freie daten

Täglich werden mehr als 7000 Sentinel-2 L1C Produkte mit jeweils rund 500 Megabyte aufgenommen. Anders ausgedrückt: 1,2 Petabytes Daten pro Jahr. Ich habe die Aufgabe einen Full Resolution Web Service dieser Daten im Netz zur Verfügung zu stellen und dauerhaft aktuell zu halten. Dabei sind die Anforderungen an den Service eine hohe Datenqualität, gute Performanz und einegeringer Speicherbedarf. Dieser Vortrag ist ein Erfahrungsbericht der ausschließlich mit OpenSource Tools bewerkstelligten Umsetzung. Täglich werden mehr als 7000 Sentinel-2 L1C Produkte mit jeweils rund 500 Megabyte aufgenommen. Das summiert sich zu mehr als 100 Terabytes im Monat oder 1,2 Petabytes pro Jahr. Für die Copernicus Data and Exploitation Platform of Germany (CODE-DE) hatte ich die Aufgabe einen Full Resolution Web Service dieser Daten im Netz zur Verfügung zu stellen. Die Anforderungen an den Service sind eine hohe Datenqualität, gute Performanz und ein geringer Speicherbedarf. Jedes Sentinel-2 Produkt deckt eine Fläche von 100x100km2 in einer Auflösung von maximal 10 Metern ab. Für eine volle Abdeckung der Erde werden etwa 40.000 Produkte benötigt. Die Daten beinhalten 13 Bänder, die vom Benutzer on-the-fly beliebig kombiniert werden können. Um die Daten perfomant online zu stellen müssen die Daten vorprozessiert werden, da die Originaldaten JPEG2000-komprimiert vorliegen, was zwar eine gute Kompressionsrate vorweisen kann, aber eine mäßige Zugriffsgeschwindigkeit. Verschiedene Varianten der Prozessierung wurden für das Vorhaben evaluiert und anhand der Projekt-Anforderungen verglichen. Die Umsetzung konnte ausschließlich mit OpenSource Tools bewerkstelligt werden. * Geospatial Data Abstraction Layer (GDAL) * GeoServer * PostGIS Dabei wurden in Zusammenarbeit mit GeoSolutions einige benötigte Features in den GeoServer eingebracht. Allen voran die Möglichkeit ein ImageMosaic mit unterschiedlichen Koordinatensystemen sowie mit Daten unterschiedlicher Auflösung zu erstellen. Dies war notwendig, da die Daten in den 120 UTM bereit stehen und je nach Band eine unterschiedliche Auflösung vorweisen. about this event: https://c3voc.de

Die OpenStreetMap lebt von der Community, die Community entsteht aus Menschen und Menschen machen Fehler. Der Vortrag zeigt eine Auswahl an Fehlern bzw. Schönheitsfehlern auf, die auch auf komplexe Strukturen in der realen und OSM-Welt zurückzuführen sind. Es werden auch Tipps gegeben, wie man Fehler vermeiden oder finden kann bzw. wie man sich beim Auffinden von Fehlern verhalten sollte. Der Vortrag ist entstanden als mir beim regelmäßigen mappen in der OpenStreetMap immer wieder kleine Schönheitsfehler von anderen Nutzern als auch von mir selbst auffallen. Zudem werde ich auch regelmäßig angesprochen oder geschrieben, wie man was mappen kann oder ob das, was andere Mapper in die Datenbank eintragen überhaupt sinnvoll ist. In den vergangenen Monaten habe ich nun Beispiele gesammelt, wo Schönheitsfehler entstanden sind. Der Vortrag wird nach einer kurzen Definition vom Begriff "Fehler" sofort viele Beispiele zeigen wo Fehler entstanden sind und woher sie kommen. Dazu zählen neben der komplexen Situation vor Ort in der realen Welt oder auch die komplexen Konstrukte in OpenStreetMap selbst werden den Nutzern zum Verhängnis. Nicht nur hierbei entstehen unsaubere Daten sondern auch Importe können dazu beitragen. Die Beispiele sind allgemein gehalten oder die Nutzernamen werden unkenntlich gemacht. Mit einigen Nutzern, denen die Fehler unterlaufen sind oder die auf das Problem gestoßen sind stehe ich in Kontakt und sind schon gespannt wie sie zu einer besseren Karte beitragen können. Nach der umfangreichen Sammlung an Beispielen gebe ich noch Hinweise, wie man Fehler vermeidet, damit umgehen sollte oder wie man sie finden kann. Der Vortrag soll die Mapper dazu anhalten, über die Daten die eingetragen werden auch Gedanken zu machen. Es sollte nicht versucht werden alles irgendwie in die Datenbank einzutragen, sondern auch mit Bedacht und entsprechender Vorsicht Bearbeitungen vorzunehmen. about this event: https://c3voc.de

