Vom 9. bis zum 12. März 2022 findet die jährliche FOSSGIS Konferenz statt, die führende Konferenz für Freie und Open Source Software für Geoinformationssysteme und Open Data im deutschsprachigen Raum.
HeiGIT wird dabei am 09.03. um 16:30–16:50 Bühne 2 ONLINE mit einem Vortrag vertreten sein zum Thema:
“ohsome quality analyst (OQT): Die Qualität von OpenStreetMap Daten einschätzen”
Der ohsome quality analyst ist ein open-source Werkzeug zur Einschätzung der Qualität der OpenStreetMap Daten. Im Vortrag zeigen wir anhand von Beispielen wie damit verschiedene Qualitätsdimensionen (z.B. Vollständigkeit, Attributgenauigkeit) untersucht werden können.
OpenStreetMap (OSM) Daten werden nicht nur von der aktiven “Mapper”-Community genutzt, sondern finden mittlerweile auch in vielen Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen Anwendung. Dies hat auch zur Folge, dass Fragen nach der Qualität der OSM Daten wichtiger werden, insbesondere im Kontext der jeweilig beabsichtigten Anwendung. Wissenschaftliche Arbeiten beschäftigen sich seit mehreren Jahren mit diesen Themen. Dennoch sind die Ergebnisse nicht immer für alle offen zugänglich und/oder schwer zu reproduzieren.
In unserem Vortrag möchten wir unser Projekt “ohsome quality analyst” (OQT) vorstellen. OQT basiert auf einer einfachen Idee: Können wir Qualitätsreports für OSM so “vorbereiten”, dass Anwender in wenigen Klicks für ihre Region und ihr Thema die passenden Qualitätsindikatoren selbst zusammenstellen können. Auf Basis der wissenschaftlichen Literatur haben wir daher in OQT verschiedene Qualitätsindikatoren implementiert, unter anderem um die Vollständigkeit der Objekte in OSM anhand von Summenkurven und Sättigungsanalyse zu beschreiben.
Technisch gesehen besteht OQT aus mehreren Ebenen. Im Backend nutzen wir verschiedene Python Module und eine PostgreSQL Datenbank mit PostGIS. Die OSM Datenabfragen werden über das ohsome framework (vor allem ohsome api und OSHDB) realisiert. Die Ergebnisse der Analysen können entweder per API abgefragt oder auch selbst per CLI berechnet werden. Zur Berechnung der Qualitätsindikatoren nutzen wir zudem verschiedene andere offene Datensätze, z.B. über die Bevölkerungsverteilung oder die Landbedeckung aus Fernerkundungsdaten.
Wir haben OQT im März 2021 auf github released. Ein Jahr später wäre die FOSSGIS 2022 eine gute Gelegenheit eine Zwischenbilanz zu ziehen und mit der Community zu diskutieren, wie es weitergehen könnte.
Some OQT ohsome Blogposts:
- Introducing the ohsome quality analyst (OQT)
- Behind the scenes of the ohsome quality analyst (OQT)
- The ohsome quality analyst goes public on Github with new release 0.3.0
- ohsome general idea & ohsome general architecture
- how to become ohsome blog series
Some ohsome Publications:
- Raifer, Martin; Troilo, Rafael; Kowatsch, Fabian; Auer, Michael; Loos, Lukas; Marx, Sabrina; Przybill, Katharina; Fendrich, Sascha; Mocnik, Franz-Benjamin; Zipf, Alexander (2019): OSHDB: a framework for spatio-temporal analysis of OpenStreetMap history data. Open Geospatial Data, Software and Standards.
- Schott, M.; Grinberger, A. Y.; Lautenbach, S. & Zipf, A. (2021) The Impact of Community Happenings in OpenStreetMap – Establishing a Framework for Online Community Member Activity Analyses In: ISPRS Int. J. Geo-Inf. 10, no. 3: 164. https://doi.org/10.3390/ijgi10030164
- Grinberger, AY, Schott, M, Raifer, M, Zipf, A. (2021): An analysis of the spatial and temporal distribution of large‐scale data production events in OpenStreetMap. Transactions in GIS. 2021; 00: 1– 20. https://doi.org/10.1111/tgis.12746
- Witt, R.; Loos, L.; Zipf, A. (2021): Analysing the Impact of Large Data Imports in OpenStreetMap. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2021, 10, 528. https://doi.org/10.3390/ijgi10080528
- Fritz, O., Auer, M., Zipf, A. (2021). Entwicklung eines Regressionsmodells für die Vollständigkeitsanalyse des globalen OpenStreetMap-Datenbestands an Nahverkehrs-Busstrecken. AGIT ‒ Journal Für Angewandte Geoinformatik. 7-2021Auer, M.; Eckle, M.; Fendrich, S.; Griesbaum, L.; Kowatsch, F.; Marx, S.; Raifer, M.; Schott, M.; Troilo, R.; Zipf, A. (2018): Towards Using the Potential of OpenStreetMap History for Disaster Activation Monitoring. ISCRAM 2018. Rochester. NY. US.
- Brückner, J., Schott, M., Zipf, A., and Lautenbach, S. (2021): Assessing shop completeness in OpenStreetMap for two federal states in Germany, AGILE GIScience Ser., 2, 20, https://doi.org/10.5194/agile-giss-2-20-2021.
- Ballatore, A. and Zipf, A. (2015): A Conceptual Quality Framework for Volunteered Geographic Information. COSIT - CONFERENCE ON SPATIAL INFORMATION THEORY XII. October 12-16, 2015. Santa Fe, New Mexico, USA. Lecture Notes in Computer Science, pp. 1-20.
- Barron, C., Neis, P. & Zipf, A. (2013): A Comprehensive Framework for Intrinsic OpenStreetMap Quality Analysis. , Transactions in GIS, DOI: 10.1111/tgis.12073.
- Degrossi L.C., J. Porto de Albuquerque, R. dos Santos Rocha, A. Zipf (2018): A taxonomy of quality assessment methods for volunteered and crowdsourced geographic information. Transactions in GIS (TGIS). Wiley. DOI:10.1111/tgis.12329.