Ungemappte Wohngebiete in Deutschland anhand Zensus

Auf Anhieb zwei Fรคlle, wo dem nicht so ist:
Kursdorf zwischen Halle und Leipzig, direkt zwischen den beiden Landebahnen des Flughafens:
https://www.openstreetmap.org/#map=18/51.41891/12.23643
und Lebendorf-Siedlung zwischen Kรถnnern und Bernburg:
https://www.openstreetmap.org/node/1712357335

Kann man letzteres eigentlich lรถschen?

Die Maproulette Kampagne wurde erfogreich abgeschlossen.
Nochmals herzlichen Dank an hfs fรผr die Initiative.

Vielen, vielen Dank an alle, die mitgemacht haben!

Ich bin erstaunt und begeistert, in welcher Rekordzeit einige sehr fleiรŸige Mapper die Challenge erledigt haben. Ein paar Auswertungen kรถnnten interessant sein, dachte ich mir.

In den Weihnachtsferien hatten wohl einige Leute mehr Zeit, ab da ging es doppelt so schnell voran:

Die Charts der Beitragenden:


โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚      Mapper       โ”‚ Tasks total โ”‚ Fixed โ”‚ Already Fixed โ”‚ Not An Issue โ”‚
โ”œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ค
โ”‚ kjon              โ”‚         985 โ”‚   830 โ”‚           145 โ”‚           10 โ”‚
โ”‚ Fischkopp0815     โ”‚         603 โ”‚   371 โ”‚           215 โ”‚           17 โ”‚
โ”‚ fx99              โ”‚         284 โ”‚   256 โ”‚            15 โ”‚           13 โ”‚
โ”‚ BeKri             โ”‚         274 โ”‚   230 โ”‚            22 โ”‚           22 โ”‚
โ”‚ pyram             โ”‚         130 โ”‚   110 โ”‚            11 โ”‚            9 โ”‚
โ”‚ hfs               โ”‚         125 โ”‚    93 โ”‚             2 โ”‚           30 โ”‚
โ”‚ Hiddenhausener    โ”‚          71 โ”‚    63 โ”‚             1 โ”‚            7 โ”‚
โ”‚ DD1GJ             โ”‚          65 โ”‚     0 โ”‚             0 โ”‚           65 โ”‚
โ”‚ _klaas_           โ”‚          48 โ”‚    45 โ”‚             1 โ”‚            2 โ”‚
โ”‚ cepesko           โ”‚          38 โ”‚    30 โ”‚             0 โ”‚            8 โ”‚
โ”‚ MKnight           โ”‚          31 โ”‚    28 โ”‚             2 โ”‚            1 โ”‚
โ”‚ R0bst3r           โ”‚          10 โ”‚     8 โ”‚             2 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ Chrisss Gรผ        โ”‚           9 โ”‚     8 โ”‚             0 โ”‚            1 โ”‚
โ”‚ derFred           โ”‚           9 โ”‚     6 โ”‚             0 โ”‚            3 โ”‚
โ”‚ GeorgFausB        โ”‚           8 โ”‚     7 โ”‚             0 โ”‚            1 โ”‚
โ”‚ miwktea           โ”‚           8 โ”‚     8 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ Strubbl           โ”‚           6 โ”‚     6 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ paradx            โ”‚           5 โ”‚     4 โ”‚             1 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ el_tommo          โ”‚           3 โ”‚     3 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ Leonmvd           โ”‚           3 โ”‚     3 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ Robobo            โ”‚           3 โ”‚     3 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ WegefanHB         โ”‚           3 โ”‚     3 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ gormo             โ”‚           2 โ”‚     2 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ AmandaHatesGoogle โ”‚           2 โ”‚     2 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ Luktopus          โ”‚           2 โ”‚     2 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ alo8              โ”‚           1 โ”‚     0 โ”‚             1 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ streckenkundler   โ”‚           1 โ”‚     0 โ”‚             0 โ”‚            1 โ”‚
โ”‚ CNelke            โ”‚           1 โ”‚     1 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ Claudius Henrichs โ”‚           1 โ”‚     1 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ newrandomusername โ”‚           1 โ”‚     0 โ”‚             0 โ”‚            1 โ”‚
โ”‚ Korgi1            โ”‚           1 โ”‚     0 โ”‚             0 โ”‚            1 โ”‚
โ”‚ mcheck            โ”‚           1 โ”‚     0 โ”‚             0 โ”‚            1 โ”‚
โ”‚ mbethke           โ”‚           1 โ”‚     1 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ Mammi71           โ”‚           1 โ”‚     0 โ”‚             0 โ”‚            1 โ”‚
โ”‚ altacc            โ”‚           1 โ”‚     1 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ Morty123          โ”‚           1 โ”‚     1 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ OPerivar          โ”‚           1 โ”‚     1 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ elle67            โ”‚           1 โ”‚     1 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ OSM_RogerWilco    โ”‚           1 โ”‚     1 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ Rainero           โ”‚           1 โ”‚     1 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ choessei          โ”‚           1 โ”‚     1 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ RobertR11         โ”‚           1 โ”‚     1 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ”‚ tyr_asd           โ”‚           1 โ”‚     1 โ”‚             0 โ”‚            0 โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

