Werkzeuge zur Nutzung von OpenStreetMap-Daten in GIS
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Formal Metadata
| Title |
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| Title of Series | ||
| Number of Parts | 31 | |
| Author | ||
| License | CC Attribution 3.0 Unported: You are free to use, adapt and copy, distribute and transmit the work or content in adapted or unchanged form for any legal purpose as long as the work is attributed to the author in the manner specified by the author or licensor. | |
| Identifiers | 10.5446/15846 (DOI) | |
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Content Metadata
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| Abstract |
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Internet service providerSoftwareGoogle MapsDatabaseServer (computing)EditorAtomic nucleusService (economics)SoftwareUniformer RaumInternet service providerProcess (computing)Series (mathematics)Filter <Informatik>SpeciesTermumformungSmart cardData structureSystem administratorData modelComputer animation
05:33
GoogleWorld Wide WebRoutingTwin primeSmart cardBoom (sailing)GoogleMetreService (economics)DatabaseGeometryInternetMeasurementInternet service providerKanteForceSoftware testingFlagWeb serviceMAPPERXMLComputer animation
11:07
RoutingPACEPlane (geometry)Arthur <Betriebssystem>Service (economics)RoutingComputer animation
11:59
Data modelNetwork topologyVersion <Informatik>Data modelStudent's t-testAttribute grammarComputer animation
12:55
PACERoutingData modelNetwork topologyVersion <Informatik>KippenComplete metric spaceCoordinate systemBing MapsWeb browserJavaScriptDesktopArcGISMach's principleObject (grammar)SurfaceGRADEInterface (chemistry)Data modelEditorCoordinate systemSeries (mathematics)GeometrySet (mathematics)LinieSchema <Informatik>Point (geometry)Software testingFunction (mathematics)iTunesWebsiteEigenvalues and eigenvectorsWeb pageJavaScriptData typeComputer animation
19:31
Inflection pointSQLFilter <Informatik>XMLSurfacePoint (geometry)Web pageWebsiteTunisSoftware testingCategory of beingXMLComputer animation
20:18
Value-added networkQuery languageQuery languageWeb serviceDownloadFile formatInternet service providerAlgebraic closureUniform resource locatorComputer animation
22:23
QuantumQuery languageService (economics)Query languageComputer animation
Transcript: German(auto-generated)
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Ah, so. Stefan Keller muss ich euch wohl nicht mehr vorstellen.
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Ihr habt sicher alle schon an der Eröffnungsveranstaltung gesehen. Er ist der Einlagende hier für diese Foskis-Konferenz. Das erste Mal in der Schweiz. Ich möchte ihm an dieser Stelle auch noch einmal herzlich danken für den ganzen Aufwand, den er betrieben hat, und die Schule.
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Er wird uns jetzt etwas zu Werkzeugen sagen, die es gibt, zu Open-Street-Map zu bearbeiten. Ich hoffe, es hat etwas darunter, das auch für Leute wie mich gangbar ist,
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die ab und zu mal was machen und nicht mehr dann zuerst zwei Stunden herausfinden wollen, wie das Zeug funktioniert. Vielen Dank. Also ich versuche es, und genau vor dieser Fragestellung war ich vor einiger Zeit und möchte jetzt zeigen, was ich zusammengestellt habe.
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Es ist doch Work in Progress. Werkzeuge zur Nutzung von Open-Street-Map-Daten, das wünscht sich jeder. Nur Open-Street-Map selber ist ja im Kern eine Datenbank. Und das ist es mal. Es ist hier eine Übergangsphase, wo immer mehr Dienste dazukommen,
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die aber nicht von Open-Street-Map im Kern als ihr Kerngeschäft angeschaut werden, sondern das Kerngeschäft ist, das uns bleibt, sind diese Daten. Wenn ich jetzt einen Überblick mache, was jetzt kommt, ist eine kleine Einführung
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noch einmal, was Open-Street-Map ist, von der Struktur her, damit sie sich bewusst sind, dass wenn es darum geht, Open-Street-Map-Daten in GIZ zu überführen, dass man in jedem Fall mit Informationsverlust und Filterprozessen zu rechnen hat, rechnen muss. Es gibt sogenannte Extensions für ArcGIS, Propletered Extensions.
