Evaluierung von Verkehrsgraphen für die Berechnung von länderübergreifenden Erreichbarkeitspotenzialen am Beispiel von OpenStreetMap

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1 118 Evaluierung von Verkehrsgraphen für die Berechnung von länderübergreifenden Erreichbarkeitspotenzialen am Beispiel von OpenStreetMap Karl REHRL, Karl-Michael EDLINGER, Andreas FRIEDWAGNER, Benedikt HAHN, Thomas LANGTHALER, Andreas WAGNER und Michael WIMMER Dieser Beitrag wurde nach Begutachtung durch das Programmkomitee als reviewed paper angenommen. Zusammenfassung In diesem Beitrag werden Verfahren zur Überprüfung der Eignung von länderübergreifenden Verkehrsgraphen für die Durchführung von Erreichbarkeitspotenzialanalysen vorgeschlagen. Die Verfahren werden anhand eines Verkehrsgraphen, der aus Daten der freien Weltkarte OpenStreetMap generiert wurde, evaluiert. Die Evaluierungsergebnisse im Grenzgebiet Österreich, Tschechien, Slowakei und Ungarn zeigen, dass die Straßendaten der OpenStreetMap zur Generierung eines Verkehrsgraphen für die Berechnung von Erreichbarkeitspotenzialen geeignet sind. 1 Einleitung Der zunehmende Standortwettbewerb der Regionen und der Wunsch nach nachhaltiger Gestaltung der Raumentwicklung führen zu einer steigenden Bedeutung von Modellen, mit denen ein Vergleich der Standortqualität von Teilräumen und der Auswirkungen von Verkehrsinfrastrukturmaßnahmen möglich ist. Das Kernproblem solcher Modelle ist dabei die quantitative Erfassung der Teilqualitäten von Standorten auf einer überlokalen Ebene. Viele wesentliche Standortmerkmale werden nicht durch die unmittelbar lokalen Gegebenheiten bestimmt, sondern durch Potenziale, die innerhalb einer bestimmten Reisezeit verfügbar sind. So ist etwa für das verfügbare Arbeitskräftepotenzial nicht die Zahl der in der Standortgemeinde (-bezirk etc.) wohnhaften Personen einer bestimmten Qualifikationsstufe ausschlaggebend, sondern die Zahl der Personen, die einen Standort binnen einer gewissen Zeit erreichen können (LANGTHALER 2005). Damit ist sowohl die Verteilung von Ressourcen im Raum als auch ihre Erreichbarkeit, abhängig von der Verkehrsinfrastruktur, entscheidend. Eine isolierte Betrachtung von räumlicher Verteilung und Erreichbarkeit bzw. Verkehrsinfrastruktur ist daher wenig sinnvoll. Erst ein Wert, der angibt, wie viele Ressourcen oder bestimmte Einrichtungen innerhalb einer Zeitspanne erreicht werden können, und damit sowohl die Verteilung der Ressourcen im Raum, als auch ihre Erreichbarkeit beinhaltet, ermöglicht Rückschlüsse auf die Standortqualität. Dieser Wert wurde erstmals von LANGTHALER (2005) als Erreichbarkeitspotenzial bezeichnet. Eine flächige Darstellung von Erreichbarkeitspotenzialen ermöglicht es, Teilräume mit ähnlichen Standortqualitäten zu identifizieren und stellt daher eine Grundlage für indikatorbasierte Standortanalysen dar. Strobl, J., Blaschke, T. & Griesebner, G. (Hrsg.) (2012): Angewandte Geoinformatik Herbert Wichmann Verlag, VDE VERLAG GMBH, Berlin/Offenbach. ISBN

2 Berechnung von länderübergreifenden Erreichbarkeitspotenzialen 119 Im konkreten Anwendungsfall werden Erreichbarkeitspotenziale zur Analyse von grenzüberschreitenden Standortqualitäten herangezogen. Der räumliche Fokus der Aussagen liegt dabei auf der Meso-Ebene und bezieht sich vor allem auf den motorisierten Individualverkehr (MIV). In einem weiteren Schritt ist eine Detaillierung hinsichtlich der räumlichen Ebene (Mikroanalysen) und der Verkehrsarten (z. B. öffentlicher Verkehr) sinnvoll. Reisezeitmatrizen, die auf Basis eines Verkehrsgraphen errechnet werden, sind eine wesentliche Grundlage für Erreichbarkeitspotenzialmodelle. Eine Reisezeitmatrix liefert die Antworten zu der Frage, in welcher Zeit ein Punkt von jedem anderen Punkt