Und dann wollte ich noch herausfinden, wie viele neue Landuse-Flรคchen und Gebรคude denn nun im Rahmen der Challenge entstanden sind. Gar nicht so einfach, weil es keine direkte Verbindung vom Maproulette-Task zur OSM-Changelist gibt.

Es wurden 14.330 neue Landuse-Flรคchen angelegt und 17.440 neue Gebรคude (obwohl danach gar nicht direkt gefragt wurde). Wow!

Man sieht auch die im OSM-Projekt typische Pareto-Verteilung, wer wie viele ร„nderungen beitrรคgt: 5 (16 %) Mapper liefern รผber 85 % der neuen Daten.


                  โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
                  โ”‚   create                                                                                      โ”‚ modify                                                                                         โ”‚ delete              โ”‚
โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ค
โ”‚                 โ”‚landuse=   โ”‚landuse=โ”‚landuse=โ”‚landuse=  โ”‚landuseโ”‚buildingโ”‚buildingโ”‚highwayโ”‚otherโ”‚otherโ”‚other   โ”‚landuse=   โ”‚landuse=โ”‚landuse=โ”‚landuse=  โ”‚landuse=โ”‚buildingโ”‚buildingโ”‚highwayโ”‚otherโ”‚otherโ”‚other   โ”‚other โ”‚otherโ”‚other   โ”‚
โ”‚Mapper           โ”‚residentialโ”‚farmyardโ”‚farmlandโ”‚industrialโ”‚=other โ”‚=yes    โ”‚=other  โ”‚=*     โ”‚node โ”‚way  โ”‚relationโ”‚residentialโ”‚farmyardโ”‚farmlandโ”‚industrialโ”‚other   โ”‚=yes    โ”‚=other  โ”‚=*     โ”‚node โ”‚way  โ”‚relationโ”‚node  โ”‚way  โ”‚relationโ”‚
โ”œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ค
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โ”‚Rainero          โ”‚         1 โ”‚      2 โ”‚      0 โ”‚        0 โ”‚     0 โ”‚     16 โ”‚      0 โ”‚     6 โ”‚   0 โ”‚   0 โ”‚      0 โ”‚         1 โ”‚      1 โ”‚      1 โ”‚        0 โ”‚      4 โ”‚      8 โ”‚      3 โ”‚     5 โ”‚ 123 โ”‚   0 โ”‚      0 โ”‚    2 โ”‚   0 โ”‚      0 โ”‚
โ”‚choessei         โ”‚         1 โ”‚      0 โ”‚      0 โ”‚        0 โ”‚     0 โ”‚     41 โ”‚      0 โ”‚    23 โ”‚   0 โ”‚   0 โ”‚      0 โ”‚         0 โ”‚      0 โ”‚      0 โ”‚        0 โ”‚      0 โ”‚      0 โ”‚      0 โ”‚     4 โ”‚   1 โ”‚   0 โ”‚      0 โ”‚    0 โ”‚   0 โ”‚      0 โ”‚
โ”‚RobertR11        โ”‚         0 โ”‚      0 โ”‚      0 โ”‚        0 โ”‚     0 โ”‚     31 โ”‚      0 โ”‚     0 โ”‚   0 โ”‚   0 โ”‚      0 โ”‚         0 โ”‚      1 โ”‚      0 โ”‚        0 โ”‚      2 โ”‚      0 โ”‚      0 โ”‚     0 โ”‚   0 โ”‚   1 โ”‚      0 โ”‚    0 โ”‚   0 โ”‚      0 โ”‚
โ”‚tyr_asd          โ”‚         1 โ”‚      1 โ”‚      0 โ”‚        0 โ”‚     0 โ”‚     14 โ”‚      0 โ”‚     7 โ”‚   0 โ”‚   0 โ”‚      0 โ”‚         0 โ”‚      0 โ”‚      0 โ”‚        0 โ”‚      1 โ”‚      0 โ”‚      0 โ”‚     4 โ”‚   7 โ”‚   0 โ”‚      0 โ”‚    1 โ”‚   0 โ”‚      0 โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

Was fรผr eine umfangreiche Auswertung! Sehr cool.

