| About Me
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This user submits data to OpenStreetMap under the name
Supaplex030.
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Supaplex030 submits data to OpenStreetMap using JOSM.
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Supaplex030
is a bicyclist.
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Mapper from Berlin-Neukölln || @OSM | Forum | HDYC | @Mapillary | @GitHub
Main topics and projects a.o.
Tags and Proposals
Some Notes, Links and Overpass-Queries for me to look up
Wiki-Templates
- for test=*:
 | | $1% |
Infobox Deprecated: See e.g. crossing:marking=*
| Description
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Description of the image.
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| Author
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Supaplex030
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| Source
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Own illustration
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| Date
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yyyy-mm-dd
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See also other templates:
Unresolved 
Stale 
Stuck 
Moved to Some projects I documented in my OSM wiki namespace
| Zusammenfassung:
Um die Datenqualität der für Berlin zur Verfügung stehenden Baumbestandsdaten zu überprüfen, haben wir 332 Bäume in einem Testgebiet kontrolliert und vermessen. Der Datenbestand weist eine sehr hohe Aktualität und Genauigkeit auf - bei knapp 96% der Bäume konnten wir keine besonderen Fehler feststellen. Drei Bäume waren nicht mehr vorhanden, elf weitere wiesen andere Ungenauigkeiten auf – hauptsächlich leicht abweichende Standorte und überwiegend in einem kurzen Straßenzug. Ein weiterer Baum war mit falscher Gattung eingetragen, für einen anderen erschien das angegebene Pflanzjahr unplausibel.
Ein Vergleich der gemessenen Stammumfänge mit den Daten des Baumkatasters ergibt eine Medianabweichung von 6,3% (= 5cm), was sich durch das natürlich fortschreitende Baumwachstum erklären lässt. Ein Vergleich der verschiedenen Straßenzüge legt nahe, dass es in der Datenbank besser und schlechter „gepflegte“ Straßen gibt.
Alles in allem sind die Daten aus unserer Sicht jedoch geeignet, nach Plausibilitätsprüfung und Abgleich mit einem Luftbild für OSM verwendet zu werden. Eine Begehung vor Ort empfiehlt sich trotzdem, allein schon um im Datensatz fehlende detaillierte Baumdaten zu erfassen.
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| Zusammenfassung:
Diese Parkplatzanalyse demonstriert am Beispiel des Berliner Richardkiezes, wie OpenStreetMap-Daten zur Zählung und Auswertung von Parkplätzen (für KfZ) im Stadtraum genutzt werden können. Sie dient als Test, welche Datenqualität damit erreicht werden kann und welche Empfehlungen für das Erfassen von Parkplatzdaten in OSM sich daraus ergeben.
Die Parkplatzanalyse ergibt, dass die OSM-Daten – soweit in Bezug auf parkplatzrelevante Daten vorhanden – mit vergleichsweise einfachen Mitteln zu einem aussagekräftigen Ergebnis verarbeitet werden können und das entstandene Modell einen überwiegenden Teil der in der Realität vorhandenen Parkplätze exakt abbildet. Abweichungen ergeben sich vor allem aus ungenau kartieren oder fehlenden Daten und sind daher kontrollierbar und vermeidbar. Insbesondere (dichtes) Quer- und Schrägparken sollte dabei feinteiliger kartiert und Einfahrten sowie Fußgängerüberwege konsequent erfasst werden. In Kreuzungsbereichen, an Einfahrten oder auch Fußgängerüberwegen etc. ist feinteiliges Mappen dagegen nicht unbedingt notwendig.
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| Zusammenfassung:
Bei der Diskussion um die Verkehrswende rückt insbesondere in Großstädten immer wieder das Thema Parkplätze und der Flächenverbrauch von (stehenden) Fahrzeugen in den Mittelpunkt. Auch rund um eine aktuelle Diskussion zur Einrichtung eines Radwegs an der Berliner Hermannstraße wird darüber diskutiert. Das habe ich zum Anlass genommen, die Parkplatzsituation dort mit Hilfe von OSM-Daten und ergänzenden Geodaten genauer anzusehen:
- Im Umkreis von 500 Metern um einen 2,6 Kilometer langen Abschnitt der Hermannstraße gibt es etwa 15.000 Parkplätze, davon 10.500 auf Parkspuren am Straßenrand.
- 4% der Gesamtfläche im Untersuchungsgebiet werden durch Parkspuren belegt – bezogen auf den öffentlichen Straßenraum zwischen den Gebäudefassaden sind es sogar über 20%.
- Allein in diesem kleinen Stadtgebiet wird damit bereits eine Fläche von 23 Fußballfeldern durch stehende Autos belegt.
- Theoretisch gibt es mehr verfügbare Parkplätze als Autos – praktisch scheinen Ausweichpotentiale jedoch nicht genutzt zu werden, wenn sie nicht vor der Tür bzw. in unmittelbarer Umgebung liegen.
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| Zusammenfassung:
OSM-Daten bieten das Potential, präzise Parkplatzzählungen und Parkraumanalysen durchzuführen und damit wertvolles Wissen für Diskussionen rund um die Verkehrswende, Stadtentwicklung und Mobilität bereitzustellen. Vielerorts gibt es nämlich noch gar kein systematisches Wissen, wo es wie viele Parkplätze am Straßenrand (oder auch darüber hinaus) gibt. In aufwendigen Studien müssen diese Daten bei Bedarf erfasst werden – und meist sind diese Daten anschließend nicht für die Öffentlichkeit zugänglich. Im Gegensatz dazu stellt OSM eine optimale Umgebung dar, in der solche Daten frei zugänglich erfasst und analysierbar gemacht werden können.
Am Beispiel des Berliner Stadtteils Neukölln haben wir demonstriert, wie urbane Parkplätze systematisch auf OSM-Basis kartiert und mit Geoinformationssystemen (hier: QGIS) und unter Einbezug weiterer offener Daten hochaufgelöst ausgewertet werden können. Einen ausführlichen Blick auf die Ergebnisse und Daten könnt ihr in der Neuköllner Parkraumkarte werfen, in der die Parkplatzinformationen visualisiert werden, die zugrunde liegenden Daten zum Download bereit stehen und bei Bedarf ausführlichere Infos zur Herangehensweise und Methodik zu finden sind.
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Resolved: Add message. --Supaplex030 (talk) 08:49, 24 April 2023 (UTC)
Disregard: Add message. --Supaplex030 (talk) 08:49, 24 April 2023 (UTC)
