freie daten

"We map what is on the ground" – so das Mantra aller OSM-Edits. Nicht immer wird das so rigoros durchgesetzt. Beispiel Adress- und Kontaktdaten, administrative Grenzen, Stromleitungskapazitäten usw. Anhand einer Karte für freien WLAN-Zugriff wird gezeigt, dass die Datenhaltung nicht immer in OSM passieren muss. Insbesondere die Meshtechnik im Freifunk-Netzwerk erlaubt hier eine geoegrafische Darstellung der Hotspots in Relation zu deren logischen (Link-)Verbindungen und weiteren Metadaten. [Praktische Beispiele zeigen Life-Darstellung von Funk-Verbindungsdaten, das Einrichten georeferenzierter HotSpots und die verfügbaren Analysetools.] - Dieser Text nur für längeren Vortrag about this event: https://c3voc.de

"We map what is on the ground" – so das Mantra aller OSM-Edits. Nicht immer wird das so rigoros durchgesetzt. Beispiel Adress- und Kontaktdaten, administrative Grenzen, Stromleitungskapazitäten usw. Anhand einer Karte für freien WLAN-Zugriff wird gezeigt, dass die Datenhaltung nicht immer in OSM passieren muss. Insbesondere die Meshtechnik im Freifunk-Netzwerk erlaubt hier eine geoegrafische Darstellung der Hotspots in Relation zu deren logischen (Link-)Verbindungen und weiteren Metadaten. [Praktische Beispiele zeigen Life-Darstellung von Funk-Verbindungsdaten, das Einrichten georeferenzierter HotSpots und die verfügbaren Analysetools.] - Dieser Text nur für längeren Vortrag about this event: https://c3voc.de

Wer heute seine eigene Karte rendern möchte, hat soviel Auswahl wie nie. Manches ist einfacher geworden, aber es ist auch leicht den Überblick zu verlieren. Von Raster- über Vektortiles, von Mapnik über OSM2Vectortiles zu Mapbox. TileMill, Kosmtik oder Mapbox Studio? Wo kommen die Daten her? Wer rendert sie und wie? Ich versuche einen Überblick über die derzeit vorhandene Renderingtechnik und -software zu geben. Dabei werden die Stärken und Schwächen der Software beleuchtet und dargestellt welche Neuerungen im letzten Jahr entstanden sind und welche Möglichkeiten schon ein paar Jahre am Buckel haben. Beispiele sollen überblicksmäßig verdeutlichen welche Komponenten für die einzelnen Möglichkeiten gebraucht werden und wie sie zusammenspielen. Vectortiles sind der heißeste Kandidat für die nächste Generation der Hauptkarte von OpenStreetMap. Ich versuche darzustellen wie hier eine mögliche Zukunft aussehen könnte und welche Schritte heute bereits in diese Richtung unternommen werden. Bleibt Bewährtes bestehen oder kommt es zu einem radikalen Wechsel? about this event: https://c3voc.de

Wer heute seine eigene Karte rendern möchte, hat soviel Auswahl wie nie. Manches ist einfacher geworden, aber es ist auch leicht den Überblick zu verlieren. Von Raster- über Vektortiles, von Mapnik über OSM2Vectortiles zu Mapbox. TileMill, Kosmtik oder Mapbox Studio? Wo kommen die Daten her? Wer rendert sie und wie? Ich versuche einen Überblick über die derzeit vorhandene Renderingtechnik und -software zu geben. Dabei werden die Stärken und Schwächen der Software beleuchtet und dargestellt welche Neuerungen im letzten Jahr entstanden sind und welche Möglichkeiten schon ein paar Jahre am Buckel haben. Beispiele sollen überblicksmäßig verdeutlichen welche Komponenten für die einzelnen Möglichkeiten gebraucht werden und wie sie zusammenspielen. Vectortiles sind der heißeste Kandidat für die nächste Generation der Hauptkarte von OpenStreetMap. Ich versuche darzustellen wie hier eine mögliche Zukunft aussehen könnte und welche Schritte heute bereits in diese Richtung unternommen werden. Bleibt Bewährtes bestehen oder kommt es zu einem radikalen Wechsel? about this event: https://c3voc.de

