KI-Kartengenerator für echte Orte: Bildmodelle gegen GIS-Agent in QGIS

Die meisten Tools, die für „AI map generator“ ranken, malen ein Bild, das wie eine Karte aussieht. Für einen echten Ort brauchen Sie eine KI, die GIS-Daten liest, statt Pixel zu raten. In meinem Test in Recife, Brasilien, setzten zwei Bildmodelle keinen einzigen echten Park und keine einzige echte Schule in die 1-km-Zonen, die sie zeichneten. Ein GIS-Agent in QGIS dagegen stimmte bei allen 50 Parks und 18 Schulen mit OpenStreetMap überein.

Ich habe diesen Test am 7. November 2026 mit einem einzigen Prompt durchgeführt, den ich vor jedem Durchlauf zusammen mit den Erfolgskriterien aufgeschrieben hatte:

A map of the parks and schools within 1 km of the metro stations of central Recife, Brazil, with a legend and a scale bar

Hier sehen Sie, was jede Art von Tool tatsächlich liefert, wie Sie dieselbe Karte kostenlos von Hand in QGIS erstellen und was passierte, als ich den Satz einem Agenten in QGIS gab.

Was ist ein KI-Kartengenerator?

Ein KI-Kartengenerator ist jedes Tool, das aus einem Text-Prompt eine Karte macht. In der Praxis umfasst diese Bezeichnung drei sehr verschiedene Dinge, und Google mischt alle drei auf derselben Seite. Als ich am 7. November 2026 die organischen Top-Ergebnisse für „ai map generator“ in den USA abrief, waren 6 der 9 Ergebnisse Generatoren für Fantasy-, Dungeons-&-Dragons- oder Tabletop-Kampfkarten (Recraft, ein Reddit-Thread in r/DnD, Adobe Firefly, TT-RPG, ZSky AI und OpenArt). Nur 3 befassten sich überhaupt mit echten Orten, und keines zeigte eine aus offenen Daten erstellte Karte eines echten Gebiets mit Legende und Maßstabsleiste.

Die drei Arten sind:

1. Fantasy- und Spielkarten-Generatoren (Recraft, der Fantasy-Generator von Adobe Firefly, TT-RPG, ZSky, OpenArt, Perchance). Text-zu-Bild-Modelle, die darauf abgestimmt sind, fiktive Kontinente, Pergamentwelten oder Dungeon-Raster zu zeichnen. Großartig für eine Kampagne, aber nicht für echte Geografie gebaut.
2. Allgemeine Bildmodelle (etwa die Gemini-Bildmodelle von Google oder die Bildwerkzeuge in ChatGPT und Midjourney) und Pin-Karten-Tools (etwa MapsGPT von Proxi oder PamPam). Bildmodelle malen ein flaches JPEG, das einen Stadtplan nachahmt. Pin-Karten-Tools setzen Markierungen aus dem Gedächtnis eines LLM auf eine Webkarte; die eigene Seite von MapsGPT beschreibt ihr Ergebnis mit „Places come from public data and an AI's best guess“ und ergänzt „It's a good starting point, not a guarantee.“
3. Ein GIS-Agent, der in einer Desktop-GIS-Software wie QGIS läuft. Statt Pixel zu zeichnen, lädt er Vektorlayer aus Quellen wie OpenStreetMap herunter, führt räumliche Werkzeuge aus (einen metrischen Puffer, eine Verschneidung), symbolisiert die Layer und erstellt ein Drucklayout, das Sie bearbeiten oder als PDF exportieren können.

Wenn Sie eine Insel für einen Roman brauchen, ist die erste Gruppe das Richtige. Wenn jemand anhand der Karte gehen, bauen oder entscheiden soll, arbeitet nur die dritte Gruppe mit echten Koordinaten.

