#MappingMtUshba: Eine Wanderkarte mit OSM-Daten
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Formale Metadaten
| Titel |
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| Serientitel | ||
| Anzahl der Teile | 88 | |
| Autor | ||
| Lizenz | CC-Namensnennung 4.0 International: Sie dürfen das Werk bzw. den Inhalt zu jedem legalen Zweck nutzen, verändern und in unveränderter oder veränderter Form vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen. | |
| Identifikatoren | 10.5446/56747 (DOI) | |
| Herausgeber | ||
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Inhaltliche Metadaten
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MARKUS <Unternehmensspiel>Computeranimation
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Soziale SoftwareDigitalisierungMaßstabUnified Threat ManagementMaßstabVisualisierungDigitalisierungALT <Programm>Quelle <Physik>XMLComputeranimation
05:10
KoordinatenIndirekter BeweisStochastische Erzeugungt-TestRichtungUniformer RaumErzeugendePunktTextur-MappingComputeranimation
07:48
PostgreSQLZugriffDatenbankVisualisierungMaskierung <Informatik>DatenerfassungDatenerhebungMaßstabTabelleVisualisierungDienst <Informatik>Web-SeiteDemoszene <Programmierung>UpdateServerMaßstabQuadratTabelleDatenbankDesktopComputeranimation
12:30
DatenerfassungStichprobeComputeranimation
14:37
BerechnungMaskierung <Informatik>Computeranimation
16:53
Spur <Informatik>Tafelbild
17:31
AustauschformatInternetdienstSoftwareDateiFormation <Mathematik>AusgleichsrechnungDienst <Informatik>SoftwareAustauschformatSatellitensystemStabWeb ServicesUniformer RaumMeterPositionFrequenzComputeranimation
21:33
PunktwolkeOptimierungFilterung <Stochastik>Stochastische ErzeugungSoftwareAlgebraisch abgeschlossener KörperDemoszene <Programmierung>RaumauflösungSoftwareMeterOpen SourceComputeranimation
23:20
VisualisierungVerkantungFilterung <Stochastik>BerechnungGlättungSchattierungVisualisierungGebiet <Mathematik>Filterung <Stochastik>KanteHöheComputeranimation
25:02
APITextur-MappingMengeHorizontaleComputeranimation
27:29
Mailing-ListeUpdateDatenerfassungAnalogieschlussGebiet <Mathematik>t-TestSmartphoneInformationQuelle <Physik>Computeranimation
33:07
PortscannerInternetKoordinatenSoftwarePfad <Mathematik>RouterAttributierte GrammatikSoftwareGebiet <Mathematik>InternetObjektverfolgungComputeranimation
35:51
QuellcodeProgrammverifikationSSHQuelle <Physik>Große VereinheitlichungComputeranimation
37:24
Computeranimation
38:33
ValidierungStochastische ErzeugungStatistische HypotheseDatenerfassungTextur-MappingComputeranimation
39:54
Fortsetzung <Mathematik>Chatten <Kommunikation>Hausdorff-Raumt-TestAnpassung <Mathematik>Besprechung/Interview
44:12
MARKUS <Unternehmensspiel>
Transkript: Deutsch(automatisch erzeugt)
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Herzlich willkommen zu meinem Vortrag Mapping Morduspa. Ich bin Matthias Gröber, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der TU Dresden am Institut für Kartografie und ich möchte heute erzählen von unserem Arbeiten für eine neue Alpenvereinskarte, die wir größtenteils mit offenen Daten umsetzen möchten.
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Ja, warum stellen wir eine Alpenvereinskarte her als Institut für Kartografie der TU Dresden? Das hat bei uns zum einen eine Tradition, da wir schon verschiedene Alpenvereinskarten gemacht haben und es eine gute Kombination aus Wissenschaft und Praxis ist. Bei uns steht damit auch nicht Gewinn oder irgendein wirtschaftliches Interesse
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im Vordergrund. Wir wollen unsere Methoden anwenden und sie im Idealfall verbessern. Was macht jetzt eine Alpenvereinskarte aus? Das ist eine besonders detaillierte topografische Karte. Sie ist deshalb auch etwas Besonderes in Alpen gewesen, weil es da teilweise gar nicht so detaillierte topografische Karten gab. Und dazu kamen halt noch besonders touristische Inhalte, wie es die Wanderwege, die Hütten und diese Karten sollen so gut
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sein, damit sie halt auch die Planung von Touren abseits der Wege ermöglichen, weil das Gelände oftmals auch weglos ist. Wichtig dafür ist eine genaue Darstellung der Regulation des Felses mit Felszeichnung und das Namensgut der jeweiligen Region.
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Und wo ist jetzt die Usspa? Die Usspa befindet sich im großen Kaukasus, der bildet die Grenze zwischen Russland und Georgien. Georgien ist ein kleines Land, so ungefähr gelegen zwischen Schwarzem Meer und Kasbischem Meer und die Usspa, oder korrekt eigentlich der Usspa, ist ein Berg mittendrin gelegen bei der Stadt Mestja.
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Letztes Jahr sind wir dann nach Mestja gereist, nach Svanetsien, so heißt diese Region dort. Im Hintergrund sieht man jetzt der Usspa, unser kleines Mapping-Team, mit dem wir dann vor Ort aktiv waren und die Region erkundet haben. Svanetsien ist eine sehr abgeschiedene Region, mitten im Kaukasus gelegen, die bekannt ist für ihre
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Wehrtürme, für ihre besondere Kultur. Es liegt daran, dass die Region lange Zeit so abgeschottet war, erst 1930 hat man die erste Straße dahin gebaut, um diese Region besser zu erschließen. Vorher ging es wirklich nur über Bergpfade und das hat diese Region abgeschottet. Im Winter kam man einfach
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nicht dahin, Salz war Mangelware und diese Türme, die man hier schon sieht auf diesem Bild, sind typisch für die Region. Es sind Wehrtürme, es gibt viele, das Bild ist aus einem solchen Turm heraus entstanden. Nun kann man heutzutage nicht davon ausgehen, dass man dann der erste in einer Region ist, der dort
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eine Karte machen möchte. Es gibt natürlich schon Karten und wir haben uns natürlich Gedanken darüber gemacht, wie machen wir das jetzt. Wir wollen ja nicht bei Null anfangen, wir wollen Bestehendes nutzen, wir wollen Urheberrechte wahren und haben uns erstmal versucht, einen Überblick zu verschaffen, was es gibt. Insofern möchte ich jetzt ganz kurz einsteigen mit der Vorbereitung, der Planung, der Feldarbeit, weil es auch so die Grundlage ist für den weiteren Vortrag.
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Als erstes haben wir versucht, Datenquellen zu erschließen. Wir haben dafür den Fachinformationsdienst der Staatsbibliothek Berlin genutzt. Die haben für uns recherchiert nach Geodatenkarten und in der Digitalisierung durchgeführt, gleich für uns, sodass wir direkt Bilddaten hatten und jetzt nicht erst noch mit analogen Karten arbeiten mussten.
