ATKIS-Basis-DLM und OpenStreetMap
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| Identifikatoren | 10.5446/15918 (DOI) | |
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VollständigkeitDatenbankKoordinatentransformationQuantisierung <Physik>CodierungDatenkonvertierungDownloadingDatenaufbereitungBerechnungTOSCodierungKategorie <Mathematik>Objekt <Kategorie>VollständigkeitDownloadingFlächentheorieBing MapsDatenbankKoordinatentransformationDatensatzAbbildung <Physik>Uniformer RaumMatchingMAPPERAttributierte GrammatikGeodätische LinieDatenbanksystemTabelleShape <Informatik>DatenaufbereitungKoordinatenSoftwareMAPDatenanalyseGebiet <Mathematik>UmfangGistDiagrammMeterPufferspeicherGeoinformatikInformationDigitalsignalInformationssystemFreifläche <Technik>BioinformatikATESOnline-KatalogGeometrieEigenwertproblemAchse <Mathematik>AggregatzustandPhysikalische GrößeTOUR <Programm>ModulLinieFlächeninhaltGewicht <Mathematik>Web SiteACCESS <Programm>MittelungsverfahrenSpitze <Mathematik>Quantisierung <Physik>Computeranimation
Transkript: Deutsch(automatisch erzeugt)
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Ja, vielen Dank. Ja, also wie gesagt, ich komme von der Uni Osnabrück und studiere da Geoinformatik. Und ich möchte jetzt etwas erzählen über das Atkes-Basis-DLM und Open-Street-Map, also einen Datenvergleich anhand ausgewählter Gebiete in Niedersachsen.
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Zunächst gebe ich eine kleine Einleitung in das Thema, dann schreibe ich die Datengrundlagen und die Qualitätsmerkmale und dann die Vorgehensweise des Datenvergleichs. Dazu gehört eine Gebietsauswahl, die Aufbereitung der Daten, die Datenanalyse und dann das Interessante sind natürlich die Ergebnisse und am Ende gibt es noch ein kleines Fazit.
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Grundsätzlich ist die Erhebung und Bereitstellung von Geodaten Sache der Länder in der Bundesrepublik Deutschland. Aber wie allen bekannt ist, gibt es eben seit einigen Jahren verstärkt Ehrenamtliche, die in ihrer Freizeit Geodaten erheben
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und diese werden von Goodchild als Voluntier Geographic Information bezeichnet, VGI. Und bislang gibt es vereinzelt nur Studien, die eben die Qualität dieser VGI im Vergleich zu anderen Geodatenbietern untersuchen. Dazu gehören unter anderem Ludwig, Zielstra und Zipf, Amel Dunksen.
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So und jetzt ist an der Uni Osnabrück eine Untersuchung eben im Rahmen einer Bachelorarbeit durchgeführt worden, bei der dann die Basis-DLM-Daten des amtlich topografisch-kartografischen Informationssystems,
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kurz ATKES, mit den freien Open-Street-Map-Daten verglichen worden sind. Und dieser Vergleich ist exemplarisch ausgeführt worden anhand ausgewählter Gebiete in Niedersachsen. Mit dem Ziel eine Aussage über die Qualität und die Anwendbarkeit sowohl der amtlichen als auch der freien Geodaten zu treffen und dabei sollten besonders Zweck- und Einsatzbereiche berücksichtigt werden.
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Und ein weiteres Ziel war die Analyse verschiedener Tools und Möglichkeiten, um Open-Street-Map-Daten in das Esri-Shape-Format zu konvertieren. Zunächst einmal ATKES.
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ATKES stellt geotopografische Basis-Informationen in sogenannten digitalen Landschaftsmodellen, DLM, bereit. Und diese Informationen sind in Objektarten-Katalogen hierarchisch gegliedert. Die enthalten eben alle für die Beschreibung der Landschaft relevanten Informationen
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und teilen sie in Objektbereiche ein, die wiederum in Objektgruppen und Objektarten unterteilt sind. Und die DLM, die besitzen unterschiedliche Datendichten, und für den Vergleich wurde das Basis-DLM verwendet, das die höchste Datendichte besitzt, und in Niedersachsen sind es etwa 130 Objektarten.
