AI-kaartgenerator voor echte plekken: beeldmodellen vs een GIS-agent in QGIS

De meeste tools die scoren op "AI map generator" tekenen een plaatje dat op een kaart lijkt. Voor een echte plek heb je een AI nodig die GIS-data leest in plaats van pixels te gokken. In mijn test in Recife, Brazilië, zetten twee beeldmodellen nul echte parken of scholen binnen de zones van 1 km die ze tekenden, terwijl een GIS-agent in QGIS op alle 50 parken en 18 scholen overeenkwam met OpenStreetMap.

Ik deed die test op 7 november 2026 met één prompt, die ik samen met de criteria voor slagen opschreef vóór elke run:

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

Hieronder zie je wat elk soort tool echt oplevert, hoe je dezelfde kaart gratis met de hand in QGIS bouwt, en wat er gebeurde toen ik de zin aan een agent in QGIS gaf.

Wat is een AI-kaartgenerator?

Een AI-kaartgenerator is elke tool die van een tekstprompt een kaart maakt. In de praktijk dekt dat label drie heel verschillende dingen, en Google gooit ze alle drie op dezelfde pagina. Toen ik op 7 november 2026 de organische toptreffers voor "ai map generator" in de VS ophaalde, waren 6 van de 9 resultaten generators voor fantasy-, Dungeons & Dragons- of tabletop-battlemaps (Recraft, een Reddit-draad op r/DnD, Adobe Firefly, TT-RPG, ZSky AI en OpenArt). Maar 3 gingen überhaupt over echte plekken, en geen enkele liet een kaart zien van een echt gebied, gebouwd uit open data, met een legenda en een schaalbalk.

De drie soorten zijn:

1. Generators voor fantasy- en gamekaarten (Recraft, de fantasymaker van Adobe Firefly, TT-RPG, ZSky, OpenArt, Perchance). Tekst-naar-beeldmodellen die zijn afgesteld op het tekenen van verzonnen continenten, perkamentwerelden of kerkerrasters. Prima voor een campagne, niet gemaakt voor echte geografie.
2. Algemene beeldmodellen (zoals de beeldmodellen van Google Gemini, of de beeldtools in ChatGPT en Midjourney) en pinkaarttools (zoals MapsGPT van Proxi of PamPam). Beeldmodellen schilderen een platte JPEG die een stratenkaart nadoet. Pinkaarttools zetten markers op een webkaart vanuit het geheugen van een LLM; de eigen pagina van MapsGPT zegt over de uitvoer "Places come from public data and an AI's best guess" en voegt toe "It's a good starting point, not a guarantee."
3. Een GIS-agent die draait in desktop-GIS-software zoals QGIS. In plaats van pixels te tekenen downloadt hij vectorlagen uit bronnen zoals OpenStreetMap, draait hij ruimtelijke tools (een metrische buffer, een intersectie), geeft hij de lagen een stijl en bouwt hij een afdruklay-out die je kunt bewerken of naar pdf kunt exporteren.

Heb je een eiland nodig voor een roman, dan is de eerste groep wat je zoekt. Gaat iemand op basis van de kaart lopen, bouwen of een beslissing nemen, dan werkt alleen de derde groep op echte coördinaten.

De test: één prompt in Recife, op vier manieren

Ik koos Recife omdat het een duidelijke kust aan de oostkant heeft, twee rivieren (de Capibaribe en de Beberibe) die bij het centrum samenkomen, een metrolijn (Metrorec) en een goede dekking in OpenStreetMap. Voordat ik iets draaide, haalde ik de grondwaarheid uit OpenStreetMap (railway=station met station=subway, leisure=park en amenity=school) en schreef ik de regels voor slagen op:

• De stations moeten echte Metrorec-stations zijn, in de juiste volgorde, minstens Recife en Joana Bezerra.
• Elk label van een park of school op een afbeelding wordt gecontroleerd in OSM: bestaat er een object met die naam en dat type in Recife, en ligt het binnen 1 km van een echt station?
• De schaalbalk moet binnen 25% kloppen met de echte afstand in rechte lijn van 1.192 m tussen de stations Recife en Joana Bezerra.
• Voor de GIS-agent: een echte buffer van 1.000 m in een metrisch CRS, aantallen parken en scholen die overeenkomen met mijn eigen geometriecontrole in OSM, een lay-out met legenda en schaalbalk, en bronvermelding van de data.

Wat beeldmodellen fout doen bij een echte stad

Ik stuurde de prompt één keer naar gemini-3-pro-image en één keer naar gemini-3.1-flash-image via de Gemini API, met standaardinstellingen en zonder systeemprompt. Eén afbeelding per model is één steekproef, geen statistische benchmark, dus lees de aantallen hieronder als wat er in mijn run gebeurde, niet als een vast percentage.

