Das gleiche bei mir im Kreis Dithmarschen. Ich habe den Verdacht das sind hauptsächlich kleine landuse=industrial auf denen nur eine WEA steht (Node mit power=generator).
Ich fände es auch schön wenn man deine Auswertung irgendwie detaillierter überprüfen könnte
Hallo,
ich finde das koordinierte Mappen in Form von Challenges wirklich toll! Besonders die Datenanalyse und Darstellung von hfs ist spitze!
Wie in diesem Thread kürzlich erläutert, stellen wir nun auf der OpenTopoMap Parkplätze dar, die für Wanderer interessant sind. Hierfür nehmen wir nicht nur als Wandererparkplätze kartierte Parkplätze (amenity=parking & hiking=yes) her, sondern beziehen die Umgebung in eine Schätzung mit ein, ob ein normaler Parkplatz (amenity=parking) interessant ist. Hierfür sind korrekt kartierte landuse-Polygone essentiell: In Städten wird oft jede Parkbucht kartiert, welche das Kartenbild völlig überladen würden. Deshalb selektieren wir nur Parkplätze, die weit genug außerhalb von landuse=residential/commercial/… liegen. Ein Negativ-Beispiel ist momentan (!) Eglfing bei München: https://opentopomap.org/#map=17/48.11428/11.73822
Wie gesagt, deshalb haben wir ein Interesse daran, dass landuse-Polygone flächendeckend kartiert werden.
=> Eine überschaubare Aufgabe könnte sein:
Gebäudekluster (>= 20?), die nicht in einem landuse (residential, industrial etc.) liegen. Solche Flächen gibt es gelegentlich in größeren Orten, aber man sieht das auf der Karte nicht so leicht, wie landuse (wie vorstehend) ohne Gebäude.
Des ist bei Haar das alte Bezirkskrankenhaus Haar I wird gerade umgebaut zum Wohngebiet.
Glaub des kann man ändern 
< 1 Woche und es ist drin
Hallo zusammen,
es tut mir sehr leid, dass ich nur so langsam antworten kann. Ich habe im Moment sehr wenig Freizeit.
Ich habe die erste Version der Analyse jetzt hier in Tabellenform hochgeladen: https://gist.github.com/hfs/9012472429e9531beacea724f7dac746
Es sind noch viele Fehler drin, das muss ich gleich dazu sagen. Bevor Ihr Euch darauf stürzt, wartet lieber noch die nächste Version ab.
Z.B. habe ich landuse=industrial importiert aber nicht building=industrial, so dass die landuse-Fläche „leer“ erscheint. Ich werde mich erstmal auf landuse=residential und =farmyard beschränken mit den dazu passenden Gebäudetypen. Außerdem ist mir noch aufgefallen, dass „inner“ landuse-Ways von beliebigen Typen (z.B. farmland, grass) importiert werden, die Löcher in Multipolygonen sind. Das muss irgendwie daran liegen, wie ich osm2pgsql benutze, und ich werde sie noch nachträglich herausfiltern müssen.
Eigentlich hat GitHub eine schöne interaktive Filterfunktion, aber dafür sind es zu viele Daten, so dass das nur bei den ersten Bundesländern funktioniert. Bei Interesse müsstet Ihr die Dateien herunterladen oder im „raw“-Modus ansehen.
Mein Plan ist jetzt zunächst, die Daten zu verbessern, so dass möglichst nur noch echte Fälle übrig bleiben. Dann schauen wir mal, wie viele Fälle es pro Bundesland gibt. Für Länder mit weniger als sagen wir 2000 Fällen könnte ich eine MapRoulette-Challenge erstellen. Bei den Ländern mit noch mehr Fällen würde ich nochmals nach Landkreis aufteilen?
Andere Auswertungen als die CSV-Dateien wären natürlich auch denkbar. Was wäre denn hilfreich? Vielleicht eine OSM-Datei mit einem Punkt pro Landuse-Fläche die man sich als Layer in JOSM laden könnte? Das könnte als eine Art TODO-Liste dienen.
