NimbleMap

Daten zum Entdecken

Wo finde ich Kartendaten?

Beginnen Sie mit den Kartendaten, die Sie schon haben, und probieren Sie dann einige der besten kostenlosen öffentlichen Datensätze aus. Jeder öffnet sich in NimbleMap, und zu jedem gibt es eine Zeile dazu, worauf Sie achten können.

NimbleMap stellt diese Dateien nicht selbst bereit. Jeder Link führt zur Originalquelle, sodass Sie immer die neueste Version und die Bedingungen des Herausgebers erhalten. Die Links wurden am 19. Oktober 2026 geprüft.

Hier beginnen

Kartendaten, die Sie schon haben

Ihr Handy, Ihre Uhr und Ihre Tabellen stecken voller Orte.

Läufe, Radtouren und Wanderungen (GPX)

Strava: Öffnen Sie eine Aktivität, dann ⋯ › Export GPX (GPX exportieren; Anleitung). Garmin Connect im Web: Öffnen Sie eine Aktivität, dann das Zahnradsymbol › Export to GPX (Als GPX exportieren; Anleitung). Apple Health: Ihr Profilbild › Export All Health Data (Alle Gesundheitsdaten exportieren; Anleitung); entpacken Sie die Datei, und der Ordner workout-routes enthält ein GPX pro Outdoor-Training. Ziehen Sie einen ganzen Ordner mit GPX-Dateien auf einmal auf NimbleMap.

Ihre Orte in Google Maps

Google Takeout › Maps (your places) (Maps – Meine Orte) liefert eine Datei Saved Places.json; sie ist GeoJSON und öffnet sich als Punkte. Ihre Zeitachse (der Standortverlauf) liegt inzwischen auf Ihrem Handy, und ihr Export ist eine einfache JSON-Datei, kein Kartenformat, das NimbleMap bisher öffnet.

Eine Tabelle mit Orten

Jede CSV-, TSV- oder Excel-Datei mit Spalten für Breiten- und Längengrad öffnet sich als Punkte. NimbleMap findet Spalten mit Namen wie lat/latitude und lon/lng/longitude und sagt Ihnen, welche es genommen hat; heißen Ihre Spalten anders, wählen Sie sie selbst. Eine Tabelle, die nur Ortsnamen enthält, etwa Länder, US-Bundesstaaten oder chinesische Provinzen, lässt sich stattdessen mit Grenzen verknüpfen.

So öffnen Sie einen Download Laden Sie die Datei herunter und doppelklicken Sie darauf oder ziehen Sie sie ins NimbleMap-Fenster. Kommt sie als .zip, doppelklicken Sie sie zuerst im Finder, um sie zu entpacken (ein gezipptes Shapefile lässt sich auch direkt öffnen). Eine .gz-Datei entpacken Sie genauso.

Erde & Naturgefahren

Erdbeben, Brände und Tornados – live und über Jahrzehnte.

Erdbeben, live

USGS Earthquake Hazards Program

  • CSV
  • etwa 10.000 Zeilen für 30 Tage
  • Gemeinfrei

Jedes Erdbeben, das in der letzten Stunde, am letzten Tag, in der letzten Woche oder im letzten Monat registriert wurde, jede Minute aktualisiert. Färben Sie nach mag ein, und Sie sehen, wie viele kleine Beben es gibt, die nie in die Nachrichten kommen.

Zu den Daten

Brände, die gerade lodern

NASA FIRMS

  • CSV · Shapefile · KML
  • etwa 11.000 Zeilen pro Tag (MODIS)
  • Offene Daten der NASA

Jeder Brandherd, den Satelliten in den letzten 24 Stunden, 48 Stunden oder 7 Tagen erfasst haben. Färben Sie nach frp (Feuerleistung) ein, um die heftigsten zu finden, oder filtern Sie nach daynight, um Tag und Nacht zu vergleichen.

Zu den Daten

Jeder Tornado in den USA seit 1950

NOAA Storm Prediction Center

  • Shapefile (zip)
  • 73.458 Zugbahnen · 5 MB
  • Gemeinfrei

73.458 Tornado-Zugbahnen von 1950 bis 2025, jede mit Stärke, Verletzten, Todesopfern, Länge und Breite. Färben Sie nach mag ein, und die Tornado Alley zeichnet sich von selbst. Hagel- und Sturmmeldungen finden Sie auf derselben Seite.