erreichbar ist. Dadurch lässt sich zu jedem Endpunkt (üblicherweise der Mittelpunkt einer Raumeinheit) errechnen, welche Endpunkte beispielsweise in 30 Minuten erreichbar sind. Durch Verschneidung mit unterschiedlichen Standortparametern (z. B. Verfügbarkeit von Einkaufsmöglichkeiten) können dadurch Erreichbarkeitspotenzialanalysen durchgeführt werden. Bisher werden Erreichbarkeitspotenzialanalysen meist regional und auf ein Land beschränkt durchgeführt. Die Gründe dafür sind mangelnde Datenverfügbarkeit und der exponentiell mit der Anzahl der Rasterzellen ansteigende Rechenaufwand. Möchte man Erreichbarkeitspotenziale für größere Gebiete in hoher Auflösung (z. B. Rasterzellen mit 1 1 Kilometer oder kleiner) bzw. länderübergreifend (z. B. Grenzregionen) durchführen, gibt es derzeit keine zufriedenstellende Lösung. Eine der Fragestellungen betrifft den Verkehrsgraphen. Länderübergreifende Verkehrsgraphen waren lange Zeit ausschließlich kommerziell erhältlich (z. B. von der Firma Navteq 1 ). Sind die Länder von der Datenbank des Anbieters abgedeckt, entstehen bei der Nutzung des Verkehrsgraphen mitunter hohe Kosten. Mit der freien Weltkarte OpenStreetMap (HAKLAY 2008) steht seit einigen Jahren eine alternative Datenbasis zur Verfügung. Aufgrund der Lizenzbedingungen des OpenStreet- Map-Projekts 2 (CC-BY-SA bzw. ODbL 4 ) ist die Nutzung der Daten kostenlos möglich. Da es sich bei OpenStreetMap (OSM) um eine durch Freiwillige gemeinschaftlich erstellte Datenbank handelt, stellt sich die Frage, ob der Erfassungsgrad bzw. die Qualität der Daten in den jeweiligen Ländern für die Berechnung von Reisezeitmatrizen geeignet sind. Die Heterogenität der Gemeinschaft bzw. auch länderspezifische Unterschiede in der Erfassung (vgl. die gemeinschaftlich erarbeiteten Erfassungsvorschläge im OSM-Wiki 5 ) führen zu sehr unterschiedlichen Erfassungsgraden bzw. Datenqualitäten. Eine der Fragestellungen ist daher, wie die Eignung eines aus der OpenStreetMap generierten, länderübergreifenden Verkehrsgraphen im Hinblick auf die Berechnung von Reiszeitmatrizen bewertet werden kann. Bisherige Arbeiten zur Bewertung der Datenqualität von OpenStreetMap hatten meist den Vergleich mit Referenzdatensätzen zum Ziel. Vergleiche wurden mit kommerziellen Datensätzen wie jenen von TomTom (NEIS, ZIELSTRA & ZIPF 2011) oder NAVTEQ in Deutschland durchgeführt (LUDWIG, VOSS & KRAUSE-TRAUDES 2011) oder mit Verwaltungsgraphen wie jenen von Ordnance Survey in England (HAKLAY 2010) oder ATKIS in Deutschland (SCHOOF, BEHNCKE & EHLERS 2011). Länderübergreifende Untersuchungen wurden bisher noch nicht durchgeführt. Außerdem sind den Autoren keine Arbeiten be

3 120 K. Rehrl, K.-M. Edlinger, A. Friedwagner et al. kannt, in denen die Eignung von OpenStreetMap-Daten für eine länderübergreifende Erreichbarkeitspotenzialanalyse untersucht wurde. Das in diesem Beitrag vorgeschlagene Verfahren zur Bewertung eines Verkehrsgraphen wurde anhand eines km 2 umfassenden Ausschnitts der OpenStreetMap im Grenzgebiet Österreich, Tschechien, Slowakei und Ungarn evaluiert. Ausgehend von bestehenden Arbeiten in der Region (Bundesland) Niederösterreich in Österreich wurde das Testgebiet auf benachbarte Regionen wie Jihoceský, Jihomoravský und Vysocina in Tschechien, Bratislavský und Trnavský in der Slowakei und Győr-Moson-Sopron in Ungarn ausgeweitet. Der restliche Beitrag ist wie folgt strukturiert: Abschnitt 2 beschreibt das angewandte Verfahren zur Generierung des Verkehrsgraphen aus den Daten der OpenStreetMap. Abschnitt 3 schlägt Verfahren zur Prüfung der Eignung des resultierenden Verkehrsgraphen für die Berechnung von Reisezeitmatrizen vor. Die Verfahren werden anhand der OSM-Daten in dem ausgewählten Testgebiet überprüft. Abschnitt 4 fasst die Ergebnisse zusammen und gibt einen Ausblick auf weitere Fragestellungen. 