Ich habe ein paar statistische Auswertungen rund um StreetComplete gemacht, und in diesem Post beschreibe ich was ich Ausgewertet habe und was die Ergebnisse sind.
(Dieser Post ist mehr oder weniger die Text-Version von diesem YouTube-Video.)
Zunächst einmal: Wie habe ich diese Daten ausgewertet, bzw. woher habe ich all die Infos, über die ich hier rede? Grundlage war das Skript StreetCompleteNumbers, dass ich vor einiger Zeit geschrieben habe. Es ist ein Python-Skript, mit dem man die Anzahl der gelösten Quests für einen Nutzer herausfinden kann. Das Skript gibt es auch auf GitHub. Dieses Skript kann man sehr einfach verwenden:
from StreetCompleteNumbers import StreetCompleteNumbers
StreetCompleteNumbers("wielandb")
Dann galt es nur noch herauszufinden, wer denn die Nutzer sind, deren StreetComplete-Zahlen wir herunterladen wollen. Dabei habe ich versucht eine Methode zu entwickeln, die eine möglichst kleine Anzahl an Anfragen an die OpenStreetMap-Server stellt. Also einfach für jeden Nutzer der mir unterkommt die gesamte Changeset-History runterladen sollte vermieden werden. Ich nutzte die täglichen replication-Diffs seit Oktober 2021 (also seit vor einem halben Jahr). Ich lud jede diff-Datei herunter, und sah mir jedes Changeset, dass in ihm vorkommt, an. Sollte ein Changeset den Changeset-Tag StreetComplete:QuestType enthalten, löse ich für diesen Nutzer ein herunterladen und abspeichern seiner Zahlen aus. Außerdem merkt sich das Programm, für welche Nutzer es schon StreetComplete-Zahlen abgespeichert hat, damit sie nicht zweimal für den selben Nutzer heruntergeladen werden.
StreetComplete:QuestType
Dadurch hatte ich am Ende die StreetComplete-Zahlen für 5284 Nutzer, was meine Datenbasis darstellte. Und so sind wir auch direkt bei der ersten Limitierung dieser Auswertung angelangt. In dieser Statistik tauchen nur Nutzer auf, die zwischen Oktober 2021 und März 2022 mindestens eine StreetComplete-Quest gelöst haben.
Bevor wir jetzt zu den Statistiken kommen, sei noch gesagt, dass ich in dieser Auswertung keine Nutzer beim Namen nennen möchte, weswegen wir gleich nur die Länder der Top-Nutzer sehen werden. So, kommen wir jetzt aber zu den Statistiken:
Die unten stehende Statistik zeigt die Liste an Top-Nutzern in meinem Datensatz zusammen mit ihren Sternen und dem Land, aus dem sie kommen. Hier sei gesagt, dass ich das “Land aus dem sie kommen” “manuell” ermittelt habe. Also ich habe mir die OSM-Profile der betreffenden Nutzer angesehen und einfach nachgesehen wo ihre letzten Changesets so gemacht wurden. Es könnte also absolut sein, dass ich einfach einen ungünstigen Zeitpunkt erwischt habe und die betreffende Person einfach gerade woanders im Urlaub war.
Dafür habe ich selbst eine Liste mit den standardmäßig deaktivierten Quests erstellt und für jeden Nutzer in meiner Datenbasis überprüft, ob er für mindestens eine dieser Quests mindestens eine Lösung hat. Die Auswertung zeigte, ein Drittel der Nutzer hat nicht eine einzige standardmäßig deaktivierte Quest gelöst. Das muss in der Theorie nicht heißen, dass diese Nutzer keine dieser Quests aktiviert haben, aber da viele Quests deaktiviert sind, weil sie so spammy sind, haben wir hier denke ich eine gute Abschätzung.
Die Daten, die mir zur Verfügung stehen, weisen darauf hin, dass über 14 Millionen Quests mit StreetComplete gelöst wurden. (Genau gesagt waren es zum Zeitpunkt der Erhebung 13.975.938 Quests, weswegen die Prozentzahlen in der unteren Tabelle auch von diesem Wert ausgehen.)
