Es ist vollbracht! Die MapRoulette-Challenge Germany: Add missing buildings in residential areas ist vollständig abgearbeitet.
(Ungefähr) 170.000 Gebäude wurden in Deutschland neu erfasst!
Hier noch einige Auswertungen zum Verlauf der Challenge:
- Start: 2022-07-17
- Ende: 2023-03-09
Tasks pro Woche
Man sieht schön, wie sich das Tempo ab KW 45 erhöht hat. Der Anteil von “Not an Issue” nimmt im Laufe der Zeit zu, weil auch andere Mapper weiße Flecken mit Gebäuden füllen.
Beitragende
Ehre gebührt söm4324
, der 23 % aller Tasks eigenhändig erledigt hat und allein über 41.000 Gebäude eingezeichnet hat!
186 Mapper haben mitgemacht:
Mapper |
Tasks total |
Fixed |
Already Fixed |
Not An Issue |
CompletionTime |
söm4324 |
4765 |
1736 |
2549 |
480 |
8 days 03:14:54 |
theophrastos |
3152 |
891 |
298 |
1963 |
2 days 22:05:46 |
Geofreund1 |
2319 |
1305 |
58 |
956 |
7 days 13:40:54 |
fx99 |
2229 |
987 |
40 |
1202 |
1 days 19:30:34 |
hfs |
919 |
491 |
125 |
303 |
2 days 20:13:28 |
Rainero |
907 |
598 |
51 |
258 |
6 days 07:02:21 |
puma515 |
830 |
167 |
1 |
662 |
0 days 09:23:52 |
martinst |
612 |
179 |
72 |
361 |
0 days 23:04:22 |
EvaUnterwegs |
547 |
172 |
5 |
370 |
0 days 15:38:34 |
googlenaut |
546 |
430 |
4 |
112 |
4 days 15:52:09 |
BeKri |
196 |
128 |
46 |
22 |
3 days 05:12:34 |
Zkwosch |
187 |
61 |
14 |
112 |
0 days 04:54:58 |
Tim-o |
171 |
123 |
4 |
44 |
0 days 07:43:46 |
joko_BKG |
151 |
36 |
1 |
114 |
0 days 09:15:42 |
huozhe |
130 |
94 |
11 |
25 |
0 days 10:23:59 |
rubberduck9999 |
128 |
75 |
18 |
35 |
0 days 19:35:10 |
Piet183 |
123 |
17 |
0 |
106 |
0 days 07:13:57 |
noname1477 |
115 |
88 |
13 |
14 |
1 days 00:30:04 |
wobi9000 |
114 |
104 |
3 |
7 |
0 days 16:06:30 |
seichter |
108 |
79 |
16 |
13 |
1 days 01:50:41 |
The_Nickname |
105 |
62 |
1 |
42 |
1 days 13:25:02 |
DoloresReis |
99 |
0 |
99 |
0 |
0 days 07:52:29 |
masse_BKG |
95 |
82 |
0 |
13 |
0 days 08:43:58 |
kutt_bkg |
92 |
60 |
4 |
28 |
0 days 08:45:33 |
osm-user12 |
86 |
52 |
9 |
25 |
0 days 15:38:14 |
mcliquid |
81 |
54 |
1 |
26 |
0 days 02:31:10 |
Hiddenhausener |
76 |
13 |
0 |
63 |
0 days 05:13:50 |
9ix |
71 |
46 |
1 |
24 |
0 days 12:34:24 |
KoiAndBlueBird |
71 |
32 |
3 |
36 |
0 days 01:25:15 |
UE_Su |
66 |
46 |
9 |
11 |
0 days 04:42:27 |
MarcPhi |
66 |
28 |
28 |
10 |
0 days 11:35:27 |
