ohsome
© OpenStreetMap and contributors
ohsomeHex
Web-basierte Applikation zum Erkunden der OSM Historie
© OpenStreetMap and contributors
ohsome Dashboard
Interaktive Analysen und statistische Auswertungen der OSM Historie mit individuellen Filtermöglichkeiten
© OpenStreetMap and contributors
OSM Nutzeraktivität als Antwort auf ein Erdbeben
Raumzeitliche 3D Visualisierung von Gebäude-Editierungen in Nepal 2015
Ohsome - eine Plattform zur Analyse der vollständigen Historie von OpenStreetMap
Mit der ohsome Plattform ermöglichen wir Ihnen den Zugriff auf die OpenStreetMap-Historie und das auf globaler Ebene und in sekundengenauer Auflösung. Wir stellen dafür verschiedene Schnittstellen bereit, so dass Sie Ihre eigenen, individuellen Analysen durchführen können. Mögliche Anwendungen reichen von Web-Dashboards, die z.B. Benutzeraktivitäten darstellen, über intrinsische Qualitätsbewertungen, bis hin zu komplexen Datenanalysen.
Performance
Der Datensatz der OpenStreetMap-Historie ist riesig und erfordert daher eine effiziente Datenspeicherung und -verarbeitung. Wir erreichen dies mittels einer maßgeschneiderten, kompakten Datenrepräsentation und durch eine Parallelisierung der Berechnungen.
Generische Schnittstellen
Eine Vielzahl von Analyse-Möglichkeiten stehen Ihnen über zwei Programmierschnittstellen (APIs) zur Verfügung. Durch die Kapselung der komplexen internen Datendarstellung, ist eine hohe Benutzerfreundlichkeit und einfache Wartung garantiert.
Vollständige Historie
Um alle Aspekte der OpenStreetMap-Historie analysieren zu können, bildet unser Datenschema jede Änderung und alle verfügbaren Informationen vollständig ab. Sie haben Zugriff auf die gesamten Originaldaten, einschließlich ihrer Fehler.
Analyse der raumzeitlichen Entwicklung von OpenStreetMap
OpenStreetMap wird fortlaufend erweitert, wobei jegliche Änderungen der Daten gespeichert werden. Die daraus resultierende Datenmenge hat eine herausfordernde Größe und Komplexität. Der Fokus der ohsome Plattform liegt darin, den umfangreichen Informationsschatz dieser Daten leicht zugänglich zu machen. Ein weiteres Ziel ist die Entwicklung von Analyse-Werkzeugen, um die Qualität und Nutzbarkeit von OpenStreetMap für Ihre Anwendung besser bewerten zu können. Wir erreichen dies durch Verwendung von BigData-Technologien, die wir speziell auf die Anforderungen der historischen OpenStreetMap-Daten zuschneiden.
OpenStreetMap History Database (OSHDB)
Die OSHDB ist das zentrale Daten-Backend der ohsome Plattform. Sie wurde speziell für eine effiziente Speicherung und Zugriff auf die full-history Daten von OpenStreetMap entwickelt. Um die Skalierbarkeit des Systems zu gewährleisten, bauen wir auf einem Partitionsschema auf, das eine verteilte Datenspeicherung und parallele Ausführung von Berechnungen ermöglicht.
OSHDB API
Die OSHDB API ist eine Schnittstelle zur OSHDB in der Programmiersprache Java. Wir stellen die API, wie auch die OSHDB selbst, auf unserem GitHub-Repository für alle zur Verfügung und freuen uns über das hilfreiche Feedback, das wir von der Community erhalten.
ohsome API
Mit dieser REST-basierten Schnittstelle kann die OpenStreetMap-Historie unabhängig von Programmiersprachen analysiert werden. Die ohsome API nutzt die Werkzeuge der OSHDB API, um den Zugriff auf einige ihrer Funktionalitäten über HTTP-Anfragen zu ermöglichen. Sie können Analysen entweder mit unserem ohsome Dashboard durchführen oder die ohsome API direkt verwenden.