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Ja, der Vollständigkeit halber Open-Street-Map, das ist eben wirklich das bekannteste Projekt im Bereich der VGI, 2004 von Steve Coase entwickelt, mit dem Ziel eine freie Weltkarte zu schaffen und interessant ist vielleicht noch, dass Deutschland sehr aktiv ist, das aktivste Land. Im Jahr 2009 waren es fast 10.000 Personen, die sich beteiligt haben.
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Wichtig für einen Datenvergleich sind auch Qualitätsmerkmale. Der Begriff Qualität ist von Bartelme definiert worden als Fitness for use. Das bedeutet, dass immer, also dass die Eignung im Hinblick auf einen bestimmten Zweck untersucht wird.
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Es gibt auch eine ISO-Norm, die Qualitätsparameter definiert. Dazu gehören Completeness, Logical Consistency, Positional Accuracy, Temporal Accuracy und Semantic Accuracy. Und der Schwerpunkt des durchgeführten Datenvergleichs lag eben auf der Analyse von Vollständigkeit und Positionsgenauigkeit.
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Dann zur Vorgehensweise, zunächst mussten einmal geeignete Gebiete ausgewählt werden, die sollten möglichst repräsentativ sein, allerdings war es aufgrund des Umfangs der Arbeit eben notwendig, Anzahl und Größe zu begrenzen,
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sodass letztendlich drei Gebiete mit einer Größe von jeweils fünf mal fünf Kilometern ausgewählt worden sind. Dabei wurde dann das Konzept der zentralen Orte, das im Raumordnungsgesetz verankert ist, berücksichtigt. Es definiert Ober-, Mittel- und Grundzentren und dann sollten eben von jedem Zentrum eines ausgewählt werden, sodass auch Land-um-Land-Betrachtungen möglich sind.
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Ein ganz entscheidendes Kriterium war die Aktualität der ATGES-Basis-DLM-Daten. Da ist es so, dass eine fünfjährige Grundaktualität besteht, neben einigen Objekten der Spitzenaktualität, die dann auch öfter fortgeführt werden.
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Und wenn man sich die USM-Daten anschaut, dann kann man davon ausgehen, dass bei einer durchschnittlichen Nutzeraktivität, die durchaus aktuell sind. Und deswegen war es dann wichtig für den Vergleich, Gebiete auszuwählen, die gerade turnusmäßig in ATGES aktualisiert worden sind,
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um eben eine Vergleichbarkeit so gut wie möglich herstellen zu können. Außerdem sollten die Gebiete über Niedersachsen flächenhaft verteilt liegen. Und deswegen wurden letztendlich ein Bereich in Hannover, also als Oberzentrum ausgewählt. Als Mittelzentrum wurde Aurich in Ostfriesland ausgewählt.
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Und Grundzentrum ist dann Wagenfeld, das ist eine kleine Gemeinde im Landkreis Diepholz. Und die ATGES-Daten, die wurden bereitgestellt am 1. Juli 2010 von der Niedersächsischen Landesvermessung. Und am gleichen Datum wurden auch die Open-Street-Map-Daten von der Website heruntergeladen.
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Und diese Karte zeigt jetzt einen Ausschnitt von Norddeutschland, auf der die Gebiete eingezeichnet sind. Zunächst einmal Hannover, das ist wahrscheinlich noch bekannt. Da ist ein Gebiet im Nordosten ausgewählt worden. Und ja, Aurich liegt eben in Ostfriesland, oben an der Küste.
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Da ist dann auch ein bisschen Umland schon mit drauf. Und Wagenfeld liegt hier im Landkreis Diepholz, das ist also sehr ländlich geprägt. Dann zur Datenaufbereitung. Grundsätzlich sollten die Daten in Pruskes Datenbanken gespeichert werden.
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Dann mithilfe von PL-PGSQL-Abfragen analysiert werden. Und letztendlich dann in einem Gist und mithilfe von Tabellen visualisiert werden. Zur Datenaufbereitung war es dann zunächst notwendig, die Daten in ein einheitliches und möglichst metrisches Koordinatensystem zu transformieren.