Unter https://wiki.openstreetmap.org/wiki/User:Mmd/Overpass_API_-_experimental_corner#landuse.3Dresidential_without_buildings gibt’s einen Prototyp für Overpass API, der landuse=residential ways oder relations ohne Gebäude findet. Die Daten sollten minütlich aktuell sein, allerdings ist die Instanz nicht immer verfügbar. Diese Query funktioniert auch nur genau auf dieser Instanz. Spielt am besten etwas damit rum und meldet ggfs. Probleme mit den Ergebnissen.
Hi,
ich habe die zweite, verbesserte Version der Analyse unter der gleichen Adresse hochgeladen: https://gist.github.com/hfs/9012472429e9531beacea724f7dac746
Die Ergebnisse scheinen mir jetzt plausibel zu sein. Demnach sind es insgesamt 27360 Fälle und pro Land:
305 Baden-Württemberg
3871 Bayern
43 Berlin
2102 Brandenburg
18 Bremen
29 Hamburg
933 Hessen
332 Mecklenburg-Vorpommern
12580 Niedersachsen
814 Nordrhein-Westfalen
767 Rheinland-Pfalz
21 Saarland
1114 Sachsen-Anhalt
353 Sachsen
3339 Schleswig-Holstein
739 Thüringen
Mein Plan ist es jetzt, MapRoulette-Challenges je Bundesland zu erstellen. Berlin/Bremen/Hamburg/Saarland sind so wenige Fälle, dass ich die zu einer Challenge zusammenfassen würde. In Niedersachen sind so viele, dass ich dort weiter in Landkreise unterteilen würde.
Hier kann man sich die Gebiete auf Karten ansehen:
https://gist.github.com/hfs/791855a9cb64447794681e2dda3884bd
Die Filtrierung könnte noch verfeinert werden. Momentan (791855a9) wird noch https://osm.org/way/108541342/ moniert.
Bei landuse=farmyard sollten vielleicht die gezählten Gebäude um barn, farm_auxiliary, stable,shed etc. erweitert werden.
Fälle wie in
sind zumindest in BW recht häufig,
und um man_made=bunker_silo sowie um man_mad=storage_tank ?
Siehe https://www.openstreetmap.org/#map=19/48.17794/9.51672&layers=D
Ich habe das mal hier mit eingebaut: https://overpass-turbo.eu/s/12Zk
Etwas flotter sollte folgende Variante sein: https://overpass-turbo.eu/s/130c - damit findet man auch merkwürdiges Tagging wie: in https://www.openstreetmap.org/way/198720077
Danke 
hab mir das Geojosm im JOSM angehängt und zu einem GPX Konvertiert ( + fett und rot ) und bin mit Carto Hintergrund von einem zu nächsten. Jetzt mal ca. ~25 Stück erl. 
Stimmt, danke für den Hinweis. ich habe die CSV/GeoJSON-Dateien entsprechend aktualisert (die Adressen bleiben gleich).
Das hatte ich leider zu spät gelesen. Das nehme ich für den nächsten Durchlauf mit auf.
Ein wenig unsicher bin ich noch bezüglich building=industrial. Hier z.B. sind die Gebäude als industrial getaggt: https://www.openstreetmap.org/way/103644568. Geht das in Ordnung oder sollten es lieber “agrar-spezifische” Tags sein?
Es gibt jetzt Maproulette-Challenges für die genannten Gebiete basierend auf den GeoJSON-Dateien:
Hi,
bekommt ihr auch immer die Fehlermeldung?
Ein wenig Werbung für die Sache bräuchte es vielleicht noch 
sind nicht so viele Mitstreiter dabei (z.B. Bayern 5 Leute wenn man bis 26 Punkte runter geht)
Gruß Miche
Ja.
ab und zu mal, aber eher selten.
Der Krug ist irgendwie sehr leise an mir vorübergezogen … bin dabei
4 Jobs in 2h, keine Probleme
Inzwischen bekomme ich die Meldung auch nicht mehr.
Edit: Da ist sie wieder…