Zu den Daten

Klima & Ozeane

NetCDF-Raster: Öffnen Sie eine Datei und ziehen Sie den Zeitschieberegler durch die Monate.

Globale Temperaturabweichungen

NASA GISS (GISTEMP v4)

  • NetCDF (.nc.gz, 11 MB)
  • 2°-Gitter · monatlich
  • Offene Daten der NASA (Quelle: NASA GISS)

Wie viel wärmer oder kühler jedes 2°-Quadrat der Erde in jedem Monat war als im Mittel von 1951–1980. Doppelklicken Sie die .gz-Datei, um sie zu entpacken, spielen Sie dann den Zeitschieberegler ab und sehen Sie zu, wie sich die Farben wandeln.

Zu den Daten

Meeresoberflächentemperatur seit 1854

NOAA ERSST v5, über NOAA PSL

  • NetCDF (sst.mnmean.nc)
  • 160 MB · 2°-Gitter · monatlich
  • Offene Daten der NOAA
  • Groß

Monatliche Temperaturen der Meeresoberfläche bis zurück zum Januar 1854, rekonstruiert aus Messungen von Schiffen, Bojen und Argo-Driftern. Gehen Sie die Jahre durch und achten Sie darauf, wie El Niño den östlichen Pazifik erwärmt.

Zu den Daten

Regen und Schnee weltweit seit 1979

GPCP v2.3, über NOAA PSL

  • NetCDF (precip.mon.mean.nc)
  • 20 MB · 2,5°-Gitter · monatlich
  • Offene Daten der NOAA

Monatlicher Niederschlag in mm pro Tag für die ganze Erde seit Januar 1979, aus Satelliten- und Regenmesserdaten. Gehen Sie ein Jahr durch und sehen Sie zu, wie der Monsunregen über Asien zieht.

Zu den Daten

Energie & Industrie

Windräder, Reaktoren, Solarparks und Bergwerke, jedes an seinem Ort auf der Karte.

Jedes Windrad in den USA

US Wind Turbine Database v9.1 (USGS, LBNL, ACP)

  • GeoJSON · CSV · Shapefile (zip)
  • 77.839 Windräder · 2 MB
  • Gemeinfrei (USGS)

77.839 Windräder, jedes mit Baujahr (1982 bis 2026), Höhe und Leistung. Färben Sie nach Jahr (p_year) ein und sehen Sie zu, wie sich die Windkraft über die Great Plains ausbreitet.

Zu den Daten

Kernreaktoren der Welt

GeoNuclearData (GitHub)

  • CSV · JSON
  • 804 Reaktoren
  • ODbL
  • Evtl. nur außerhalb Festlandchinas erreichbar

804 Reaktoren – in Betrieb, im Bau, geplant oder stillgelegt – mit Reaktortyp und Leistung. Filtern Sie nach Status, um zu sehen, wo neue gebaut werden.

Zu den Daten

Solarparks aus dem All gesehen

Kruitwagen et al. 2021, Nature (Zenodo)

  • GeoJSON
  • 68.661 Polygone · 275 MB
  • CC BY 4.0
  • Groß

68.661 Solaranlagen, per maschinellem Lernen auf Satellitenbildern umrissen, Stand Ende 2018. Öffnen Sie predicted_set.geojson und zoomen Sie hinein, um die echten Formen der Modulfelder zu sehen.

Zu den Daten

Die Bergwerke der Welt, umrissen

Maus et al. 2022 (PANGAEA)

  • GeoPackage
  • 44.929 Polygone · 24 MB
  • CC BY-SA 4.0

44.929 Bergbauflächen mit zusammen 101.583 km², darunter Tagebaue, Absetzbecken und Abraumhalden, von Hand auf Satellitenbildern nachgezeichnet. Färben Sie nach AREA ein, um die Riesen zu finden. Laden Sie die einzelne .gpkg-Datei herunter; für das Zip mit allen Dateien braucht man einen Account.

Zu den Daten

Städte & Menschen

Wo Menschen leben, und Tabellen, die Sie über Ländercodes mit Ländern verknüpfen können.

Städte der Welt mit Einwohnerzahl

simplemaps World Cities Basic

  • CSV · Excel
  • etwa 50.200 Städte
  • CC BY 4.0 (Quelle: simplemaps)

Eine umfangreichere Liste als die Städte, die NimbleMap mitbringt: etwa 50.000 Städte und Orte mit Einwohnerzahl und Ländercodes. Färben Sie nach population ein, oder filtern Sie nach capital, um nur Hauptstädte zu zeigen.

