Weniger ist mehr - zur Auswahl darzustellender Elemente in der digitalen Kartographie
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Formal Metadata
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| Title of Series | ||
| Number of Parts | 77 | |
| Author | ||
| License | CC Attribution 4.0 International: 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 | 10.5446/46520 (DOI) | |
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Content Metadata
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BlogBlock (periodic table)Memory cardMAPPERGoogle BloggerLecture/Conference
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Memory cardDerivation (linguistics)InformationSAP <Marke>Computer animation
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Scale (map)DatabaseSmart cardHöheComputer animation
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Social classScale (map)DatabaseLecture/Conference
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InformationMemory cardLocal ringLevel (video gaming)
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InformationScale (map)Set (mathematics)MAPPERInterface (chemistry)Social classDatabasePhysical quantityMemory cardLevel (video gaming)Smart cardPolygonLecture/Conference
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Digitale KarteMemory cardGebiet <Mathematik>Object (grammar)Lecture/Conference
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Gebiet <Mathematik>MAPPER
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Run-time systemMathematical modelDistanceLecture/Conference
14:49
Memory cardPopulation density
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Population density
16:15
Lecture/Conference
16:36
Error detection and correctionSurfacePolygonPoint (geometry)DistanceSet (mathematics)Interface (chemistry)Lecture/Conference
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Level (video gaming)Software developerMAPPERGoogleLecture/Conference
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Interface (chemistry)Noten <Programm>Turbo-CodeGeometryDatabaseHöhePolygonDirection (geometry)Set (mathematics)Level (video gaming)DistanceLecture/Conference
Transcript: German(auto-generated)
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So, herzlich willkommen zu dem ersten Blog im OpenStreetMap-Track. Das Thema dieses Blogges ist Kartografie. Wir haben insgesamt drei Vortragende.
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Es freut mich besonders, den ersten Vortragenden begrüßen zu dürfen. Christoph Hohmann ist seit einigen Jahren aktiver Maintainer des OpenStreetMap-Karto-Styles OpenStreetMap-Karto und er hat die schwierige Aufgabe, die vielen Informationen, die die Mapper zusammentragen, dann wieder zu reduzieren und möglichst übersichtlich auf einer Karte darzustellen.
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Da ist jetzt 20 Minuten Zeit und wir sind sehr gespannt. Vielen Dank. Oh, ich habe vergessen anzuschalten. Es geht bei mir um Auswahl von Elementen in einer Karte.
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Zunächst erstmal zur Erläuterung, was ich damit meine. Jede Karte, die wir sehen, stellt eine Auswahl von Elementen dar, die für den jeweiligen Anwendungszirk der Karte vorgesehen wurden, um ein bestimmtes Resultat beim Betrachter, eine bestimmte Information zu kommunizieren.
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Und es ist von zentraler Bedeutung, dass man das nicht willkürlich tut, sondern zielgerichtet bestimmte Elemente darstellt und auch bestimmte Elemente weglässt. Selbst bei so einer detaillierten Karte, wie ich sie jetzt hier gezeigt habe, ein Derivat vom OSM-Kartostil, wird nicht alles dargestellt,
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was man in der jeweiligen Gegend um Streetmap erfasst hat, sondern es wird nur ein kleiner Teil dargestellt, selbst bei den hohen Zoom-Stufen. Und diese Auswahl, was man darstellt, was man nicht darstellt, ist entscheidend für die Lesbarkeit und für die Qualität der Karte. Und darum soll es in meinem Vortrag jetzt gehen, wie man das meist macht,
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wie man es machen sollte und so weiter. Zunächst mal zur elementaren Erläuterung, wie das üblicherweise bei digitalen interaktiven Karten auf Open-Street-Map-Basis gemacht wird. Wir haben einzelne Elemente in der Datenbank
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und wir stellen die da meistens ab einer bestimmten Zoom-Stufe, ab einem bestimmten Maßstab. Und üblicherweise werden entweder alle dargestellt oder gar keine dargestellt. Also in diesem Fall die Berggipfel. Ab Zoom-Stufe 11 werden sie als Punktsymbol dargestellt und ab Zoom-Stufe 13 mit einer Beschriftung,
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die besteht aus dem Namen und der Höhe. Ein zweites Beispiel, das ich hier gewählt habe, sind die Straßenbahnen. Am Beispiel von der Stadt, wo wir hier sind, in Freiburg. Und die Gleise der Straßenbahn, die Linien werden dargestellt ab Zoom-Stufe 12. Die Haltestellen als kleine Punktsymbole werden ab Stufe 14 dargestellt und die Namen der Haltestellen ab Stufe 16.
