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5. Juni 2018
von chris
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Satellitenbild-Neuigkeiten

Es sind seit meinem letzten Bericht über Neuigkeiten in der Welt der offenen Satellitendaten eine ganze Reihe von Dingen passiert.

Die bedeutendste Änderung ist, dass Sentinel-2 nun in den meisten Teilen der Welt deutlich häufiger Bilder aufnimmt. Hier eine aktualisierte Darstellung des Aufnahme-Volumens:

Entwicklung der Bild-Abdeckungen von offenen Satellitendaten

Es gibt auch aktualisierte Visualisierungen zur Satellitenbild-Abdeckung.

Die Ausweitung des Aufname-Volumens (auf etwa die 1.5-fache Fläche im Vergleich zu vorher) wird durch die Datenübetragung mittels optischer Verbindung zu Satelliten im geostationären Orbit ermöglicht. Wie bereits im vorherigen Bericht angedeutet wird das zusätzliche Volumen hauptsächlich dazu verwendet, die bevorzugte Aufnahme von Europa und Afrika zu beenden so dass jetzt alle größeren Landmassen außer der Antarktis von jedem Satelliten in einem zehn-Tages-Intervall aufgenommen werden, zusammen alle fünf Tage. Wie ich auch schon erwähnt hatte werden auch einige Inseln neu aufgenommen, welche zuvor nicht dabei waren. Um das zu sehen hier die Aufnahme-Zahlen für das Kalenderjahr 2017 und die noch unvollständigen Zahlen für 2018.


Bei den neu aufgenommenen Inseln handelt es sich vor allem um Britische Übersee-Territorien. Zusätzlich zu den Inseln selbst wurde teilweise auch ein erheblicher Bereich des Meeres drumherum aufgenommen. Dies unterscheidet sich etwas zwischen Sentinel-2A und Sentinel-2B und es scheint so, als ob dies nach einiger Zeit wieder aufgegeben wurde.

Es gibt auch getrennte Karten für Sentinel-2A 2017, Sentinel-2B 2017, Sentinel-2A 2018 und Sentinel-2B 2018.

Ich muss sagen, dass ich es ziemlich nervig finde, dass trotz des erweiterten Aufnahme-Volumens jetzt nach wie vor speziellen Interessen enormer Raum eingeräumt wird. Es gäbe jetzt ohne weiteres die Möglichkeit, alle Landflächen in einem Abstand von fünf Tagen aufzunehmen – vermutlich einschließlich der Antarktis, ein bisschen abhängig davon bei welchem Sonnenstand man im Winter die Grenze zieht. Man müsste dafür ein bisschen die Aufnahmen bei hohen Breiten im Norden reduzieren aber man kann nicht wirklich ernsthaft dafür argumentieren, den Norden Grönlands mehr als einmal täglich aufzunehmen, verschiedene kleinere Inseln jedoch nie.

Die größten derzeit überhaupt nicht aufgenommenen Inseln sind die Südlichen Orkneyinseln.

Zu den anderen Neuigkeiten:

  • Es gibt einen neuen Bericht zum Datenzugang im Copernicus-Programm. Letztes Jahr habe ich diesen detaillierter diskutiert. Der neue Bericht hat genauso wie letztes Jahr ein recht schlechtes Signal-Rausch-Verhältnis aber es gibt da auch eine Reihe von interessanten Fakten:
    • Die Verfügbarkeit des Datenzugangs – welche im vorherigen Jahr sehr schlecht war wie die meisten Datennutzer aus eigener Erfahrung wissen – hat sich deutlich verbessert.
    • Die Verzögerung bei der Veröffentlichung von Sentinel-2-Daten ist nach wie vor recht groß, erkennbar zum Beispiel daran, dass 16 Prozent der Pakete erst mehr als 48 Stunden nach der Aufnahme verfügbar sind. Und dabei sind die Pakete, die komplett fehlen und nie veröffentlicht werden (worüber ich füher schon mal geschieben habe) vermutlich noch nicht enthalten. Das muss man auch im Zusammenhang damit sehen, dass mehr als die Hälfte der heruntergeladenen Pakete weniger als zwei Tage alt sind. Eine verlässliche Verfügbarkeit der Daten ist eine der Schlüsse-Kriterien für die routinemäßige Datennutzung.
    • Der Trend scheint zu sein, dass der Zugriff über den offenen Datenzugang deutlich schneller zunimmt als über andere Kanäle. Und die Nutzung der Dienste weltweit wächst stärker als in Europa.
    • Der Bericht erwähnt auch so weit ich weiß zum ersten Mal Pläne für den längerfristigen Datenzugang. Bis jetzt sind ja alle Daten seit Beginn der Aufzeichnung für den unmittelbaren Datenzugriff verfügbar, was eine ziemlich große und ständig wachsende Datenhaltung für den Direktzugriff erfordert. Dies soll sich in der Zukunft ändern und zwar ähnlich wie beim USGS. Man wird also ältere Produkte anfordern müssen und diese werden dann mit einiger Verzögerung zugänglich gemacht. Die skizzierten Pläne dafür sind recht präzise und vernünftig – die Verzögerung soll bei maximal 24 Stunden liegen und die Anforderung soll automatisiert möglich sein.
  • Die ESA hat angekündigt, dass sie planen, die größeren Daten-Pakete von Sentinel-2 mit mehreren Kacheln aus dem ersten Betriebsjahr neu in Einzelkachel-Pakete zu verpacken. Eine wirkliche Neuverarbeitung der Daten ist nicht vor 2019 geplant.
  • Sentinel-3B, der letzte der Satelliten des Copernicus-Programms, wurde im April mit viel PR-Getöse gestartet. Es gibt noch keine Daten und die Erfahrungen mit Sentinel-3A lassen vermuten, dass sich dies auch nicht so schnell ändern wird. Selbst von Sentinel-3A werden ja nach wie vor einige der höheren Bearbeitungsstufen der Daten nicht öffentlich zugänglich gemacht.
  • Der USGS hat die Möglichkeiten zum Gesamt-Download von Landsat-Metadaten stark eingeschränkt. Man kann nach wie vor die Gesamt-Pakete herunterladen aber sie sind nicht ganz aktuell und zumindest für Landsat 7 sehr unvollständig. Darüber hinaus kommt man jetzt nur über EarthExplorer an die Metadaten und nur per Hand, also nicht in automatisierbarer Form. Das macht eine automatische Auswertung wie ich sie weiter oben gezeigt habe deutlich schwieriger. Es scheint fast so als würden sich USGS und ESA hier annähern.
  • Ansonsten läuft der Landsat-Betrieb weitgehend wie bisher. Der USGS scheint für 2018 die Aufnahmen auf der Nachtseite bei hohen Breiten deutlich auszuweiten. Hier die Darstellung für alle Aufnahmen von 2017 im Vergleich zu den bisherigen Aufnahmen von 2018. Ein Beispielbild findet sich weiter unten.
  • Die Pläne zum Start von Landsat 9 Ende 2020 sind anscheinend recht weit fortgeschritten – es gibt ja auch nicht viel Spielraum denn Landsat 7 wird wenig später das Ende seiner nützlichen Lebensdauer erreichen.

Bennett Island am späten Abend im Frühling

Ein anderes Thema, welches ich noch erwähnen wollte: Es gab einige Aufregung darum, dass die US-Regierung anscheinend darüber nachdenkt, die Entscheidung für freien Datenzugang für Landsat zu revidieren. Dies wurde angestoßen von einem Artikel hier. Es scheint mir, als hätte die Empörung darüber etwas den Blick auf den eigentlichen Hintergrund davon verstellt. Die meisten Leute, die ihren Widerspruch zu dieser Idee kundgetan haben, argumentieren, dass es insgesamt betrachtet von einem wirtschaftlichen Standpunkt keinen Sinn macht, dies zu tun, denn sowohl die Privatwirtschaft als auch die Wissenschaft profitieren so sehr von den offenen Landsat-Daten, dass dies die Kosten mehr als kompensiert.

Das Problem ist jedoch, dass politische Entscheidungen so nicht funktionieren. Politische Entscheidungen sind eine Frage von Interessen und von Macht und Einfluss, welche dahinter stehen. Welche Interessen den größten Einfluss auf den Entscheidungsprozess haben ist in diesem Fall schwer vorherzusagen aber man kann wahrscheinlich davon ausgehen, dass die Wissenschafts-Lobby hier kein nennenswertes Gewicht hat, insbesondere mit der derzeitigen US-Administration.