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Es gibt welche für QGIS. Es gibt sogar Editoren auf immer mehr, auf Handys. Und alle diese Editoren stehen vor einem grundlegenden Problem. Und das möchte ich und muss ich erklären. Das Problem der Struktur, der Datensstrukturumformung.
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Dank oder wegen diesem doch speziellen Datenmodell, das hinter Open-Street-Map steckt, in mehrfacher Hinsicht. Bei der Nutzung geht es mir um Werkzeuge, speziell Online-Werkzeuge. Und vor allem eben um Nutzer, die nicht selber programmieren wollen.
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Und wie Sie sehen werden, ganz soweit sehen wir noch nicht. Ein paar Werkzeuge habe ich aber gefunden, bzw. selber geschaffen. Open-Street-Map muss ich ja nicht mehr erklären. Es ist, wie gesagt, im Kern dieser Datenbank. Es sind aber noch drei andere Dinge, die Open-Street-Map ausmachen.
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Es ist eine Community, Leute, die in der Freizeit eben mappen, gehen und zum Spaß Vermessung auf den Rücken schreiben, wie man im Ausstellungsfoyer der Aussteller sieht. Es ist eben Web-Services, auch von Freiwilligen. Das muss man betonen.
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Und es ist auch Software. Es gibt einen ganzen Software-Stack, der klassische, so wie Open-Street-Map selber funktioniert. Und dann gibt es eben im Umfeld rundherum immer mehr weitere Software, die auf diesen Daten aufbauen. Und noch einmal zum Service. Im Gegensatz zu Wikipedia hat ja Open-Street-Map,
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so viel ich weiß, nicht einmal die Admins bezahlt. Und die Server stehen an einem Ort, an einer Uni oder an zwei Orten mittlerweile, an einer Uni in England. Und die Server, weil die eben von solchen externen Admins bewirtschaftet werden,
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da kann es sein, dass wenn am Wochenende ein Ausfall ist, dass die dann, ich stelle mir das so vor, da auf den Campus pilgern. Und ich habe schon gehört, dass sie dann irgendwie über die Kellertüre einsteigen mussten, um in den Sommerraum zu gelangen, weil es eben nicht offiziell ein Uni-Administrator ist, der da etwa mitmacht.
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Also nicht einmal die Kerndatenbank wird von bezahlten Administratoren gewartet. Das ändert sich vielleicht der eins Mal, aber man muss immer noch wissen, es ist wirklich eine Graswurzel-Community. Und geschweige denn, alles was eben im näheren Umfeld ist, was ich auch jetzt erkläre,
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die Suche nach Namen, die Suche nach Tags, alles von der Freiwilligen gemacht, zum Teil auch in der Schweiz. Ich möchte einen kleinen Vergleich machen, noch einmal, weil es ja eben ein anwenderorientierter Vortrag ist, wie reich die Daten jetzt schon sind. Wir sehen hier ein Tool, das MapCompare heißt,
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natürlich auf freiwilliger Basis von der Firma Geofabrik zur Verfügung gestellt. Links Mapnik, einer der Standard-Renderkarten-Darstellungsdienste. Und rechts haben wir Google. Und Google ist auch besser geworden hier.
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Aber was immer noch peinlich ist, dass Google die Kantonsgrenzen in diesem Dreikantonseck irgendwie mitten in den See legt, weil das Daten sind, die sie vor x Jahren übernommen haben. Dabei, für jedermann sichtbar, ist die Grenze zwischen St. Gallen, Kanton Schweiz und Kanton Zürich da ein paar Meter neben der Brücke
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mit schönen Fahnen ausgeschrieben, die jetzt da im schönen Wetter wehen. Auch die offizielle Karte ist besser geworden als hier. So alt ist es aber nicht, da steht immer noch Technikum. Und das ist 99 geändert worden in Hochschule für Technik.
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Mit anderen Worten, die offiziellen Daten hatten ursprünglich einen Aktualisierungsrückflug von sechs Jahren bis die neuen Karten waren. Das mag sich verbessern, aber unter sechs Monate kriegen sie es nicht hin. Hier eben noch ein Detail am Zentral in Zürich, wo wir links...
