Spatial Modelling with OGD and OSM data - UNIGIS Workshop, Salzburg

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Spatial modelling allows for the employment of different data sources in a harmonized application. In this context knowledge about the data model and data quality are the main success factors.
This presentation, held in German language at the recent UNIGIS MSc workshop, gives a thematic overview and demonstrates core concepts based on a current project (www.radlkarte.info), where OGD and OSM data were used in order to provide user-tailored routing recommendations for bicyclists.

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Spatial Modelling with OGD and OSM data - UNIGIS Workshop, Salzburg

  1. 1. Räumliche Modellierung mit OGD und OSM Daten Martin Loidl Department of Geoinformatics, Z_GIS University of Salzburg martin.loidl@sbg.ac.at | http://gicycle.wordpress.com
  2. 2. Wir sind überzeugt davon, dass räumliche Informationssysteme eine integrative Plattform für alle verkehrsrelevanten Domänen darstellen und neue Wege zur Analyse, Planung und zum Management unserer täglichen Mobilitätsherausforderungen eröffnen!
  3. 3. www.zgis.at/gimobility gimobility@sbg.ac.at @gimobility gimobility.wordpress.com
  4. 4. OGD  Open Government Data ≠ Open Data  data.gv.at  Gebietskörperschaften und ausgegliederte Gesellschaften des Bundes  opendataportal.at  Unternehmen, NGOs usw.  Open Government Data ≠ alle vorhandenen, behördlichen Daten 4 Whitepaper Open Government Data – 1.1.0
  5. 5. OGD 5
  6. 6. OGD  Straßendaten Salzburg 6
  7. 7. OGD  Straßendaten Salzburg via SAGIS (http://www.salzburg.gv.at/themen/se/sagis/download.htm)  WMS  B und L Straßen als Shapefile (INSPIRE) 7 WMS, 11.11.2014 INSPIRE Download, 11.11.2014
  8. 8. OGD http://service.salzburg.gv.at/ogdClient/ 8
  9. 9. OGD  Straßendaten Salzburg  GIP Salzburg  Graphenintegrationsplattform = einheitlicher Straßengraph für Verwaltungsaufgaben  Schnittstelle nach außen INTREST Export (Textdatei)  Via OGD einzelne Datenschichten als Shapefile  Nicht alle Attribute vorhanden  Straßendaten Salzburg = OGD?  Siehe Open Government Data Prinzipien 9
  10. 10. OGD Whitepaper Open Government Data – 1.1.0 10
  11. 11. OSM  Seit 2004 Sammlung frei nutzbarer Geodaten 11 http://tyrasd.github.io/osm-node-density/2013/ Node Dichte 2013 Diverse OSM Renderings OSM
  12. 12. Modellierung  Unabhängig von Spezifika der Datenquellen – Daten niemals zum Selbstzweck  In der Regel für bestimmte Anwendung erhoben aber wahrscheinlich nicht nur einmal brauchbar!  Wie nutzbar machen?  Modellierung 12 © Wolfgang Fuchs
  13. 13. Modellierung für Anwendung  Art der Anwendung bestimmt über Notwendigkeit und Umfang der Modellierung  gilt für alle Datengrundlagen 13 DB Anwendung Prüfung Korrektur Modellierung
  14. 14. Beispiel Radrouting OGD 14 VAO Salzburg, 11.11.2014
  15. 15. Beispiel Radrouting OSM 15 naviki, 26.06.2014
  16. 16. Modellierung für Anwendung  In beiden Fällen +/- direkter Zugriff auf Datenbasis  Oftmals für spezifische Anforderungen/Anwendungen nicht konzipiert (Datenmodell, Inhalt)  Datenqualität heterogen, nicht ausreichend  „Anwendungen immer nur so gut wie Datenbasis“ ABER GIS bieten Möglichkeiten zu  Prüfroutinen (Geometrie bzw. Topologie, Attribute)  Korrektur  Modellierung  Damit signifikante Verbesserung der Anwendung 16