Backpfeifenolga |
65 |
34 |
0 |
31 |
0 days 04:16:34 |
dkf2010 |
56 |
37 |
1 |
18 |
0 days 03:42:05 |
univalence |
55 |
27 |
8 |
20 |
0 days 01:28:59 |
R0bst3r |
53 |
8 |
0 |
45 |
0 days 01:19:46 |
Henry572 |
51 |
42 |
0 |
9 |
0 days 07:23:38 |
hiierundda |
48 |
24 |
12 |
12 |
0 days 12:11:53 |
creabaluti |
46 |
25 |
0 |
21 |
0 days 06:03:54 |
J_Lo_BKG |
46 |
36 |
2 |
8 |
0 days 06:50:22 |
complete_gth |
43 |
12 |
0 |
31 |
0 days 00:47:57 |
lovelyfurball88 |
42 |
28 |
3 |
11 |
0 days 06:11:52 |
pyram |
40 |
34 |
2 |
4 |
0 days 11:54:07 |
geo_thom |
37 |
13 |
0 |
24 |
0 days 03:45:18 |
vogelfreier |
36 |
21 |
4 |
11 |
0 days 09:16:08 |
Fischkopp0815 |
34 |
19 |
1 |
14 |
0 days 04:09:40 |
CyclingHannes |
31 |
23 |
6 |
2 |
0 days 14:32:28 |
wungasaurus |
31 |
21 |
5 |
5 |
0 days 04:28:57 |
Airfall |
30 |
13 |
5 |
12 |
0 days 00:51:34 |
HektorSchlegel |
26 |
19 |
5 |
2 |
0 days 06:40:59 |
CasGroenigen |
26 |
23 |
1 |
2 |
0 days 05:30:17 |
_klaas_ |
24 |
14 |
0 |
10 |
0 days 01:04:25 |
janolezab |
20 |
14 |
3 |
3 |
0 days 03:00:42 |
Ygramul |
19 |
14 |
1 |
4 |
0 days 03:46:18 |
Rhodez |
19 |
7 |
1 |
11 |
0 days 00:21:12 |
FastLukas |
19 |
9 |
1 |
9 |
0 days 00:26:25 |
luca sski |
17 |
16 |
0 |
1 |
0 days 02:24:15 |
Lesiakower |
16 |
6 |
8 |
2 |
0 days 00:58:23 |
rik_ |
16 |
9 |
0 |
7 |
0 days 00:37:27 |
taire |
16 |
7 |
2 |
7 |
0 days 00:50:08 |
zwombie |
15 |
11 |
3 |
1 |
0 days 04:35:34 |
SammyJM |
15 |
12 |
0 |
3 |
0 days 04:23:05 |
ibanez |
14 |
12 |
1 |
1 |
0 days 02:29:34 |
Karthoo |
11 |
0 |
0 |
11 |
0 days 00:00:59 |
CaptainFehlentscheidung |
11 |
5 |
2 |
4 |
0 days 01:29:47 |
Puntertje |
11 |
4 |
1 |
6 |
0 days 00:41:28 |
Awania Morish |
11 |
6 |
5 |
0 |
0 days 04:19:01 |
MichaelFS |
11 |
0 |
0 |
11 |
0 days 00:12:42 |
wkdgs |
10 |
5 |
0 |
5 |
0 days 00:14:40 |
Luuubb |
10 |
4 |
1 |
5 |
0 days 00:59:39 |
Sonstige* |
374 |
183 |
62 |
129 |
2 days 17:54:13 |
*) 117 weitere Mapper haben weniger als 10 Tasks bearbeitet
Hier noch eine detaillierte Aufschlüsselung der Changesets. Neben den Gebäuden wurden auch die umliegenden Daten verbessert. So wurden 1.000 neue Landuse-Flächen und fast 1.000 neue Highways hinzugefügt. Dass über 130,000 Nodes verändert wurden, bedeutet hoffentlich, dass viele vorhandene Gebäude verbessert wurden.