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Nein, in Zürich, wo wir links oben Streetmap haben, rechts die vergrößerte Landeskarte. Das ist auch nicht hundertprozentig fair. Auf der rechten Seite gibt es mittlerweile Cadastral Webmap, also AV-Daten.
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Dafür haben die dann vielleicht die Bäume nicht drauf. Aber der Detailunterschied, wo hier Fußgängerstreifen getrennt sind mit Fahrstreifen, wo da WCs getaggt sind, da Fastfood, entsprechende Stellen usw.,
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ist schon unglaublich erstaunlich. Und was ich raus will, es gibt eine Ergänzung zwischen den beiden, die ich gefunden habe. Ich hoffe, ich erhobe mich da nicht zu sehr, aber es ist auch für gestandene Mapper interessant, die Unterschiede zu sehen, wie man sich da ergänzt.
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Oben Streetmap ist pragmatisch, amtliche Daten sind verbindlich. Und diese Verbindlichkeit, die kriegen Sie weder von Google noch von Oben Streetmap, sondern das ist das, was ich als Unternehmer, der ein Gebäude baut, wissen will, was gilt jetzt offiziell, auch wenn es möglicherweise veraltet ist gegenüber dem aktuellsten Stand, was Details betrifft.
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Links Oben Streetmap, viele Details, dort wo es interessiert, rechts anzliche Daten, da sind die Details soweit einheitlich festgelegt und dann flächendeckend vorhanden. Und wenn dann irgendein Aussichtspunkt nicht drin ist,
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dann ist es wohl auch kein offizieller und viel genutzter Aussichtspunkt in der Landeskarte, während dem in Oben Streetmap viele kleine Aussichtspunkte vorhanden sind. Hat viel mehr Details, auch point of interest orientierte Details,
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während dem auf der rechten Seite dort wo es so kommerziell orientierte Daten hat, da gibt es noch kaum oder gar nicht. Zum Beispiel Parkplätze, eines meiner Projekte, da ging es um Parkplätze, weil ich festgestellt habe, die öffentliche Hand weiß selber nicht mehr, wie und wo sie Parkplätze bewilligt hat,
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die auf dem öffentlichen Grund stehen, daher erfassen wir die jetzt im Nachhinein noch einmal in einem separaten Projekt. Ein Teil davon geht dann auch in Oben Streetmap. Oben Streetmap macht keine Grenzen zwischen den Kantonen, während dem die amtliche Vermessung und die öffentliche Hand eben schon bei der Landesgrenze definitiv,
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das geht aber bereits schon bei St. Gallen und Zürich los, da sind die Web-Services unterschiedlich, da ist zum Teil die Darstellung unterschiedlich, von Kantonsgrenze zu Kantonsgrenze und das ist gerade für Rapperswil wenig einsichtig, denn hier orientiert man sich nach Zürich, ist aber auf St. Gallerboden.
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Die Oben Streetmap-Daten sind aktueller, die amtlichen Daten eben sind kaum aktueller als sechs Monate. In einem Punkt kann sich das bei der amtlichen Vermessung und der amtlichen Daten ändern,
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denn die amtlichen Daten wissen, bevor etwas gebaut ist, eigentlich, dass etwas dort gebaut ist. Sie wissen, welche Gebäudenummer da entsteht, bevor der erste Bagger aufgefahren ist. Bis das aber soweit ist, geht es, ich schätze jetzt noch ein Dutzend Jahre, ohne zu übertreiben.
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Da würde ich eine Wette darauf ein, das geht noch 10 bis 12 mindestens Jahre. Was ganz wichtig ist, auch für mich, für die Forschung, für Datenbanken zu testen, ist, ich brauche grosse Datenmengen. Das kriege ich bei Oben Streetmap währenddessen. Die amtlichen Daten sind schwer zugänglich, man muss von Gemeinde zu Gemeinde,
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oft sogar telefonieren, man muss sich im Internet zurechtklicken, man muss sich mit drei verschiedenen Geo-Shops und Download-Diensten herumschlagen und kriegt dann die Daten immer noch nicht vollständig. Das ist ein wichtiger Unterschied, diese Zugänglichkeit.
