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OSM-Daten bieten das Potential, präzise Parkplatzzählungen und Parkraumanalysen durchzuführen und damit wertvolles Wissen für Diskussionen rund um die Verkehrswende, Stadtentwicklung und Mobilität bereitzustellen. Vielerorts gibt es nämlich noch gar kein systematisches Wissen, wo es wie viele Parkplätze am Straßenrand (oder auch darüber hinaus) gibt. In aufwendigen Studien müssen diese Daten bei Bedarf erfasst werden – und meist sind diese Daten anschließend nicht für die Öffentlichkeit zugänglich. Im Gegensatz dazu stellt OSM eine optimale Umgebung dar, in der solche Daten frei zugänglich erfasst und analysierbar gemacht werden können.
Am Beispiel des Berliner Stadtteils Neukölln haben wir demonstriert, wie urbane Parkplätze systematisch auf OSM-Basis kartiert und mit Geoinformationssystemen (hier: QGIS) und unter Einbezug weiterer offener Daten hochaufgelöst ausgewertet werden können. Dieser Blogpost soll euch einen Überblick über die Methodik geben und ein paar wichtige Ergebnisse und Erfahrungen für die OSM-Praxis mit euch teilen.
Einen ausführlichen Blick auf die Ergebnisse und Daten könnt ihr in der Neuköllner Parkraumkarte werfen, in der die Parkplatzinformationen visualisiert werden, die zugrunde liegenden Daten zum Download bereit stehen und bei Bedarf ausführlichere Infos zur Herangehensweise und Methodik zu finden sind.
Die reine Lehre ist da eindeutig: der Grundriss soll dargestellt werden. Gut, was aber, wenn (a) der Grundriss nicht sichtbar und (b) er völlig anders aussieht, als die Umrisse im Luftbild? Welche Darstellung bringt mehr Vorteile?

