Menschliche Siedlungen aller Form und Größe sind eines der wichtigsten Elemente, welche in OpenStreetMap erfasst werden. Der häufigste Objekttyp in der OSM-Datenbank sind Gebäude, es gibt über 110 Millionen davon. Ihre Verbreitung in OSM und die Bedeutung im täglichen Leben machen Gebäude zu einem anschaulichen Beispiel, um die Erfassungspraxis in OSM und die damit verbundenen Problemen zu erläutern. Ich möchte hier einen kritischen Blick auf die verschiedenen Ebenen werfen, auf denen Siedlungen in OpenStreetMap erfasst werden, darauf wie diese Daten in der Karte dargestellt werden, was für Probleme sich hieraus ergeben und was man dagegen tun kann.

Es gibt oberhalb der Ebene der Gebäude noch eine Reihe von Formen, in denen Siedlungen in OSM erfasst werden:

• Siedlungen mit Namen beliebiger Größe werden als Punkte mit dem Tag place=city|town|village|... erfasst. Viele Karten verwenden diese Daten, um die Siedlungen mit einer Punktmarkierung zu versehen, der Standard-OSM-Stil jedoch nicht. Auch dort werden diese Daten jedoch verwendet, um die Beschriftungen zu platzieren. Diese Punkte stellen die Primären Datenobjekte dar, welche die jeweiligen Siedlung als Ganzes repräsentieren.
• Viele größere Siedlungen bilden eine administrative Einheit welche als Gebiet mit boundary=administrative erfasst wird. Dies ist jedoch eigentliche keine Erfassung der Siedlung selbst, da die administrativen Grenzen im Grunde unabhängig von der eigentlichen Siedlung sind.
• Zusätzliche erfolgt die Erfassung städtischer Landnutzungen wie landuse=residential|commercial|industrial|...

Punktbasierte Beschiftungen im Standardstil	Punktmarkierungen im 'Humanitarian'-Stil	administrative Grenzen

Der interessante Teil hier ist die Erfassung der Landnutzung. Ich verwende die Landnutzungs-Erfassung in Städten gerne als Beispiel dafür, dass die Erfassung-Praxis in OSM mehrere Generalisierungs-Ebenen gleichzeitig erfasst und dadurch im Grunde eigene Kernprinzipien des Projektes verletzt.

Nehmen wir zum Beispiel landuse=residential. In OSM ist es allgemein üblich, bei der Erfassung von Wohngebieten ein Landnutzungs-Polygon um die Wohngebäude herum zu zeichnen. Dies umfasst gewöhnlich die kompletten Grundstücke, auf denen sich die Häuser befinden, mit Gärten, Einfahrten, Parkplätzen, Mauern, Hecken usw. Ebenso meist mit einbezogen werden kleinere Straßen mit ihren Bürgersteigen sowie Gemeinschaftsflächen wie Spielplätze, allgemeine kleinere Grünflächen und ähnliches. Das landuse=residential charakterisiert dabei jedoch eigentlich nicht alle diese Objekte, sondern lediglich die Gebäude in diesem Bereich. Sind das keine Wohnhäuser, sondern Bürogebäude oder Läden, dann ergibt sich ein anderer landuse, auch wenn ansonsten alles gleich bleibt.

Beispiel für landuse=residential (Ein Klick auf das Bild zeigt die Umrisse des Polygons)	landuse=commercial	landuse=industrial

landuse=residential und andere städtische Landnutzungen sind also im Grunde Erfassungen der Siedlungsgebiete auf einer über den Einzelgebäuden liegenden Generalisierungsebene. Dabei stellt sich natürlich die Frage, auf welchem Maßstab diese Generalisierung erfolgt. Gibt es in einem Wohngebiet ein oder zwei Geschäfte, werden diese gewöhnlich einfach im landuse=residential eingeschlossen. Städte unterscheiden sich in ihrer Struktur und es gibt keine dokumentierten Regeln - weder dazu wie strikt beispielsweise Wohn- und Gewerbegebiete getrennt werden noch dazu wie knapp das Landuse-Polygon die Gebäude umschließt. Allerdings ist weitgehend etabliert, dass größere Straßen, Flüsse sowie Parks und andere größere Flächen den Landuse unterbrechen so dass die meisten Städtischen Landnutzungs-Polygone nicht mehr als einige hundert Meter groß sind. Der Grad der Generalisierung hängt auch davon ab, wie dertailliert generell die Erfassung in einem Gebiet ist. Falls in anderen Aspekten sehr kleine Details erfasst werde, wird auch die Landnutzung oft feingliedriger gezeichnet.

