Maple Ein WMS zur Visualisierung von Tagclouds generiert aus OpenStreetMap Daten

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1 Fakultät Forst-, Geo- und Hydrowissenschaften Institut für Kartographie Maple Ein WMS zur Visualisierung von Tagclouds generiert aus OpenStreetMap Daten Stefan Hahmann

2 Fakultät Forst-, Geo- und Hydrowissenschaften Institut für Kartographie Gliederung

3 1 Einleitung / Tag Clouds / Tag Wolken Visualisierung Blogs / Web 2.0 Bildquelle: 3 von 25

4 1 Einleitung / Visualisierung von Wortfrequenzen / -häufigkeiten Größe von Wörten entspricht Quantität, die mit diesem Wort verknüpft ist PRO: Leicht zu lesen Wichtigste / Häufigste Wörter schnell erfassbar Natürlicherweise kein Beschriftungsproblem wie z.b. in Balkendiagrammen CONTRA: Längere Wörter werden mehr betont als kürzere Wörter mit mehr Ober- und Unterlängen werden stärker betont Keine exakten Werte ablesbar 4 von 25

Natürlicherweise kein Beschriftungsprobl

5 1 Einleitung / Word Cloud / Wortwolken Visualisierung Wordle.net Algorithmus nutzt typographischen Weißraum besser als normale Tag Cloud Algorithmen 5 von 25

6 1 Einleitung / 6 von 25

7 1 Einleitung / 7 von 25

8 1 Einleitung / Tag Clouds / Tag Wolken Visualisierung in Karten Location based Context awareness through tagcloud visualizations. Paelke et al., IKG Hannover, von 25

9 1 Einleitung / Zusätzliche Informationen zu zugehörigen Ereignissen oder Objekten (auch ohne eigene Geo- Referenz) Darstellung des nichträumlichen Kontext 9 von 25

10 1 Einleitung / World Explorer: Visualizing Aggregate Data from Unstructured Text in Geo-Referenced Collections. Ahern et al., Yahoo! Research, von 25

11 1 Einleitung / Anwendbar auf unterschiedliche Maßstäbe Darstellung der natürlichen Landmarks 11 von 25

12 2 Implementierung Grundlage: Frei verfügbare ausführbare Version der Software von wordle.net (wordle -> maple) Spiegelung der OSM Datenbank inklusive aller Rohdaten (PostgreSQL / PostGIS) Programmiersprache: JAVA Spezifikation des WMS Interface: GeoTools REST Implementierung: Jersey Entwicklungsumgebung: Eclipse Servlet Container: Tomcat Webserver: Apache WMS Client: OpenLayers 12 von 25

PostGIS) Programmiersprache: JAVA Spezifikation des WMS Interface: GeoTools REST Implementierung:

13 2 Implementierung Topologische Daten Modellierung in OSM Bildquelle: wiki.openstreetmap.org < benutzt ist Teil von > Node (lat, lon) 1 2..n 0..n 0..n 0..n Relation 1 0..n 0..n 0..n 0..n Way 1 0..n 0..n Tag (key, value) 0..n 13 von 25

"created_by", "addr:street, "yes", "parking" SQL WMS Server Request

14 2 Implementierung nodes id geometry node_tags id key value way_tags way_id key value way_nodes way_id node_id sequence_id Filter: "created_by", "addr:street, "yes", "parking" SQL WMS Server Request OSM school 18 pub 7 biergarten 12.. Word Cloud Processor Response WMS Client

15 2 Implementierung Statistik (Stand: Mai 2010) Deutschland: nodes: 40 Mio. node_tags: 8,1 Mio. ways: 5,5 Mio. way_tags: 14 Mio. way_nodes: 48 Mio. relations: 0,08 Mio. relations_tags: 0,3 Mio. relations_members: 1,4 Mio. Global: um Faktor größer Bounding Box der WMS Abfrage: sichtbarer Kartenausschnitt 15 von 25

relations: 0,08 Mio. relations_tags: 0,3 Mio. relations_members: 1,4 Mio.

16 3 Ergebnisse OSM amenity (~POIs) Dresden Südvorstadt: 16 von 25

17 3 Ergebnisse OSM amenity (~POIs) Dresden Neustadt: 17 von 25

18 3 Ergebnisse OSM highway (= Straßen) Dresden Südvorstadt: 18 von 25

19 3 Ergebnisse OSM created_by (= OSM Editoren) Leipzig Zentrum: 19 von 25

20 3 Ergebnisse OSM keys (=Objektarten) Leipzig Zentrum: 20 von 25

21 3 Ergebnisse OSM values (=Objektartenwerte) Sächsische Schweiz: 21 von 25

22 4 Diskussion Quantitative Visualisierung von OSM Rohdaten Herausstellen der häufigsten / wesentlichen Tags in einem bestimmten Gebiet Charakterisierung eines Kartenausschnittes / Region Studium / Inspektion des Datensatzes Visualisierung von Semantik Semantik des OpenStreetMap Datensatz sind die OSM Tags Verfahren ist auf andere kartographische Datensätze übertragbar 22 von 25

23 4 Diskussion Möglicher Nachteil: Beschriftungen in Karten werden intuitiv mit der darunterliegenden Situation verknüpft führt bei dieser Methode zu Fehlinterpreationen Mögliche Anwendung (neben reiner Visualisierung): Mustererkennung (Stadt vs. Land) Automatische Annotation von Bildern 23 von 25

24 5 Ausblick Koppelung der OSM Tags mit den verbalen Beschreibung unter wiki.openstreetmap.org verbale und sprachspezifische Word Clouds Gewichtung der Tags bei Gebieten und Linien nicht nach Anzahl der Stützpunkte, sondern nach Größe der Fläche und Länge der Linie Performanceoptimierung Rohdaten optimiert für diese Anwendung ablegen Google App Engine (appengine.google.com) Quellcode veröffentlichen Dokumentation Vollständige Implementierung des WMS Interface (getcapabilities, getversion) 24 von 25

25 Fakultät Forst-, Geo- und Hydrowissenschaften Institut für Kartographie Autor:

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