Der Vortrag gibt einen Überblick über die Gesetzeslage in DE und der CH. Dabei wird speziell auf Richtlinien und Flugverbotszonen, die von Piloten beachtet werden müssen, eingegangen. Auf Basis der Daten vom OpenStreetMap Projekt wird anschließend ein Programm vorgestellt, welches auf die Eigenschaften der eigenen Drohne angepasst werden kann. Das Ergebnis des Programmes ist eine interaktive Karte für den Webbrowser, die alle konfigurierten und zu beachtenden Verbotszonen für ein beliebiges Gebiet anzeigen. Durch ein immer größeres Angebot und damit sinkende Preise werden Drohnen für Hobbyisten interessant und erschwinglich. Damit steigt allerdings auch das Potential von unsachgemäßer Verwendung durch die Freizeitpiloten. In den letzten Jahren kam es immer wieder zu Unfällen, wo Drohnen in oder über Bereichen geflogen wurden, wo sie hätten eigentlich nicht fliegen dürfen. In Deutschland hat daraufhin das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur im März 2017 verschiedene Gesetze und Verordnungen angepasst, die u.a. von Drohnenfliegern beachtet werden müssen [1][2]. Generell müssen Drohnen nach verschiedenen Gewichtsklassen bei der Startmasse unterschieden werden. Damit regeln sich dann erforderliche Flugerlaubnisse und Verbotszonen. In der Schweiz gelten ähnliche Richtlinien [3]. Der Vortrag gibt einen Überblick über die Gesetzeslage in DE und der CH. Dabei wird speziell auf Richtlinien und Flugverbotszonen, die von Piloten beachtet werden müssen, eingegangen. Auf Basis der Daten vom OpenStreetMap Projekt wird anschließend ein Programm vorgestellt, welches auf die Eigenschaften der eigenen Drohne angepasst werden kann. Das Ergebnis des Programmes ist eine interaktive Karte für den Webbrowser, die alle konfigurierten und zu beachtenden Verbotszonen für ein beliebiges Gebiet anzeigen. Abschließend wird das Ergebnis der erstellten Karte mit anderen Angeboten für Drohnenflieger aus dem Internet verglichen. Dabei werden Vor- und Nachteile der jeweiligen Lösungen präsentiert. Der Source Code zur Erstellung der gezeigten Karte wird auf Github allen Interessenten zu Verfügung gestellt. [1] http://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Artikel/LR/151108-drohnen.html [2] http://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Anlage/LF/verordnung-zur-regelung-des-betriebs-von-unbemannten-fluggeraeten.pdf?__blob=publicationFile [3] https://www.bazl.admin.ch/rpas about this event: https://c3voc.de

Dieser Vortrag soll einen Überblick geben, wo und welche Informationen von Beitragenden im OSM Projekt und dessen Unterprojekten gespeichert werden. An verschiedenen Beispielen wird exemplarisch gezeigt, wie sich diese Informationen über Beitragende verwenden und verknüpfen lassen. Abschließend werden Vor- und Nachteile der gespeicherten Datenspuren diskutiert. Dabei werden ebenfalls einfache Empfehlungen präsentiert, die Mitglieder beachten können, wenn sie Bedenken bzgl. ihrer gespeicherten Informationen und Datenspuren haben. Seit der Gründung des OSM Projekts im Jahre 2004 sammeln die Mitglieder auf der gesamten Welt einen riesigen Datenbestand. Bei der Erfassung der Geodaten werden aber nicht nur Daten des geographischen Objektes gespeichert, sondern auch Informationen des Beitragenden wie z.B. der Bearbeitungszeitpunkt und der Nutzername. Alle diese Informationen werden in der Projektdatenbank abgelegt und können über diverse Exporte und Schnittstellen der Projektdatenbank ausgelesen und verarbeitet werden. Dieser Vortrag soll einen Überblick geben, wo und welche Informationen von Beitragenden im OSM Projekt und dessen Unterprojekten gespeichert werden. An verschiedenen Beispielen wird exemplarisch gezeigt, wie sich diese Informationen über Beitragende verwenden und verknüpfen lassen. Abschließend werden Vor- und Nachteile der gespeicherten Datenspuren diskutiert, z.B. warum sie für das Projekt wichtig sind. Dabei werden ebenfalls einfache Empfehlungen präsentiert, die Mitglieder beachten können, wenn sie Bedenken bzgl. ihrer gespeicherten Informationen und Datenspuren haben. about this event: https://c3voc.de