Die Darstellung von Siedlungen in der Karte

Die oben angegebene Liste der Formen, in welchen Siedlungen in OSM erfasst werden, ist recht vollständig. Hierdurch ergibt sich bei der Produktion von Karten verschiedener Maßstäbe auf OpenStretMap-Basis ein Problem. Auf Übersichtskarten werden die erfassten Punkte verwendet, um Beschriftungen und ggf. Markierungspunkte zu platzieren. Auf detaillierten Karten stellt man die Landnutzungs-Polygone und die Gebäude dar. Bei mittleren Maßstäben jedoch, in der Bildschirmdarstellung bei Pixelgrößen von einigen hundert Metern bis ein paar Kilometern fehlen jedoch geeignete Daten. Für diese Maßstäbe müsste man größere Städte differenzierter darstellen, als mit einem Punkt, da sie sich meist über viele Kilometer ausdehnen. Die Landnutzungspolygone jedoch sind zu detailliert für diesen Zweck, eine typische Großstadt enthält größere Bereiche, die nicht zu einer der städtischen Flächennutzungen gehören, so dass erhebliche Lücken in der Landnutzungsaufteilung entstehen, etwa durch Grünflächen verschiedener Art, größere Straßen und Gewässer.

städtische Landnutzung in Hannover in OSM

Was man hier bräuchte ist ein stärker generalisierter Datensatz der Städte, welcher jeweils das komplette Stadtgebiet abdeckt, einschließlich der Bereiche innerhalb der Stadt, die eigentlich nicht städtische Landnutzung darstellen. Hierfür wäre drei Ansätze denkbar:

1. Man könnte solche Daten zusätzlich in der OSM-Datenbank erfassen.
2. Man besorgt sich derartige Daten anderswo.
3. Man erzeugt diese Daten aus dem, was sich bereits in der Datenbank befindet, also den Gebäude- und Landnutzungs-Daten.

Die erste Möglichkeit ist vermutlich eine schlechte Idee - es gibt ja bereits zwei Ebenen der Erfassung, die Einzelgebäude und die Landnutzungs-Polygone und diese führen bereits zu erheblichen Inkonsistenzen, wenn das eine nicht zum anderen passt. Die Probleme, welche sich daraus ergeben, werden im Folgenden noch thematisiert. Eine dritte Form der Erfassung hinzuzufügen würde diese Probleme nur noch verstärken.

Die zweite Möglichkeit ist das, was im Standardstil bei OpenStreetMap derzeit verwendet wird. Hierzu dient ein Datensatz mit builtup areas aus der VMAP0-Datenbank. Dieser enthält Polygone mit einer Detailliertheit, welche für mittlere Maßstäbe in OSM geeignet ist. Diese Daten sind jedoch sehr alt und in der Qualität sehr ungleichmäßig. Man kann das am folgenden Ausschnitt aus Europa sehen:

VMAP0 builtup areas in Europa

wo im Süden Russlands und in der Ukraine eine recht dichte Abdeckung besteht während im Süden Europas nur Stellenweise Daten vorhanden sind. Diese Daten waren bereits bei ihrer Erfassung ungenau und sind es heute umso mehr. Unnötig zu erwähnen, dass sie nicht zu den übrigen Daten in der OSM-Datenbank passen.