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Man sieht also relativ einfach strukturiert, wird dort abhängig vom Maßstab gewählt, was dargestellt wird und was nicht. Und es wird pauschal gewählt, entweder alles oder gar nichts. Etwas differenzierter geschieht dies bei den Straßen. Hier haben wir in der Datenbank verschiedene Straßenklassen.
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Und ausgehend von den kleinen Maßstäben fangen wir an, die bedeutendsten Klassen darzustellen und gehen dann immer weiter, weniger bedeutende Klassen darzustellen. Und hier ergibt sich schon eines der großen Probleme, die wir haben, nämlich, dass die Kriterien, nachdem wir die Elemente klassifizieren,
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in diesem Fall Motorway, Trunk, Primary, Secondary, Third-Serie und diverse weitere Klassen, die ich jetzt hier weggelassen habe, für die höheren Zoomstufen, sind üblicherweise definiert aufgrund von lokalen Eigenschaften. Motorway ist halt eine Autobahn,
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Primary üblicherweise Bundesstraßen, Secondary Landstraßen usw. Und diese Auswahl, wenn wir uns das angucken in der Kartendarstellung, entspricht üblicherweise nicht dem, was wir idealerweise in einer Karte für ein möglichst gut lesbares Gartenbild haben wollen. Man kann hier gut erkennen, dass in Kontinentaleuropa das dazu führt,
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dass wir oft Straßensegmente haben, die irgendwo in der Luft hängen, die mit nichts anderem verbunden sind, weil es halt lokal zu einer Autobahn zum Beispiel ausgebaut ist, aber nur ein Stück weit. Und darüber hinaus ist es halt eine normale Bundesstraße. Und bei den niedrigen Zoomstufen wird halt die Autobahn dargestellt,
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die Bundesstraße aber nicht. Dadurch hängt das Stück dann in der Luft. Und das ist im Grunde genommen aus kartografischer Sicht relativ sinnlos, weil es ja keine Information über die Struktur des Straßennetzes mehr gibt. Man kann aber auch erkennen, dass zum Beispiel in Großbritannien das ein bisschen besser funktioniert, weil dort halt die Kriterien, nach denen wir die Klassifikation der Straßen vornehmen, ein bisschen anders ist.
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Wir haben also noch ein zweites Phänomen, was hinzukommt, nämlich, dass die Klassifikation von Elementen in Old Street Map nicht global einheitlich ist, sondern sich die lokalen Communities unterschiedliche Prinzipien überlegt haben, nach welchen sie Straßen klassifizieren. Auch in Kontinentaleuropa heigt das zum Teil auch von den jeweiligen offiziellen
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Straßenklassifikationssystemen in verschiedenen Ländern ab, die auch nicht ganz einheitlich sind, also relativ unsystematisch. Und es gibt aber leider halt in Old Street Map in der Datenbank nichts Besseres, anhand dessen wir die Straßen wirklich klassifizieren und dann auswählen können für die Darstellung in der Karte.
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Diese Tatsache hat in vielen Fällen, nicht in erster Nähe bei den Straßen, aber in vielen anderen Elementen dazu geführt, dass Leute angefangen haben, was sich Importance Tags nennen zu entwickeln.
