereitet jedoch nach wie vor Probleme. Bis jetzt wird nur der Rand der Fläche in den Routinggraphen integriert. Eine Route die über einen Platz führt kann deswegen eine sehr unrealisitische Form bekommen. In manchen Fällen wir auch eine viel zu lange Route berechnet.

Um dieses Problem zu lösen gibt es bereits mehrere Ansätze. Der Vortrag wird einen Überblick über die bestehenden Entwicklungen geben. Der naheliegendste Ansatz ist virtuelle Wege zu generieren die über den Platz führen und diese in den Routinggraphen zu integrieren. Dabei stehen einige Algorithmen zur Auswahl (Sichtverbindungen, Grid, Delaunay, Voronoi, Skeleton ... ). Zwei dieser Algorithmen werden genauer beschrieben und kurz vorgeführt.

&lt;b&gt;Interaktive Visualisierung von Geodaten in Jupyter Notebooks&lt;/b&gt;
&lt;i&gt;Shapely&lt;/i&gt; ist eine Python-Bibliothek für Geometrien und geometrische Operationen. &lt;i&gt;Jupyter Notebook&lt;/i&gt; ist eine Art dokument-orientierte, webbrowser-basierte Entwicklungsumgebung, in welcher man Python-Code schreiben und blockweise ausführen kann.

Shapely-Geometrieobjekte können in Jupyter-Notebooks direkt als grafische Elemente dargestellt werden. Jupyter bietet die Möglichkeit den Input von Funktionen interaktiv über Elemente wie Slider oder Dropdown-Menüs zu ändern. Zusammen ermöglicht dies äußerst einfach interaktive Visualisierungen von geometrischen Daten, etwa zur Exploration von Datensätzen oder zur visuelle Analyse von Algorithmen. 

Gezeigt wird ein grober Überblick der Basics sowie ein paar einfache und hoffentlich beeindruckende Beispiele, die Lust auf mehr machen sollten. Verwendet werden dabei neben Shapely auch Fiona, pyproj, rtree und GeographicLib.

&lt;b&gt;Summer of Code - Bericht vom GSoC 2016&lt;/b&gt;
Der Google Summer of Code (GSoC) ist eine jährliche Veranstaltung, bei der Studierende aus der ganzen Welt einen Sommer lang Code für Open-Source-Projekte schreiben. Betreut werden sie dabei durch erfahrene Freiwillige aus den jeweiligen Open-Source-Communities.

Auch OpenStreetMap beteiligt sich regelmäßig als Mentoringorganisation beim Google Summer of Code. 2016 konnten so sechs studentische Projekte betreut werden, darunter Verbesserungen am Code von JOSM und ein Plugin zur Bearbeitung von ÖPNV-Daten, ein Spur-Editor für iD sowie verbesserte Shadereffekte für das 3D-Rendering von OSM2World.

Der Vortrag stellt neben dem generellen Ablauf des GSoC vor allem die diesjährigen Projekte vor und möchte dazu ermuntern, sich in diesem Jahr selbst am GSoC zu beteiligen – sei es als Studierender oder als Mentor.

&lt;b&gt;osm_address_db - Stand der Dinge&lt;/b&gt;
In Salzburg wurde das Projekt osm_address_db in einem Vortrag vorgestellt. In diesem kurzen Talk wird der aktuelle Stand der Anwendung dargestellt. Was hat sich getan bzw. was ist in den kommenden Monaten zu erwarten? Je nach Stand der Entwicklung kann ggf. bereits ein erstes Release angekündigt werden, welches dann mit deutschlandweiten Daten regelmäßig auf dem aktuellen Stand gehalten wird.
about this event: https://c3voc.de
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    </item>
    <item>
      <title>Erstellung von Karten mit OSM-Daten (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5200-erstellung_von_karten_mit_osm-daten</link>
      <description>Will man Informationen mit einer Karte visualisieren, wird meist eine Hintergrundkarte als Basisinformation und Orientierung benötigt. Je nach Projekt-Zielstellung muss die Hintergrundkarte anpassbar sein. Mit OSM-Daten können Karten diesbezüglich aufgewertet werden.

In einem Freizeit-Projekt habe ich für den Crossduathlon Bautzen eine Streckenkarte mit Hilfe von QGIS, OSM und GPS-Kartierung erstellt. Ziel war es, die Wettkampfinfrastruktur auf einen lagetreuen Plan zu bringen. Der Hintergrund sollte zur Orientierung dienen, die Landnutzungen abgrenzen, den Flusslauf der Spree zeigen und die Gebäude abbilden. So sollte Raum bleiben für die wesentlichen Overlay Informationen.
Von Beginn an stellte sich die Frage nach einer geeigneten Hintergrundkarte. Die amtliche digitale Topographie (Basis DLM, DTK) schied wegen der kompliziert zu handhabenden Datenstruktur aus. Wie kann man also die OSM-Datenbank zur Kartenerstellung in QGIS nutzen? Es gibt eine Vielzahl an Optionen!

In meinem Vortrag zeige ich anhand des konkreten Projektes, wie man OSM-Daten für eine Karte nutzbar machen kann. Ich habe QGIS-Plugins und Webanwendungen zum OSM-Daten Export getestet und auf Eignung im QGIS geprüft. Ich werde auf die Stärken, aber auch auf die Schwächen der Varianten und der OSM-Datennutzung eingehen. Sehr hilfreich bei der Realisierung war u.a. das Community Forum StackExchange, der OSM Tagfinder und OSM Taginfo.

about this event: https://c3voc.de
</description>
      <enclosure url="https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5200-deu-Erstellung_von_Karten_mit_OSM-Daten_hd.mp4"
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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 18:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:identifier>e2a8bc59-28a3-41bc-a6a2-bc57a3e5c7a5</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-22T18:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Axel Heinemann</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5200, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Will man Informationen mit einer Karte visualisieren, wird meist eine Hintergrundkarte als Basisinformation und Orientierung benötigt. Je nach Projekt-Zielstellung muss die Hintergrundkarte anpassbar sein. Mit OSM-Daten können Karten diesbezüglich aufgewertet werden.

