Author Archives: Michael

13. OGD-Meetup

Am 23.2.2016 fand nach langer Pause wieder ein OGD Treffen statt, diesmal bei der ITG Graz am Gadollaplatz.

Es wurde kombiniert mir der Vorstellung des Projekts ADEQUATe (Qualität auf offenen Datenportalen http://www.adequate.at/ ) durch Vertreter der Donau-Uni Krems/SWC. Die Folien zu findet man hier als PDF (CC-BY-3.0 AT).

Das Protokoll des Treffens gibts hier: Link zum Pad.

Die OGD-Treffen werden ab jetzt ca. 3× Jährlich stattfinden, das Nächste vor dem Sommer.

OGD-Meetup #10

Heute fand im Resowi der Karl-Franzens-Universität das 10. OGD Graz Meetup statt. Dabei wurde Open Access auf der Hauptbibliothek der KFU vorgestellt, sowie die letzte Woche beim OGD-Gremium der Stadt Graz gehaltenen Community-Präsentationen nocheinmal gehalten.

Das Protokoll findet sich hier. Die Präsentation wurden auf Github veröffentlicht – hier die Links zu den einzelnen Vorträgen:

Grazer Bäume

Vor einiger Zeit hat die Stadt Graz im Rahmen ihrer Open Government Data Initiative einen interessanten Datensatz veröffentlicht: den Baumkataster. In diesem Befinden sich die Standorte, Eigenschaften und weitere Merkmale von Bäumen, die von der Holding Graz gepflegt werden. Wir haben uns diesen Datensatz einmal genauer angeschaut:

Der Baumkataster beinhaltet aktuell 17.603 Bäume. Alle Bäume sind über ihre Art klassifiziert (sowohl über den deutschen als auch den botanischen Namen). Am häufigsten kommt dabei wenig überraschend die Gewöhnliche Rosskastanie vor (2330 mal), gefolgt von Spitzahorn (1076) und Winterlinde (946). Deutlich in der Mehrzahl sind Laubbäume (92%) im Vergleich zu Nadelbäumen (8%). Der Baumkataster beinhaltet noch weitere Informationen wie das Pflanz- und Entnahmejahr, eventuelle Baumpatenschaften oder sonstige Bemerkungen.

Wir haben uns daran gemacht, die Grazer Bäume auch in Form einer Karte aufzuarbeiten. Jeder der über 17.000 Bäume ist anklickbar, um weitere Informationen über den jeweiligen Baum zu erfahren.

Screenshot Visualisierung
Screenshot Visualisierung. Baumdaten CC-BY Stadt Graz; Hintergrund CC-BY-SA, Data © OpenStreetMap contributors.

Laum- bzw. Nadelbäume sind über die verschiedenen Symbole dargestellt. Zusätzlich sind gefällte Bäume als Kreuze, Naturdenkmale als Sterne und Anderes als Quadrate eingezeichnet. Die Größe der Symbole gibt das Alter der Bäume an (ein großes Symbol steht für einen älteren Baum).

Der Quellcode der Karte befindet sich, natürlich als Open Source, auf GitHub. Dort findet man auch Informationen und Links zur Aufarbeitung der OGD Graz Daten und der Technik hinter der Karte.

Gastbeitrag von Martin Raifer

Wiki Loves Earth – Ein Fotowettbewerb zur Vermehrung offener Daten

Der Mai steht bei der Wikipedia und ihrer Betreiberstiftung Wikimedia
ganz im Zeichen der Naturdenkmäler und Naturschutzgebiete. Im Rahmen
des Fotowettbewerbs WikiLovesEarth wird die Community dazu aufgefordert, Natur zu fotografieren und die Fotos unter freie Lizenz zu stellen. Neben der freien Lizenz ist die
wichtigste Teilnahmebedingung, dass das abgebildete Objekt auf einer
der vielen Listen zu finden ist, welche in der Wikipedia eigens für
diesen Wettbewerb angelegt wurden.

Die Listen sind dabei schon vorausgefüllt, beschreiben das geschützte
Objekt und geben die genauen Geokoordinaten an, mit denen sich die
Community an die richtige Stelle lotsen lassen kann. Die Daten dazu
stammen zum größten Teil aus den Open-Government-Data-Portalen der
Länder. Als Beispiel seien hier die Listen der geschützten
Landschaftsteile zu erwähnen, z.B. in Graz, wo der Datensatz „Geschützte Landschaftsteile“ des Landes Steiermark verwendet wird.