Bei StreetComplete hat jede Quest eine Farbe, die sie einer groben Kategorie zuordnet. Die Kategorien sind die Folgenden:
man_made
Hier ist die Verteilung als Grafik:
Und hier als Tabelle:
Hier ist eine Grafik, die die 3 am häufigsten gelösten Quests zeigt, sowie die Quests, die insgesamt von allen Nutzern unter 100 mal gelöst wurden:
Ich denke, die Quests mit den extrem wenigen Lösungen lassen sich alle relativ einfach erklären:
Diese Grafik zeigt ein paar mehr der Quests:
Und hier ist die ganze Liste mit Quests aufsteigend nach der Anzahl ihrer Lösungen:
Wir sehen sehr gut, dass StreetComplete von seinem Nutzen und von seinen Nutzern her ziemich undiversifiziert ist. Wenige Leute sind für den Großteil aller gelösten Quests verantwortlich. Hauptsächlich wird StreetComplete genutzt, um Details zu Häusern, Straßen und Wegen hinzuzufügen. Das scheint aber nicht sonderlich verwunderlich, da eine Stadt nunmal zum großteil aus Häusern, Straßen und Wegen besteht. In dieser Hinsicht ist es also nicht schlimm, dass auch ein Großteil der gelösten Quests auf diese Objekttypen entfällt. Was die Nutzer angeht, sieht es etwas anders aus: Von den über 5000 Nutzern die ich untersuchte sind 100 für 30% aller geösten Quests verantwortlich. Und während ich in der Videoversion dieses Posts zu dem Schluss komme, dass das ein Hinweis auf die nicht so gut aussehende diversifizierung in OpenStreetMap ist, habe ich seit dem noch etwas nachgedacht und komme zu einem anderen Ergebnis. Man muss die Power-User viel mehr rausrechnen, als die anderen Nutzer an ihnen auszurichten. Also der Durchschnittsnutzer macht nicht verhältnismäßig wenig, sondern die Power-User machen verhältnismäßig viel. Betrachtet man es so hat StreetComplete eine gute Nutzerbasis, die relativ gleichmäßig zu OpenStreetMap beiträgt.
Nach leider längerer Pause als gedacht (tut mir Leid) bin ich nun endlich dazu gekommen, diese Serie von Blogbeiträgen fortzuführen. Nachdem ich in Ep. 2 das Aufzeichnen der Positionen und die Theorie zu deren Eintragung thematisiert habe, werde ich in diesem Teil der erklären, wie ich diese Theorie in der Praxis umgesetzt habe.
Zunächst übertrug ich die GPS-Positionen mit ihren respektiven Kilometerzahlen in eine .gpx Datei:
Diese Datei importierte ich zur Eintragung der Hektometertafeln in JOSM. Hier konnte ich dann Senkrechte zur Bahnstrecke erstellen, die die Wegpunkte schnitten, womit ich die Position der Tafeln als Punkte eintragen konnte: (die Einzeichnung der Senkrechten führte ich mit einem Geodreieck auf dem Bildschirm meines Laptops durch – weiß jemand zufällig, ob es in JOSM eine Option gibt, so etwas von der Software erledigen zu lassen?)
Die Hektometertafeln selbst trug ich schließlich ein, indem ich die auf der Bahnstrecke platzierten Punkte mit den folgenden Tags versah: ~~~~ railway = milestone railway:position = [Zahl der Kilometer mit Punkt als Dezimaltrenner) ~~~~~ Ich werde die Erfassung und Eintragung der Positionen in der nächsten Zeit fortsetzen.
Ich bin nach einiger Zeit wieder dazu gekommen, mich mit der Erfassung der Bahnstrecke weiter zu befassen. Da ich es jedoch bisher nicht hinbekommen habe, meinen Fieldpapers-Plan zu importieren, habe ich mich einem anderen Teilbereich zugewandt, den mir Dakon in einem Kommentar unter meinem letzten Blogeintrag vorschlug:
Da ich diese Daten für meine eigene Eintragungen als Referenz ebenfalls gut gebrauchen konnte, begann ich heute damit, die Positionen der Hektmetertafeln stückweise zu erfassen. Mein Vorgehen hier war relativ einfach:
Für den heutigen Tag nahm ich mir, da ich mich aufgrund des Schulstarts morgen noch etwas vorbereiten musste, nur 4 Hektometertafeln in dem vorher bereits abgegangenen Bereich (siehe Ep. 1) vor – nämlich Kilometer 36,4 – 37,0. Zur Dokumentation der Daten nutzte ich die Android-App GPSLogger (bei Fdroid verfügbar) und eine handgeschriebene Liste für die Koordinaten. Dabei stellte ich mich so neben die Bahnstrecke (ich konnte den Bahndamm verständlicherweise nicht begehen), dass ich im Verhältnis zu den Gleisen auf Höhe der Hektometerschilder stand. So würde ich später in JOSM nur eine Senkrechte zur Bahnstrecke erzeugen müssen. Ich werde die Daten wenn möglich schon morgen in JOSM eintragen und das hier dann auch dokumentieren.