Zu den Daten

Lebenserwartung in jedem Land

Our World in Data

  • CSV (Download am Diagramm)
  • etwa 21.500 Zeilen · 1543–2023
  • CC BY 4.0

Diese Tabelle hat keine Koordinaten, nur eine Spalte Code mit Ländercodes; verknüpfen Sie sie also mit den Ländern in NimbleMap und filtern Sie nach Year. Die weltweite Lebenserwartung stieg von 32 Jahren im Jahr 1900 auf 73 im Jahr 2023.

Zu den Daten

Wo Menschen leben, 1-km-Raster

WorldPop (University of Southampton)

  • GeoTIFF
  • China 2020: 52 MB
  • CC BY 4.0

Geschätzte Zahl der Menschen in jeder 1-km-Zelle, für jedes Land und jedes Jahr von 2000 bis 2020. Wählen Sie China und klicken Sie Zellen beiderseits der Hu-Linie an, um sie zu vergleichen.

Zu den Daten

Verkehr

Flughäfen, Seehäfen und das Eisenbahnnetz eines ganzen Landes.

Jeder Flughafen, Flugplatz und Hubschrauberlandeplatz

OurAirports

  • CSV
  • 86.258 Orte · 13 MB
  • Gemeinfrei
  • Evtl. nur außerhalb Festlandchinas erreichbar

Die vollständige Fassung des mitgelieferten Flughafen-Layers, täglich aktualisiert: 42.820 kleine Flugplätze, 23.248 Hubschrauberlandeplätze, 1.273 Wasserflugplätze, sogar 63 Ballonstartplätze. Filtern Sie nach type, um die 13.574 geschlossenen zu finden.

Zu den Daten

World Port Index

US National Geospatial-Intelligence Agency (Pub 150)

  • CSV (UpdatedPub150.csv)
  • 3.807 Häfen
  • Gemeinfrei

3.807 Seehäfen, jeder mit über 100 Angaben wie Hafengröße, Fahrrinnentiefe und dem längsten Schiff, das er aufnehmen kann. Färben Sie nach Channel Depth (m) ein, um zu sehen, welche Häfen die größten Schiffe aufnehmen.

Zu den Daten

Japans Eisenbahnen und Bahnhöfe

National Land Numerical Information N02, MLIT Japan

  • GeoJSON · Shapefile (zip)
  • 12 MB · 10.235 Bahnhofseinträge
  • CC BY 4.0

Jede Personenbahn- und Straßenbahnlinie in Japan mit Betreiber und Linienname, dazu jeder Bahnhof. Öffnen Sie die GeoJSON-Dateien im Ordner UTF-8 und färben Sie die Linien nach Betreiber (N02_004) ein. Die Namen sind auf Japanisch.

Zu den Daten

Geschichte & Kultur

Antike Straßen, Welterbestätten, Tempel und zweitausend Jahre chinesische Kreise.

UNESCO-Welterbestätten

UNESCO-Welterbezentrum

  • Excel (XLSX/XLS)
  • 1.273 Zeilen · 3 MB
  • © UNESCO, persönliche Nutzung

Jede Welterbestätte mit ihrer Kategorie (991 Kultur-, 240 Natur-, 42 gemischte Stätten), dem Jahr der Eintragung und der Angabe, ob sie gefährdet ist. Färben Sie nach Kategorie ein oder filtern Sie nach Jahr.

Zu den Daten

Pleiades: Orte der antiken Welt

Pleiades-Ortsverzeichnis antiker Stätten

  • CSV (im Zip, 36 MB)
  • 42.404 Orte · 34.823 mit Koordinaten
  • CC BY 3.0

Ein Verzeichnis von 42.404 antiken Orten, mehrmals pro Woche aktualisiert. Laden Sie das GIS-Zip herunter, öffnen Sie places.csv und verwenden Sie representative_latitude und representative_longitude als Koordinaten.

Zu den Daten

Die Straßen des Römischen Reiches

Itiner-e, de Soto et al. 2025 (Zenodo)

  • GeoPackage (34 MB) · GeoJSON (78 MB)
  • 299.171 km Straßen
  • CC BY 4.0

Die Straßen des Römischen Reiches von etwa 300 v. Chr. bis 300 n. Chr., insgesamt 299.171 km, fast doppelt so viel wie auf früheren Karten. Legen Sie sie über die heutigen Autobahnen und sehen Sie, wie viele noch derselben Linie folgen.

