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Zielgruppe Stadtplaner und Regionalentwickler Verkehrspolitiker Fahrradaktivisten und Interessensgruppen Wissenschaftler und Studenten in den Bereichen Geographie und Geoinformatik
| Herausforderung - Integration und Verlinkung von dezentral gespeicherten Informationen
- Nutzung von „Crowdsourced Geodata“ in GIS-Anwendungen
- Qualitätskontrolle/Qualitätssicherung
- Implementierung neuer Technologien und Standards im Bereich der Geodatenverarbeitung
| Bedarf Tools zur Analyse und Visualisierung der Geodaten Schnittstellen für die Integration verschiedener Datenquellen Mechanismen zur Datenaktualisierung und -validierung - Qualitätkontrolle der Daten
| Mehrwert - Verbesserung der Zugänglichkeit und Nutzbarkeit von Informationen zur Radverkehrsinfrastruktur
- Unterstützung der Planung und Optimierung von Radverkehrsnetzen
- Förderung der Fahrradnutzung durch verbesserte Infrastrukturkenntnisse
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Technische Aspekte - Datenquellen: Radnetz Deutschland, Geoportal.de, Wikidata, lokale und regionale Verkehrsdatenbanken
- Technische Lösungen:
- Jupyter Notebook für die Datenanalyse und Kartenerstellung
- Plattformen für das Datenmanagement und die Visualisierung (z.B. QGIS, ArcGIS)
- Einsatz von APIs zur Datenerhebung und -integration
- Datennutzung mit Sparql-Schnittstelle (z.B. Wikidata)
- Qualtitässicherungswerkzeuge
- Diese Challenge setzt technisches Verständnis im Umgang mit Geodaten und entsprechenden Technologien voraus, bietet jedoch eine ausgezeichnete Gelegenheit, praxisrelevante Lösungen für die Verbesserung der Radverkehrsinfrastruktur zu entwickeln.
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Tutorials
Für die praktischen Übungen verwenden wir die Plattform CODE-DE (https://jupyter.code-de.org/).
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| Tutorial: Geo-Funktionen in Jupyter Notebook | Übung: Radverkehrsinfrastruktur | Lösung: Radverkehrsinfrastruktur |
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| name | Tutorial_Geo-Funktionen.pdf |
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| name | Uebung_Radverkehrsinfrastruktur.pdf |
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| html, ipynb | html, ipynb |
Wichtige Hinweise zur Cloud-Plattform
Für die praktischen Übungen verwenden wir die Plattform CODE-DE (https://jupyter.code-de.org/).
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Daten und Datenquellen