Der Beitrag analysiert die Nutzerdatenhaltung von OpenStreetMap mit Blick auf die Vorgaben der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und den sich daraus für das OpenStreetMap-Projekt ergebenden Anpassungsbedarf. Am 25. Mai 2018 wird die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO, Verordnung des Europäischen Parlaments und des Rates zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten, zum freien Datenverkehr und zur Aufhebung der Richtlinie 95/46/EG) die bisherigen Regelungen im Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) ablösen. Damit gilt ab diesem Zeitpunkt in allen Mitgliedsstaaten der Europäischen Union das gleiche unmittelbar anzuwendende Datenschutzrecht. Die DSGVO lehnt sich in ihren Regelungen stark an das bisherige BDSG an. Damit sind die datenschutzrechtlich hohen Anforderungen künftig kein spezifisch deutscher Aspekt mehr, sondern ein unionseuropäischer. Entsprechend mehr Beitragende (Contributors) und Nutzer von OpenStreetMap unterfallen dem Anwendungsbereich. Der Beitrag analysiert die Nutzerdatenhaltung von OpenStreetMap mit Blick auf die DSGVO und den sich daraus ergebenden Anpassungsbedarf für das OpenStreetMap-Projekt. about this event: https://c3voc.de

Dieser Vortrag soll einen Überblick geben, wo und welche Informationen von Beitragenden im OSM Projekt und dessen Unterprojekten gespeichert werden. An verschiedenen Beispielen wird exemplarisch gezeigt, wie sich diese Informationen über Beitragende verwenden und verknüpfen lassen. Abschließend werden Vor- und Nachteile der gespeicherten Datenspuren diskutiert. Dabei werden ebenfalls einfache Empfehlungen präsentiert, die Mitglieder beachten können, wenn sie Bedenken bzgl. ihrer gespeicherten Informationen und Datenspuren haben. Seit der Gründung des OSM Projekts im Jahre 2004 sammeln die Mitglieder auf der gesamten Welt einen riesigen Datenbestand. Bei der Erfassung der Geodaten werden aber nicht nur Daten des geographischen Objektes gespeichert, sondern auch Informationen des Beitragenden wie z.B. der Bearbeitungszeitpunkt und der Nutzername. Alle diese Informationen werden in der Projektdatenbank abgelegt und können über diverse Exporte und Schnittstellen der Projektdatenbank ausgelesen und verarbeitet werden. Dieser Vortrag soll einen Überblick geben, wo und welche Informationen von Beitragenden im OSM Projekt und dessen Unterprojekten gespeichert werden. An verschiedenen Beispielen wird exemplarisch gezeigt, wie sich diese Informationen über Beitragende verwenden und verknüpfen lassen. Abschließend werden Vor- und Nachteile der gespeicherten Datenspuren diskutiert, z.B. warum sie für das Projekt wichtig sind. Dabei werden ebenfalls einfache Empfehlungen präsentiert, die Mitglieder beachten können, wenn sie Bedenken bzgl. ihrer gespeicherten Informationen und Datenspuren haben. about this event: https://c3voc.de

Die Funktionalität, die Achavi benötigt, bietet erst die neue Version 0.7.55 der Overpass API. Weiteres Ziel ist, ein Undo von unerwünschten Änderungen uneingeschränkt auch dann zu ermöglichen, wenn es darauf basierend schon Änderungen gegeben hat. Dafür ist ein eigenes Co-Datenmodell erforderlich. Für den Hauptteil des Vortrags sind alle Teilnehmer dann eingeladen, ihr Lieblings-OSM-Problem mitzubringen, um es live mit der Overpass API zu lösen. Achavi hat sich zu einem beliebten Tool zur Visualisierung von OSM-Änderungen entwickelt. Es basiert dabei auf der Overpass API. Allerdings bietet die Overpass API eigentlich überhaupt nicht die dafür benötigte Funktionalität. Das hat sich mit Version 0.7.55 geändert. Ziel ist, ein Undo von unerwünschten Änderungen uneingeschränkt auch dann zu ermöglichen, wenn es darauf basierend schon Änderungen gegeben hat. Dafür ist ein eigenes Co-Datenmodell erforderlich. Es wird dieses Datenmodell vorgestellt. Kern des Vortrages ist dann, wie mit der Overpass API konkrete OSM-Probleme gelöst werden. Alle Teilnehmer sind herzlich eingeladen, ihr Lieblingsproblem mitzubringen. about this event: https://c3voc.de