Wenn es brennt, eilt es! – Karten in vorbereiten Akten sollen für die Anfahrt und für den Einsatz die notwendigen Informationen gut lesbar zur Verfügung stellen. Der Vortrag zeigt, welche die für die Feuerwehr wichtigen Informationen mit Geobezug sind (z.B. Anfahrt, Gefahren, Transformatoren/Verteilkasten, Wasserbezug, Gebäudeinformationen). Welche gibt es schon in OpenStreetMap und welche fehlen noch? Bei unserer Feuerwehr gibt es auch noch „exotische“ Löschwasserquellen: unterirdische vorbereitete Staustellen, welche natürlich auch visualisiert werden müssen, weil sie für die Löschwasserversorgung wichtig sind. Wie können aus der Feuerwehr neue Mapper geworben, motiviert und unterstützt werden? Es wird erklärt wie diese im Erfassen der speziellen Tags mit JOSM unterstützt werden können (z.B. mit speziellen „Kartenstile“). Für die Feuerwehr wurde ein Kartenstil optimiert und mit Maperitive gerendert. Die Tiles werden zu optimierten Kartenausschnitten (mit mindestens drei Hydranten) zusammengestellt, z.B. mit Hilfe von Overpass. Es wird ein Beispiel einer Einsatzakte und der verwendeten Karten präsentiert. Für Gebäude wo keine vorbereitete Einsatzakten existieren oder vorgeschrieben sind wird ein Prozess zur Erstellung von vereinfachten Einsatzkarten basierend auf der Alarmmeldung erklärt und mit einem Beispiel dargestellt. Es werden die offenen Herausforderungen (fehlende Tags, länderspezifische Symbole, Schützen der kritischen Nodes vor falscher Bearbeitungen) und mögliche Lösungsansätze dargestellt. Im Abschluss werden die gefundenen Vorteile für die Feuerwehr und für OpenStreetMap aufgezeigt. about this event: https://c3voc.de

Wie selbstverständlich haben wir uns daran gewöhnt, OSM-Daten speziell für den jeweiligen Anwendungszweck aufzubereiten: OBF, GHZ, MVT, PNG, PBF, IMG, MAP, RD5, HGT … Ein frischgebackener OSM-Anwender, der naiv fragt, wo er denn OSM-Daten laden kann, um all die tollen Sachen zu machen, die man damit machen kann, am besten offline – er verläuft sich in diesem Dschungel. Dieser Vortrag will zweierlei erreichen. Zum einen diesen Dschungel sichten. Was sind die einzelnen Anwendungsfelder, von A wie Adress-Datenbank bis Z wie Zoom-Level? Was sind die gängigen Lösungen, was sind ihre Download-Größen, ihre Beschränkungen und ihre Lizenzen und wie spielt das alles zusammen? Im Anschluss will dieser Vortrag hinterfragen: Warum ist das alles so, und muss das so bleiben? Beispielsweise erlaubt OsmAnds OBF-Format zwar viele Funktionen gleichzeitig, wie Routing, Rendering, Adress- und POI-Suche. Belegt dafür aber mehr Speicherplatz als seine Quelldaten, die üblicherweise im PBF-Format ausgetauscht werden. PBF besitzt keine Indexierung und ist daher für Random Access nicht geeignet. Auf der anderen Seite erobern Vektortiles den Desktop-Client, die es mit der Trennung von Datenzugriffs- und Präsentationsschicht wieder nicht so genau nehmen. Also warum kein gekacheltes, indexiertes PBF-Equivalent, das einfach alles kann? Vom Routing bis zur Overpass-API? Also "verlustfreie", oder besser verlustarme Vektortiles, mit dem vollem Informationsgehalt? Das alte Gegenargument, also die technischen Beschränkungen der Client-Hardware, die es erforderlich machten, OSM-Daten für den jeweiligen Anwendungsfall aufzubereiten, will dieser Vortrag über Bord werfen. about this event: https://c3voc.de