In einem Freizeit-Projekt habe ich für den Crossduathlon Bautzen eine Streckenkarte mit Hilfe von QGIS, OSM und GPS-Kartierung erstellt. Ziel war es, die Wettkampfinfrastruktur auf einen lagetreuen Plan zu bringen. Der Hintergrund sollte zur Orientierung dienen, die Landnutzungen abgrenzen, den Flusslauf der Spree zeigen und die Gebäude abbilden. So sollte Raum bleiben für die wesentlichen Overlay Informationen.
Von Beginn an stellte sich die Frage nach einer geeigneten Hintergrundkarte. Die amtliche digitale Topographie (Basis DLM, DTK) schied wegen der kompliziert zu handhabenden Datenstruktur aus. Wie kann man also die OSM-Datenbank zur Kartenerstellung in QGIS nutzen? Es gibt eine Vielzahl an Optionen!

In meinem Vortrag zeige ich anhand des konkreten Projektes, wie man OSM-Daten für eine Karte nutzbar machen kann. Ich habe QGIS-Plugins und Webanwendungen zum OSM-Daten Export getestet und auf Eignung im QGIS geprüft. Ich werde auf die Stärken, aber auch auf die Schwächen der Varianten und der OSM-Datennutzung eingehen. Sehr hilfreich bei der Realisierung war u.a. das Community Forum StackExchange, der OSM Tagfinder und OSM Taginfo.

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      <itunes:duration>00:16:56</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Shine on R (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5218-shine_on_r</link>
      <description>R wurde vor einigen Dekaden von Statistikern entwickelt, um in erster Linie statistische Fragestellungen zu bearbeiten bzw. zu lösen. Dabei ist R nicht nur ein „Statistik-Werkzeug“, sondern eine flexible und mächtige Programmiersprache, die auf allen gängigen Betriebssystemen (Unix, OSX, Windows) verfügbar ist und  durch eine stetig wachsende Anzahl von Paketen aus allen Bereichen erweitert werden kann.  Diese werden in der Regel über das Comprehensive R Archive Network (CRAN) zur Verfügung gestellt. So gibt es auch eine Vielzahl von Paketen, um räumliche Daten in R zu lesen, zu analysieren, zu manipulieren, zu visualisieren und zu schreiben. Durch die Pakete rgdal und das sich in aktiver Entwicklung befindende sf kann R alle von GDAL unterstützen Formate lesen und schreiben und bietet  darüber hinaus R-Datenstrukturen an, die ein R-typisches und flexibles Datahandling ermöglichen.  Auch können R-Skripte direkt (analog zu Python) in QGIS eingebunden werden, so dass in QGIS auf die statistischen Algorithmen von R zugegriffen  werden kann.

Vor allen in den letzten Jahren wurde R um viele „Features“ bzw. Pakete erweitert, die zum einen die Arbeit mit R erleichtern und zum anderen die Möglichkeit bieten in wenigen Zeilen Code flexible Web-Apps (R-Paket shiny) zu implementieren und zu hosten (Shiny Server). Durch das R-Paket leaflet lassen sich so auf einfache Weise interaktive Karten basierend auf dem Leaflet-Javascript-Framework erzeugen. Darüber hinaus können die interaktiven Karten auch direkt in der Open-Source-Entwicklungsumgebung RStudio angezeigt werden und sowohl RStudio als auch der Shiny Server können problemlos in Docker-Containern  betrieben werden, sodass z.B. auch ein „R-Spatial-Data-Processing“-Container inklusive Entwicklungsumgebung „gebaut“ werden kann.

Übersicht gängiger R-Packages zur Spatialdatenverarbeitung und -visualisierung, die in dem Vortrag besprochen werden:
•	sf
•	sp
•	rgdal
•	raster
•	rgeos
•	maptools
•	gdalUtils
•	rmapshaper
•	spatstat
•	rqgis
•	leaflet
•	osrm
•	lawn (R meets turf.js)
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</description>
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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 17:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:identifier>3249509e-7ed4-4d17-b4a3-61c6edb4e861</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-22T17:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Stefan Küthe</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5218, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Geospatial data processing the /Ahh/R way</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>R wurde vor einigen Dekaden von Statistikern entwickelt, um in erster Linie statistische Fragestellungen zu bearbeiten bzw. zu lösen. Dabei ist R nicht nur ein „Statistik-Werkzeug“, sondern eine flexible und mächtige Programmiersprache, die auf allen gängigen Betriebssystemen (Unix, OSX, Windows) verfügbar ist und  durch eine stetig wachsende Anzahl von Paketen aus allen Bereichen erweitert werden kann.  Diese werden in der Regel über das Comprehensive R Archive Network (CRAN) zur Verfügung gestellt. So gibt es auch eine Vielzahl von Paketen, um räumliche Daten in R zu lesen, zu analysieren, zu manipulieren, zu visualisieren und zu schreiben. Durch die Pakete rgdal und das sich in aktiver Entwicklung befindende sf kann R alle von GDAL unterstützen Formate lesen und schreiben und bietet  darüber hinaus R-Datenstrukturen an, die ein R-typisches und flexibles Datahandling ermöglichen.  Auch können R-Skripte direkt (analog zu Python) in QGIS eingebunden werden, so dass in QGIS auf die statistischen Algorithmen von R zugegriffen  werden kann.

