OSMLanduse.org als neuer Kartendienst für globale Landnutzungsdaten aus OpenStreetMap

OSMLanduse.org als neuer Kartendienst für globale Landnutzungsdaten aus OpenStreetMap

08.12.2016

Die GIScience Research Group der Universität Heidelberg hat einen neuen globalen WebMap-Prototyp “OSMLanduse.org” online gestellt. Die Karte liefert weltweite Landuse / Landcover-Informationen auf der Basis von OpenStreetMap (OSM). Dieser Dienst basiert auf früheren Arbeiten der AG zur Prüfung der Eignung von OpenStreetMap für die Ableitung von Landnutzungs- und Landbedeckungsinformationen (LULC).osmlanduse-org

 

LULC-Daten sind für viele Forschungsfragen und praktische Raumplanungsaktivitäten von großer Bedeutung. Bisher gibt es wohlbekannte Produke aus Fernerkundungsdaten wie CORINE, Urban Atlas oder GlobeLand30, die für verschiedene Gebiete, Zeitpunkte und verschiedene LULC-Klassifikationen zur Verfügung stehen.
Daher ist es eine interessante Frage, ob und inwieweit OpenStreetMap diese Quellen ergänzen oder verfeinern kann. Bisher ist dies in den verschiedenen Weltregionen sicher sehr unterschiedlich. Daher soll die neue Karte helfen, diesen Typ von Daten in OSM zu erforschen und besser zu verstehen und die Entwicklung in verschiedenen Gebieten zu untersuchen. Daher ist es das Ziel, die Möglichkeiten und die Eignung von OpenStreetMap (OSM) – Daten für diese spezifischen Zwecke zu bewerten, Möglichkeiten zur Verbesserung zu ermitteln und diese Informationen global in einer automatisierten Weise an interessierte Nutzer zu liefern.

Dazu wurden die Daten aus OpenStreetMap zunächst ähnlich der Klassifizierungsstufe 2 der CORINE Landcover-Klassen kategorisert. Diese Abbildung der verschiedenen Klassen und Typen und weitere Vorverarbeitung von OSM-Daten wird in laufenden Arbeiten weiter verfeinert werden.
Auf dieser Basis wurde eine erste einfache WebMapping-Anwendung realisiert unter Nutzung von freier Open-Source-Software, wie PostgreSQL / PostGIS, Geoserver und MapProxy. Derzeit bietet die Website einfache WebGIS-Elemente wie Legende, Suchfunktion und Feature-Infos. Höhere Zoomstufen (> 7) werden automatisch minütlich aktualisiert. In naher Zukunft sollen weitere nützliche Funktionen implementiert werden, insbesondere um die Qualität der Daten besser zu messen. Im Moment wird ein neue Funktion realisiert, die statistische Informationen über die Landnutzung / Landbedeckung in einem bestimmten Bereich (bounding box) liefert, der durch den Benutzer definiert werden kann. Insbesondere wird auch die Zuordnung zwischen den Landnutzungsklassen von CORINE, Urban Atlas etc. und der OpenStreetMap-Kategorisierung weiter verfeinert und die Datenvorverarbeitung für unterschiedliche Maßstabsbereiche verbessert.

Die Arbeit wurde freundlicherweise von der Klaus Tschira Stiftung Heidelberg im Rahmen des Aufbaus des Heidelberg Institute for Geoinformation Technology (HeiGIT) unterstützt. http://www.geog.uni-heidelberg.de/gis/heigit.html

 

http://osmlanduse.geog.uni-heidelberg.de/ bzw. http://osmlanduse.org/

Ausgewählte Vorarbeiten:
Jokar Arsanjani, J., Mooney, P., Zipf, A., Schauss, A., (2015): Quality assessment of the contributed land use information from OpenStreetMap versus authoritative datasets. In: Jokar Arsanjani, J., Zipf, A., Mooney, P., Helbich, M., OpenStreetMap in GIScience: experiences, research, applications. ISBN:978-3-319-14279-1, PP. 37-58, Springer Press.

 

Jokar Arsanjani, J., Helbich, M., Bakillah, M., Hagenauer, J., & Zipf, A. (2013). Toward mapping land-use patterns from volunteered geographic information. International Journal of Geographical Information Science, 2264-2278. DOI:10.1080/13658816.2013.800871.

 

Dorn, H., Törnros, T. & Zipf, A. (2015): Quality Evaluation of VGI using Authoritative Data – A Comparison with Land Use Data in Southern Germany. ISPRS International Journal of Geo-Information. Vol 4(3), pp. 1657-1671, doi: 10.3390/ijgi4031657

 

Hagenauer, J. & Helbich, M. (2012): Mining urban land use patterns from volunteered geographic information using genetic algorithms and artificial neural networks. International Journal of Geographical Information Science (IJGIS). Taylor & Francis. DOI:10.1080/13658816.2011.619501.

 

Ballatore, A. and Zipf, A. (2015): A Conceptual Quality Framework for Volunteered Geographic Information. COSIT – CONFERENCE ON SPATIAL INFORMATION THEORY XII. October 12-16, 2015. Santa Fe, New Mexico, USA. Lecture Notes in Computer Science, pp. 1-20.

 

Törnros, T., Dorn, H., Hahmann, S., and Zipf, A. (2015): Uncertainties of completeness measures in OpenStreetMap – A Case Study for buildings in a medium-sized German city, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., II-3/W5, 353-357, doi:10.5194/isprsannals-II-3-W5-353-2015.

 

Fan H., Zipf A., Fu Q. and Neis P. 2014. Quality assessment for building footprints data on OpenStreetMap. In: International Journal of Geographical Information Science. DOI: 10.1080/13658816.2013.867495