Im Rahmen dieses Beitrags werden optimierenden Aspekte betrachtet, welche bei der Umsetzung eines Prototyps für die Analyse der ärztlichen Versorgungsqualität notwendig wurden. Der hier gewählte Ansatz zur Untersuchung der Versorgungsqualität basiert auf der Nutzung von Erreichbarkeitspolygonen, welche mit Planungsgebieten der Kassenärztlichen Vereinigung und Wohngebieten verschnitten werden. Geschwindigkeitsoptimierter Ansatz zur Analyse der ärztlichen Versorgungsqualität Daniel Karla, Klaus Böhm, Franka Ginter Im Rahmen dieses Beitrags werden optimierenden Aspekte betrachtet, welche bei der Umsetzung eines Prototyps für die Analyse der ärztlichen Versorgungsqualität notwendig wurden. Ansatz Der hier gewählte Ansatz zur Untersuchung der Versorgungsqualität basiert auf der Nutzung von Erreichbarkeitspolygonen, welche mit Planungsgebieten der Kassenärztlichen Vereinigung und Wohngebieten verschnitten werden. Für die Berechnung der Erreichbarkeitspolygone, bzw. der Isochronen wird ein etablierter Service (GraphHopper) genutzt. Die Datengrundlage für die Planungsgebiete wurde aus der verfügbaren Information der enthaltenen Landkreise entwickelt. Die Bebauungsgebiete basieren auf der OSM Datenbasis. In dem Prototyp definiert der Anwender die relevanten Parameter wie das zu untersuchenden Planungsgebiete, die Zeit sowie das Verkehrsmedium. Auf dieser Grundlage werden die Arztpraxen im gewählten Planungsgebiet selektiert und die Erreichbarkeitspolygone mit Hilfe des Service berechnet. In einer Geo-Datenbank werden diese Daten akkumuliert und in einem eines strukturierten Austauschformats an den Client übertragen, welcher diese wiederum grafisch aufbereitet. Analyse Der gewählte Ansatz mit den erläuterten Verschneidungen liefert als Maß der Versorgungsqualität die Anzahl an Personen, die im gewählten Planungsgebiet eine Arztpraxis gemäß den definierten Parametern erreichen können. Tests zeigten, dass die Gesamtberechnungen für definierte Testfälle aus Benutzersicht über 20 Sekunden benötigten. Dieser Wert liegt deutlich außerhalb eines akzeptablen Wertes für eine Webanwendung. Nach einer Analyse aller beteiligen Prozesse hinsichtlich der Laufzeit wurde ein Prozess identifiziert, welcher durch ein Pre-Prozessing der Daten deutlich optimiert werden konnte. Konkret wurden in einem Vorverarbeitungsschritt die Wohngebiete den Planungsgebieten direkt zugeordnet, partiell mit notwendiger Aufteilung der Wohngebiete. Die Optimierung der Datengrundlage führte zu einer erheblichen Verbesserung der Performance um ca. 19 Sekunden. Damit liegt der Prototyp in einer für Web-Anwendungen akzeptablen Antwortzeit. about this event: https://c3voc.de

Im Rahmen dieses Beitrags werden optimierenden Aspekte betrachtet, welche bei der Umsetzung eines Prototyps für die Analyse der ärztlichen Versorgungsqualität notwendig wurden. Der hier gewählte Ansatz zur Untersuchung der Versorgungsqualität basiert auf der Nutzung von Erreichbarkeitspolygonen, welche mit Planungsgebieten der Kassenärztlichen Vereinigung und Wohngebieten verschnitten werden. Geschwindigkeitsoptimierter Ansatz zur Analyse der ärztlichen Versorgungsqualität Daniel Karla, Klaus Böhm, Franka Ginter Im Rahmen dieses Beitrags werden optimierenden Aspekte betrachtet, welche bei der Umsetzung eines Prototyps für die Analyse der ärztlichen Versorgungsqualität notwendig wurden. Ansatz Der hier gewählte Ansatz zur Untersuchung der Versorgungsqualität basiert auf der Nutzung von Erreichbarkeitspolygonen, welche mit Planungsgebieten der Kassenärztlichen Vereinigung und Wohngebieten verschnitten werden. Für die Berechnung der Erreichbarkeitspolygone, bzw. der Isochronen wird ein etablierter Service (GraphHopper) genutzt. Die Datengrundlage für die Planungsgebiete wurde aus der verfügbaren Information der enthaltenen Landkreise entwickelt. Die Bebauungsgebiete basieren auf der OSM Datenbasis. In dem Prototyp definiert der Anwender die relevanten Parameter wie das zu untersuchenden Planungsgebiete, die Zeit sowie das Verkehrsmedium. Auf dieser Grundlage werden die Arztpraxen im gewählten Planungsgebiet selektiert und die Erreichbarkeitspolygone mit Hilfe des Service berechnet. In einer Geo-Datenbank werden diese Daten akkumuliert und in einem eines strukturierten Austauschformats an den Client übertragen, welcher diese wiederum grafisch aufbereitet. Analyse Der gewählte Ansatz mit den erläuterten Verschneidungen liefert als Maß der Versorgungsqualität die Anzahl an Personen, die im gewählten Planungsgebiet eine Arztpraxis gemäß den definierten Parametern erreichen können. Tests zeigten, dass die Gesamtberechnungen für definierte Testfälle aus Benutzersicht über 20 Sekunden benötigten. Dieser Wert liegt deutlich außerhalb eines akzeptablen Wertes für eine Webanwendung. Nach einer Analyse aller beteiligen Prozesse hinsichtlich der Laufzeit wurde ein Prozess identifiziert, welcher durch ein Pre-Prozessing der Daten deutlich optimiert werden konnte. Konkret wurden in einem Vorverarbeitungsschritt die Wohngebiete den Planungsgebieten direkt zugeordnet, partiell mit notwendiger Aufteilung der Wohngebiete. Die Optimierung der Datengrundlage führte zu einer erheblichen Verbesserung der Performance um ca. 19 Sekunden. Damit liegt der Prototyp in einer für Web-Anwendungen akzeptablen Antwortzeit. about this event: https://c3voc.de

