Berlin/Verkehrswende/Parkraum/Mapping Kampagne Xhain/QA-Zebrastreifen

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Mapping-Projekt

>>> https://maproulette.org/browse/challenges/27384 <<<

Ziel

Für das "Subtraktive Modell" der Parkraum-Erfassung auf OSM-Basis (siehe auch Berlin/Verkehrswende/Parkraum/Mapping Kampagne Xhain) ist es nötig, Elemente die das Parken verbieten in OSM zu erfassen. Eines dieser Elemente sind Zebrastreifen.

Vorgehen

In diesem Schritt der Qualitätssicherung (QA; Quality assurance) haben wir Daten des Senats aus dem FISBroker mit OSM-Daten abgeglichen.

Datenquelle Senat: Geoportal Berlin / Fußgängerüberwege

Schritte in QGIS

  1. OSM Basiskarte als Referenz einbinden
  2. ROHDATEN: Senatsdaten als WFS Layer einbinden https://fbinter.stadt-berlin.de/fb/wfs/data/senstadt/s_zebra
  3. ROHDATEN: OSM-Daten einbinden
    1. highway=crossing AND crossing=zebra AND type:node in "Berlin,Germany"
    2. highway=crossing AND crossing_ref=zebra AND type:node in "Berlin,Germany"
    3. Hinweis: Syntax hier für https://overpass-turbo.eu/ optimiert
    4. Hinweis: Es ist leider nötig, auch crossing=zebra zu berücksichtigen, da diese Tagging in Berlin noch vor kommt; auch wenn es nicht mehr empfohlen ist. Im Rahmen dieses QA-Schrittes können wir diese Stellen aufräumen entsprechend der Empfehlung von DE:Key:crossing#Beispiele.
  4. BUFFER: Senatsdaten: Einen 50m Buffer anlegen.
    1. Hinweis: Stichproben haben ergeben, dass die Senatsdaten zum Teil stark abweichen von der Realität. Ob das an den Rohdaten oder eine Umprojektion liegt, haben wir nicht geprüft. Daher aber der hohe Buffer-Wert.
  5. COUNT: Jetzt zählen wir mit "Count points in polygon" wie oft eine OSM-crossing-node im Buffer der Senatsdaten liegt
    1. Das müssen wir 2x machen, einmal für crossing=zebra, einmal für crossing_ref=zebra
    2. Hinweis: Das Ergebnis ist ein Datensatz der Senatsdaten mit Zusatzspalte count=Zahl.
  6. FILTER: Jetzt erstellen wir mit "Extract by attribute" einen Datensatz in dem nur die Senatsdaten vorkommen, bei denen der count=0 ist.
    1. Das müssen wir 2x machen, einmal für crossing=zebra, einmal für crossing_ref=zebra
  7. PUNKT: Das Ergebnis ist immer noch eine Fläche; mit "Centroids" wandeln wir den Kreis zurück in einen Punkt.
    1. Das müssen wir 2x machen, einmal für crossing=zebra, einmal für crossing_ref=zebra
  8. EXPORT: Das Ergebnis können wir als GeoJSON (EPSG:4326 / WGS84) exportieren.
  9. MERGE: Im Texteditor können wir die beiden Datensätze zusammenführen.
    1. Außerdem muss die Projektionszeile gelöscht werden, um Fehler bei der Nutzung in MapRoulette zu vermeiden.
  10. TEST: In https://geojson.io/ kann man das Ergebnis und auch die richtige Export-Projektion testen.
  11. CHALLENGE: Die Ergebnisdatei ist in https://maproulette.org/browse/challenges/27384 hochgeladen und kann dort abgearbeitet werden.
    1. Mit externer ID kennz
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