In jedem Fall dürfte die wahrscheinlichste unmittelbare Wirkung dieser Diskussion auf der politischen Ebene auf den zukünftigen Budget-Rahmen und die Fähigkeiten des Landsat-Programms gerichtet sein. Landsat 9 (der wie erwähnt Ende 2020 gestartet werden soll) wird weitgehend eine Kopie von Landsat 8 sein. Die Diskussion um die Konzeption und die Fähigkeiten eines zukünftigen Landsat 10 ist gerade im Gange und mir scheint, dass das Timing der politischen Diskussion eventuell darauf ausgerichtet ist, genau hier Einfluss zu nehmen.

Und was einige Leute anscheinend auch vergessen ist, dass man offene Daten nachdem sie einmal für die freie und uneingeschränkte Nutzung veröffentlicht sind, nicht mehr wieder verschießen kann. Das Landsat-Daten-Archiv wird also frei nutzbar bleiben (wenn auch nicht unbedingt über den USGS zugänglich) – selbst wenn in der Zukunft die US-Regierung entscheiden sollte, dass neue Bilder nicht mehr frei verwendet werden dürfen.

Lützow-Holm Bay

25. Mai 2018
von chris
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Warum OpenStreetMap offene Satellitenbild-Daten braucht

Ja, ich hab diesen Punkt schon früher herausgestellt aber hier ist ein wirklich gutes Beispiel warum OpenStreetMap im Streben danach, die beste Karte der Welt zu produzieren, nicht auf die zur Nutzung freigegebenen Bild-Dienste kommerzieller Anbieter mit proprietären Bildern vertrauen kann um überall dort, wo man es braucht, Bilder bereit zu stellen.

Hier ein Gebiet an der Nordost-Küste des Kaspischen Meeres, wo vor kurzem ziemlich ausgedehnte Strukturen gebaut worden sind – insgesamt etwa 50 Kilometer lang und vermutlich im Zusammenhang mit dem nahen Kashagan-Ölfeld, welches man etwas weiter nordwestlich im Bild findet.

Keines davon (weder die Strukturen an der Küste noch das Ölfeld) finden sich in irgendeinem der verschiedenen für OSM nutzbaren globalen Bilddienste. Einer zeigt eine Baustelle an der Küste in einem frühen Zustand. Und weder das eine noch das andere ist derzeit in OpenStreetMap halbwegs ordentlich erfasst.

Außer diesem Bild hab ich auch noch ein paar weitere Bilder bei den OSMIM hinzugefügt – ein neuses Bild von 2018 von der Nordseeküste bei Niedrigwasser, ein neues Bild der Straße von Kertsch mit der fertigen Brücke – die Brücke ist in OSM schon gut erfasst aber einige der Änderungen an der Küste, der Bau von Zufahrtsstraßen und sonstige Veränderungen in der Umgebung könnten noch Aktualisierungen vertragen. Und schließlich hab ich immer noch nicht aufgegeben, die OSM-Mapper zu ermuntern, an einer besseren Erfassung der Antarktis zu arbeiten – mit einem weiteren interessanten Gebiet an der antarktischen Küste auf Grundlage neuerer Bilder. Ich sollte vermutlich auch mal betonen – weil das wahrscheinlich garnicht jedem klar ist – dass es nirgendwo auf der Erde so einfach ist, mit ganz wenig Aufwand zumindest lokal OpenStreetMap in die beste Karte der Welt zu verwandeln. Wenn man in dieser Gegend auf Grundlage der bereitgestellten Bilder mappt (genauso wie in den meisten anderen Teilen der Antarktis wo die OSMIM Bilder bieten), kann man sich fast sicher sein, die beste Karte der Welt für dieses Gebiet zu produzieren. Und gleichzeitig lernt man auch einem Menge über eine ziemlich interessante aber gleichzeitig ziemlich unbekannte Gegend der Welt.

Woodland rendering in maps

21. Mai 2018
von chris
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Differenzierte Darstellung von Wald in Karten

Dieser Beitrag ist die Fortsetzung meiner Ende letzten Jahres mit Texten zur Darstellung von Wegen und Gewässern begonnenen Reihe, mit der ich ein bisschen mehr über die Gestaltung von Karten auf OpenStreetMap-Basis schreiben möchte. Diesmal beschäftige ich mich mit der Darstellung von Wäldern.

Zunächst ein bisschen Geschichte zur Erfassung und Darstellung von Wäldern in der OpenStreetMap-Welt. Abgesehen von der fehlgeschlagenen Differenzierung zwischen landuse=forest und natural=wood – über die es vermutlich niemals einen Konsens geben dürfte, was sie genau bedeuten soll – habe Mapper in OpenStreetMap schon sehr früh begonnen, verschiedene Arten von Wald mit Hilfe des Schlüssels wood zu differenzieren. Die meistgebrauchten Werte waren deciduous, coniferous und mixed.

Das war einer der offensichtlichsten Fälle von geographischer Voreingenommenheit in OpenStreetMap. Die Mapper, welche dieses Konzept eingeführt haben, stammten größtenteils aus Flachland-Regionen Mitteleuropas wo man gewohnt ist, dass Nadelbäume fast durchgehend immergrün sind und Laubbäume ihr Laub im Winter abwerfen. Global betrachtet gibt es jedoch alle Kombinationen davon und mit der Zeit haben die Mapper begriffen, dass wood=deciduous/coniferous/mixed nicht wirklich ein universelles Werkzeug ist, um Wälder zu klassifizieren und man hat die neuen Schlüssel leaf_type und leaf_cycle eingeführt. Diese sind jetzt allgemein akzeptiert.

Historische Entwicklung der Verwendung von wood und leaf_type/leaf_cycle

Für mehr Hintergrund-Information zum allgemeinen Thema der Wald-Darstellung in Karten empfiehlt sich Jerrys history of woodland cartography von 2014.

Was ich jetzt im alternative-colors-Stil implementiert habe geht auf die erste größere Änderung in der Darstellung von Wald in OSM-Carto zurück. Damals war die wesentliche Differenzierung noch zwischen landuse=forest und natural=wood – welche selbst unter der Annahme eines konsistenten Unterschiedes zwischen den beiden im Vergleich zu andere Differenzierungen in der Karte einen zu kräftigen Unterschied darstellte.

Urprüngliche Darstellung von forest und wood im Standardstil vor 2015

Das wurde 2015 vereinheitlicht unter Verwendung eines Baum-Paar-Symbols. Die Diskussion dazu findet sich hier.

Vereinheitlichte Darstellung von Wäldern ab 2015

Das war damals als provisorische Lösung gedacht bis eine Darstellung entsprechend leaf_type möglich ist, was dann später umgesetzt wurde, wobei die Baum-Paar-Symbole weiterverwendet wurden für die Darsellung von Flächen ohne Angabe von leaf_type.

Aktuelle Wald-Darstellung in OSM-Carto ab August 2017

Diese Gestaltung halte ich für etwas suboptimal. Die starke Abstraktion bei den Symbolen ist recht un-intuitiv (man könnte auch an einen Tennisschläger und einen Tortenheber denken). Symbole in Mustern funktionieren anders als Einzelsymbole, der Leser der Karte nimmt sie anders war. Es ist nicht unbedingt notwendig, dass man das einzelne Symbol erkennen kann um die Karte lesen zu können, es ist das Muster als Ganzes, welches lesbar sein muss. Das bedeutet, dass wenn das Einzel-Symbol nicht gut zu erkennen ist, das Muster als Ganzes nicht unbedingt unbrauchbar ist. Auf der anderen Seite gibt es aber auch keinen Grund für eine extrem einfache Geometrie bei den Einzel-Symbolen damit um jeden Preis eine klare und konturscharfe Darstellung sichergestellt ist. Stattdessen muss das Muster vor allem mit dem Rest der Karte harmonieren und sollte natürlich daneben – soweit wie möglich – intuitiv verständlich sein.

Damals 2015 habe ich im Rahmen der Diskussion um die Darstellung von Wäldern eine Reihe von Konzept-Skizzen produziert, um verschiedenen Gestaltungs-Ansätze zu demonstrieren.




Die erste Variante verwendet die Symbole, welche später auch für OSM-Carto verwendet wurden, die zweite Variante verwendet etwas komplexere Formen, die dritte ist am Stil deutscher topographischer Karten orientiert und die letzte Variante zeigt einen völlig anderen Ansatz – sie basiert auf der Idee einer Ansicht des Waldes von oben im Gegensatz zu den sonst üblichen Profildarstellungen der Bäume.

