Wenn es darum geht, Karten zu erstellen, räumliche Analysen durchzuführen oder digitale Simulationen unserer realen Welt zu bauen, ist eines entscheidend: Geodaten zu haben. Je nach Anwendungsfall erheben Sie möglicherweise einige Daten vor Ort, aber höchstwahrscheinlich werden Sie diese mit "generischen" Daten wie Straßen, Gebäuden oder Verwaltungsgrenzen anreichern. Es gibt viele Datenanbieter, die sich nach einem Kriterium unterscheiden lassen: offener oder proprietärer Zugang zu ihren Daten.
Offene und kommerzielle Datenanbieter
Der mit Abstand populärste offene Datenanbieter ist OpenStreetMaps (OSM), ein kollaboratives Projekt mit dem Ziel, eine freie, editierbare Weltkarte zu erstellen, zu der jeder beitragen kann. Die globale Community besteht aus Millionen von Mitwirkenden, und jeder ist eingeladen, alles zu kartieren, was ihm einfällt (und noch nicht erfasst ist). Ein großer Vorteil von OSM ist der hohe Detailgrad -- selbst der Typ eines Fußgängerampel-Knopfs und dessen Signal ist spezifiziert. Die Qualität der OSM-Daten ist sehr hoch, weil sie von Menschen gesammelt und verifiziert werden. Allerdings gibt es auch einen wesentlichen Nachteil: Die Karte ist nur so gut wie ihre Mitwirkenden, weshalb es OSM an Konsistenz auf globaler Ebene mangelt.
Kommerzielle Datenanbieter versuchen oft, mehr Konsistenz zu bieten, indem sie sich auf weniger Detail konzentrieren. Sie tun dies teilweise, indem sie Mitarbeiter ins Feld schicken, investieren aber auch erhebliche Budgets in die Entwicklung von Algorithmen, die Informationen aus Luft- und Satellitenbildern extrahieren. Dieser Ansatz ist besonders nützlich in abgelegenen und sich schnell verändernden Regionen.
Kurz gesagt: OSM ist stark bei der Datenqualität, während kommerzielle Anbieter bei der Datenquantität punkten -- und genau hier kommt Overture Maps ins Spiel.
Was ist Overture Maps?
Overture Maps ist ein offenes Datenprojekt, das 2022 von der Linux Foundation gestartet wurde. Sein Ziel ist es, ein Geodatenprodukt zu schaffen, das einfach zu nutzen und interoperabel ist und die Datensätze sowohl offener als auch kommerzieller Datenanbieter zusammenführt. Die Liste der Overture-Mitglieder ist lang und umfasst viele der größten Akteure der Branche, darunter Amazon, Meta, Microsoft und TomTom. Nun schließen sie sich mit offenen Datenprojekten zusammen, um einen größeren und konsistenteren Geodatensatz als je zuvor zu schaffen.
Datensätze zusammenführen -- Hierarchie und Schema
Um mehrere Datensätze zusammenzuführen, muss eine bestimmte Hierarchie festlegen, welches Element im Falle einer Überlappung verwendet wird. Das Schlüsselkriterium hierbei ist Zuverlässigkeit. Overture Maps betrachtet von Menschen erhobene Daten als zuverlässiger als maschinell erfasste Daten.
Zum Beispiel stuft Overture Maps die Gebäudegrundriss-Daten von OSM höher ein als die Gebäudegrundriss-Daten von Microsoft, die durch Machine-Learning-Algorithmen erkannt wurden. Wenn für ein Gebäude sowohl OSM- als auch Microsoft-Daten vorliegen, verwendet Overture die OSM-Daten. Sind jedoch nur Microsoft-Daten verfügbar, nutzt Overture diese stattdessen. In diesem Fall aggregiert Overture OSM-Daten mit Microsoft-Machine-Learning-Daten, um ein umfassenderes Bild der Gebäude zu liefern.