Dieses Projekt zeigt sehr schön, wie sich offene Daten, die von der
Verwaltung kommen und Inhalte, die von der Community bewusst unter
freie Lizenzen gestellt werden, einander ergänzen können um einen
Mehrwert zu schaffen. Die Daten der Verwaltung bildet dabei die
Grundlage und ermöglicht oder vereinfacht die Partizipation der
Community. Umgekehrt machen aber erst die Fotos der Community die
Datensätze zu einem anschaulichen Portal, das in der Wikipedia einer
breiten Öffentlichkeit zugänglich wird.

Gastbeitrag von Stefan Tiran

8. Offener Open Government Data-Stammtisch

Am 20.5. findet das 8. OGD-Meetup Graz statt, diesmal am Institut für Geographie und Raumforschung (Heinrichstraße 36).

Eingeladen sind alle, die sich für Offene Daten interessieren, egal ob Anwender, Entwickler oder Forscher.

Offizieller Beginn ist um 18:00, ab 17:30 (Vorschlag) gibt es die Möglichkeit technische oder spezifische Fragen zu den einzelnen Datensätzen zu stellen.

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Heinrichstraße 36

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Heinrichstraße 36 47.078912, 15.448955

Die Ankündigung auf der OGD-Graz-Seite findet man hier.

Open Data Mailingliste Graz

Neue OGD Graz Mailingliste

Bisher lief die Kommunikation zu OGD Graz über die Mailingliste der Open Knowledge Foundation Österreich (Vielen Dank für die bisherige Nutzung!). Da der Traffic auf okfn-at inzwischen jedoch sehr gewachsen ist, entschied man sich beim letzten OGD Meetup für eine eigene OGD Graz-Mailingliste. Ankündigungen zu OGD-Treffen für Graz (und Steiermark) sowie allfälliges findet man nun hier:

https://mlist.tugraz.at/mailman/listinfo/opendatagraz

Die Mailingliste ist grundsätzlich offen, neue Teilnehmer werden durch einen Administrator so schnell wie möglich freigeschalten.
Vielen Dank an Keith Andrews für das einrichten der Mailingliste!

Einladung zum 6. Open Government Data Meetup Graz

Das 6. Open Government Data Meetup in Graz mit der Stadt Graz und dem
Land Steiermark findet am 19.11.2013 um 18:00 statt. Ort ist diesmal das
Rathaus, im Mediacenter (2.Stock, Stiege rechts hinauf) – vom Bürgermeisteramt auf Vorschlag von MagDir Mag Haidvogl arrangiert.

Agenda und Pad für Protokoll gibts hier :
http://pad.okfn.org/p/ogdgrazmeetup06

Das übernächste Meetup findet dann an der FH Joanneum statt.

Import der Ärzte aus den OGD-Steiermark-Daten in die OpenStreetMap

Es wurden vom Land Steiermark seit einiger Zeit alle steirischen Ärzte unter OGD zur Verfügung gestellt. Am OGD-Portal werden 2440 Punkte unter CC-BY als Shapefile zur Verfügung gestellt. In den Daten sind alle Praxen der derzeit praktizierenden Ärzte (2005 Personen) enthalten. Die Daten enthalten die Koordinaten (in WGS84), Adresse, Vor- und Nachname und Titel, Kontaktdaten (Telefon/Fax, Email, Webseite) sowie die Krankenkassen – eine sehr gute Datenbasis für einen Import in die OSM.
alle-ogd

Bild 1: Ärzte aus OGD Steiermark mit QGIS visualisiert. Punkte: Land Steiermark – data.steiermark.gv.at (CC-BY-3.0 AT); Hintergrund: OpenStreetMap (CC-BY); Steiermark-Grenze: OpenStreetMap (ODbL).

Die Rohdaten der Ärzte sowie die zum Import nötigen Zwischendaten sind auf Github zu finden.

 Ablauf des Imports

Es sollten nur die Daten automatisch importiert werden, wo sich in der OSM in einem gewissen Umkreis kein Arzt befindet. Der Vergleich wird mittels Bufferzonen in QGIS gemacht:

