Bericht
Verkehrsdaten jeder Art müssen zur Weiterverarbeitung eine gewisse Qualität erfüllen. Ziel des Projektes ist es die statischen Daten zu betrachten und hier die Grundlagen für eine einheitliche qualitätsgesicherte Zurverfügungstellung dieser Daten zu schaffen. Weitere Ziele sind die Entwicklung und Realisierung eines Qualitätssicherungskonzepts, welches die Bewertung und Kontrolle und damit die Sicherstellung der Qualität von kartenrelevanten Straßendaten ermöglicht, sowie die Implementierung von Prozessen zur Verbesserung der Datenqualität, hier insbesondere durch Rückmeldungen durch die Datenabnehmer. Das Forschungsvorhaben gliedert sich in drei wesentliche Arbeitspunkte: Vorbereitende Arbeiten (Literaturrecherche); Untersuchung der Prozesse bei Straßenbauverwaltungen (Experteninterviews, Datensatzanalyse), Qualitätssicherungskonzept. Basierend auf den ermittelten Erkenntnissen aus der Literaturanalyse zum Stand der Technik und dem über die Interviews ermittelten Alltag der Datenhaltung in den Straßenbauverwaltungen wurde ein Qualitätssicherungskonzept entwickelt. Dafür wurden zusätzlich die Daten der Straßeninformationsbanken charakterisiert, um einen Überblick über die zur Bewertung notwendigen Kriterien, Indikatoren und Kennwerte zu erhalten. Im Rahmen des Datenqualitätsassessments wurden die vorhandenen Daten einer Bewertung auf Prüfbarkeit unterzogen und ein erstes Konzept als Entwurf entwickelt. Im weiteren Verlauf der Arbeiten wurde dieser Entwurf einem Praxistest unterzogen und anschließend modifiziert, so dass ein neues Konzept entwickelt werden konnte, das den Praxistest bestehen konnte. Im Rahmen der Praxistests und der weiteren Bearbeitung des Qualitätssicherungskonzeptes wurden auch die Prozesse deutlich, die notwendig sein werden, um das Konzept umzusetzen. Weiterhin wurden Vorschläge für die Integration der Qualitätsinformationen in das Metadaten-Modell des nationalen Zugangspunktes gemacht und Ideen für einen Rückmeldekanal entwickelt. Dieses Konzept beschreibt technische und organisatorische Rahmenbedingungen zur Einführung einer einheitlichen Qualitätssicherung bei den einzelnen Datenlieferanten.
Im Rahmen dieses Projekts wurde eine Überführung des mittels XMI definierten Datenaustauschstandards OKSTRA zur Beschreibung von Daten des Straßenwesens in eine Repräsentation auf Basis der Ontology Web Language (OWL) realisiert. Dadurch stehen nun Methoden und Techniken des Semantic Web auch für OKSTRA-Datensätze zur Verfügung. Insbesondere ist im Sinne des Linked Data Ansatzes die Verknüpfung mit Datensätzen anderer Schemata bzw. Domänen möglich. Dies kann u.a. durch Nutzung der Anfragesprache SPARQL zur integrativen Analyse der Daten der verschiedenen Ontologien erfolgen. Wie im Zuge von Fallstudien gezeigt werden konnte, können auf diese Weise beispielsweise Daten der niederländischen Straßen-Ontologie CB-NL/RWS mit OKSTRA-Daten zusammen abgefragt und analysiert werden. Dadurch lassen sich eine Reihe von grenzüberschreitenden Anwendungsszenarien realisieren, wie z.B. die Planung von Schwerlasttransporten. Andere Anwendungen von Linked Data im Straßenwesen liegen in der intergierten Analyse von 3D-Stadtmodellen im Format CityGML mit OKSTRA-Daten oder der Verknüpfung von Bestands- mit Entwurfsdaten des OKSTRA-Formats. Besonderes Potential ergibt sich durch die Nutzung räumlicher Operatoren, die durch die Anfragesprache GeoSPARQL zur Verfügung gestellt werden. Damit können Verbindungen zwischen Objekten verschiedener Datenmodelle anhand ihres geographischen Kontextes hergstellt werden. Für die Überführung von OKSTRA in okstraOWL standen eine Vielzahl unterschiedlicher Abbildungsoptionen zur Verfügung, deren jeweiligen Vor- und Nachteile im Bericht ausführlich dargelegt wurden. Bestimmte Eigenheiten des OKSTRA-Standards wie beispielsweise die sog. Fachbedeutungslisten erschweren zwar das Mapping, grundsätzlich ist aber eine Semantik-wahrende Überführung möglich. Der durchgängige Einsatz von Beschreibungsformaten (RDF) und Abfragesprachen (SPARQL) sowohl für Schema- als auch für Instanzdaten über alle Fachmodelle hinweg stellt einen bedeutenden Vorteil gegenüber anderen Ansätzen wie bspw. Programmierschnittstellen (APIs, Webservices etc.) dar. In anderen heterogenen Informationsverbünden müssen meist format-, syntax- und strukturspezifische Adapter, Konverter und Schnittstellen für die Ursprungssysteme erstellt werden, die sich nicht einheitlich verarbeiten lassen. Dagegen kann die Bereitstellung vorhandener Information in Form von RDF einheitlich erfolgen und mithilfe von Triplestores bzw. Graphdatenbanken mit universell standardisierten Abfrageschnittstellen (SPARQL) effizient verarbeitet werden, ohne sich mit den jeweiligen Systemdetails kleinteilig auseinander setzen zu müssen. Obgleich Linked Data Funktionalitäten mit der Definition von okstraOWL nun prinzipiell zur Verfügung stehen, hat sich im Zuge des Projekts (insbesondere bei der Arbeit mit realen Datensätzen) jedoch herausgestellt, dass die eigentliche Herausforderung bei der Verknüpfung verschiedener Ontologien in der unterschiedlichen semantischen Struktur und Granularität der verschiedenen Datenmodelle liegt. Auch Methoden des semiautomatischen Matchings anhand textueller Übereinstimmungen können hier nur bedingt unterstützend wirken. Stattdessen ist es erforderlich, dass der Nutzer der Abfragemechanismen Detailkenntnisse zur Semantik und Struktur der beteiligten Ontologien besitzt und anhand dessen und unter Berücksichtigung des zu erzielenden Abfrageergebnisses implizite bzw. manuelle Verknüpfungen herstellt. Die durchgehende, ggf. europaweite Nutzung von Straßeninformationsbanken erfordert daher trotz der Verfügbarkeit der Semantic Web und Linked Data Technologien eine prinzipielle Harmonisierung der Datenstrukturen insbesondere in Hinblick auf die die semantische Struktur und Granularität.