Heute vormittag kam in einem OSM-Channel die Frage auf, wie man den Bereich ermitteln kann, den die Feuerwehr beim Löschen rund um einen Hydranten abdecken kann. Die Annahme war dabei, dass die Feuerwehr bis zu 250 Meter lange Schläuche legen kann – aber nur entlang von Wegen, also nicht „kreisförmig“ rund um den Hydrantenstandort. Dort, wo die Feuerwehr mit ihren Schläuchen nicht hinkommt, bietet sich ein größeres Risiko im Fall eines Brandes, oder im Umkehrschluss ein Potential für zusätzliche Hydranten.

Abb. 1: Von Hydranten versorgte und nicht versorgte Bereiche in Schrems, Niederösterreich. Schwarz hervorgehobene Gebäude und straffierte Bereiche liegen außerhalb der Erreichbarkeit von Hydranten (wobei im Nordwesten vermutlich noch keine Hydranten gemappt wurden).

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English version below.

tl;dr: Probier doch mal die Overpassabfrage für Straßen mit veralteten Parkraumdaten in deiner Gegend aus oder für Straßen gänzlich ohne Parkrauminformationen, um zu sehen, ob es Handlungsbedarf gibt :)

Try the overpass queries for streets with deprecated parking data in your area or for streets without any parking information at all to see if there is a need for action :)

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Das Tagging von Parkplätzen entlang von Straßen hat vor kurzem ein großes Update erfahren: Das vorherige parking:lane-Schema wurde mit bestehenden OSM-Konventionen harmonisiert und durch ein einfacher und flexibler anwendbares Street-Parking-Taggingschema abgelöst. Existierende Daten nach dem alten Schema müssen nun also geprüft und in die neue Form überführt werden.

Für das Verständnis des neuen Parkraumschemas hilft dieser Schnelleinstieg. Aber auch, wer sich nicht tiefer mit diesem komplexen Schema beschäftigen möchte, kann dabei helfen, die Daten zu vervollständigen und zu aktualisieren. Dafür gibt es helfende Werkzeuge, in deren Benutzung ich hier einführen möchte.

Woran erkennt man alte Parkraum-Tags?

Alle Tags an Straßen, die mit parking:lane oder parking:condition anfangen, gehören zum alten Schema und sollten aktualisiert werden. Diese Overpass-Abfrage listet dir alle Straßen, die das alte Schema verwenden (oben links auf den grünen Knopf Ausführen klicken). Bleibt die Abfrage leer, sind entweder noch keine Parkraumdaten erfasst (siehe unten) oder sie sind bereits auf dem aktuellen Stand.

Die Tags des neuen Schemas beginnen nur noch mit parking:left|right|both, also ohne die Bestandteile lane und condition. Aktuelle Parkraumdaten lassen sich mit dieser Abfrage finden.

OSM Parking Lane Tag Updater

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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. Dieser Blogpost soll euch einen Überblick über die Methodik geben und ein paar wichtige Ergebnisse und Erfahrungen für die OSM-Praxis mit euch teilen.

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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This post is also available in German / Dieser Post ist auch in deutscher Sprache verfügbar.

OSM parking space data can be a great source of information for the debate around urban development and the transition towards a more sustainable transport system. In many places, there is still no systematic knowledge of where and how much parking is avaliable along the road and beyond. Right now, this data is usually only collected as a part of expensive studies, which are usually not available to the public once they are done. In contrast to this, OSM is an environment in which such data can be freely collected and analysed.

Using the Berlin district of Neukölln as an example, we have demonstrated how urban parking spaces can be systematically mapped using OSM as a basis. We then analysed the collected information at high resolution using geoinformation systems (here: QGIS) and incorporating other open data. This blogpost will give you an overview of the methodology and share some important results and experiences for OSM practice.

You can take a look at the results and data in the Neukölln parking map, where different parking information is visualised, the underlying data is available for download and more detailed information on the approach and methodology can be found (in German).

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Die Qualität von Straßenoberflächen ist ein wichtiger Faktor, insbesondere um gezielt Routen danach auszurichten. Wer auf einem Rennrad oder Inline Skates unterwegs ist oder einen Kinderwagen über sanft schaukelnde Oberflächen schieben will, wird sich freuen, wenn Routing-Algorithmen (oder die User selbst) auf Informationen zur Oberflächenbeschaffenheit zurückgreifen können. Schlechte Oberflächen wie Kopfsteinpflaster sind für einige Verkehrsmittel unpassierbar und auch beispielsweise mit einem normalen Stadtrad muss die Geschwindigkeit an solchen Stellen oft erheblich reduziert werden.