Heute gesammelte Daten:
Wenn ich auf Adressabfrage gehe, kommt im Zentrum Bronschhofen angezogen, wenn ich die Altstadt dies durchführe kommt Rossrüti angezogen, obwohl es in den Objekten wie Häuser und Strasse nicht definiert ist? Wie kommt das und wie kann zum Beispiel ich das korrigieren?
Hallo Leute, habe schon eine Zeit gesucht und nichts gefunden, möchte einen externen Tracker einbinden, der dann meine Strecke die ich fahre hochlädt, so wäre mein Wunsch, ist sowas möglich. Danke für jede Antwort
In diesem Blog möchte ich ein paar Worte über das Mapping von inoffiziellen Radwegen verlieren. Gemeint sind nicht beschilderte Radverkehrsanlagen (z.B. durch das blaue Schild mit weißen Fahrrad), sondern Wege und abgetrennte oder nicht abgetrennte Bürgersteige besonders außerorts.
Ich bin relativ neu hier in der OSM Community und bin durch eine Projektarbeit zur Kartografierung von Radwegen relativ schnell auf das Problem des Mappings im Allgemeinen und das von Radwegen und Bürgersteigen im Speziellen gestoßen. In diesem Post möchte ich ein paar Gedanken zum Mappping hinsichtlich verschiedener Aspekte aufführen, welche vielleicht die Diskussion bezüglich verschiedener Mappingmethoden in neue Richtungen lenken kann.
Eine in meiner Umgegend verbreitete Variante, unbeschilderte von Radfahrern vielbefahrene Wege zu labeln, ist “highway=path” mit “foot=designated” und “bicycle=designated”. Dieses Mapping mag zwar akzeptiert sein und die Realität abbilden. Jedoch führt dies in meinen Augen zu einigen Problemen. Zum einen verliert das Label “designated” seine ursprüngliche Bedeutung. Die Alternative mit “bicycle/access=official” scheint mir nur eine umständliche Lösung dazu zu sein.
Ein weiteres Problem besteht darin, dass viele Radwege an urbanen tertiären Straßen verlaufen und damit vom Prinzip her baulich getrennte Bürgersteige sind, welche nicht explizit für Radfahrer freigegeben sind. Dennoch werden solche Wege gut von Radfahrern benutzt, sind in vielen Radkarten zu finden und haben daher teils Radfahrstreifen-ähnliche Kreuzungsmarkierungen. Diese ausschließlich als Bürgersteige zu markieren wäre ein Verlust für das Fahrradnetz, diese aber als “designated” zu bezeichnen ist aufgrund fehlender Beschilderung meiner Meinung nach nicht möglich.
Problematisch ist ein Mapping mit Path wie oben beschrieben besonders innerorts, wo Fußgänger mit Radfahrern kollidieren können. In Parks und Fußgängerpassagen bzw. flächen, bei denen die Beschilderung nicht ersichtlich oder gar keine vorhanden ist, werden solche Mappings durchaus zur Gefahr. Daher sollten Parkwege und Wege in Fußgängerzonen-ähnlichen Bereichen den Fußgängern Vorrang geben und mit “footway” markiert werden. Jedoch sollten auch diese Wege befahrbar und für das Routing genutzt werden und nicht verloren gehen.
Auf der technischen Seite ist eine gut kartografierte Datenbank die Grundlage für erfolgreiches und reibungsloses Map Matching, also die Zuordnung von GPS-Tracks und Koordinaten zu Wegen, und Routing, also die Kalkulation des schnellsten Weges von A nach B. Besonders die logischen und algorithmischen Methoden dieser Abläufe ist in meine Meinungsbildung miteingeflossen. Sowohl das Zuordnen von Koordinaten als auch das Routing funktionieren reibungsloser und mit weniger Aufwand, je weniger Objekte, Linien und Knoten existieren. Auch in Hinsicht bezüglich der Datenspeicherung und der Datenübertragung ist es sinnvoll, mit so wenig Daten wie möglich, so viele Informationen der Realität wie möglich darzustellen. Dies spricht gegen ein Mikromapping, auch wenn es gute Gründe dafür gibt, so zum Beispiel in Fußgängerzonen zwecks behindertengerechtes Mapping.
Die Kontroverse, ob denn Bürgersteige getrennt gemappt oder als “sidewalk=*” Attribut markiert werden sollten, stieß mich zusätzlich dazu an, eine geignete Lösung für das Mapping von inoffiziellen Radwegen besonders als Bürgersteige zu finden.