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So haben wir aktuelle topografische Karten aus Georgien bekommen. Alte serviertische Karten aus den 80er Jahren, verschiedene Wanderkarten, aber wir haben auch weiter selber geschaut, was finden wir an Daten und es wird natürlich, das SRTM Geländemodell ist eine sehr wertvolle Datenquelle, aber wir haben auch geschaut, was
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bieten Webseiten, Blogs, Wanderführer, wir haben verschiedene Fernsehbekanntnungsdaten angeschaut und wir haben versucht zu sehen, was ist denn bei Social Media der Präsent, wo fahren die Leute hin, was schauen die sich an. Daraus haben wir schon erste Festlegungen für die Karte getroffen. Wir haben die Quellen gesichtet, wir haben einen Maßstab festgelegt, den Kartennetzentwurf definiert und den Kartenausschnitt,
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sodass wir erstmal eine Abgrenzung des hatten, wovon wir eine Karte machen wollen. Dafür haben wir auch versucht herauszubekommen, was nun touristisch relevante Orte vor Ort sind, um halt die in der Planung zu berücksichtigen. Daraus haben wir dann einen ersten Entwurf zusammengestellt oder naja, es war so ein
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iterativer Prozess zwischen der Zusammenstellung des ersten Entwurfs und einer Visualisierung der Daten, an die wir schon herankamen. Aus der Zeit, das war 2019, stammt dieser Entwurf, wo wir gesagt haben, ok, das soll jetzt unser
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Kartenausschnitt sein, wir machen jetzt OTM-Zone 38 Not, Maßstab 1 zu 33.000, wir planen jetzt damit. Hier ein weiterer Ausschnitt dieser Visualisierung, wo wir versucht haben, die Daten zusammenzustellen und einen ekligen Überblick zu bekommen. Wir haben da auch Bilder uns angeschaut von anderen Leuten, die
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wir auf Flika gefunden haben, um ein bisschen einen Eindruck von der Region zu bekommen. Im nächsten Schritt haben wir versucht, die Arbeit in sinnvolle Pakete aufzuteilen und erste Festlegungen zu treffen. Wir haben die Datenquellen festgelegt, die Landwehrdeckung soll aus der Klassifikation von Fernekundungsdaten stammen, damit das einheitlich ist.
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Wir werden oben das Seatmap für die SW genetzt, die Gebäude, die Points of Interest und die Gewässer nutzen, wollen das aber auch in diesen Punkten verbessern und darüber hinaus. Wir brauchen aber auch nachher ein hochaufgelöstes Geländemodell, SATM ist nicht fein aufgelöst dafür, aber ein weiterer Punkt sind auch Namen, wir wollen da die einzelnen Berge und Höhenzüge benennen, dafür ist noch weiter Recherche notwendig.
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Zusätzlich dazu kamen weitere Herausforderungen, Corona, Beispiele für eine Klassifikation beschaffen, schwierig, wenn er nicht vor Ort ist. Wir haben es mit Bildern von Flika versucht und eine weitere Herausforderung war auch das Geländemodell. Entweder wir kaufen das für teuer Geld ein oder wir versuchen es selber herzustellen.
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Wir haben uns einen Vorteil als Uni ausgespielt und haben eine Bildspende bekommen von Planet Labs, so dass wir das verwenden können für eine Erstellung von einem Geländemodell. Um jetzt Unterstützung durch Studenten zu bekommen haben wir belegt, naja, wenn wir sie jetzt nicht
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dafür bezahlen wollen, das ist dann auch irgendwann schwierig wieder als Uni, unterstützen sie uns mit Abschlussarbeiten. Die Methoden sollen sie erkennen, also sollen sie jetzt in deren Beispielen anwenden und dann noch sogar weiterentwickeln. Die Klassifikation von Fels und Gletscher wurde ein Abschlussarbeitsthema, sowie die Vegetationsklassifikation basierend auf
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den Flickerdaten, organisiertes Mapping mit Atmosphäre wurde ein Thema, DGM Erzeugung aus Planet-Bild -Daten ein weiteres Thema, sowie automatische Regenerisierung und die Erstellung eines Workflows für die Kartenherstellung. Damit ist klar, die Karte hat verschiedene Bausteine und damit auch die Gliederung für den weiteren Vortrag.
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Ich habe bereits schon vorgestellt die Vorbereitung, die Planung für die Karte und werde jetzt weiter in die Details gehen. Zum einen, dass die Kartenherstellung angeht, zum anderen dann in Richtung der Fernerkundung, die eine wichtige Datenquelle auch für uns ist.
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Zum Schluss möchte ich noch einen Ausblick geben und versuchen eine erste Zusammenfassung zu geben, denn die Karte ist noch nicht fertig,
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das ist Work in progress, aber ich glaube es ist jetzt einfach schon so viel, dass es sich lohnt darüber zu berichten. Kartenherstellung. Warum jetzt schon Karten herstellen? Na ja, wir haben schon Daten, also können wir sie verwenden und wenn man Feldarbeit machen will, ist es natürlich einfacher, wenn man schon
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eine Karte hat, auf der man ergänzen kann, als wenn man mit einem leeren Blatt Papier loszieht. Also haben wir erst mal eine Arbeitskarte hergestellt. Wir gehen folgendermaßen, ich habe unter anderem die Daten von OSDip mitgenommen, OSM2PQ SQL in einer Datenbank gespielt, mache ich nach wie vor täglich, um halt die Updates zu bekommen, die vor Ort von
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uns gemacht wurden, aber auch von anderen Menschen kommen und visualisiere das jetzt mit einem Webmapping Service. Ich nutze dafür den QG Server, das Schöne ist, ich kann das quasi lokales Projekt bearbeiten, aber dann auch als Server zur Verfügung stellen. Zusätzlich dazu kamen verschiedene Sachen, die jetzt schon fertig sind oder beziehungsweise schon
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fertig geworden sind, weil wir noch nicht vor Ort waren, wie die Landbedingungsklassifikation. Das SRTM Geländemodell fließt auch mit rein, da kommen Schummerungen und Höhenlinien da her, aber auch die verschiedenen anderen Karten, die wir haben, sind virtische Generalstabskarten oder topografische Karten, die geografischen Karten,
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verschiedene Wanderkarten, sodass wir das alles schön übereinander legen können und dass wir quasi einen Punkt haben, auf dem alle zugreifen können, ohne dass jemand jetzt immer die ganzen Daten vorliegen haben muss. Man kann jetzt über das QGes Desktop darauf zugreifen, man kann es als Arbeitskarte ausdrücken, gibt also viele Möglichkeiten darauf zuzugreifen.