Dieser Vortrag präsentiert Forschungen zu OSM in Israel und Palästina. Es zeigt sich, dass OSM in Israel, ähnlich wie in vielen europäischen Ländern, von einer sehr aktiven lokalen community getragen wird. Eine palästinensische OSM-community hat sich jedoch bislang nicht gebildet. In Israel sind die OSM-Daten daher tendenziell auch dichter und reichhaltiger als in Palästina. Neben sozioökonomischen Strukturen scheint hier auch die Agenda von OSM eine Rolle für diese Ungleichheiten zu spielen. Dieser Vortrag berichtet aus einer abgeschlossenen Doktorarbeit zu sozialen Dimensionen von web 2.0-Kartographien am Beispiel von OpenStreetMap in Israel und Palästina. Ausgehend von der Beobachtung, dass Karten und Geodaten in Israel und Palästina äußerst politisiert und umstritten sind, ist die Arbeit der Frage nachgegangen, inwiefern diese Konflikthaftigkeiten für kolloborative online-Kartographien eine Rolle spielen. Durch einen Methodenmix aus qualitativen Interviews und Dokumentenanalysen einerseits und quantitativen Datenbankauswertungen andererseits wurde die Entstehungsgeschichte von OSM in der Region aufgearbeitet. Es zeigt sich, dass OSM in Israel, ähnlich wie in vielen europäischen Ländern, von einer sehr aktiven lokalen community getragen wird. In Palästina jedoch sind die OSM-Daten in erster Linie durch externe Initiativen aus den Bereichen der Entwicklungs- und Katastrophenhilfe entstanden. Eine palästinensische OSM-community hat sich bislang nicht gebildet. In Israel sind die OSM-Daten daher tendenziell auch dichter und reichhaltiger als in Palästina. Auf den ersten Blick scheinen diese Ergebnisse durch sozio-ökonomische Ungleichheiten erklärbar zu sein, wie wir sie aus den digital divide-Debatten kennen. Der Vortrag führt die Abwesenheit einer palästinensischen community jedoch auch auf den Ansatz von OSM zurück, die Dinge so zu kartieren „wie sie in der Realität sind“ Denn dieser scheinbar unpolitische Ansatz, so das Argument, reproduziert zu einem gewissen Grad bestehende Raumordnungen und Herrschaftsverhältnisse. about this event: https://c3voc.de

In OpenStreetMap werden zunehmend komplexe 3D-Modelle erstellt. Mit deren Detailgrad stoßen Mapper an die Grenzen dessen, was in OSM-Editoren sinnvoll zu bearbeiten ist. Wir haben daher eine offene Plattform zum Austausch frei lizenzierter Modelle geschaffen. Dinge der realen Welt – von der Parkbank bis zur Burg – können in einem dafür ausgelegten 3D-Editor erstellt werden und über das 3D Model Repository von jedermann mit OpenStreetMap verknüpft werden. Taggingstandards wie Simple 3D Buildings bilden eine Basis für die Erfassung von 3D-Informationen in OpenStreetMap. In den letzten Jahren war zu beobachten, dass die Modelle zunehmend detaillierter werden, auch die Nachfrage nach 3D-Daten für eine breite Palette an Anwendungen nimmt zu. Dabei stoßen Mapper an die Grenzen dessen, was mit S3DB möglich und in OSM-Editoren noch sinnvoll zu bearbeiten ist. Ein Lösungsansatz ist es, Objekte mit wesentlich höherem Detailgrad, Texturen und Materialeigenschaften in einem dafür ausgelegten 3D-Editor wie Blender oder SketchUp zu erstellen. Ungelöst war bisher allerdings die Frage der Integration dieser Modelle in OpenStreetMap. Wir haben nach dem Vorbild von Projekten wie Wikimedia Commons eine offene Plattform zum Austausch dieser Objekte geschaffen. Das 3D Model Repository sammelt frei lizenzierte Modelle für Dinge der realen Welt: von der Parkbank bis zur Burg. Die Verknüpfung mit OpenStreetMap ist dabei grundlegender Bestandteil des Konzepts und wird bereits in einigen 3D-Renderern unterstützt. Der Vortrag gibt einen Einblick in die Benutzung der Plattform, zeigt die Vorteile gegenüber bestehenden Lösungen auf und bietet einen Ausblick in die Weiterentwicklung des Konzepts. about this event: https://c3voc.de