Vor allen in den letzten Jahren wurde R um viele „Features“ bzw. Pakete erweitert, die zum einen die Arbeit mit R erleichtern und zum anderen die Möglichkeit bieten in wenigen Zeilen Code flexible Web-Apps (R-Paket shiny) zu implementieren und zu hosten (Shiny Server). Durch das R-Paket leaflet lassen sich so auf einfache Weise interaktive Karten basierend auf dem Leaflet-Javascript-Framework erzeugen. Darüber hinaus können die interaktiven Karten auch direkt in der Open-Source-Entwicklungsumgebung RStudio angezeigt werden und sowohl RStudio als auch der Shiny Server können problemlos in Docker-Containern  betrieben werden, sodass z.B. auch ein „R-Spatial-Data-Processing“-Container inklusive Entwicklungsumgebung „gebaut“ werden kann.

Übersicht gängiger R-Packages zur Spatialdatenverarbeitung und -visualisierung, die in dem Vortrag besprochen werden:
•	sf
•	sp
•	rgdal
•	raster
•	rgeos
•	maptools
•	gdalUtils
•	rmapshaper
•	spatstat
•	rqgis
•	leaflet
•	osrm
•	lawn (R meets turf.js)
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      <itunes:duration>00:27:27</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Druckbare Karten im Web erzeugen (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5145-druckbare_karten_im_web_erzeugen</link>
      <description>Es gibt mittlerweile eine Vielzahl von Online-Diensten die OSM-Daten im Web präsentieren, aber nur die wenigsten davon sind auch geeignet druckbare Dokumente zu erzeugen. Dieser Vortrag wird vor allem eine Weiterentwicklung von MapOSMatic vorstellen; eine Service der sowohl großformatige als auch mehrseitige hochauflösende Kartendokumente erzeugt.

MapOSMatic erzeugt großformatige Karten als PDF, SVG oder als hochauflösendes PNG. OSM-Daten werden mit Hilfe anpassbarer Stylesheets erzeugt und optional mit zusätzlichen textuellen und grafischen Informationen ergänzt, wie z.B. Straßenlisten für den sichtbaren Bereich. Die Ausgabe kann dabei als einzelne große Karte oder als atlasartiger Mehrseiter erfolgen.

Das ursprüngliche MapOSMatic ist bereits länger verfügbar, die Entwicklung und Pflege ist aber leider in den letzten Jahren weitestgehend zum Stillstand gekommen. Der Vortrag wird sowohl das ursprüngliche Projekt als auch meine eigenen Anpassungen und Erweiterungen vorstellen.

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</description>
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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 17:30:00 +0100</pubDate>
      <guid isPermaLink="true">https://cdn.media.ccc.de/events/fossgis/2017/h264-hd/fossgis17-5145-deu-Druckbare_Karten_im_Web_erzeugen_hd.mp4?1644698596</guid>
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      <dc:date>2017-03-22T17:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Hartmut Holzgraefe</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5145, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>MapOSMatic und MyOSMatic</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Es gibt mittlerweile eine Vielzahl von Online-Diensten die OSM-Daten im Web präsentieren, aber nur die wenigsten davon sind auch geeignet druckbare Dokumente zu erzeugen. Dieser Vortrag wird vor allem eine Weiterentwicklung von MapOSMatic vorstellen; eine Service der sowohl großformatige als auch mehrseitige hochauflösende Kartendokumente erzeugt.

MapOSMatic erzeugt großformatige Karten als PDF, SVG oder als hochauflösendes PNG. OSM-Daten werden mit Hilfe anpassbarer Stylesheets erzeugt und optional mit zusätzlichen textuellen und grafischen Informationen ergänzt, wie z.B. Straßenlisten für den sichtbaren Bereich. Die Ausgabe kann dabei als einzelne große Karte oder als atlasartiger Mehrseiter erfolgen.

Das ursprüngliche MapOSMatic ist bereits länger verfügbar, die Entwicklung und Pflege ist aber leider in den letzten Jahren weitestgehend zum Stillstand gekommen. Der Vortrag wird sowohl das ursprüngliche Projekt als auch meine eigenen Anpassungen und Erweiterungen vorstellen.

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      <itunes:duration>00:24:42</itunes:duration>
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    <item>
      <title>Lassen wir einmal eine Statistik drüber laufen ... (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5164-lassen_wir_einmal_eine_statistik_druber_laufen</link>
      <description>Die Darstellung und statistische Auswertung landschftsbezogener Daten stellt insbesondere dann eine Herausforderung dar, wenn keine Funktionalitäten hinsichtlich geografischer Informationssysteme oder Statistiksoftware erwartet werden können. Gefragt sind hochflexible Web-GIS-Anwendungen, die weder zu hohe Anforderungen an den Anwender noch einen hohen Aufwand der Datenpflege und Aufbereitung erfordern. 
Gezeigt wird eine Lösung, die auf der Basis der Statistiksprache R und verschiedener eingebundener Packages (Shiny, Rleaflet etc.) die Raumnutzungsdaten freilebender telemetrierter Rothirsche im Webbrowser abbildet und durch den Anwender interaktiv auswerten lässt. Die Aktualität der Darstellung hängt ausschließlich von der Bereitstellung der Daten ab. Neben der interaktiven Darstellung der Daten lassen sich geostatistische Auswertungen unterschiedlichster Art auch von verschiedenen Arbeitsgruppen von überall aus realisieren. 

