Spatial modelling allows for the employment of different data sources in a harmonized application. In this context knowledge about the data model and data quality are the main success factors. This presentation, held in German language at the recent UNIGIS MSc workshop, gives a thematic overview and demonstrates core concepts based on a current project (www.radlkarte.info), where OGD and OSM data were used in order to provide user-tailored routing recommendations for bicyclists.

1. 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

2. 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!

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

4. 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

5. OGD
5

6. OGD
 Straßendaten Salzburg
6

7. 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

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

9. 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

10. OGD
Whitepaper Open Government Data – 1.1.0
10

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

12. 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

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

14. Beispiel Radrouting OGD
14
VAO Salzburg, 11.11.2014

15. Beispiel Radrouting OSM
15
naviki, 26.06.2014

16. 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

17. 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
… … …

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

19. Datenmodell GIP
19
Als Shapefile via OGD
bereitgestellt

20. 20
GIP Standard Version 051

21. 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

22. 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

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

24. Datenmodell OSM
24

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

26. 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

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

28. 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

29. Umsetzungsbeispiel
 Radlkarte Salzburg
29

30. Radlkarte.info
30

31. 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

32. Netzbewertung „Sicherheit“
32

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

34. 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

35. Evaluierung GIP
 Beispiel Topologie
35

36. Evaluierung GIP
 Beispiel Modellierungsfehler: Radwegbenützungspflicht
36

37. 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. 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

39. Evaluierung OSM
 Attributive Fehler
39

40. Netzzusammenführung
40

41. 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

42. Bewertungsmodell
42

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

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

45. Routing
45

46. 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