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Und weil die ATGES-Daten eben schon im Gauss-Krüger-Format vorliegen, war es dann sinnvoll, die Open-Street-Map-Daten noch nach Gauss-Krüger zu transformieren, die ja im BGS 84 vorliegen. Und das weitere mussten die Daten exakt auf die jeweiligen Gebiete zugeschnitten werden,
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damit eben Straßen nicht unkontrolliert darüber hinausragen, sondern es wirklich exakt 5x5 Kilometer sind. Und dann konnten die Daten in Pruskes Datenbanken überführt werden. Die ATGES-Basis-DLM-Daten, die wurden als Shapes bereitgestellt und konnten dann mit dem Befehl Shape-to-PGSQL in die Datenbank überführt werden. Und für Open-Street-Map gibt es jetzt verschiedene Möglichkeiten.
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Die sind hier in dieser Tabelle dargestellt. Zum einen ist das QuantumGIS, das erlaubt eben direkt die OSM-Daten zu importieren über eine Schaltfläche. Man kann sie dann auch direkt in das Shape-Format konvertieren und dabei gleichzeitig die Koordinaten transformieren.
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Problem ist, es gibt einen Datenverlust, weil maximal 80 Zeichen pro Attribut gespeichert werden können. Und außerdem traten Probleme bei der Kodierung von deutschen Umlauten auf. Dann des Weiteren gibt es einen sogenannten Geo-Converter,
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der wird angeboten vom Institut für Software Gispunkt der Hochschule für Technik in Rapperswil. Und der erlaubt es eben, die OSM-Daten über einen Zwischenschritt in das GML-Format zu konvertieren und dann in das Shape-Format. Und dabei können die Koordinaten auch gleichzeitig transformiert werden,
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aber es kommt da ebenfalls zu einem Datenverlust, weil nur ausgewählte Attribute übernommen werden. Dann gibt es noch die Geofabrik, die eben einen direkten Download von Shapefiles anbietet. Die sind auch für viele Zwecke sehr gut geeignet, nur durch diese Vorauswahl, die da stattfindet,
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entsteht ein gewisser Datenverlust, der dann für einen Datenvergleich natürlich dann nicht so gut geeignet ist. Und die Koordinaten müssen in einem extra Schritt transformiert werden. Das ist auch dann nicht so wild. Dann gibt es noch das Tool OSM to Shape. Das erlaubt eben eine direkte Konvertierung von OSM-Daten ins Shape-Format,
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aber es ist sehr verlustbehaftet. Das ist auch nicht weiter untersucht worden. Dann das Tool OSM to PGSQL, das ist sehr gut geeignet für das Rendering. Es bildet sinnvolle Flächen und erzeugt also insgesamt ein sehr sauberes Kartenbild. Aber es kommt eben auch zu einem Datenverlust von den Attributen,
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die eben nicht für das Rendering benötigt werden. Und ja, die Koordinatentransformation muss extra durchgeführt werden und es ist eben ein Zwischenschritt über die Datenbank. Also die OSM-Daten werden dann zunächst in die Datenbank importiert. Und das letzte Tool, was betrachtet wurde,
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ist Osmosis, also ein Java-Programm mit einem eigenen Geometrie-Schema, das eben die OSM-Daten in die Datenbank überführt. Und da werden eben wirklich alle Daten überführt. Es kommt eben zu keinem Datenverlust. Und das ist natürlich auch der Grund, warum dieses Tool dann verwendet worden ist. Also Osmosis.
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Dann zur Datenanalyse. Zunächst wurde die Vollständigkeit der Daten analysiert. Und zwar mussten dazu die Daten erst einmal sinnvoll strukturiert werden. Und das ist dann anhand des Objektartenkatalogs des ADCAS-Basis-DLM vorgenommen worden.