Op het eerste gezicht zien beide afbeeldingen er overtuigend uit. Hoewel de prompt in het Engels was, schreven beide hun labels in het Portugees, zetten ze de Atlantische Oceaan aan de rechterkant waar de kust van Recife ligt, tekenden ze rode metro-iconen met cirkels van 1 km eromheen, en voegden ze een legenda en een schaalbalk toe.

Zodra je de namen in OpenStreetMap controleert, valt de kaart uit elkaar. Op de Pro-afbeelding zijn 7 van de 10 verschillende namen van parken en scholen echte plekken in Recife (zoals Parque 13 de Maio, Parque da Jaqueira, Ginásio Pernambucano en Colégio Damas). Eén is een straat en geen park (Praça do Arsenal), en twee bestaan niet in OSM (Parque das Jaqueira en Colégio de Mantes).

Het grotere probleem is waar ze liggen. Elk label op de afbeelding staat binnen een getekende cirkel van 1 km, omdat de prompt daarom vroeg. In werkelijkheid ligt geen enkele van de 10 genoemde parken en scholen binnen 1.000 m van een echt metrostation. Het dichtst bij ligt Liceu de Artes e Ofícios, op 1.101 m van station Recife; Parque 13 de Maio ligt op 1.248 m; Parque da Jaqueira op 4.144 m. Het model herinnerde zich echte namen uit Recife en schilderde ze binnen zijn cirkels.

Met de stations is hetzelfde aan de hand. Maar 3 van de 6 verschillende stationsnamen op de Pro-afbeelding zijn echte Metrorec-stations (Largo da Paz, Joana Bezerra en Afogados). "Recife Antigo" is een wijk, "Larga Bezerra" mengt Largo da Paz met Joana Bezerra, en het label "Central" staat op drie aparte rode iconen in drie delen van de kaart. In OSM liggen Afogados en Largo da Paz 489 m uit elkaar; gemeten met de eigen schaalbalk van 1 km op de afbeelding tekent de Pro-afbeelding ze 2,8 km uit elkaar.

De Flash-afbeelding (gemini-3.1-flash-image, 10,9 s) doet het slechter bij de labels: 5 van de 10 verschillende namen van parken en scholen zijn echte parken of scholen in Recife, 2 zijn van het verkeerde type (Lagoa do Araçá is een vijver, en Escola Estadual Sizenando Silveira komt in OSM alleen voor als een deelfietsstation dat naar de school is genoemd), en 3 bestaan niet in OSM. Ook hier ligt geen van de echte parken of scholen binnen 1 km van een centraal metrostation.

Het verzint ook cartografische details. Langs de boven- en linkerrand drukt het coördinaatstreepjes af (85000, 40000, 70000) die bij geen enkel coördinatensysteem horen, en de onderste rij streepjes lost op in onleesbare vormen. Aan de kust tekent het Praia de Boa Viagem ten noorden van Praia do Pina; in Recife ligt Boa Viagem ongeveer 3,7 km ten zuiden van Pina.

Niets daarvan is verrassend als je bedenkt hoe een beeldmodel werkt. Het heeft geen GIS-laag, geen coördinatensysteem en geen manier om 1.000 m te meten. Het voorspelt pixels die op een kaart van Recife lijken.

Zo maak je de echte kaart gratis in QGIS

Voordat we naar een AI-agent kijken, eerst de standaardmanier om deze kaart gratis in QGIS te bouwen met OpenStreetMap-data. Heb je nog nooit een lay-out gemaakt, dan behandelt onze gids over een kaart maken in QGIS de basis uitgebreider, en onze gids voor het downloaden van OpenStreetMap in QGIS loopt QuickOSM door.

Dit is het QuickOSM-dialoogvenster uit stap 1, ingesteld op leisure=park in Recife:

En de twee Processing-dialoogvensters die het echte ruimtelijke werk doen in stap 4 en 5, bufferen in meters en extraheren op locatie:

Zodra de buffer bestaat, filtert Extract by location de 135 parken in het gedownloade gebied tot de 50 die de zone van 1 km raken:

Zet je die lagen op een OpenStreetMap-basiskaart in een QGIS-afdruklay-out, dan krijg je een controleerbare referentiekaart met precies de 50 parken en 18 scholen:

Een GIS-agent op dezelfde prompt

Wij bouwen AI Agent, dus in dit deel test ik onze eigen plugin op precies dezelfde zin. Het is een chatpaneel dat in QGIS is gedockt (uitgebreid behandeld in onze complete gids over AI Agent voor QGIS). In plaats van een afbeelding te genereren leest het je project, haalt het vectordatasets op, draait het QGIS Processing-tools en bouwt het een afdruklay-out.

