Bessere nutzergenerierte Geodaten
Mehr als je zuvor benutzen Bürger Web-Tools, um geografischen Daten zu erstellen, zu sammeln und zu verbreiten. Diese Anstieg der an freiwilligen geografischen Informationen (volunteered geographic information, VGI) kann dazu führen, dass subjektive oder emotionale Informationen von Menschen ohne formale Ausbildung aufgenommen werden. Die Qualität und Zuverlässigkeit von VGI-Techniken wird bei Behörden und Privatunternehmen, die mit Zugriff, Manipulation oder der Analyse von Geodaten im Rahmen von geografischen Informationssystemen befasst sind, heiß diskutiert. Um das Problem zu beheben, entwickelt das EU-finanzierte Projekt "Deriving spatial data from volunteered geographic information" (VGI_SLAM) neue Methoden für die Bereitstellung hochwertiger räumlicher Daten aus VGI-Tools. Um besser zu verstehen, was die Qualität der Geodaten beeinflusst, begannen die Projektmitglieder mit der Untersuchung sowohl von VGI als auch von herkömmlichen Mapping-Methoden aus der Geoforschung. Sie fanden heraus, dass die Qualität durch die Automatisierung beider Mapping-Methoden verbessert werden kann, was den Arbeitsaufwand für entsprechende Aufgaben reduzieren würde. Die Projektpartner entwickeln eine Methodik, um das Verfahren zum Hinzufügen semantischer Daten zu Straßennetzen mittels einer freien und bearbeitbaren Weltkarte zu automatisieren. Hierfür verwendeten sie einen Stadtplan von Boston von dem beliebten kollaborativen Mapping Wiki. VGI_SLAM befasst sich mit der Idee von kostengünstigen und hochwertigen Geodaten, die sowohl aus der Forschung als auch von den Bürgern stammen können. Das Projekt wird Möglichkeiten liefern, um von benutzergenerierten Geodaten und Crowdsourcing mit hochwertigen Geodatensätze zu profitieren.