Daten-Aggregation
Erhalten Sie aggregierte Statistiken über die Entwicklung von OpenStreetMap und definieren Sie Ihre eigenen zeitlichen, räumlichen und/oder thematischen Filter. Der data aggregation Endpunkt ermöglicht den Zugriff auf verschiedene Funktionen, z.B. die Berechnung von Gebäudeflächen zu beliebigen Zeitpunkten.
Benutzerstatistiken
Sind Sie daran interessiert, wie viele Benutzer zu OpenStreetMap beigetragen haben? Die ohsome API liefert das Ergebnis für individuell definierbare Zeitspannen und Untersuchungsgebiete. Der users Endpunkt ermöglicht es Ihnen auch, verschiedene Filter anzuwenden, z.B. um herauszufinden wie viele Benutzer Straßennamen bearbeitet haben.
Daten-Extraktion
Rufen Sie die Geometrie der historischen OpenStreetMap-Daten ab, z.B. um die Entwicklung bestimmter OpenStreetMap-Elemente über die Zeit zu visualisieren. Mit dem ohsome data extraction Endpunkt können Sie die Geometrien zu bestimmten Zeitpunkten, oder auch alle Änderungen innerhalb einer Zeitspanne erhalten.
ohsome Dashboard
Das Erstellen genauer Statistiken über die historische Entwicklung der OpenStreetMap-Daten für eine beliebige Region ist jetzt ohne großen Aufwand realisierbar. Das ohsome Dashboard ermöglicht eine benutzerdefinierte Auswahl der OpenStreetMap-Daten und beinhaltet administrative Grenzen, die die Auswahl der Suchbereiche erleichtert.
OpenStreetMap History Explorer (ohsomeHeX)
Der OpenStreetMap History Explorer (ohsomeHeX) ermöglicht die raum-zeitliche Analyse der OSM-Daten auf globaler Ebene. Dazu verwenden wir die ohsome API, um Daten eines ausgewählten Interessensgebietes in monatlicher Auflösung zu aggregieren. Die Darstellung der Ergebnisse erfolgt in einem weltumspannenden hexagonalen Gitternetz. OhsomeHeX baut auf der Idee der OSMatrix auf, entwickelt diese jedoch unter Verwendung aktueller Big-Data-Technologien weiter. Zur Erzeugung des hexagonalen Gitternetzes verwenden wir DGGRID Version 6.4. Danke an Kevin Sahr und Mitwirkende.
ohsome quality analyst - OQT
Mit unserer Software ohsome quality analyst (OQT) bieten wir die Möglichkeit, Qualität von OpenStreetMap (OSM) Daten zu berechnen. Nutzer, die an OSM-Qualität interessiert sind, können OQT verwenden, um Einschätzungen der Qualität von OSM-Daten für spezifische Regionen und Anwendungsfälle zu erhalten. Mehrere Indikatoren (Qualitätsmaße) werden in einem Bericht kombiniert, um die Qualität für einen bestimmten Anwendungsfall zu beschreiben. Für das Backend von OQT verwenden wir unser ohsome-Framework.
Weitere ohsome Projekte
| – Daten für Zeitreihenkarten der historischen Entwicklung von OpenStreetMap | |
| – historische OpenStreetMap-Objekte als Trainingsmuster für Maschinelles Lernen | |
| – ein Python-Client für die ohsome-API | |
| – globaler Datensatz zur Katastrophenvorsorge | |
| – Statistiken und Diagramme über Kartierungen in OpenStreetMap für humanitäre Zwecke |
Kooperationsprojekte mit Unterstützung durch HeiGIT
| – Bedeutung der kognitiven Kohärenz bei der kollektiven Entscheidungsfindung | |
| – Entdeckung von Informationen aus großen Erdbeobachtungsdatenarchiven durch Lernen aus freiwillig zur Verfügung gestellten geografischen Informationen | |
| – Karte über Landnutzungsinformationen basierend auf OpenStreetMap | |
| – Klimahandeln fundiert gestalten – Fallstudie Baden-Württemberg/Kalifornien |
Publikationen
Hier gelangen Sie zu einer Übersicht aller wissenschaftlichen Veröffentlichungen: Publikationen Big Spatial Data Analytics.