Eine Lösung für das facettenreiche Problem ist die Beschreibung jeglicher unbeschilderter Wege, die motorisierten Verkehr ausschließen, mit dem Label “highway=footway” und “bicycle=yes”.
Diese Beschreibung impliziert eine Nutzung für Fußgänger und gibt ihnen im Zweifel Vorrang (Szenario Park). Auch lassen sich bürgersteignahe Wege durch “footway=sidewalk” einer jeweiligen größeren Straße zuordnen, welche entsprechend mit dem Tag “sidewalk=separated/right/left/both” bzw. “sidewalk:left/right=*” versehen wird. Dadurch lässt sich die Information gewinnen, ob Radfahrer auf einem vorhandenen Bürgersteig oder straßennahen Weg fahren, was rechtlich nicht wirklich haltbar ist, aber eben besonders außerorts praktiziert wird. Dies erleichtert das Map Matching und auch das Routing ungemein, da besonders an größeren Kreuzungen das Matching und Routing durch viele Verbindungen und Nodes erschwert wird.
Auch im Bereich von Kreuzungen ist die Bezeichnung eines Übergangs mit “footway=crossing” treffender, als nur den Knoten mit “highway=crossing” zu markieren. Daneben wird in Zukunft ein Mikromapping wohl stark zunehmen, besonders da es nur dadurch möglich ist, wichtige Informationen an Kreuzungen und innerörtlichen Plätzen zu versehen. Daher ist die Zuordnung von Bürgersteigen zu Hauptverkehrsstraßen eine besonders wichtige Information, um in Kreuzungen den Überblick nicht zu verlieren.
Insgesamt wäre auch das Mapping Schema von Fußwegen konsequenter. Da diese inoffiziellen Radwege eben standardmäßig als Fußwege eingetragen sind, bilden sie damit besser die rechtliche Realität ab als gemeinsam genutzte Fuß-/Radwege des Typs “path” mit “designated” Label. Die Nutzung des Typs “path” würde auch geringer ausfallen, was die internationale Wahrnehmung im Sinne von Trampelpfad festigen würde.
Sollte der Fußweg ohne ein “bicycle” Tag eingetragen sein, ist die Interpretation hinsichtlich der realen Nutzung mehrdeutig. Man kann argumentieren, dass hier der Radverkehr verboten ist. Jedoch sieht die Realität häufig anders aus. Auch existiert in Deutschland der Umstand, dass Fahrräder auf Fußgängerwegen geschoben werden dürfen, was das Fahrrad Routing besonders innerorts nicht einfach macht. Andererseits könnte man ein Verbot mit dem Tag “bicycle=no” oder “access=*” aussprechen.
Im Endeffekt hat jede Mappingmethode seine Vor- und Nachteile. Hervorheben möchte ich abschließend, dass besonders die Zuordnung von Radwegen und Bürgersteigen zu Hauptverkehrstraßen eine wichtige Herangehensweise ist. Dies kann in meinen Augen eigentlich nur durch das Attribut “sidewalk” auf beiden Straßen sichergestellt werden. Für Wege ist dies eben nur durch “footway” möglich. Da in meinem Umfeld die meisten Radwege sowieso nicht explizit beschildert sind, ist das Mapping des “footway” mit “bicycle=yes” die geignetste Lösung.
Falls sich das jemand bis zum Ende durchgelesen hat, danke erstmal. Freue mich über Feedback über diese Gedanken, da ich sehr wenig Erfahrung mit dem Kartografieren auf OSM habe. Daher bin ich gerne für Korrekturen und Hinweise offen und bitte darum.
Hier eine Kreuzung nach dem oben beschriebenen Schema gemappt inklusive Anzahl der Fahr- und Abbiegespuren.
Es begann mit dem Murradweg R2. In Österreich vorbildlich ausgeschildert und in Tourismusportalen als durchgehend bis Legrad in Kroatien beworben, erlebte ich beim Grenzübertritt zu Slowenien Unerwartetes: es gab keinen Murradweg, der auch als solcher ausgeschildert gewesen wäre.
Dann der EuroVelo 9. In Österreich durchgehend ausgeschildert, endet die Markierung unvermittelt kurz vor Spielfeld, ohne jeden Hinweis auf eine Fortsetzung in Slowenien. Nicht so in OSM: durchgehende Erfassung des EV9 in Slowenien, obwohl es in Slowenien keine EV9-Ausschilderung gibt.
