Spatial Modelling with OGD and OSM data - UNIGIS Workshop, Salzburg

Räumliche Modellierung
mit OGD und OSM Daten
Martin Loidl
Department of Geoinformatics, Z_GIS
University of Salzburg
martin.loidl@sbg.ac.at | http://gicycle.wordpress.com

Wir sind überzeugt davon, dass räumliche
Informationssysteme eine integrative Plattform
für alle verkehrsrelevanten Domänen darstellen
und neue Wege zur Analyse, Planung und zum
Management unserer täglichen
Mobilitätsherausforderungen eröffnen!

www.zgis.at/gimobility
gimobility@sbg.ac.at
@gimobility
gimobility.wordpress.com

OGD
 Open Government Data ≠ Open Data
 data.gv.at  Gebietskörperschaften und ausgegliederte
Gesellschaften des Bundes
 opendataportal.at  Unternehmen, NGOs usw.
 Open Government Data ≠ alle vorhandenen,
behördlichen Daten
4
Whitepaper Open Government Data – 1.1.0

OGD
 Straßendaten Salzburg
6

OGD
 Straßendaten Salzburg via SAGIS (http://www.salzburg.gv.at/themen/se/sagis/download.htm)
 WMS
 B und L Straßen als Shapefile (INSPIRE)
7
WMS, 11.11.2014 INSPIRE Download, 11.11.2014

OGD
http://service.salzburg.gv.at/ogdClient/
8

OGD
 Straßendaten Salzburg
 GIP Salzburg
 Graphenintegrationsplattform = einheitlicher Straßengraph
für Verwaltungsaufgaben
 Schnittstelle nach außen INTREST Export (Textdatei)
 Via OGD einzelne Datenschichten als Shapefile
 Nicht alle Attribute vorhanden
 Straßendaten Salzburg = OGD?
 Siehe Open Government Data Prinzipien
9

OGD
Whitepaper Open Government Data – 1.1.0
10

OSM
 Seit 2004 Sammlung frei nutzbarer Geodaten
11
http://tyrasd.github.io/osm-node-density/2013/
Node Dichte 2013
Diverse OSM Renderings
OSM

Modellierung
 Unabhängig von Spezifika der Datenquellen – Daten
niemals zum Selbstzweck
 In der Regel für bestimmte Anwendung erhoben aber
wahrscheinlich nicht nur einmal brauchbar!
 Wie nutzbar machen?  Modellierung
12
© Wolfgang Fuchs

Modellierung für Anwendung
 Art der Anwendung bestimmt über Notwendigkeit und
Umfang der Modellierung  gilt für alle Datengrundlagen
13
DB Anwendung
Prüfung
Korrektur
Modellierung

Beispiel Radrouting OGD
14
VAO Salzburg, 11.11.2014

Beispiel Radrouting OSM
15
naviki, 26.06.2014

Modellierung für Anwendung
 In beiden Fällen +/- direkter Zugriff auf Datenbasis
 Oftmals für spezifische Anforderungen/Anwendungen nicht
konzipiert (Datenmodell, Inhalt)
 Datenqualität heterogen, nicht ausreichend
 „Anwendungen immer nur so gut wie Datenbasis“
ABER GIS bieten Möglichkeiten zu
 Prüfroutinen (Geometrie bzw. Topologie, Attribute)
 Korrektur
 Modellierung
 Damit signifikante Verbesserung der Anwendung
16

Datenmodell
 Kenntnis Datenmodell notwendig für jede aufbauende
Modellierung ( enorme Bedeutung Dokumentation)
17
KN F T
A B
B A C
C B, E,
D, F
B, E,
D, F
… … …
type = road
bicycle_infra = cycleway
type = road
type = cycleway
KA F T
1 A B
2 H G
3 B C
… … …

Datenqualität
 Geometrie
 Vollständigkeit (Referenz notwendig)
 Lagegenauigkeit (Referenz notwendig)
 Topologie
 Korrekte Modellierung für Routingfähigkeit
 Attribute
 Lücken
 Fehler
 Inkonsistenzen (Problem der Modellierung
und Spezifikation)
18

Datenmodell GIP
19
Als Shapefile via OGD
bereitgestellt

Datenmodell GIP
GIP bildet Straßenraum als
„Trassengraph“ ab:
1 Geometrie + Attribute = Querschnitt
21
 Nutzungsstreifen definieren bauliche Struktur
Querschnitt, haben aber keine eigene Geometrie
 Nutzungsbedingungen definieren Verkehrsorganisation
(Gebote und Verbote)
 Abschnitte (Bündel von Nutzungsstreifen; z.B.
Straßenzug) können Subnetz bilden

Datenqualität GIP
 Heterogene Datenqualität je nach Raumausschnitt und
Verkehrsmodus
 MIV in Zentralräumen und im übergeordneten Straßennetz
sehr gut
 Langsamverkehr bisher nicht priorisiert  ausgehend von
Zentralräumen sukzessive Verbesserungen
 Zum Teil mangelhafte Datenqualität hinsichtlich
 Topologie
 Attributive Fehler/Falschklassifikationen
 Attributive Inkonsistenzen
22

Datenmodell OSM
23
Node Way
Relation
Key = Value
Tag
Highway IS NOT Null
 Teil des Wegnetzes.
Weitere Spezifikation
mittels zusätzlicher Tags

Datenmodell OSM
http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Map_Features
http://taginfo.openstreetmap.org/
25