Ein weiteres Beispiel: Wenn in OSM keine Höhe für ein Gebäude vorhanden ist, ergänzt Overture die Höhenschätzungen von USGS LiDAR, einem Fernerkundungsprogramm, das Laserlicht zur Entfernungsmessung nutzt und detaillierte dreidimensionale Informationen über die Erdoberfläche generiert.
Natürlich ist diese Hierarchie weitaus umfangreicher und detaillierter als hier beschrieben. Neben der Datenerhebungsmethode variiert die Datenzuverlässigkeit je nach Standort, Feature-Typ (Straße, Gebäude, Grenze usw.) und weiteren Faktoren.
Ein weiterer wichtiger Aspekt der Integration mehrerer Datenquellen ist die Erstellung eines Schemas (oder Datenmodells), in das alle Features transformiert werden. Dafür hat Overture ein Schema erstellt, das die Attribute eines Features auf eine höhere Ebene abstrahiert. Stellen Sie sich einen sehr präzisen Datensatz und einen weniger präzisen vor. Die einzige Möglichkeit, sie konsistent zusammenzuführen, besteht darin, herauszuzoomen und sie auf eine höhere Ebene zu bringen. Zum Beispiel werden Gebäude, die im vorherigen Datensatz als Lagerhaus, Schuppen oder Mehrfamilienhaus kategorisiert waren, nun in eine klar definierte Menge breiter Gebäudetypen klassifiziert. Daten aus mehreren Datenquellen in Ihr Schema zu klassifizieren, erfordert viel Zeit und Aufwand. Overture Maps übernimmt diese Aufgabe und eliminiert einen Großteil der Verarbeitung auf Nutzerseite.
Datenzugang
Apropos Nutzerseite: Es ist wichtig zu verstehen, dass Overture Maps sich als Datenanbieter versteht, nicht als Dienstleister. Das bedeutet, ihr Fokus liegt auf der Erstellung der Daten, nicht auf deren Distribution. Das Projekt richtet sich an Entwickler, die damit eigene maßgeschneiderte Dienste aufbauen möchten. Sie werden keinen Download-Button auf der Website finden, um die Daten herunterzuladen. (Abgesehen davon, dass es wahrscheinlich Ihren lokalen Rechner zum Absturz brächte, wenn Sie mit diesen riesigen, den gesamten Planeten abdeckenden Datensätzen arbeiteten.) Stattdessen werden die Daten über eine API als cloud-optimierte Parquet-Dateien bereitgestellt, was die Integration in Ihre cloud-native Lösung erleichtert.
Overture Maps bietet derzeit fünf Datenebenen: Admins (Verwaltungsgrenzen), Base (Wasserflächen und Landkörper), Places (reale Einrichtungen und Points of Interest), Transportation (Verkehrsinfrastruktur wie Straßen, Radwege und Fährrouten) und Buildings. Es wird erwartet, dass künftig weitere Datenebenen hinzukommen. Die Transportation-Ebene eröffnet beispielsweise leistungsstarke Möglichkeiten für die Logistik -- lesen Sie dazu, wie die Kartierung von Güterverkehrsdaten die Branche verändert. Für Unternehmen, die unter der EU-Entwaldungsverordnung agieren, bieten Overtures Gebäude- und Landnutzungsebenen eine wertvolle Grundlage für Geodaten-Verifizierungsworkflows.
Weitere Ressourcen und Unterstützung
Overture Maps ist ein Projekt im Aufbau. Es wird spannend zu sehen, wie sich dieses Datenprodukt weiterentwickelt, wer dem Projekt beitritt und was damit gebaut wird.
Wenn Sie mehr über Overture erfahren möchten, besuchen Sie die offizielle Website. Außerdem empfehlen wir diese Episode des MapScaping Podcasts für einen tieferen Einstieg in das Thema.
Wenn Sie mit Geodaten arbeiten und erkunden möchten, wie Overture Maps oder ähnliche Datenquellen in Ihre Workflows passen könnten, nehmen Sie Kontakt auf. Sie können auch mehr über unseren Ansatz in Vorstellung von Mapular erfahren.
