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Application of the spatio-temporal asset catalog specification for open government data

Anwendung der Spatio-Temporal Asset Catalog Specification für offene Verwaltungsdaten

Elisabeth Konrad, Gernot Paulus, Andreas Wallner, Thomas Piechl

Spatio-Temporal Asset Catalogs (STAC) enable spatial data providers to distribute datasets using a hierarchical metadata structure. When implemented as an Application Programming Interface (API), it allows spatial and temporal search queries. The Carinthian Geoinformation System (KAGIS) sought to apply the STAC specification to make its open government datasets more accessible. The catalog generation process was achieved by implementing a script. The Python script extracts existing metadata from the organization’s PostGIS database and ingests it into an Apache Solr index. To enable access to and querying of the dynamic catalog data, a Python FastAPI using the Solr Search API was implemented. Both the generation script and the API implementation are publicly available.

Spatio-Temporal Asset Catalogs (STAC) ermöglichen Anbietern, ihre räumlichen Daten mithilfe einer hierarchischen Metadatenstruktur bereitzustellen. Die Implementierung als Application Programming Interface (API) ermöglicht räumliche und zeitliche Suchanfragen. Das Kärntner Geoinformationssystem (KAGIS) will die STAC-Spezifikation anwenden, um seine offenen Regierungsdatensätze zugänglicher zu machen. Die Katalogerstellung erfolgte durch die Implementierung eines Skripts. Das Python-Skript extrahiert vorhandene Metadaten aus der PostGIS-Datenbank der Organisation und fügt sie in einen Apache-Solr-Index ein. Um den Zugriff auf die dynamischen Katalogdaten und deren Abfrage zu ermöglichen, wurde eine Python FastAPI unter Verwendung der Solr Search API implementiert. Sowohl das Generierungsskript als auch die API-Implementierung sind öffentlich verfügbar.

DOI: 10.14627/gis.Science.2026.1.3
APA-Style Cite: Konrad, E., Paulus, G., Wallner, A., & Piechl, T. (2026). Application of the spatio-temporal asset catalog specification for open government data. gis.Science, 39(1), 13–17. https://doi.org/10.14627/gis.science.2026.1.3
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