Zu den Daten

Chinas Kreisstädte, 221 v. Chr. bis 1911

CHGIS V6, Harvard University und Fudan University

  • Shapefile (zip)
  • 10.522 Einträge · 0,5 MB
  • Frei für nichtkommerzielle Forschung

Jede Kreisstadt des kaiserlichen China mit dem Jahr ihrer Gründung (BEG_YR) und Auflösung (END_YR), mit Namen auf Chinesisch und in Pinyin. Filtern Sie nach Jahr und sehen Sie zu, wie Dynastien die Karte neu zeichnen.

Zu den Daten

Buddhistische Tempel in China

BGIS (University of Arizona), über Harvard Dataverse

  • Shapefile (zip) · Excel
  • 18.938 Stätten · 1,5 MB
  • CC0

18.938 buddhistische Tempel und Stätten aus einem landesweiten Verzeichnis von 2006, mit Namen auf Chinesisch und in Pinyin, Typ und Provinz. Färben Sie nach Provinz (PROV_HZ) ein, um zu sehen, wo sich Tempel häufen.

Zu den Daten

Burgen und Schlösser aus Wikidata

Wikidata Query Service

  • CSV (Download › CSV file)
  • etwa 23.000 Burgen und Schlösser
  • CC0
  • Evtl. nur außerhalb Festlandchinas erreichbar

Drücken Sie auf Run (das dauert etwa 30 Sekunden), dann auf Download › CSV file. Sie erhalten etwa 23.000 Burgen und Schlösser mit einer Spalte geometry, die NimbleMap als Punkte liest. Ändern Sie Q23413 in der Abfrage, um Leuchttürme, Klöster oder alles andere zu kartieren.

Zu den Daten

Natur & Tierwelt

Tierwanderungen, Artenbeobachtungen, Straßenbäume und Wälder.

Beobachtungen jeder Art

GBIF, die Global Biodiversity Information Facility

  • CSV, tabulatorgetrennt (Simple)
  • fast 4 Milliarden Datensätze · eine Art wählen
  • Lizenz je Datensatz (CC0, CC BY, CC BY-NC)
  • Kostenloser Account

Fast 4 Milliarden Datensätze dazu, wo Lebewesen beobachtet oder gesammelt wurden. Suchen Sie nach Großen Pandas oder Ihrem Lieblingsvogel, laden Sie die einfache CSV herunter und bringen Sie jede Beobachtung auf die Karte (die Koordinaten heißen decimalLatitude und decimalLongitude).

Zu den Daten

Zugrouten von Weißstörchen, 1991–2017

Max-Planck-Institut, Movebank Data Repository

  • CSV
  • 51 MB · über 200 Störche
  • CC0

Satellitenspuren von mehr als 200 Weißstörchen, die in neun Ländern besendert wurden. Einer von ihnen, Prinzesschen, wurde über ein Jahrzehnt lang verfolgt. Filtern Sie nach Vogel (individual-local-identifier) und folgen Sie den Zugwegen zwischen Europa und Afrika.

Zu den Daten

Die Straßenbäume von New York City

NYC Parks 2015 Street Tree Census, NYC Open Data

  • CSV (Export)
  • 683.788 Bäume · 85 MB
  • NYC Open Data, frei nutzbar
  • Groß

683.788 Straßenbäume, jeder mit Art, Stammdurchmesser und Zustand. Färben Sie nach health ein, oder filtern Sie nach spc_common, um jeden Ginkgo der Stadt zu finden.

Zu den Daten

Weltweiter Waldverlust, 2001–2025

Hansen / UMD / Google / USGS / NASA

  • GeoTIFF-Kacheln, 10° × 10°
  • etwa 100 MB pro Kachel · 30-m-Pixel
  • CC BY 4.0
  • Groß
  • Evtl. nur außerhalb Festlandchinas erreichbar

Eine Karte mit 30 Metern Auflösung, die zeigt, wo Wald gerodet wurde; jedes Pixel trägt das Jahr des Verlusts (2001 bis 2025). Laden Sie die lossyear-Kachel für Ihre Region herunter und klicken Sie auf ein Pixel, um das Jahr abzulesen.

Zu den Daten

Weltraum & Kurioses

Gestein aus dem All, der Schatten des Mondes und die Lichter der Erde bei Nacht.

