Die digitale Revolution in der Analyse von Geodaten

Summary
Es findet in den Geowissenschaften im Allgemeinen und in der angewandten Geographie im Speziellen ein Wandel von traditionellen, punktuellen Geoinformaonssystemen hin zu modernen, digitalen Lösungen statt, die eine effiziente Datenintegration, eine verbesserte Analyse und die Echtzeit-Verfügbarkeit von Daten ermöglichen. Digitale Geo-Cluster, die Daten aus verschiedenen Quellen vernetzen und über Zeit und Raum hinweg analysieren, bieten tiefere Einblicke und fördern fundierte, schnelle Entscheidungen. User in Wissenschaft, öffentlichen Institutionen und freier Wirtschaft, die von „analogen“ zu „digitalen“ Geoinformationen wechseln, können signifikante Effizienzsteigerungen erzielen, die besonders in ressourcenintensiven Branchen wie Hydrologie, ÖPNV, Logistik, Energiemanagement, Verkehrs- und Stadtplanung von entscheidender Bedeutung sind. In diesem Beitrag werden bisherige und zukünftige Analysemethoden gegenüber gestellt und neue Möglichkeiten in der Analyse von Geodaten dargestellt.

Weg von punktuellen und aufwändig aufzubereitenden Momentaufnahmen
Bis heute setzen viele klassische GIS Lösungen (QGIS, ARCGIS, Hexagon GIS, Trimble GIS, etc.) auf „analoge“ Methoden zur Erfassung und Verarbeitung von Geoinformationen. Wir Geographinnen und Geographen erheben punktuelle Daten wie z. B. Adressen, Linien, Flächen, GPS-Positionen oder Zeitstempel und sammeln diese in den genannten GIS-Systemen. Diese Geoinformationen sind isoliert und statisch, da sie meist singulär zu einem bestimmten Zeitpunkt an einem bestimmten Ort erhoben wurden. Wir nehmen also in unseren Erhebungen in der Regel eine Momentaufnahme der Realität auf, die wenig Kontext bietet und vor allem nicht die dynamische Natur von raumbezogenen Prozessen widerspiegelt. Die erhobenen Daten sind absolut, da sie fixe Werte darstellen, die nicht in Relation zu anderen Datenpunkten gesetzt werden können, außer durch komplexe Datenaufbereitungen. Die Analyse der erhobenen Daten ist daher auf einfache Darstellungen und Abfragen in einem relativ kleinen Untersuchungsraum begrenzt, und es fehlt oft die Fähigkeit, größere räumliche oder zeitliche Zusammenhänge zu erkennen.
Ein weiteres Problem, dem wir begegnen, ist das Fehlen von Geo-Clustern in vielen heutigen Systemen. Die traditionellen GIS-Systeme sind nicht in der Lage, Daten effizient in räumlichen und zeitlichen Clustern zu organisieren. Dies führt zu einer Lücke, die es erschwert, große Datenmengen zu analysieren und Zusammenhänge zu erkennen. Viele moderne Systeme versuchen, dieses Problem durch komplexe Datenaufbereitung zu lösen. Dabei werden die bestehenden „analogen“ Daten mit großem Aufwand in eine digitale Struktur überführt. Allerdings erzeugt dieser Prozess dann wieder nur neue Daten, die wieder auf den alten, isolierten Strukturen basieren. Dies führt zu einem endlosen Zyklus, in dem die Daten immer weiter aufbereitet und angepasst werden, ohne dass das zugrunde liegende Problem der fehlenden Dynamik gelöst wird. Durch die ständige Neuaufbereitung und Anpassung der Daten werden diese immer komplexer. Anstatt eine dynamische, flexible Datenstruktur zu schaffen, bleiben die Daten in einem starren Format gefangen, das nur noch schwer verwaltet werden kann. Diese Komplexität führt zu ineffizienten Prozessen und einem enormen Verwaltungsaufwand, der immer weiter wächst, je mehr Daten hinzukommen.
Die manuelle Aufbereitung und Verwaltung dieser Daten ist extrem zeitaufwändig und bindet viele Ressourcen. Da immer mehr Daten in das System eingespeist werden, ohne dass eine sinnvolle Clusterung oder Automatisierung stattfindet, wird das System zunehmend langsamer und ineffizienter. Dies wirkt sich nicht nur auf die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung aus, sondern auch auf die Qualität der Analyse durch den User.

