Die Aufbereitung von OpenStreetMap (OSM) Daten für GIS-Modelle und Analysen wird thematisiert, wobei die geometrische Qualität der Daten als gut gilt, während die attributive Qualität stark variiert und oft Probleme bei komplexeren Analysen verursacht. Es wird darauf hingewiesen, dass attributive Lücken und Fehler die Nutzer in ihrer Analyse der Datensätze beeinflussen können und dass dieser Prozess durch community-basierte Aktivitäten unterstützt werden sollte. Die Dokumentation schließt mit dem Fazit, dass OSM mehr als nur Karten bietet, sondern auch wichtige Ressourcen für tiefere Analysen darstellen kann.

1. Aufbereitung von OSM Daten für GIS
Modellierungen und Analysen
Martin Loidl | martin.loidl@sbg.ac.at
mit Stefan Krampe, Bernhard Zagel und Gernot Pucher
AGIT_2014
Salzburg, 02.07.2014
@gicycle_
gicycle.wordpress.com

2. 2
www.naviki.org [26.06.2014]

3. 3
OSM
Anwend-
ung
Analyse
 Direkter Zugriff auf Datenbasis: z.B. Routing auf Basis
vorhandener Attribute in OSM Datenbank

4. 4
Bingmaps
www.naviki.org
[26.06.2014]

5. 5
OSM [27.06.2014]
highway = service
access = permissive
surface = paved
highway = primary
name = Alpenstraße
maxspeed = 50
highway = service
highway = residential
name = Hellbrunner Straße
maxspeed = 30

6.  Geometrische Qualität von OSM ist gut
 Für viele Anwendungen (z.B. Karten) ausreichend!
 Meist Gegenstand in Qualitätsbewertung (z.B. Länge des Wegnetzes
im Vergleich zu Referenzdatensatz, z.B. Jackson et al. 2013)
 Attributive Qualität ist sehr unterschiedlich
 Beeinträchtigung bei komplexeren Analysen (z.B. Routing)
 In Qualitätsbewertungen seltener explizit adressiert (Ausnahme z.B.
Graser et al. 2013)
Qualität
6

7. 7
OSM
Anwend-
ung
Analyse
Prüfung
Korrektur
Modellierung
Analyse
 Bei Analysen kein direkter Zugriff auf Datenbasis, sondern
vorgeschalten Prüfung, Korrektur und Modellierung

8.  Bewertung der
Eignung von Straßen
für Radverkehr
 Segmentgenaue
Bewertungsroutine
 OSM Extrakt Sommer
2013
 ~ 1.000 km Netzlänge
 ~ 5.200 Segmente
(ways)
Kontext
8
Bayern Salzburg

9. OpenStreetMap
9
Node Way
Relation
Key = Value
Tag
Highway IS NOT Null
Teil des Wegnetzes.
Weitere Spezifikation
mittels zusätzlicher Tags

10.  Durch „offenes/informelles“ Datenmodell
systemimmanente Implikationen
 Attributive Lücken
 Attributive Fehler
 Attributive Heterogenität
 Teil einer attributiven Qualitätsbewertung von OSM Daten
 Übertragbar auf andere Daten
Implikationen
10

11.  Mangelnde Vollständigkeit von Attributen
 Für kartographische Darstellung reicht oftmals
Straßenkategorie
 highway = *
 Auswirkung auf Analyse abhängig von Anwendungsfall
 Beispiel Bewertung Radverkehrseignung Informationen zur
Infrastruktur wichtig (Art der Radinfrastruktur, Breite, Belagsart usw.)
 Geometrisch immer weniger weiße Flecken ... auf
Attributebene schon!
 Werkzeuge zur attributiven Verdichtung, z.B. www.kort.ch
Attributive Lücken
11

12. 12

13.  Beseitigung attributiver Lücken in crowd-sourced Data
 Communtiy Aktivität
 Schätzung
 Schätzung bei funktionalen Abhängigkeiten
 Bei flächendeckenden Modellierungs-/Analyseansätze oftmals
ausreichend
Attributive Lücken
13
highway = motorway
surface = …

14. 14
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

15.  Bei Erfassung von Tags können Inkonsistenzen und/oder
Fehler passieren nicht auf OSM beschränkt!
 Individuelle Prüfung, lokales Wissen
 Community Aktivität
 Systematische Prüfroutinen
 Systematische Prüf- und Korrekturroutinen nur bei
ausreichender Anzahl an Tags möglich!
 Einzelfehler können nicht systematisch detektiert werden
Attributive Fehler
15

16. Attributive Fehler
 Falscher Tag
 Fehler nur bedingt durch
Prüfroutine detektierbar
 Detektion & Korrektur durch
 Analyseergebnisse +
Ortskenntnis
16
highway = cycleway
OSM Wiki

17. Attributive Fehler
17
 Inkonsistenz durch Prüfroutine detektierbar
 Korrektur durch
 Funktional abhängige Tags
 Angrenzende Segmente
 Ground truthing / Orthophoto

18.  Attributive Heterogenität = direkte Folge der Konzeption von
OSM Community Mitglieder haben maximale Freiheit bei
Attribuierung von Objekten (Reflektion persönlicher Prioritäten)
 Beispiel baulich getrennter, Geh- und Radweg entlang von
Bundesstraßen
Attributive Heterogenität
18
highway = footway
bicycle = designated
highway = cycleway
foot = designated
highway = path
bicycle = designated
foot = designated
highway = path
access = no
bicycle = yes
foot = yes
 Keine Frage von richtig/falsch aber Auswirkung auf
Modellierung und Analyse

19. 19

20.  Berücksichtigung attributiver Heterogenität
1. Prüfung ob Varianten korrekt sind (OSM Wiki)
2. Bildung abgeleiteter Attribute
Attributive Heterogenität
20
highway = footway
bicycle = designated
highway = cycleway
foot = designated
highway = path
bicycle = designated
foot = designated
highway = path
access = no
bicycle = yes
foot = yes
Baulich getrennter Geh- und Radweg

21. Workflow
21
OSM
Anwend-
ung
Prüf-
routinen
Korrektur-
routinen
Modellier-
ung
Analyse
 Attributive Lücken
 Attributive Fehler
 Attributive Heterogenität

22. 22

23. 23

24.  OSM als Ressource für Analysen wertvoll
 „Mehr als schöne Karten“
 Durch Prüf-/Korrekturroutinen und Modellierung bessere (plausiblere)
Analyseergebnisse
 Einfluss der Datenqualität und -charakteristik auf Analyse kann
gemindert werden
 Qualitätsbewertung: Attribute!
Resumé
24
www.radlkarte.eu Do, 3.7. 11:00
Pressegespräch Radlkarte @
AGIT/TraffiCon Stand
DO, 3.7. 14:00
Vortrag GI-Forum
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