2 Generierung des Verkehrsgraphen aus OpenStreetMap Um einen für die Berechnung von Reisezeitmatrizen verwendbaren Verkehrsgraphen aus den Rohdaten der OpenStreetMap zu erzeugen, wurde folgendes Verfahren zur Graphengenerierung angewandt: 1. Import der OSM-Rohdaten in ein Schema einer Geodatenbank 2. Selektion von Map Features, die in OSM als Straßen gekennzeichnet sind 3. Identifikation von Verbindungspunkten der Straßen 4. Segmentierung der Straßen anhand der identifizierten Verbindungspunkte 5. Berechnung der Verbindungen zwischen den Segmenten 6. Speicherung der Segmente des Verkehrsgraphen Als Rohdaten wurden die von der Geofabrik 6 täglich zur Verfügung gestellten Länderexzerpte für die Länder Österreich, Tschechien, Slowakei und Ungarn verwendet (Stand: ). Aus diesen Länderexzerpten wurde ein Polygon mit einer Fläche von km 2, das die zuvor genannten Regionen vollständig beinhaltet, ausgeschnitten. In diesem Ausschnitt wurde das gesamte Straßennetz importiert. Während des Imports wurden die Straßenklassen festgelegt und eine Vereinheitlichung relevanter Attribute wie Geschwindigkeiten oder Einbahnen durchgeführt. Die Segmentierung der Straßen wurde anhand der Verbindungspunkte durchgeführt (Ways teilen sich einen gemeinsamen Node). Nachdem Wege in logische Segmente aufgeteilt wurden (anhand der Verbindungspunkte), wurden die Verbindungen zwischen den Segmenten erstellt. In der OpenStreetMap wird grundsätzlich davon ausgegangen, dass zwei Straßen verbunden sind, wenn sie gemeinsame Nodes aufweisen. Abbiegeeinschränkungen (turn restrictions) müssen explizit durch Relationen modelliert werden. Der Algorithmus zur Erzeugung von Verbindungen (connections) berücksichtigt auch Restriktionen wie Einbahnen oder eingeschränkte Befahrbarkeiten. Die entstehende Verbindungstabelle (connection table) bildet die Erreichbarkeit von Segmenten 6

4 Berechnung von länderübergreifenden Erreichbarkeitspotenzialen 121 inklusive etwaiger Einschränkungen ab. Insgesamt besteht der Graph im Testgebiet aus Straßensegmenten. 3 Bewertung des Verkehrsgraphen Bei einem Verkehrsgraphen handelt es sich um eine modellhafte Abbildung des realen Verkehrsnetzes. Unterschiedliche Anwendungen erfordern unterschiedlich detaillierte Abbildungen der Realität. Eine Qualitätsbewertung kann daher in der Regel nur im Hinblick auf eine konkrete Anwendung durchgeführt werden (MONDZECH & SESTER 2011). Das Ziel der vorliegenden Bewertung ist es, die Eignung des Verkehrsgraphen zur Berechnung von rasterbezogenen Erreichbarkeitspotenzialen zu untersuchen. Untersuchungen hinsichtlich der Eignung von Daten der OpenStreetMap für Routing-Anwendungen wurden unter anderem von NEIS, ZIELSTRA & ZIPF (2011) beschrieben. Das Verfahren zur Qualitätsbewertung wurde an dieser Arbeit orientiert, aber an die speziellen Anforderungen von rasterbezogenen Erreichbarkeitsanalysen angepasst. Grundsätzlich gibt es zwei Möglichkeiten der Qualitätsbewertung von geographischen Informationen, nämlich eine intrinsische und eine extrinsische Bewertung (ISO 2011). Während für die extrinsische Bewertung Referenzdatensätze herangezogen werden, versucht die intrinsische Bewertung die Qualität des untersuchten Datensatzes anhand definierter Qualitätskriterien ohne externe Referenzdaten zu bewerten. Der ISO Standard (ISO 2011) schlägt folgende Kriterien vor: Vollständigkeit, Lagegenauigkeit, logische Konsistenz, thematische Genauigkeit und zeitliche Genauigkeit. Aus diesen Kriterien können im Kontext von rasterbezogenen Erreichbarkeitspotenzialanalysen folgende Fragestellungen abgeleitet werden: Ist jede Rasterzelle an den Verkehrsgraphen angebunden (Vollständigkeit)? Lässt sich jede Rasterzelle von jeder anderen Rasterzelle erreichen oder gibt es Inselgraphen bzw. isolierte Knoten (logische Konsistenz)? Gibt es topologische Fehler wie beispielsweise nicht verbundene, kreuzende Segmente oder angrenzende, nicht verbundene Segmente (logische Konsistenz)? Welche Attribute sind für das Routing bzw. die Berechnung von Reisezeiten vorhanden und wie ist deren Vollständigkeit in den beteiligten Ländern (thematische Genauigkeit)? 