Der Test: ein Prompt in Recife, vier Wege

Ich habe Recife gewählt, weil die Stadt eine klare Küste im Osten hat, zwei Flüsse (Capibaribe und Beberibe), die sich nahe dem Zentrum treffen, eine Metrolinie (Metrorec) und eine gute OpenStreetMap-Abdeckung. Bevor ich irgendetwas ausführte, habe ich die Referenzdaten aus OpenStreetMap geholt (railway=station mit station=subway, leisure=park und amenity=school) und die Erfolgsregeln aufgeschrieben:

• Die Stationen müssen echte Metrorec-Stationen in der richtigen Reihenfolge sein, mindestens Recife und Joana Bezerra.
• Jede Park- oder Schulbeschriftung auf einem Bild wird mit OSM abgeglichen: Gibt es in Recife ein Objekt mit diesem Namen und Typ, und liegt es im Umkreis von 1 km um eine echte Station?
• Die Maßstabsleiste muss auf 25 % genau zur echten Luftlinie von 1.192 m zwischen den Stationen Recife und Joana Bezerra passen.
• Für den GIS-Agenten: ein echter 1.000-m-Puffer in einem metrischen KBS, Park- und Schulzahlen, die mit meiner eigenen OSM-Geometrieprüfung übereinstimmen, ein Layout mit Legende und Maßstabsleiste und eine Datenquellenangabe.

Was Bildmodelle bei einer echten Stadt falsch machen

Ich habe den Prompt einmal an gemini-3-pro-image und einmal an gemini-3.1-flash-image geschickt, über die Gemini API mit Standardeinstellungen und ohne System-Prompt. Ein Bild pro Modell ist eine einzelne Stichprobe, kein statistischer Benchmark. Lesen Sie die Zahlen unten also als das, was bei meinem Durchlauf passierte, nicht als feste Quote.

Auf den ersten Blick wirken beide Bilder überzeugend. Obwohl der Prompt auf Englisch war, schrieben beide ihre Beschriftungen auf Portugiesisch, setzten den Atlantik auf die rechte Seite, wo die Küste von Recife liegt, zeichneten rote Metro-Symbole mit 1-km-Kreisen und fügten eine Legende und eine Maßstabsleiste hinzu.

Sobald Sie die Namen mit OpenStreetMap abgleichen, fällt die Karte auseinander. Auf dem Pro-Bild sind 7 der 10 verschiedenen Park- und Schulnamen echte Orte in Recife (etwa Parque 13 de Maio, Parque da Jaqueira, Ginásio Pernambucano und Colégio Damas). Einer ist eine Straße statt eines Parks (Praça do Arsenal), und zwei gibt es in OSM nicht (Parque das Jaqueira und Colégio de Mantes).

Das größere Problem ist, wo sie liegen. Jede Beschriftung auf dem Bild sitzt in einem gezeichneten 1-km-Kreis, weil der Prompt das verlangt hat. In Wirklichkeit liegt keiner der 10 benannten Parks und Schulen im Umkreis von 1.000 m um eine echte Metrostation. Am nächsten kommt das Liceu de Artes e Ofícios mit 1.101 m zur Station Recife; der Parque 13 de Maio liegt 1.248 m entfernt, der Parque da Jaqueira 4.144 m. Das Modell erinnerte sich an echte Namen aus Recife und malte sie in seine Kreise.

Die Stationen haben dasselbe Problem. Nur 3 der 6 verschiedenen Stationsnamen auf dem Pro-Bild sind echte Metrorec-Stationen (Largo da Paz, Joana Bezerra und Afogados). „Recife Antigo“ ist ein Stadtviertel, „Larga Bezerra“ vermischt Largo da Paz mit Joana Bezerra, und die Beschriftung „Central“ steht an drei verschiedenen roten Symbolen in drei Teilen der Karte. In OSM liegen Afogados und Largo da Paz 489 m auseinander; gemessen an der eigenen 1-km-Maßstabsleiste des Bildes zeichnet das Pro-Bild sie 2,8 km voneinander entfernt.

Das Flash-Bild (gemini-3.1-flash-image, 10,9 s) ist bei den Beschriftungen schlechter: 5 seiner 10 verschiedenen Park- und Schulnamen sind echte Parks oder Schulen in Recife, 2 haben den falschen Typ (die Lagoa do Araçá ist ein Teich, und die Escola Estadual Sizenando Silveira taucht in OSM nur als nach ihr benannte Bike-Sharing-Station auf), und 3 gibt es in OSM nicht. Auch hier liegt keiner der echten Parks und keine der echten Schulen im Umkreis von 1 km um eine zentrale Metrostation.