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Und die linienhaften Objekte, die wurden dann in die Kategorien Straßenverkehr, Schienenverkehr, Gewässerachsen, Versorgungsleitungen und Begrenzungen eingeteilt. Die flächenhaften Objekte dann in die Kategorien Vegetationsflächen, Gewässerflächen, Verkehrsflächen, baulich geprägte Flächen und Siedlungsfreiflächen.
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Anschließend sind dann die Längen und Flächen mit Hilfe von SQL-Abfragen berechnet worden. Und dabei nimmt man ja intuitiv an, dass ein Datensatz vollständiger ist, wenn die Linien eben insgesamt länger und die Flächen insgesamt größer sind. Worauf man achten muss, ist noch die Übervollständigkeit, die auftreten kann. Das heißt, dass eben Objekte
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da sind, die in Wirklichkeit gar nicht existieren oder nicht mehr existieren. Die Positionsgenauigkeit ist nur für die linienhaften Objekte analysiert worden und zwar nach der Methode von Goodchild und Hunter. Aber es ist so, dass die Abweichung eines Testdatensatzes
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untersucht wird von einem Referenzdatensatz. In diesem Fall waren die OSM-Daten eben der Testdatensatz und die ADCES-Daten waren dann die Referenz. Und wie auf der Abbildung jetzt da zu sehen ist, ist um die ADCES-Daten ein Puffer gebildet worden, in diesem Fall zehn Meter.
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Und die OSM-Anteile innerhalb des Puffers sind dann berechnet worden. Ja, dann zu den Ergebnissen. Zunächst die linienhaften Objekte. Da ist es so, dass die Vollständigkeit der OSM-Daten von der Großstadt zum ländlichen Raum hin abnimmt.
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Das ist eben auch hier rausgekommen. Ja, und in der Großstadt sind sogar mehr OSM-Daten vorhanden als ADCES-Daten. Und das gilt besonders für das Wegenetz, wo eben kleinere Wege nicht erfasst sind. Und das Diagramm zeigt jetzt für die drei Gebiete die Kategorie Straßenverkehr.
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Rot dargestellt sind die Daten des ADCES-Basis DLM und in Blau Open Street Map. Und da kann man gut erkennen, dass in Hannover ungefähr 200 Kilometer mehr OSM-Daten vorhanden sind. In Aurich und Wagenfeld jeweils weniger Daten. Aber da ist der Unterschied gar nicht so gravierend.
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So, diese Abbildung zeigt jetzt das Gebiet von Hannover. Und da sind die Überlappung der Straßendaten innerhalb des 10 Meter Puffers dargestellt. In Grün, das ist der Überlappungsbereich, wo in beiden Datensätzen Daten vorhanden sind.
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Blau sind die Bereiche, in denen mehr Open Street Map-Daten vorhanden sind. Und rot dargestellt die ADCES-Basis DLM-Daten. Und da kann man auch recht gut erkennen, dass eben viel mehr OSM-Daten dort gemapt worden sind. Besonders zum Beispiel hier in diesem Bereich. Das ist der Zoo von Hannover.
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Und da sind eben die Wege erfasst, was natürlich in ADCES dann nicht relevant ist und auch nicht erfasst wird. Aber dann für eben Freizeitanwendungen doch sehr interessant sein kann. Und wenn man jetzt sich die Positionsgenauigkeit anschaut, da muss man sagen, die ist natürlich abhängig vom Umfang der beiden Datensätze.
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Und idealerweise sollte der Testdatensatz und der Referenzdatensatz gleich groß sein, was natürlich hier, wie es zu sehen ist, nicht gegeben ist. Aber in den Bereichen, in denen eben in beiden Datensätzen Daten vorhanden sind, kann man sie als gut bezeichnen.
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Dann zu den Flächen. Da ist es so, dass das ADCES-Basis DLM in fast allen Kategorien deutlich mehr Flächen beinhaltet. Und das liegt auch daran, dass die Landschaft lückenlos abgedeckt wird. Das ist vorgegeben im ADCES Objektartenkatalog. Da gibt es Grundflächen und zusätzlich können auch über Lagerungsflächen auftreten.
