Idee / Konzept
Zielgruppe:
- Stadtplaner und Regionalentwickler
- Verkehrspolitiker
- Wissenschaft
Herausforderung:
Verlinkung Informationen
- Bodenbeschaffenheit
- Höheninformation
- Ladeinfrastruktur
- Zählstationen
- weitere
OSM und ORS Nutzung
Qualitätsicherung
- durch vergleich mit bestehenden Kartenservices
- Metadaten
Technologien:
- OSM
- ORS
- Dashboardtool (vlt. Jupyterdash)
Mehrwert:
- Dashboard
- Einfache Visualisierung komplexer Daten
- Datenbasiertes Entscheiden
- Förderung der Zusammenarbeit
Beschreibt die Grundidee und das Ziel eurer Challenge im Hackathon. Was wollt ihr in der Zeit erreichen? Was ist die Kernidee, und warum ist dieser Ansatz sinnvoll?
Datenaufbereitung der Radwege mit OpenRouteService und Visualisierung dieser Daten einem Dashboard
Funktionaler Prototyp des Dashboards mit den 14 aufbereiteten Radwegen!
Interaktivität und Aktualität der Datendarstellung aus den erzeugten Mehrwert der Datenaufbereitung
Projektplanung / Zeitplanung
Eine kurze Übersicht über die Schritte, die zur Erfüllung der Challenge notwendig sind. Welche Aufgaben werden in den verschiedenen Phasen des Hackathons erledigt?
| Was? | Wie? |
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| Datenteam | Jupyterlab |
| Datenanalyse ORS | |
| Datenanalyse OSM | |
| Analyse zusätzlicher API |
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| Informationen selektieren/filtern/prüfen |
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| Dashboardteam |
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| Dashboardtool finden |
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| Dashboard aufsetzen |
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| Dashboard mit Geodaten |
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| Dashboard Hintergrundkarte |
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| Zusammenführung |
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Datenteam Michi und Jan
Dashboardteam Phillip und Malte
Coding / Umsetzung
Erklärt, wie ihr die Entwicklung angeht. Welche Technologien oder Programmiersprachen nutzt ihr, um die Idee möglichst effizient umzusetzen? Auch legt hier gerne euren verwendeten Code ab.
Selbstgehosteter ORS mit Docker
Aufbereitung des Radnetzes RLP über Jupiter
→ Punkte entlang des Radweges
Nutzung der ORS API für eine Auswertung des Radweges
→ Elevation
→ Surface
Aufsetzen eines Dashboards mit node.js React
→ Hintergundkarten leaflet
→ Einbindung der Radwege DE
→ Einbindung der Radwege über ORS API
WFS und WMS Dienste suche
→ Verteilte und regional aufgeteilte Dienste
QGIS Analyse
→ Datenaufbereitung des Datensatzes
Schwierigkeiten
Welche Herausforderungen sind während der Bearbeitung der Challenge aufgetreten? Gab es technische Hürden oder Zeitdruck? Beschreibe kurz die Schwierigkeiten und wie ihr sie gelöst habt.
- Aufsetzen der Grundstruktur → Zeitintensiv
- Datenmodifizierung bei großen Datenmengen
- Viele verschieden Bearbeitungsschritte in unterschiedlichen Entwicklungsumgebungen
- Datensatzproblematik →
Präsentation
Für das Finale: Nutzt die vorgegebene Präsentationsvorlage, um das Projekt kurz und prägnant vorzustellen und die wichtigsten Aspekte und Ergebnisse zu zeigen.
Bitte verwendet für die Präsentation eures Projektes diese Vorlage:

💡 Bitte ladet eure Abschlusspräsentation hier hoch (über die Funktion "Dateien und Bilder einfügen" im Bearbeiten-Menü der Seite)
Ergebnisse
Eine kurze Übersicht der finalen Ergebnisse, die die Zielsetzung der Challenge widerspiegeln. Gerne in Text- und Dateiform.
Was habt ihr im Hackathon erreicht? Hier geht es darum, die Fortschritte und das finale Ergebnis zu dokumentieren und die Zielerreichung zu bewerten.
Allgemein
Platz für euer Feedback, d.h. weitere Beobachtungen, Lernerfahrungen oder Empfehlungen. Was möchtet ihr uns noch mitgeben?