Bei diesen Recherchen bin ich immer wieder auf den Drauradweg gestoßen. Schon beim ersten genaueren Hinsehen, hatte ich das Gefühl, da kann etwas nicht stimmen. Die Vielzahl an Varianten erschien mir unlogisch.
Der Drauradweg wurde in den 1980er Jahren als Zufahrten zu den Wasserkraftwerksbauten errichtet. Der erste Abschnitt zwischen Spittal und Völkermarkt wurde 1990 als R1 markiert [1].
2002-2006 wurde im Rahmen des EU-Projektes “Drauradweg” eine durchgehende Verbindung vom Toblacher Feld (IT) bis Marburg (SI) errichtet [2].
2007-2013 unterstützte das EU-Projekt “Mura-Drava cycling route” die Weiterführung bis Varaždin und Osijek (HR) [3]. Spätere Programme förderten die laufende Verbesserung der Infrastrukturen.
Der Drauradweg wird in Südtirol auf den Pustertal Radweg “3” (Pista ciclabile Val Pusteria “3”) [4] geführt. Auf der Beschilderung hat der Radweg keinerlei Bezeichnung. Es ist nur das allgemeine Symbol für Radroute (percorso ciclabile) angeführt.
In Osttirol trifft man zum ersten Mal auf die Bezeichnung Drauradweg R1.
In der aktuellen Ausschilderung ist die Routen-Nr. blau unterlegt:
Vereinzelt finden sich auch noch ältere Schilder:
Slowenien hat es als einziges Land geschafft, den Drauradweg landesweit einheitlich auszuschildern. Die aktuellen Schilder sind in rot gehalten und der Routenname wird als Symbol dargestellt:
Der touristische Betreiber “drava bike” wird nicht immer genannt.
Vereinzelt sind noch die alten, blauen Schilder, mit weißer Routen-Nr “D-3” anzutreffen. Es gab auch Varianten mit rot unterlegter “3”, “D3” und “D-3”:
Die Wegweisung in Kroatien erinnert sehr an Österreich. Die Leitlinie gibt zwar der Staat vor, die Umsetzung und Ausgestaltung obliegt aber den Gespanschaften.
Im Landkreis Varaždin haben 3 Radrouten die “Drau” im Namen [5]:
R01 National Cycling Route in Varaždin County – Drava – Mura-Drava Cycling Route R02 National Cycling Route in Varaždin County – Drava – Mura-Drava Cycling Route R03 National Cycling Route in Varaždin County – Drava Route
Alle drei Routen tragen das “mura-drava”-Logo. mura-drava.bike war ein Interreg-Projekt mit Partnern aus Slowenien und Kroatien zur Entwicklung des Mur- und Drauradweges in diesen Ländern. Das Gemeinschaftsprojekt ist leider gestoppt, die Website www.mura-drava.eu ging 2017 vom Netz.
Der Tourismusverband hat einen Drauradweg gelistet, die R1 Drava ruta [6]:
Diese Schilder finden sich aber auch an anderen Wegen. Es gibt offenbar mehrere alternative Routen, die gleich ausgeschildert sind.
Auch diese Route führt das “mura-drava”-Logo.
Der Tourismusverband hat einen Drauradweg gelistet [7]: Drava Route. Dieser Name findet sich auch auf den Wegweisern:
Es gibt auch Wegweiser mit fast identischen Namen und mit der Routen-Nr “D1”:
Der QR-Code links unten deutet auf ein jüngeres Alter hin. Da beide Schilder nebeneinander vorkommen und in verschiedene Richtungen zeigen, sind es wahrscheinlich zwei unabhängige Routen:
In OSM läuft hier die Relation Drava route. Dem Namen “Drava route” nach müsste die OSM-Route links abbiegen. Tut sie aber nicht, sie geht geradeaus weiter in Richtung der “Drava ruta”. In OSM ist entweder der Name oder der Weg unrichtig.
Der Tourismusverband hat einen Drauradweg “Drava ruta” [8], in den Teilen West und Ost, gelistet. Die Ausschilderung enthält jedoch einen anderen Namen:
In der Gespanschaft gibt es weitere Drauradwege:
Die Ausschilderungen des Drauradweges sind bunt wie eine Frühlingwiese. Die Spur in der Wiese ist in Österreich kaum zu verfehlen, die durchgehende Bezeichnungen mit “R1” und “Drauradweg” sorgen für eine sichere Führung.
Auch in Slowenien gibt es eine durchgehende Beschilderung, die mit dem Drava-Bike-Logo (grün-rotes Fahrrad mit blauer Flusslinie) eine eindeutige Identifizierung erlaubt.