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Das ist wichtig. Und erstaunlicherweise ist Routing-Fähigkeit ganz wichtig. Das ist ein Geheimtipp, wenn es nicht schon erwähnt worden ist, diese Routing-Fähigkeit. Seit ein paar Tagen, höchstens Wochen, gibt es usm.ch, eine Schweizer Seite.
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Da sind die wichtigsten Schweizer Dienste dabei und einer dieser Freiwilligendienste, die wirklich unschlagbar sind, dass man mit Routing eben machen kann, ist Routing für Fußgänger, Velo und Auto, wo man dann eben einstellen kann, wo sogar noch zwischen Fußgänger und Fußgänger unterschieden wird,
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nämlich Wanderer, die die Straßen meiden und schöne Strecken haben möchten im Gegensatz zum Fußgänger, der am schnellsten von A nach B gehen will und dasselbe bei Velo ist also ein absolut unschlagbarer Dienst auf der Ebene Gehen und Radfahren.
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Dieses Datenmodell ist ein Modell, das meine Studenten nicht anwenden dürfen. Es hat sich aber aufgedrängt, weil man wollte nicht wie bei GISS vorgeben, wir haben Gebäude, wir haben Straßen und die sind Englisch und heißen so und so,
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sondern man wollte einfach die Möglichkeit haben, sogenannte Tags zu vergeben, Attribute. Attribute sind Schlüsselwerte, Paare und das ist alles. Und dann beim Entstehen hat man dann schon angefangen mit Highway,
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gleich Kantonstraße auf Englisch und das dann auch dargestellt. Und so haben sich dann diese Tags etabliert, natürlich vor allem die, die man auch auf der Standardkarte sieht, die da kommt, wenn man Ovensteetmap startet. Es muss aber jetzt nicht diese Karte sein, sondern das ist die Standardkarte,
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die ja nun mal ein paar Objekte dargestellt hat. Das ist die attributive Seite, das ist ebenso genanntes Key-Value-Datenmodell und was man hier sieht, das sind eben diese Tags, die man da freiwillig eintragen kann. Also zum Beispiel eine Bar, da erfasst man einen Punkt und der kriegt dann Amenity,
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gleich Bar und dann haben wir unser Nelson-PUB erfasst als Punkt. Das wäre Node. Und das ist ein wichtiges Faktum über das Datenschema, was die Nichtgemetrie-Daten betrifft. Bei GISS unterscheidet man oft zwischen
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Gemetrie und Nichtgemetrie und das war jetzt die Erklärung über diese Sachdaten. Was die Gemetrie betrifft, ist es gerade noch einmal speziell. Es gibt nämlich zunächst einfach Punkte mit Koordinaten, Nodes genannt. Und es gibt Ways, die eine Serie von Punkten sind per Referenz und die Linien bezeichnen.
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Und damit hat es sich mit der Geometrie, dann hat man gemerkt, eigentlich möchte man auch geschlossene Flächen haben. Das ist dann entweder ein geschlossener Way, da das aber immer noch nicht reicht,
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weil der Rundlauf von einer Sportanlage ja immer noch ein Weg ist, hat man zusätzlich gesagt, wenn es eine geschlossene Linie ist als Wald mit dem Attribut Wald, dann ist es eine Fläche. Und so gibt es keine Eigenegemetrie-Fläche, nicht mal die, sondern nur geschlossene Linie plus Attribut.
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Und dann aufzählbare Attribute, das sind dann Flächen. Und weil man dann gemerkt hat, ja, eigentlich gibt es dann auch noch Wald-Lichtungen oder Gebäude mit Innenhöfen, hat man gemerkt, man möchte noch einen Insel definieren. Und da hat man das Konstrukt der Relation dann gewählt,
15:03
die Relation, die mehrere Ways zusammenfasst, einen äußeren Rand und null oder mehrere innere Ränder. Also, was heisst das Vergiss? Nur schon der Export, die Extraktion von Flächen, bedeutet Logik und zwar Fassilogik, wenn man so will.