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Ganz kurz an Beispielen, was gibt es? Ja, die Arbeitskarte, ich habe es angedeutet, es gibt aber auch noch eine Übersichtskarte, weil wir gesagt haben, naja, manchmal ist es ganz schön, nicht die große Karte zu haben, sondern einfach ein bisschen kleiner mal planen zu können. Man ist noch nicht so bekannt mit den ganzen Ortsnamen vor Ort, da ist es praktisch da, eine Übersicht zu haben.
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Diese virtischen topografischen Karten sind da eingebunden als Referenz, die sind relativ vollständig, nicht perfekt, aber schon eine sehr gute Datenquelle. Wir haben uns da auch noch einen kleinen Setup ausgedacht zur Sammlung von Namen und Wegen, die wir jetzt entdeckt haben aus den alten Karten, die wir aus den Webseiten heraus kennen oder von GPS Tracks oder aus Büchern identifiziert haben.
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Aber auch weitere Punkte haben wir gesammelt, haben wir gesagt, okay, da müssen wir noch mal genauer hinschauen, da fehlt wahrscheinlich ein Fluss, da müssen wir eine GNSS-Messung machen und haben das da zusammengestellt.
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Aber auch genauso Tracks kann man da auch mit einbinden, die geografischen topografischen Karten und natürlich auch ein paar Fernabrindungsdaten. Die Geodatenverarbeitung erfolgt wesentlich mit Buskis, sodass in Kugis dann die Visualisierung erfolgt.
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Wir haben versucht uns schon den Stil einer Alpenvereinskarte anzunähern, sehr kontrastreich, die typischen Schriften zu verwenden, um so einen ersten Eindruck davon zu haben, wie es aussieht. Wir haben einfache Generalisierung eingebaut, so kleine Gebäude als Quadrate dargestellt, notiert nach der nächsten Straße, sieht man jetzt hier zum Beispiel, wirkt schon aufgeräumter.
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Wir haben die Farbe der Höhenlinien an die Lampedeckung angepasst, so Eisblau, Fels, Grauton und wir haben verschiedene Texturen verwendet. Man sieht aber auch, was noch zu tun ist, ja, die Passung zwischen dem Gelände und dem Gewässer muss noch verbessert werden, aber es sind noch verschiedene andere Dinge.
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Also Verdrängung ist so noch eine Frage und dann halt auch eine andere Einpassung, dass es halt wirklich gut aussieht. Da ist noch Feinabstimmung zu tun, aber es ist ja erst mal nur die Arbeitskarte. Basierend auf der Arbeitskarte haben wir da ein Atlas entworfen. Der ist im A4-Format als Ringbuch zusammengeheftet, hier sieht man zum Beispiel eine Doppelseite als Demo.
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Man sieht also oben geht es auf Seite 21 und 32 weiter. Wir sind hier auf Seite 29 und 30, sodass man dann schön durch navigieren kann, dass man alle Details hat praktisch dabei, kann Notizen machen dabei und haben das jetzt im Maßstab 1 zu 20.000 gemacht. Das passt ganz gut, aber auch nochmal im Maßstab 1 zu 10.000 für die Zietlungen, sodass man wo mehr Details notwendig sind auch mehr Platz hat.
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Definiert wurde das ganze durch einen Raster durchnummeriert, deckt die gesamte Region ab, die wir besucht haben, sodass wir überall Eintragung vornehmen können. Zusätzlich dazu sind noch verschiedene Übersichten dabei, Platz für Notizen, Tabellen für die GNS
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-Messungen oder auch noch Hinweise, wie die Beispiele für die Putendeckung aufgenommen werden können. Ja, damit wären wir schon beim nächsten Thema, Fernerkundung. Das aus der Ferne zu betrachten ist natürlich was anderes, als wenn man vor Ort ist.
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Ohne sei Dank haben wir diese tolle Aufnahme hier bekommen, aber im Detail ist es halt alles etwas komplexer. Man denkt, Wald, naja, ist halt so relativ. Man sieht, was ist jetzt noch offen und geschlossen, muss man dann doch vor Ort überprüfen. Mit Hilfe der Methoden der Fernerkundung wollen wir die Landbedeckung klassifizieren.
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Ziel ist es zu wissen, wo welche Vegetation ist, wo Fels, wo Geroll ist und wo Schnee und Gletscher vorhanden sind. Dafür brauchen wir Stichproben. Bei Schnee und Gletschern ist das relativ einfach, bei Fels und Geroll wird es schon ein bisschen schwieriger, die Unterscheidung.
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Bei der Vegetation ist es schon sehr schwierig. Dafür brauchen wir Stichproben, die wir dann vor Ort gesammelt haben, um dann die Landsat bzw. Sentinel-Dar zwei Daten zu klassifizieren. Natürlich ist immer noch ein bisschen manuelle Nachbearbeitung notwendig, gerade bei den Gletschern. Es ist schwierig, wenn wo endet der Gletscher wirklich, ist da nur Schutt drauf oder nicht, da ist noch manuelle Nachbearbeitung notwendig.
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Was ist jetzt an der Vegetation so schwierig? Sie hat ihre besonderen Tücken. Da wächst natürlich Rhododendron. Aber auch eine teilweise gigantische Krautschicht. Wenn man sich das Ganze von oben anschaut, dann sieht man ja ein bisschen mehr, ein bisschen weniger Grün.
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Naja, wenn man sich dann das vor Ort anschaut, sieht man schon den Weg. Und dann hier links und rechts sind Rhododendron, wo man denkt, naja, kann man ja nochmal durchlaufen. Nee, kann man nicht, das macht keinen Spaß. Es piesackt einen, es ist einfach hässlich da durchzulaufen. Will man nicht. Also soll der Wanderer, der Nutzer der Alpenvereinskarte das auch wissen.
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Ein anderer Punkt ist die Krautschicht. Schwer zu klassifizieren, kommt man noch einfacher durch. Aber die erreicht da auch eine enorme Höhe, bedingt durch den vielen Nädelschlag da vor Ort, die Nähe zum Schwarzen Meer und den sommerlich warmen Temperaturen. Wie funktioniert das also mit der Klassifikation? Es beginnt mit der Ausfall von passenden Ausnahmen.
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Die werden dann bereinigt von Wolken, die Produktion angepasst. Und dann geht es auch an die Klassifikation. Wenn man die Gletscher haben möchte, kann man den Schneeindex nutzen. Der Vegetationsindex führt zur Vegetation. Wo keine Vegetation ist und wo kein Schnee ist, da ist wahrscheinlich Fels. Wenn man das auf die Art und Weise klassifiziert hat,
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kann man das Ergebnis noch von Artefakten säubern, so kleines Rauschen ausnehmen. Künstlichen Fels entfernen, also sowas wie Straßen und Gebäude, die natürlich auch wie Fels erst mal aussehen, aber eigentlich gar keiner sind. Das Ergebnis sieht dann so aus. Blau die Gletscher, grau wird der Fels, passt schon ganz gut.