Gezeigt wird wie hochflexible und individuelle Routenberechnungen anhand offener und kostenlos verfügbarer Daten realisiert werden können. Als Beispiel demonstrieren wir eine neue Funktion der Openrouteservice-API, die ganze Länder in der Routenberechnung vermeiden lässt. Gezeigt wird wie hochflexible und individuelle Routenberechnungen anhand offener und kostenlos verfügbarer Daten realisiert werden können. Als Beispiel demonstrieren wir eine neue Funktion der Openrouteservice-API, die ganze Länder in der Routenberechnung vermeiden lässt. about this event: https://c3voc.de

Die Copernicus Data and Exploitation Platform – Deutschland (CODE-DE) ist der Nationale Copernicus Zugang für die Satellitendaten der Sentinel-Satellitenreihe und die Informationsprodukte der Copernicus Dienste. CODE-DE wird speziell Nutzern in Deutschland – von Behörden über Forschungseinrichtungen und Unternehmen bis hin zu Privatpersonen – einen einfachen und schnellen Zugang zu den Daten und Informationen aller operationellen Sentinel-Satelliten sowie der Copernicus Dienste ermöglich Die Copernicus Data and Exploitation Platform – Deutschland (CODE-DE) ist der Nationale Copernicus Zugang für die Satellitendaten der Sentinel-Satellitenreihe und die Informationsprodukte der Copernicus Dienste. CODE-DE wird speziell Nutzern in Deutschland – von Behörden über Forschungseinrichtungen und Unternehmen bis hin zu Privatpersonen – einen einfachen und schnellen Zugang zu den Daten und Informationen aller operationellen Sentinel-Satelliten sowie der Copernicus Dienste ermöglichen. Über einen ständig aktualisierten Datenkatalog sind Sentinel-Daten nach Raum, Zeit und weiteren Suchkriterien auffindbar und können von Online-Serverplattformen heruntergeladen werden. Momentan sind aktuelle und historische Daten der Satellitensysteme Sentinel 1a und b, Sentinel 2a und b online abrufbar, Sentinel-3 Daten werden im ersten Quartal 2018 integriert. In der neuesten Ausbaustufe (ab Ende 2017) wird die Plattform auch die Möglichkeit zum Online-Processing bieten. Hierzu wurden Nutzer ausgewählt, die einem speziellen Bewerbungsverfahren als Pilotnutzer ausgewählt wurden. Diese Usergruppen können in einem ersten Schritt die Online-Prozessierungskapazitäten von CODE-DE nutzen, um maßgeschneiderte Informationsprodukte zu erstellen ohne eigene Rechnerkapazitäten aufbauen zu müssen. Sowohl die Nutzung von Toolboxen auf der CODE-DE Plattform als auch die Integration externer Prozessoren in die CODE-DE Rechnerinfrastruktur wird in diesem Rahmen unterstützt. Ziel des Vortrages ist es, einen Überblick über die Software-Architektur von CODE-DE zu geben, die fast ausschließlich mit Open Source Software erstellt wurde, und potentiellen Nutzern die Möglichkeiten aufzuzeigen, die CODE-DE als Zugang zu allen Copernicus Sentinel-Daten und Copernicus Dienstprodukten bietet. about this event: https://c3voc.de

Wir alle atmen Sie ein, aber keinem ist klar, was drin ist. Deswegen ist es sinnvoll zu messen, was in der Luft ist. In einem gemeinsamen Projekt von Teilnehmern des Oklabs, Everykey, der Stadt Köln und der Technischen Hochschule Köln haben wir einen Sensoren in einem Pilotprojekt entwickelt, um zu sehen wie man Luftaten von Bürgern verarbeiten kann. Weitere Infos gibt es hier https://openair.cologne Wir alle atmen Sie ein, aber keinem ist klar, was drin ist. Deswegen ist es sinnvoll zu messen, was in der Luft ist. In einem gemeinsamen Projekt von Teilnehmern des Oklabs, Everykey, der Stadt Köln und der Technischen Hochschule Köln haben wir einen Sensoren in einem Pilotprojekt entwickelt, um zu sehen wie man Luftaten von Bürgern verarbeiten kann. Weitere Infos gibt es hier https://openair.cologne about this event: https://c3voc.de