Der Vorteil dieser letzten Variante ist, dass indem man nicht auf die figürliche Darstellung der Einzelbäume baut, sondern nur eine Gesamt-Struktur des Waldes darstellt – ein bisschen so wie bei den Mustern für unbewachsenen Untergrund – man eine Ablenkung des Betrachters von anderen Punkt- und Linien-Signaturen in der Karte vermeiden kann. Der Nachteil ist jedoch, dass man wesentlich weniger Möglichkeiten hat, über das Muster konkrete Informationen zu transportieren. Die drei Typen Laubwald, Nadelwald und Mischwald sind im Grunde bereits das Maximum an Differenzierung, das hier über die Geometrie des Musters möglich ist, während ein Muster mit figürlichen Einzel-Symbolen im Prinzip über unterschiedliche Symbole viel mehr differenzieren kann.

Kreise und Punkte sind – quasi als abstrakte Darstellung einer Ansicht eines Baumes von oben – recht weit verbreitet bei der Darstellung von Wäldern. Ältere französische topographische Karten verwenden dies, neuere nur für Laubwälder während die Nadelwaldsymbole Profil-Ansichten sind. Man findet diese sowie die neueren Varianten auf dem IGN Géoportail.

Hier eine Darstellung, die sich an der neueren französichen Gestaltung anlehnt.

Eine abstrakte Darstellung von Nadelbäumen von oben findet sich verbreitet in norwegischen Karten – hier zwei Beispiele, weitere findet man in der historischen Kartensammlung von Kartverket.

In Bezug auf die Perspektive ähnelt dieses Konzept etwas dem oben gezeigten Strukturmuster. Man kann auch dies natürlich an die digitale Kartendarstellung anpassen.

Alles bisher gezeigte basiert auf der Idee von zwei Typen von Wäldern – Nadelwäldern (welche man als immergrün annimmt) und Laubwäldern (welche implizit als laubwerfend angenommen werden). Diese Übereinstimmung zwischen leaf_type und leaf_cycle ist global betrachtet jedoch eigentlich nicht sonderlich verbreitet und leaf_cycle, also die Unterscheidung zwischen immergrün und laubwerfend, ist oft lokal die bedeutendere Unterscheidung. Borealer Wald wird von Nadelbäumen dominiert und die Haupt-Unterscheidung besteht zwischen immergrünen Bäumen (Fichten, Tannen und Kiefern) und sommergrünen Baumen (Lärchen). Bei niedrigen Breiten (Tropen und Subtropen) sind Wälder von Laubbäumen dominiert und die Differenzierung liegt zwischen immergrünen Bäumen und Bäumen, welche in der Trockenzeit das Laub abwerfen. In der gemäßigten Zone der Süd-Hemisphere sind immergrüne Laubbäume deutlich weiter verbreitet als im Norden, so dass hier die Unterscheidung nach leaf_cycle ebenfalls bedeutender ist.

Die Darstellung von leaf_cycle unabhängig von leaf_type oder der Art der Bäume ist in der klassischen Kartographie sehr wenig verbreitet – hauptsächlich weil wie bereits erwähnt die Trennung zwischen diesen beiden Dimensionen der Klassifikation von Wäldern in vielen der Länder, die historisch in der Kartographie führend waren, nicht entscheidend war. Ein weiteres Problem bei OpenStreetMap-Karten, welche der Rückmeldung an die Mapper dienen sollen, besteht darin, dass neben den drei Haupt-Klassen für leaf_cycle (evergreen, deciduous und mixed) auch eine vierte Klasse für Flächen ohne eine entsprechende Angabe erforderlich ist.

Ich hab für den Moment die Verwendung unterschiedlicher Symbol-Farben für die Illustration von leaf_cycle gewählt. Das kombiniere ich mit neu gestalteten Symbolen mit relativ traditionellen Formen. Das ist jedoch nicht in Stein gegossen, ich denke nach wie vor auch über andere Möglichkeiten nach. Hier ist gezeigt, wie das Ganze aussieht.

leaf_cycle differenziert über die Symbolfarbe

Die neuen Wald-Symbole

Das hab ich für natural=wood/landuse=forest, natural=scrub und natural=wetland + wetland=swamp sowie natural=wetland + wetland=mangrove implementiert – letzteres ohne die Differenzierung, denn Mangroven sind generell immergrüne Laubbäume.




Wie man sieht stelle ich Flächen ohne Angabe von leaf_type bei wood und swamp ohne Symbole dar – ich verwende als nicht das Baum-Paar-Konzept von OSM-Carto. Das bedeutet, dass leaf_cycle ohne leaf_type nicht dargestellt wird, dass tritt praktisch in den Daten jedoch auch recht selten auf. Die Symbole für scrub (Buschland) sind kleine, vereinfachte Versionen der Baum-Symbole. Ich verwende für Flächen ohne leaf_type das etablierte scrub-Symbol. Bei Buschland ist im Vergleich zu Wäldern die Angabe von leaf_type und insbesondere leaf_cycle weniger verbreitet. Für swamp existiert diese praktisch überhaupt nicht. Hier die Zahlen im Detail.

  • natural=wood: 4.6M
    • leaf_type: 258k
      • leaf_type=broadleaved: 144k
      • leaf_type=mixed: 83k
      • leaf_type=needleleaved: 30k
    • leaf_cycle: 111k
      • leaf_cycle=deciduous: 84k
      • leaf_cycle=mixed: 14k
      • leaf_cycle=evergreen: 12k
  • landuse=forest: 3.5M
    • leaf_type: 329k
      • leaf_type=broadleaved: 165k
      • leaf_type=mixed: 85k
      • leaf_type=needleleaved: 78k
    • leaf_cycle: 115k
      • leaf_cycle=deciduous: 68k
      • leaf_cycle=mixed: 24k
      • leaf_cycle=evergreen: 18k
      • leaf_cycle=semi_deciduous: 2k
  • natural=scrub: 1.9M
    • leaf_type: 48k
      • leaf_type=broadleaved: 15k
      • leaf_type=mixed: 4.1k
      • leaf_type=needleleaved: 29k
    • leaf_cycle: 15k
      • leaf_cycle=deciduous: 11k
      • leaf_cycle=mixed: 2.6k
      • leaf_cycle=evergreen: 1.8k
  • wetland=swamp: 80k
    • weniger als 1k mit leaf_type/leaf_cycle

Das bedeutet auch, dass eine weitere Differenzierung in der Darstellung – zum Beispiel bestimmte Baumarten dediziert zu zeigen anstatt nur die Grob-Klassifikation mit leaf_type – aktuell dadurch begrenzt wird, dass es keine nennenswerten Daten dafür gibt, auf die man bauen könnte. Das Ganze ist ein interessantes Thema und man findet in der klassischen Kartographie auf Papier-Basis eine ganze Reihe von Ansätzen in diese Richtung. Ebenso für die Unterscheidung zwischen dichten Wäldern mit geschlossenem Kronen-Dach und offenen Wäldern. Ein Thema für die Zukunft.

Die verwendeten Symbole wird es in der nächsten Version von jsdotpattern geben.

Sommergrüner Laubwald bei z14

Mischwald und Wald + Buschland ohne Differenzierung bei z16

Landsat/Sentinel-2 mosaics of the Subantarctic islands

8. Mai 2018
von chris
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Bilder der subantarktischen Inseln

Gewissermaßen als Gegengewicht zu den kürzlich gezeigten Bildern der nördlichen Polarregion gibt es jetzt ein paar neue Satellitenbild-Zusammenstellungen aus dem Süden von den subantarktischen Inseln. Diese Inseln werden ähnlich wie manche Teile der Arktis von den Satellitenbild-Ebenen der üblichen Karten-Dienste sehr vernachlässigt. Entweder indem sie komplett weggelassen werden oder durch eine Abdeckung in vergleichsweise schlechter Qualität. Einige dieser Inseln bieten auch besondere Schwierigkeiten dadurch, dass die Aufnahme-Pläne der Satelliten sie gleichermaßen übergehen. Bei Sentinel-2 wurden beispielsweise lange die südlichen Sandwichinseln und die Gough-Insel nicht aufgenommen, was sich erst vor Kurzem geändert hat. Nach wie vor nicht aufgenommen werden dort jedoch die Bouvetinsel, die Amsterdam-Insel, die Sankt-Paul-Insel, die Snares-Inseln und die Bountyinseln.

Hier eine illustrierte Liste der neuen Bilder:

Kerguelen

Das Bild der Kerguelen-Inseln ist das größte Mosaik in dieser Liste und auch eines der schwierigsten in Bezug auf die Wolken.

Heard und die McDonaldinseln

Die Heard-Insel befindet sich südöstlich der Kerguelen und ist stärker vergletschert und weniger bewachsen. Die McDonaldinseln sind kleiner und liegen etwas westlich von Heard.

