Es gibt im Grunde zwei etablierte Methoden der Datenerfassung beim Kartieren in Openstreetmap: Mit Hilfe von GPS oder durch Nachzeichnen von Luft- oder Satellitenbildern. In der Anfangszeit war GPS bei weitem die bedeutenste Methode aber mit der Verfügbarkeit hochauflösender Luftbilder hat sich das Gewicht verschoben und die Bilder sind mittlerweile mindestens gleichbedeutend mit GPS als Datenquelle. Das interessante ist, dass die Erfassung auf Basis von Luft-und Satellitenbildern bei Openstreetmap fast immer bedeutet, dass die Elemente der Karte erfasst werden, indem man sie per Hand mit der Maus von den Bildern abzeichnet. Es gibt eine Reihe von Werkzeugen, welche den Prozess vereinfachen, dennoch verbingt der typische Lehnstuhl-Mapper immer noch einen großen Teil seiner Zeit mit dem Klicken auf Häuserecken und Straßenverläufe. Das ist zunächst einmal garnicht schlecht, da es eine hohe Datenqualität sicherstellt. Aber Gebäude und Straßen eignen sich auch recht gut für die Erfassung mit diesem Verfahren. Andere Elemente der Karte, insbesondere die, welche nicht vom Menschen geschaffen wurden, sind oft deutlich schwieriger und mühsamer auf diese Weise zu erfassen. Wirft man zum Beispiel einen Blick auf die Küstenlinie – über diese habe ich ja bereits zuvor recht viel geschrieben – wird klar, dass nur ein recht kleiner Teil davon tatsächelich durch Abzeichnen per Hand erfasst wurde. Und selbst dort wo dies der Fall ist, erweist sich die Erfassung oft als weniger detailliert, als diese auf Basis der Bildgrundlage sein könnte, wenngleich die Straßen und andere durch Menschen geschaffenen Elemente detaillierter erfasst werden.
Der Grund hierfür ist recht klar – die Küstenlinie und andere Naturformen sind eine Menge Arbeit, wenn man sie auf konventionellem Weg erfasst werden. Aber es gibt auch andere Methoden. Ich habe jetzt eine kurze Anleitung verfasst, welche einen alternativen Ansatz zur Erfassung von Daten auf Basis von Landsat-Satellitenbildern beschreibt. Diese Methode erlaubt eine effizientere Erfassung größerer Gebiete mit viel Details und bietet dabei dennoch eine gute manuelle Kontrolle in Gegenden, wo Handarbeit erforderlich ist. Das Verfahren basiert vollständig auf gängigen Open-Source-Werkzeugen.