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Das zum Beispiel kann ein Spielfeld in einer Grünanlage liegen. Was auch wichtig ist noch, dass Gebäude in ADCES nicht modelliert werden. Wobei dann in den OSM-Daten viele Gebäude dann vorhanden sind als Flächenobjekt.
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Und das Diagramm zeigt jetzt als Beispiel die Vegetationsflächen. Da kann man auch gut erkennen. In Hannover sind noch einigermaßen Flächen vorhanden in Open Street Map. Da, ja, wenn man dann Aurich anschaut, da ist der Unterschied dann schon deutlich. Und in Wagenfels sind fast keine Flächen mehr in Open Street Map erfasst worden.
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Ja, das war im Juli 2010. Ja, das wollte ich dann auch noch sagen. Luftbilder würden das Ergebnis sicher dann auch noch verändern.
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Also da ist es noch Potenzial. Dann ein weiteres Beispiel sind eben die baulich geprägten Flächen. Das ist jetzt ein Beispiel, wo in Hannover dann mehr OSM-Flächen vorhanden sind. Da ist also deutlich der Unterschied, jetzt auch noch mal zu sehen, von der Großstadt bis hin zum ländlichen Raum. Also in Aurich, da, ich weiß nicht, ob man das erkennen kann.
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Ein paar Flächen gibt es auch in Aurich bei den baulich geprägten. Und in Wagenfels sind eben dann gar keine mehr vorhanden in Open Street Map. Ja, jetzt bin ich auch schon beim Fazit angelangt. Insgesamt muss man sagen, dass beide Datenbestände in ihren jeweiligen Einsatzbereichen
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eine auf den Zweck abgestimmte und leistungsfähige Datengrundlage liefern. Wenn man sich jetzt die amtlichen Daten anschaut, dann muss man sagen, sie sind flächendeckend, verlässlich, nach eindeutigen Regeln modelliert und haben eben hohe Genauigkeitsansprüche. Und das ist unentbehrlich für juristische und öffentliche
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Fragestellungen, die eben auch eine hohe Verbindlichkeit fordern. Das kann Open Street Map dann eben nicht leisten und kann auch deswegen ja, amtliche Daten nicht vollständig ersetzen oder sogar verdrängen. Das ist eben nicht möglich. Aber, das ist das große Aber jetzt, sie können überall dort eingesetzt werden, wo man eine kostenlose Alternative sucht.
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Und die Einsatzbereiche sind natürlich vielfältig. Das sieht man ja auch hier auf der Konferenz in anderen Beiträgen, was man alles mit OSM-Daten machen kann. Eventuell muss eben vorher überprüft werden, ob in einem Gebiet jetzt für den Zweck, für den Einsatzbereich ausreichend Daten vorhanden sind. Aber an sich bieten sich da vielfältige Möglichkeiten.
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Und die Flächendaten können natürlich auch durch den Einsatz von Luftbildern möglicherweise dann gesteigert werden. Und es liegt eben auch an den den Mappern dann, was daraus wird und wie die Entwicklung dann in Zukunft aussehen wird. Ja, das war schon von meiner Seite die Arbeit darüber,
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die kann abgerufen werden auf der Wiki-Seite von Open Street Map unter Osnabrück. Der genaue Link, der steht auch noch im Tagungsband in dem Artikel. Ja, und dann, vielen Dank.
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Okay, dann vielen Dank für den super interessanten Vortrag. Gibt es Fragen dazu? Ich kenne sowohl die OSM-Daten als auch die ADGES-Daten. Und ich fand OSM und ADGES von einigen Dingen gar nicht so unähnlich.
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Der ADGES Objektkatalog bietet auch vielfältige Möglichkeiten. Da gibt es zum Beispiel ein Attribut für Straßenbreite. Das gibt es in OSM auch. Und in den ADGES-Daten ist es aber fast immer näher, genauso wie es in den USM fast immer näher ist.
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Oder es gibt ein Feld für den Straßennamen. Einer schreibt STR Punkt, der nächste schreibt Straße. Der andere schreibt den Straßennamen ganz in Großbuchstaben. Das heißt, obwohl diese Daten relativ reglementiert sind und eine einheitliche Logik haben, hängt es da auch immer sehr von demjenigen ab,
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der die Daten vor Ort pflegt, welche Qualität und welche Tiefe die Daten wirklich haben. Ja, es stimmt wohl nur, wenn man sich die Regeln anschaut, dann ist es bei ADGES doch strikter geregelt durch diesen Objekt-Aden-Katalog.
