Open-Source-Tools und Citizen Science für urbane Mobilitätsdaten (fossgis2026) episode artwork

EPISODE · Mar 26, 2026 · 24 MIN

Open-Source-Tools und Citizen Science für urbane Mobilitätsdaten (fossgis2026)

from Chaos Computer Club - recent audio-only feed · host Artur Kim Shum, Felix Erdmann

Im Rahmen dieses Projekts wird eine offene, webbasierte Geodatenplattform vorgestellt, die als Schnittstelle dient, um von Radfahrenden mit der offenen Technologie senseBox:bike – einem modularen Sensorsystem zur Erfassung von Umwelt- und Mobilitätsdaten – gesammelte Daten bereitzustellen. Durch Open-Source-Technologie und Citizen-Science-Ansatz fördert sie partizipative Datenerhebung, interaktive Visualisierung und datenbasierte Entscheidungsprozesse. Radfahren spielt eine zentrale Rolle für nachhaltige urbane Mobilität. Dennoch fehlt es Stadtverwaltungen häufig an verlässlichen, repräsentativen und frei zugänglichen Daten vom Radverkehr, um Planungsprozesse datenbasiert zu gestalten. Der Beitrag präsentiert ein offenes, webbasiertes Geodatenframework, das von Bürger:innen erzeugte Sensordaten der senseBox:bike mit kommunalen Geodaten integriert, um datenbasierte Entscheidungsprozesse in der Mobilitätsplanung zu unterstützen. Die Plattform kombiniert aktuelle, lokal erhobene Umwelt- und Mobilitätsdaten - wie Luftqualität, Beschleunigung,Oberflächenbeschaffenheit der Straße oder mittels KI erkannte gefährliche Überholmanöver - mit bestehenden raumbezogenen Datensätzen zu Infrastruktur und Flächennutzung. Das System basiert vollständig auf Open-Source-Technologien und nutzt unter anderem eine PostGIS Datenbank, Martin für Vector Tiles, pygeoAPI als OGC-konforme Schnittstelle, sowie ein webbasiertes Frontend auf Basis von kepler. gl zur interaktiven, raum-zeitlichen Datenvisualisierung. Durch die Anbindung an das offene Datenrepository der openSenseMap wird die Integration von Echtzeit- und historischen Sensordaten aus Citizen-Science-Kampagnen ermöglicht. Zusätzliche Module erlauben die Einbindung externer Datensätze (z. B. CSV, GeoJSON, WMS, …) durch die Nutzer:innen selbst, wodurch die Analyse erweitert und die Interoperabilität innerhalb kommunaler GIS-Umgebungen verbessert wird. Das Projekt folgt einem nutzerzentrierten Designansatz, der auf Interviews mit Stadtplaner:innen und Mobilitätsexpert:innen in Münster (Deutschland) und São Paulo (Brasilien) basiert. In beiden Städten wurden UX-Workshops durchgeführt, um Benutzerfreundlichkeit, Relevanz und die Anpassung an verschiedene städtische Kontexte zu evaluieren. Dabei testeten Akteur:innen aus Verwaltung und Zivilgesellschaft die Plattform praktisch und gaben Feedback zu Funktionalität, Visualisierung und Datennutzung. Durch die Kombination von partizipativer Datenerhebung, Citizen-Science-Ansätzen und einer offenen Geodateninfrastruktur trägt das Framework zur Stärkung der digitalen Souveränität und Inklusion in der Stadtplanung bei. Es schlägt eine Brücke zwischen bürgergenerierten Daten, offenen Technologien und öffentlicher Verwaltung und zeigt auf, wie offene, gemeinschaftsbasierte Datenplattformen zur Demokratisierung von Wissen und zu transparenteren Entscheidungsprozessen im Bereich urbaner Mobilität beitragen können. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/LKCCYV/

Im Rahmen dieses Projekts wird eine offene, webbasierte Geodatenplattform vorgestellt, die als Schnittstelle dient, um von Radfahrenden mit der offenen Technologie senseBox:bike – einem modularen Sensorsystem zur Erfassung von Umwelt- und Mobilitätsdaten – gesammelte Daten bereitzustellen. Durch Open-Source-Technologie und Citizen-Science-Ansatz fördert sie partizipative Datenerhebung, interaktive Visualisierung und datenbasierte Entscheidungsprozesse. Radfahren spielt eine zentrale Rolle für nachhaltige urbane Mobilität. Dennoch fehlt es Stadtverwaltungen häufig an verlässlichen, repräsentativen und frei zugänglichen Daten vom Radverkehr, um Planungsprozesse datenbasiert zu gestalten. Der Beitrag präsentiert ein offenes, webbasiertes Geodatenframework, das von Bürger:innen erzeugte Sensordaten der senseBox:bike mit kommunalen Geodaten integriert, um datenbasierte Entscheidungsprozesse in der Mobilitätsplanung zu unterstützen. Die Plattform kombiniert aktuelle, lokal erhobene Umwelt- und Mobilitätsdaten - wie Luftqualität, Beschleunigung,Oberflächenbeschaffenheit der Straße oder mittels KI erkannte gefährliche Überholmanöver - mit bestehenden raumbezogenen Datensätzen zu Infrastruktur und Flächennutzung. Das System basiert vollständig auf Open-Source-Technologien und nutzt unter anderem eine PostGIS Datenbank, Martin für Vector Tiles, pygeoAPI als OGC-konforme Schnittstelle, sowie ein webbasiertes Frontend auf Basis von kepler. gl zur interaktiven, raum-zeitlichen Datenvisualisierung. Durch die Anbindung an das offene Datenrepository der openSenseMap wird die Integration von Echtzeit- und historischen Sensordaten aus Citizen-Science-Kampagnen ermöglicht. Zusätzliche Module erlauben die Einbindung externer Datensätze (z. B. CSV, GeoJSON, WMS, …) durch die Nutzer:innen selbst, wodurch die Analyse erweitert und die Interoperabilität innerhalb kommunaler GIS-Umgebungen verbessert wird. Das Projekt folgt einem nutzerzentrierten Designansatz, der auf Interviews mit Stadtplaner:innen und Mobilitätsexpert:innen in Münster (Deutschland) und São Paulo (Brasilien) basiert. In beiden Städten wurden UX-Workshops durchgeführt, um Benutzerfreundlichkeit, Relevanz und die Anpassung an verschiedene städtische Kontexte zu evaluieren. Dabei testeten Akteur:innen aus Verwaltung und Zivilgesellschaft die Plattform praktisch und gaben Feedback zu Funktionalität, Visualisierung und Datennutzung. Durch die Kombination von partizipativer Datenerhebung, Citizen-Science-Ansätzen und einer offenen Geodateninfrastruktur trägt das Framework zur Stärkung der digitalen Souveränität und Inklusion in der Stadtplanung bei. Es schlägt eine Brücke zwischen bürgergenerierten Daten, offenen Technologien und öffentlicher Verwaltung und zeigt auf, wie offene, gemeinschaftsbasierte Datenplattformen zur Demokratisierung von Wissen und zu transparenteren Entscheidungsprozessen im Bereich urbaner Mobilität beitragen können. Licensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2026/talk/LKCCYV/

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Frequently Asked Questions

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This episode is 24 minutes long.

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This episode was published on March 26, 2026.

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