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Der Student hat jetzt auf R gesetzt. Ich habe jetzt mal seine Pakete aufgelistet. Wie funktioniert das für die Vegetation? Dann braucht man Beispielgebiete für die verschiedenen Vegetationstypen. Da wir nicht vor Ort waren, als das passieren sollte, haben wir auf Flickr-Fotos zurückgegriffen, um Beispielgebiete zu definieren, was so mäßig funktioniert hat.
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Also es passt am Ende schlussendlich nicht so wirklich so. Man gesehen hat rein optisch schon. Die Trainingsgebiete waren nicht passend gewählt. Jetzt, nachdem wir vor Ort waren, haben wir passende Trainingsgebiete. Wir müssen das also nochmal machen. Hier nun einige Beispiele von der Vegetation vor Ort. Sieht man zum Beispiel ganz gut das Kulturland, der eben schon erwähnte rote Dendron,
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der dann ganze Hänge bedeckt und unpassierbar macht, aber auch der offene Birkenwald und das Weideland. Wir haben die ganzen Beispiele als Bilder gesammelt, die Positionen vermerkt und mittels eines Webformulars zusammengetragen. So haben wir um die 30-40 Beispielgebiete, die wir jetzt für eine neue Klassifikation nutzen möchten.
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Ja, die Karte. So sieht das in der Karte aus, der Gletscher. Und wir waren jetzt vor Ort. In der Realität sieht man, okay, der Gletscher ist also mit Schutt bedeckt. Müssen wir also anpassen für unsere Karte. Müssen wir insofern vielleicht auch nochmal ein bisschen da neu klassifizieren, anpassen.
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Es ist also eigentlich ein iterativer Prozess, wo man nicht sagen kann, okay, wir haben jetzt einmal die Klassifikation fertig, wir machen jetzt unsere Karte, sondern wir müssen das immer weiter verfeinern. Uns ist dabei auch deutlich geworden, als wir jetzt vor Ort waren, bzw. als uns die Fernerkundungsaufnahmen angeschaut haben.
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Das sind ja ganz schön große Dinge passiert. Haben wir halt gesehen, zwischen 2018 und 2019 gab es zwei große Moonabgänge da, einmal auf dem Gletscher und dann einmal dieses Tal runter. Bei diesem Tal sind wir auch lang gelaufen, weil da ein Weg lang geht, hinter zu dem Gletscher hoch
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und haben halt diese Ausführungen gesehen. Man sieht halt diese riesige Schlammlawine ist da das Tal runter und an der anderen Seite wieder hoch, was man sogar an den Bildern schon sehr gut wieder erkennen kann. Nun, was haben wir noch gemacht vor Ort? Die GNSS-Messung. Das sieht jetzt so ein bisschen lazy aus, da wie wir das gemacht haben. Man sagt, naja, so hochgenaue Positionsbestimmung,
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dann hängt ja das einfach so an den Stab. Ich will erklären, warum das so ist und warum wir uns für diese Lösung entschieden haben und warum das eigentlich für unsere Zwecke ausreicht. Ja, wir brauchen die GNSS-Messung. GNSS steht für globale satellitengestützte Navigation.
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Brauchen wir zur Evaluierung, sonst zur Referenzierung unseres Höhenmodells. Wir wollen damit Punkte auf ungefähr einen Meter genau bestimmen. Normalerweise ist es schwierig, diese Genauigkeit zu kommen mit normalen Empfängern, wenn man die einfach so benutzt. Deshalb haben wir uns Gedanken gemacht, wie man das besser machen kann.
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Als Uni haben wir natürlich auch bessere GNSS-Empfänger, aber die da hinzubekommen, die in die Berge zu tragen, ist schwierig. Es ist zum anderen, die nach Georgien zu bekommen. Eine Frage der Sicherheit, ein paar tausend Euro teures Gerät da hinzubringen und zum anderen das Gewicht. Also haben wir gesagt, da muss was anderes her. Wir sind dabei herausgekommen, dass das Garmin GPS-Maps 66SR eine sehr gute Lösung für uns ist.
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Es sind zwei Frequenzempfänger. Normalerweise arbeiten die meisten GPS-Geräte auf einer Frequenz, was die Genauigkeit limitiert. Das Gerät bietet auch Daten im Reinex-Format. Das ist ein Austauschformat für die GPS-Daten. Da bekommen wir also die rohen Daten vom GPS.
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Das heißt, die reinen Laufzeitdaten stehen in diesen da drin. Und das Gerät kostet nur 500 Euro. Ich sage jetzt, nur 500 Euro ist auch schon relativ teuer für ein GPS-Gerät, aber für einen wirklich hochwertigen geodetischen Empfänger ist das immer noch sehr, sehr günstig.
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Und es ist handlich einfach für uns. Also, was haben wir gemacht? Wir haben 30 Minuten gemessen mit diesen Geräten, haben überlegt, wie können wir die am besten aufstellen. Das sind jetzt relativ sicher stehen, dass sie jetzt nicht so sehr abgeschirmt sind, also Stückchen über dem Boden sind, und dass wir wissen ungefähr, wie hoch sie sind.
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Naja, die Überlegung war, wir haben Wanderstöcke dabei. Die haben oftmals auch eine Höhenmarkierung. Da können wir es ganz gut messen, so auf 10 cm genau, wie hoch hängt das mit dem Boden. Die Position bekommen wir am Ende raus. Und wir machen im Nachhinein eine Auswertung. Wir nutzen dazu hochgenaue Bahndaten und Ohrenkorrekturen, die wir frei beziehen können.
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Für die Auswertung der GNSS-Messungen gibt es verschiedene Software. Ich habe jetzt hier verschiedene Softwareprodukte, die frei verfügbar sind, aufgelistet, beziehungsweise zwei Dienste. Problemstellung für uns war jetzt, die Messung, die wir gemacht haben, PPP, basiert auf Messung auf zwei Frequenzen.
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Damit man da genug Satelliten hat, braucht man die GPS-Satelliten und die Galileo-Satelliten. Von den Galileo-Satelliten ist die 2-Frequenz-Messung aber relativ neu. Und das ist noch nicht überall implementiert, also bis auf den letzten Webservice nicht, bei den Anwendungen, die hier genannt sind.