Außerdem erfindet es kartografische Details. Am oberen und linken Rand druckt es Koordinatenmarken (85000, 40000, 70000), die zu keinem Koordinatensystem gehören, und die untere Markenreihe zerfällt in unlesbare Formen. An der Küste zeichnet es die Praia de Boa Viagem nördlich der Praia do Pina; in Recife liegt Boa Viagem etwa 3,7 km südlich von Pina.

Nichts davon überrascht, wenn man bedenkt, wie ein Bildmodell arbeitet. Es hat keinen GIS-Layer, kein Koordinatensystem und keine Möglichkeit, 1.000 m zu messen. Es sagt Pixel voraus, die wie eine Karte von Recife aussehen.

So erstellen Sie die echte Karte kostenlos in QGIS

Bevor wir uns einen KI-Agenten ansehen, hier der übliche, kostenlose Weg, diese Karte in QGIS mit OpenStreetMap-Daten zu erstellen. Wenn Sie noch nie ein Layout gebaut haben, erklärt unser Leitfaden Karte in QGIS erstellen die Grundlagen ausführlicher, und unser Leitfaden zum Download von OpenStreetMap-Daten in QGIS führt durch QuickOSM.

Hier der QuickOSM-Dialog aus Schritt 1, eingestellt auf leisure=park in Recife:

Und die beiden Verarbeitungsdialoge, die in den Schritten 4 und 5 die eigentliche räumliche Arbeit erledigen, der Puffer in Metern und die Extraktion nach Position:

Sobald der Puffer existiert, filtert Nach Position extrahieren die 135 Parks im heruntergeladenen Gebiet auf die 50, die die 1-km-Zone berühren:

Legt man diese Layer in einem QGIS-Drucklayout auf eine OpenStreetMap-Grundkarte, entsteht eine überprüfbare Referenzkarte mit genau den 50 Parks und 18 Schulen:

Ein GIS-Agent mit demselben Prompt

Wir entwickeln AI Agent, daher testet dieser Abschnitt unser eigenes Plugin mit genau demselben Satz. Es ist ein Chat-Panel, das in QGIS angedockt ist (ausführlich beschrieben in unserem vollständigen Leitfaden zu AI Agent für QGIS). Statt ein Bild zu erzeugen, liest es Ihr Projekt, holt Vektordatensätze, führt QGIS-Verarbeitungswerkzeuge aus und erstellt ein Drucklayout.

Ich bin von einem leeren Projekt in QGIS 3.44.15 unter macOS ausgegangen, habe den Aufwand auf Medium und die Berechtigungen auf Balanced gesetzt, den exakten Test-Prompt eingefügt und einmal auf Senden geklickt. Keine Folgenachricht, keine Rückfragekarte und kein manuelles Nachbessern.

Nach 88,7 Sekunden war es fertig (34 interne Werkzeugaufrufe, 0 Fehler). Es liest OpenStreetMap aus einem Extrakt, den wir hosten (Stand 19. Oktober 2026), sodass die öffentlichen Server, die mich an diesem Tag abwiesen, es nicht aufhielten. Es stellte das Projekt auf EPSG:31985 (SIRGAS 2000 / UTM-Zone 25S) um, holte die Metrostationen, pufferte sie um 1.000 m, schnitt die Parks und Schulen zu, symbolisierte sechs Layer und erstellte ein A4-Layout im Querformat.

Seine Antwort im Panel lautete:

Created the A4 layout Central Recife parks and schools, with a legend and scale bar. It shows 18 mapped schools and 50 mapped parks within 1 km straight-line distance of two metro stations. "Central" means within 2.5 km of Recife's city centre; coverage depends on OpenStreetMap. I can also export the layout as a PDF.