Jeder bekannte Meteorit

The Meteoritical Society, über data.nasa.gov

  • CSV
  • 45.716 Meteoriten · 4 MB
  • Offene Daten der NASA

45.716 Meteoriten mit Masse, Klasse, Jahr und der Angabe, ob jemand den Fall beobachtet hat. Verwenden Sie reclat und reclong als Koordinaten, färben Sie nach mass (g) ein und finden Sie die Riesen.

Zu den Daten

Pfade der Sonnenfinsternisse 2023 und 2024

NASA Scientific Visualization Studio

  • Shapefile (zip, 38 MB) · KML
  • Pfad, Dauer und Bänder der partiellen Finsternis
  • NASA (Quelle: NASA Goddard)

Der genaue Pfad der Totalität der Finsternis vom 8. April 2024, mit Dauer-Isolinien alle 30 Sekunden und Bändern, die zeigen, wie viel der Sonne bedeckt war. Die ringförmige Finsternis vom Oktober 2023 ist ebenfalls dabei.

Zu den Daten

Die Erde bei Nacht

NASA Earth Observatory, Black Marble

  • GeoTIFF
  • 3 km weltweit: 64 MB (500-m-Kacheln größer)
  • NASA-Bilder (Quelle: NASA)

Die Lichter der Städte der Erde in den Jahren 2012 und 2016, als GeoTIFFs mit 0,1°, 3 km oder 500 m Auflösung. Legen Sie die mitgelieferten Städte darüber und sehen Sie, welche am hellsten leuchten.

Zu den Daten

Orte des Alltags

Läden, Cafés und alles andere aus OpenStreetMap, über einfache Werkzeuge.

Ladenketten, Marke für Marke

All the Places

  • GeoJSON, eine Datei pro Marke
  • etwa 41 Millionen Orte · 5.641 Quellen
  • CC0

Standorte von Läden und Filialen, jede Woche von den Websites der Marken gesammelt: Starbucks, McDonald's, IKEA und Tausende mehr. Suchen Sie eine Marke, klicken Sie auf Feature GeoJSON und vergleichen Sie Ketten Stadt für Stadt.

Zu den Daten

Alles aus OpenStreetMap: overpass turbo

overpass turbo

  • GeoJSON · KML (Export)
  • so viel Sie abfragen
  • ODbL (© OpenStreetMap-Mitwirkende)

Öffnen Sie den Wizard, tippen Sie etwa shop=mall in Shanghai oder amenity=drinking_water in Paris ein, drücken Sie auf Run und dann auf Export › GeoJSON.

Zu den Daten

Ihre Stadt aus OpenStreetMap: BBBike-Extrakte

BBBike

  • Shapefile · GeoJSON und mehr
  • Gebiet frei wählbar
  • ODbL (© OpenStreetMap-Mitwirkende)

Ziehen Sie einen Rahmen um eine beliebige Stadt, wählen Sie Shapefile oder GeoJSON, und Sie erhalten eine E-Mail, sobald Ihr Extrakt mit Straßen, Gebäuden und Läden zum Download bereitsteht.

Zu den Daten

Ein ganzes Land aus OpenStreetMap: Geofabrik

Geofabrik

  • Shapefile (.shp.zip)
  • Taiwan 263 MB; große Länder mehrere GB
  • ODbL (© OpenStreetMap-Mitwirkende)
  • Groß

Fertige OpenStreetMap-Downloads für jedes Land und viele Regionen. Die kostenlose .shp.zip-Datei teilt Straßen, Eisenbahnen, Gebäude, Gotteshäuser und interessante Orte in getrennte Layer auf.

Zu den Daten

Singapurs Hawker Centres

National Environment Agency, data.gov.sg

  • GeoJSON
  • 129 Zentren · 137 KB
  • Singapore Open Data Licence

Alle 129 Hawker Centres (Garküchen-Märkte) in Singapur, bestehende und im Bau befindliche, mit Adressen und Foto-Links. Färben Sie nach STATUS ein – für eine kleine, appetitliche erste Karte.

Zu den Daten

Lizenzen und Quellenangaben

Jeder Datensatz gehört seinem Herausgeber, und die Lizenz auf jeder Karte ist die, die die Quelle angibt. Gemeinfreie und CC0-Daten dürfen frei genutzt werden. CC BY, ODbL und ähnliche Lizenzen verlangen, dass Sie die Quelle nennen, wenn Sie eine Karte teilen, zum Beispiel „Daten: USGS“ oder „© OpenStreetMap-Mitwirkende“. NC-Lizenzen schließen eine kommerzielle Nutzung aus. Lesen Sie im Zweifel die Bedingungen auf der Seite der Quelle.