Der Vortrag soll den aktuellen Stand für die Geodaten- und Kartennutzung im Bereich der Wikipedia wiedergeben. Teilaspekte sind nachfolgend aufgeführt. Durch Wikidata werden Objektinformationen und Geokoordinaten strukturiert abrufbar. Der Wikidata-Query-Service macht diese Daten über eine SPARQL-Abfrage abrufbar und verfügt neben anderen Features über einen Ergebnisanzeige in Kartenform. Beispiel: http://tinyurl.com/juwq9f4 Die Wikimedia-Foundation hat einen graphischen Karteneditor entwickelt um individuelle Karten in der Wikipedia erzeugen zu können. Eingesetzt wird dieser Editor und die Kartenanzeige bereits in dem Schwesterprojekt Wikivoyage. https://de.wikivoyage.org/wiki/Datei:Mapframe_Kartographer_demo.webm Herausforderungen liegen bei dieser Entwicklung insbesondere in den hohen zu erwartenden Zugriffszahlen bei einer direkten Artikeleinbindung. In diese Karten können über die Wikidata-ID auch Geometrien von OSM-Objekte eingebunden werden. Da die für die Wikipedia interessanten Objekte teilweise über den Projektrahmen von OSM hinausgehen wurde eine Möglichkeit geschaffen Geometrien als GeoJSON in dem Projekt Wikimedia Commons zu speichern. Dort werden diese Geometrien auch direkt visualisiert: https://commons.wikimedia.org/wiki/Data:Ecos.fws.gov/Endangered_habitat_58938/Phyllostegia_mollis.map Anschließend soll diskutiert werden wie sich diese Anwendungen weiterentwickeln sollen und wie die weitere Kooperation mit OSM oder anderen Anbietern von freien Geodaten sich entwickeln könnte. about this event: https://c3voc.de

Dieser Vortrag vergleicht verschiedene Open-Source-Softwarelösungen zur Routenberechnung auf OpenStreetMap-Daten im Hinblick auf ihre Leistungsmerkmale, den Ressourcenverbrauch und die Geschwindigkeit. about this event: https://c3voc.de

Dieser Vortrag vergleicht verschiedene Open-Source-Softwarelösungen zur Routenberechnung auf OpenStreetMap-Daten im Hinblick auf ihre Leistungsmerkmale, den Ressourcenverbrauch und die Geschwindigkeit. about this event: https://c3voc.de

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Routenberechnung unter Berücksichtigung von Straßenbenutzungsgebühren für LKWs (die sogenannte LKW-Maut) für Deutschland. Sie dokumentiert nicht nur den Entwurf und die Umsetzung einer Routenberechnung unter Berücksichtigung der LKW-Maut, sondern beschreibt auch eine kleine grafische Beispielanwendung (App) für mobile Android-Geräte. Diese App ruft exemplarisch nach Eingabe von Start und Ziel die eigene Berechnung auf und zeigt die gefundene Route grafisch an. Die Berechnung sucht nach einer Route, die aus den kostengünstigsten Mautsätze und der kürzesten Wegstrecke besteht. Dafür benötigt die Berechnung qualifizierte und problemspezifische Verkehrsdaten, die vorher aus frei verfügbare Datenquellen extrahiert und in einer, für diesen Zweck angepasste, Routing-Datenbank konsistent gespeichert werden. Als frei verfügbare Datenquellen dienen z.B. das freie Projekt OpenStreetMap (OSM) und deutsche Behörden. Implementiert werden die Funktionen, die in den einzelnen Prozess Schritten benötigt werden, auf Basis der quelloffenen Routingbibliothek der Firma GraphHopper. Eine wichtige Eigenschaft der App ist die Offline-Nutzbarkeit, wofür die benötigten Ausgangsdaten gezielt für eine Region lokal gespeichert und bei Bedarf jederzeit online aktualisiert werden können. about this event: https://c3voc.de

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Routenberechnung unter Berücksichtigung von Straßenbenutzungsgebühren für LKWs (die sogenannte LKW-Maut) für Deutschland. Sie dokumentiert nicht nur den Entwurf und die Umsetzung einer Routenberechnung unter Berücksichtigung der LKW-Maut, sondern beschreibt auch eine kleine grafische Beispielanwendung (App) für mobile Android-Geräte. Diese App ruft exemplarisch nach Eingabe von Start und Ziel die eigene Berechnung auf und zeigt die gefundene Route grafisch an. Die Berechnung sucht nach einer Route, die aus den kostengünstigsten Mautsätze und der kürzesten Wegstrecke besteht. Dafür benötigt die Berechnung qualifizierte und problemspezifische Verkehrsdaten, die vorher aus frei verfügbare Datenquellen extrahiert und in einer, für diesen Zweck angepasste, Routing-Datenbank konsistent gespeichert werden. Als frei verfügbare Datenquellen dienen z.B. das freie Projekt OpenStreetMap (OSM) und deutsche Behörden. Implementiert werden die Funktionen, die in den einzelnen Prozess Schritten benötigt werden, auf Basis der quelloffenen Routingbibliothek der Firma GraphHopper. Eine wichtige Eigenschaft der App ist die Offline-Nutzbarkeit, wofür die benötigten Ausgangsdaten gezielt für eine Region lokal gespeichert und bei Bedarf jederzeit online aktualisiert werden können. about this event: https://c3voc.de