3.1 Überprüfung der Raumerschließung Das Interesse von Erreichbarkeitspotenzialmodellen konzentriert sich vor allem auf Siedlungsgebiete und ihre Umgebung. Die Vollständigkeit eines Verkehrsgraphen lässt sich daher am besten über den Grad der Erschließung von Siedlungsgebieten ermitteln. Folgende Hypothese bzgl. der Raumerschließung durch einen Verkehrsgraphen kann aufgestellt werden: Jedes bebaute Grundstück ist Teil eines Siedlungsgebiets jedes dieser Siedlungsgebiete muss an den Verkehrsgraphen angebunden sein, damit eine Erreichbarkeitsanalyse durchgeführt werden kann. Der Anteil des erschlossenen Siedlungsgebiets an der Fläche des gesamten Siedlungsgebiets gibt somit Aufschluss über die Vollständigkeit des Verkehrsgraphen. Betrachtet man nun die Fläche, die alle Siedlungsstraßen in einem Siedlungsgebiet erschließen, müsste diese Fläche der Fläche des Siedlungsgebietes entsprechen. Möchte man diese Hypothese prüfen, ergeben sich zwei Fragestellungen:

5 122 K. Rehrl, K.-M. Edlinger, A. Friedwagner et al. Welche Datenquellen eignen sich für die grenzüberschreitende Berechnung der Flächen von Siedlungsgebieten? Welche Fläche eines Siedlungsgebietes erschließt eine Erschließungsstraße? Zur Frage nach den Flächen der Siedlungsgebiete können folgende länderübergreifende Quellen herangezogen werden: GMES Urban Atlas 7 Siedlungsgebiete in OpenStreetMap CORINE Landcover Daten (CLC) Die Daten des GMES Urban Atlas wären prinzipiell geeignet, stehen aber nur für Städte mit über Einwohnern zur Verfügung. Daher kann diese Datenquelle als nicht geeignet bezeichnet werden. Eine weitere Datenquelle stellen die in OpenStreetMap erfassten Siedlungsgebiete dar. Landnutzung wird in OpenStreetMap über Polygone mit dem Tag landuse erfasst. Für die Auswertung von Siedlungsgebieten (bebaute Flächen) sind folgende landuse -Werte relevant: {residential, commercial, retail}. Eine Überprüfung der über OpenStreetMap erfassten Siedlungsgebiete im ausgewählten Testgebiet ergab, dass diese zwar teilweise, aber nicht vollständig erfasst sind. Eine weitere Datenquelle stellen die CORINE Landcover Daten (BOSSARD et al. 2000) der Klasse 1.1 Städtisch geprägte Gebiete dar. Für das Programm CORINE werden digitale Satellitenbilder von 32 Mitgliedstaaten der Europäischen Union einheitlich erfasst und hinsichtlich der Flächennutzung ausgewertet. In einem Vergleich von Siedlungsgebieten in OpenStreetMap mit den CORINE Landcover Daten konnte festgestellt werden, dass in Österreich, Tschechien und der Slowakei die CORINE Landcover Daten wesentlich vollständiger sind als die Open- StreetMap Daten (vgl. Tabelle 1). Einzig in Ungarn ist die in OpenStreetMap erfasste Fläche an Siedlungsgebieten etwas größer im Vergleich zur CORINE Landcover Fläche. Daher wurde die Entscheidung getroffen, für die Bestimmung von Siedlungsgebieten die CORINE Landcover Daten zu verwenden. Tabelle 1: Vergleich der ausgewiesenen Siedlungsflächen in OpenStreetMap und im CORINE Landcover Datensatz Siedlungsfläche OSM Siedlungsfläche CORINE Testgebiet in Österreich 868,94 km ,93 km 2 Testgebiet in Tschechien 94,01 km 2 321,08 km 2 Testgebiet in der Slowakei 296,68 km 2 742,55 km 2 Testgebiet in Ungarn 444,92 km 2 433,17 km 2 Die zuvor definierte zweite Fragestellung nach der Fläche, die eine Erschließungsstraße in einem Siedlungsgebiet erschließt, kann nicht so eindeutig beantwortet werden. Grundsätzlich kann das Problem derart betrachtet werden, dass um jede Straße ein Puffer definiert wird, der die Fläche beinhaltet, die von dieser Straße erschlossen wird. Dieser Puffer spiegelt die durch die Straße erschlossene Grundstücksfläche wider. Ohne eine entsprechende Datengrundlage kann nur geschätzt werden, wie sich diese Fläche in den jeweiligen Län- 7