  17. 17. Datenmodell  Kenntnis Datenmodell notwendig für jede aufbauende Modellierung ( enorme Bedeutung Dokumentation) 17 KN F T A B B A C C B, E, D, F B, E, D, F … … … type = road bicycle_infra = cycleway type = road type = cycleway KA F T 1 A B 2 H G 3 B C … … …
  18. 18. Datenqualität  Geometrie  Vollständigkeit (Referenz notwendig)  Lagegenauigkeit (Referenz notwendig)  Topologie  Korrekte Modellierung für Routingfähigkeit  Attribute  Lücken  Fehler  Inkonsistenzen (Problem der Modellierung und Spezifikation) 18
  19. 19. Datenmodell GIP 19 Als Shapefile via OGD bereitgestellt
  20. 20. 20 GIP Standard Version 051
  21. 21. Datenmodell GIP GIP bildet Straßenraum als „Trassengraph“ ab: 1 Geometrie + Attribute = Querschnitt 21  Nutzungsstreifen definieren bauliche Struktur Querschnitt, haben aber keine eigene Geometrie  Nutzungsbedingungen definieren Verkehrsorganisation (Gebote und Verbote)  Abschnitte (Bündel von Nutzungsstreifen; z.B. Straßenzug) können Subnetz bilden
  22. 22. Datenqualität GIP  Heterogene Datenqualität je nach Raumausschnitt und Verkehrsmodus  MIV in Zentralräumen und im übergeordneten Straßennetz sehr gut  Langsamverkehr bisher nicht priorisiert  ausgehend von Zentralräumen sukzessive Verbesserungen  Zum Teil mangelhafte Datenqualität hinsichtlich  Topologie  Attributive Fehler/Falschklassifikationen  Attributive Inkonsistenzen 22
  23. 23. Datenmodell OSM 23 Node Way Relation Key = Value Tag Highway IS NOT Null  Teil des Wegnetzes. Weitere Spezifikation mittels zusätzlicher Tags
  24. 24. Datenmodell OSM 24
  25. 25. Datenmodell OSM http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Map_Features http://taginfo.openstreetmap.org/ 25
  26. 26. Datenqualität OSM  Abdeckung in D-A-CH sehr gut  Attributive Qualität sehr heterogen je nach Raumausschnitt bzw. Communityaktivität  Zahlreiche attributive Implikationen bedingt durch Communityansatz (s. Loidl et al. 2014)  Lückenhafte Attribuierung  Attributive Fehler  Attributive Mehrdeutigkeit 26 Loidl et al. 2014: Aufbereitung von Open Street Map Daten für GIS-Modellierungen und Analysen. AGIT, 505-514
  27. 27. Herausforderung  Anwendung mit heterogenen Datenquellen  Unterschiedliche Datenmodelle  Unterschiedliche Attributstruktur und -definition  Unterschiedliche Zuständigkeiten (Hoheit über Daten)  Unterschiedliche Datenqualitäten 27
  28. 28. Ansätze  Datenmodell  Transformation Datenmodell  Harmonisierung auf Zwischenebene  Datenqualität  Abhängig von Verantwortlichkeiten/Kompetenzen und Performanz  Datenprüfung im Zuge der Datenaufbereitung  Evaluierung  Rückmeldung  Korrektur (Datenhalter)  Datenprüfung während Modellierung  Evaluierung  (semi-) automatisierte Korrektur 28
  29. 29. Umsetzungsbeispiel  Radlkarte Salzburg 29
  30. 30. Radlkarte.info 30
  31. 31. Ausgangslage  OpenStreetMap  9.029 Kanten, 1.110 km Netzlänge  Datenhalter: Community  GIP (INTREST Export)  18.359 Kanten, 1.957 km Netzlänge  Datenhalter: Stadt & Land Salzburg  Durchgängiges Routing, optimiert für Alltagsradfahrer mit Routingkriterien  Kürzeste Route   Empfohlene (sicherste) Route  Bewertung des Netzes 31
  32. 32. Netzbewertung „Sicherheit“ 32