Gibt es eigentlich eine Mรถglichkeit sich diejenigen Wohngebiete anzeigen zu lassen, die zwar als solche Flรคchen ausgezeichnet sind, aber noch keine Hรคuser eingezeichnet haben?

Wรคre dann das nรคchste Maproulette Projekt โ€ฆ

Da kรถnnt ihr euch gerne in Ostfriesland austoben, da sind noch tausende Gebรคude zu mappenโ€ฆ :wink:
Das ist jetzt kein Ostfriesenwitz, sondern tatsรคchlich so

Viele GrรผรŸe
klaas

(aus Ostfriesland)

Das mach ich schon seit Jahre in Bayern :wink: Ich nimm mir eine Gemeindegrenze und schaue ich Flรคche von โ€œvorne nach hintenโ€ durchโ€ฆ ob Wohngebietsflรคche oder die Hรคuser in der Flรคche fehlenโ€ฆ und alles mรถgliche was man im carto-Kartenstil eben finden kannโ€ฆ grรถรŸere Lรผcken in der Bebauungโ€ฆ grรถรŸere weiรŸe Flecken ohne Wege usw. usw. wenn ich dann mit einer Gemeinde fertig hab vermerke ich mir das im Wiki auf der Seite den Landkreises das ich auf offensichtliche Dinge geprรผft hab. (z.B. hier aktuell: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Landkreis_Alt%C3%B6tting )

Und glaub mir auch ohne irgendeine Auswertung findet man da sehr sehr viel :wink:

GruรŸ Miche

Bekommt man das wirklich mit Maproulette abgebildet, dass Wohngebiete ohne gemappte Hรคuser erkannt werden?

Alternativ: Geht das mit einer Overpass Abfrage zu realisieren? Die Abfrage nach Wohngebieten wรคre so in der Art โ€œkeine Gebรคude innerhalb der Grenzen von Wohngebietโ€.

Ich habe mir natรผrlich auch schon รผberlegt, was die nรคchste Maproulette-Challenge sein kรถnnte. Ich befรผrchte, dass die Wohngebiete ohne Gebรคude einfach viel zu viele sind.

landuse=residential/commercial/retail/industrial โ€“ also alles Gebiete, wo man Gebรคude erwarten kann โ€“ ohne jegliche Gebรคude darauf gibt es in Deutschland aktuell 86802 Stรผck. Selbst wenn man sich auf Flรคchen grรถรŸer als 5000 mยฒ beschrรคnkt, sind es 40737 Stรผck. Das ist glaube ich zu viel fรผr eine realistisch bearbeitbare Challenge.

(Jetzt wo ich nochmal รผber die Ergebnisse schaue sollte ich landuse=industrial herausnehmen. Darunter sind einfach zu viele Kiesgruben und Solarparks.)

Wie wรคre es mit den grรถรŸten 2000 Flรคchen als Challenge? Oder den grรถรŸten 1000 pro Bundesland?

Mit den grรถรŸten anzufangen, kรถnnte natรผrlich auch demotivierend sein, weil man dann pro Task sehr viele Hรคuser zu malen hat. Ein groรŸes Beispiel: https://www.openstreetmap.org/way/183759485

Hallo hfs,
das ist eine tolle Auswertung. Kann man die irgendwie detaillierter anschauen? Hast du einen Link auf diese Karte oder die Abfrage? Oder gibt es ein grรถรŸer aufgelรถstes Bild, dass du erstellen kรถnntest?

Wenn du Sorgen wegen der GrรถรŸe der Challenge und der Anzahl der Gebiete, vielleicht kรถnntest du eine einfache Liste der Flรคchen bereitstellen? So wie die eine Flรคche, die du als Beispiel gepostet hast.

Kรถnnte man das sonst als Projekt auf hotosm anlegen? Da kann man die groรŸen Flรคche ja kleiner aufteilen.

183759485 esse ich zum Frรผhstรผckโ€”naja wird ein ausgedehntes Frรผhstรผck von ca. 4-6h, aber die Ortschaft ist sehr geordnet. Es gibt schlimmere Stellen, z.B. Altdorfstrukturen und Innenstรคdte.

Ich wรคre auch dabei, wรผrde Sinn machen sich das anzuschauen.
Vielleicht macht man 16 einzelne Challenges, fรผr jedes Bundesland? Oder man fรคngt mit den HotSpots in Niedersachsen an โ€ฆ

Erfolge beginnen mit dem ersten Schritt โ€ฆ ein Versuch wรคrs wert.

Ich wรผrd mich fรผr Bayern interessieren :wink: besonders was da รถstlich von Mรผnchen (Landkreis Ebersberg) noch fรผr rote Punkte sind? Hab ich da was รผbersehen :confused:

mfg Miche

Das gleiche bei mir im Kreis Dithmarschen. Ich habe den Verdacht das sind hauptsรคchlich kleine landuse=industrial auf denen nur eine WEA steht (Node mit power=generator).