6 Berechnung von länderübergreifenden Erreichbarkeitspotenzialen 123 dern verhält. Daher wurde der Ansatz gewählt, die Analyse mit unterschiedlichen Puffergrößen (50, 100, 200 und 400 Metern) durchzuführen. Ein Puffer von 200 Metern beispielsweise bedeutet, dass eine Straße auf jeder Seite ein Grundstück mit einer Breite von 100 Metern erschließen würde. Für die Berechnung der Raumerschließung wurde folgendes Verfahren definiert: 1. Auswahl der Siedlungsgebiete aus dem CORINE Datensatz (Klasse 1.1) 2. Auswahl der Straßensegmente in den jeweiligen Siedlungsgebieten aus dem OpenStreetMap Datensatz 3. Berechnung der Fläche, die ein Siedlungsgebiet lt. CORINE Datensatz umfasst 4. Berechnung der Pufferfläche für das Straßennetz im jeweiligen Siedlungsgebiet für die Puffergrößen 50, 100, 200 und 400 Meter 5. Verschneidung der Pufferflächen mit den Flächen des Siedlungsgebietes 6. Bestimmung des Verhältnisses von erschlossener Fläche zur CORINE Siedlungsfläche Um einen Vergleich zwischen den Ländern durchführen zu können, wurde ein mittlerer Erschließungsgrad anhand der erschlossenen Flächenanteile im Verhältnis zu der Gesamtfläche aller Siedlungsgebiete in den jeweiligen Ländern berechnet (vgl. Tabelle 2). Tabelle 2: Anteile der erschlossenen Flächen an der Fläche der Siedlungsgebiete und Anzahl der nicht erschlossenen Gebiete (in Klammern) Gebiete 50-m-Puffer 100-m-Puffer 200-m-Puffer 400-m-Puffer Testgebiet in Österreich ,27 % (2) 71,43 % (0) 90,93 % (0) 98,62 % (0) Testgebiet in Tschechien ,26 % (1) 53,5 % (0) 75,23 % (0) 91,18 % (0) Testgebiet in der Slowakei ,98 % (6) 55,72 % (2) 78,69 % (0) 93,03 % (0) Testgebiet in Ungarn ,92 % (6) 38,83 % (2) 59,38 % (2) 78,4 % (2) Die Tabelle zeigt, dass der durchschnittliche Erschließungsgrad linear mit der Größe des Puffers ansteigt. Dieses Ergebnis war zu erwarten und gilt unabhängig vom Land. Es ist davon auszugehen, dass eine Puffergröße zwischen 100 und 200 Metern als realistisch angenommen werden kann. Die Tabelle zeigt, dass der Erschließungsgrad in diesem Bereich zwischen ca. 90 % (Österreich, 200 Meter Puffer) und ca. 60 % (Ungarn, 200 Meter Puffer) variiert. Während in Österreich bei einer Puffergröße von 200 Metern bereits von einer weitgehenden Erschließung gesprochen werden kann, gilt dies für die anderen Länder nicht. Tschechien und die Slowakei weisen einen Erschließungsgrad von ca % mit einem 200 Meter Puffer auf. In Ungarn liegt der Erschließungsgrad mit ca. 60 % bei 200 Metern Puffer deutlich niedriger. Defizite gibt es vor allem bei der Erfassung von lokalen Erschließungsstraßen einzelner Grundstücke innerhalb von Siedlungsgebieten im ländlichen Bereich. Dennoch sind selbst in Ungarn mit zwei Ausnahmen alle Siedlungsgebiete an das Straßennetz angeschlossen (vgl. die Anzahl der nicht erschlossenen Siedlungsgebiete in Klammern). Das bedeutet, dass von insgesamt Siedlungsgebieten im untersuchten Testgebiet nur 2 Siedlungsgebiete in Ungarn nicht durch das Straßennetz erschlossen sind. Da bei rasterbezogenen Modellen auf der regionalen (Meso-)Ebene nur das Netz der Verbindungsstraßen und größer zu berücksichtigen ist, ist vor allem der Wert entscheidend, wie viele der Siedlungsgebiete überhaupt nicht durch das Straßennetz erschlossen sind. Anhand