Real-time OSM stellt individuelle OSM-Extrakte in nahezu Echtzeit zur Verfügung. Die Software wurde am Heidelberg Institute for Geoinformation Technology (HeiGIT) entwickelt, um dem Routenplaner openrouteservice.org im Katastrophenfall hochaktuelle Daten bereitzustellen. Der Kurzvortrag präsentiert das Tool und seine Funktionen. Real-time OSM stellt individuelle OSM-Extrakte in nahezu Echtzeit zur Verfügung. Die Software wurde am Heidelberg Institute for Geoinformation Technology (HeiGIT) entwickelt, um dem Routenplaner openrouteservice.org im Katastrophenfall hochaktuelle Daten bereitzustellen. Der Kurzvortrag präsentiert das Tool und seine Funktionen. about this event: https://c3voc.de

Die Fähigkeit zur Darstellung von 3D-Gebäuden ist heute beinahe schon Standard. Für eine umfassende dreidimensionale Abbildung der Welt müssen aber auch viele andere Objekte berücksichtigt werden, und OpenStreetMap bietet dafür beste Voraussetzungen. Am Beispiel des freien 3D-Renderers OSM2World werden die Möglichkeiten der OSM-Daten für das 3D-Rendering jenseits von Gebäuden gezeigt. Mit dem Taggingstandard "Simple 3D Buildings" steht bei OpenStreetMap seit sechs Jahren eine Möglichkeit zur Erfassung einfacher 3D-Gebäudemodelle zur Verfügung. Mittlerweile unterstützt eine breite Palette an Anwendungen diese 3D-Attribute. Noch deutlich weniger Aufmerksamkeit wurde hingegen dem Potential von 3D-Rendering jenseits von Gebäuden entgegen gebracht, obwohl OpenStreetMap hier schon heute viel zu bieten hat. Im Rahmen dieses Vortrags wird der Blick auf eben diese Anwendungsgebiete gerichtet. Dazu gehören neben einer detaillierten Darstellung von Straßen – zu denken ist hier an Fahrspuren, Gehsteige und Fußgängerüberwege, Oberflächendetails, Verkehrsschilder etc. – auch Sport- und Freizeitanlagen, Straßenmöbel, Verkehrswege für Fahrrad, Bus und Bahn, Stromtrassen sowie viele andere Details, die eine 3D-Welt bunter und wirklichkeitsgetreuer machen. Gezeigt werden die zahlreichen Möglichkeiten anhand der freien 3D-Renderingsoftware OSM2World. Den Überblick über die relevanten Neuerungen und Features des Renderers ergänzt eine Betrachtung der zugrundeliegenden OpenStreetMap-Taggingvarianten. about this event: https://c3voc.de

Dieser Vortrag stellt die jüngsten Entwicklungen im Bereich der darstellungsorientierten automatischen Generalisierung von offenen Geodaten vor. Ziel hiervon ist es, die Qualität automatisiert regelbasiert produzierter Kartendarstellungen in digitalen Karten zu verbessern. Anhand von Beispielen werden die Neuerungen und zusätzliche Anwendungsfelder vorgestellt und sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen des darstellungsorientierten Ansatzes wie auch der Verwendung offener Geodaten erläutert. Dieser Vortrag stellt die jüngsten Entwicklungen im Bereich der darstellungsorientierten automatischen Generalisierung von offenen Geodaten vor - ein Ansatz, dessen grundlegende Idee und erste Beispiele ich vor vier Jahren zum ersten Mal auf der FOSSGIS präsentiert habe. Ziel dieser Methoden ist es, die Qualität automatisiert regelbasiert produzierter Kartendarstellungen, wie sie insbesondere in den meisten interaktiven Online-Karten zum Einsatz kommen, zu verbessern, ohne dass jedoch wie bei traditionellen kartographischen Arbeitsweisen der Aufwand und die Kosten für eine Aktualisierung der Datengrundlage extrem steigen. Anhand einer Reihe praktischer Anwendungsbeispiele werden die Neuerungen und zusätzliche Anwendungsfelder vorgestellt. Dabei möchte ich vor allem auch sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen des darstellungsorientierten Ansatzes wie auch der Verwendung offener Geodaten in diesem Bereich erläutern und was die Hürden sind, diese Verfahren in gängige kartographische Arbeitsabläufe zu integrieren. Anwender können sich auf Basis von unter freier Lizenz verfügbaren Daten auch ein praktisches Bild vom Nutzen der vorgestellten Methoden machen und Entwickler können die Open-Source-Implementierungen verschiedener Komponenten der Verfahren testen und studieren. about this event: https://c3voc.de

