Maple Ein WMS zur Visualisierung von Tagclouds generiert ...koenigstuhl.geog.uni-heidelberg.de/publications/2010/Hahmann/AgA.pdf · Fakultät Forst-, Geo- und Hydrowissenschaften

Fakultät Forst-, Geo- und Hydrowissenschaften – Institut für Kartographie

Dresden, 28.09.2010

Maple –Ein WMS zur Visualisierung von Tagclouds generiert aus OpenStreetMap Daten

Stefan Hahmann


Dresden, 28.09.2010

Gliederung1. Einleitung / Forschungsgebiet

2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick

1. Einleitung / Forschungsgebiet

2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick

1 Einleitung / Forschungsgebiet

• Tag Clouds / Tag Wolken Visualisierung

• Blogs / Web 2.0

Dresden, 28.09.2010 Maple - Ein WMS zur Erzeugung semantischer Annotationen aus OpenStreetMap Tags

Bildquelle: http://www.spatiallyadjusted.com/

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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick


• 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


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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick


• Word Cloud / Wortwolken Visualisierung

• Wordle.net

• Algorithmus nutzt typographischen Weißraum besser als „normale“ Tag Cloud Algorithmen


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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick


• Tag Clouds / Tag Wolken Visualisierung in Karten

• “Location based Context awareness through tag-cloud visualizations”. Paelke et al., IKG Hannover, 2010


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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick


• Zusätzliche Informationen zu zugehörigen Ereignissen oder Objekten (auch ohne eigene Geo-Referenz)

• Darstellung des nichträumlichen Kontext


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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick


• “World Explorer: Visualizing Aggregate Data from Unstructured Text in Geo-Referenced Collections”. Ahern et al., Yahoo! Research, 2007


http://tagmaps.research.yahoo.com/worldexplorer.php

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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick


• Anwendbar auf unterschiedliche Maßstäbe

• Darstellung der “natürlichen” Landmarks


http://tagmaps.research.yahoo.com/worldexplorer.php

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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick

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


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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick

2 Implementierung

• Topologische Daten Modellierung in OSM


Node(lat, lon)

Relation Way

Tag(key, value)

2..n

0..n 0..n

< benutzt

ist Teil von >

0..n

0..n0..n

0..n

0..n

0..n

0..n0..n

111

Bildquelle: wiki.openstreetmap.org

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2 Implementierung

WMS Client

WMS Server

SQLOSM

school 18pub 7 biergarten 12

.

.

Word CloudProcessorRequest

Response

Filter:"created_by", "addr:street“,"yes", "parking"

node_tags

id

key

value

nodes

id

geometry

way_tags

way_id

key

value

way_nodes

way_id

node_id

sequence_id


2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick

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 10-20 größer

• Bounding Box der WMS Abfrage: sichtbarer Kartenausschnitt

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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick

3 Ergebnisse

• OSM „amenity“ (~POIs) Dresden Südvorstadt:


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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick

3 Ergebnisse

• OSM „amenity“ (~POIs) Dresden Neustadt:


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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick

3 Ergebnisse

• OSM „highway“ (= Straßen) Dresden Südvorstadt:


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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick

3 Ergebnisse

• OSM „created_by“ (= OSM Editoren) Leipzig Zentrum:


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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick

3 Ergebnisse

• OSM „keys“ (=Objektarten) Leipzig Zentrum:


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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick

3 Ergebnisse

• OSM values (=Objektartenwerte) Sächsische Schweiz:


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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick

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


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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick

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


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2. Implementierung

3. Ergebnisse

4. Diskussion

5. Ausblick

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)


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Autor: [email protected]

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