7 124 K. Rehrl, K.-M. Edlinger, A. Friedwagner et al. der Analyse konnte gezeigt werden, dass die Raumerschließung des OSM-Verkehrsgraphen für rasterbezogene Erreichbarkeitsanalysen als ausreichend zu bezeichnen ist. 3.2 Überprüfung der logischen Konsistenz Es ist davon auszugehen, dass jeder Verkehrsgraph logische Inkonsistenzen enthält, da die große Anzahl von Knoten und Kanten das Auffinden solcher Fehler erschwert. Bei der Berechnung von Erreichbarkeitspotenzialen können logische Inkonsistenzen im Verkehrsgraphen möglicherweise das Ergebnis verfälschen. Zur Evaluierung der logischen Konsistenz wurden folgende Verfahren eingesetzt: Verbundenheitsprüfung Identifikation von Topologiefehlern Testroutings: Mittels einer Routing Engine wurden zahlreiche Routen berechnet und visuell auf Plausibilität überprüft. Verbundenheitsprüfung Um die Verbundenheit des Graphen zu prüfen wurde auf Tarjan s Algorithmus (TARJAN, 1971) zurückgegriffen. Die Anwendung des Algorithmus ergab folgende Ergebnisse: befahrbare Kanten wurden analysiert (eine Einbahn wurde als eine Kante gezählt, Straßensegmente als zwei Kanten) der Kanten sind Einbahnen dazu zählen tatsächliche Einbahnen und Straßen, die nur an einem Ende mit einer anderen Straße verbunden sind Kanten weisen keine Nachbarn auf (isolierte Kanten) stark verbundene Komponenten (Strongly Connected Components SCCs) Straßen sind nicht in beide Richtungen mit der größten SCC verbunden Die fünf größten SCCs weisen folgende Kantenzahl auf: , 236, 195, 98, 86 Aus dieser Analyse kann geschlossen werden, dass es eine relativ große, stark verbundene Komponente mit Kanten gibt. Der Anteil der größten, stark verbundenen Komponente an der Gesamtzahl der befahrbaren Kanten beträgt ca. 81 %, was als sehr guter Wert angesehen werden kann. Die zweitgrößte stark verbundene Komponente hingegen besteht aus nur 236 Kanten, was ebenfalls als sehr guter Wert zu bezeichnen ist. Daraus kann geschlossen werden, dass es zwar einige kleinere, aber keine größeren Inselgraphen gibt. Auch der Anteil an isolierten Kanten ist mit ca. einem Promille als sehr gering einzustufen. Verknüpft man die Information der Erschließungsgrade mit jener Information der Verbundenheitsanalyse, kann geschlossen werden, dass die Siedlungsgebiete nahezu vollständig über den Verkehrsgraphen erreichbar sind. Topologiefehler Für Topologiefehler wie kreuzende Segmente ohne gemeinsame Knoten bzw. für die Identifikation von Segmenten in unmittelbarer Nähe ohne Verbindung (NEIS, ZIELSTRA & ZIPF 2011) wurde ein Prüfalgorithmus entwickelt, der potenzielle Problemfälle identifiziert. Als Problemfälle werden einerseits all jene Fälle gezählt, in denen sich zwei Segmente überschneiden, und keines der Segmente entweder als Brücke oder Tunnel erfasst ist bzw. sich die Werte für die Eigenschaft Layer nicht unterscheiden. Andererseits werden auch all jene Fälle gezählt, in denen sich zwei Straßen bis auf 5 Meter annähern, aber über keinen

8 Berechnung von länderübergreifenden Erreichbarkeitspotenzialen 125 gemeinsamen Knoten verfügen. Die Überprüfung in der vorliegenden Arbeit ergab, dass im Testgebiet insgesamt potenzielle topologische Fehler vorliegen. 781 (70 %) sind kreuzende Segmente ohne gemeinsamen Knoten und 334 (30 %) sind Segmente, die in unmittelbarer Nähe von anderen Kanten enden, aber keinen gemeinsamen Knoten aufweisen. Die potenziellen logischen Fehler sind gleichmäßig auf die Testregionen verteilt. Viele der Probleme sind darauf zurückzuführen, dass zum Beispiel Unterführungen oder Brücken nicht als solche gekennzeichnet sind Da es sich lediglich um vereinzelte Fehler handelt, stellen diese in der Regel für die Reisezeitberechnung kein Problem dar, solange alle Endpunkte erreichbar bleiben und sich keine Inselgraphen ergeben. Setzt man die potenziellen Problemfälle in