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Importance ist in diesem Fall ein generischer Begriff. Es gibt zwar tatsächlich auch einen Importance Tag, wie es hier aufgelistet hat, ist aber nicht so von sonderlicher Bedeutung. Es gibt aber eine ganze Menge andere Tags, die im Grunde genommen Importance darstellen im Sinne von eine subjektive Bewertung, ob etwas bedeutend ist oder nicht. Das ist sehr praktisch für die Kartendarstellung,
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wenn man per Hand auswählen möchte, was man darstellt und was nicht. Steht aber im grundsätzlichen Widerspruch zu dem Grundprinzip von Old Street Map, nämlich dass man die Daten erfasst aufgrund von objektiv überprüfbaren Eigenschaften. Dass also ein anderer Mapper hingehen kann und überprüfen kann,
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ob eine bestimmte Information nun richtig oder falsch ist. Und wenn es eine subjektive Bewertung darstellt, ob etwas nun bedeutend ist, um es auch bei einem kleinen Kartenmaßstab nun darzustellen oder nicht, ist das halt letztendlich subjektiv. Und von der Kartographenseite kann man das im Grunde genommen formulieren, dass hier die Aufgabe qualifiziert auszuwählen, was man in der Karte darstellt, an den Mapper outgesourced wird.
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Man sagt, okay, ist es zu aufwendig für uns, also lassen wir das den Mapper gleich machen. Was keine besonders schöne Herangehensweise ist. Anderer Ansatz, der sehr weit verbreitet in digitalen interaktiven Karten gewählt wird, ist die Auswahl aufgrund der physikalischen Größe von Elementen,
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üblicherweise aufgrund der Fläche des Polygons, mit dem man ein entsprechendes Element erfasst hat. Bekanntes Beispiel ist die Auswahl von Gewässerflächen. Und das Problem ist, dass das im Grunde genommen einzig und allein auf Wunschdenken basiert, dass das ein Kriterium ist, was Sinn macht. Aus der kartographischen Sicht macht das für die Gewässerauswahl eigentlich überhaupt keinen Sinn,
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weil man hier relativ gut sehen kann, links haben wir jetzt, wo keine Auswahl aufgrund der Größe getroffen wird, also wo alle Gewässerflächen direkt dargestellt werden, rechts mit einer Auswahl. Und relativ deutlich kann man das erkennen bei den Flüssen, wo im Grunde genommen der Fluss total unsinnig unterbrochen dargestellt wird,
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weil ein Teil der Erfassung über einen Polygon diesen großen Schwerwert nicht nimmt, und ein Teil nimmt es, und dadurch haben wir eine unterbrochene Darstellung, was aus kartographischer Sicht überhaupt keinen Sinn macht. Und selbst bei den Seen ist es so, dass man natürlich nicht sagen kann, nur die großen Seen sind bedeutend, wenn wir in einer bestimmten Gegend ein paar tausend kleine Seen haben,
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ist das nicht weniger bedeutend als ein Dutzend große Seen. Und folglich einfach nur selektiv auszuwählen, die größeren Seen, und dadurch bringt man im Grunde genommen eine Voreingenommenheit in die Kartendarstellung rein, und die Karte stellt nicht mehr die Geographie dar, sondern eine sehr subjektive Interpretation der Geographie, also nicht unbedingt, sondern nicht sinnvoll,
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und basiert halt leider darauf, dass wir keine einfache, bessere Methode haben, und man dann halt im Entwickler sagt, naja, bevor wir überhaupt nichts darstellen oder mit riesem Aufwand alles darstellen, wie hier links dargestellt, macht man halt dann die Auswahl aufgrund der Größe.
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In den meisten Kartenstilen werden die Auswahlen so getroffen, wie ich sie bis jetzt gezeigt habe. Hier nochmal ein Beispiel aus OSM-Karto, wie man versucht, ein bisschen davon wegzukommen, indem man ein bisschen komplexeres Regelwerk reinbringt. Ich hatte vorhin bei der Erwähnung der Importance Tags schon genannt,
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die Klassifikationen für Orte, für Siedlungen, die relativ subjektiv sind, und um zu vermeiden, dass aufgrund der Kartendarstellung dann die Mapper tatsächlich anfangen und sagen, ich weise diese Klassifikation zu, aufgrund der Tatsache, dass ich meine,
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dieser Ort ist bedeutend subjektiv oder nicht, haben wir halt OSM-Karto angefangen und gesagt, wir fangen an, die Information über die Bevölkerungszahl des Ortes mit hineinzunehmen, und da aber die Bevölkerungszahl nicht bei allen Orten angegeben wird als Tag, muss man natürlich auch letztendlich die Gruppklassifikationen
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auch noch mit reinnehmen, um zu vermeiden, dass manche Orte überhaupt nicht dargestellt werden. Und hier zu sehen halt bei den niedrigen Summenstufen, dass wir unterschiedliche Punktsymbole haben für verschiedene Klassen von Orten, und die sind halt hier mal gezeigt, wie das definiert ist aufgrund der Kriterien.