Derzeit werden diese Daten im OSM-Standardstil bei den Zoomstufen 8 und 9 verwendet - zu sehen in den folgenden Beispielen. Die VMAP0-Daten sind jeweils in hellgrau dargestellt.

zoom=8	zoom=9	zoom=10

Natürlich gibt es mittlerweile neuere und genauere Datensätze für städtische Landnutzung wie zum Beispiel hier - es ist jedoch in jedem Fall etwas merkwürdig, dass eine OSM-Karte für etwas auf externe Daten zurückgreifen muss, was eigentlich innerhalb des Projektes detailliert erfasst wird.

Die Generalisierung der OSM-Siedungsdaten

Dies führt uns zur dritten Möglichkeit, nämlich die benötigten Informationen aus den Daten in der OSM-Datenbank abzuleiten. Ich habe die grundsätzliche Idee der geometrischen Generalisierung am Beispiel der Küstenlinie schon mal erläutert. Der Zweck ist es, Details, welche man beim Zielmaßstab der Karte nicht vernünftig darstellen kann, aus den Daten zu entfernen. Sinnvollerweise fängt man hierfür bei den Landnutzungspolygonen an. Wie man in der zuvor gezeigten Illustration sehen kann, muss man vor allem die Lücken zwischen den verschiedenen Flächen schließen, welche sich durch Straßen und ähnliches ergeben. Denn diese würden das Erscheinungsbild der Karte stören und daneben die Geschwindigkeit der Darstellung beeinträchtigen.

Das Problem dabei ist jedoch, dass die Erfassung der städtischen Landnutzung oft unvollständig ist. Dies gilt insbesondere für Innenstadt-Bereiche, wo viele Gebäude gemischt genutzt werden so dass weder landuse=retail noch landuse=residential wirklich passen. Man kann dies am folgenden Beispiel von Prag sehen:

OSM-Landnutzungs-Daten in Prag (orange) und die VMAP0-Daten (red)

Neben den Landnutzungsdaten gibt es natürlich die Gebäude. Hier eine Darstellung davon in der selben Gegend:

OSM-Gebäude-Daten in Prag und die VMAP0-Daten (red)

In diesem Fall sind die Gebäude-Daten wesentlich genauer und vollständiger. Es gibt jedoch natürlich auch Gegenden auf der Erde, wo Gebäudeinformationen weitgehend fehlen.

Eine dritte Möglichkeit bieten die Straßen - Eine eigentlich naheliegende Idee, wenn man sich die Karte bei Zoomstufe 10 anschaut wie im Budapest-Beispiel oben. Das dunkle Grau in der Karte sind dabei nicht die städtischen Landnutzungen sondern die Straßen. Die Straßendichte ist ein möglicher Indikator für Siedlungsbereiche - dieser kann jedoch auch in die Irre führen, da es auch andere Bereiche mit großer Straßendichte gibt, beispielsweise in der Nähe größerer Verkehrsknoten, welche sich nicht notwendigerweise bei von Siedlungen befinden.

Der wichtigste Grund für die Verwendung der Straßen liegt darin, dass sowohl Gebäude als auch städtische Landnutzung oft nicht erfasst sind, so zum Beispiel in weiten Teilen der USA und Japans. In solche Fällen sind die Straßen die einzigen Elemente in der OSM-Datenbank, welche einen Anhaltspunkt für die Identifikation von Siedlungen liefern.

Durch Kombination von Landnutzungsdaten, Gebäuden und Straßen kann man somit versuchen, die Unvollständigkeiten und Inkonsistenzen in diesen drei verschiedenen Datensammlungen zu überbrücken. Unterhalb sieht man drei Beispiele für das Ergebnis aus diesem Ansatz aus verschiedenen Teilen der Welt - Prag als eruopäische Stadt mit detaillierter Erfassung von Gebäuden und Straßen aber mit unvollständigen Landnutzungsdaten, Sioux City als typische US-Stadt mit Erfassung der Gebäude nur in der Nähe des Stadtzentrums und ansonsten nur importierten Straßendaten. Und schließlich Dar es Salaam als afrikanische Stadt mit recht ungleichmäßiger Erfassung und dertaillierten Daten nur in kleinen Bereichen. Im letzten Fall kann man auch gut sehen, dass die VMAP0 sehr unvollständig sind. Durch einen Klick auf auf die Bilder kann man die OSM-Karte mit den generalisierten Umrissen überlagert aufrufen.

