Die Crowdmapping App MapSwipe nutzt nun auch Straßenbilder. Diese neue Funktion ermöglicht Kartierungsprozesse, die eine hohe Präzision erfordern, wie beispielsweise die Erkennung von Müll auf der Straße.
Die MapSwipe App
MapSwipe ist eine frei zugängliche App, mit der Freiwillige fehlende Geodaten unkompliziert kartieren können. Dadurch können globale Kartierungsaktivitäten koordinierter und effizienter gestaltet werden.
Freie und zuverlässige Geodaten sind in vielen Bereichen von hoher Bedeutung, von Mobilitätsforschung und Stadtplanung über den humanitären Einsatz bis hin zum Katastrophenmanagement. Durch die Nutzung einer einfachen mobilen oder Web-App können Freiwillige dazu beitragen, die fehlenden Daten zu erheben. Dafür wischen sie auf ihrem Smartphone durch eine Reihe von Bildern und klicken auf gewünschte Merkmale wie beispielsweise Gebäude, um diese zu identifizieren.
MapSwipe wird von einem engagierten Team an Freiwilligen verwaltet und technisch durch HeiGIT, in Zusammenarbeit mit dem Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT), dem Britischen Roten Kreuz, dem Amerikanischen Roten Kreuz, der GIScience-Forschungsgruppe an der Universität Heidelberg sowie Médecins Sans Frontières, begleitet.
Seit der Veröffentlichung im Jahr 2016 ist MapSwipe zu einer Community mit über 85.000 Nutzende gewachsen, die seitdem gemeinsam mehr als 1,3 Millionen Quadratkilometer kartiert haben. Seit einigen Jahren arbeiten wir mit HOT zusammen, um die Funktionen der App kontinuierlich zu erweitern, was 2024 durch die Veröffentlichung der Web-App Version und die Entwicklung neuer Projektarten und Funktionen umgesetzt werden konnte.
Neue Funktion: Straßenbilder
Die neueste MapSwipe-Version ermöglicht nicht nur die Nutzung von Satellitenbildern, sondern enthält auch einen neuen Projekttypen, mit dem Straßenbilder und 360-Grad-Panorama-Aufnahmen verwendet werden können.
Bisher hatte sich MapSwipe ausschließlich auf Satellitenbilder gestützt, die nur die Kartierung der von oben sichtbaren Infrastruktur wie Gebäude und Straßen ermöglichten. Mit dem neuen Update bietet MapSwipe nun auch Straßenbilder, die über eine deutlich höhere Auflösung verfügen und die Kartierungsmöglichkeiten wesentlich erweitern.
Mittels dieser neuen Funktion können Freiwillige nicht nur neue Objekte identifizieren, sondern auch bereits bestehenden Objekten genauere Attribute und Wahrnehmungen zuweisen. Diese können beispielsweise Informationen zur Straßenbeschaffenheit, der Gebäudenutzung, aber auch zur Grünheit oder Sicherheit eines Gebiets liefern.
Nutzenden wird es aus der Ferne heraus ermöglicht, Straßen, Gebäudefunktionen oder andere Merkmale zu klassifizieren. Durch das Beantworten von Fragen wie „Ist diese Straße gepflastert?“, „Befindet sich Abfall in diesem Bereich?“ oder „Handelt es sich hier um eine Gesundheitseinrichtung?“ werden diese Informationen gesammelt.
Zurzeit werden für die Umsetzung dieser MapSwipe-Funktion die Straßenbilder von Mapillary genutzt, jedoch besteht die Möglichkeit, zukünftig auch andere verfügbare Bildquellen und weitere Anbieter hinzuzufügen.
Mit MapSwipe kann man Abfallhaufen in den von OpenMap Development Tanzania aufgenommenen Straßenbilder von Dar es Salaam (Tansania) finden (Screenshot)
Anwendungsfall: Erkennung von Straßenabfällen
Der neue Projekttyp zur Nutzung von Straßenbildern konnte bereits in einem Forschungsprojekt eingesetzt werden, welches das Ziel hatte, Abfall in den Straßen von Dar es Salaam in Tansania zu erkennen.
Für das Gebiet von Dar es Salaam stellt die Abfallentsorgung eine Herausforderung dar. Deutlich wird dies am durch die Stadt fließenden Msimbazi-Fluss, der aufgrund illegaler Abfallentsorgung der meistverschmutzte Fluss Ostafrikas ist. Die zuverlässige Erkennung von Abfällen auf der Straße bietet die Möglichkeit, die Reinigungsmaßnahmen zu optimieren und somit den damit zusammenhängenden Gesundheitsrisiken vorzubeugen.
Dazu wurden die Straßenbilder zunächst manuell mittels MapSwipe klassifiziert, wobei die Nutzenden jene Bilder markierten, auf denen Abfälle erkennbar waren. Diese bereits klassifizierten Bilder werden später dafür genutzt, ein Modell zur Bilderkennung zu trainieren, welches eine automatische Erkennung ermöglicht und somit die Abfallerkennung in einem größeren Maßstab umsetzt.
Das Projekt wurde in Kooperation mit OpenMap Development Tanzania durchgeführt, welches die benötigten Straßenbilder bereitgestellt hat.
Ausblick
MapSwipe bietet eine Vielzahl an weiteren Anwendungsmöglichkeiten: „Mit Straßenbildern kommen wir der Umgebung noch näher“ sagt Nicole Siggins, Tech Lead for Partner Engagenment bei HOT. „Dieses Level an Detailgenauigkeit ist von unschätzbarem Wert für Projekte wie Katastrophenschutzplanung, Stadtentwicklung und Umweltüberwachung“.
Zusätzlich zu weiteren Nutzungsmöglichkeiten der App, arbeiten wir kontinuierlich an der Weiterentwicklung der Software von MapSwipe. Wir wollen die Effizienz und Genauigkeit der Anwendung verbessern, indem wir beispielsweise KI-Methoden integrieren.
Um mehr zu MapSwipe zu erfahren oder es für deine eigenen Projekte zu nutzen, kontaktiere uns unter humanitarian@heigit.org.
Folge unseren Social-Media-Kanälen und unserem Blog, um über zukünftige Entwicklungen und Veröffentlichungen zu diesem und weiteren Geoinformatik-Projekten in den Bereichen Mobilität, humanitäre Hilfe und Datenanalyse informiert zu bleiben.
Referenzen
Steffen Knoblauch, Levi Szamek, Jonas Wenk, Iddy Chazua, Innocent Maholi, Maciej Adamiak, Sven Lautenbach, and Alexander Zipf. 2024. UAV-Assisted Municipal Solid Waste Monitoring for Informed Disposal Decisions. In Proceedings of the 2024 International Conference on Information Technology for Social Good (GoodIT ’24). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 105–113. https://doi.org/10.1145/3677525.3678649
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