Österreichische Open-Data-Schätze: Quellen, Qualität, Quick Wins
Wer GeoAI-Projekte rasch voranbringen will, braucht gute Daten. Österreich bietet beachtliche Open-Data-Bestände – von Verwaltungsgrenzen über Verkehrsdaten bis zu Satellitenbildern. Dieser Beitrag stellt zentrale Quellen vor, erklärt Qualitätskriterien und zeigt Quick Wins für den Projektstart. Alles auf Deutsch, mit Fokus auf Praxistauglichkeit und Lizenzen.
Top-Quellen im Überblick
- data.gv.at: Bund, Länder und Gemeinden veröffentlichen hier strukturierte Datensätze, oft mit Georeferenz. Filtere nach „Geodaten“ und achte auf Aktualität.
- Städteportale: Wien, Linz, Graz und andere bieten eigene Open-Data-Angebote mit hoher Detailtiefe – ideal für urbane GeoAI-Use-Cases.
- OpenStreetMap (OSM): Community-getriebene Vektordaten für Straßen, Gebäude, POIs; häufig aktualisiert, gut für Feature-Engineering.
- Copernicus/Sentinel: Freie Satellitenbilder, geeignet für Landbedeckung, Vegetations- und Veränderungsanalysen; regelmäßige Abdeckung.
- GeoSphere Austria: Meteorologie und Geophysik; manche Datensätze als Open Data erhältlich, wichtig für Wetter- und Klimabezug.
- basemap.at: Verlässliche Grundkarten; angenehm für Webkarten und Plausibilitätschecks.
Lizenzen verstehen
Open Data heißt nicht „bedingungslos“. Häufig verlangen Lizenzen Namensnennungen, teils sind kommerzielle Nutzungen eingeschränkt. Dokumentiere die Lizenz je Datensatz in deinem Projekt-Wiki – auf Deutsch, mit Link und Kurzinterpretation. Eine standardisierte Vorlage hilft, Fehler zu vermeiden und Compliance sicherzustellen.
Qualitätskriterien für GeoAI
Für KI zählt nicht nur die Menge, sondern die Passung. Prüfe:
- Aktualität: Sind Daten jüngst oder historisch? Für Veränderungen ist frisches Material Pflicht.
- Vollständigkeit: Decken die Daten dein Gebiet oder Thema ausreichend ab?
- Konsistenz: Stimmen CRS, Einheiten, Zeitstempel? Gibt es Lücken oder Ausreißer?
- Semantik: Sind Attribute deutschsprachig und eindeutig? Vermeide Missverständnisse bei Feldnamen.
Quick Wins für den Projektstart
Baue rasch ein Minimum Viable Dataset:
- OSM-Gebäude und -Straßen für Kontext und Dichtekennzahlen.
- Sentinel-2 für Landbedeckung/Vegetation, z. B. NDVI als Feature.
- Verwaltungsgrenzen von data.gv.at für Aggregationen und Reporting.
- basemap.at als Hintergrundlebensversicherung bei Präsentationen.
Mit diesen vier Bausteinen erzeugst du in kurzer Zeit aussagekräftige Karten und Modelle. Später kannst du speziellere Quellen (z. B. Lärmbelastungen, Boden, Hydrologie) ergänzen.
Beispiel: Grüne Infrastruktur in Städten
Ziel: Flächen mit Nachholbedarf bei Begrünung identifizieren. Workflow: OSM liefert Gebäude- und Straßendichte, Sentinel-2 den Vegetationsindex, Grenzen strukturieren das Reporting. Ein einfaches Modell priorisiert Straßenabschnitte mit niedriger Vegetation und hoher Aufenthaltsdichte. Ergebnis: eine Maßnahmeliste je Bezirk, die sich gut kommunizieren lässt.
Datenpflege und Versionen
Open-Data-Bestände ändern sich. Versioniere Rohdatenstände und schreibe Changelogs. Notiere auf Deutsch: „Datensatz X, Stand 2025-06, Lizenz Y, Änderungen: …“. So bleiben Resultate nachvollziehbar, auch wenn eine Behörde Felder umbenennt oder Geometrien aktualisiert.
Grenzen von Open Data
Manche hochwertigen Daten sind (noch) nicht offen oder nur aggregiert verfügbar. Prüfe Alternativen: Crowdsourcing, Kooperationen, synthetische Daten oder die Kombination mehrerer offener Quellen. Für sensible Bereiche (z. B. Schutzgebiete) gilt: lieber weniger, aber verlässlich und rechtssicher.
Checkliste: Datensatz auswählen
- Zweck klar? Passt der Datensatz dazu?
- Vollständigkeit und Aktualität ausreichend?
- Lizenz kompatibel? Namensnennung vorbereitet?
- CRS und Zeitstempel dokumentiert?
- Deutschsprachige Felder/Metadaten vorhanden?