15:25
Eine bestimmte Anzahl von Tags definieren Flächen und da kann es sein, dass man gewisse Flächen nicht als Flächen erkannt. Die Tools, die machen das mehr oder weniger gleich, aber eben nicht ganz genau gleich. Das kann sich in naher Zukunft hoffentlich mal noch ändern, dass es einen eigenen Datentyp Fläche gibt,
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aber heute gibt es wirklich nur Knoten und Linien als eine Array auf Knoten, mit Referenzen auf Knoten. Das ist ganz wichtig. Was heisst das nur schon, um eine Bar zu extrahieren?
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Man muss alle Knoten kriegen, die Männer die gleich Bar haben. Mit dem ist aber noch nicht genug. Es gibt jetzt eben die Flächen. Jetzt gibt es welche, die sagen, wenn ich ein Gebäude habe und das ganze Gebäude ist eine Bar,
16:20
warum muss ich da noch einen Knoten erfassen? Dann machen Sie Folgendes, weil das alles erlaubt ist, mindestens geduldet. Sie schliessen den Weg und sagen dem Weg, du bist eine Bar. Wenn ich also jetzt alle Bars haben will, dann verpasse ich dieses Gebäude, das auch eine Bar ist. Bei GISS muss ich dann hingehen und das Zentroid berechnen, mit entsprechenden Zentroid Funktionen,
16:45
um auch noch an diese Gebäude, die Flächen sind, heranzukommen, die ich dann zu echtem Point of Interest mit Punktkoordinaten umrechne. Dann habe ich erst die gesamte Menge von Bars, die ich eigentlich erwarte, aus dem Open Street.
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Das nur als Beispiel, was es eben braucht, um die Daten zu extrahieren. Dieses Schema ist ganz wichtig. Das kann dann erweitert werden. Ich sage dann nicht nur Restaurant, sondern ich kann auch sagen, das ist eine Pizza als zweiter Tag und so weiter. Die entsprechenden Tools dazu, um herauszufinden, wie die heißen, die zeige ich gleich.
17:24
Nämlich die übernächste Folie. Die Frage ist jetzt, wie ist die Qualität? Das überspringe ich. Da war gestern ein Vortrag von einem Mapper, wie steht es mit der Qualität. Dann eben diese Tools. Die Frage ist, woher kommen die Daten?
17:43
Das wurde auch gestern und wird immer wieder erklärt, gerne auch am Stand mit Editoren, die jedermann bedienen können sollte. Mindestens der neueste hier in der Reihe, der sogenannte ID, der in JavaScript funktioniert. Ganz wichtig jetzt eben diese Tools. Das Erste, was man sich fragt ist, wie finde ich denn überhaupt Bars? Woher kommt dieses Amenity?
18:04
Das kann ich ja nicht wissen und eine Legende gibt es auch nicht immer. Das Wichtige, das findet man entsprechend entweder, indem man hingeht und anschaut, was ist hinter der Karte. Das heißt, Open Street Map ist eben nicht ein Service, sondern es sind Daten.
18:24
Das kriegt man mit dem entsprechenden Layer, den ich da zeige. Hier habe ich einen Ausschnitt, wo wir gestern waren, im Bechrihof. Da kann ich eben nicht nur reinzoomen und rauszoomen. Das war jetzt da ein bisschen östlich von Rapperswil.
18:44
Ich kann da Kartendaten durchsuchen. Und das ist zwar immer noch, sind das Grafikdaten, aber jetzt werden alle Daten dargestellt. Das sieht man sehr schön, dass man jetzt da eben auch Punkte sieht, die in der offiziellen Karte nicht alle unbedingt entsprechend visualisiert werden.
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Und wenn ich da so einen Punkt jetzt da anklicke, dann sieht man links die Details. Da steht nur Building Gleiches, das ist also ein normales Building. Jetzt habe ich die Fläche erwischt. Eine geschlossene Way, was ich zeigen wollte, war das hier. So, da steht jetzt Hofladen, es ist ein Shop.
19:24
Und die Webseite ist auch da, die ich auf der Karte nicht dargestellt habe. Das ist ein Attribut, das im Hintergrund bleibt. Das ist mal ganz wichtig, woher kommen die Daten. Und die andere Frage ist, was habe ich denn für Kategorien?