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Und so standen wir da wieder vor dem Problem, wie wir das jetzt machen. Wir hatten den Tipp mit der Auswertung PPP, mit den einfachen Geräten von dem Professor für uns an der Uni wie kommen, der gesagt hat, na ja, ich unterstütze euch da gerne, ich verstehe euer Problem. Und er hat uns dann auch seine eigene Software zur Verfügung gestellt. Die nennt sich PPP,
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vertreibt auch kommerziell, die ist auch optimiert für geodetische Messungen, funktionierte für uns bestens, sodass wir das damit auswerten können. Ich denke mal, im Laufe des Jahres, beziehungsweise des nächsten Jahres, wird dann bei den Webservice auch das implementiert sein. Und so kamen wir dann auf eine erstaunlich gute Genauigkeit, also er meint, die Werte, die hier rauskommen,
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von Millimetergenauigkeit sollte man nicht zu ernst nehmen. Das ist jetzt für geodetische Empfänger gedacht, aber wir konnten damit unsere Punkte messen und waren damit vollaufzufrieden mit unserer einfachen Lösung. Ja, wofür haben wir das gemacht? Für die Herstellung des Geländemodells. Schlussendlich soll das in einer Rejefter-Stellung enden,
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wie man hier schon sieht, das ist Teil einer Abschlussarbeit gewesen, wo das jetzt quasi als Demo so der Abschluss davon war. Wir haben uns dafür entschieden, das Geländemodell aus Stereo-Luftbildern oder Satellitenbildern zu berechnen. Erster Schritt dafür ist die Orientierung von zwei Bildern, die aufgenommen worden sind,
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also zu unterschiedlichen Standpunkten aufgenommen sind. Ich habe das mal hier versucht darzustellen. Wenn man dann identische Punkte in beiden Bildern gefunden hat, versucht man noch, die Orientierung zueinander zu optimieren. Das ist der zweite Punkt. Und dann versucht man nochmals, identische Punkte zu finden, mit denen man jetzt das Geländemodell berechnen kann, wo man sagt, ok, man kennt den einen Punkt in dem einen Bild
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und den anderen, man kennt die zwei Kamerapositionen, daraus kann man jetzt die Distanz berechnen. Anschließend erstellt man aus der Punktwolke, die man dann hat, ein Geländemodell, filtert das da, weil es auch noch zu Fehlern kommt und man hat am Ende dann eigentlich kein Geländemodell, sondern ein Oberflächenmodell bei Wald, Gebäude und so weiter,
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sind alles noch potenziell enthalten. Wir haben dafür die Planetdaten verwendet, die haben eine räumliche Auflösung von 3,7 Metern RGB plus Infrarot und wir sind da auch auf Probleme gestoßen. Wir haben das erst mit der MikMak Software probiert, das ist auch eine freie Software aus Frankreich, klappte nicht. Zum anderen hatten wir dann
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mit einer kommerziellen Software Probleme beim Rauschen und starke Artefakte. Letztendlich sind wir jetzt dabei, es mit der Amos Stereo Pipeline zu probieren. Wir hatten es erst mit Metashape probiert und waren jetzt zu mäßig zufrieden mit dem Ergebnis und hoffen jetzt da zu einem guten Ergebnis zu kommen.
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Ja, rechts sieht man das Ergebnis, wie das Geländemodell jetzt aussah. Wir haben erst mal mit dem kleineren Gebiet probiert, funktioniert das da? Wie sieht das Ergebnis aus? Man sieht schon stark, dass ist da Rausch drin. So ist dann noch eine Filterung notwendig. Die Studentin hatte eine Methode vorgeschlagen, um halt die Kanten zu schützen und den Rest zu glätten,
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um das dann weiter zu optimieren für eine kartografische Darstellung. Genauso musste das quasi dann noch mit einem WGS84 Höhensystem auf das EGM96 übertragen werden, also vom Ellipsoid, die Erde vereinfacht, als Rotations-Ellipsoid hin dann quasi zum Höhenmodell,
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wie wir es gewohnt sind, mit Meereshöhe und Höhe darüber. Im Anschluss erfolgte dann die Visualisierung. Die Studentin hat es mit Blender gemacht. In dem Fall ist es eigentlich eine Schattierung, also eine Schummerung im kartografischen Sinne. Die Ergebnisse wurden dann noch eingefärbt, die Landbedeckung überblendet,
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die Höhenlinien, die daraus generiert wurden, zerschnitten, sodass sie einfärbbar wurden nach der Landbedeckung darunter. Eine Festzeichnung ist erfolgt. Wir haben das für das Pyotr-Tool genutzt. Das ist auch eine Freiheitsstoffe, mit dem man das auf hoch aufgelösten Daten automatisch errechnen kann und zum Schluss alles zusammengebracht. Hier nun im Vergleich.
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Links unsere Arbeitskarte, basierend auf dem SATM-Höhenmodell, rechts auf dem gerechneten Höhenmodell von den Planetdaten und mit der Pyotr-Felsterstein. Ich denke, man sieht schon ganz klar den Vorteil eines hoch auflösendes Geländemodells mit der Felsterstein. Das wirkt alles wesentlich plastischer und schärfer. Es lohnt also den Aufwand.
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Wir werden daran weiterarbeiten. Ja, kommen wir noch zum ganz spannenden Teil der Feldarbeit. Wir waren ja vor Ort und haben uns das angeschaut. Da ist auch das Bild hier entstanden und waren da unterwegs bei OSM mit dem Hashtag Mapping. Also, organisiertes Mapping für die Karte. Wir haben uns natürlich gefragt, wer war da schon aktiv
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und haben uns das genauer angeschaut. Es war natürlich schon eine ganze Menge Daten vorhanden. Grund für uns überhaupt OSM zu nutzen. Das basiert zum einen auf dem Daten-Import. Die Daten kamen vom Jumpstart International. Zum anderen gab es da schon mal organisiertes Mapping für den Trans-Kakao-Sälen.
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Trail TCT Mapping. Und so ist im Wesentlichen der Datenbestand entstanden. Man sieht durchaus, es gibt immer so kleine Beiträge. Unsere ist jetzt gar nicht mal so auffallend stark, weil schon relativ viel gemapped ist. Aber wir haben es trotzdem versucht weiter zu verbessern und werden es auch weiter verbessern.
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Ja, die Qualität der Daten ist zum Teil ein bisschen durchwachsen. Das ist zum Teil sehr grob digitalisiert in manchen Stellen. Es gibt manchmal Lücken in den Daten, wo es durch Karren aufgeteilt war und die Lücken auch geschlossen haben. Einige defekte Multipolygone. Also es war schon was zu tun. Eine Community vor Ort gibt es eigentlich nicht. Die Region ist dünn besiedelt.
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Die haben andere Probleme, als sich vor Ort mit zu interessieren. Die sind froh, dass sie durch Tourismus Geld verdienen. Ich glaube, das ist momentan noch so ein bisschen außerhalb des Horizonts da vor Ort. Welche Rolle das spielt. Das haben wir eher als Externe im Blick. Das merkt man auch ganz gut. Vor Ort gemapped wird dann halt im Wesentlichen von Leuten, die dort vor Ort
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zu Besuch sind. Wie war jetzt die Entwicklung? Ich will das auch nochmal kurz grafisch darstellen. Man sieht 2008, da gibt es nur die Grenze. 2012, nach dem Datenimport, sieht man schon ganz gut die Wege. 2016, vor allem auf der russischen Seite, viel passiert.
