Eher nicht. Es braucht einfach ein paar fleißige OSMler, die sich erbarmen, die fehlenden Adressen (vor Ort erkundet oder mit Hilfe von Maps4BW) einzutragen.
Da können nicht aufgelöste associatedStreets (Achtung, rund 20MB!) schon eine paar Prozentpunkte Abdeckung ausmachen. Offensichtlich sind zu einem nicht geringen Teil an den Objekten nur Hausnummern, und den Rest kann man sich über die Relation raussuchen > https://osm-suspects.gbconsite.de/#13/47.9847/7.8447/osm-minimalmissing (gerne mal reinzoomen und verschieben, pro Tile werden in den kleineren Zoomleveln max. 100 Punkte dargestellt)
Besteht Interesse daran, die Mittelstadt Brandenburg an der Havel (72.000 Einwohner) in die Statistik aufzunehmen? Und was würde dafür benötigt?
Ich arbeite zur Zeit aktiv an der Vervollständigung der Adressen/Hausnummern im Stadtgebiet. Wohl wissend, dass das einige Monate in Anspruch nehmen kann.
Versteh’ ich nicht so ganz. Mit overpass-turbo wird doch jeder adressnode (Adresse innerhalb des Gebäudes), jeder addressway (Adresse am Gebäudeumriss) und jede addressrelation (Adresse innerhalb einer Gebäuderelation, z.B. Schule mit Innenhof) gezählt? Was muss man da noch auflösen?
[out:csv(::count, ::“count:nodes”, ::“count:ways”, ::“count:relations”)][timeout:25];
{{geocodeArea:Freiburg im Breisgau}}->.searchArea;
(
node"addr:housenumber";
way"addr:housenumber";
relation"addr:housenumber";
);
out count;
Das obige Query funktioniert bei mir leider nicht, weil es auch einen gleichnamigen Wahlkreis gibt und Nominatim den findet statt der Gemeinde. Gibt es das auch mit IDs oder ähnlichem?
Du zählst nur Hausnummern, egal ob an den Objekten auch ein Straßenname dranhängt. Es kommt halt drauf an, aus welchem Grund man wie zählen möchte. Meiner Meinung nach besteht eine Adresse in OSM mindestens aus Hausnummer und Straße/Platz.
Zum Vergleich mal die Anzahl der “Adressen”, welche keinen Straßennamen am Objekt haben (Freiburg im Breisgau) (addr:place ist hier nicht berücksichtigt): http://overpass-turbo.eu/s/EWd
osm2pgsql löst Relationen des Typs associatedStreets nicht auf, und die Relationen selbst werden nicht importiert. Damit landen in einer Datenbank nur die Rollenmitglieder OHNE Bezug auf irgendwas > Auswerter können u.a. die Straßennamen, sofern nur in der Relation vermerkt, nicht herleiten. Zumindest nicht mit dem Standard-Import-Verfahren, wie es die allermeisten wohl benutzen werden. Sprich es sind Hirnschmalz, umfangreiche Nacharbeiten und Ressourcen erforderlich.
Damit gibt es allein in Freiburg fast 10000 unvollständige Adressen, die in keiner reinen osm2pgsql-Datenbank komplettiert werden können.
Mir ja. Habe mich ohnehin von totaler Genauigkeit verabschiedet, weil selbst die von der Stadt zur Verfügung gestellte Karte nicht alle benutzten Hausnummern (oder Häuser) enthält.
Allerdings würde ich doch ganz gerne wissen, was ich da eigentlich sehe. Das sind Gemeindegrenzen auf sehr niedrigem Level. Ich glaube noch unter Ämtern. Aber das spielt für die kreisfreie Stadt keine Rolle.
Hausnummerlisten können da nicht zugrunde liegen. Wenn der Prozentwert auch über 100 Prozent gehen kann, ist es irgendein Verhältnis zwischen in OSM erfassten Hausnummern und… ja was? Einwohnerzahlen?
Edit: Danach hätte ich natürlich mal vorher suchen können. Hab es gefunden. Es ist die theoretische Hausnummernabdeckung, die tatsächlich die Einwohnerzahlen in einer Formel heranzieht.
Ich werde auf jeden Fall hin und wieder mal gucken, ob und wie sich die Prozentzahl nach dem Erfassen verändert.
Weil ich nirgendwo sonst gesehen habe, dass das diskutiert wurde, erwähne ich hier mal noch, wie toll ich es finde, dass Kleingärtenvereine jetzt mit einem hellgrünen Muster gerendert werden. Und nicht mehr in dem roten, was nach Sperrgebiet aussah.
Die theoretische Hausnummernabdeckung ist nur eine bedingt taugliche Abschätzung der realen Anzahl von Ausnummern.
Es gibt vielfach drastische Abweichungen nach unten und auch nach oben (bis 130%).
Veilleicht würde eine Wiki Seite mit Auflistung der Ausreißer nach unten und einer (subjektiven) Einschätzung des Erfassungs-
grades durch Mapper helfen, unnötige Arbeit ins Suchen nicht vorhandener Adressen zu vermeiden.
Es gibt ja die Zensus 2011-Daten, die hier zwei Seiten vorher verlinkt wurden. Die sind tendenziell genauer, wenngleich etwas zu pessimistisch, weil reine Büro- und Industriegebäude fehlen und die letzten sieben Jahre dort auch nicht abgebildet sind.