Ich habe seine Layer mit meiner eigenen OpenStreetMap-Geometrieprüfung abgeglichen:

• Stationen: Es wählte Recife (-8.06917, -34.88537) und Joana Bezerra (-8.07321, -34.89539).
• Puffer: Sein Puffer-Layer in EPSG:31985 umfasst 5.375.557 m², auf 0,02 % genau die analytische Fläche zweier 1.000-m-Kreise im Abstand von 1.192 m (5.376.700 m²).
• Parks und Schulen: 50 Parks und 18 Schulen, übereinstimmend mit 50 von 50 Park-OSM-IDs und 18 von 18 Schul-OSM-IDs aus dem manuellen Ablauf. Der entfernteste Parkstützpunkt liegt 998 m von einer Station entfernt, die entfernteste Schule 944 m.
• Quellenangabe: In der Fußzeile des Layouts steht © OpenStreetMap contributors; © Overture Maps Foundation, TomTom; modified by TerraLab | ODbL 1.0 | October 2026 | SIRGAS 2000 / UTM 25S.

Bei dieser einen Nachricht hatte es auch echte Grenzen, und Sie sehen sie im Layout oben:

• Nur zwei Stationen. Weil es „central“ als Umkreis von 2,5 km um das historische Zentrum von Recife definierte, ließ es Afogados (2.475 m von der Station Recife entfernt), Largo da Paz und Ipiranga weg. Mit Afogados steigen die Zahlen auf 63 Parks und 26 Schulen. Immerhin nannte es die 2,5-km-Regel in seiner Antwort und auf der Seite, sodass Sie Afogados in einer Folgenachricht anfordern können.
• Keine Namensbeschriftungen für Parks und Schulen auf der Karte. Nur die beiden Stationen sind beschriftet; um den Namen einer Schule zu sehen, klicken Sie das Objekt in QGIS an oder bitten den Agenten, sie zu beschriften.
• Kein Nordpfeil und eine unausgewogene Seite. Mein Prompt verlangte keinen Nordpfeil, also fügte der Agent keinen hinzu. Die Beschriftung „Joana Bezerra“ sitzt auf ihrem roten Punkt, unter den Overture-Straßen und den OSM-Gewässern liegt keine Raster-Grundkarte, und das rechte Drittel der A4-Seite ist größtenteils leer.
• Bis zur PDF-Datei fehlte ein Klick. Es erstellte das QGIS-Drucklayout und bot den PDF-Export an, also klickte ich selbst auf Layout > Als PDF exportieren….

Der Unterschied zu einem Bildgenerator: Jedes Element dieser Karte ist ein echter QGIS-Layer in einem metrischen Koordinatensystem. Die Legende verschieben, einen Nordpfeil ergänzen, die Schulbeschriftungen einschalten oder die Station Afogados hinzufügen dauert auf derselben Karte Sekunden, statt bei einem neuen JPEG erneut zu würfeln.

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Wann Sie welches Tool nutzen

• Nutzen Sie einen Fantasy-Kartengenerator (Recraft, Firefly, TT-RPG, OpenArt), wenn der Ort fiktiv ist. Dafür sind die meisten Suchergebnisse zu „AI map generator“ gebaut, und das können sie gut.
• Nutzen Sie nie ein Bildmodell für einen Ort, den jemand besuchen, in einem Bericht zitieren oder bebauen wird. Das Gefährliche an gemini-3-pro-image und gemini-3.1-flash-image ist nicht, dass sie schlecht aussehen, sondern dass sie fertig aussehen, während sie echte Schulnamen aus Recife 3 bis 4 km neben ihren tatsächlichen Standort setzen. Wenn Sie nur einen Chatbot im Browser haben, lassen Sie ihn PyQGIS-Code schreiben statt ein Bild zu zeichnen; unser Test ChatGPT für QGIS zeigt, was funktioniert und wo blind geschriebene Skripte scheitern.
• Nutzen Sie QGIS manuell, wenn Sie volle Kontrolle über jede Abfrage, jedes Symbol und jedes Layout-Element ohne Kosten wollen, oder wenn Sie lernen, wie räumliche Verknüpfungen und metrische Projektionen funktionieren.
• Nutzen Sie einen GIS-Agenten in QGIS, wenn Sie echte OpenStreetMap- oder Overture-Layer, einen echten metrischen Puffer und ein bearbeitbares Layout in anderthalb Minuten wollen und es Ihnen nichts ausmacht, am Ende eine Beschriftung zu korrigieren oder einen Nordpfeil hinzuzufügen. Alle unsere QGIS-Tools finden Sie im QGIS-AI-Hub.