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Es ist relativ komplex, deswegen ist es halt auch nicht für den Mapper sofort verständlich, aber es hat halt den Vorteil, dass wir eben nicht rein aufgrund der Klassifikation entscheiden, sondern die überprüfbare Eigenschaft der Bevölkerungszahl noch hinzunehmen.
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Das war bis jetzt, wie es in der Praxis meistens in digitalen Karten gehandhabt wird. Ich möchte jetzt aber noch mal die Frage stellen, wie würde es denn aussehen in einer qualifizierteren Art und Weise? Und da hilft es ein bisschen, sich mal anzugucken, wie traditionelle, historische Karten, die per Hand gestaltet sind, das gemacht haben.
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Und ich habe hier mal ein etwas älteres Beispiel von 1892 gewählt, von der Europakarte, und wenn man sich das in Deutschland anguckt, ist der kleinste Ort, der dort auf der Karte noch dargestellt wird, Lübeck, mit damals etwa 65.000 Einwohnern. Wenn wir allerdings in anderen Bereichen gucken, so in dengenderen Gebieten, in Skandinavien, Russland oder Nordafrika,
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da sind da teilweise Orte eingezeichnet, die damals deutlich weniger als 10.000 Einwohner hatten. Man kann sich nun darüber streiten, ob das eine sehr fundierte Auswahl damals war, die Kenntnisse damals über die Geografie waren halt teilweise auch noch bescheiden, da haben sich manche Kartografen auch ein bisschen Sachen aus den Fingern gesogen, aber die Grundidee dahinter ist,
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dass eine qualifizierte Auswahl von Elementen nicht allein aufgrund der lokalen Eigenschaften erfolgen kann, sondern dass man den Kontext des Objektes berücksichtigen muss. Die Anzeige von einem Ort auf so einer Übersichtskarte dient halt dazu, dass man sich orientieren kann, dass man weiß, wie die Dinge angeordnet sind, wo der Ort sich befindet und wo andere Elemente relativ zu dem Ort liegen.
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Und wenn man jetzt in den dünner besiedelten Gebieten einfach alle Orte weglassen würde, weil sie halt den Schwellwert nicht machen, den wir brauchen, damit die Karte in den dichter besiedelten Gebieten nicht überfüllt ist, muss man halt den Schwellwert nicht global einheitlich machen,
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sondern in Kontext abhängig machen. Und im Grunde genommen ist das der Ansatz, den wir auch bei den digitalen Karten dann wählen können. Hier nochmal vorher kurz dargestellt, die Klassifikation, die ich vorhin erwähnt habe, in der Großklassifikation der besiedelten Orte,
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in der globalen Darstellung, da kennt man, dass das, was die Mapper taggen, halt nicht die lokalen Eigenschaften sind. Für Place City ist im Grunde genommen der objektive Wert, dass man sagt, Orte mit einer Bevölkerungszahl von über 100.000 gelten als Großstädte und sind folglich entsprechend zu taggen.
