OSM + Wikimedia Commons

Manchmal ist Wikimedia Commons eine gute Quelle für Objekte, die in OpenStreetMap fehlen, und manchmal ist es umgekehrt.

Aber wie lassen sich Informationen aus beiden schnell verbinden und am besten noch visualisieren?

Der naive Ansatz

💡 Daten per Abfrage aus Commons und OSM holen und in uMap anzeigen.

🏁 Als Beispiel möchte ich hier alle Ortseingangsschilder aus Sachsen-Anhalt visualisieren.

Naiv bedeutet hier natürlich auch, dass in Commons nicht alle Bilder ihre Standorte koodiert haben.

Wikimedia Commons mit PetScan abfragen

Wikimedia Commons bietet mit PetScan ein Tool an, das unter anderem auch nach KML exportiert. Ein Dateiformat, das nach uMap importiert werden kann. Folgende Parameter erzeugen in PetScan nach einem Klick auf “Do It” eine KML-Datei mit den entsprechenden Geo-Informationen:

Wichtig ist auch Depth auf größer 0 zu setzen, damit untergeordnete Kategorien miteinbezogen werden, so dass z.B. auch Ortseingangsschilder aus dem Saalekreis gefunden werden.

Der Inhalt der KML sieht dann ungefähr so aus:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<kml xmlns="http://www.opengis.net/kml/2.2">
  <Document>
    <Placemark>
      <name>Hundeluft.jpg</name>
      <ExtendedData>
        <Data name="url">
          <value>https://commons.wikimedia.org/wiki/File%3AHundeluft%2Ejpg</value>
        </Data>
      </ExtendedData>
      <Point>
        <coordinates>12.34471667, 51.96599722, 0.</coordinates>
      </Point>
    </Placemark>
...

Falls die Datei im Browser angezeigt wird, muss man sie natürlich noch lokal speichern.

OSM Daten in uMap anzeigen

Ich springe jetzt direkt zu uMap, da dort die Daten aus OpenStreetMap per Overpass Query bezogen werden. Das passiert über den Import-Assistent (geht wohl mit Strg+I):

Da ich als Wikimedia Commons Kategorie Zeichen 310 in Saxony-Anhalt habe, nehme ich den entsprechenden OSM-Tag traffic_sign=city_limit. Das wird aber auch Zeichen 311 (“Ortsausgangsschilder”) finden. Nicht schlimm, da sie doch so gut wie immer zwei Seiten haben. Der Tag traffic_sign=DE:310 wird wohl nur 533 mal genutzt, da sind wir auch auf der sicheren Seite.

Die Ergebnismenge dieser Abfrage kann dann in eine neue Ebene kopiert werden. Aktuell scheint die Option “Link zur Ebene als Remote-Data” nicht zu funktionieren.

Fazit

🌏 Im Ergebnis überwiegt die Anzahl der kartierten Ortseingangsschilder aus OSM (6353 blaue Fähnchen) die Anzahl der Bilder aus Wikimedia Commons (89 rote Fähnchen).

Fehlen die Geo-Information am Commons-Bild, taucht es in dieser Karte natürlich nicht auf. Wir haben mit diesem Weg auch keine Möglichkeit direkt zu sehen, welche Commons-Bilder fehlen.

Aber falls man das spezielle Hobby oder die ausgeprägte Sammelleidenschaft hat, Ortseingangsschilder zu fotografieren und nach Commons hochzuladen, weiß man jetzt wo noch viel Arbeit wartet (Landkreise Börde und Stendal) und könnte vielleicht mittels BRouter auch gleich eine 🚴‍♂️ Route planen. Doch dazu vielleicht später mehr.

Das Fazit in einem Satz lautet wohl, dass OpenStreetMap eine wirklich schönes Biotop an Daten und Anwendungen geschaffen und ermöglicht hat. 💖

PS: wie bindet man am einfachsten Bilder in OSM-Blogeinträgen ein?