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In diesem Vortrag werden Anpassungen an GraphHopper vorgestellt, mit denen ein Routing auf Eisenbahngleisen möglich ist. Der Vortrag geht darauf ein, welche Anpassungen vorgenommen werden müssen und ist daher in Teilen auch als Anleitung zum Schreiben von FlagEncodern zu verstehen. Ganz einfach ist das Routing auf Eisenbahngleisen jedoch nicht. Zwar wird jedes Gleis als ein Way in OSM erfasst, welches mit den anderen Gleisen verbunden ist. Manche Eigenschaften von Schienenfahrzeugen lassen sich nicht so einfach abbilden. Der Vortrag wird in seinem Ausblick daher kurz darlegen, was für ein besseres Routing noch fehlt. Während Routen für Straßenfahrzeuge seit Jahren mit OpenStreetMap-Daten berechnet werden, steckt das Routing von Schienenfahrzeugen noch in den Kinderschuhen. Vorhandene Lösungen sind entweder experimentell oder nicht Open Source. Bedarf gibt es sicherlich, auch wenn er nicht so offensichtlich ist: Reisepläne wollen mit exakten Streckenverläufen illustriert werden, Zugbewegungen auf Basis von Fahrplandaten visualisiert werden. Auch im Güterverkehr könnte es Bedarf geben. In diesem Vortrag werden Anpassungen an GraphHopper vorgestellt, mit denen ein Routing auf Eisenbahngleisen möglich ist. Der Vortrag geht darauf ein, welche Anpassungen vorgenommen werden müssen und ist daher in Teilen auch als Anleitung zum Schreiben von FlagEncodern zu verstehen. Ganz einfach ist das Routing auf Eisenbahngleisen jedoch nicht. Zwar wird jedes Gleis als ein Way in OSM erfasst, welches mit den anderen Gleisen verbunden ist. Manche Eigenschaften von Schienenfahrzeugen lassen sich nicht so einfach abbilden. Sie haben längere Bremswege und beschleunigen langsamer. Und auch die OSM-Daten haben nicht all die Informationen, die erforderlich wären. Der Vortrag wird in seinem Ausblick daher kurz darlegen, was für ein besseres Routing noch fehlt. about this event: https://c3voc.de

Energieeffizientes PKW Routing, manchmal auch Eco-Routing genannt, ist von der Idee nicht neu, aber kaum verbreitet und begrifflich undefiniert. Dieser Beitrag schafft hier Klarheit, zeigt das Potential für die Elektromobilität, diskutiert die besonderen Anforderungen, die energieeffizientes Routing an die Qualität von Straßenkarten stellt und untersucht die Eignung von OpenStreetMap für diesen Anwendungsbereich. Klassisches PKW-Routing bietet die Wahl zwischen dem schnellsten und der kürzesten Weg, aber oft wird auch ein "vernünftiger" Kompromiss zwischen diesen beiden Extremen angeboten und unter ganz verschiedenen Namen vermarktet, am geläufigsten ist noch der Begriff "Eco-Routing". Der wird jedoch, gerade im Bereich der Elektromobilität, häufig verwechselt mit dem "sparsamsten" Weg, was meistens nicht vernünftig ist. Dieser Beitrag benutzt daher den Begriff "energieeffizient" und definiert die Effizienz-Bedingung sowie die Kostenfunktion als gewichtete Summe aus Energie und Zeit. Heraus kommt ein erstaunlich einfaches und nahezu parameterfreies Konzept. Wie man das so in einen A*-Router baut, dass die Energierückgewinnung von Elektroautos nicht zu negativen Kantengewichten führt, ist auch schnell erklärt. Bleibt die Frage, wo eigentlich das Problem ist und warum man energieeffizientes Routing fast nirgends findet – auch nicht in Elektroautos und auch nicht auf der OSM Hauptseite. Die Antwort muss in den Daten stecken. Denn das dominierende, autobahnlastige, schnelle Routing stellt geringere Qualitätsanforderungen an die Kartendaten als ein energieeffizientes Routing, das mit zunehmender Energiegewichtung affiner wird für Überlandstrecken und damit auch für die Kartenfehler, die sich darin verstecken. Qualität, Aktualität und Fehlerfreiheit einer Straßenkarte sind schwer messbar, dennoch wird zum Abschluss der Versuch unternommen, genau das zu tun und damit die Eignung von OpenStreetMap für energieeffizientes Routing zu belegen. about this event: https://c3voc.de