Mapper |
create building=yes |
create building=* |
create buildings per hour |
create landuse |
create highway |
create node |
create way |
create relation |
modify building=yes |
modify building=* |
modify landuse |
modify highway |
modify node |
modify way |
modify relation |
delete node |
delete way |
delete relation |
söm4324 |
41547 |
176 |
214 |
5 |
21 |
15 |
140 |
0 |
1425 |
319 |
98 |
300 |
33747 |
306 |
7 |
3068 |
356 |
1 |
theophrastos |
8456 |
257 |
124 |
166 |
21 |
17 |
132 |
0 |
410 |
166 |
567 |
233 |
11534 |
137 |
8 |
701 |
61 |
1 |
Geofreund1 |
21718 |
1485 |
128 |
43 |
138 |
2077 |
336 |
7 |
4558 |
1480 |
268 |
738 |
17122 |
664 |
46 |
1783 |
136 |
0 |
fx99 |
10543 |
311 |
249 |
150 |
18 |
14 |
76 |
0 |
83 |
126 |
686 |
84 |
3754 |
222 |
0 |
637 |
43 |
3 |
hfs |
8153 |
9 |
120 |
113 |
50 |
14 |
134 |
0 |
1303 |
158 |
202 |
95 |
5260 |
108 |
0 |
892 |
54 |
2 |
Rainero |
11886 |
3465 |
102 |
110 |
65 |
20 |
174 |
0 |
1250 |
446 |
432 |
559 |
20192 |
189 |
12 |
1473 |
113 |
7 |
puma515 |
726 |
283 |
107 |
3 |
2 |
9 |
49 |
2 |
68 |
86 |
31 |
23 |
1379 |
18 |
0 |
73 |
4 |
0 |
martinst |
2237 |
3 |
97 |
0 |
17 |
2 |
364 |
0 |
80 |
19 |
28 |
24 |
927 |
10 |
0 |
42 |
6 |
0 |
EvaUnterwegs |
4519 |
8 |
289 |
3 |
4 |
0 |
2 |
0 |
223 |
47 |
44 |
8 |
2259 |
12 |
0 |
112 |
10 |
0 |
googlenaut |
14799 |
35 |
133 |
82 |
18 |
0 |
410 |
0 |
929 |
254 |
92 |
59 |
14061 |
75 |
0 |
1186 |
135 |
2 |
BeKri |
3965 |
57 |
52 |
76 |
175 |
43 |
307 |
2 |
340 |
252 |
400 |
734 |
10878 |
326 |
31 |
848 |
68 |
3 |
Zkwosch |
492 |
0 |
100 |
6 |
14 |
0 |
9 |
0 |
1 |
0 |
5 |
17 |
35 |
3 |
0 |
2 |
0 |
0 |
Tim-o |
2583 |
0 |
334 |
2 |
6 |
0 |
4 |
0 |
8 |
0 |
4 |
10 |
159 |
2 |
0 |
15 |
2 |
0 |
joko_BKG |
693 |
0 |
75 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
2 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
huozhe |
1648 |
1 |
159 |
4 |
5 |
49 |
5 |
0 |
9 |
0 |
27 |
15 |
85 |
8 |
0 |
62 |
4 |
0 |
rubberduck9999 |
1817 |
21 |
94 |
0 |
1 |
93 |
5 |
0 |
20 |
1 |
2 |
3 |
172 |
0 |
0 |
6 |
0 |
0 |
Piet183 |
133 |
15 |
20 |
39 |
3 |
0 |
15 |
1 |
20 |
17 |
111 |
30 |
977 |
45 |
0 |
383 |
36 |
1 |
noname1477 |
2291 |
10 |
94 |
11 |
20 |
4 |
11 |
0 |
21 |
3 |
25 |
54 |
329 |
8 |
0 |
43 |
0 |
0 |
wobi9000 |
2085 |
46 |
132 |
62 |
2 |
0 |
71 |
0 |
84 |
18 |
61 |
39 |
886 |
26 |
0 |
115 |
9 |
0 |
seichter |
244 |
0 |
9 |
9 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
4 |
0 |
10 |
0 |
0 |
2 |
1 |
0 |
The_Nickname |
1839 |
2 |
49 |
5 |
183 |
8 |
39 |
0 |
87 |
10 |
6 |
165 |
1088 |
4 |
4 |
139 |
11 |
0 |
DoloresReis |
242 |
259 |
64 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
3 |
1 |
0 |
4 |
1 |
0 |
masse_BKG |
769 |
0 |
88 |
0 |
0 |
0 |
16 |
0 |
16 |
0 |
1 |
0 |
76 |
0 |
0 |
9 |
6 |
0 |
kutt_bkg |
786 |
0 |
90 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
43 |
1 |
0 |
0 |
6 |
0 |
0 |
26 |
0 |
0 |
osm-user12 |
813 |
9 |
53 |
6 |
11 |
1 |
9 |
0 |
24 |
2 |
19 |
20 |
239 |
8 |
0 |
45 |
3 |
0 |
mcliquid |
506 |
42 |
218 |
11 |
3 |
1 |
9 |
0 |
30 |
11 |
20 |
11 |
82 |
11 |
0 |
22 |
7 |
0 |
Hiddenhausener |
190 |
41 |
44 |
9 |
5 |
1 |
4 |
0 |
12 |
15 |
43 |
28 |
596 |
10 |
0 |
109 |