So haben wir gemessen. Getestet am 7. November 2026. Die beiden Bilddurchläufe riefen die Gemini API auf (generateContent mit responseModalities: ["TEXT","IMAGE"], Standardeinstellungen, kein System-Prompt, n = 1 Bild pro Modell), mit gemini-3-pro-image und gemini-3.1-flash-image. Die Referenzdaten stammen aus der OpenStreetMap-API (/api/0.6/map, acht Kacheln von Länge -34.9245 bis -34.8745 und Breite -8.0885 bis -8.0585) und aus Nominatim-Abfragen am selben Tag. Der AI-Agent-Durchlauf lief mit QGIS 3.44.15 unter macOS und AI Agent 1.9.4 mit Aufwand Medium und Berechtigungen Balanced in einem leeren Projekt; der vom Agenten abgefragte OpenStreetMap-Extrakt hatte den Stand 19. Oktober 2026, der Straßenextrakt von Overture Maps den Stand 21. Oktober 2026. Ein Prompt und eine Stadt sind eine kleine Stichprobe; eine andere Stadt, ein portugiesischer Prompt oder wiederholte Bilddurchläufe würden die genauen Beschriftungszahlen verändern.

Häufige Fragen

Können ChatGPT oder Gemini eine genaue Karte einer echten Stadt erstellen?

Nicht als generiertes Bild. Wenn ein Bildmodell eine Karte zeichnet, sagt es Pixel voraus, statt GIS-Koordinaten zu lesen. In unserem Test im Zentrum von Recife zeichneten beide Gemini-Bildmodelle überzeugende Karten auf Portugiesisch mit Legenden und Maßstabsleisten, aber 0 der 10 benannten Parks und Schulen auf jedem Bild waren echte Orte innerhalb der gezeichneten 1-km-Metrozonen. Für eine genaue Karte nutzen Sie ein GIS wie QGIS oder einen Agenten, der mit echten OpenStreetMap-Layern arbeitet.

Gibt es einen kostenlosen KI-Kartengenerator für echte Orte?

Ja, mit Einschränkungen. Web-Pin-Tools wie MapsGPT erzeugen kostenlos einige interaktive Pin-Karten pro Stunde, ihre eigene Seite weist aber darauf hin, dass die Punkte „an AI's best guess“ sind. Für eine echte GIS-Karte mit Polygonen, Maßstabsleiste und Drucklayout ist QGIS komplett kostenlos und Open Source, und AI Agent für QGIS enthält einen kostenlosen Tarif mit 5 Aufgaben im Monat bei Aufwand Low, ohne Bankkarte oder API-Schlüssel (Pro bietet 300 Aufgaben im Monat und Aufwand Medium oder High).

Kann KI eine Karte aus meinen eigenen GIS-Daten oder einer Tabelle erstellen?

Bildgeneratoren können weder Shapefile noch GeoPackage noch eine CSV mit Koordinaten lesen. Ein GIS-Agent in QGIS kann das: Sie öffnen Ihr bestehendes Projekt oder ziehen eine CSV, ein GeoPackage, ein Shapefile oder eine GeoJSON-Datei in das Chat-Panel von AI Agent und lassen Ihre Layer zusammen mit OpenStreetMap- oder Overture-Maps-Daten puffern, verknüpfen, symbolisieren oder zu einem Drucklayout verarbeiten.

Warum zeigen die meisten Suchergebnisse zu „AI map generator“ Fantasy- oder D&D-Karten?

Weil Text-zu-Bild-Modelle sehr gut darin sind, Küstenlinien, Pergamenttexturen und Dungeon-Räume zu erfinden, wo es keine Referenzdaten gibt. Als wir im November 2026 die Top 9 der Google-Ergebnisse für „ai map generator“ geprüft haben, waren 6 davon Fantasy- oder Tabletop-Kampfkarten-Tools. Wenn Sie eine Karte eines echten Ortes brauchen, suchen Sie ein GIS-Tool oder ein QGIS-Plugin statt eines Bildgenerators.

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