Der Vortrag soll sowohl die vielfältigen Möglichkeiten der Darstellung und Auswertung statistischer Daten, als auch die technischen Abläufe der Anwendung beleuchten.
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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 17:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-22T17:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Horst Reinecke</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5164, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Interaktive Visualisierung und Analyse geostatistischer Telemetriedaten am Beispiel freilebender Rothirsche</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Die Darstellung und statistische Auswertung landschftsbezogener Daten stellt insbesondere dann eine Herausforderung dar, wenn keine Funktionalitäten hinsichtlich geografischer Informationssysteme oder Statistiksoftware erwartet werden können. Gefragt sind hochflexible Web-GIS-Anwendungen, die weder zu hohe Anforderungen an den Anwender noch einen hohen Aufwand der Datenpflege und Aufbereitung erfordern. 
Gezeigt wird eine Lösung, die auf der Basis der Statistiksprache R und verschiedener eingebundener Packages (Shiny, Rleaflet etc.) die Raumnutzungsdaten freilebender telemetrierter Rothirsche im Webbrowser abbildet und durch den Anwender interaktiv auswerten lässt. Die Aktualität der Darstellung hängt ausschließlich von der Bereitstellung der Daten ab. Neben der interaktiven Darstellung der Daten lassen sich geostatistische Auswertungen unterschiedlichster Art auch von verschiedenen Arbeitsgruppen von überall aus realisieren. 

Der Vortrag soll sowohl die vielfältigen Möglichkeiten der Darstellung und Auswertung statistischer Daten, als auch die technischen Abläufe der Anwendung beleuchten.
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      <itunes:duration>00:25:34</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Lizenzinkompatibilitäten bei Open Data Lizenzen (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5181-lizenzinkompatibilitaten_bei_open_data_lizenzen</link>
      <description>Daten werden oft als digitaler Rohstoff der Zukunft gepriesen. Insbesondere die Möglichkeit, verschiedene Datensätze miteinander zu kombinieren, ermöglicht es, Erkenntnisse zu gewinnen, die über den Inhalt der einzelnen Datensätze deutlich hinaus gehen. Hier liegt das eigentliche Potential, zusätzliches Wissen zu generieren oder kommerziell verwertbare Informationen zu erhalten.

Der Staat unterstützt dieses Potential von Daten, indem er in zunehmendem Maße Open Government Data bereitstellt.

Allen Datensätzen ist gemein, dass Sie unter einer Lizenz freigegeben werden, die regelt, unter welchen Bedingungen die Datensätze genutzt werden dürfen und welche Regeln dabei zu beachten sind. Hier existiert für den Lizenzgeber – auch im Bereich Open Data – ein breiter Gestaltungsspielraum. Die Kehrseite dieser Handlungsfreiheiten sind auftretende Lizenzinkompatibilitäten. Nicht alles was Open Data ist, darf auch miteinander kombiniert werden.

Der Vortrag erklärt die Hintergründe von Lizenzinkompatibilitäten, gibt Hinweise, wie man diese erkennen kann und welche Handlungsoptionen es gibt.  
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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 17:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-22T17:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Falk Zscheile</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5181, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Daten werden oft als digitaler Rohstoff der Zukunft gepriesen. Insbesondere die Möglichkeit, verschiedene Datensätze miteinander zu kombinieren, ermöglicht es, Erkenntnisse zu gewinnen, die über den Inhalt der einzelnen Datensätze deutlich hinaus gehen. Hier liegt das eigentliche Potential, zusätzliches Wissen zu generieren oder kommerziell verwertbare Informationen zu erhalten.

Der Staat unterstützt dieses Potential von Daten, indem er in zunehmendem Maße Open Government Data bereitstellt.

Allen Datensätzen ist gemein, dass Sie unter einer Lizenz freigegeben werden, die regelt, unter welchen Bedingungen die Datensätze genutzt werden dürfen und welche Regeln dabei zu beachten sind. Hier existiert für den Lizenzgeber – auch im Bereich Open Data – ein breiter Gestaltungsspielraum. Die Kehrseite dieser Handlungsfreiheiten sind auftretende Lizenzinkompatibilitäten. Nicht alles was Open Data ist, darf auch miteinander kombiniert werden.

Der Vortrag erklärt die Hintergründe von Lizenzinkompatibilitäten, gibt Hinweise, wie man diese erkennen kann und welche Handlungsoptionen es gibt.  
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      <itunes:duration>00:25:40</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Qualitätssicherung mit Vektortiles (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5147-qualitatssicherung_mit_vektortiles</link>
      <description>Bisher existente Qualitätssicherungswerkzeuge wie Osmose, Keep Right oder der OpenStreetMap Inspector, die nicht auf ein spezielles Thema fokussiert sind, haben meist den Nachteil, dass nur täglich ihre Daten aktualisieren können. In einer Zeit, in der es Usus ist, dass öffentliche Tileserver minütliche Diffs beziehen, erscheint der Aktualisierungszyklus dieser QA-Dienste aus der Zeit gefallen. Grund dafür ist, dass sie jeden Tag alle Daten prozessieren und dadurch keine akzeptablen Aktualisierungszyklus erreichen können.

Mit einer Vektortile-basierten Architektur sind häufigere Updates möglich, denn es werden – wie bei einem Tileserver – nur die Tiles neu prozessiert, die sich geändert haben. Die Schwierigkeit liegt darin, den inhaltlichen und räumlichen Umfang der Vektortiles festzulegen.
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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 16:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-22T16:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Michael Reichert</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5147, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Bisher existente Qualitätssicherungswerkzeuge wie Osmose, Keep Right oder der OpenStreetMap Inspector, die nicht auf ein spezielles Thema fokussiert sind, haben meist den Nachteil, dass nur täglich ihre Daten aktualisieren können. In einer Zeit, in der es Usus ist, dass öffentliche Tileserver minütliche Diffs beziehen, erscheint der Aktualisierungszyklus dieser QA-Dienste aus der Zeit gefallen. Grund dafür ist, dass sie jeden Tag alle Daten prozessieren und dadurch keine akzeptablen Aktualisierungszyklus erreichen können.