Ik begon met een leeg project in QGIS 3.44.15 op macOS, zette de effort op Medium en de rechten op Balanced, plakte de exacte testprompt en klikte één keer op Send. Geen vervolgbericht, geen vraagkaart en geen handmatige aanpassing.

Het was klaar in 88,7 seconden (34 interne toolaanroepen, 0 fouten). Het leest OpenStreetMap uit een extract dat wij hosten (gedateerd 19 oktober 2026), dus de openbare servers die mij die dag weigerden, hielden het niet tegen. Het zette het project op EPSG:31985 (SIRGAS 2000 / UTM zone 25S), haalde de metrostations op, bufferde ze met 1.000 m, knipte de parken en scholen uit, gaf zes lagen een stijl en bouwde een A4-lay-out in liggend formaat.

Het antwoord in het paneel was:

De A4-lay-out Central Recife parks and schools is gemaakt, met een legenda en een schaalbalk. Hij toont 18 gekarteerde scholen en 50 gekarteerde parken binnen 1 km hemelsbreed van twee metrostations. "Centraal" betekent binnen 2,5 km van het stadscentrum van Recife; de dekking hangt af van OpenStreetMap. Ik kan de lay-out ook als PDF exporteren.

Ik controleerde de lagen tegen mijn eigen geometriecontrole in OpenStreetMap:

• Stations: het koos Recife (-8.06917, -34.88537) en Joana Bezerra (-8.07321, -34.89539).
• Buffer: de bufferlaag in EPSG:31985 beslaat 5.375.557 m², binnen 0,02% van de analytische oppervlakte van twee cirkels van 1.000 m die 1.192 m uit elkaar liggen (5.376.700 m²).
• Parken en scholen: 50 parken en 18 scholen, wat overeenkomt met 50 van de 50 OSM-id's van parken en 18 van de 18 OSM-id's van scholen uit de handmatige workflow. Het verste hoekpunt van een park ligt op 998 m van een station en de verste school op 944 m.
• Bronvermelding: de voettekst van de lay-out vermeldt © OpenStreetMap contributors; © Overture Maps Foundation, TomTom; modified by TerraLab | ODbL 1.0 | October 2026 | SIRGAS 2000 / UTM 25S.

Het had bij dit ene bericht ook echte beperkingen, en die zie je op de lay-out hierboven:

• Maar twee stations. Door "centraal" te definiëren als binnen 2,5 km van het historische centrum van Recife, liet het Afogados (op 2.475 m van station Recife), Largo da Paz en Ipiranga weg. Met Afogados erbij stijgen de aantallen naar 63 parken en 26 scholen. Het vermeldde de regel van 2,5 km in elk geval in het antwoord en op de pagina, dus je kunt in een vervolgbericht om Afogados vragen.
• Geen namen van parken of scholen op de kaart. Alleen de twee stations hebben een label; om de naam van een school te zien klik je op het object in QGIS of vraag je de agent om labels.
• Geen noordpijl en een rommelige paginaverdeling. Mijn prompt vroeg niet om een noordpijl, dus de agent voegde er geen toe. Het label "Joana Bezerra" staat boven op de rode stip, er ligt geen rasterbasiskaart onder de Overture-wegen en het OSM-water, en het rechterderde van de A4-pagina is grotendeels wit.
• Het stopte één klik voor het pdf-bestand. Het bouwde de QGIS-afdruklay-out en bood aan die naar pdf te exporteren, dus ik klikte zelf op Layout > Export as PDF….

Het verschil met een beeldgenerator is dat elk onderdeel van deze kaart een echte QGIS-laag is in een metrisch coördinatensysteem. De legenda verplaatsen, een noordpijl toevoegen, schoollabels aanzetten of station Afogados toevoegen kost seconden op dezelfde kaart, in plaats van opnieuw de dobbelstenen te gooien voor een nieuwe JPEG.