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Aber wenn man sich das hier anguckt, ist zum Beispiel so, dass man den Anschein hat, dass in manchen Gebieten Alaskas mehr Großstädte existieren als zum Beispiel in Frankreich, was natürlich nicht der Fall ist. Das liegt einfach daran, dass die Mapper versuchen, in den legenden Gebieten die Klassifikation anzupassen, um genau das zu erreichen, was ich eben gerade
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auf Basis der historischen Karte gezeigt habe. Ist aber im Grunde genommen gar nicht erforderlich, weil wir können auch aufgrund der objektiven Eigenschaften wie der Bevölkerungszahl hingehen und sagen, für jeden Ort haben wir dieses als überprüfbare Eigenschaft. Wir können auch neben der Bevölkerungszahl eventuell
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noch andere Elemente reinnehmen, gewisse administrative Funktionen, die der Ort hat, die auch seine Bedeutung bewirken. Und all diese Eigenschaften zusammen bewirken, dass der Ort auf seine Umgebung einen gewissen Einfluss, eine gewisse Bedeutung hat, wie Leute in seiner Umgebung wohnen. Und dieser Einfluss nimmt mit dem Abstand ab. Je weiter ich von einer Großstadt entfernt bin,
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umso weniger Bedeutung hat diese Großstadt für mich als Bewohner der Umgebung. Und wir können das in ein mathematisches Modell packen und sagen, dieser Einfluss modellieren wir über eine gewisse Funktion. Und wir sagen jetzt, die funktionelle Bedeutung eines Ortes ergibt sich daraus, wie weit seine Bedeutung lokal, die sich aus der Bevölkerungszahl und gebenfalls anderen Eigenschaften ableitet,
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über den Einflüssen seiner umgegebenen Orte liegt. Wenn ich also ein kleines Dorf habe, was in unmittelbarer Nähe einer Großstadt ist, ist das eine Bedeutung sehr, sehr gering, weil die Großstadt dort dominiert. Wenn ich aber dasselbe kleine Dorf habe, irgendwo ganz weit weg von allem anderen, dann ist dessen Bedeutung viel größer,
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weil eben keine größeren Orte in seiner Umgebung sind. Und wenn wir so ein Verfahren dann anwenden und uns die Klassifikation aller Orte aus Open State Maps dann angucken, dann kriegen wir dann etwa so eine Verteilung. Das hängt natürlich stark davon ab, wie wir genau modellieren, was für eine Abfallfunktion wir haben, was genau wir als Kriterium für die Bedeutung ansetzen.
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Und was man erkennt, ist, dass wir im Grunde genommen eine wesentlich ausgeglichene Verteilung der Orte haben, aber gleichzeitig noch dort, wo wir eben schon bei der Darstellung von der Verteilung von Place-Glife-City waren, in den Bereichen, wo eine hohe Dichte von Großstädten ist, eben auch hier eine hohe Dichte anzeigen,
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aber eben nicht so überhöht, wie es in der Realität ist, sondern abgedämpft, dass wir halt in den weniger dicht besiedelten Bereichen auch noch Orte haben, um die Orientierung in der Karte sicherzustellen. Also im Grunde genommen eine homogene Ansatz, um zu vermeiden,
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dass wir eine unausgeglichene Darstellung haben, dadurch der Wert der Karte zur Orientierung und der Wert der Orte, um sich in der Karte zu orientieren, zu geringen wird. Hier nochmal einen Detailausschnitt, wie das jetzt in Mitteleuropa aussieht, und wie gesagt, man erkennt relativ gut,
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dass zum Beispiel in Frankreich, wo generell die Bevölkerungsdichte geringer ist als in Westen und Süden Deutschland, halt auch die Dichte der Orte geringer ist, aber trotzdem eben noch die Orte angezeigt werden, die ansonsten eventuell fehlen würden. Zweites und letztes Beispiel, wie man qualifiziert auswählen kann,
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die maritimen Gewässer, das heißt Buchten und Wasserstraßen im Grunde genommen, hier ebenfalls wieder aus einer etwas älteren Karte. Ein paar Beispiele, Linksbuchten, Rechtsstraßen. Und was wir in OpenStreetNet da leider in letzter Zeit zunehmend machen,
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ist, dass wir halb der Hand im Grunde genommen Beschriftungsmarkierungen erstellen, Polygone, die ausschließlich dazu dienen, den Ort zu bewerten über seine Fläche und die Beschriftung zu platzieren. Und das ist eigentlich sehr schade, weil es im Grunde genommen eine rausgeschmissene Arbeit ist, die vollkommen unnötig ist,
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weil man kann im Grunde genommen, auch wenn man die Buchten und Straßen nur als einzelnen Punkte und nicht als aufwendiges Polygon erfasst, aufgrund des Abstands dieses Punktes zur Küstenlinie eine äquivalente Bewertung mehr oder weniger durchführen. Und das funktioniert gleichermaßen halt für die Punkte wie auch die Flächen.