In Kroatien ist die Lage unübersichtlich. DEN Drauradweg scheint es (noch?) nicht zu geben, stattdessen gibt es mehrere lokale Routen, die “Drau” im Namen enthalten. Wie diese lokale Routen zu einem nationalen Drauradweg zu kombinieren sind, wird unterschiedlich gesehen. Die Versionen der Gespanschaften unterscheiden sich z.T. erheblich.
Es macht daher wenig Sinn, eine dieser Varianten in OSM direkt zu mappen. Optimaler ist es, die lokalen Routen möglichst genau zu erfasssen, damit sie - trotz ähnlicher Namen - nicht verwechselt werden können. Eine Zusammenfassung der Teilrouten zur Superroute “Drauradweg” ist ja noch immer möglich.
Eine Erfahrung die ich in Kroatien gemacht habe, ist das Teilen von Routen an Verantwortungsgrenzen, sofern die Ausschilderung nicht 100% ident bleibt. Der Name ändert sich von “Route” zu “Ruta”? - Teilen. Die Routen-Nr fehlt nach der Gemeindegrenze? - Teilen.
Dabei sind Fingerspitzengefühl und lokales Wissen gefragt: eine Beschilderungsänderung durch streckenweise Erneuerung innerhalb der Verantwortungsgrenzen wird anders zu bewerten zu sein.
Alle Bilder von Mapillary. Die Ausschnitte wurden intensiv nachbearbeitet.
[1] R. Oberdorfer: Der Drauradweg, Ein Beispiel für nachhaltige Entwicklung im Radtourismus (2015)
[2] Land Kärnten, Abt. 9: Überregionale Radwege in Kärnten (2014)
[3] keep.eu Projects and documents: Mura-Drava cycling route
[4] http://www.bicitalia.org/it/percorsi/100-pista-ciclabile-val-pusteria-da-san-candido-a-rio-in-pusteria
[5] https://bike-routes-vzz.com/biciklisticke-rute/
[6] https://medimurje-bike.com
[7] https://tz-koprivnicko-krizevacka.hr/interaktivne-karte/biciklisticke-staze
[8] https://www.panonske-staze.com/
Hallo zusammen.
Beim Vervollständigen anderer Daten in JOSM fiel mir zufällig auf, dass von der an meinem Heimatdorf Fischbeck (Weser) vorbeiführenden, bis Anfang der 80er zweigleisigen Bahnstrecke nur das noch in Betrieb befindliche Gleis gemappt worden war. Ich hatte zuvor im Wiki nach einem passenden Key für ein Streckenhäuschen gesucht und hatte dabei herausgefunden, dass es auch für stillgelegte und sogar für abgebaute Gleisanlagen Keys zur Kartierung gibt. Auch wenn die Existenz eines Keys natürlich nicht gleich bedeutet, dass Objekte dieses Typs auch einzutragen sind, überlegte ich, diese Datenlücke in der nächsten Zeit zu schließen. Um jedoch nicht viel Zeit in die Ermittlung womöglich unnützer Daten zu stecken, schrieb ich eine Nachricht in die Matrix/IRC Gruppe osm-de, die auf den deutschen Sprachraum fokussiert ist. Nach Klärung einiger Eckpunkte und etwas Verwunderung darüber, dass der stillgelegte Teil der Strecke bisher noch nicht eingetragen wurde, stimmte man mir zu, dass die Eintragung sinnvoll wäre. Daher begann ich mit den Vorbereitungen auf die Eintragung.
Ich wohne mit meinen Eltern im eher mittelgroßen Dorf Fischbeck bei Hameln in Niedersachsen. Neben dem Dorf führt außer der Bundesstraße 83 auch eine Bahnstrecke vorbei, genauer die Bahnstrecke Elze–Löhne (auch Weserbahn genannt). Sie hatte als Teil der Hauptstrecke von Berlin nach Amsterdam auch für den Güterverkehr eine große Bedeutung, wurde jedoch Anfang der 1980er Jahre auf ein Gleis zurückgebaut. Bis auf die Neben- / Rangiergleise an den Bahnhöfen bzw. Haltepunkten verläuft diese Strecke also eingleisig.