Relation zur Anzahl der Segmente, so ergibt sich eine Fehlerquote von 0,2 %. Daher kann davon ausgegangen werden, dass es sich bei den identifizierten logischen Inkonsistenzen um eine handhabbare Menge handelt, die durch manuelle Nachpflege der Daten gänzlich behoben werden kann. 3.3 Überprüfung der thematischen Genauigkeit Hinsichtlich der thematischen Genauigkeit sind vor allem folgende Kriterien zu überprüfen: Straßenklassen Geschwindigkeiten Eine Überprüfung der Attributierung der zulässigen Höchstgeschwindigkeit (OSM-Tag maxspeed ) ergab, dass in den untersuchten Regionen wesentliche Teile der Wege in OpenStreetMap unvollständig attributiert sind. Von den insgesamt generierten Straßensegmenten im Testgebiet weisen nur (12,53 %) der Segmente das Attribut maxspeed auf. Bei (87,47 %) der Segmente ist das Attribut maxspeed nicht gesetzt. Bezieht man die Länge der Segmente in die Betrachtung mit ein, ergeben sich noch schlechtere Werte. Von Kilometern Länge des Verkehrsgraphen weisen nur Kilometer (9,1 %) das Attribut maxspeed auf Kilometer (90,9 %) des Verkehrsgraphen verfügen über kein Attribut maxspeed. Aus diesem Ergebnis kann gefolgert werden, dass maxspeed nicht zuverlässig für die Berechnung von Reisezeiten verwendet werden kann. Generell gilt, dass hinsichtlich realistischer Reisezeiten Attribute wie Straßenklasse oder Lage im Siedlungsgebiet etc. eine wesentlich größere Bedeutung als die zulässige Höchstgeschwindigkeit haben. Eine Ausnahme dabei bilden Durchzugsstraßen in Siedlungsgebieten, für die in der Realität meist eine Geschwindigkeitsbeschränkung vorliegt. Zur automatischen Korrektur der Werte wurde folgender Ansatz gewählt: 1. Die Berechnung der durchschnittlichen Geschwindigkeiten wurde anhand des Attributs Straßenklasse durchgeführt (Auswertung der highway -Tags in OpenStreetMap). Für jede Straßenklasse wurde ein realistischer Wert festgelegt. 2. Für sämtliche Straßen in Siedlungsgebieten wurden die Straßensegmente je nach Straßenkategorie mit einer Ortsgebiet-typischen Geschwindigkeit belegt. 3. Die resultierenden Durchschnittsgeschwindigkeiten wurden anhand der Reisezeiten von Testroutings auf Plausibilität überprüft. Generell sind für die Berechnung von Reisezeitmatrizen Geschwindigkeitswerte im belasteten Netz gegenüber maximalen oder Durchschnittsgeschwindigkeiten zu bevorzugen.

9 126 K. Rehrl, K.-M. Edlinger, A. Friedwagner et al. 4 Zusammenfassung und Ausblick In diesem Beitrag wurde ein Verfahren zur Evaluierung von Verkehrsgraphen für die Berechnung von länderübergreifenden Erreichbarkeitspotenzialen vorgeschlagen. Die Evaluierung des Verfahrens erfolgte im Grenzgebiet Österreich, Tschechien, Slowakei und Ungarn auf Basis der Daten der freien Weltkarte OpenStreetMap. Die vorgeschlagenen Prüfverfahren wurden an die spezifischen Anforderungen von Verkehrsgraphen für Erreichbarkeitspotenzialanalysen angepasst. Anhand einer Verschneidung des Verkehrsgraphen mit CORINE Siedlungsflächen konnte gezeigt werden, dass die Siedlungsgebiete und daher auch die Rasterzellen in Siedlungsgebieten in einem hohen Maß an den Verkehrsgraphen angebunden sind. Außerdem konnte nachgewiesen werden, dass keine größeren Inselgraphen vorliegen, wodurch die Berechnung von rasterbezogenen Erreichbarkeitsmatrizen im Testgebiet möglich ist. Unterschiede zwischen den Ländern haben sich vor allem bei der Erfassung von Erschließungsstraßen gezeigt, allerdings sind diese für die Berechnung von Erreichbarkeitspotenzialen nicht von vorrangigem Interesse, da jede Rasterzelle nur über eine Anbindung an den Verkehrsgraphen verfügen muss. Die Prüfung auf logische Konsistenz hat ergeben, dass die Anzahl der potenziellen topologischen Inkonsistenzen im generierten Verkehrsgraphen für das Testgebiet