  33. 33. Indikatoren-basiertes Bewertungsmodell 33 Loidl & Zagel 2014: Assessing bicycle safety in multiple networks with different data models. GI-Forum, 144-154
  34. 34. Vorgehen 1. Evaluierung und Rückmeldung GIP Daten 2. Evaluierung und Korrektur/Schätzungen OSM Daten 3. Geometrische Zusammenführung  Definierte Anknüpfungsstellen 4. Definition Indikatoren  Für Kriterium „Sicherheit“ 5. Bewertungsmodell  Gewichtete Indikatoren 6. Indexwert als Kostenattribut in Routing 34
  35. 35. Evaluierung GIP  Beispiel Topologie 35
  36. 36. Evaluierung GIP  Beispiel Modellierungsfehler: Radwegbenützungspflicht 36
  37. 37. Evaluierung OSM  Attributive Lücken  Beseitigung in crowd-sourced Data  Communtiy Aktivität  Schätzung  Schätzung bei funktionalen Abhängigkeiten  Bei flächendeckenden Modellierungs-/Analyseansätze oftmals ausreichend 37 highway = motorway surface = …
  38. 38. 38 def function(maxspeed, access, bicycle, foot, highway, motorcar, ref, tracktype, Speed): if (highway == "residential" or highway == "living_street" or highway == "tertiary") and (access == " " or access == "designated" or access == "destination" or access == "yes"): return 50 elif highway == "cycleway" or highway == "footway" or bicycle == "yes" or bicycle == "designated" or foot == "yes" or foot == "designated" or foot == "official" or foot == "permissive": return 0 elif (highway == "track" or highway == "path" or highway == "unclassified") and bicycle != "no" and foot != "no" and motorcar != "yes" and (tracktype == "grade3" or tracktype == "grade4" or tracktype == "grade5"): return 0 elif highway == "motorway": return 130 elif highway == "motorway_link": return 100 elif highway == "primary_link": return 80 elif access == "no" or motorcar == "no" or highway == "steps": return 0 elif motorcar == "agricultural" or highway == "path" or (highway == "track" and access != "no"): return 10 elif highway == "living_street" or (highway == "service" and access == "private") or (highway == "residential" and access == "private") or (highway == "construction" and tracktype != None): return 20 elif highway == "service": return 30 usw. Schätzung der Geschwindigkeit mittels funktional abhängiger Attribute
  39. 39. Evaluierung OSM  Attributive Fehler 39
  40. 40. Netzzusammenführung 40
  41. 41. Indikatorendefinition  Harmonisierung Datenmodell auf Zwischenebene 41  Anz. der einmündenden Straßen  Anz. der Fahrbahnen  Beschilderung, Radrouten  Bodenbelag  Breite der Fahrbahn  Höchstzulässige Geschwindigkeit  JDTV  Landnutzung Umgebung  Radinfrastruktur  Schienen  Steigung (klassifiziert)  Straßenbegleitendes Parken  Straßenkategorie
  42. 42. Bewertungsmodell 42
  43. 43. Bewertung Je mehr (qualitative) Daten vorhanden sind, desto aussagekräftiger ist Bewertungsergebnis! 43
  44. 44. Bewertetes Netz 44 I = 0,06 I = 0,625 I = 0,39
  45. 45. Routing 45
  46. 46. Zusammenfassung Herzlichen Dank für die Aufmerksamkeit! gicycle.wordpress.com  Durch Prüfung/Korrektur/Modellierung signifikante Qualitätsverbesserung der Anwendung @gicycle_  GIS erlaubt (räumliche) Modellierung mit heterogenen Datenquellen  Mechanismen bei OGD – OSM sehr verschieden  erfordert unterschiedliche Workflows  Räumliche Modellierung als Kernkompetenz von Geoinformatikern! 46

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