Neue Funktion im Ohsome Quality analysT: Indikator für die vollständigkeit von Gebäuden (Building Completeness Indicator)

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Einführung

Seit der Veröffentlichung des ohsome quality analyst (kurz OQT) im Februar letzten Jahres haben wir an der Entwicklung eines zugänglichen und dennoch leistungsfähigen Toolkits gearbeitet, das Endnutzern Einblicke in die Qualität von OpenStreetMap (OSM)-Daten bietet. Einen Überblick über die in dieser Zeit hinzugefügten Funktionen von OQT finden Sie im Changelog. In diesem Blog-Beitrag möchten wir jedoch eine der wichtigsten Neuerungen von OQT aus der Version 0.10.0 vorstellen: den neuen Building Completeness Indicator (Indikator für die Vollständigkeit von Gebäuden). Bevor wir darauf eingehen, wie der neue Indikator in der Praxis verwendet werden kann, werden wir die grundlegenden Prinzipien, wie der Indikator konstruiert wurde, diskutieren, um das Verständnis für die Funktionsweise des Building Completeness Indicators zu erleichtern.

Building Completeness Indicator – ´Das Konzept

Die Kernfunktion des Building Completeness Indicators ist die Verwendung von Proxy-Variablen zur Vorhersage der erwarteten Gebäudefläche in einem bestimmten Gebiet von Interesse (AOI) und der Vergleich dieser Vorhersage mit der aktuell in OSM kartierten Gebäudefläche. Die Vorhersage basiert auf einer Reihe von Kovariaten, darunter Bevölkerung und Bevölkerungsdichte, Siedlungstypologien (beide auf der Grundlage des Global Human Settlement Layer: GHSL GHS-POP R2019A, GHSL SMOD R2019A), der subnationale Human Development Index (menschlicher Entwicklungsindex) und die nächtliche Beleuchtung als Grad der Urbanität (EGO – Nighttime Lights VNL V2).

Der Indikator basiert auf einem Random Forest Regressor und die Vorhersage wird auf Grundlage eines Hexagons durchgeführt. Ihr AOI wird also in mehrere kleinere Gitterzellen unterteilt. Die Gesamtvollständigkeit wird als gewichteter Durchschnitt aller Hexagons ermittelt, wobei die Gewichte durch die vorhergesagte Gebäudefläche definiert sind. In der Version 0.10.0 liefert der neue Indikator nur innerhalb Afrikas zuverlässige Ergebnisse, da der Gebäudedatensatz (Open Buildings von Google), der zum Trainieren des Random Forest Regressors verwendet wird, auf Afrika beschränkt ist. In zukünftigen Versionen planen wir jedoch, unsere Abdeckung durch die Verwendung mehrerer offener Datensätze, wie z. B. die von Microsoft, zu erweitern.

Building Completeness Indicator – In der Praxis

Anhand eines kleinen Fallbeispiels lässt sich beobachten, wie dieser gewichtete Durchschnitt bei der Bestimmung der „Vollständigkeit der Gebäude“ funktioniert. Das Ziel dieses kleinen Fallbeispiels ist es, die Vollständigkeit der Gebäude in Lesotho zu bestimmen. Lesotho ist anfällig für Dürreperioden. Unsere hypothetische Forschungsanalyse zielt daher darauf ab, festzustellen, welche Bevölkerungszentren Zugang zu Sanitäranlagen haben und welche Gebiete nicht. Zu diesem Zweck möchten wir die Qualität der OSM-Gebäudedaten in Lesotho ermitteln, wobei die Vollständigkeit der Gebäude ein wichtiger Faktor ist.


Aufrufen des Building Completeness Indicators in einer API-POST-Anfrage (/indicator) in der Webanwendung

Es ist möglich, auf den Building Completeness Indicator entweder über die Webanwendung oder die Befehlszeilenschnittstelle zuzugreifen. In der Webanwendung kann der Indikator aufgerufen werden, indem building_area als layer.name in einer API POST-Anfrage (/indicator) mit einer benutzerdefinierten AOI innerhalb Afrikas (in diesem Fall Lesotho) definiert wird. Wenn Sie ein visuelles Ergebnis erhalten möchten, ist es möglich, ein SVG anzufordern („includeSvg“: true) und seit Version 0.9.0 ist es auch möglich, ein HTML-Snippet anzufordern („includeHtml“: true). Nach der Ausführung der API-Anforderung sollte das Resultat ähnlich wie in der folgenden Abbildung aussehen.