Zur Bewertung der Oberflächenbeschaffenheit gibt es in OSM – neben surface für den Fahrbahnbelag selbst – den Schlüssel smoothness, der jedoch oft mehr oder weniger nach subjektiven Kriterien vergeben wird. Ein Autofahrer wird hier beispielsweise etwas andere Maßstäbe anlegen als eine Rennradfahrerin. Dabei besitzen fast alle Mapper ein Smartphone und könnten damit auf ein hochpräzises Sensorium als Entscheidungshilfe für die Kategorisierung zurückgreifen, wenn sie es an einem Fahrzeug fixieren und die Vibrationen aufzeichnen. Ob das funktioniert, habe ich auf einem Abendspaziergang mit dem Fahrrad getestet.

Voraussetzung ist ein Beschleunigungssensor/Accelerometer, wie es eigentlich jedes aktuelle Smartphone an Bord haben müsste. Ich habe meins (ein aktuelles 300-Euro-Mittelklasse-Gerät) mit einer flexiblen Silikon-Halterung am Lenker befestigt und bin eine Teststrecke mit verschiedenen Oberflächen abgefahren. Die Vibrationen habe ich mit der erstbesten App, die ich zur Aufzeichnung des Beschleunigungssensors gefunden habe, mitgeschnitten. Die Silikonhalterung führt vermutlich dazu, dass die Vibrationen verstärkt werden und damit differenziertere Ergebnisse ermittelt werden. Die (absolute) Beschleunigung in X-, Y- und Z-Richtung habe ich zu einem Mittelwert zusammengefasst, der Grundlage für die folgenden Ergebnisse ist.

Das Ergebnis

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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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Seit Beginn der Corona-Pandemie sind in Berlin – wie auch in anderen Städten in Deutschland und weltweit – zahlreiche „Pop-up-Radwege“ entstanden, um insbesondere Radfahrenden, die volle Nahverkehrsangebote meiden möchten, mehr Sicherheit im Straßenverkehr zu bieten und den Umstieg aufs Fahrrad zu erleichtern. Dabei werden Spuren für fahrende oder parkende Kraftfahrzeuge kurzerhand zu Fahrradwegen umgewidmet, wo es für ein Mindestmaß an Verkehrssicherheit notwendig ist. Zwar verfügt Berlin seit wenigen Jahren über ein weitgehendes Mobilitätsgesetz, um andere Verkehrsarten gegenüber dem Autoverkehr zu stärken und damit den Grundstein für eine zeitgemäße urbane Verkehrsinfrastruktur zu legen. Viele Straßen genießen jedoch noch immer den Ruf von „Fahrradhöllen“, sodass sich Radfahrende nicht wegen, sondern trotz der Infrastrukturen auf zwei Rädern fortbewegen.

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Last Edit by SupapleX on 1 April 2023

Inzwischen ist Augmented Reality im wahrsten Sinne des Wortes in der Realität angekommen – auch unserer OSM-Realität. Und das im Guten wie im Schlechten. Der Hype um The Elder Scrolls Go (TESG) hatte ja spätestens seit Sommer letzten Jahres erneut zu einer eher zweifelhaften Qualitätsentwicklung der OSM-Daten geführt – wie oft schon mussten wir bei Grünflächen in unserer Gegend die Wald- und Sumpftaggings wieder entfernen, weil irgendwelche TESG-Kiddies hofften, damit Zweiglinge neben ihrem Schulhof spawnen zu lassen. In einigen abgelegeneren Gebieten hat die ganze Map Engine Optimization bereits heftigste Blüten geschlagen, wo sich Gamer ganze Traumwelten für den Sommerurlaub zusammengemappt haben.

So kamen wir jedenfalls auf die Idee, das sich mit dem Augmented Reality-Hype bestimmt auch ein Gewinn für OSM erzeugen ließe, wenn wir nur das richtige Werkzeug dafür hätten. Gerade in Großstädten wie hier in Berlin, wo uns seit Jahren die noch fehlenden Objekte ausgegangen sind und es nur noch um Datenpflege und immer detaillierte Micro-Mappings im letzten Hinterhof geht, dürfte damit noch einmal ein ordentlicher Schub für die Datenqualität herauszuholen sein – sowohl geodätisch als auch für noch fehlende Tags.

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