Gemeinsam mit der infraVelo GmbH und dem SenMVKU Berlin haben wir das Radvorrangnetz (RVN) in der Stadt Berlin erfasst. Beim RVN handelt es sich dabei um ein etwa 1.740 km langes Radnetz, bei dem verschiedene Eigenschaften ermittelt und in die offene Datenbank OpenStreetMap eingetragen wurden. Hierfür wurden verschiedene Datenquellen kombiniert und bei fehlenden Daten Befahrungen mit 360° Kameras Bilder von den fehlenden Strecken durchgeführt.

Unsere Open-Source-Software TILDA standardisiert die OpenStreetMap-Daten. Darauf aufbauend wurde ein modularer Greedy-Algorithmus entwickelt, der die standardisierten TILDA-Daten auf die bereits bestehenden Geometrien des RVN projiziert.
Der Prozess gliedert sich in drei Schritte:

• Matching – Auswahl der korrekten Wege entlang des RVN aus den TILDA Daten
• Snapping – Übertragung der Infrastrukturattribute von TILDA Daten auf das RVN
• Aggregation – Generalisierung der RVN-Kanten anhand definierter Regeln

Der Algorithmus berücksichtigt zudem Berlin-spezifische Eigenschaften von Radverkehrsanlagen und vereinheitlicht diese in einen standardisierten Datenmodell. So konnten unterschiedliche fachliche Verständnisse von OpenStreetMap und Verwaltung erfolgreich zusammengeführt werden.

Dank der stark automatisierten Vorgehensweise konnte das gesamte Projekt – einschließlich Vor-Ort-Erfassung und Softwareentwicklung – in nur rund sieben Monaten umgesetzt werden. Für die Erfassung und Auswertung von über 1.740 km Radverkehrsanlagen ist dies eine außergewöhnlich schnelle Umsetzung. Ein weiterer Faktor war die agile Projektbearbeitung zwischen SenMVKU, GB infraVelo GmbH und FixMyCity GmbH mit kurzen Iterationsschleifen.

Diese entwickelte Systematik ist leicht auf andere Kommunen, Regionen oder Nutzung in anderen Ländern übertragbar. Jede notwendige Software und Daten stehen als Open Source bzw. Open Data zur Verfügung, stärken die digitale Souveränität der Kommunen und reduzieren langfristig Kosten.