Tristan da Cunha

Tristan da Cunha im südlichen atlantischen Ozean ist die nördlichste der hier eingeschlossenen Inseln und abgesehen von den Falkland-Inseln auch die mit den meisten Bewohnern.

Gough-Insel

Die Gough-Insel liegt südöstlich von Tristan da Cunha. Bei Sentinel-2 ist sie erst seit Anfang 2018 in den Aufnahme-Plänen enthalten und dieses Bild ist verwendet eine Kombination von Sentinel-2- und Landsat-Daten.

Bouvetinsel

Die Bouvetinsel liegt deutlich weiter südlich und ist fast vollständig von Eis bedeckt. Hier werden derzeit keine Sentinel-2-Bilder aufgenommen obwohl aufgrund der Wolken-Situation in der Gegend zusätzliche Bilder recht nützlich wären.

Crozetinseln

Die Crozetinseln liegen im südwestlichen Indischen Ozean und zeichnen sich durch ein sehr windiges und nasses Klima aus.

Prinz-Edward-Inseln

Die Prinz-Edward-Insel und die Marion-Insel (die größere Insel unten im Bild) befinden sich ein Stück weiter westlich. Die Schwierigkeit hier ist weniger ein wolkenfreies als ein schneefreies Bild zu produzieren.

Amsterdam-Insel

Sankt-Paul-Insel

Weiter nördlich im Indischen Ozean liegen die Amsterdam-Insel und die Sankt-Paul-Insel. Da diese nicht im Sentinel-2-Aufnahme-Plan enthalten sind, dienen für diese Darstellung Landsat-Daten als Grundlage.

Südliche Sandwichinseln

Die südlichsten der subantarktischen Inseln sind die südlichen Sandwichinseln. Ganz generell gibt es hier keine besonderen Probleme mit Wolken, denn die Gegend zeichnet sich im Spätwinter durch recht häufiges sonniges Wetter aus. Ein wolkenfreise Sommerbild zu produzieren ist jedoch ein anderes Thema. Dass die Inseln neuerdings von Sentinel-2 aufgenommen werden ist hier recht hilfreich.

Macquarie-Insel

Wir bewegen uns jetzt weiter nach Osten zu den Inseln südlich von Neuseeland – zuerst die Macquarie-Insel.

Aucklandinseln

Campbell-Inseln

Antipoden-Inseln

Snares-Inseln

Bountyinseln

Und schließlich haben wir noch die neuseeländischen subantarktischen Inseln – in verschiedenen Größen und Formen. Nur die Aucklandinseln und die Campbell-Inseln sind in den Sentinel-2-Aufnahmen enthalten, der Rest wird nur bei Landsat abgedeckt.

Daneben hab ich auch aktualisierte Bilder von Südgeorgien und den Falkland-Inseln produziert:

Südgeorgien

Falkland-Inseln

Und zum Schluß noch ein Bild der Balleny-Inseln vor der Küste der Antarktis:

Balleny-Inseln

Alle Bilder finden sich wie üblich auf services.imagico.de.

Landsat mosaic based on pixel statistics

25. April 2018
von chris
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Arktis-Mosaik und die Neubetrachtung von Farben

Anknüpfend an den vorherigen Beitrag hier mehr Beispiele für die Anwendung von Pixel-Statistik-Methoden auf Landsat- und Sentinel-2-Daten und wie dies dabei helfen kann, bessere Farben zu produzieren.

Ich hatte bereits früher mal erwähnt, dass hinsichtlich der Spektralbänder für realistische natürliche Farben Landsat eine deutlich bessere Basis liefert als Systeme mit niedriger Auflösung wie MODIS oder Sentinel-3 und dass von Landsat 7 und EO-1 über Landsat 8 zu Sentinel-2 ein merklicher Trend der Verschlechterung festzustellen ist hinsichtlich der Eignung der Daten für die präzise Farb-Reproduktion.

Spektralbänder gängiger Erdbeobachtungs-Satelliten mit offenen Daten im sichtbaren Bereich

Diese Einschätzung basiert auf den spektralen Empfindlichkeits-Verläufen und lässt sich praktisch auf Grundlage einzelner Bilder nur recht schlecht demonstrieren, denn die Unterschiede in den Betrachtungs-Bedingungen sind meist groß im Vergleich zu den Unterschieden in den Farben aufgrund verschiedener spektraler Empfindlichkeiten.

Ich habe jetzt ein Mosaik auf Grundlage von Pixel-Statistik-Methoden (die ich im vorherigen Beitrag thematisiert habe) produziert, welches einen größeren Bereich abdeckt und durch Vergleich mit dem „Green Marble“-Bild auf MODIS-Grundlage kann ich damit den Effekt der unterschiedlichen Spektralbänder deutlich besser demonstrieren. Die verwendeten Bilddaten stammen für die Landflächen von Landsat 7, Landsat 8 und Sentinel-2 und das „Green Marble“-Bild dient als Hintergrund für die Wasserflächen. Die Daten-Basis ist nicht extrem umfangreich so dass es auch einige Unterschiede in den Farben aufgrund unvollständiger Konvergenz des Verfahrens gibt. Aber man sieht dennoch sehr gut die grundsätzlichen Farb-Unterschiede im Vergleich zum MODIS-Mosaik.

Arctis-Mosaik auf Basis von Landsat- und Sentinel-2-Bildern

Green Marble zum Vergleich

Der offensichtlichste Unterschied ist, dass das Green-Marble-Bild auf MODIS-Grundlage nur sehr selten wirkliche Grau-Töne zeigt. Die meisten Bereiche, die im Landsat/Sentinel-2-Mosaik grau sind, erscheinen bei der „Green Marble“ in Rot-und Braun-Tönen. Das ist das Ergebnis der schmalen Spektralbänder beim MODIS-Instrument, insbesondere was den Grün-Kanal angeht. Graue Farben bedeuten, dass die Reflexion mehr oder weniger identisch in allen drei Empfindlichkeitsbereichen des menschlichen Auges ist. Dies bedeutet aber nicht zwangsläufig, dass die Reflexion auch völlig konstant über den gesamten sichtbaren Bereich ist. Falls sie dies nicht ist führt das meist dazu, dass der Sensor für eine Fläche, die das menschliche Auge als farbneutral wahrnimmt, eine nicht neutrale Farbe registiert. Auch der umgekehrte Fall ist möglich, aber sehr viel unwahrscheinlicher.

Moskau auf Grundlage von Landsat-Pixel-Statistik

Moskau auf Basis der „Green Marble“

Werchojansker Gebirge auf Grundlage von Landsat-Pixel-Statistik

Werchojansker Gebirge auf Basis der „Green Marble“

Das gezeigte Arktis-Mosaik ist übrigens meinem Kenntnisstand nach das erste vollständige Mosaik der Arktis in natürlichen Farben mit einer Auflösung besser als MODIS. Ich möchte keine tatsächliche Auflösung spezifizieren aufgrund der im vorherigen Beitrag diskutierten Grenzen der Pixel-statistischen Methoden. Das Ganze ist bearbeitet in einem 30m-Gitter (entsprechend der multispektralen Auflösung bei Landsat). Natürlich bieten meine regionalen Zusammenstellungen wie jene von Grönland und von Skandinavien eine deutlich höhere Auflösung, sie sind jedoch auch teurer in der Produktion.

Grönland-Beispiel aus dem Arktis-Mosaik auf Grundlage von Landsat und Sentinel-2-Daten

Das selbe Gebiet auf Basis des Landsat-Mosaiks von Grönland

Das selbe Gebiet auf Basis der „Green Marble“

Neben der Arktis hab ich auch eine vollständige Abdeckung von Europa produziert, jedoch bis jetzt nicht darüber hinaus. Wer interessiert ist an anderen Gegenden kann mich aber gerne kontaktieren.

Europa-Mosaik auf Grundlage von Landsat- und Sentinel-2-Daten

pixel statistics based on Landsat - Pyrenees

21. April 2018
von chris
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Pixel-Statistik mit Satellitenbildern

Regelmäßige Leser meines Blogs wissen, dass ich in den letzten Jahren eine ganze Reihe von Satellitenbild-Produkten produziert habe und daneben auch über die Arbeit anderer auf diesem Gebiet geschrieben habe. Neue Produkte wurden in den letzten 2-3 Jahren in diesem Bereich relativ oft von verschiedenen Firmen vorgestellt aber bemerkenswerterweise scheint die Qualität dabei kaum Fortschritte zu machen. Ein großer Teil der diese Tage vorgestellten Produkte in diesem Segment scheint nicht wirklich innovativ genug, dass sie eine detaillierte Betrachtung Wert sind.

