Danke, Google Maps. Wer hätte vor zwanzig Jahren gedacht, dass man heute keinen Landkarten mehr lesen können muss, um an sein Ziel zu kommen? Aus journalistischer Sicht lassen sich mit Kartendaten zudem richtig coole Geschichten erzählen. Und damit meine ich nicht, irgendwelche Punkte auf eine Karte zu setzen, hinter denen sich Popups öffnen. Ich meine Geschichten, die mit geografischen Einheiten spielen.
Wie oft denkt man über folgende Fragen nach:
Ganz alltägliche Fragen, für die es zahlreiche Apps gibt, um sie zu beantworten. Aber: Es gibt auch ein Tool, dass alle diese Fragen beantworten kann – und darüber hinaus noch viele mehr. Und das beste: Es bietet die Antworten maschinenlesbar an, unter einer freien Lizenz. Es geht um die Open Street Map.
Das Projekt exisitert seit 2006 und hat sich zum Ziel genommen frei verfügbare Geodaten anzubieten, damit die Nutzer daraus Landkarten bauen, oder per GPS navigieren können. Während die normalen Kartenabieter, wie Google oder Apple, ihre Karten unter Lizenz stellen, können wir die OSM-Daten frei benutzen, nur eine kleine Quellenangabe ist fällig.
Wie wohl die meisten Geodaten besteht die OSM aus drei Hauptbestandteilen: Punkten (Nodes), Kanten (Ways) und Verbindungen (Relations). Die haben nicht nur Koordinaten, sondern können auch Key-Value-Paare besitzen, die beschreiben, was die einzelnen Bestandteile sind. Telefonzellen heißen zum Beispiel: amenity = telephone, Bahnhöfe railway = station. Diese Kombinationen heißen: Tags. (Zehn nützliche und/oder lustige Tags habe ich hier zusammengeschrieben)
Besagte Telefonzellen können dann aber noch mehr Infos haben: Den Betreiber (operator = Deutsche Telekom AG), eine Angabe, ob sie überdacht sind (covered = yes/no) oder sogar die Telefonnummer. Einen guten Überblick darüber, was ein Punkt für Informationen haben kann, liefert Nominatim (einfach mal nen Ort eingeben).
Über die OSM-Karte kann man sich das anzeigen lassen, zur automatisierten Abfrage gibt es eine API – die Overpass API. Inzwischen hat die so viele Instanzen, dass man damit ordentlich arbeiten kann. (Mein Haupt-Nachschlagewerk dafür ist das Wiki hier, mit vielen Beispielen.) Sehr cool finde ich, dass man mit Query-Forms sogar ohne ein Skript zu schreiben, abfragen kann. Und auch die zahlreichen Exportoptionen (JSON, XML, CSV) reichen voll aus. Wie so eine Beispielquery in R aussehen kann:
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library(RCurl) myQuery <- paste0("[out:csv(::id,::type,\"name\",::lat,::lon)];area[\"name\"=\"München\"];node[\"railway\"=\"station\"](area);(._;>;);out%20body;") url <- paste0("http://overpass-api.de/api/interpreter?data=", myQuery) response <- getURL(url, .encoding = "UTF-8") response_csv <- read.csv(text = response, head = TRUE, sep="\t", stringsAsFactors = FALSE) |
Wer sich nicht so gut mit APIs auskennt, oder ersteinmal experimentieren will: Es gibt einen super Einstieg. Overpass Turbo. Damit kann man sehr schnell ausprobieren, was möglich ist mit der OSM, und wie eine Suchabfrage aussehen kann. Im Idealfall kann man sie über die Overpass Turbo auch gleich ausführen. Ein Beispiel: Wir wollen wissen, wo in München Bahnhöfe sind. Ich weiß nichtmal, in welcher Bounding Box (also von welchen Koordinaten umgeben) München liegt. Die OSM hat aber auch einen Geocoder, der aus Orten Koordinaten macht.
In der Overpass Turbo gibt es einen Wizard, bei dem ich meine Suchanfrage ganz easy eingeben kann:
Es baut daraus die Abfrage – ich muss gar nichts machen.
Natürlich könnte ich hier noch manuell was verändern. In der Overpass API würde ich zum Beispiel ganz oben ein [out:csv(::id,::type,"name")]; einfügen, um eine CSV-Ausgabe zu erzeugen (und ich kann genau festlegen, welche Felder ich gerne hätte. Auch kann ich mit dem Befehl area[name="München"] den Ort händisch festlegen. Es kann sich auch anbieten, für die Bahnhöfe nur nach Nodes zu suchen, oder in anderen Fällen nur nach Straßen.
Overpass Turbo schickt seine Anfrage an die Overpass API und gibt das Ergebnis als Karte zurück.
Das Ergebnis lässt sich jetzt direkt als GeoJSON, GPX oder KML exportieren. Für CSV oder XML kann man die Abfrage für die Overpass API konvertieren lassen. Overpass Turbo hilft auf jeden Fall zu checken, ob die Suchbegriffe die richtigen sind. Für größere Abfragen muss man dann aber die Overpass API nutzen, Turbo hängt sehr schnell.
Die Daten kann ich dann super visualisieren, zum Beispiel mit QGIS. Ich kann sie aber auch als Ausgangspunkt für eine weitere Analyse nutzen. Es gibt auch Anwendungsfälle, in denen mit OSM-Höhendaten 3D-Modelle gebaut wurden. Der Fantasie sind da sehr wenige Grenzen gesetzt.
Eine kleine Zusammenstellung von verrückten und hilfreichen Tags der Punkte, Wege und Relationen der OpenStreetMap.
building=yes ist der am meisten verwendete Tag in der OpenStreetMap. Er zeigt an: Das hier ist ein Gebäude.
emergency=fire_hydrant zeigt die Position von Hydranten.
highway = ... Der Klassiker für die Suche nach Straßen. Es gibt zahlreiche Einschränkungen, zu Beispiel residential (Wohngebiet), motorway (Autobahn), pedestrian (Fußgängerzone)
highway=bus_stop zeigt Bushaltestellen.
maxspeed = 50 sucht nach Straßen, bei denen die Höchstgeschwindigkeit (in km/h) hinterlegt wurde.
religion=christian zeigt christliche Gebetsstätten – klappt auch mit anderen Konfessionen.
ice_cream = yes/no gibt an, ob es in einem amenity = restaurant/cafe oder shop = ice_cream Eis gibt.
wheelchair=yes zeigt behindertengerechte Toiletten an.
boundary=administrative + admin_level=2 gibt Verwaltungsgrenzen zurück. In diesem Fall die Staatsgrenze. Geht aber teilweise runter bis auf Stadtbezirksteile. Ein Überblick hier.
name:de:1953-1990=Ernst-Thälmann-Straße Das „de“ und die Jahreszahlen schränken ein, wie die Straße früher hieß. Bietet sich natürlich in Deutschland an, bei den Umbenennungen nach der DDR.
Die OpenStreetMap lebt ja von den Tags – deswegen sind sie auch sehr gut dokumentiert. Ich schaue am liebsten hier im OSM-Wiki und hier bei Taginfo. Sehr anschaulich ist auch der Eintrag „How to map a“.
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