Mit einer Vektortile-basierten Architektur sind häufigere Updates möglich, denn es werden – wie bei einem Tileserver – nur die Tiles neu prozessiert, die sich geändert haben. Die Schwierigkeit liegt darin, den inhaltlichen und räumlichen Umfang der Vektortiles festzulegen.
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    </item>
    <item>
      <title>OpenLayers (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5186-openlayers</link>
      <description>OpenLayers ist eine sehr bekannte und verbreitete Open-Source-JavaScript-Bibliothek, um interaktive Karten im Web aus verschiedenste Quellen mit reichhaltigen Interaktionsmöglichkeiten zu erstellen. Seit mehr als zehn Jahren wird OpenLayers stets weiterentwickelt und ist auch im Jahre 2017 eine moderne Bibliothek, die ihren Benutzern eine Fülle an Optionen an die Hand gibt, um auch anspruchsvollste webbasierte Kartenapplikation zu erstellen.

Der Vortrag stellt die Bibliothek ausführlich vor und wird anschließend ein Hauptaugenmerk besonders auf neue Features und wichtige Fixes seit der letzten FOSSGIS-Konferenz legen. Des Weiteren wagen wir einen Blick in die Zukunft des Projektes. Was wird sich für Benutzer von OpenLayers ändern und gibt es Features, die wir bald bereitstellen werden? Wie kann ich selber beitragen, um OpenLayers weiter zu entwickeln?
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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 16:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-22T16:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Marc Jansen</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5186, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Stand, Neues und Zukünftiges</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>OpenLayers ist eine sehr bekannte und verbreitete Open-Source-JavaScript-Bibliothek, um interaktive Karten im Web aus verschiedenste Quellen mit reichhaltigen Interaktionsmöglichkeiten zu erstellen. Seit mehr als zehn Jahren wird OpenLayers stets weiterentwickelt und ist auch im Jahre 2017 eine moderne Bibliothek, die ihren Benutzern eine Fülle an Optionen an die Hand gibt, um auch anspruchsvollste webbasierte Kartenapplikation zu erstellen.

Der Vortrag stellt die Bibliothek ausführlich vor und wird anschließend ein Hauptaugenmerk besonders auf neue Features und wichtige Fixes seit der letzten FOSSGIS-Konferenz legen. Des Weiteren wagen wir einen Blick in die Zukunft des Projektes. Was wird sich für Benutzer von OpenLayers ändern und gibt es Features, die wir bald bereitstellen werden? Wie kann ich selber beitragen, um OpenLayers weiter zu entwickeln?
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      <itunes:duration>00:23:34</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>OSM-basierte Standortmodellierung von Ladesäulen für Elektromobilität am Beispiel des Bayerischen Waldes (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5185-osm-basierte_standortmodellierung_von_ladesaulen_fur_elektromobilitat_am_beispiel_des_bayerischen_waldes</link>
      <description>Trotz der staatlichen Förderung von Elektromobilität stagniert der Verkauf von Elektrofahrzeugen auf niedrigem Niveau. Ein Hauptgrund hierfür wird in der mangelhaften Ladeinfrastruktur insbesondere in ländlichen Räumen gesehen, wo große Ansprüche an Reichweiten und den Individualverkehr gestellt werden. Ausgehend von dieser Problemstellung präsentiert der Vortrag einen GIS-basierten Ansatz, wie sich räumliche Hotspots für Ladeinfrastruktur modellieren lassen. Dabei werden Einzugsgebiete um verschiedene Point of Interests (POIs) berechnet und in einem Gravitationsmodell mit Nutzungsdaten zusammengeführt. Datengrundlage sowohl für die Berechnung der Einzugsgebiete als auch für die POIs ist OpenStreetMap.
Neben den räumlichen Distanzen ist die zeitliche Frequentierung und die Verweildauer an den jeweiligen Orten ein wesentlicher Einflussfaktor. Hierzu werden Nutzergruppen, z.B. nach Alter, Geschlecht, Familiensituation, Freizeitverhalten oder Arbeitssituation, definiert und in Bezug zu den jeweiligen POI gesetzt. Dabei gilt, je häufiger und länger sich eine Nutzergruppe an einem Standort aufhält, desto höher wird der Standort hinsichtlich des Bedarfs an Ladeinfrastruktur gewichtet. Die Daten zur Bildung der Nutzergruppen sind ebenfalls frei verfügbar. Innerhalb der modellierten Hotspots lassen sich schließlich konkrete Ladesäulenstandorte über die Gehdistanzen zwischen Parkmöglichkeiten und Zielort (POI) identifiziert. Die präsentierten Ergebnisse zeigen die exemplarische Anwendung des Standortmodells für die Region Südostbayern, im dortigen E-WALD-Projektgebiet. Die Vorgehensweise ist jedoch auf beliebige Regionen übertragbar.
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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 15:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-22T15:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Anna Marquardt</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5185, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Trotz der staatlichen Förderung von Elektromobilität stagniert der Verkauf von Elektrofahrzeugen auf niedrigem Niveau. Ein Hauptgrund hierfür wird in der mangelhaften Ladeinfrastruktur insbesondere in ländlichen Räumen gesehen, wo große Ansprüche an Reichweiten und den Individualverkehr gestellt werden. Ausgehend von dieser Problemstellung präsentiert der Vortrag einen GIS-basierten Ansatz, wie sich räumliche Hotspots für Ladeinfrastruktur modellieren lassen. Dabei werden Einzugsgebiete um verschiedene Point of Interests (POIs) berechnet und in einem Gravitationsmodell mit Nutzungsdaten zusammengeführt. Datengrundlage sowohl für die Berechnung der Einzugsgebiete als auch für die POIs ist OpenStreetMap.
Neben den räumlichen Distanzen ist die zeitliche Frequentierung und die Verweildauer an den jeweiligen Orten ein wesentlicher Einflussfaktor. Hierzu werden Nutzergruppen, z.B. nach Alter, Geschlecht, Familiensituation, Freizeitverhalten oder Arbeitssituation, definiert und in Bezug zu den jeweiligen POI gesetzt. Dabei gilt, je häufiger und länger sich eine Nutzergruppe an einem Standort aufhält, desto höher wird der Standort hinsichtlich des Bedarfs an Ladeinfrastruktur gewichtet. Die Daten zur Bildung der Nutzergruppen sind ebenfalls frei verfügbar. Innerhalb der modellierten Hotspots lassen sich schließlich konkrete Ladesäulenstandorte über die Gehdistanzen zwischen Parkmöglichkeiten und Zielort (POI) identifiziert. Die präsentierten Ergebnisse zeigen die exemplarische Anwendung des Standortmodells für die Region Südostbayern, im dortigen E-WALD-Projektgebiet. Die Vorgehensweise ist jedoch auf beliebige Regionen übertragbar.
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      <itunes:duration>00:23:55</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>Neues von MapProxy (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5163-neues_von_mapproxy</link>
      <description>Die Open-Source-Software MapProxy ist ein WMS- &amp; Kachel-Proxy mit der Kartendienste, durch Vorgenerieren und Zwischenspeichern, beschleunigt werden können.