handhabbar ist. Ein Vorteil bei der Verwendung von Daten der OpenStreetMap ist, dass Fehler jederzeit durch die Mitglieder der Community behoben werden können. Zum einen ist es möglich, die Fehler über einen der etablierten Mechanismen (z. B. OpenStreetBugs 8 oder Mapdust 9 ) an die Gemeinschaft zu kommunizieren, um dadurch die Mitglieder auf mögliche Probleme aufmerksam zu machen. Die Erfahrung zeigt, dass sich in den meisten Fällen relativ rasch Mitglieder um die gemeldeten Probleme kümmern. Zum anderen gibt es die Möglichkeit selbst als Mitglied aktiv zu werden um die Fehler zu beheben. In der Regel dürfte aber die erste Variante die sinnvollere Variante sein, da zur Behebung der Fehler meist das lokale Wissen der Mitglieder vor Ort notwendig ist. Bei der Prüfung der thematischen Genauigkeit hat sich gezeigt, dass die Straßenklassen in der OpenStreetMap sowohl im hochrangigen als auch im niederrangigen Verkehrsnetz flächendeckend modelliert sind. Dieses Ergebnis kann damit begründet werden, da die Straßenklasse für die Darstellung in der Karte verwendet wird. Eine nicht modellierte oder falsche Straßenklasse wird auch in der Karte falsch dargestellt. Daher dürfte es ein vorrangiges Ziel der OSM-Mitglieder sein, auf eine korrekte Erfassung der Straßenklassen zu achten. Anders sieht die Situation hingegen bei den Geschwindigkeitsattributen aus. Da diese Attribute in der Regel nicht in der Karte dargestellt werden, ist auch deren Erfassungsgrad geringer im Vergleich zu den Straßenklassen. Hinsichtlich zukünftiger Nutzungspotenziale von Volunteered Geographic Information (VGI) (GOODCHILD 2007) ergibt sich für die Bewertung der Datenqualität eine Reihe von weiteren Fragestellungen. In dieser Arbeit wurde ein Ansatz vorgestellt, wie die Qualität der Daten auf einer intrinsischen Basis und ohne Vergleich mit einem Referenzgraphen bewertet werden kann. Um das Potenzial von VGI zu nutzen, muss das längerfristige Ziel sein, standardisierte Verfahren für Qualitätsbewertungen zu entwickeln, um den Bewer

10 Berechnung von länderübergreifenden Erreichbarkeitspotenzialen 127 tungsprozess zu vereinfachen bzw. vergleichbare Ergebnisse für unterschiedliche Länder bzw. Regionen zu erzielen. Die vorgeschlagenen Verfahren leisten einen Beitrag dazu. Literatur BOSSARD, M., FERANEC, J. & OTAHEL, J. (2000), CORINE land cover technical guide Addendum European Environment Agency. GOODCHILD, M. F. (2007), Citizens as Sensors: Web 2.0 and the volunteering of geographic information. In: Engineering, 7, HAKLAY, M. & WEBER, P. (2008), OpenStreetMap: User-Generated Street Maps. In: IEEE Pervasive Computing, 7, HAKLAY, M. (2010), How good is volunteered geographical information? A comparative study of OpenStreetMap and Ordnance Survey datasets. In: Environment and Planning B: Planning and Design, 37, ISO (2011), ISO/DIS 19157:2011 Geographic information Data quality. LANGTHALER, T. (2005), Standortbewertung mit ERRAM 04 (Erreichbarkeitsbasiertes Raster-Raumanalyse-Modell). In: CORP 2005 & Geomultimedia05. LUDWIG, I., VOSS, A. & KRAUSE-TRAUDES, M. (2011), A Comparison of the Street Networks of Navteq and OSM in Germany. In: GEERTMAN, S., REINHARDT, W. & TOPPEN, F. (Eds.), Advancing Geoinformation Science for a Changing World Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg, MONDZECH J. & SESTER, M. (2011), Quality Analysis of OpenStreetMap Data Based on Application Needs. In: Cartographica, 46 (2), 14. NEIS, P., ZIELSTRA, D. & ZIPF, A. (2011), The Street Network Evolution of Crowdsourced Maps: OpenStreetMap in Germany In: Future Internet, 4 (1), SCHOOF, M., BEHNCKE, K. & EHLERS, M. (2011), ATKIS-Basis-DLM und OpenStreetMap Ein Datenvergleich anhand ausgewählter Gebiete in Niedersachsen. Tagungsband zur FOSSGIS 2011,