Probeer AI Agent gratis in QGIS, geen creditcard nodig

Wanneer je welke tool gebruikt

• Gebruik een fantasy-kaartgenerator (Recraft, Firefly, TT-RPG, OpenArt) als de plek verzonnen is. Daarvoor zijn de meeste zoekresultaten voor "AI map generator" gemaakt, en dat doen ze goed.
• Gebruik nooit een beeldmodel voor een plek waar iemand naartoe gaat, die in een rapport komt of waarop gebouwd wordt. Het gevaarlijke aan gemini-3-pro-image en gemini-3.1-flash-image is niet dat ze er slecht uitzien; het is dat ze er af uitzien terwijl ze echte schoolnamen uit Recife 3 tot 4 km van hun echte plek zetten. Heb je alleen een chatbot in de browser, vraag hem dan PyQGIS-code te schrijven in plaats van een afbeelding te tekenen; onze test van ChatGPT voor QGIS laat zien wat werkt en waar blinde scripts falen.
• Gebruik handmatig QGIS als je volledige controle wilt over elke query, elk symbool en elk lay-outelement, zonder kosten, of als je leert hoe ruimtelijke joins en metrische projecties werken.
• Gebruik een GIS-agent in QGIS als je echte OpenStreetMap- of Overture-lagen wilt, een echte metrische buffer en een bewerkbare lay-out in anderhalve minuut, en het je niet uitmaakt om aan het eind een label recht te zetten of een noordpijl toe te voegen. Al onze QGIS-tools vind je op de QGIS AI-hub.

Zo hebben we gemeten. Getest op 7 november 2026. De twee beeldruns riepen de Gemini API aan (generateContent met responseModalities: ["TEXT","IMAGE"], standaardinstellingen, geen systeemprompt, n = 1 afbeelding per model) op gemini-3-pro-image en gemini-3.1-flash-image. De grondwaarheid kwam uit de OpenStreetMap API (/api/0.6/map, acht tegels van lon -34.9245 tot -34.8745, lat -8.0885 tot -8.0585) en uit Nominatim-zoekopdrachten op dezelfde dag. De run van AI Agent gebruikte QGIS 3.44.15 op macOS met AI Agent 1.9.4 op Medium effort en Balanced-rechten in een leeg project; het OpenStreetMap-extract dat de agent bevroeg was gedateerd 19 oktober 2026 en het Overture Maps-extract met wegen 21 oktober 2026. Eén prompt en één stad is een kleine steekproef; een andere stad, een Portugese prompt of herhaalde beeldruns zouden de exacte aantallen labels veranderen.

Vragen die mensen stellen

Kan ChatGPT of Gemini een nauwkeurige kaart van een echte stad maken?

Niet als gegenereerde afbeelding. Als een beeldmodel een kaart tekent, voorspelt het pixels in plaats van GIS-coördinaten te lezen. In onze test in het centrum van Recife tekenden beide beeldmodellen van Gemini overtuigende kaarten in het Portugees met legenda's en schaalbalken, maar 0 van de 10 genoemde parken en scholen op elke afbeelding waren echte plekken binnen de metrozones van 1 km die ze tekenden. Voor een nauwkeurige kaart gebruik je een GIS zoals QGIS, of een agent die met echte OpenStreetMap-lagen werkt.

Bestaat er een gratis AI-kaartgenerator voor echte plekken?

Ja, met beperkingen. Met webtools voor pinkaarten zoals MapsGPT maak je gratis een paar interactieve pinkaarten per uur, al zegt hun eigen pagina dat de punten "an AI's best guess" zijn. Voor een echte GIS-kaart met polygonen, een schaalbalk en een afdruklay-out is QGIS volledig gratis en open source, en AI Agent voor QGIS heeft een gratis abonnement met 5 taken per maand op Low effort, zonder bankkaart of API-sleutel (Pro voegt 300 taken per maand toe en Medium of High effort).

Kan AI een kaart maken van mijn eigen GIS-data of spreadsheet?

Beeldgenerators kunnen geen shapefile, GeoPackage of CSV met coördinaten lezen. Een GIS-agent in QGIS wel: je opent je bestaande project of sleept een CSV, GeoPackage, shapefile of GeoJSON in het chatpaneel van AI Agent, en vraagt het om te bufferen, te koppelen, een stijl te geven of een afdruklay-out te bouwen vanuit je lagen, naast data uit OpenStreetMap of Overture Maps.

Waarom gaan de meeste zoekresultaten voor 'AI map generator' over fantasy- of D&D-kaarten?

Omdat tekst-naar-beeldmodellen heel goed zijn in het verzinnen van kustlijnen, perkamenttexturen en kerkerkamers waar geen grondwaarheid bestaat. Toen we in november 2026 de top 9 van Google voor "ai map generator" bekeken, waren 6 daarvan tools voor fantasy- of tabletop-battlemaps. Heb je een kaart van een echte plek nodig, zoek dan een GIS-tool of een QGIS-plugin in plaats van een beeldgenerator.

Probeer AI Agent gratis