Durch die zentrale Position von MapProxy, verfügt die Software über viele weitere Eingriffsmöglichkeiten und Anknüpfungspunkte zu bestehenden Kartendiensten. Karten können durch MapProxy unter anderem kombiniert, umtransformiert und abgesichert werden. 

Im Vortrag werden neue und unbekannte Funktionen von MapProxy vorgestellt. Hierzu zählen zum Beispiel die Funktionen zum on-the-Fly transformieren von Karten in Falschfarben und Graustufen, sowie die Unterstützung des ArcGIS-Cache-Layout.

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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 15:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:identifier>4bdf17ca-7cfa-4e32-93cc-2e373a80d09a</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-22T15:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Dominik Helle</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5163, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Die Open-Source-Software MapProxy ist ein WMS- &amp; Kachel-Proxy mit der Kartendienste, durch Vorgenerieren und Zwischenspeichern, beschleunigt werden können.

Durch die zentrale Position von MapProxy, verfügt die Software über viele weitere Eingriffsmöglichkeiten und Anknüpfungspunkte zu bestehenden Kartendiensten. Karten können durch MapProxy unter anderem kombiniert, umtransformiert und abgesichert werden. 

Im Vortrag werden neue und unbekannte Funktionen von MapProxy vorgestellt. Hierzu zählen zum Beispiel die Funktionen zum on-the-Fly transformieren von Karten in Falschfarben und Graustufen, sowie die Unterstützung des ArcGIS-Cache-Layout.

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      <itunes:duration>00:25:49</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>OSM-History-Analysen auf Basis von Big-Data-Technologie (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5220-osm-history-analysen_auf_basis_von_big-data-technologie</link>
      <description>Für manche Datenanalysen reicht es nicht aus, mit „herkömmlichen“ Planet-Dumps zu arbeiten. Nämlich genau dann wenn man neben dem aktuell gültigen Stand der Daten, auch deren Bearbeitungs-Historie benötigt. Diese ist wichtig beispielsweise für intrinsische Datenqualitätsanalysen oder andere tiefgründige Analysen des OpenStreetMap Datensatzes. Zur Zeit stellt die OpenStreetMap Foundation regelmäßig sogenannte Full-History-Planet-Dumps als Download zur Verfügung, die solche Analysen ermöglichen.

In aktuellen Arbeiten am Heidelberg Institut for Geoinformation Technology (HeiGIT) sollen derartige Analysen von Full-History-Planet-Dumps mit Hilfe einer Cloud-basierten, verteilten Big-Data-Datenbankinfrastruktur sowohl im Allgemeinen vereinfacht als auch performanter gestaltet werden, um detaillierte Analysen von OpenStreetMap Daten zu ermöglichen. Um möglichst flexibel bezüglich der möglichen Anwendungen zu sein, ist das Datenmodell dieser „OSM-History-Analysis-Datenbank“ sehr eng an das OSM-Datenmodell angelehnt.

Der Fokus liegt dabei zunächst darauf, damit intrinsische Datenqualitätsanalysen von OSM-Daten technisch zu unterstützen (um so z.B. ähnliche Analysen wie jene, die im Projekt „iOSMAnalyzer“ vorgeschlagen wurden, global verfügbar zu machen). Zu den weiteren Anwendungsmöglichkeiten dieser Datenbank gehört, damit direkt weitere OSM-Datenvisualisierungen (wie z.B. ähnlich zu OSMatrix) zu betreiben oder darauf aufbauend neuartige Tools und Services zu entwickeln, die für eine erweiterte Zielgruppe (insbesondere auch OSM Mapper) interessant sein können.
about this event: https://c3voc.de
</description>
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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 15:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:identifier>f7769619-98f9-43a6-bca6-91478407a7fe</dc:identifier>
      <dc:date>2017-03-22T15:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Martin Raifer</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5220, 2017, Freie Daten</itunes:keywords>
      <itunes:summary>Für manche Datenanalysen reicht es nicht aus, mit „herkömmlichen“ Planet-Dumps zu arbeiten. Nämlich genau dann wenn man neben dem aktuell gültigen Stand der Daten, auch deren Bearbeitungs-Historie benötigt. Diese ist wichtig beispielsweise für intrinsische Datenqualitätsanalysen oder andere tiefgründige Analysen des OpenStreetMap Datensatzes. Zur Zeit stellt die OpenStreetMap Foundation regelmäßig sogenannte Full-History-Planet-Dumps als Download zur Verfügung, die solche Analysen ermöglichen.