Auf OpenStreetMap-Daten lässt sich neben PKW, Fahrrad und Fußgängern auch für viele andere Verkehrsmittel routen. Dabei setzen z.B. Contraction Hierarchies Maßstäbe für die Geschwindigkeit. Davon weiß man aber nicht, welche Rolle eine einzelne Kante für alle potentiellen Routen spielt. In diesem Vortrag wird eine Kenngröße ermittelt, die einer Kante ihre mathematische Bedeutung im Netzwerk zuordnet. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um den längsten Vor- und Nachlauf, der in irgendeinem kürzesten Weg auftritt, der diese Kante einschließt. Diese Größe ist unabhängig von Start- und Zielpunkten und nur abhängig von der Kantengewichtung und der betrachteten Kante. So können Kanten identifiziert werden, deren logische Netzwerk-Bedeutung stark von der ihr a priori zugeordneten Wichtigkeit abweichen, z.B. Abschnitte von primary, die nur wenige 100 m Routing-Reichweite haben oder Autobahn-Ausfahrten, die sich gegen die durchgehende Autobahn durchsetzen. Es wird im Vortrag die Kenngröße exakt definiert, in den Kontext bestehender Routing-Konzepte gestellt und es werden interessante Kanten im OpenStreetMap-Netzwerk untersucht. about this event: https://c3voc.de

Auf OpenStreetMap-Daten lässt sich neben PKW, Fahrrad und Fußgängern auch für viele andere Verkehrsmittel routen. Dabei setzen z.B. Contraction Hierarchies Maßstäbe für die Geschwindigkeit. Davon weiß man aber nicht, welche Rolle eine einzelne Kante für alle potentiellen Routen spielt. In diesem Vortrag wird eine Kenngröße ermittelt, die einer Kante ihre mathematische Bedeutung im Netzwerk zuordnet. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um den längsten Vor- und Nachlauf, der in irgendeinem kürzesten Weg auftritt, der diese Kante einschließt. Diese Größe ist unabhängig von Start- und Zielpunkten und nur abhängig von der Kantengewichtung und der betrachteten Kante. So können Kanten identifiziert werden, deren logische Netzwerk-Bedeutung stark von der ihr a priori zugeordneten Wichtigkeit abweichen, z.B. Abschnitte von primary, die nur wenige 100 m Routing-Reichweite haben oder Autobahn-Ausfahrten, die sich gegen die durchgehende Autobahn durchsetzen. Es wird im Vortrag die Kenngröße exakt definiert, in den Kontext bestehender Routing-Konzepte gestellt und es werden interessante Kanten im OpenStreetMap-Netzwerk untersucht. about this event: https://c3voc.de

Will man Informationen mit einer Karte visualisieren, wird meist eine Hintergrundkarte als Basisinformation und Orientierung benötigt. Je nach Projekt-Zielstellung muss die Hintergrundkarte anpassbar sein. Mit OSM-Daten können Karten diesbezüglich aufgewertet werden. In einem Freizeit-Projekt habe ich für den Crossduathlon Bautzen eine Streckenkarte mit Hilfe von QGIS, OSM und GPS-Kartierung erstellt. Ziel war es, die Wettkampfinfrastruktur auf einen lagetreuen Plan zu bringen. Der Hintergrund sollte zur Orientierung dienen, die Landnutzungen abgrenzen, den Flusslauf der Spree zeigen und die Gebäude abbilden. So sollte Raum bleiben für die wesentlichen Overlay Informationen. Von Beginn an stellte sich die Frage nach einer geeigneten Hintergrundkarte. Die amtliche digitale Topographie (Basis DLM, DTK) schied wegen der kompliziert zu handhabenden Datenstruktur aus. Wie kann man also die OSM-Datenbank zur Kartenerstellung in QGIS nutzen? Es gibt eine Vielzahl an Optionen! In meinem Vortrag zeige ich anhand des konkreten Projektes, wie man OSM-Daten für eine Karte nutzbar machen kann. Ich habe QGIS-Plugins und Webanwendungen zum OSM-Daten Export getestet und auf Eignung im QGIS geprüft. Ich werde auf die Stärken, aber auch auf die Schwächen der Varianten und der OSM-Datennutzung eingehen. Sehr hilfreich bei der Realisierung war u.a. das Community Forum StackExchange, der OSM Tagfinder und OSM Taginfo. about this event: https://c3voc.de