Und das ist der Fall obwohl es eigentlich eine Menge Faktoren gibt, die so sollte man meinen recht gute Rahmenbedingungen für Qualitäts-Verbesserungen bieten:

  • Es gibt neue Satelliten, welche Daten hoher Qualität liefern.
  • Es gibt eine schnell wachsende Sammlung von Bilddaten, welche als Quelle für die Produktion von Bildzusammenstellungen zur Verfügung stehen.
  • Computer zur Verarbeitung dieser Daten werden immer noch leistungsfähiger und günstiger.

Die Frage, die sich also stellt und die ich hier erörtern möchte ist, warum wir trotz der günstigen Rahmenbedingungen keine weit verbreiteten Verbesserungen in der Qualität von Satellitenbild-Zusammenstellungen für die Endanwendung in Diensten finden.

Es gibt natürlich wirtschaftliche Faktoren dafür, aber einer der wichtigsten Gründe ist technologischer Natur. Der Schwerpunkt im Bereich der Produktion von Satellitenbild-Mosaiken lag in den letzten 5-10 Jahren fast ausschließlich in einer Richtung die ich Pixel-Statistik-Methoden nennen möchte. Der „Cloudless Atlas“ von Mapbox war hierfür ein gutes Beispiel. Es war nicht das Erste – die Blue Marble Next Generation von 2005 ist technisch auch mit einer Pixel-Statistik-Methode produziert und im Grunde reichen die Urprünge solcher Techniken wenigstens bis zu frühen AVHRR-Produkten in den 1980er Jahren zurück. Aber das Mapbox-Mosaik war das erste kommerziell auf globalem Maßstab für die Visualisierungs-Anwendung produzierte Produkt.

Pixel-Statistik-Methoden bedeuten, dass man für jeden Pixel des Bearbeitungs-Gitters alle Ausgangsdaten-Punkte aus den verschiedenen zu verschiedenen Zeitpunkten aufgenommenen Bildern sammelt und dann mit einem statistischen Verfahren daraus einen idealen, repräsentativen Pixel-Wert abschätzt, welchen man für das erzeugte Bild verwendet.

Die Statistik kann dabei gegebenenfalls sehr einfach sein – was unter den richtigen Umständen zu erstaunlich guten Ergebnissen führen kann wie das Mapbox-Mosaik gut demonstriert. Aber man kann natürlich auch kompliziertere Ansätze wählen, ggf. auch unter Verwendung zusätzlicher nicht aus den eigentlichen Bilddaten abgeleiteter Informationen. Mein „Green Marble“-Bild demonstriert dies recht gut. Der zentrale Punkt ist, dass man jeden Pixel getrennt behandelt. Das macht solche Ansätze sehr attraktiv, denn sie sind (a) programmtechnisch sehr einfach zu formulieren und (b) sehr effizient in großem Maßstab auszuführen. Diese Vorteile haben dazu geführt, dass so gut wie jeder, der im Bereich der Produktion von Satellitenbild-Zusammenstellungen in den letzten Jahren etwas begonnen hat, einen solchen auf Pixel-Statistik basierten Ansatz gewählt hat.

Was viele Leute dabei jedoch nicht berücksichtigt haben ist, dass diese Verfahren nicht für jede räumliche Auflösung gleichermaßen geeignet sind. Die Zusammenstellung von Satellitenbildern ist kein Maßstabs-unabhängiges Problem. Ich hab darauf bereits bei meiner Besprechung des Google-Landsat-Mosaiks hingewiesen.

Pixel-Statistik bei 250m Auflösung – das Green-Marble-Bild

Bei einer Pixel-Größe von etwa 250m kann man recht gut jeden Pixel eines Bildes unabhängig bearbeiten. So lange man eine genügend breite Datenbasis für die Konvergenz der Statistik hat, so dass das unkorrelierte Rauschen sowie Streifen-Artefakte vernachlässigbar sind und die statistische Methode geeignet für die Aufgabe ist, kann man ein gut lesbares Ergebnis erhalten. Aber wenn man zu deutlich höheren Auflösungen wechselt, gilt dies nicht mehr, denn unsere Fähigkeit zum Lesen und Verstehen von Bildern höherer Auflösung hängt zunehmend von mehr oder weniger präzisen räumlichen Beziehungen innerhalb des Bildes ab. Und diese geht oft verloren, wenn man jeden Pixel eines Bildes unabhängig betrachtet.


Landsat-Bilder mit 15m Auflösung

Viele Mosaike auf Grundlage von Pixel-Statistik, welche mit Landsat- oder Sentinel-2-Daten produziert werden, erreichen gar nicht den Punkt wo die genannten Rahmenbedingungen erreicht werden (eine genügend breite Datenbasis und ein geeigneter statistischer Ansatz). Aber selbst wenn sie das tun ist das Ergebnis oft dennoch unübersichtlich und ist dem Einzel-Bild hinsichtlich Definition und Lesbarkeit weit unterlegen.

Kurz: Pixel-Statistik-Methoden sind eine hoch-attraktive Methode zur Produktion von Satellitenbild-Mosaiken und können sehr effizient bei geringen räumlichen Auflösungen verwendet werden. Aber sie sind bei deutlich höheren Auflösungen praktisch ungeeignet. Ich hab noch nie einen Versuch gesehen, solche Methoden bei Bildern sehr hoher Auflösung mit Pixel-Größen unter einem Meter anzuwenden und es würde vermutlich recht übel aussehen (wenngleich es auch recht schön mein Argument hier illustrieren dürfte). Im mittleren Auflösungs-Bereich wird der Gewinn an Qualität durch eine höhere Auflösung der Ausgangs-Daten und des Bearbeitungs-Gitters zunehmend schwächer bis zu dem Punkt, wo mit höherer Auflösung keine Steigerung der Qualität im Ergebnis mehr zu erwarten ist.


Bilder mit Auflösung besser als 1m (von IGN Spanien)

Praktisch überlappt dieser Effekt mit anderen Einflussfaktoren wie der begrenzten Positions-Genauigkeit der Daten und der typischerweise geringeren Zahl von verfügbaren Bildern bei höheren Auflösungen. Während die zuletzt genannten Probleme jedoch durch technologische Verbesserungen gelöst werden können, ist das beschriebene Hauptproblem prinzipieller Natur und bildet eine harte Grenze für Methoden auf Grundlage von Pixel-Statistik.

Und letztendlich ist dies der Grund, weshalb sich die Qualität von Satellitenbild-Mosaik-Produkten in den letzten Jahren nur wenig verbessert hat.

Aufgrund dieser Einschränkungen hab ich mich bei höher aufgelösten Zusammenstellungen im Bereich der Auflösung von Landsat/Sentinel-2 (10-15m) immer auf Methoden konzentriert, die nicht auf Pixel-Statistik basieren. Aber Pixel-Statistik hat natürlich wie erwähnt ihren Charme – in erster Linie natürlich ökonomisch, aber auch, weil man damit recht präzise Farben hinbekommen kann. Die Farben in einem einzelnen Satellitenbild sind immer stark davon abhängig, unter welchen Bedingungen das Bild aufgenommen wurde. Man kann jetzt eine Menge Aufwand bei der Atmosphären- und BRDF-Korrektur treiben, aber solche Methoden erzeugen zwangsläufig auch neue Varianz in den Daten durch ungenaue vereinfachende Annahmen, die ihnen zugrunde liegen. Mit einer genügend breiten Datenbasis kann Pixel-Statistik helfen, diese Varianz zu reduzieren und präzisere Farben zu produzieren.

Pixel-Statistik auf Grundlage von Landsat-Bildern

Das ist der Grund, weshalb ich mich jetzt auch mal mit der Verwendung von Pixel-Statistik-Methoden für Landsat- und Sentinel-2-Bilder beschäftigt habe. Nicht so sehr für eine höhere Auflösung (welche natürlich gerne gesehen ist – wenngleich unter den beschriebenen Einschränkungen), sondern mehr für das, was man bei den Farben erreichen kann.

Mehr dazu im nächsten Beitrag. Bis dahin als Vorgeschmack:

21. April 2018
von chris
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Man nennt es Fortschritt

Bin heute über diesen bemerkenswerten Karten-Vergleich gestolpert – mit einem Klick auf das Bild kommt man zur Quelle:

Man beachte, dass ich das Bild ein bisschen retuschiert habe um es etwas mehr so aussehen zu lassen wie es eigentlich aussehen soll – siehe auch die Beschreibung hinter dem Link. Das ist jedoch nicht ganz fehlerfrei – man sollte die unterschiedlichen Sprachen der Beschriftungen ignorieren.