In aktuellen Arbeiten am Heidelberg Institut for Geoinformation Technology (HeiGIT) sollen derartige Analysen von Full-History-Planet-Dumps mit Hilfe einer Cloud-basierten, verteilten Big-Data-Datenbankinfrastruktur sowohl im Allgemeinen vereinfacht als auch performanter gestaltet werden, um detaillierte Analysen von OpenStreetMap Daten zu ermöglichen. Um möglichst flexibel bezüglich der möglichen Anwendungen zu sein, ist das Datenmodell dieser „OSM-History-Analysis-Datenbank“ sehr eng an das OSM-Datenmodell angelehnt.

Der Fokus liegt dabei zunächst darauf, damit intrinsische Datenqualitätsanalysen von OSM-Daten technisch zu unterstützen (um so z.B. ähnliche Analysen wie jene, die im Projekt „iOSMAnalyzer“ vorgeschlagen wurden, global verfügbar zu machen). Zu den weiteren Anwendungsmöglichkeiten dieser Datenbank gehört, damit direkt weitere OSM-Datenvisualisierungen (wie z.B. ähnlich zu OSMatrix) zu betreiben oder darauf aufbauend neuartige Tools und Services zu entwickeln, die für eine erweiterte Zielgruppe (insbesondere auch OSM Mapper) interessant sein können.
about this event: https://c3voc.de
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      <itunes:duration>00:23:07</itunes:duration>
    </item>
    <item>
      <title>GeoServer 2.10/2.11: Status, neue Features und Erweiterungen (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5191-geoserver_2_10_2_11_status_neue_features_und_erweiterungen</link>
      <description>GeoServer ist ein bekannter und mächtiger Open-Source -Kartenserver, der in vielen Applikationen und Architekturen verwendet wird. 

Die sehr aktive GeoServer-Community erweitert und verbessert die Software permanent – in Form von Erweiterungen und Verbesserungen der Kernsoftware, aber auch durch Extensions. 

Darüber hinaus ist GeoServer ein gut geplante Open-Source-Software mit festgelegtem Lebenszyklus der Releases.

Der Vortrag stellt diesen vor und wird sich einigen (Neu-)Entwicklungen des Releases 2.10 sowie 2.11, das kurz vor der Konferenz erscheinen wird, widmen und diese an praktischen Beispielen den Nutzen vorstellen. 
about this event: https://c3voc.de
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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 15:00:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-22T15:00:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Daniel Koch</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5191, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:summary>GeoServer ist ein bekannter und mächtiger Open-Source -Kartenserver, der in vielen Applikationen und Architekturen verwendet wird. 

Die sehr aktive GeoServer-Community erweitert und verbessert die Software permanent – in Form von Erweiterungen und Verbesserungen der Kernsoftware, aber auch durch Extensions. 

Darüber hinaus ist GeoServer ein gut geplante Open-Source-Software mit festgelegtem Lebenszyklus der Releases.

Der Vortrag stellt diesen vor und wird sich einigen (Neu-)Entwicklungen des Releases 2.10 sowie 2.11, das kurz vor der Konferenz erscheinen wird, widmen und diese an praktischen Beispielen den Nutzen vorstellen. 
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      <title>Die Open-Source-Software (fossgis2017)</title>
      <link>https://media.ccc.de/v/fossgis2017-5245-die_open-source-software</link>
      <description>Vor dem offiziellen Start der Konferenz geben wir einen Einblick in die Welt der Open-Source-Software. Nach einer kleinen Einführung in das Thema stellen sich einige bekannte Open-Source-Projekte gezielt vor.

Die Projekte werden dabei größtenteils von den Entwicklern selbst vorgestellt. Mit dabei sind unter anderem:
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;OpenLayers&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;QGIS&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;MapProxy&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Mapbender&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;GeoServer&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;GRASS GIS&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;PostNAS Suite&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

OpenLayers
OpenLayers ist ein JavaScript WebMapping Client. Mit OpenLayers können dynamischen Karten aus einer Vielzahl von Quellen in jede beliebige Webseite eingebettet werden. OpenLayers bietet ein umfangreiches Set von Mapping-Werkzeugen und Widgets, ähnlich wie die der Google Maps API. Alle Funktionen laufen dabei innerhalb des Web-Browsers.

QGIS
QGIS ist ein benutzerfreundliches Desktop GIS, mit dem Geodaten visualisiert, verwaltet, bearbeitet und analysiert sowie druckfertige Karten erstellt werden können. QGIS ist über Plugins erweiterbar. 

MapProxy
MapProxy ist ein Proxy für WMS und Tile-Dienste. MapProxy beschleunigt Kartenanwendungen durch das Vorgenerieren und Zwischenspeichern von Karten in einem lokalen Cache. Karten können durch MapProxy kombiniert, umtransformiert und manipuliert werden.

Mapbender
Mapbender ist eine WebGIS Client Suite. Mapbender ist ein Content Management System für Kartenanwendungen und Geodatendienste. Mapbender wird mit vorkonfigurierten Anwendungen zur Anzeige, Navigation und Abfrage von Karten ausgeliefert. Alle Anwendungen können über die Weboberfläche den eigenen Bedürfnissen angepasst werden.

GeoServer
GeoServer ist ein WebServer, der es ermöglicht Karten und Daten verschiedener Formate über Dienste bereit zu stellen. Die Daten werden über Eingabemasken, die sich an den Standards (WMS, WFS, WCS, WPS, Tile Caching und mehr) orientieren, veröffentlicht. GeoServer verfügt über eine anwenderfreundliche browserbasierte Administration, kann aber auch über eine REST Schnittstellen angesprochen werden.

GRASS GIS
GRASS GIS (Geographic Resources Analysis Support System) ist ein Geographisches Informationssystem und bietet umfangreiche Raster-, topologische Vektordaten-Funktionalität sowie Bildverarbeitung und Visualisierungsmöglichkeiten. GRASS GIS stellt Werkzeuge für Geodaten Management, räumliche Modellierung, Visualisierung von Raster- und Vektordaten sowie für die Prozessierung von Satelliten- und Luftbilddaten zur Verfügung. Darüberhinaus ermöglicht es das Erstellen anspruchsvoller Präsentationsgrafiken und druckfertiger Karten.

