sind laut http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Mapping_Quality (Knotenpunkte im Umkreis des Stadtzentrums, Stand 1.5.2010)
Bemerkenswert ist, dass sich die Zahl der Knotenpunkte in Dortmund innerhalb von zwei Monaten vervierfacht hat!
Das nun ist in keiner Weise erstaunlich.
In Dortmund läuft ein Pilotprojekt mit hochauflösenden Luftbildern.
Das Stadtzentrum ist mittlerweile fast komplett mit Häusern bestückt.
Auch im Umfeld ist die Abdeckung mittlerweile sehr hoch.
Jedes Haus sind mindestens vier Knoten. Dazu kommen dann noch viele
Details wie separat erfasste Fuß-/Radwege, komplett erfasste Kreuzungen,
Alle Bahnen oberirdisch gleisgenau erfasst usw.
Edbert (EvanE)
Wie waere es mit eienr anderen Ueberschrift?
Die Anzahl der Knotenpunkte sagt doch nichts darueber aus, wie “gut” eine Stadt kartograhpiert ist.
Passendere Begriffe waeren eher “detailliert” oder “aufwendig”.
Gruss
Torsten
Dortmund sieht mittlerweile wirklich guit aus.
Ich hätte auch gerne so Luftaufnahmen.
Kostet aber nur 7000€ für meine KLeinstadt 
bei Aerowest…
Und wo steht das genau auf der Seite? Sry aber finde das nicht…oder ist das manuell von dir zusammengefasst?
So ist es. Man könnte aber auch ein Excel-Makro oder ein Skript programmieren, das diese Seite automatisch auswertet.
Das hinkt aber unbeschreiblich: Mal ein überzogenes Bsp., dass den Unsinn erklärt.
Kuhkaff hat 1000 Nodes um sich herum
Metrople (100 mal größer als Kuhkaff) hat 10000 Nodes um sich herum
Jetzt würde mich interessieren wie man aus diesen Daten eine Aussage zur Detailiertheit bzw. Güte erhält. Nach obiger Logik wäre Metropole besser, obwohl die Nodedichte 10mal kleiner ist.
Ich denke FK270673 wertet die Place-Angabe aus und vergleicht dann
town mit town bzw. city mit city. Zu allen Place-Typen wird in der Ursprungs-
auswertung ein (mehr oder weniger passender) Standard-Radius verwendet.
Zu kleineren Einheiten hat er bisher nichts geschrieben.
Edbert (EvanE)
Wenn beispielsweise Erlangen mehr Knotenpunkte hat als Nürnberg (oder München oder Stuttgart), dann sollte das doch zu denken geben.
Eine solche Liste ist eher eine Einladung, mal einen Blick auf besonders gut kartografierte Orte zu werfen.
Ich würde die Wikiseite umbenennen in “Mapping Quantity”, dann stimmt es.
In diese Richtung (klein vor groß) ist es richtig. Ist dann eindeutig. Mir geht es darum, dass Berlin bspw. von der Fläche deutlich größer ist als Rostock, Dresden und all die anderen kleinen Städte. Es ist also garkein Wunder, dass Berlin mehr Nodes hat als Rostock. Daher fände ich es sinnvoll, die Vergleichsgröße zu relativieren und besser Nodes pro km² miteinnder zu vergleichen. Wenn du wirklich Kreise nimmst, ist das ja auch recht einfach. Ansonsten könnte man in einer kleinen Großstadt jeden Hundehaufen taggen und würde dennoch in deiner Hitliste nie an Berlin vorbeikommen.
In diesem speziellen Fall wird bei jeder Großstadt nur ein 4-Kilometer-Kreis rund ums Stadtzentrum zur Berechnung verwendet. Alles, was jenseits dieses 4-Kilometer-Kreises liegt, wird bei der Statistik nicht berücksichtigt. Beispielsweise endet der Hamburger 4-Kilometer-Radius kurz vor Altona.
In meinem Fall hat dies ganz tragische Auswirkungen, weil ich in den vergangenen Wochen und Monaten zwar Tausende neuer Gebäude in Bremen eingetragen habe, diese aber außerhalb des 4-Kilometer-Radius liegen und deshalb bei der Statistik nicht berücksichtigt werden:
http://www.openstreetmap.org/?lat=53.1185&lon=8.7623&zoom=14
Da habe ich gewissermaßen umsonst gearbeitet und Bremen bleibt trotz aller persönlichen Anstrengungen die am schlechtesten kartografierte Großstadt Deutschlands (nur 33.000 Knotenpunkte - Hannover hat 43.000!).
Gruß FK270673
Kannst du nicht die boundary’s der Stadt auswerten.
Falsch… es wird entweder die Fläche ausgewertet, welche das Place = Town tragen oder wenn das nicht vorhanden ist, dann wird der Punkt mit dem Attribut Place = Town gesucht, der nicht zwingend mittig sein muss. Für mein Kaff bedeutet dies z.B. das der Kreis nur 2/3 meines Kaffs abdeckt. Ansonsten wäre mein Kaff sicherlich unter den 13 “Bestgemappten” kleinstädten 
Was in dieser Berechnung noch gar nicht auftaucht, ist die Dichte der Daten jenseits der Quantität der Nodes.
Die Anzahl der tags (Haus- und Telefonnummern, Bushaltestellen mit oder ohne Häuschen etc.) und Relationen (Die machen so viel Arbeit!) wird nicht berücksichtigt
Könnte man nicht KByte statt Nodes pro km² (bzw. in dem o.g. Kreis) nehmen?
Oder z.B. die Anzahl der tags pro km²? (Auseinandergeschnippelte Straßen würden dann viele tags ergeben - und auseinandergeschnippelt sind die ja, um verschiedene Daten auszunehmen.)
Selbst, wenn man die nodes/km² berücksichtigt, sagt das nicht viel aus.
Hier in Düsseldorf liegt der place-node mitten im Rhein. Innerhalb des Flusses kann man leider nicht so viel erfassen, wie an Land. Dazu noch ein paar große Seen und Wälder, schon war’s das mit der Statistik. 
Also, der größte Stadtwald Europas (Eilenriede, Hannover) ist ziemlich voll von Nodes etc: http://osm.org/go/0GzqDoWd-? 
Für Flüsse ist das natürlich völlig richtig.
