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Smarte Geodaten: Geoinformatiker der HCU Hamburg entwickeln Software zur Überlagerung von Geodaten

10.07.2017

Zur Visualisierung von Statistiken wie gefährdeten Überflutungsflächen oder Lärmbelastungen für Wohngebiete müssen aufwändig geografische Datensätze miteinander verrechnet werden. Dies wird künftig in nur wenigen Mausklicks möglich: Die Geoinformatik der HafenCity Universität Hamburg (HCU) entwickelt unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Jochen Schiewe ein Detailkonzept für eine Open Source-Software mit dem Titel „UeGeo“ zur Überlagerung von Geodaten mit unterschiedlichen Bezugsräumen. Die Vorstudie wird durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) gefördert.

Deutsche Behörden wie das BMVI verfügen über große und inhaltlich reichhaltige Bestände raumbezogener Daten, die künftig weiter anwachsen werden. Oft können jedoch erst durch die Verknüpfung der unterschiedlichen Datensätze neue Zusammenhänge und Schlussfolgerungen generiert werden. Geodaten werden nicht nur im Journalismus, der Städteplanung oder Ver- und Entsorgung verwendet, sondern unter anderem auch im Katastrophenschutz, Tourismus oder Sport – das Potenzial ihrer Einsatzmöglichkeiten ist groß.


UeGeo: Software zur Überlagerung von Geodaten mit unterschiedlichen Bezugsgeometrien

HCU Hamburg/Jochen Schiewe

Das Problem: Neben der rein geometrischen Verschneidung müssen auch Attributwerte zwischen gegebenenfalls unterschiedlichen Bezugsgeometrien (z.B. Landkreis- und Postleitzahlebene) neu zugeordnet werden. Es existieren zwar bereits eine Reihe von Überlagerungs-Algorithmen, doch fehlt eine leicht handhabbare Software, die die notwendigen Methoden kompakt zusammenstellt, wissenschaftlich fundiert die fallspezifische Methoden-Auswahl begründet sowie das Überlagerungs-Ergebnis bewertet.

Die Vorstudie der HCU Hamburg, die mit rund 84.000 Euro aus dem Modernitätsfonds des BMVI gefördert wird, greift dieses komplexe Problem nun auf. Das Team um Jochen Schiewe entwickelt ein Detailkonzept für eine Open Source-Software zur Überlagerung von BMVI- und anderen Geodaten mit unterschiedlichen Bezugsräumen und realisiert Teile dieser prototypisch. Das Konzept soll nicht nur unterschiedliche Algorithmen integrieren, sondern auch einen aufgabenorientierten bzw. datenbasierten Regelapparat zur Methodenauswahl sowie numerische und grafische Darstellungen der Überlagerungs-Genauigkeiten enthalten.

Die hohe Praxisrelevanz der Kombination von Geodaten zum Beispiel im Datenjournalismus wurde von den Forschenden der HCU Hamburg bereits im vergangenen Jahr in einem Kooperationsprojekt mit der Tageszeitung Berliner Morgenpost festgestellt. Das erstellte Open Source Software-Tool „CoGran“ soll im Rahmen dieses Folgeprojektes verfeinert, in der Praxis getestet und weiterentwickelt werden.

mFund – Mobilitätsfonds des BMVI

Das BMVI hat den Modernitätsfonds initiiert, um eine breite Nutzung und intelligente Vernetzung seiner Daten in innovativen und fortschrittlichen Anwendungen zu ermöglichen. Der Modernitätsfonds ist das datenbasierte FuE1 -Förderprogramm des BMVI und ein wesentlicher Beitrag zur Digitalen Agenda der Bundesregierung. Ziel des Programms ist, auf Basis bestehender und künftiger Daten und unter Mitwirkung externer Akteure geeignete, sekundäre Anwendungs- und Vernetzungsmöglichkeiten über die bisherige Nutzung hinaus systematisch zu identifizieren und datenbasierte Anwendungen zu entwickeln.

Es handelt sich hierbei vor allem um Geodaten sowie andere Fachdaten im Kontext des BMVI mit thematischer Zuordnung zu den Themenfeldern und zum Arbeitsbereich des BMVI (z. B. Mobilitäts-, Umwelt- und Klimadaten). Ein Leitgedanke des Förderprogramms besteht darin, allen interessierten Akteuren – im Sinne eines Open Data Ansatzes – breiten Zugang zu den Daten des BMVI und seines Geschäftsbereichs zu gewähren und damit Innovationen und umsetzungsnahe Anwendungsfälle für die Datennutzung zu ermöglichen.

Ziel des Forschungsprogramms ist es, auf der Basis der vom BMVI bereitgestellten Daten innovative Lösungsansätze und Anwendungen zu entwickeln und so die ökonomischen und gesellschaftlichen Potenziale für moderne Anwendungen im Sinne „von Big Data zu Smart Data“ zu nutzen.

Weitere Informationen:

https://www.hcu-hamburg.de/presse/news/news/#266

Marina Brink | idw - Informationsdienst Wissenschaft

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