Für die Bounding Box von Lesotho beobachten wir eine Variabilität der Gebäudedichte, die für den gewichteten Durchschnitt relevant ist, da die Vorhersage pro Hex-Zelle durchgeführt wird. Hex-Zellen, die eine niedrige Gebäudeanzahl mit einer geringen in OSM kartierten Gesamtgebäudefläche im Vergleich zur vorhergesagten Gebäudefläche aufweisen, sollten beispielsweise weniger stark ins Gewicht fallen als Hex-Zellen mit einem niedrigen Vollständigkeitsgrad und einer größeren Anzahl von Gebäuden.


Ein Ergebnis wie in der obigen Abbildung wird bei Standard-API-Anfragen nicht erzeugt.

In der obigen Abbildung ist zu erkennen, dass es zwar eine Reihe von Hex-Zellen gibt, die eine niedrige Vollständigkeitsquote aufweisen, diese aber nur einen kleinen Teil der gesamten Gebäudefläche ausmachen. Aus diesem Grund und da sie einen größeren Anteil an der gesamten Gebäudefläche ausmachen, spielen sie im gewichteten Durchschnitt eine geringere Rolle als die Hex-Zellen, die eine Vollständigkeitsquote zwischen 80 und 90 % aufweisen.

Für unser hypothetisches Fallbeispiel implizieren die Ergebnisse, dass für Lesotho insgesamt ein hoher Grad an Gebäudevollständigkeit festgestellt werden kann: Wie im Bericht angegeben liegt der gewichtete Durchschnitt bei 88 %. Es scheint, dass Hex-Zellen, die einen höheren Grad an Urbanität und damit einen höheren Anteil an der Gesamtgebäudefläche aufweisen, in OSM relativ gut kartiert sind, verglichen mit einer Reihe von Hex-Zellen, die einen geringeren Anteil an der Gebäudefläche einnehmen. Dies könnte für das Forschungsteam bedeuten, dass die Qualität der OSM-Daten in einigen ländlichen Gebieten mangelhaft ist. In Kombination mit anderen OQT-Tools und anderen auf dem ohsome-Rahmen basierenden Diensten wie ohsomeHeX könnte das Forschungsteam weitere Erkenntnisse über die Qualität der OSM-Daten in der Region gewinnen, die nützliche Hinweise für die Entwicklung einer Methodik oder die Interpretation ihrer Schlussfolgerungen liefern könnten.

Abschließende Anmerkungen

Zusätzlich zu diesen neuen Funktionen von OQT wurden verschiedene kleinere Änderungen vorgenommen, die alle im Changelog zu finden sind. Seit der Version 0.10.1 kann der Benutzer einen „Multilevel Mapping Saturation“-Bericht (Bericht zu der Kartierungsvollständigkeit auf mehreren Ebenen) anfordern, der die Kartierungsvollständigkeit von vier Kartenmerkmalen gleichzeitig anzeigt. Wenn Sie Ideen oder Feedback haben oder zu OQT beitragen möchten, können Sie sich gerne an unser Team wenden: ohsome@heigit.org. OQT ist Open Source und die Entwicklung findet auf GitHub statt, wo Beiträge willkommen sind.

Die Weiterentwicklung von OQT ist hier natürlich nicht zu Ende. Wir haben eine Reihe interessanter Neuerungen in der Pipeline, darunter, wie bereits erwähnt, eine Erweiterung der Anwendungsfälle für den Building Completeness Indicator, bei dem mehrere Datensätze verwendet werden, um einen weltweiten Zugriff zu ermöglichen.

Verwandte Arbeiten

OQT stützt sich auf OSM-Daten, die mit dem am HeiGIT entwickelten ohsome-Framework verarbeitet werden. Ziel des ohsome-Frameworks ist es, die OSM-Daten für verschiedene Arten von Datenanalyseaufgaben, wie z.B. Datenqualitätsanalysen, auf regionaler, landesweiter oder globaler Ebene leichter zugänglich zu machen. Hier finden Sie eine Liste verwandter Blogbeiträge und Veröffentlichungen:

Weitere Informationen über den Building Completeness Indicator

Blogposts

Veröffentlichungen

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