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Also hier habe ich das versucht mal zu demonstrieren dadurch, dass ich gesagt habe, okay, ich nehme alle Flächen und alle Punkte und bei den Flächen reduziere ich sie zunächst erstmal auf einen Punkt. Ich ignoriere also vollkommen diese aufwendige Erfassung über die Flächen und kann dennoch eine Bewertung vornehmen für die kartografische Darstellung. Ein bisschen muss man aufpassen mit kleinen Inseln,
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weil wenn man jetzt eine große Bucht hat, in deren Mitte sich eine kleine Insel befindet, dann bewirkt die natürlich, dass der Punkt, mit dem die Bucht erfasst wird, sehr nah bei der Insel liegt. Die müssen wir also durch eine gewisse Euristik ausfiltern, ist aber kein besonders großer Aufwand.
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Hier mal gezeigt, wie das in Dänemark und Norddeutschland aussieht, wo halt eine Menge Buchten und Straßen erfasst sind. Ich würde sagen, etwa die Hälfte davon vielleicht mittlerweile als Polygone, zumindest für einen größeren. Ein kleines Problem haben wir dadurch, dass da halt auch eine gewisse Duplizierung stattfindet,
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dass eben gewisse Dinge sowohl als Bucht, als Wasserstraße erfasst sind, aber das kann man auch im Grunde genommen noch durch eine Duplizierung lösen. Und der große Vorteil ist halt, dass wir eben keine aufwendige Erfassung durch Polygone brauchen, die vor allem in der Wartung dann extrem aufwendig ist.
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Also zusammenfassend, die Auswahl ist, wie ich hoffentlich dargestellt habe, für die Qualität einer kartografischen Darstellung von zentraler Bedeutung. Es ist nicht das Einzige, was man als Kartograph beachten muss, aber es ist das Primäre. Und eine qualifizierte Auswahl von Elementen ist kein Hexenwerk,
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aber in vielen Fällen, wie ich versucht habe anzudeuten, eben nicht etwas, was man so ad hoc beim Kartenrendern einfach nur über eine SQL-Abfrage machen kann, sondern oft schon einen gewissen großen Aufwand machen muss. Und wir sollten vermeiden, dass wir aus Bequemlichkeit von Seiten des Kartenentwicklers das halt auf die Mapper delegieren und die Mapper dazu verleiten,
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halt eine subjektive Klassifikation vorzunehmen, weil das halt im Grunde genommen langfristig nicht skalierbar ist und uns langfristig in OpenStreetMap an eine mittelmäßige Qualität binden würde, weil wir eben nicht über diese händische Erfassung hinausgehen können.
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Und ich würde mal ausgehen davon, dass die Konkurrenz, Google und Co, mit der Zeit, wenn wir es so weitermachen würden, uns überfliegen würden, weil man halt mit automatisierten Verfahren langfristig schon viel mehr machen kann. Und wenn wir das alles händisch machen versuchen, dann wird es halt nicht funktionieren.
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Danke schön. Christoph, vielen Dank für deinen Vortrag. Wir haben jetzt fünf Minuten Zeit für Fragen. Also ja, herzlichen Dank.
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Du kritisierst ja hier im Wesentlichen, dass Menschen jetzt anfangen, Dinge zu klustern oder zu kategorisieren, eben mit diesen erfundenen Polygonen. Wo ist dann der große Unterschied zu dem Konzept, das wir halt von Städten oder eben von Places haben? Da einigen wir uns ja auch im Wesentlichen darauf,
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dass wir an irgendeiner bestimmten Stelle im Zentrum der Stadt so ein Place Note setzen und sagen, dass es jetzt repräsentieren für die Stadt, sind das nicht sehr ähnliche Konzepte im Wesentlichen? Also bei den Siedlungen Places gibt es derzeit keine Einigung darüber, ob man die als Note oder mit einer Fläche erfassen soll.
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Es gibt Leute, die der Meinung sind nur als Note, es gibt Leute, die der Meinung sind nur als Fläche, und es gibt Leute, die sagen, man kann beides machen, ist also umstritten. Was aber wahrscheinlich nicht umstritten ist, ist, dass es keinen Sinn macht, die Bewertung von Orten aufgrund ihrer Fläche vorzunehmen. Weil die Bevölkerungszahl ist relativ naheliegend,
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was universelleres für die Bewertung eines Ortes als die Fläche ist. Es gibt Orte, die sehr auslagen sind. Man guckt sich in Nordamerika, in den USA an, wie groß angelegte manche Städte sind, während traditionell in Europa, insbesondere in Südeuropa, das teilweise sehr viel kompakter ist.