  1. Vorverarbeiten des Shapefiles vom Land mit QGIS und vielen Regular Expressions:
    • Neue Spalten für Adressentrennung in Straße und Hausnummer (+ Strasse → Straße etc.),
    • Telefon und Faxnummern vereinheitlichen (auf „+43 Ortsvorwahl Nummer-Durchwahl”)
    • Händisch Telefonnummern kontrollieren (Vorwahl hinzu etc.), Mobilnummern von FAX auf contact:mobile umlegen
    • „name” zusammensetzen aus: „GRDTITEL VERLTITEL VORNAME NACHNAME”
    • Spalte „insurance” anlegen, und da alle Inhalte der Kassen als csv rein.
  2. OSM-Daten für QGIS vorbereiten:
    • Alle in der OSM vorhandenen Ärzte mittels Overpass holen: http://overpass-turbo.eu/s/10H
    • In JOSM laden
    • Alle löschen, die außerhalb der Steiermark sind
    • Speichern als GeoJSON für QGIS
  3. Bufferzonen um die OSM-Daten anlegen:
    • Menü Vector → Geoprocessing → Buffer erstellen, Distance: 0.00018
    • Menü Vector → Analysis → Points in Polygon
    • Selektierte Punkte speichern, diese müssen händisch importiert werden
    • Auswahl invertieren, speichern für automatischen Import

    Eine Visualisierung der Bufferzonen sieht man in Bild 2:
    screenshot-ärzte
    Bild 2: Bufferzonen um in der OSM vorhandene Ärzte in QGIS. Rot/Grün: OSM-Daten mit Bufferzonen (ODbL); Blau, Gelb: Ärzte aus OGD Steiermark (CC-BY-3.0 AT), Hintergrund: OpenStreetMap (CC-BY).

  4. In den OGD-Daten waren oft mehrere Punkte an exakt denselben Koordinaten, wenn sich mehrere Ärzte eine Praxis teilen. Dies ist sehr ungünstig für die OSM, da das Auswählen von Punkten mit identischen Koordinaten mit den meisten Editoren nur sehr umständlich möglich ist. Darum wurden diese Punkte mittels des QGIS-Plugins “Shift Points” etwas voneinander getrennt.
  5. Öffnen des Shapefile mittels JOSM, anpassen von Tags:
    • Umbenennen von Tags: OBJECTID→OGD-Stmk:OBJECTID; ARZTNR→OGD-Stmk:ARZTNR; EMAIL→contact:email; ORT→addr:city; PLZ→addr:postcode; addr_str2→addr:street; addr_stree→addr:housenumber; contact_ph→contact:phone; contact_fa→contact:fax; FACH→healthcare:speciality:de
    • Vor alle Kassen ein insurance:* stellen
    • Füge folgende Tags überall hinzu: addr:country=AT; healthcare=doctor; amenity=doctors; source=„Land Steiermark – data.steiermark.gv.at”
    • Je nach Fach healthcare:speciality=general,internal,orthopaedics, …
    • Löschen von ANREDE, GRDTITEL, VERLTITEL, NACHNAME, ADRCODE, STRASSE, TELEFON, FAX, RFOLGE, VORNAME

Die resultierende OSM-Datei wurde zur Begutachtung durch die OSM-Community auf Github gestellt. Nachdem auf der Mailingliste talk-at nur positive Rückmeldungen gekommen sind, wurde sie am 15.9. in die OSM importiert.

Die detaillierte Anleitung mit genaueren Zwischenschritten steht im OSM-Wiki.

In der nächsten Zeit sollten die bereits in der OSM vorhandenen Ärzte nach und nach mit den OGD-Daten ergänzt werden.
Ein Wunschtraum an die Zukunft wäre, dass auch folgende Attribute von der Daten sammelnden Stelle erhoben würden: Mobilrufnummer, Öffnungszeiten und Barrierefreiheit des Zugangs. Wir aus der OSM-Community sind dem Land Steiermark sehr dankbar für die Veröffentlichung der Daten und hoffen auf weiterhin Gute Zusammenarbeit!

Analyse der Abfallsammelstellen der Stadt Graz

Auf dem OGD-Portal der Stadt Graz gibt es schon seit längerer Zeit einen Auszug der Abfallsammelstellen online. Dort gibt es (derzeit) Daten zu folgenden Sammelstellen: Glas, Papier und Altkleidern. Derzeit sind dort 1359 Sammelstellen enthalten. Die Sammelstellen sind leider nicht an ihrem wirklichem Standort verortet, sondern nur an der nächsten Hausnummer, und ein Kommentarfeld weist auf die wirkliche Lage hin, zB “gegenüber”.

Abfallsammelstellen
Bild 1: Abfallsammelstellen Stadt Graz. Punkte CC-BY 3.0 AT Datenquelle: Stadt Graz – data.graz.gv.at, Hintergrund CC-BY-SA, OpenStreetMap.