Daten werden oft als digitaler Rohstoff der Zukunft gepriesen. Insbesondere die Möglichkeit, verschiedene Datensätze miteinander zu kombinieren, ermöglicht es, Erkenntnisse zu gewinnen, die über den Inhalt der einzelnen Datensätze deutlich hinaus gehen. Hier liegt das eigentliche Potential, zusätzliches Wissen zu generieren oder kommerziell verwertbare Informationen zu erhalten. Der Staat unterstützt dieses Potential von Daten, indem er in zunehmendem Maße Open Government Data bereitstellt. Allen Datensätzen ist gemein, dass Sie unter einer Lizenz freigegeben werden, die regelt, unter welchen Bedingungen die Datensätze genutzt werden dürfen und welche Regeln dabei zu beachten sind. Hier existiert für den Lizenzgeber – auch im Bereich Open Data – ein breiter Gestaltungsspielraum. Die Kehrseite dieser Handlungsfreiheiten sind auftretende Lizenzinkompatibilitäten. Nicht alles was Open Data ist, darf auch miteinander kombiniert werden. Der Vortrag erklärt die Hintergründe von Lizenzinkompatibilitäten, gibt Hinweise, wie man diese erkennen kann und welche Handlungsoptionen es gibt. about this event: https://c3voc.de

Daten werden oft als digitaler Rohstoff der Zukunft gepriesen. Insbesondere die Möglichkeit, verschiedene Datensätze miteinander zu kombinieren, ermöglicht es, Erkenntnisse zu gewinnen, die über den Inhalt der einzelnen Datensätze deutlich hinaus gehen. Hier liegt das eigentliche Potential, zusätzliches Wissen zu generieren oder kommerziell verwertbare Informationen zu erhalten. Der Staat unterstützt dieses Potential von Daten, indem er in zunehmendem Maße Open Government Data bereitstellt. Allen Datensätzen ist gemein, dass Sie unter einer Lizenz freigegeben werden, die regelt, unter welchen Bedingungen die Datensätze genutzt werden dürfen und welche Regeln dabei zu beachten sind. Hier existiert für den Lizenzgeber – auch im Bereich Open Data – ein breiter Gestaltungsspielraum. Die Kehrseite dieser Handlungsfreiheiten sind auftretende Lizenzinkompatibilitäten. Nicht alles was Open Data ist, darf auch miteinander kombiniert werden. Der Vortrag erklärt die Hintergründe von Lizenzinkompatibilitäten, gibt Hinweise, wie man diese erkennen kann und welche Handlungsoptionen es gibt. about this event: https://c3voc.de

Bisher existente Qualitätssicherungswerkzeuge wie Osmose, Keep Right oder der OpenStreetMap Inspector, die nicht auf ein spezielles Thema fokussiert sind, haben meist den Nachteil, dass nur täglich ihre Daten aktualisieren können. In einer Zeit, in der es Usus ist, dass öffentliche Tileserver minütliche Diffs beziehen, erscheint der Aktualisierungszyklus dieser QA-Dienste aus der Zeit gefallen. Grund dafür ist, dass sie jeden Tag alle Daten prozessieren und dadurch keine akzeptablen Aktualisierungszyklus erreichen können. Mit einer Vektortile-basierten Architektur sind häufigere Updates möglich, denn es werden – wie bei einem Tileserver – nur die Tiles neu prozessiert, die sich geändert haben. Die Schwierigkeit liegt darin, den inhaltlichen und räumlichen Umfang der Vektortiles festzulegen. about this event: https://c3voc.de

Bisher existente Qualitätssicherungswerkzeuge wie Osmose, Keep Right oder der OpenStreetMap Inspector, die nicht auf ein spezielles Thema fokussiert sind, haben meist den Nachteil, dass nur täglich ihre Daten aktualisieren können. In einer Zeit, in der es Usus ist, dass öffentliche Tileserver minütliche Diffs beziehen, erscheint der Aktualisierungszyklus dieser QA-Dienste aus der Zeit gefallen. Grund dafür ist, dass sie jeden Tag alle Daten prozessieren und dadurch keine akzeptablen Aktualisierungszyklus erreichen können. Mit einer Vektortile-basierten Architektur sind häufigere Updates möglich, denn es werden – wie bei einem Tileserver – nur die Tiles neu prozessiert, die sich geändert haben. Die Schwierigkeit liegt darin, den inhaltlichen und räumlichen Umfang der Vektortiles festzulegen. about this event: https://c3voc.de

