FOSSGIS 2014
Generalisierung von OpenStreetMap-Daten
Christoph Hormann, imagico.de FOSSGIS 2014, Berlin Christoph Hormann, imagico.de
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Generalisierung von OpenStreetMap-Daten ■
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Die OpenStreetMap-Karte bei niedrigen Zoom-Stufen
warum sieht die so schlecht aus? Weil die Daten für die hohen Zoom-Stufen erfasst wurden (und das ist auch gut so). Christoph Hormann, imagico.de
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Generalisierung von OpenStreetMap-Daten ■
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Generalisierung – worum es geht
Was auf dem Weg von der Realität in die Karte mit den Informationen passiert
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Generalisierung von OpenStreetMap-Daten ■
Beispiele geometrische Generalisierung semantische Generalisierung
natural=tree
stärker generalisiert
geometrische Generalisierung
semantische Generalisierung
stärker generalisiert Christoph Hormann, imagico.de
natural=wood ...
building=yes landuse=residential 4
Generalisierung von OpenStreetMap-Daten ■
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In OpenStreetMap Echtzeit-Aktualisierung
Geometrische Generalisierung fast ausschließlich hier: Mittelung von GPS-Traces Geometrie-Vereinfachung beim Abtasten komplexer Formen
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Ansätze hier begrenzt durch strikte PerformanceAnforderungen 5
Generalisierung von OpenStreetMap-Daten ■
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Einzige Ausnahme: die Küstenlinien OSMCoastline Erzeugung einer zusammenhängenden weltweiten Küstenlinie Keine Generalisierung Zeigt, dass eine Zwischenverarbeitung der Daten möglich ist
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Generalisierung – warum? ■
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Direkte Darstellung der OSM-Küstenlinien-Daten
Viele Details ■ schlecht lesbar ■ Uneindeutig ■ Auflösung und Detailreichtum nicht unabhängig voneinander einstellbar ■
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Generalisierung der Küstenlinien ■
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Unter Verwendung generalisierter Daten
Detailreichtum
Auflösung
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Generalisierung der Küstenlinien
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Ansatz zur automatischen Generalisierung:
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Raster-Voodoo = Kombination verschiedener Bearbeitungsschritte:
Skelettierung Wasser und Land Erosion und Dilatation Auswahl der Inseln nach Größe
Das Raster muss fein genug sein um alle relevanten Strukturen der Küstenlinie darzustellen ■ 1-2 Zoomstufen oberhalb der Zielauflösung ■
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Generalisierung der Küstenlinien ■
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Gesamtablauf: Generalisierte Daten der höheren Zoomstufen als Ausgangsdaten für die niedrigeren Zoomstufen Aufwand (nur Generalisierung): Für EPSG:3857 z=1-8 ca. 3 Stunden coastline_gen auf github: github.com/imagico/coastline_gen
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Generalisierung der Küstenlinien ■
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Beispiele Küstenliniengeneralisierung
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Generalisierung der Küstenlinien ■
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Beispiele Küstenliniengeneralisierung
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Generalisierung der Küstenlinien ■
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Beispiele Küstenliniengeneralisierung
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Generalisierung von Gletschern ■
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Zweites Beispiel: Gletscher
Nach den Küstenlinen die großräumigsten natürlichen Elemente in der Karte Christoph Hormann, imagico.de
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Generalisierung von Gletschern ■
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Unterschiede zu den Küstenlinien Symmetrie: Kleine Eisflächen wie auch kleine Lücken im Eis
Topologische Konsistenz weniger wichtig aber:
Synchrone Generalisierung mit der Küstenlinie ist entscheidend
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Generalisierung von Gletschern
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glaciers_gen auf github: github.com/imagico/glaciers_gen
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Generalisierung von Gewässern ■
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Flüsse und Seen – sehr viel schwieriger
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Generalisierung von Gewässern ■
Flüsse und Seen – sehr viel schwieriger
Das meiste davon dient dazu, fehlerhafte Daten zu korrigieren
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Generalisierung von Gewässern ■
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Die Datenqualität der OSM-Gewässerdaten Häufige Fehler: Waterway mit falscher Richtung ➔ Lücken zwischen waterways ➔ Lücken zwischen geteilten Wasserflächen ➔ Defekte Multipolygone ➔ Falsche Verbindungen ➔ Falsches Tagging (canal/river) ➔ Uneinheitliche Erfassungsdichte ➔
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Generalisierung von OpenStreetMap-Daten ■
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Ausblick: Anpassung an generalisierte Elemente
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Generalisierung von OpenStreetMap-Daten ■
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Ausblick: Anpassung an generalisierte Elemente
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Generalisierung von OpenStreetMap-Daten ■
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Ausblick: Anpassung an generalisierte Elemente
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Weitere Informationen:
Generalisierungs-Werkzeuge: github.com/imagico Beispieldaten: www.imagico.de/map/coastline_download_de.php
Demo-Karte: www.imagico.de/map/map_de.php Individuelle Produktion und Beratung zur Verwendung generalisierter Daten: services.imagico.de
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