Datenqualität OSM
 Abdeckung in D-A-CH sehr gut
 Attributive Qualität sehr heterogen je nach
Raumausschnitt bzw. Communityaktivität
 Zahlreiche attributive Implikationen bedingt durch
Communityansatz (s. Loidl et al. 2014)
 Lückenhafte Attribuierung
 Attributive Fehler
 Attributive Mehrdeutigkeit
26
Loidl et al. 2014: Aufbereitung von Open Street Map Daten für GIS-Modellierungen und Analysen. AGIT, 505-514

Herausforderung
 Anwendung mit heterogenen Datenquellen
 Unterschiedliche Datenmodelle
 Unterschiedliche Attributstruktur und -definition
 Unterschiedliche Zuständigkeiten (Hoheit über Daten)
 Unterschiedliche Datenqualitäten
27

Ansätze
 Datenmodell
 Transformation Datenmodell
 Harmonisierung auf Zwischenebene
 Datenqualität
 Abhängig von Verantwortlichkeiten/Kompetenzen und
Performanz
 Datenprüfung im Zuge der Datenaufbereitung
 Evaluierung  Rückmeldung  Korrektur (Datenhalter)
 Datenprüfung während Modellierung
 Evaluierung  (semi-) automatisierte Korrektur
28

Umsetzungsbeispiel
 Radlkarte Salzburg
29

Ausgangslage
 OpenStreetMap
 9.029 Kanten, 1.110 km Netzlänge
 Datenhalter: Community
 GIP (INTREST Export)
 18.359 Kanten, 1.957 km Netzlänge
 Datenhalter: Stadt & Land Salzburg
 Durchgängiges Routing, optimiert für Alltagsradfahrer mit
Routingkriterien
 Kürzeste Route 
 Empfohlene (sicherste) Route  Bewertung des Netzes
31

Netzbewertung „Sicherheit“
32

Indikatoren-basiertes
Bewertungsmodell
33
Loidl & Zagel 2014: Assessing bicycle safety in multiple networks with different data models. GI-Forum, 144-154

Vorgehen
1. Evaluierung und Rückmeldung GIP Daten
2. Evaluierung und Korrektur/Schätzungen OSM Daten
3. Geometrische Zusammenführung
 Definierte Anknüpfungsstellen
4. Definition Indikatoren
 Für Kriterium „Sicherheit“
5. Bewertungsmodell
 Gewichtete Indikatoren
6. Indexwert als Kostenattribut in Routing
34

Evaluierung GIP
 Beispiel Topologie
35

Evaluierung GIP
 Beispiel Modellierungsfehler: Radwegbenützungspflicht
36

Evaluierung OSM
 Attributive Lücken
 Beseitigung in crowd-sourced Data
 Communtiy Aktivität
 Schätzung
 Schätzung bei funktionalen Abhängigkeiten
 Bei flächendeckenden Modellierungs-/Analyseansätze
oftmals ausreichend
37
highway = motorway
surface = …

38
def function(maxspeed, access, bicycle, foot, highway, motorcar, ref, tracktype, Speed):
if (highway == "residential" or highway == "living_street" or highway == "tertiary") and (access
== " " or access == "designated" or access == "destination" or access == "yes"):
return 50
elif highway == "cycleway" or highway == "footway" or bicycle == "yes" or bicycle == "designated"
or foot == "yes" or foot == "designated" or foot == "official" or foot == "permissive":
return 0
elif (highway == "track" or highway == "path" or highway == "unclassified") and bicycle != "no"
and foot != "no" and motorcar != "yes" and (tracktype == "grade3" or tracktype == "grade4" or
tracktype == "grade5"):
return 0
elif highway == "motorway":
return 130
elif highway == "motorway_link":
return 100
elif highway == "primary_link":
return 80
elif access == "no" or motorcar == "no" or highway == "steps":
return 0
elif motorcar == "agricultural" or highway == "path" or (highway == "track" and access != "no"):
return 10
elif highway == "living_street" or (highway == "service" and access == "private") or (highway ==
"residential" and access == "private") or (highway == "construction" and tracktype != None):
return 20
elif highway == "service":
return 30
usw.
Schätzung der Geschwindigkeit
mittels funktional abhängiger
Attribute

Evaluierung OSM
 Attributive Fehler
39

Indikatorendefinition
 Harmonisierung Datenmodell auf Zwischenebene
41
 Anz. der einmündenden Straßen
 Anz. der Fahrbahnen
 Beschilderung, Radrouten
 Bodenbelag
 Breite der Fahrbahn
 Höchstzulässige Geschwindigkeit
 JDTV
 Landnutzung Umgebung
 Radinfrastruktur
 Schienen
 Steigung (klassifiziert)
 Straßenbegleitendes Parken
 Straßenkategorie

Bewertung
Je mehr (qualitative)
Daten vorhanden sind,
desto aussagekräftiger ist
Bewertungsergebnis!
43

Bewertetes Netz
44
I = 0,06
I = 0,625
I = 0,39

Zusammenfassung
Herzlichen Dank für
die Aufmerksamkeit!
gicycle.wordpress.com
 Durch Prüfung/Korrektur/Modellierung signifikante
Qualitätsverbesserung der Anwendung
@gicycle_
 GIS erlaubt (räumliche) Modellierung mit heterogenen
Datenquellen
 Mechanismen bei OGD – OSM sehr verschieden 
erfordert unterschiedliche Workflows
 Räumliche Modellierung als Kernkompetenz von
Geoinformatikern!
46

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