5 |
0 |
9ix |
7 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
KoiAndBlueBird |
276 |
0 |
194 |
2 |
14 |
23 |
11 |
0 |
1 |
0 |
1 |
11 |
15 |
1 |
0 |
6 |
1 |
0 |
UE_Su |
568 |
0 |
121 |
16 |
4 |
0 |
2 |
0 |
3 |
5 |
32 |
7 |
126 |
11 |
0 |
81 |
0 |
0 |
MarcPhi |
365 |
9 |
32 |
0 |
0 |
0 |
13 |
0 |
10 |
0 |
1 |
6 |
118 |
2 |
0 |
6 |
0 |
0 |
Backpfeifenolga |
753 |
2 |
177 |
1 |
9 |
0 |
26 |
0 |
8 |
2 |
6 |
21 |
109 |
1 |
0 |
64 |
11 |
0 |
dkf2010 |
636 |
0 |
172 |
3 |
0 |
0 |
2 |
0 |
28 |
5 |
0 |
1 |
254 |
1 |
0 |
4 |
0 |
0 |
univalence |
199 |
0 |
134 |
0 |
6 |
0 |
6 |
0 |
0 |
0 |
2 |
4 |
7 |
0 |
0 |
4 |
1 |
0 |
R0bst3r |
50 |
6 |
42 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
2 |
0 |
4 |
2 |
10 |
0 |
0 |
6 |
0 |
0 |
Henry572 |
993 |
21 |
137 |
4 |
2 |
0 |
0 |
0 |
1 |
2 |
19 |
15 |
58 |
9 |
0 |
18 |
1 |
0 |
hiierundda |
970 |
1 |
80 |
0 |
8 |
6 |
0 |
0 |
128 |
19 |
2 |
18 |
524 |
1 |
0 |
80 |
16 |
0 |
creabaluti |
327 |
5 |
55 |
0 |
6 |
1 |
12 |
0 |
1 |
0 |
4 |
8 |
92 |
1 |
0 |
6 |
0 |
0 |
J_Lo_BKG |
458 |
0 |
67 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
8 |
0 |
0 |
0 |
12 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
complete_gth |
19 |
151 |
213 |
1 |
0 |
0 |
6 |
0 |
2 |
0 |
1 |
7 |
20 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
lovelyfurball88 |
578 |
150 |
117 |
0 |
0 |
0 |
35 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
24 |
0 |
0 |
2 |
0 |
0 |
pyram |
1334 |
25 |
114 |
22 |
24 |
0 |
15 |
0 |
100 |
10 |
41 |
115 |
1194 |
52 |
1 |
191 |
20 |
0 |
geo_thom |
32 |
2 |
9 |
3 |
1 |
12 |
2 |
0 |
0 |
0 |
5 |
4 |
29 |
2 |
0 |
18 |
1 |
0 |
vogelfreier |
329 |
0 |
35 |
23 |
2 |
1 |
6 |
0 |
88 |
14 |
52 |
62 |
820 |
34 |
1 |
284 |
8 |
0 |
Fischkopp0815 |
311 |
14 |
78 |
3 |
4 |
0 |
0 |
0 |
63 |
12 |
17 |
13 |
657 |
4 |
3 |
39 |
4 |
0 |
CyclingHannes |
75 |
1 |
5 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
14 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
wungasaurus |
1254 |
4 |
281 |
0 |
0 |
0 |
11 |
0 |
77 |
0 |
2 |
5 |
225 |
1 |
0 |
20 |
2 |
0 |
Airfall |
165 |
0 |
192 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
2 |
0 |
0 |
1 |
32 |
1 |
0 |
7 |
2 |
0 |
HektorSchlegel |
868 |
0 |
130 |
0 |
0 |
3 |
3 |
0 |
6 |
1 |
0 |
1 |
60 |
2 |
0 |
8 |
2 |
0 |
CasGroenigen |
889 |
0 |
161 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
5 |
0 |
1 |
83 |
3 |
0 |
0 |
0 |
0 |
_klaas_ |
94 |
0 |
88 |
2 |
4 |
0 |
0 |
0 |
4 |
0 |
2 |
5 |
31 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
janolezab |
85 |
0 |
28 |
0 |
1 |
0 |
3 |
0 |
2 |
0 |
1 |
3 |
33 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
Ygramul |
454 |
1 |
121 |
0 |
2 |
0 |
8 |
0 |
16 |
1 |
0 |
1 |
48 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
Rhodez |
27 |
0 |
76 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
3 |
0 |
14 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
FastLukas |
72 |
0 |
164 |
0 |
3 |
0 |
0 |
0 |
6 |
1 |
0 |
2 |
23 |
0 |
0 |
6 |
1 |
0 |
luca sski |
245 |
0 |
102 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
0 |
0 |
30 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
Lesiakower |
122 |
0 |