19:40
Und was ist der Unterschied zwischen Punkt und Point of Interest? Was ein Punkt ist, habe ich erklärt, ein Node. Und ein Point of Interest sind spezielle Nodes von kommerziellen Interessen. Es gibt verschiedene Kategorien, die habe ich gesammelt auf dieser Webseite hier. Und es sind im Prinzip eben Punkte plus zu Punkten umgewandelte Flächen.
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Wie kann man die nun finden? Das sind diese Tools. Dann weiß ich erst, was ich überhaupt suchen muss. Jetzt kommen die Werkzeuge. Eines der wichtigsten Werkzeuge, um Punkte zu finden, ist das Open-Poi-Map. Und das möchte ich ganz kurz zeigen.
20:20
Dieses Open-Poi-Map ist halbwegs benutzerorientiert. Da kann ich zum Beispiel alle Spitälle der Schweiz aussuchen. Und was ich damit spare, ist, dass ich das Ding da eintippen muss. Mit dem habe ich eine maschinenlesbare Abfrage.
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Wenn ich jetzt da aber nicht die Spitälle haben will, jetzt ziehe ich da irgendwo rein. Ich sage da noch einmal. Wenn ich jetzt da die Bars haben will, und die sind jetzt da nicht vorhanden, nehme ich halt so ein Beispiel wie Hospitals. Und sage dann, er nennt die gleich Bar.
21:02
Und sage Show. Und dann sieht man hier die entsprechenden Bars. Und damit nicht genug, der Titel heißt da Nutzung in GISS. Ich kann das dann downloaden hier. Und sagen, ich möchte es als Shapefile haben. Dann sage ich da Download.
21:20
Und dann kriege ich es als Shapefile. Ich kann es dann noch in neun anderen Formaten machen. Und ich kann es mir als Webservice anbieten. Den Webservice kann ich mir da erzeugen lassen. Der wird mir da unten angezeigt. Der wird jetzt dynamisch generiert, diese Abfrage. Und diese URL, die kann ich jetzt brauchen,
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um mit einem WFS in ein GISS integriert zu werden. Dort mit dem GISS also online abfragen zu können. Das ist das hauptsächliche Tool, das ich eben mit Blick auf Nichtprogrammierer entwickelt habe, um Daten aus OpenStreetMap rauszukriegen. Da kann man entsprechend ad hoc auch eben eigene Abfragen formulieren,
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so man dieses Beispiel anpassen kann und will. Wenn man da diese Abfragesprache beherrscht, die dokumentiert ist, standardisiert ist, halt eben leider XML, dann kann man noch mehr rausholen. Das zweite Werkzeug, das ich zeigen möchte zum Abschluss,
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das ist das Werkzeug, das Overpass API. Da gibt es auch einen Vortrag dazu. Das ist eigentlich aber schon eine Programmierschnittstelle. Das haben die auch gemerkt und haben jetzt eigentlich ähnlich wie vorhin auch eine Abfragesprache angeboten, die man da entsprechend wählen kann.
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Und hier muss man jetzt tatsächlich von Hand eben das Ganze neu ausfüllen, sagt dann Ausführen und dann wird die Query ausgeführt, dargestellt und das kann man dann auch zum Teil wieder rauskriegen, wenn auch nicht GISS-kompatibel. Also kurz gesagt, das einzige Werkzeug, das mir bekannt ist,
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mit dem man online, ohne zu programmieren, relativ einfach an OpenStreetMap-Daten heran kommt, ist meines Wissens dieses OpenPoiMap als freiwilliger Dienst von uns zur Verfügung gestellt und einmal pro Nacht aktualisiert.
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Und wenn jemand mehr dazu weiß, ein weiterer Werkzeug weiß in diesem Stil, dann bin ich gerne bereit, das aufzumelden in mein Wiki, das ich in den Unterlagen dokumentiert habe und die ich abgegeben habe, die Unterlagen. Ich danke Stempfan für seine Ausführungen. Für Fragen bleibt leider keine Zeit mehr.
23:49
Der nächste Vortrag wird hier sein.