Ich finde dies auf verschiedenen Ebenen ein ziemlich lehrreiches und zum Nachdenken anregendes Beispiel. Es gibt da die Ebene des generellen Karten-Konzeptes (statische vs. dynamische Interaktion), die Ebene der Technologie darunter und die Ebene der kartographischen Gestaltung. Und über all dem steht natürlich der Zweck der Karte (hier: eine Positions-Karte für einen Wikipedia-Artikel). Etwas recht offensichtliches, was man sich zum Beispiel fragen kann ist warum die Karte links so viel anders aussieht als die Karte rechts wo doch beide dem selben Zweck dienen sollen. Die meisten werden mir wohl zustimmen, dass vor diesem Hintergrund die Unterschiede in der Gestaltung bemerkenswert stark sind. Was sind die Gründe und Motive dafür? Liegen diese in dem Unterschied zwischen statischer und dynamischer Nutzer-Interaktion? Oder liegt der Grund in der darunter liegenden Technologie? Ist es eine Frage von sich ändernder Mode in der Gestaltung? Oder vielleicht etwas völlig anderes?

Ich habe bereits vor mehreren Jahren schon mal über die ökonomische Seite dieses Themas geschrieben – zufällig auch im Zusammenhang zu Wikimedia maps. Ich hab auch vor weniger langer Zeit über die die soziologische Dimension der Karten-Gestaltung nachgedacht. Ich halte das Ganze jedoch nach wie vor für ein sehr interessantes Thema mit vielen offenen Fragen. Wenn Sie eigene Überlegungen und Blickwinkel zu diesem Thema haben fänd ich es interessant, darüber in den Kommentaren zu lesen.

Northeastern Alps by Landsat 1 in 1972

20. April 2018
von chris
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Zum Jubiläum der Öffnung der Landsat-Daten

Heute vor zehn Jahren hat der USGS damit begonnen, das gesamte Landsat-Bild-Archiv als offene Daten zugänglich zu machen. Obwohl dies nicht die erste Öffnung von Satellitenbildern als offene Daten war – eine Auswahl von Landsat-Bildern war damals schon veröffentlicht und MODIS-Daten waren ebenfalls schon länger ohne Einschränkung verwendbar – kann man diese Entscheidung trotzdem heute ohne Einschränkungen als das Ereignis ansehen, welches am nachhaltigsten die heutige Satellitenbild-Landschaft geprägt hat.

Hier eines der frühen Landsat-Bilder, aufgenommen 1972 von Landsat 1 mit dem Multispectral Scanner System. Da MSS kein blaues Spektralband aufgezeichnet hat, verwendet diese Darstellung einen synthetischen Blau-Kanal, geschätzt auf Grundlage der übrigen Spektralbänder (ich hab darüber im Zusammenhang mit ASTER-Bildern schon mal geschrieben).


11. April 2018
von chris
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Regeln der Interaktion

Dieser Beitrag befasst sich mit der Idee von Verhaltenskodizes/Verhaltensregeln, also Dokumenten, welche soziale Interaktionen regulieren, im Zusammenhang mit dem OpenStreetMap-Projekt. Ich möchte mich dabei vor allem auf Regeln für nicht-virtuelle Interaktion konzentrieren, also Veranstaltungen, wo sich Leute physikalisch treffen.

Zunächst etwas Hintergrund dazu: Soziale Interaktion in einer Gesellschaft wird im Allgemeinen hauptsächlich durch zwei verschiedenen Regelsysteme bestimmt:

  • Die sozialen Konventionen – das sind nicht kodifizierte Standards der sozialen Interaktion in einer Gesellschaft, hauptsächlich geprägt durch Tradition (wir tun Dinge in gewisser Form, weil bereits unsere Eltern und Großeltern dies so gehandhabt haben). Oft sind diese Konventionen im Detail recht spezifisch für die soziale Klasse, Subkultur oder sogar für die Familie.
  • Das lokale Rechtssystem.

Normalerweise erfordert es im täglichen Leben keinen besonders großen Aufwand, sich entsprechend dieser Regeln zu verhalten. Aber wie schon gesagt handelt es sich um lokale Regeln. Bei internationaler interkultureller Interaktion wird dies deutlich schwieriger. Im internationalen sozialen Umgang ist es sehr wahrscheinlich, dass man soziale Konventionen verletzt und man hängt in solchen Fällen von der Toleranz und Großzügigkeit Anderer ab. Aus diesem Grund ist die soziale Interaktion zwischen verschiedenen Kulturen von vorsichtigen und aufmerksamen Handlungen und Reaktionen geprägt, welche dem Ziel dienen, eine gemeinsame Basis in Bezug auf soziale Konventionen zu finden. Ein erheblicher Teil solcher Interaktion besteht auch im Umgang mit dem nicht Funktionieren der Interaktion – dem geregelten und respektvollen Rückzug von einem erfolglosen Versuch dazu.

Diese Mechanismen der Interaktion zwischen verschiedenen Kulturen haben sich über Jahrtausende hinweg entwickelt. Die Reise-Literatur der Welt ist voll von Geschichten und Anekdoten, welche von positiven Beispielen für Interaktionen und Austausch auf Augenhöhe erzählen wie auch von negativen Beispielen mit manchmal katastrophalen Folgen von Gewalt oder von Fällen wo Arroganz und Beschränktheit zwar zu einer friedlichen aber völlig einseitigen Interaktion führen. Wer Leute mit viel Erfahrung in interkultureller Interaktion auf Augenhöhe kennt, wird oft feststellen, dass sich Habitus und Körpersprache solcher Leute oft merklich ändern, wenn sie eine Person mit einem deutlich anderen kulturellen Hintergrund treffen. In Kulturen, wo die ausgeglichene und friedliche Interaktion mit anderen Kulturen (wie zum Beispiel durch Reisen und Handel) an der Tagesordnung sind, haben solche Mechanismen teils auch einen festen Platz in der Kultur gefunden in Form bestimmter Prozeduren und Rituale.

Wie mir scheint hängt es sehr von vergangenen Erfahrungen ab, wie gut Leute mit Menschen klar kommen, die sich von ihnen in den sozialen Konventionen deutlich unterscheiden. Zum Beispiel denke ich, dass Leute die auf dem Land aufgewachsen sind, manchmal besser dazu in der Lage sind, da sie früh in ihrem Leben die deutlich anderen und kontrastierenden sozialen Konventionen des Lebens in Städten kennen gelernt haben, während Leute, die in Städten aufgewachsen sind – obwohl sie in der Stadt routinemäßig mit einer größeren Bandbreite von sozialen Konventionen konfrontiert sind (wenngleich meist durch die Anonymität des Lebens in der Stadt), oft nicht einen vergleichbar deutlichen Kontrast kennen lernen, bevor sie erwachsen sind.

Und obwohl wir heute in gewisser Hinsicht durch internationale Echtzeit-Kommunikation und relativ kostengünstige Reise-Möglichkeiten häufigeren interkulturellen Austausch pflegen als jemals in der Geschichte, ist dieser meist hochgradig asymmetrisch und wirklich gleichberechtigter Austausch auf Augenhöhe über kulturelle Grenzen hinweg ist vermutlich relativ gesehen mittlerweile extrem selten geworden.

Die Verhaltenskodizes von Unternehmen

Verhaltenskodizes sind erfunden worden als zusätzliche Regeln der sozialen Interaktion in Unternehmen zur Regulierung der Interaktion zwschen Unternehmen und Mitarbeiter sowie zwischen den Mitarbeitern. Sie werden erstellt von der Unternehmens-Leitung und die Mitarbeiter verpflichten sich vertraglich dazu, sie zu befolgen.

Gründe dafür sind insbesondere

  • die manchmal bestehenden Unsicherheiten und Unklarheiten bei den nicht kodifizierten sozialen Konventionen zu vermeiden.
  • die sozialen Konventionen der normalen Mitarbeiter, welche eventuell einen deutlich anderen sozialen oder kulturellen Hintergrund haben, an die der Unternehmensleitung anzupassen.
  • die Freiheiten, die die sozialen Konventionen und das lokale Rechtssystem bieten, einzuschränken, wo sie als ungünstig für die Produktivität angesehen werden.
  • Konflikte zu vermeiden, welche aus unterschiedlichen Rechtssystemen und unterschiedlichen sozialen Konventionen unter den Mitarbeitern resultieren könnten, indem man ein einheitliches Regelwerk darüber setzt. Dies ist insbesondere wichtig bei internationalen Unternehmen.