Die Daten können vom WFS-Server in den folgenden Formaten heruntergeladen werden: HTML, KML, JSON und AMF. Wobei hier leider nur im KML die Koordinaten sowie die wichtigen Informationen Typ (Je ein Feld für Glas, Papier und Altkleider) und Lage enthalten sind. Das KML-Format hat allerdings den Nachteil, dass alle anderen Informationen außer dem Namen (Der Straße und Hausnummer entspricht) nur in einem HTML-Popup enthalten sind. Das ist zwar vielleicht praktisch bei der grafischen Darstellung in einer Google Map als Overlay, allerdings wird so die maschinelle Weiterverarbeitung und Konvertierung der Daten exorbitant erschwert.

Analyse der Daten

Die Verteilung der unterschiedlichen Sammelstellen zeigt ein interessantes Verhalten: Die Altglas-Container sind gleichmäßig über die Stadt verteilt:

Glas
Bild 2: Altglas-Sammelstellen Stadt Graz in Rot, andere Altstoffe Hellblau. Punkte CC-BY 3.0 AT Datenquelle: Stadt Graz – data.graz.gv.at, Hintergrund CC-BY-SA, OpenStreetMap.

Im Gegensatz dazu zeigen die Altpapiercontainer ein anderes Verhalten: öffentliche Altpapiercontainer gibt es anscheinend nur in den inneren Bezirken. Liegt das daran, dass in den Außenbezirken durch die weniger dichte Bebauung jedes Haus private Altpapiercontainer hat, oder fehlen hier gar Daten aus den äußeren Bezirken?

Papier
Bild 3: Altpapier-Sammelstellen Stadt Graz in Rot, andere Altstoffe Hellblau. Punkte CC-BY 3.0 AT Datenquelle: Stadt Graz – data.graz.gv.at, Hintergrund CC-BY-SA, OpenStreetMap.

Die Anzahl der Altkleidersammelstellen ist in den letzten Jahren massiv angestiegen, da sich darum ein lukrativer Geschäftszweig entwickelt hat. Die Stadt Graz konkurriert hier mit einer Vielzahl privater Anbieter wie Caritas, BAN und Saubermacher. Umso verwunderlicher ist es, dass im Datensatz der Stadt Graz nur 17 Altkleidercontainer der Holding verzeichnet sind – jeder Grazer weiß, dass es da in Wirklichkeit wesentlich mehr gibt. Update: Inzwischen (September) sind 119 Altkleidercontainer online (allerdings auch noch nicht alle).

Altkleider
Bild 4: Altkleider-Sammelstellen Stadt Graz in Rot, andere Altstoffe Hellblau. Punkte CC-BY 3.0 AT Datenquelle: Stadt Graz – data.graz.gv.at, Hintergrund CC-BY-SA, OpenStreetMap.

Auch war im Jänner kurzfristig (Vor der Zusammenlegung Altkleider und getrennte Abfallsammelstellen in ein gemeinsames Service) ein Datensatz mit Metall- und Leichtverpackungscontainern zusätzlich zu Glas und Papier online. Die alten Daten können auf Github noch nachgesehen werden. Eine Anfrage an ogd@stadt.graz.at, warum die neuen Daten Metall- und Leichtverpackungscontainer nicht mehr enthalten, konnte noch nicht beantwortet werden.

Ausblick

Da das KML-Format leider nicht für eine maschinelle Weiterverarbeitung geeignet ist, müssen die Daten erst konvertiert werden. Michael hat hierzu ein kleines Script (siehe Github) geschrieben, das die Daten ins OpenStreetMap-XML-Format konvertiert.

Die Daten können nach der Konvertierung (in OSM konvertierte Dateien siehe Github) in die OpenStreetMap importiert werden. Das muss allerdings händisch für jeden einzelnen Punkt erfolgen, da ja nur die Hausnummer verortet ist, und die genaue Lage durch einen Menschen aus der textuellen Beschreibung geraten werden muss. Hier können hochaufgelöste Luftbilder, wo die farbigen Deckel der Container erkennbar sind, von Vorteil sein. Ein Import würde in etwa so ablaufen:

  • Jeden der 1359 Punkte einzeln anklicken, Zoom auf Punkt.
  • Punkt in den OpenStreetMap-Layer Cut&Pasten
  • Feld “Lage” durchlesen und am Luftbild nach dem wahrscheinlichen Standort suchen
  • Attribute mit bereits in der OSM vorhandenen Containern mergen oder – wenn Punkt in der OSM noch nicht vorhanden – auf die neue Position schieben.

Was sich sicher sehr viel schneller nutzen lässt, sind die in den Containern vorhandenen Adressdaten, da sie schon auf (für die Adressen) richtigen Positionen liegen. Diese können (nach automatischer Filterung doppelter, bereits vorhandener Adressen) sehr viel einfacher im Bulk importiert werden.