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Aufbereitung von OpenStreetMap-Daten für GIS-Modellierungen und Analysen

OpenStreetMap dient in zunehmendem Maße als Datengrundlage diverser Anwendungen und Visualisierungen im Web-GIS-Bereich. Während dabei die Qualität der Daten hinsichtlich ihrer Vollständigkeit oder Lagegenauigkeit, im Vergleich zu behördlichen und kommerziellen Alternativen – vor allem in urbanen Gegenden – als sehr gut bezeichnet werden kann, stellen die attributiven Eigenheiten für Modellierungs- und Analyseaufgaben nach wie vor eine signifikante Herausforderung dar. Ausgehend von einem konkreten Beispieldatensatz wird in diesem Beitrag auf drei Implikationen für die GIS-Modellierung und darauf aufbauende Analyse eingegangen: attributive Lücken, Fehler und Heterogenität. Neben einer exemplarischen Darstellung werden jeweils praktische Möglichkeiten für den Umgang mit diesen Implikationen aufgezeigt. Dabei wird deutlich, wie durch die explizite Adressierung dieser Eigenheiten in der Modellierung ein Mehrwert für weiterführende Analysen gegenüber dem direkten Zugriff auf die Datenbasis erzielt werden kann. Die hier geschilderten Konzepte ergeben sich zwar teilweise unmittelbar aus den Rahmenbedingungen und dem Datenmodell von OpenStreetMap, lassen sich jedoch auch auf andere Datenbasen übertragen.

Autor / Author: Loidl, Martin; Krampe, Stefan, Zagel, Bernhard; Pucher, Gernot
Institution / Institution: Universität Salzburg, IFFB Geoinformatik – Z_GIS, Österreich; TraffiCon GmbH, Salzburg, Österreich; Universität Salzburg, IFFB Geoinformatik – Z_GIS, Österreich; TraffiCon GmbH, Salzburg, Österreich
Seitenzahl / Pages: 10
Sprache / Language: Deutsch
Veröffentlichung / Publication: Angewandte Geoinformatik 2014
Tagung / Conference: AGIT 2014 – Symposium und Fachmesse Angewandte Geoinformatik
Veranstaltungsort, -datum / Venue, Date: Salzburg, Österreich 02-07-14 - 04-07-14
Schlüsselwörter (de): OpenStreetMap, Modellierung, Attributqualität
Paper review type: Full Paper Review
DOI:
1251 - Aufbereitung von OpenStreetMap-Daten für GIS-Modellierungen und Analysen