Zur Visualisierung von Statistiken wie gefährdeten Überflutungsflächen oder Lärmbelastungen für Wohngebiete müssen aufwändig geografische Datensätze miteinander verrechnet werden. Eine Vielzahl an Methoden und Algorithmen führen dabei zu unterschiedlichen Ergebnissen. Die Wahl der Methode ist Anwendern selbst überlassen, es fehlen fundierte Empfehlungen.
Diese sind künftig nur wenige Mausklicks entfernt: 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.
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 Überlagerungsergebnis 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.
Weitere Informationen unter www.hcu-hamburg.de