Ungemappte Wohngebiete in Deutschland anhand Zensus

Communities Deutschland (Germany)
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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.

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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.

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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.

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Hier kann man sich die Gebiete auf Karten ansehen:

https://gist.github.com/hfs/791855a9cb64447794681e2dda3884bd

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Die Filtrierung könnte noch verfeinert werden. Momentan (791855a9) wird noch https://osm.org/way/108541342/ moniert.

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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,

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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

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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

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Danke :slight_smile: 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. :sunglasses:

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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?

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Es gibt jetzt Maproulette-Challenges für die genannten Gebiete basierend auf den GeoJSON-Dateien:

https://maproulette.org/browse/projects/41947

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Hi,

bekommt ihr auch immer die Fehlermeldung?

Ein wenig Werbung für die Sache bräuchte es vielleicht noch :confused: sind nicht so viele Mitstreiter dabei (z.B. Bayern 5 Leute wenn man bis 26 Punkte runter geht)

Gruß Miche

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Ja.

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ab und zu mal, aber eher selten.

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Der Krug ist irgendwie sehr leise an mir vorübergezogen … bin dabei

4 Jobs in 2h, keine Probleme

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Inzwischen bekomme ich die Meldung auch nicht mehr.
Edit: Da ist sie wieder…

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Seit einigen Tagen kommt bei beiden Abfragen ein Code 401. Könnte das bitte jemand prüfen? Ich habe im Münsterland und in Ostwestfalen Gebäude ergänzt. Könnte ein Update in Maproulette erfolgen? Weiterhin gibt es Adressen, die allein ohne Gebäude sind:
https://www.openstreetmap.org/node/3382945525
Könnte auch eine challenge werden?
Danke
hfwri

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Der Zugang funktioniert inzwischen nur noch mit API Key, PN ist unterwegs.

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Hi, ich habe die Challenges in Maproulette aktualisert (mit den Daten von 2021-03-08T21:21:26Z). Ich versuche das alle 1–2 Wochenenden einmal durchlaufen zu lassen.

In der Zwischenzeit sind die Challenges für einige Bundesländer schon abgeschlossen! Heute sind Rheinland-Pfalz und Schleswig-Holstein nach nur 5 Wochen fertig geworden.

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Hey derstefan und pyram,

diese Frage habe ich mir auch einmal angesehen und wie vorgeschlagen Cluster von Gebäuden ausgewertet, die nicht in einem landuse (oder weiteren keys wie amenity, leisure, tourism, man_made, …) liegen.

Überraschend war für mich, in wie vielen Innenstädten kein landuse gemappt ist.

Ist es denn überhaupt Konsens, dass landuse flächendeckend gemappt werden sollte? Passiert das einfach nicht, weil fehlender Landuse auf der Karte nicht so auffällt, oder gibt es noch andere Gründe?

Ich würde jedenfalls ungern eine Maproulette-Challenge darauf loslassen, wenn es nicht von allen gewünscht wird, dass diese Flächen hinzugefügt werden.

Hier wären einmal die größten Cluster mit 400 oder mehr Gebäuden – ca. das Top-1 % aller Fälle – um Euch selbst ein Bild zu machen: https://gist.github.com/hfs/cc83d92d871fc0f20592b425c656a6b9

Es sind diverse Städte und Innenstädte betroffen, unter anderem Hamburg, Dortmund, Hagen, Cottbus, Memmingen, Singen, … Die könnte man sich also generell einmal vornehmen, unabhängig von einer systematischen Auswertung.