Ich fรคnde es auch schรถn wenn man deine Auswertung irgendwie detaillierter รผberprรผfen kรถnnte

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 kรผrzlich erlรคutert, stellen wir nun auf der OpenTopoMap Parkplรคtze dar, die fรผr Wanderer interessant sind. Hierfรผr nehmen wir nicht nur als Wandererparkplรคtze kartierte Parkplรคtze (amenity=parking & hiking=yes) her, sondern beziehen die Umgebung in eine Schรคtzung mit ein, ob ein normaler Parkplatz (amenity=parking) interessant ist. Hierfรผr sind korrekt kartierte landuse-Polygone essentiell: In Stรคdten wird oft jede Parkbucht kartiert, welche das Kartenbild vรถllig รผberladen wรผrden. Deshalb selektieren wir nur Parkplรคtze, die weit genug auรŸerhalb von landuse=residential/commercial/โ€ฆ liegen. Ein Negativ-Beispiel ist momentan (!) Eglfing bei Mรผnchen: https://opentopomap.org/#map=17/48.11428/11.73822

Wie gesagt, deshalb haben wir ein Interesse daran, dass landuse-Polygone flรคchendeckend kartiert werden.

=> Eine รผberschaubare Aufgabe kรถnnte sein:
Gebรคudekluster (>= 20?), die nicht in einem landuse (residential, industrial etc.) liegen. Solche Flรคchen gibt es gelegentlich in grรถรŸeren Orten, aber man sieht das auf der Karte nicht so leicht, wie landuse (wie vorstehend) ohne Gebรคude.

Des ist bei Haar das alte Bezirkskrankenhaus Haar I wird gerade umgebaut zum Wohngebiet.

Glaub des kann man รคndern :wink: < 1 Woche und es ist drin :wink:

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 stรผrzt, wartet lieber noch die nรคchste Version ab.

Z.B. habe ich landuse=industrial importiert aber nicht building=industrial, so dass die landuse-Flรคche โ€žleerโ€œ erscheint. Ich werde mich erstmal auf landuse=residential und =farmyard beschrรคnken mit den dazu passenden Gebรคudetypen. AuรŸerdem ist mir noch aufgefallen, dass โ€žinnerโ€œ landuse-Ways von beliebigen Typen (z.B. farmland, grass) importiert werden, die Lรถcher in Multipolygonen sind. Das muss irgendwie daran liegen, wie ich osm2pgsql benutze, und ich werde sie noch nachtrรคglich herausfiltern mรผssen.

Eigentlich hat GitHub eine schรถne interaktive Filterfunktion, aber dafรผr sind es zu viele Daten, so dass das nur bei den ersten Bundeslรคndern funktioniert. Bei Interesse mรผsstet Ihr die Dateien herunterladen oder im โ€žrawโ€œ-Modus ansehen.

Mein Plan ist jetzt zunรคchst, die Daten zu verbessern, so dass mรถglichst nur noch echte Fรคlle รผbrig bleiben. Dann schauen wir mal, wie viele Fรคlle es pro Bundesland gibt. Fรผr Lรคnder mit weniger als sagen wir 2000 Fรคllen kรถnnte ich eine MapRoulette-Challenge erstellen. Bei den Lรคndern mit noch mehr Fรคllen wรผrde ich nochmals nach Landkreis aufteilen?

Andere Auswertungen als die CSV-Dateien wรคren natรผrlich auch denkbar. Was wรคre denn hilfreich? Vielleicht eine OSM-Datei mit einem Punkt pro Landuse-Flรคche die man sich als Layer in JOSM laden kรถnnte? Das kรถnnte als eine Art TODO-Liste dienen.

Unter https://wiki.openstreetmap.org/wiki/User:Mmd/Overpass_API_-_experimental_corner#landuse.3Dresidential_without_buildings gibtโ€™s einen Prototyp fรผr Overpass API, der landuse=residential ways oder relations ohne Gebรคude findet. Die Daten sollten minรผtlich aktuell sein, allerdings ist die Instanz nicht immer verfรผgbar. 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 Fรคlle und pro Land:


    305 Baden-Wรผrttemberg
   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 Thรผringen

Mein Plan ist es jetzt, MapRoulette-Challenges je Bundesland zu erstellen. Berlin/Bremen/Hamburg/Saarland sind so wenige Fรคlle, dass ich die zu einer Challenge zusammenfassen wรผrde. In Niedersachen sind so viele, dass ich dort weiter in Landkreise unterteilen wรผrde.