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Geoinformationsfusion für zeitkritische Geo-Anwendungen bei Großveranstaltungen

Florian Hillen

Bedingt durch die wachsende Zahl an Sensoren (sowohl traditionelle Erdbeobachtungssensoren als auch Kleinstsensoren z.B. in Smartphones) steht eine Flut an Geoinformationen – teils in Echtzeit – zur Verfügung, die viele neuartige zeitkritische Anwendungen ermöglichen. In diesem Beitrag werden die Möglichkeiten und der Mehrwert der Fusion von Geoinformationen aus unterschiedlichsten Datenquellen am Beispiel von zwei zeitkritischen Anwendungen aufgezeigt. In Anwendungsfall 1 wird eine agentenbasierte Modellierung von Bewegungen von Einzelpersonen durch die Kombination von Fernerkundungsbildern und Smartphone-Bewegungsdaten präsentiert. Die Modellierungsergebnisse entsprachen, abhängig von der Wahl der Integrationsfrequenz neuer Informationen (von 1 Sekunde bis 15 Sekunden), mit geringen Abweichungen (0,95 m – 1,29 m maximale Distanz) dem tatsächlichen Bewegungsverlauf der Testperson. Der Vergleich der Integrationsfrequenzen verdeutlicht die Wichtigkeit von Echtzeit-Geoinformationen für die konkrete zeitkritische Fragestellung in Hinblick auf Modellierungsfehler und Genauigkeit der Ergebnisse. Anwendungsfall 2 verdeutlicht den Mehrwert der Geoinformationsfusion durch die Generierung einer aktuellen Datenbasis für räumliche Auswertungen am Beispiel von Routenberechnungen auf Grundlage von Menschendichteinformationen. Diese werden aus Fernerkundungsbildern und Smartphone-Messungen abgeleitet und fusioniert. Die komplementären Möglichkeiten zur großflächigen Datenerhebung durch Fernerkundungsdaten (die jedoch häufig zeitlich eingeschränkt ist) sowie der nur punktuellen, jedoch hochaktuellen Messung von Smartphones werden dabei sinnvoll kombiniert. Aufgrund der zunehmenden Allgegenwärtigkeit von Sensoren im Alltag kann die Geoinformationsfusion eine essenzielle Rolle bei der Verwertung und effektiven Nutzung dieser Datenquellen für zeitkritische Geo-Anwendungen einnehmen.

Schlüsselwörter: Geoinformationsfusion, Menschendichte, Menschenbewegungen, agentenbasierte Modellierung, Routenberechnung, Großveranstaltungen

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