Der ohsome quality analyst ist ein open-source Werkzeug zur Einschätzung der Qualität der OpenStreetMap Daten. Im Vortrag zeigen wir anhand von Beispielen wie damit verschiedene Qualitätsdimensionen (z.B. Vollständigkeit, Attributgenauigkeit) untersucht werden können.
OpenStreetMap (OSM) Daten werden nicht nur von der aktiven "Mapper"-Community genutzt, sondern finden mittlerweile auch in vielen Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen Anwendung. Dies hat auch zur Folge, dass Fragen nach der Qualität der OSM Daten wichtiger werden, insbesondere im Kontext der jeweilig beabsichtigten Anwendung. Wissenschaftliche Arbeiten beschäftigen sich seit mehreren Jahren mit diesen Themen. Dennoch sind die Ergebnisse nicht immer für alle offen zugänglich und/oder schwer zu reproduzieren.
In unserem Vortrag möchten wir unser Projekt "ohsome quality analyst" (OQT) vorstellen. OQT basiert auf einer einfachen Idee: Können wir Qualitätsreports so "vorbereiten", dass Anwender in wenigen Klicks für ihre Region und ihr Thema die passenden Qualitätsindikatoren selbst zusammenstellen können. Auf Basis der wisseschaftlichen Literatur haben wir daher in OQT verschiedene Qualitätsindikatoren implementiert, unter anderem um die Vollständigkeit der Objekte in OSM anhand von Summenkurven und Sättigungsanalyse zu beschreiben.
Technisch gesehen besteht OQT aus mehreren Ebenen. Im Backend nutzen wir verschiedene Python Module und eine PostgreSQL Datenbank mit PostGIS. Die OSM Datenabfragen werden über das ohsome framework (vor allem ohsome api und OSHDB) realisiert. Die Ergebnisse der Analysen können entweder per API abgefragt oder auch selbst per CLI berechnet werden. Zur Berechnung der Qualitätsindikatoren nutzen wir zudem verschiedene andere offene Datensätze, z.B. über Bevölkerungsverteilung oder Landbedeckung aus Fernerkundungsdaten.
Wir haben OQT im März 2021 auf github released. Ein Jahr später wäre die FOSSGIS 2022 eine gute Gelegenheit eine Zwischenbilanz zu ziehen und mit der Community zu diskutieren, wie es weitergehen könnte.