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Und bei OpenStreetMap gibt es eben die Map-Features. Und die sollen ja auch eine gewisse Freiheit bieten für die einzelnen Mapper. Das ist ja auch so vorgesehen. Eine Zwischenfrage dazu, findet da eine Attributierungskontrolle statt? Ja, die Attribute muss natürlich beachtet werden
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für den Vergleich, also sowohl als auch. Aber die Attributierung war zwar nicht das primäre Untersuchungsziel, zu sagen. Ich hätte noch eine Frage.
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Und zwar, bei dem Datenvergleich gab es da irgendwie Probleme mit Matching. Gerade bei der Attributierung hatten wir eben schon mal angesprochen, der eine schreibt es groß, der andere klein. Das sind vielleicht Sachen, die man programmiert und nicht sehr gut abfangen kann. Aber Sachen, die semantisch gleich sind,
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aber anders geschrieben sind. Also syntaktisch anders. Zum Beispiel schreibt einer irgendwie Schwimmbad und der andere Swimmingpool oder ähnliche Sachen. Ja, also das ist auch berücksichtigt worden. Wir waren jetzt ja nicht so groß. Da konnte also im Zweifel es dann wirklich individuell nachgeschaut und geguckt worden, was kann das jetzt bedeuten.
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Also da sind dann solche Unterschiede dann auch beachtet worden. Also dass es dann sowohl Schwimmbad als auch Swimmingpool dann eben beachtet worden ist. Weil das ist dann individuell nachgeschaut. Also nicht systematisch, aber so visuell.
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Ich versuche es mal auf Deutsch, dass es nicht so gut ist. Haben Sie auch in Anspruch genommen, dass eine Straße mehrere parallele Features sein kann? Und war das in beiden Datensätzen gleich?
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Ja genau, das ist auch vorgekommen. Und da ist dann, also für den Vergleich, dann nur die eine Fahrbahn dann benutzt worden. Also gerade in Atkes ist es ja so, dass es sich auch überlagert. Wenn man mehrspurige Straßen hat,
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dann gibt es diesen Straßenverlauf. Und dann gibt es aber auch noch eine Linie, die das markiert. Und da sind dann natürlich die anderen beiden dann rausgenommen worden. Weil sonst hätte man ja quasi die Straße dreimal. Ja, das ist beachtet worden.
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Weitere Fragen? Okay, also ich glaube, ein bisschen Zeit haben wir noch. Hier noch was Kleines aufgeschrieben, den großen Zettel.
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Haben Sie oder hast du mal versucht, zu einem späteren Zeitpunkt die USM-Daten in dein System einzuflegen und dort mal einen Vergleich zu machen, um mal abschätzen zu können, wie sich das jetzt entwickelt? Gerade wenn man jetzt betrachtet, dass irgendwann im letzten Jahr oder Anfang dieses Jahres
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Bing Maps freigeschaltet wurde, was dann das Ganze wieder ein bisschen geputzt hat, um abschätzen zu können, sind die jetzt qualitativ besser oder schlechter, wenn man von Luftbildern abzeichnet, um da so ein Gefühl dafür zu bekommen? Oder ist da was vorgesehen in der Nachfolgearbeit?
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Ja, also ich habe es jetzt nicht gemacht, auch nach der Arbeit eben nicht. Aber das wäre eine Möglichkeit, die unbedingt untersucht werden sollte. Ich habe es jetzt nicht für mich vorgesehen, aber vielleicht macht das jemand anderes. Das wäre schön, dann das auch zu erfahren. Ja, vielleicht. Die Massearbeit, ja.
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Okay, also falls dann keine Fragen mehr sind, bedanke ich mich nochmal für den schönen Vortrag. Und ja, da haben wir jetzt eine kleine Umbaupause. Dankeschön.