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--- osm:start [2014/01/09 13:34]
cbraune [Dunkle Materie - Objekte ohne Tags]
+++ osm:start [2014/02/14 08:53] (current)
cbraune [Dunkle Materie - Objekte ohne Tags]
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 Angestrebte Auswertungsverfahren:
-  - Überlagerung beider Rasterdatensätze mit GRASS
+  - Erzeugung des OSM-Objektdichterasters mit der GRASS-Funktion: "v.kernel"
-  - Räumlicher Vergleich
+    * Notwendige Parameter müssen ermittelt werden: Einflussradius, Rasterausdehnung und Rasterauflösung
+    * {{:osm:v.kernel_raster_brandenburg.png?direct&300|}}
+  - Überlagerung beider Rasterdatensätze mit GRASS und räumlicher Vergleich:
+    * GRASS-Funktion: "Analyze map" >> "Bivariate Scatterplot Tool"
+    * Ein Streudiagramm erbringt im bestem Fall den Nachweis der erwartete Korrelation
+    * Ein erster Test für den Bereich Berlin-Brandenburg:
+    * {{:osm:pop_vs_osm_brb_test.jpeg?300|}}
+  - Weiterführende, potentielle Verfahren:
     * Klassifizierung beider Rasterdatensätze >> Bildung von Aggregaten
     * Überlagerung der jeweils aggregierten Flächen
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   * 22.11.2013: Die genannten Probleme von GRASS GIS mit dem bigint-Datentyp für die ID's erlauben bisher keine Prozessierung der Daten in GRASS
   * 08.01.2014: Die relevanten Tabellen innerhalb der Datenbank wurden mit einer neuen "oid"-Spalte als Schlüssel erweitert
-====== Festgestellte Probleme/Fragestellungen: ======
+  * 29.01.2014: Parameter der "v.kernel"-Funktion: Radius=0,25 (entsprechend der Map-Einheit), Rasterausdehnung und -auflösung entsprechend des Bevölkerungsrasters, die Rasterberechnung (500x500 Rasterzellen) benötigte ~ 170 Minuten (167 min 56 sec)
+  * 05.01.2014: Erfolgreiche Tests mit dem "Bivariate Scatterplot Tool"
-  * In welchem Datenformat kann die Analyse überhaupt durchgeführt werden? Können die „originalen“ OSM-Daten (XML) überhaupt verwendet werden?
-    * XML-Daten sind für eine effiziente, großräumige Analyse ungeeignet (siehe //XML-Datenverarbeitung in R//)
-    * Mögliche Abhilfe durch ein Datenbanksystem (siehe //Datenverarbeitung in einem Datenbanksystem//)
-  * Sehr viele überlappende Flächen. Meist aufgrund der semantischen Bedeutung wie z.B. administrative Grenzen. Folge: Analyse nach Tags/Bedeutung gliedern? Aber: Problematik der frei wählbaren Tags. Wonach könnte eine sinnvolle Klassifizierung überhaupt erfolgen?
-  * Problematik der Unterscheidung zwischen Polygonen und einfachen geschlossenen Linienzügen: Linien (Ways) werden durch Zuweisung bestimmter Tags und durch einen gemeinsamen Anfangs- und Endpunkt definiert. Die Tags stellen dabei das Problem dar, dass keine einheitliche Nomenklatur existiert. Folge: die entsprechenden Tags sind global unterschiedlich!
-  * Polygone die aus mehreren geschlossenen Linien bestehen (z.B. Waldfläche mit Lichtung) müssten auf die Korrektheit der Relation hin untersucht werden > Ortskenntnis oder Vergleichsdaten erforderlich!
-    * Detailfrage die vermutlich im globalen Maßstab nicht beantwortet werden kann
-__Differenzierte Betrachtungsansätze:__
-  * Getrennte Betrachtung von semantischen Attributen (tags mit key=value Kombinationen) gegenüber den geometrischen Eigenschaften?
-  * Untersuchung der Nutzbarkeit für verschiedene Anwendungen/Anwender oder Trennung aufgrund verschiedener Objektklassen (z. B. separaierter Untersuchung von Staatsgrenzen)
 ====== Untersuchung der OSM-tags ======
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       * Anzahl der node_tags: 357089 (gruppiert aufgrund der node_id)
       * Anzahl der nodes ohne tags: 6210058
+  * 11.12.13: Das QGIS-Plugin wurde genauer untersucht (Analyse des verwendeten Phython-Script). ERGEBNIS: Die Daten werden anhand bekannter tags untersucht/ausgewertet. Unbekannte tags entfallen dadurch. Es besteht weiterhin der Verdacht, dass trotz systematischer Fehler (durch die Nutzung des QGIS-Plugins) Objekte ohne Tags in OSM vorhanden sind.
+  * 05.02.14: Datenbankanfragen laufen auf dem globalen Datensatz
+  * 14.02.14: Datenbankanfragen wurden nach 21 Tagen unerklärlich abgebrochen, die nodes-Tabelle ist nicht mehr abrufbar!!
 ====== Bewertung der Nutzbarkeit von OSM ======
 Untersuchung der Nutzbarkeit für verschiedene Anwendungen/Anwender oder Trennung aufgrund verschiedener Objektklassen (z. B. separaierter Untersuchung von Staatsgrenzen)
+====== Festgestellte Probleme/Fragestellungen: ======
+  * In welchem Datenformat kann die Analyse überhaupt durchgeführt werden? Können die „originalen“ OSM-Daten (XML) überhaupt verwendet werden?
+    * XML-Daten sind für eine effiziente, großräumige Analyse ungeeignet (siehe //XML-Datenverarbeitung in R//)
+    * Mögliche Abhilfe durch ein Datenbanksystem (siehe //Datenverarbeitung in einem Datenbanksystem//)
+  * Sehr viele überlappende Flächen. Meist aufgrund der semantischen Bedeutung wie z.B. administrative Grenzen. Folge: Analyse nach Tags/Bedeutung gliedern? Aber: Problematik der frei wählbaren Tags. Wonach könnte eine sinnvolle Klassifizierung überhaupt erfolgen?
+  * Problematik der Unterscheidung zwischen Polygonen und einfachen geschlossenen Linienzügen: Linien (Ways) werden durch Zuweisung bestimmter Tags und durch einen gemeinsamen Anfangs- und Endpunkt definiert. Die Tags stellen dabei das Problem dar, dass keine einheitliche Nomenklatur existiert. Folge: die entsprechenden Tags sind global unterschiedlich!
+  * Polygone die aus mehreren geschlossenen Linien bestehen (z.B. Waldfläche mit Lichtung) müssten auf die Korrektheit der Relation hin untersucht werden > Ortskenntnis oder Vergleichsdaten erforderlich!
+    * Detailfrage die vermutlich im globalen Maßstab nicht beantwortet werden kann
 ====== Literatur ======

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