125 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
5 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
rik_ |
57 |
0 |
91 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
15 |
0 |
2 |
2 |
88 |
1 |
0 |
6 |
0 |
0 |
taire |
24 |
0 |
29 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
zwombie |
345 |
0 |
75 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
3 |
1 |
1 |
7 |
85 |
2 |
0 |
10 |
0 |
0 |
SammyJM |
447 |
0 |
102 |
0 |
3 |
0 |
2 |
0 |
0 |
1 |
0 |
5 |
20 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
ibanez |
8 |
225 |
93 |
1 |
0 |
0 |
13 |
0 |
0 |
8 |
0 |
1 |
33 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
CaptainFehlentscheidung |
89 |
0 |
59 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
5 |
0 |
0 |
0 |
4 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
Puntertje |
121 |
0 |
175 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
7 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
Awania Morish |
37 |
0 |
9 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
12 |
0 |
0 |
15 |
1 |
0 |
wkdgs |
65 |
16 |
331 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
2 |
4 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
Luuubb |
150 |
1 |
152 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
4 |
0 |
2 |
2 |
22 |
0 |
0 |
9 |
1 |
0 |
total |
163384 |
7350 |
123 |
1056 |
951 |
2476 |
2577 |
12 |
11761 |
3538 |
3462 |
3708 |
132299 |
2354 |
122 |
13064 |
1190 |
21 |
In dieser Karte ist dargestellt, welcher Mapper pro Wabe am meisten Tasks erledigt hat. Daran kann man schön sehen, dass die aktivsten Mapper versuchen, zuerst “ihre” Region abzuarbeiten.
Zeitlicher Verlauf
Passend zur Karte oben habe ich hier noch eine interessante Karte, die den zeitlichen Ablauf visualisiert. Jede Wabe ist danach eingefärbt, wann der letzte Task darin erledigt wurde. Man kann schön sehen, wie sich die Aktivität Region für Region voranarbeitet.
Not an Issue – falsch positive Meldungen
Es gab ja einige Diskussionen darüber, dass es zu viele falsch positive Meldungen gab und der Anteil von Tasks, die als “Not an Issue” zu schließen waren, zu hoch war.
Die Verteilung der “Not an Issue” war regional sehr unterschiedlich – wenn man Pech hatte und in einem solchen Gebiet gestartet hat, konnte durchaus der Eindruck entstehen, dass “alle” Tasks “Not an Issue” wären.
Ich woltle wissen, ob man “Not an Issue”-Tasks schon anhand der geometrischen Eigenschaften hätte ausfiltern können. Das folgende Diagramm stellt den Anteil der Tasks dar, die “Fixed” wurden, eingeteilt nach der Fläche in m² der Landnutzungsfläche und nach dem Anteil der Fläche, der durch Gebäude bedeckt ist.
Bei den sehr kleinen Flächen < 10.000 m², die auch am häufigsten vorkommen, ist der Anteil von “Fixed” in der Tat kleiner.
Einfluss auf Fortschritt erfasster Gebäude in Deutschland
Zuguterletzt wollte ich noch auswerten, ob diese Challenge einen nennenswerten Einfluss auf die erfassten Gebäude in Deutschland hatte? Im Diagramm sieht man, dass es weiterhin einen stetigen Zuwachs an Gebäuden gibt. Ca. 20 % der in diesem Zeitraum neu hinzugekommenen Gebäude sind im Rahmen der Challenge entstanden.