Der o.g. Rückbau beschränkte sich jedoch nur auf die Schienen und Schwellen, nicht jedoch auf den Schotter oder die in an Bahnübergängen in die Fahrbahn eingelassenen Schienen, sodass der frühere Verlauf des zweiten Gleises weiterhin deutlich erkennbar ist. (s. Bild unten) Im Vordergrund die in Betrieb befindliche Bahnstrecke, dahinter das alte Schotterbett ohne Gleise
Ich begann meine Vorbereitungen mit der Erstellung eines Atlanten auf Field Papers, um mir die gesammelten Daten einfacher notieren zu können. Zum Notieren der Daten erstellte ich einige Kartierungssymbole: Erklärung der Symbole:
Zwei zueinander parallele durchgängige Striche, die der Streckenrichtung folgen:: Schotterbett
Ein zentraler durchgängiger Strich mit kurzen, zu diesem senkrechten Strichen, der der Streckenrichtung folgt: Schienen und Schwellen (in Kombination mit Schotterbett)
Ein gestrichelter Strich mit zu diesem senkrechten Endstrichen an beiden Enden und einem Rechteck mit einem “S” in seiner Mitte: Schrott (neben der Strecke liegende demontierte Schienen / Schwellen)
Kurze, zur Strecke senkrechte Striche: Schwellen (noch montiert)
Diagonale durchgängige Striche: Bewucherung / Vegetation (in Kombination mit Schotterbett, Schienen, Schwellen etc.
Am heutigen Abend hatte ich dann etwas Zeit, in der ich eine erste Begehung der Stelle durchführen konnte. Ich wählte das Gleisstück KM 36,4 bis KM 37,0 in der Nähe des Sportplatzes aus. Das Ergebnis meines Gangs findet sich unten, ich schreibe morgen etwas mehr über die Daten. Editierter Scan meines Fieldpapers, neben den o.g. Daten sind auch Kilometer, ein weiteres Streckenhäuschen & Poller erfasst
Viele Grüße Animyos Fox aka Linus Sturm
Heute festgestellt, dass ich schon seit über 10 Jahren in OSM aktiv bin. Und es macht noch immer Spaß und gibt immer noch viel zu tun. Aktuell laufen Ergänzungen, Komplettierung und Aktualisierung der Bestandsdaten mit StreetComplete am Handy.
Die Bedienung ist kinderleicht - kann ich empfehlen.
Hello, ich bin neu und shy. Bitte addet mich, ich will Geo-Freunde finden.
Hallo in die Runde,
ich habe Koordinate für die Weg-Achsen mit GPS ermittelt und möchte die Weg-Achsen auf einem Parkplatz anhand der ermittelten Koordinaten anpassen.
Wie macht man so etwas?
LG FS(DA14)
Nach gut 1 Monat ist nun auch der Kartenausschnitt Leipzig Stahmeln Süd zu 90% durchdetailiert. Einzelne Ortspunkte folgen noch.
Es wurden mehrere Gartenanlagen angelegt und zum Teil mit Gartennummern versehen. Der Rest folgt im Sommer, wenn die Anlagen wieder offen sind. Die Uferbereiche der Flüsse wurden durchgebildet und jede Menge Grundstückseinfriedungen ergänzt.
Ich find die Idee von OpenStreetMap ziemlich gut, eine Art Wikipedia für geografische Karten. Hierher gekommen bin ich einfach, weil ich meine Agentur als Firma in die Karte eintragen wolle. Das hat auch ziemlich einfach und vor allem schnell funktioniert. Zugeben muss man aber, dass optisch das ganze noch ein Stück von GoogleMaps weg ist und definitiv eine App benötigt wird. Ich hätte schon ne Idee, wie das umzusetzen wäre..
Was mir bei Einträgen aufgefallen ist, dass die Zusatzinformationen nicht abrufbar sind, also Öffnungszeiten, Webseite etc. . Falls mir jemand erklären kann wie das geht, wäre ich sehr dankbar. Ich sehe bisher nur eine rote Raute, wo mein Eintrag ist. Vielleicht kann mir das jemand erklären?!
Danke Tom Scharlock pwa.ist
Started September 2021 and finished it today, gaining about 8000 points. Only a few minor issues left (houses without house numbers or not visible/accessible from the street).
It is fun to discover the literally every corner of your home town by feet!
Wir ziehen um, vom Bodensee nach Meißen und haben vor mit unserer Ziegenherde zu Fuß von Überlingen nach Meißen zu laufen. Ich bin neu bei OpenStreetMap. Wie finde ich die optimale Route. Für Tips wäre ich sehr dankbar. Herzlichen Dank.
Nach gut 2 Monaten ist der Kartenausschnitt Leipzig Wahren zu 90% durchdetailiert. Einzelne Ortspunkte folgen noch.