Prag	Sioux City	Dar es Salaam

Diese drei Beispiele sind mit den selben Einstellungen bearbeitet. Idealerweise sollte man diese natürlich and die lokalen Gegebenheiten und den jeweiligen Erfassungsstil anpassen. Wenn die Erfassung von Gebäuden und Landnutzung recht vollständig ist, sollte man besser auf die zusätzliche Berücksichtigung der Straßendaten verzichten.

Gebäude (schwarz) und städtische Landnutzung (orange) in Prag zusammen mit den generalisierten Polygonen (blau), Link führt zu größerer Ansicht.

Der Zielmaßstab dieser Bearbeitungen liegt etwa bei den Zoomstufen 8-10. Bei z=10 dominieren im Standardstil wie gesagt die Straßen. Für eine gute Lesbarkeit der Karte wäre es jedoch sicher besser, die kleinen Straßen bei diesem Maßstab nicht darzustellen.

Das Problem bei der Verwendung der Gebäude- wie auch der Straßendaten liegt in der großen dabei zu bearbeitenden Datenmengen. Folglich ist die Anwendung des Verfahrens auf die ganze Erde nicht ganz einfach. Es sollte jedoch im Grunde möglich sein, Teile dieser Verarbeitung inkrementell durchzuführen, so dass es nicht notwendig ist, bei jeder Änderung alles neu zu machen, sondern dass man stattdessen fortlaufend die Änderungsätze in die Datenbasis einarbeitet.

Verwendung der generalisierten Siedlungsdaten in einer Karte

Um auszuprobieren, wie die so verarbeiteten OSM-Daten in der Karte aussehen, kann man die generalisierten Polygone in Web-Mercator-Projektion hier herunterladen. Diese basieren auf den Städtischen Landnutzungspolygonen den Gebäuden und den Straßen aus OpenStreetmap. Bei der Verwendung ist es wichtig, andere, nicht explizit generalisierte Daten über diese Polygone zu zeichnen, insbesondere Wasserflächen.

Diese Dateien werden unter der Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Lizenz bereitgestellt. Die Daten sind © OpenStreetMap-Mitwirkende. Einige mögen sich fragen, warum diese nicht unter ODBL stehen wie die OSM-Daten - das liegt daran, dass die generalisierten Polygone nur eine Darstellung der Daten und damit nicht gedacht (und auch nicht geeignet) sind, dass man die ursprünglichen Gebäude- und Landnutzungsdaten aus diesen extrahiert. Daher handelt es sich um ein 'produced work' entsprechend der ODBL.

• builtup_osm_3857.zip (25 MB) gezipptes shapefile mit Siedlungs-Polygonen

Ganz generell ist es bei den Siedlungen eher notwendig, die Parameter der Generalisierung an die jeweilige Verwendung anzupassen, als bei Küstenlinien und Gletschern. Die Siedlungen haben in der Realität gewöhnlich keine klar definierten Umrisse und es ist eine subjektive Entscheidung, in wie fern man isoliert stehende Gebäude als Teil einer nahen Siedlung ansieht. Solche subjektiven Entscheidungen müssen sich in den Generalisierungseinstellungen wiederspiegeln. Die Verarbeitung der OSM-Siedlungsdaten wird auch als kundenspezifische Produktion bei den Datenprodukten auf services.imagico.de verfügbar sein. Die folgende Karte zeigt zum Beispiel die Integration von Siedlungsdaten auf OSM-Basis in eine allgemeine Landbedeckungs-Darstellung - was sich in der Verarbeitung ein bisschen von der oben erläuterten Polygon-basierten Generalisierung unterscheidet.

Beispiel einer Kartendarstellung unter Verwendung generalisierter OSM-Siedlungsdaten

Christoph Hormann, April 2014