PostNAS Suite
Die PostNAS Suite bietet Lösungen zum Import von NAS Dateien und zur Weiterverarbeitung sowie Inwertsetzung der Informationen. ALKIS, ATKIS, ABK werden im NAS Austauschformat ausgegeben und können via ogr2ogr (​OGR-Bibliothek) in unterschiedliche Systeme (PostgreSQL, Shape, Oracle u.a.) übertragen werden. Die PostNAS Suite stellt dabei Importskripte, das Importwerkzeug norGIS ALKIS-Import, MapServer Mapdateien für WMS, Mapbender Suchmodule und Skripte zur Informationsausgabe bereit. Über die QGIS Erweiterung norGIS ALKIS können NAS Dateien importiert, in QGIS visualsiert und als WMS veröffentlicht werden. Außerdem liegt ein QGIS ALKIS Suchplugin vor.
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      <pubDate>Wed, 22 Mar 2017 10:30:00 +0100</pubDate>
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      <dc:date>2017-03-22T10:30:00+01:00</dc:date>
      <itunes:author>Dominik Helle, Astrid Emde, Thomas Schüttenberg, Marc Jansen, Jelto Buurman</itunes:author>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
      <itunes:keywords>fossgis17, 5245, 2017, Freie Software</itunes:keywords>
      <itunes:subtitle>Vorstellung ausgewählter Projekte</itunes:subtitle>
      <itunes:summary>Vor dem offiziellen Start der Konferenz geben wir einen Einblick in die Welt der Open-Source-Software. Nach einer kleinen Einführung in das Thema stellen sich einige bekannte Open-Source-Projekte gezielt vor.

Die Projekte werden dabei größtenteils von den Entwicklern selbst vorgestellt. Mit dabei sind unter anderem:
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;OpenLayers&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;QGIS&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;MapProxy&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Mapbender&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;GeoServer&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;GRASS GIS&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;PostNAS Suite&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

OpenLayers
OpenLayers ist ein JavaScript WebMapping Client. Mit OpenLayers können dynamischen Karten aus einer Vielzahl von Quellen in jede beliebige Webseite eingebettet werden. OpenLayers bietet ein umfangreiches Set von Mapping-Werkzeugen und Widgets, ähnlich wie die der Google Maps API. Alle Funktionen laufen dabei innerhalb des Web-Browsers.

QGIS
QGIS ist ein benutzerfreundliches Desktop GIS, mit dem Geodaten visualisiert, verwaltet, bearbeitet und analysiert sowie druckfertige Karten erstellt werden können. QGIS ist über Plugins erweiterbar. 

MapProxy
MapProxy ist ein Proxy für WMS und Tile-Dienste. MapProxy beschleunigt Kartenanwendungen durch das Vorgenerieren und Zwischenspeichern von Karten in einem lokalen Cache. Karten können durch MapProxy kombiniert, umtransformiert und manipuliert werden.

Mapbender
Mapbender ist eine WebGIS Client Suite. Mapbender ist ein Content Management System für Kartenanwendungen und Geodatendienste. Mapbender wird mit vorkonfigurierten Anwendungen zur Anzeige, Navigation und Abfrage von Karten ausgeliefert. Alle Anwendungen können über die Weboberfläche den eigenen Bedürfnissen angepasst werden.

GeoServer
GeoServer ist ein WebServer, der es ermöglicht Karten und Daten verschiedener Formate über Dienste bereit zu stellen. Die Daten werden über Eingabemasken, die sich an den Standards (WMS, WFS, WCS, WPS, Tile Caching und mehr) orientieren, veröffentlicht. GeoServer verfügt über eine anwenderfreundliche browserbasierte Administration, kann aber auch über eine REST Schnittstellen angesprochen werden.

GRASS GIS
GRASS GIS (Geographic Resources Analysis Support System) ist ein Geographisches Informationssystem und bietet umfangreiche Raster-, topologische Vektordaten-Funktionalität sowie Bildverarbeitung und Visualisierungsmöglichkeiten. GRASS GIS stellt Werkzeuge für Geodaten Management, räumliche Modellierung, Visualisierung von Raster- und Vektordaten sowie für die Prozessierung von Satelliten- und Luftbilddaten zur Verfügung. Darüberhinaus ermöglicht es das Erstellen anspruchsvoller Präsentationsgrafiken und druckfertiger Karten.

PostNAS Suite
Die PostNAS Suite bietet Lösungen zum Import von NAS Dateien und zur Weiterverarbeitung sowie Inwertsetzung der Informationen. ALKIS, ATKIS, ABK werden im NAS Austauschformat ausgegeben und können via ogr2ogr (​OGR-Bibliothek) in unterschiedliche Systeme (PostgreSQL, Shape, Oracle u.a.) übertragen werden. Die PostNAS Suite stellt dabei Importskripte, das Importwerkzeug norGIS ALKIS-Import, MapServer Mapdateien für WMS, Mapbender Suchmodule und Skripte zur Informationsausgabe bereit. Über die QGIS Erweiterung norGIS ALKIS können NAS Dateien importiert, in QGIS visualsiert und als WMS veröffentlicht werden. Außerdem liegt ein QGIS ALKIS Suchplugin vor.
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    <itunes:keywords>CCC Congress Hacking Security Netzpolitik</itunes:keywords>
    <itunes:subtitle>A wide variety of video material distributed by the CCC. All content is taken from cdn.media.ccc.de and media.ccc.de</itunes:subtitle>
    <itunes:summary>A wide variety of video material distributed by the Chaos Computer Club. This feed contains all events from fossgis2017 as mp4</itunes:summary>
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