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Und dann 2019, nach dem TCT-Mapping sieht man, der Wald, also die Vegetation, die Landbedingung wurde ergänzt. 2021, bevor wir da waren, da war kein großer Unterschied. Aber ich möchte einfach nur ein bisschen darstellen. Was wir dann gemacht haben, sieht man dann hier, einfach Ergänzungen noch. Das war vorher noch nicht gemapped.
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Die letzten Zipfel hinten in den Täler, das haben wir jetzt übernommen. Und die Wege auch noch ein bisschen verbessert, aber das sieht man jetzt hier nicht so. Wie lief das also ab mit dem organisierten Mappen? Wir haben das angekündigt. Wir hatten leider vor Ort dann nur einen Tag Einarbeitung. Mehr ließ sich dann leider nicht mehr unter Corona
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organisieren, weil das Team jetzt auch ein bisschen bunt zusammengestreut war durch die Republik. Die Studenten waren dann auch gar nicht vor Ort in Dresden. Das war schwierig, insofern mussten wir das dann auf einen Tag reduzieren, ansonsten hätten wir das gerne mehr gemacht. Wir haben versucht, das in Beispielen zu machen. Wir haben Hilfen in den Feldbüchern gehabt und haben versucht,
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da möglichst viele Fotos zu erstellen, GPS-Tracks und Notizen. Letztlich ergibt sich daraus ein Zyklus für uns, wo man sagt, ok, wir haben existierende Datenquellen genommen. Wir haben die generalisiert und visualisiert. Daraus ist die Arbeitskarte entstanden. Auf denen haben, basierend haben wir wieder Daten erfasst im Feld mit Tracks, Notizen und Fotos
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und haben das wieder zur OSM zurückgespielt. Und so ist das für uns eigentlich ein geschlossener Kreislauf. Man sagt, ok, wir bringen unsere Daten da rein ein und wir beziehen sie auch wieder daraus. Ja, wir haben uns natürlich gefragt, wie kartiert man so ein Gebiet? Wir haben versucht, so eine kleine Nomenklatur aufzustellen, was für uns am wichtigsten sind.
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Also, wo liegt das Augenmerk? Im Wesentlichen auf den Wegen, gefolgt dann von der Infrastruktur, Points of Interest, Gebäude, die Gewässer, die Landbedeckung, das Relief und die Toponyme. Wobei man sagen muss, die letzten drei Punkte nur indirekt
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gut Beispiele dafür zu haben, zu wissen, wie es sein muss. Aber eigentlich machen wir das mehr durch Methoden der Fernerkundung. Das können wir so vor Ort gar nicht so detailliert erfassen. Ja, einige Beispiele für Straßen und Wege. So kann da ein Fahrrad aussehen. Aber auch so. Es ist sehr variabel.
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Das ist ja der Fahrt E bei OSM. Aber auch Überraschungen wie sowas hier, wenn man sagt, okay, das ist jetzt ein Fahrt. Wie mappt man das? Man sieht, da sucht sich jeder schon irgendwie seinen eigenen Weg. Wie bringt man das zu OSM? Das ist immer so ein bisschen Gewissensfrage dann. Aber auch sowas,
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wenn man sagt, okay, hier geht es runter, ein falscher Tritt und, ne, das war es. Aber man sagt, okay, das müssen die Leute einfach selber wissen, wenn sie im Hofgebügel unterwegs sind. Wir mappen das, ist erkennbar ein Weg. Das muss dann jeder selber entscheiden. Ja, wie haben wir dann noch Informationen zu den Wegen gesammelt? Die Wegweise waren hilfreich. Zum einen,
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weil wir dadurch die Namen sammeln konnten von den Orten, aber auch von anderen Orten, an denen die Wegweise aufgestellt waren. Informationen über die Wanderwege vor Ort konnten wir einsammeln und werden das auch organisiert. Praktischerweise gibt es da kleine Aufkleber daran. Was ein bisschen verwirrend ist, dass es zwei Generationen von Wegweisern da gibt. Die stehen da nebeneinander. Das ist
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jetzt ein bisschen schwierig. Aber gut, so ist es halt. Ja, es gibt da eigentlich nur eine große Straße, die gut ausgebaut ist und für uns als Westeuropäer als Straße zu definieren ist. Die sieht so aus, reichlich verschlafen.
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Sieht man aber auch, denkt man, ist erstmal eine ganz normale Straße, würden wir jetzt eher als Feldweg sehen, was da voll am Abgrund entlang geht. Aber halt auch sowas hier. Eine Brücke, man denkt, naja, ist okay, wenn man auf der Brücke da drauf steht und dann sieht, okay, hier fehlen schon einzelne Bretter und man kann dazwischen durchschauen und die fahren dann noch munter mit dem Auto
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drüber, dann weiß man, das sollte man in der Karte vielleicht ein bisschen anders darstellen. Wenn ich das so sehe, vermute ich das nicht. die Points of Interest, Gebäude und die Infrastruktur sind da natürlich auch ein weiterer Punkt, der für eine Karte wichtig ist und relevant ist.