Praktisch ist die Absicht eines Verhaltenskodex in einem Unternehmen meist, dass dieser über den sozialen Konventionen und lokalen Gesetzen steht. Er kann natürlich meist nicht den lokalen Gesetzen widersprechen (auch wenn es durchaus relativ oft Fälle gibt, wo interne Regeln von Unternehmen in Konflikt mit dem Gesetz stehen), aber da die Regeln des Verhaltenskodex meist restriktiver sind, als die allgemeinen Gesetze, bilden diese Regeln in der Praxis meist die Grenzen des akzeptierten Verhaltens.

Wenn wir nun überlegen, einen solchen Verhaltenskodex für ein internationales OpenStreetMap-Treffen zu erstellen – wie zum Beispiel für die SOTM-Konferenz – dann gibt es auf Grundlage dessen, was ich bis jetzt erklärt habe, zwei potentielle Ziele:

  • Leuten bei dem Anfangs beschriebenen Ansatz (also durch vorsichtige und aufmerksame Interaktion zu versuchen, eine gemeinsame Grundlage in Hinsicht auf soziale Konventionen zu finden) zu helfen und sie zu unterstützen.
  • Das Treffen als Unternehmens-Veranstaltung unter einem Unternehmens-Verhaltenskodex zu veranstalten.

Der derzeitige Verhaltenskodex der SOTM tut allerdings weder das Eine noch das Andere. Er bietet keine nennenswerte Handreichung zur offenen interkulturellen sozialen Interaktion und ihm fehlen gleichzeitig die Klarheit der Regeln und die Ziel-Orientierung eines Unternehmens-Verhaltenskodex. Stattdessen ähnelt er eher dem, was ich einen politischen Verhaltenskodex nennen würde.

Der politische Verhaltenskodex

Der politische Verhaltenskodex ist das Ergebnis des Versuches, die Idee des Unternehmens-Verhaltenskodex für Bewegungen und Organisationen der sozialen Reform und sozialen Gerechtigkeit und deren Ziele und Vorstellungen anzupassen. Die Idee ist es – im Grunde genau wie beim Unternehmens-Verhaltenskodex – die existierenden sozialen Konventionen und Gesetze (weil man sie für ungerecht hält) durch neue Regeln zu ersetzen, welche hier nicht dazu dienen die Produktivität zu optimieren, sondern um bestimmte politische Ziele durchzusetzen.

Die politischen Ziele sind beim SOTM-CoC nicht so offensichtlich, da er von den Formulierungen gegenüber seiner Vorlage erheblich entschärft wurde.

Ich möchte hier jetzt nicht die politischen Ideen im Hintergrund bewerten, aber egal was man von diesen hält sollte klar sein, dass die formulierten Regeln hier in erster Linie das Ziel haben, politische Ideen zu implementieren (genau wie bei einem Unternehmens-Verhaltenskodex das Ziel der Produktivität-Steigerung im Vordergrund steht). Die meisten politischen Verhaltenskodizes werden in einer kulturell recht homogenen Umgebung entwickelt (oft Organisationen von Leuten mit gemeinsamen sozialem Hintergrund und gemeinsamen politischen Zielen). Obwohl es gelegentlich Übersetzungen von solchen Dokumenten in andere Sprachen gibt, habe ich noch nie einen Verhaltenskodex gesehen, welcher gemeinsam in verschiedenen Sprachen entwickelt wurde.

All dies ist recht problematisch dadurch, dass es Leuten nicht erlaubt ist, jeweils frei und individuell eine gemeinsame Basis der sozialen Interaktion zu finden, sondern man ihnen von oben bestimmte soziale Konventionen aufdrückt. Egal was im Einzelfall genau die Motive hinter den Regeln sind, ist es immer so, dass der globalen und kulturell vielfältigen Gemeinschaft ein bestimmter kultureller Hintergrund in einem Akt kultureller Dominanz aufgestülpt wird.

Was bleibt ist zu diskutieren, wie ein Verhaltenskodex aussehen könnte, welcher die Menschen unterstützt und ihnen hilft, in der traditionellen Form an einer interkulturelle soziale Interaktion auf Augenhöhe zu arbeiten und daran teilzunehmen – ohne ein aufgedrücktes kulturell voreingenommenes Regelwerk.

Ein kulturell neutraler Verhaltenskodex

Hier ein Versuch dazu. Da dies in einer bestimmten Sprache formuliert ist, kann man natürlich argumentieren, dass das nicht neutral sein kann, aber ich habe versucht dies so zu gestalten, dass das Ganze so wenig wie möglich von spezifischen Interpretationen von Sprache abhängt und von der Bedeutung bestimmter Worte, sondern auf allgemeinen und universellen Gedanken und Ideen basiert, welche nur in einer bestimmten Sprache kommuniziert werden.

Manche denken vermutliche, dass man dies nicht einen Verhaltenskodex nennen sollte, da es sich so stark von all denjenigen Dokumenten unterscheidet, die anderswo so genannt werden. Ich möchte hier ein Zitat aus dem CoC des Chaos Communication Congress wiedergeben, welches auch die Idee hinter meinem Entwurf recht gut beschreibt:

This is not a CoC in the anglo-american sense of the word. It appeals to morality rather than trying to instill it.

Die Veranstaltung an der Sie teilnehmen wird von einer großen Zahl sehr unterschiedlicher Menschen mit sehr verschiedenen kulturellen und sozialen Hintergründen besucht. Dies zu erfahren und eine solche Vielfalt von Leuten kennen zu lernen kann eine sehr lehrreiche und erfüllende Erfahrung sein, erfordert von den Teilnehmern aber auch Toleranz, Neugierde und Aufgeschlossenheit. Wenn Sie in der Lage und bereit sind, dies mitzubringen, sind Sie als Teilnehmer der Veranstaltung sehr willkommen. Dieses Dokument soll Ihnen dabei helfen dazu beizutragen, dass die Veranstaltung eine positive Erfahrung für alle Teilnehmer wird.

Als Gästen und Besuchern der Veranstaltung wird von Ihnen erwartet, such an die lokalen Gesetze zu halten. Wir möchten Ihnen auch nahe legen, sich mit den lokalen Gepflogenheiten und sozialen Konventionen vor und während des Besuches vertraut zu machen. Dies wird Ihnen sowohl während als auch außerhalb der Veranstaltung helfen.

Wenn Sie mit anderen auf der Veranstaltung interagieren müssen Sie erwarten und akzeptieren, dass andere Gäste und Besucher Ansichten, Ideen und Erwartungen haben, die sich stark von denen unterscheiden, die Sie gewohnt sind. Von Ihnen wird erwartet, aufgeschlossen und tolerant gegenüber solchen Unterschieden zu sein. Wir ermutigen Sie, auf Andere zuzugehen und mit ihnen zu kommunizieren und zu interagieren. Wenn Sie dies tun sollten sie aber sensibel gegenüber ihnen und in Bezug auf die Möglichkeit sein, dass Ihr Verhalten für sie unangenehm ist.

Wir erwarten, dass Sie Andere auf der Veranstaltung immer mit mindestens dem selben Ausmaß von Respekt, Toleranz und Großzügigkeit behandeln, welches Sie von anderen Erwarten und wovon Sie abhängen, dass diese es Ihnen entgegen bringen. Um dies zu erreichen sollten Sie immer das Ziel einer freundlichen und aufgeschlossenen Interaktion und die Annehmlichkeit der Interaktion für Andere über Ihre konkreten Ziele in der Interaktion stellen – wie zum Beispiel ein Argument in einer Diskussion, an der sie teilnehmen. Als Teilnehmer an der Veranstaltung müssen Sie bereit sein, Ihr Verhalten im Interesse Anderer anzupassen und gleichzeitig sollten Sie so weit wie möglich vermeiden, von Anderen zu fordern, ihr Verhalten an Sie anzupassen.

Die beschriebenen Regeln und Vorschläge sollten Missverständnisse und Konflikte vermeiden und dabei helfen, kleinere Konflikte in den meisten Fällen einvernehmlich zu lösen. Im Fall schwierigerer Konflikte bei der Interaktion mit Anderen möchten wir Sie ermutigen, andere Teilnehmer hinzuzuziehen um im Konflikt zu vermitteln. Wenn Sie von Anderen zu einem Konflikt angesprochen werden, sollten Sie versuchen den Beteiligten dabei zu helfen, eine gemeinsame Basis zu finden, ohne in dem Konflikt selbst aktiv einzugreifen. Falls Sie dazu nicht in der Lage sind sowie in allen ersteren Konflikten sollten Sie die Organisatoren der Veranstaltung kontaktieren. Unserer Ziel in solchen Situationen wird immer sein den Konfliktparteien zu helfen und ihnen falls nötig konkrete Anweisungen zu geben, welchen Folge zu leisten ist. Solche Interventionen werden immer so weit es geht versuchen neutral zu bleiben und keine Seite im Konflikt zu ergreifen.