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Also insofern die Fläche wäre für eine Besiedlung ein Ort im Grunde genommen keine gute Eigenschaft. Aber es spricht grundsätzlich nichts dagegen, wenn es denn irgendwie überprüfbar definiert ist, was halt ein bisschen heikel ist, ein Ort als Fläche zu erfassen. Aber meist ist es halt so, dass dann die Frage ist, ob man die administrative Grenze,
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die meistens nicht irgendwie einem Silos-Unterricht entspricht, sondern irgendwie nur einer willkürlichen Festlegung, haben wir ein Aggregat von urbanen Landnutzungen. Also da gehen halt die Meinungen auseinander. Deswegen gibt es halt derzeit keine universelle Definition in der Umstände, wie man überprüfbar mit einer Fläche, Städte und Orte erfasst.
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Vielen Dank für deine spannende Idee zur Auswahl. Du hattest am Anfang das Beispiel mit den Straßen gezeigt, dass halt diese Lücken sind. Hast du auch versucht dein Prinzip darauf mal zu übertragen, bzw. in die Richtung weiterzudenken?
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Habe ich noch nicht praktisch gemacht. Ich weiß, dass eine ganze Menge andere Leute auch an diesem Thema schon gearbeitet haben. Im Grunde genommen kann man das schon. Wir haben zum Beispiel bei Straßen-Routen-Relationen über die benannten Routen, die wir haben, die über verschiedene Datenklassen dann auch hinweggehen. Wir könnten auch im Grunde genommen einen Rotengraf berechnen und schauen,
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welche Straßenverbindungen für die Navigation bedeutend sind. Also da gibt es eine Menge Ansätze, aber in der Praxis will man halt schon etwas, was möglichst einfach ist. Und das ist nicht ganz trivial. Aber ich glaube, der Michael wird gleich im nächsten Vortrag bei den Eisenbahnlinien, was nicht dasselbe ist, aber schon was Vergleichbares ist, ein bisschen was in die Richtung noch vorstellen. Danke.
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Ich möchte kurz auf das Beispiel mit den Berggipfeln zurückkommen. Und zwar, also das nahelegende Kriterium ist natürlich die Höhe. Aber mich würde jetzt interessieren, wie du, also ist es technisch möglich,
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quasi das Attributhöhe mit den Nachbargipfeln automatisiert zu vergleichen? Weil die anderen Beispiele, die du gebracht hast, das geht ja immer von Geometrie aus. Wird auch gemacht. Open Turbo macht, glaube ich, eine Bewertung nach Dominanz. Was bedeutet sozusagen der Abstand zum nächsten höheren Berg? Aber wird das gerechnet oder ist das ein Tag quasi?
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Das wird vorberechnet bei Open Turbo Map und wird dann irgendwo in der Datenbank gespeichert in einem bestehenden Feld. Also die Details weiß ich auch nicht, aber ich glaube, das wird regelmäßig in einem Batch-Prozess im Grunde genommen. Aber da braucht man dann im Grunde noch ein digitales Höhenmodell, um das rauszurechnen.
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Um es exakt zu machen, ja, man könnte natürlich auch einfach die verschiedenen Gipfel miteinander verschneiden, also nicht sagen, der Abstand zum nächsten höheren Punkt generell, sondern der Abstand zum nächsten höheren erfassten Gipfel. Den könnte man am Grunde auch nehmen. Und vielleicht jetzt eine zweite Frage. Wie machst du das im Standard-Stil? Im Standard-Stil wird bei Gipfeln überhaupt nicht ausgewählt.
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Wir haben aber eine Priorisierung nach Höhe. Das bedeutet, wenn zwei Gipfel sehr nah beieinander sind, wird der höhere dargestellt, wenn sie nicht beide dargestellt werden können. Okay, danke. So, vielen Dank für die interessanten Fragen und auch für die Fragenbeantwortung. Bitte noch einmal einen Applaus für unseren Vortragenden.