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Und ja, das haben wir dann vor Ort uns auch angeschaut. Hier sieht man zum Beispiel mal das bekannteste Dorf da in der Region. Das nennt sich Ushguli. Wie macht man das? Ja, man läuft durch die Orte und man entdeckt diese Orte, wo man sagt, okay, das rechts war zum Beispiel als Straße geteckt,
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wo man sagt, naja, da kommt man nicht mit dem Auto dort. Nein, im Fernsehen nicht. Es ist ein bisschen anders da, wo man sagt, so ein bisschen Neuzeltmittelalter, da grasen die Schweine und die Kühe und die laufen da frei umher, wo man sagt, es ist spannender, unterwegs zu sein. Aber andererseits die Menschen leben da auch mit Smartphone. Deckt man auch die alltägliche Infrastruktur, die man selber
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braucht. Puri steht für Brot, wo man kauft und sagt, das meppt man dann halt auch Unterkünfte, Geschäfte, Seilbahn, Attraktionen, was man halt so entdeckt. Die Gewässer sind auch so ein wichtiger Punkt, spielen auch für die Rejefter-Stellung eine wichtige Rolle und die haben wir versucht auch noch zu vervollständigen. Hier am
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Beispiel möchte ich mal zeigen, wie ihr das im Feldbuch oder im Atlas dann aussehen kann und sagt, okay, da kann man so skizzieren, reinskizzieren, was man noch gesehen hat, die Wegweise. Man kann das mit Fotos ergänzen. Das Foto passt jetzt leider nicht zum Rejev, aber ich fand, hier sieht man das ganz gut, wo man sieht, okay, da muss man noch Bäche nachtragen, Seen,
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Feuchtgebiete und das dann aus verschiedenen Quellen zusammenpuzzeln kann, was halt alles noch fehlt. Jetzt endlich haben wir dann auch vor Ort editiert und versucht das so gemeinschaftlich zu machen und sagt, okay, da kann man sich helfen, da lernt man was. Die einen hatten mehr Fragen, die anderen weniger. Die einen hatten schon Erfahrung, die anderen haben es gelernt, wie man mappt. Es war
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also auch fachlich durchaus spannend, wenn man das jetzt nicht alltäglich macht. Ja, was bleibt jetzt zu sagen zum Thema Mapping? Wir sind erstmal jetzt im Wesentlichen die markierten Wanderwege begangen, haben die Attribute da gemapped, fehlende Einzelobjekte ergänzt, Daten bereinigt und verfeinert und kennen jetzt die Regionen und
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wissen jetzt, wie wir das organisieren. Für uns ist jetzt mehr oder weniger klar, wir müssen da nochmal hin. Es gibt da noch genug zu tun. Wir wissen jetzt, wo die Lücken sind. Wir wissen jetzt zum Beispiel, da gibt es GPS Tracks von Wegen, die noch nicht gemapped sind. Okay, das müssen wir uns nochmal genauer anschauen. Aber auch, wir wissen jetzt, um Wege, man sieht hier dieser
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Track, der im Nichts beginnt und im Nichts endet. Man sagt, der muss doch irgendwo an das restliche Straßennetz angeschlossen sein und nicht nur durch diese Pfade. Aber auch, wenn man sieht, okay, das ist noch so kantig digitalisiert, da haben wir das nicht hingeschafft, da müssen wir nochmal hin. Aber wir wissen jetzt auch mehr um die Probleme, dass die Luftbildaufnahmen
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relativ alt sind. Man sieht durch diese Monabgänge, okay, das muss davor gewesen sein, also schon einige Jahre her, wahrscheinlich fünf Jahre und älter, sind die Luftbilder vor Ort und da hat sich halt doch was getan. Wir wissen jetzt um die Fragestellung, schönes Wetter, Wandern, Mappen, Zeit für Erholung,
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dann gutes Imtern, das ist auch so eine Frage des Wetters da, das hängt auch vom Wetter ab, genauso ob der Strom vorhanden ist. Also, Zeit ist ein knappes Gut, wenn man vor Ort ist. Wir haben natürlich auch verschiedene Verbesserungsideen. Wir müssen zum Beispiel noch prüfen die Einstellung der GPS-Geräte. Hatten wir auch so einige Überraschungen, wo das
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Tracking ausgeschaltet war, wo wir gesagt haben, ups, wir haben ja gar keine Tracks, warum hat das irgendjemand da mal abgeschaltet? Ja, wir wissen, dass es vielleicht ganz sinnvoll wäre, noch die Routen darauf zu spielen, die Messpunkte und wenn die Karten auf den GPS-Geräten zu unseren Karten passen, wenn das irgendjemand denkt, das passt doch gar nicht so wirklich,
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dann kann das sehr verwirrend sein. Das mit den Atlanten hat eigentlich gut geklappt, wir wissen jetzt, naja, einer pro Gruppe reicht eigentlich, zwei Leute nutzen da nicht den Atlas gleichzeitig, wenn dann guckt einer, einer trägt ein, manchmal werden noch zusammenhängende Karten für wichtige Gebiete ganz gut, man sagt, ok, da ist relativ viel zu mappen
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und das liegt dann genau in der Mitte, dann ist das nervig. Ansonsten, Vorbereitung und Nachbereitung kann man sicher noch optimieren, planen, Software runterladen, ihr habt nicht gedacht, dass das Internet da so schlecht ist und vom Wetter abhängig ist sogar noch, dann ist Gratierung vor Ort natürlich schwierig, auch wenn man das gerne machen möchte, wenn die Erinnerungen frisch sind
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und halt auch die Fotos und Tracks direkt einzusammeln, um später noch das Material zu haben, um nochmal gucken zu können, was war da, wie war es da, um das verifizieren zu können. Was fehlt noch für eine gute Karte? Namen. Wie sammelt man Namen? Einmal durch die Wegweise, den man vor Ort unterwegs ist, schaut, was steht
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überall dran, aber indem man jetzt auch in anderer Literatur nachliest, wie heißt es da und versucht das zusammen zu tragen. Wir haben da jetzt ein KISS-Projekt erstellt, wo wir das zusammengestellt haben und haben jetzt da jeweils auch die Quellen angegeben für uns erstmal als Sammlung, wo sind diese Namen
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angegeben, in welcher Sprache sind sie zuzuordnen. Man sagt dann, okay, das spielt russisch eine Rolle, das ist vanetisch als eigene Sprache, biorgisch, die englische Transliteration, ja, und ich habe jetzt noch den nativen Namen übrig gelassen, falls noch jemand was hat. Wir versuchen wollen jetzt das zusammen zu tragen, was das ist und welche Wege
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noch fehlen, was wir also noch mappen müssen und verifizieren müssen. Einheimische sind dafür natürlich eine sehr gute Quelle, aber es ist natürlich schwierig, zu denen jetzt hinzugehen und zu fragen, ja, wie heißt denn das jetzt, wenn man nicht mal weiß, was es da noch gibt. Insofern sammeln wir gerade und wollen das im nächsten Schritt verifizieren und schauen, in
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wiefern das jetzt auch bei OpenStreetMap eintragbar ist. Man sagt, ist das jetzt nicht einfach kopieren? Wenn wir das verifiziert haben und sagen wissen, okay, das heißt wirklich so, dann können wir das sicher machen, manchmal passt es aber auch einfach nicht zum Tagging. Man sagt, na ja, dann gibt es halt gewisse Ergänzungen darin, die können wir jetzt nicht direkt bei OpenStreetMap ergänzen. Das ist Zusatzgut für die Karte.
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Nun, dann möchte ich auch zum Schluss kommen mit diesem Ausblick. Das sieht man hier. Der große Berg, da ist der Elbrus. Das ist ein Hülkan, der liegt in Russland. 5.700 Meter hoch. Und wo ist jetzt die Uspa? Da ist die Uspa, dieser kleine Doppelgipfel.