Es wurden mehrere Gartenanlagen angelegt und mit Gartennummern versehen. Die Uferbereiche der Flüsse durchgebildet und jede Menge Grundstückseinfriedungen ergänzt. Ebenso wurden die Wohngebiete nach Häuserblock aufgeteilt und neu gezogen (Grenze Bordstein). Beim Campingplatz Wahren wurden die im Wald befindlichen Ferienhütten ergänzt. Diese fehlten komplett.
Ergänzungen die noch fehlen: 1. Auensee (Grünflächen und Bäume) 2. Wohngebäude Pittlerstraße (Fotos fertig - Einarbeitung folgt) 3. Gewerbe Pittlerstraße
Hallo liebe Kartler, gestern bin ich beigetreten und schon süchtig. Es macht einfach riesig Spaß die vertraute Umgebung in eine akkurate Karte umzusetzen. Was jedoch ein wenig enttäuschend ist, dass selbst die ersten Änderungen, die ich gestern früh eingepflegt habe noch nicht in der öffentlichen Karte erscheinen. Ist das normal? Werden die Änderungen von Neulingen immer erst überprüft? Kann es einen anderen Grund geben? HG der Wolberdinger
… es geschehen doch noch Zeichen und Wunder. Nachdem ich 2018 bei einer Veranstaltung die Gelegenheit hatte, den (jetzt ehemaligen) Präsidenten von Hessen-Mobil nach den Plänen zur Umsetzung der INSIPRE Richtlinie (= EU open-daten Richtlinie für Geodaten) zu fragen, erhielt ich als Antwort, dass dies auch in seinem Sinne sei und jetzt verstärkt an der Umsetzung gearbeitet würde.
Ab 2019 waren dann wirklich sehr viele Daten (u.a. die Liegenschaftskarte, die Hausnummern, aber auch sehr spezielle Daten wie Überschwemmungsgebiete frei verfügbar aufzurufen.
Hier schon mal zum Appetit machen der Link zu den Daten: https://www.geoportal.hessen.de/ (dort kann man sich die Daten direkt im Browser ansehen)
In einem weiteren Blog-Eintrag werde ich dann beschreiben, wie man die Daten in QGIS oder auch JOSM als Layer einbindet. Auch der Einbau auf einer eigenen Website oder App ist möglich (das ist nach den Nutzungsbedingungen auch ausdrücklich erlaubt, solange man die Daten nicht dauerhaft herunterlädt)
Disclaimer: Bevor ich böse Kommentare bekomme: Diese Daten darf man - auch wenn sie frei zugänglich sind - nicht direkt nach OSM übertragen, da die Nutzungslizenzen nicht den strengen Vorgaben der OSM-Community entsprechen. (man darf sie sich aber ansehen, einprägen und dieses Gedächtnisprotokoll mit den durch eigene Recherche gewonnenen Daten vergleichen und daraus wiederum für die Editierung der OSM-Daten Schlüsse ziehen ;-)
noch eine Entdeckung am Rande: Hessen-Mobil nutzt umgekehrt OSM u.a zur Veröffentlichung von Umleitungen:
Beispiel: https://mobil.hessen.de/sites/mobil.hessen.de/files/L3477_Wembach_Umleitung_0.pdf
… und weist aber ordentlich auf die Quelle hin: Datengrundlage: https://www.openstreetmap.de/karte.html
Im Vergleich zum Vorjahr hat sich die Zahl der neueingetragenen Kilometertafeln (an Autobahnen in .de) etwa verdoppelt. Das bedeutet, dass wir in ‘22 die 20%-Marke locker schaffen werden :)
“Gewinner” ist Bayern, wo die Hälfte der neuen herkommen.
“Verlierer” ist Hessen, wo sich die Menge der Kilometertafeln um 20 verringert hat. Wenn man mit extrapoliert, dass da auch welche dazugekommen sein sollten, dürfte die Zahl der abhandengekommenen noch etwas grösser sein. Ich schau mal, ob ich rausfinde, wo die abgeblieben sind.
Hier geht’s zu den aktuellen Zahlen: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/User:Dex2000#highway.3Dmilestone_DE
Fahrspuren https://wiki.openstreetmap.org/wiki/DE:Key:turn:lanes
Gebäudetypen https://wiki.openstreetmap.org/wiki/DE:Key:building
How to map https://wiki.openstreetmap.org/wiki/DE:How_to_map_a
Verkerhrszeichentool https://osmtools.de/traffic_signs/
Verkehrszeichen in DE https://wiki.openstreetmap.org/wiki/DE:Verkehrszeichen_in_Deutschland