Trotz der staatlichen Förderung von Elektromobilität stagniert der Verkauf von Elektrofahrzeugen auf niedrigem Niveau. Ein Hauptgrund hierfür wird in der mangelhaften Ladeinfrastruktur insbesondere in ländlichen Räumen gesehen, wo große Ansprüche an Reichweiten und den Individualverkehr gestellt werden. Ausgehend von dieser Problemstellung präsentiert der Vortrag einen GIS-basierten Ansatz, wie sich räumliche Hotspots für Ladeinfrastruktur modellieren lassen. Dabei werden Einzugsgebiete um verschiedene Point of Interests (POIs) berechnet und in einem Gravitationsmodell mit Nutzungsdaten zusammengeführt. Datengrundlage sowohl für die Berechnung der Einzugsgebiete als auch für die POIs ist OpenStreetMap. Neben den räumlichen Distanzen ist die zeitliche Frequentierung und die Verweildauer an den jeweiligen Orten ein wesentlicher Einflussfaktor. Hierzu werden Nutzergruppen, z.B. nach Alter, Geschlecht, Familiensituation, Freizeitverhalten oder Arbeitssituation, definiert und in Bezug zu den jeweiligen POI gesetzt. Dabei gilt, je häufiger und länger sich eine Nutzergruppe an einem Standort aufhält, desto höher wird der Standort hinsichtlich des Bedarfs an Ladeinfrastruktur gewichtet. Die Daten zur Bildung der Nutzergruppen sind ebenfalls frei verfügbar. Innerhalb der modellierten Hotspots lassen sich schließlich konkrete Ladesäulenstandorte über die Gehdistanzen zwischen Parkmöglichkeiten und Zielort (POI) identifiziert. Die präsentierten Ergebnisse zeigen die exemplarische Anwendung des Standortmodells für die Region Südostbayern, im dortigen E-WALD-Projektgebiet. Die Vorgehensweise ist jedoch auf beliebige Regionen übertragbar. about this event: https://c3voc.de

Für manche Datenanalysen reicht es nicht aus, mit „herkömmlichen“ Planet-Dumps zu arbeiten. Nämlich genau dann wenn man neben dem aktuell gültigen Stand der Daten, auch deren Bearbeitungs-Historie benötigt. Diese ist wichtig beispielsweise für intrinsische Datenqualitätsanalysen oder andere tiefgründige Analysen des OpenStreetMap Datensatzes. Zur Zeit stellt die OpenStreetMap Foundation regelmäßig sogenannte Full-History-Planet-Dumps als Download zur Verfügung, die solche Analysen ermöglichen. In aktuellen Arbeiten am Heidelberg Institut for Geoinformation Technology (HeiGIT) sollen derartige Analysen von Full-History-Planet-Dumps mit Hilfe einer Cloud-basierten, verteilten Big-Data-Datenbankinfrastruktur sowohl im Allgemeinen vereinfacht als auch performanter gestaltet werden, um detaillierte Analysen von OpenStreetMap Daten zu ermöglichen. Um möglichst flexibel bezüglich der möglichen Anwendungen zu sein, ist das Datenmodell dieser „OSM-History-Analysis-Datenbank“ sehr eng an das OSM-Datenmodell angelehnt. Der Fokus liegt dabei zunächst darauf, damit intrinsische Datenqualitätsanalysen von OSM-Daten technisch zu unterstützen (um so z.B. ähnliche Analysen wie jene, die im Projekt „iOSMAnalyzer“ vorgeschlagen wurden, global verfügbar zu machen). Zu den weiteren Anwendungsmöglichkeiten dieser Datenbank gehört, damit direkt weitere OSM-Datenvisualisierungen (wie z.B. ähnlich zu OSMatrix) zu betreiben oder darauf aufbauend neuartige Tools und Services zu entwickeln, die für eine erweiterte Zielgruppe (insbesondere auch OSM Mapper) interessant sein können. about this event: https://c3voc.de