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Wo man sieht, lokal, so ein mächtiger Berg, in Relation gesehen, gar nicht so groß. Sehr schön war dieser Ausblick natürlich, wenn man dann zurückfliegt nach Deutschland und so nochmal einen Überblick gewinnt. Was bleibt zu sagen? Na ja, es sieht nicht nur so aus wie im Reiseführer. Alte deutsche Autos sind da
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die Normalität, genauso, dass die Kühe auf der Straße rumlaufen. Dass der Strom dann nicht so zuverlässig da ist, genauso wie das Internet, wundert einen auch nicht, wenn man die Travus vor Ort sieht. Das sieht sogar noch halbwegs gut aus. Und dass das Wett, das so Überraschungen bietet, mit plötzlichen Sinnfluten und wo man sieht,
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ok, den Tag vorher hat es da offensichtlich die Zufahrt zur Brücke einfach weggespült, da merkt man, es ist doch ein Unterschied zu Europa und dass man Naturgewalten nicht unterschätzen sollte. Was ist nun der aktuelle Stand? Uns sind die Methoden und die Lösungen, wie wir zur Karte kommen, klar. Wir wissen, was wir besser machen können, wir sind mit der Region vertraut
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und so ein kleines Netzwerk vor Ort ist für uns jetzt auch im Aufbau. Da hätten wir halt die Namen einsammeln können. Wir überlegen noch, wie wir vielleicht die lokalen Akteure ein bisschen mit einbeziehen können. Ins Mapping selber wird es wahrscheinlich schwieriger. Wir wissen da, dass wir uns für eigenen Teilnehmer ein bisschen besser trainieren sollten, dass es vor Ort weniger Fragen gibt. Aber gut, das haben wir gelernt.
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Was ist nochmal zu tun? Das Geländemodell muss nochmal wirklich für die ganze Region erzeugt werden, dass es sauber aufbereitet ist. Die Klassifikation der Landbedeckung ist nochmal eine Aufgabe. Wir müssen einzelne Datenlücken noch schließen, die wir jetzt langsam wissen, wenn wir vor Ort sind und die Namen validieren.
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Wer sind jetzt wir, für den ich jetzt hier alle erzähle? Da ist zum einen mein Professor, Professor Burkhardt, unser wissenschaftlicher Mitarbeiter, Dr. Brechtl. Als Externen haben wir noch Benjamin Schröter an Bord, der uns im Wesentlichen hilft, das zu organisieren, auch mehr Erfahrung Hochgebirge hat. Und dann möchte ich hier noch extra nennen die Studenten, die mit ihren Abschlussarbeiten
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mitgewirkt haben. Insofern ich habe da jetzt nicht immer gesagt, wer was gemacht hat. Es wird wohl im Wesentlichen aus den Titeln der Arbeiten klar. Insofern, es bleibt spannend und ich werde nächstes Jahr berichten, wie es weitergegangen ist. Tschüss!
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Ja, vielen Dank Matthias, für diesen sehr umfänglichen Vortrag, der doch mal schön gezeigt hat von A bis Z, was man alles so machen muss, um eine schöne Karte zu bekommen. Und, ja, ich muss auch sagen, vielen Dank an euch, dass ihr sowas gemacht habt, dass ihr da rausgegangen
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seid und die Strapazen auf euch genommen habt, sozusagen, und da eigentlich ein Abenteuer gestürzt habt und diese Daten gesammelt habt und habt und so. Also, sehr eindrucksvoller, sehr eindrucksvolles Projekt. Gleich mal eine erste Frage von mir dazu. Seitdem du das Video aufgenommen hast,
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ist ja so ein bisschen was passiert da in der Welt Gegend. Wie beeinflusst denn jetzt der Ukraine-Konflikt, der Krieg in der Ukraine euer Projekt? Ja, wir diskutieren das jetzt auch schon, wie das jetzt ist. Wir wollen diesen Sommer noch mal dahin fahren. Ist das jetzt zu gefährlich? Ist das in Ordnung?
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Wir haben jetzt natürlich auch Studenten beziehungsweise ehemalige Studenten, die mitfahren wollen, wo jetzt auch die Fragen kommen. Also es ist selber da noch nicht ganz im Klaren. Aktuell ist aber es eigentlich nicht gefährlich. Aber man weiß halt nicht, wie sich die ganze Lage entwickelt, wo man sagt, also Georgien war jetzt auch Teil der Sowjetunion, Stalin war
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da zu Hause. Es hat schon so einen großen Unseelharzfaktor bekommen mit einem großen Fragezeichen, ob das jetzt gut ist. Wir haben auch quasi einen russischen Teil mit in der Karte, wo wir gesagt haben, also den russischen Teil schauen wir uns jetzt nun definitiv erstmal nicht an. Das wollen wir nicht machen, auch da irgendwie
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kartieren zu gehen, das als Ausländer, das erscheint uns zu unsicher. Das denke ich mir. Okay, dann gucken wir mal, was es für Fragen aus dem Publikum gibt. Sind die selbst produzierten erfassten Daten als offene Daten verfügbar? Also was ist da offen, was ist da nicht offen, was habt ihr da für Sachen?
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Also was jetzt die Wege, die Points of Interest angeht, was wir da gesammelt haben, das haben wir alles soweit schon nach OpenStrengthen eingetragen. Wir haben da auch Dinge korrigiert, wo wir Fehler gefunden haben, wo immer war das das Konten, wo es Sinn ergibt. Es gibt
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jetzt Dinge, die nicht zu OpenStrengthen kommen werden, wie ich erzählt habe, die Landbedeckungsklassifikation, die wir machen, die ist jetzt unabhängig von OpenStrengthmap. Das ist jetzt ein Datensatz, der für unsere Karte Konsistenz sein soll, der jetzt auch ein bisschen das Exklusive für die Karte sein soll. Das wird nicht frei sein. Das würde jetzt auch zu viel Arbeit bedeuten, das quasi jetzt mit OpenStrengthmap
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Daten zu merken, das da reinzuschauen. Das ist wahrscheinlich besser getrennt. Was noch offen ist, ist dann, wenn es so bestimmte Anpassungen geben wird, jetzt quasi zwischen Geländemodell und einzelnen Points of Interest, wie das die Berge jetzt auf dem Berggipfel auch wirklich sind, da müssen wir noch schauen, wie wir das genau lösen.
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Okay. Gut. Und dann haben wir hier noch eine Frage. Wie viele Abschlussarbeiten sind bisher verwendet worden, oder in diesem Rahmen des Projektes gemacht worden, nehme ich an? Also bisher waren es fünf Abschlussarbeiten, die das ist jetzt
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von zwei Jahren jeweils Studenten, die sich damit beschäftigt haben. Dieses Jahr haben wir noch zwei weitere Abschlussarbeiten. Also es sind dann wahrscheinlich im Herbst sieben studentische Abschlussarbeiten, die dazu beigetragen haben. Wir haben das jetzt versucht, auf bestimmte Themengebiete zu begrenzen, dass die Studenten dann in die Tiefe gehen können und dass es jetzt
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keine Abschlussarbeit gibt, die sagt, die Aufgabe ist jetzt so, mach mal eine Karte dafür. So dass das möglichst Begrenz ist. Gut. Ja, jetzt wenn keine weiteren Fragen mehr sind, im Chat ist auch nichts.
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Dann sind wir glaube ich soweit durch. Nochmal vielen Dank, Matthias, an euch alle auch für den tollen Vortag und das tolle Projekt.