Falls Sie ein Befürworter von Verhaltenskodizes in Unternehmen oder zu politischen Zielen sind, wird ihnen dieses Konzept wahrscheinlich nicht gefallen, denn es verfolgt einen deutlich anderen Ansatz für das Problem der interkulturellen sozialen Interaktion. Meiner Ansicht nach ist dies jedoch der einzige Weg, dies unvoreingenommen zu tun und es allen Mitgliedern einer globalen und kulturell vielfältigen Gemeinschaft zu erlauben, sich gleichberechtigt und ohne systematische Diskriminierung über kulturelle Grenzen hinweg auszutauschen. Man kann natürlich noch weiter gehen und sagen, dass man so ein Dokument eigentlich gar nicht braucht oder man es noch kürzer fassen könnte.

Das häufigste Argument der Verfechter politischer Verhaltenskodizes ist, dass die Regeln dazu da sind, die Schwachen vor den Starken und die Marginalisierten vor den Dominierenden zu beschützen und dass sie deshalb gerechtfertigt sind. Aber das bedeutet ja für sich schon, dass man bestimmte soziale Konventionen, welche dazu führen, dass man bestimmte Leute als schwach und stark oder marginalisiert und dominant einordnet, über andere stellt und ist dadurch kulturell tendenziös. Die Sprache und die Worte in den Verhaltenskodizes, welche die Grenzen des akzeptablen Verhaltens definieren, implizieren bereits die Dominanz bestimmter sozialer Konventionen – was der Grund ist weshalb mein Entwurf sich weitgehend auf Ratschläge und die Darlegung grundlegender ethischer Prinzipien beschränkt, um Leuten bei der sozialen Interaktion zu helfen (die also unterstützend und nicht normativ sind), anstatt spezifische Regeln aufzustellen, welche Vertrautheit mit der verwendeten Sprache und den darunterliegenden sozialen Konventionen erfordern, um sie zu befolgen.

Was man auch klar sehen sollte ist, dass natürlich dem lokalen Rechtssystem eine spezielle Rolle zu Teil wird. Das ist im Grunde nicht anders als wenn man keinen oder eine andere Form von Verhaltenskodex hat. Deshalb kommt der Frage wo man ein internationales Treffen abhält insbesondere in Bezug auf das lokale Rechtssystem eine erhebliche Bedeutung zu.

Wie ist es bei virtuellen Veranstaltungen?

Wie also steht es mit Verhaltenskodizes für digitale Kommunikations-Kanäle und Plattformen? Bei einem wirklich globalen internationalen Kanal gilt im Grunde das Selbe. Die meisten digitalen Kommunikations-Kanäle sind jedoch zumindest sprach-spezifisch und bei OpenStreetMap darüber hinaus meist auch spezifisch für das Land oder die Region. In solchen Fällen kann man schon darüber nachdenken, die grundlegenden gemeinsamen sozialen Konventionen zu dokumentieren. Man muss sich dann aber halt klar machen, dass man nicht mehr behaupten kann, dass der Kommunikations-Kanal oder die Plattform offen für alle Kulturen ist und die gesamte globale OSM-Gemeinschaft repräsentiert.

TLDR: Vorsicht und Aufmerksamkeit gepaart mit Respekt und Toleranz für die andere Seite, geleitet durch grundlegende und universelle moralische Prinzipien und die Bereitschaft, Unterschiede in sozialen Konventionen zu akzeptieren auch wenn sie unbequem sind – ein Ansatz nach dem unzählige Generationen vor uns über tausende von Jahren bereits gleichberechtigte und friedliche interkulturelle soziale Interaktion praktiziert haben – ist nicht der beste Weg dies zu tun, es ist jedoch der einzige.

Design oriented generalization of open geodata

20. März 2018
von chris
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FOSSGIS 2018 und Vortragsankündigung

Morgen beginnt mal wieder die jährliche FOSSGIS-Konferenz – dieses Jahr in Bonn. Im Moment sieht es so aus als würde es dieses mal verdammt kalt…

Ich werde am Donnerstag Nachmittag etwas zur Darstellungsorientierten Generalisierung von offenen Geodaten präsentieren.

Hier eine kleine Vorschau auf zwei Beipiele, die ich dabei zeigen werde:

Ergänzung: Das Video des Vortrags findet sich auf media.ccc.de und auf youtube.

Archangelsk in Winter

28. Februar 2018
von chris
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Winter in Nordeuropa

Hier zwei Winter-Eindrücke aus Nordeuropa – der erste aus dem Norden Russlands von der Stadt Archangelsk:

Man erkennt die zugefrorene Nördliche Dwina und das ebenfalls weitgehend eisbedeckte Weiße Meer. Gut sichtbar in der niedrig stehenden Sonne sind auch die Abgase der Kraftwerke.

Hier ein Ausschnitt der Stadt:

Das zweite Bild zeigt den Nordwesten Schottlands:

Dieses Bild zeigt nicht nur die winterliche Schneebedeckung in den Bergen, sondern auch eine bemerkenswerte Farbkombination mit dem Grün der bewaldeten Flächen im Kontrast zu den Brauntönen der unbewaldeten Teile der Hügel und Berge.

Beide Bilder basieren auf Sentinel-2-Daten und finden sich im Bild-Katalog auf services.imagico.de.

Saunders Island, South Sandwich Islands by Sentinel-2A

23. Februar 2018
von chris
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Satellitenbild-Neuigkeiten

Ein paar Neuigkeiten zu offenen Satellitendaten:

Ich habe die Visualisierungen zur Satellitenbild-Abdeckung aktualisiert. Hier die dazu passende Darstellung der Abdeckung über der Zeit:

Entwicklung der Bild-Abdeckungen von offenen Satellitendaten

Darin kann man einige eichtige Entwicklungen erkennen:

  • Bei Landsat 8 hat der USGS jetzt im zweiten südhemispherischen Sommer einen geänderten Erfassungs-Plan umgesetzt (erkennbar im Abfall der Erfassungs-Zahlen im Dezember/Januar) bei dem die Antarktis deutlich seltener erfasst wird als in vergangenen Jahren (näher erläutert in meinem jährlichen Bericht).
  • Es gab in den Erfassungszahlen der Sentinel-2-Satelliten ziemliche Fluktuationen. Zu einem großen Teil sind diese durch eine wenig konsistente Erfassung der Antarktis bedingt – die ESA erfasst dabei manchmal mit einem Satelliten für ein paar Wochen Bilder der Antarktis, danach aber nicht mehr. Ein langfristiger Plan ist dabei nicht erkennbar.
  • In den letzten Wochen wurden die Erfassungen durch Sentinel-2B erheblich ausgeweitet und bieten nun eine vollständige Abdeckung im 10-Tages-Intervall (im Vergleich zu der recht willkürlichen Strategie vorher mit 10-Tages-Intervall für Europa, Afrika und Grönland und 20 Tagen für den Rest). Unterhalb ein Beispiel für die 10-Tage-Abdeckung. Das sind gute Neuigkeiten.
  • Das Problem mit fehlenden Erfassungen und einzelnen Paketen ist nach wie vor relevant – erkennbar an den orangenen Gebieten in den Visualisierungen.

Vollständige 10-Tage-Abdeckung durch Sentinel-2B Anfang 2018

Etwas anderes das sich geändert hat ist, dass die ESA anscheinend eine kleinere Änderung am Erfassungsplan für Sentinel-2A durchgeführt hat und jetzt die Südlichen Sandwichinseln mit erfasst. Hier ein Beispiel für einen seltenen fast wolkenfreien Blick auf Saunders Island:

Saunders Island, Südlichen Sandwichinseln von Sentinel-2A

Interessanterweise ist diese Änderung bis jetzt auf Sentinel-2A beschränkt – Sentinel-2B hat bis jetzt noch keine Bilder dieser Inseln erfasst. Wie bei der Antarktis scheint es keinen konsistenten Plan hinter dieser Änderung zu geben wodurch das Ganze für den Datennutzer recht unzuverlässig ist – eine weitere versäumte Gelegenheit Sentinel-2 als zuverlässige Datenquelle zu etablieren.