Der Übergang in den digitalen Space
Moderne „digitale“ Geoinformationen bieten nun also die Möglichkeit, Daten dynamisch zu verarbeiten und in zeitliche und räumliche Muster zu integrieren. Anstatt isolierte  und statische Datenpunkte zu erfassen und zu betrachten, werden diese dynamisch und in Clustern organisiert. Digitale Geo-Cluster ermöglichen eine kontinuierliche und vernetzte Analyse über verschiedene geografische Bereiche hinweg. Diese Daten sind nicht nur präziser, sondern auch flexibler, da sie sich an veränderte Bedingungen anpassen und eine Echtzeit-Datenverarbeitung ermöglichen. Nur so kann das volle Potenzial moderner Data Analytics und Geoinformationssysteme genutzt werden, um tiefere Einblicke zu generieren, fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und die Effizienz zu steigern.

Wie funktioniert die digitale Organisation von Geodaten?
Geodaten werden immer an einem bestimmten Ort erzeugt oder gesammelt, unabhängig von Zeit, Qualität und Quantität der erhobenen Daten. Die Verwendung von Open AreaSeals als freier und offener Standard spielt in diesem Zusammenhang eine zentrale Rolle. Open AreaSeals sind eindeutige geodätische Identifikatoren, die ein umfassendes virtuelles globales Referenzgitter bilden und die genaue Geolokalisierung jedes Datenpunktes ermöglichen. Jedes AreaSeal, das durch seinen eindeutigen Code identifiziert wird, entspricht einem bestimmten Ort auf der Erde, wobei die Rastergrößen von großen Maßstäben (100 km) bis hin zu sehr detaillierten Auflösungen (100 mm) reichen und für Auswertungen beliebig skaliert werden können.
Wenn ein spezifisches AreaSeal, das mit einem Datenpunkt, einem Ereignis oder einer Transaktion verknüpft ist, kodiert ist, entsteht eine unveränderliche und präzise Aufzeichnung darüber, „wo“ ein Ereignis stattgefunden hat oder ein Gegenstand existiert. Diese Funktion ist entscheidend für Sektoren, die eine hohe Genauigkeit der Geolokalisierungsdaten erfordern, wie z. B. das Supply Chain Management , das Umweltmonitoring (z. B. Gewässermonitoring), die Stadtentwicklung, urbane Mobilitätskonzepte und viele meht. AreaSeals bieten eine standardisierte Methode zur Georeferenzierung, die mit zahlreichen Mapping-Tools und "New GIS"-Anwendungen (What3Words, S2 von Google, H3 von Uber) kompatibel ist, was sie zu einem unschätzbaren Werkzeug für alle User macht, die reale Standortdaten benötigen.
Die hierarchische Natur von AreaSeals bietet einen Rahmen für eine skalierbare und organisierte Datendarstellung. Dieses Attribut ist besonders nützlich für die Verfolgung von zeitlichen Veränderungen oder Bewegungen innerhalb bestimmter Gebiete und verleiht den Datensätzen mehr Tiefe und Funktionalität. Open Area Seals ebnen den Weg für innovative Anwendungen in verschiedenen Bereichen und läuten eine neue Epoche der Datenverwaltung und -überprüfung in allen Branchen ein.
Für Entscheidungsträger bietet diese Integration ein unübertroffenes Maß an Datenintegrität, Sicherheit und Präzision und ermöglicht die genaue Verfolgung und Authentifizierung von Vermögenswerten und Transaktionen in der physischen Welt.Diese innovative Kombination von Technologien ist nicht nur ein Sprung nach vorn in Sachen digitales Vertrauen, sondern ein transformativer Ansatz, der die Lücke zwischen der digitalen und der physischen Welt schließt und unendliche Möglichkeiten für Effizienz, Transparenz und Verantwortlichkeit im Betrieb eröffnet. Da sich die Branchen weiterentwickeln und die Nachfrage nach zuverlässigen Daten immer weiter steigt, ist die Nutzung dieser Technologie die optimale Wahl für Unternehmen, die an der Spitze des technologischen Fortschritts und der operativen Exzellenz bleiben wollen.

Beispiele praxisnaher Anwendungen

1. Hydrologie / Hydrogeographie als Teil der Physischen Geographie

Gewonnene Daten bestehen aus absoluten Informationen wie der Position (GPS-Daten) und der Qualität einer gemessenen Wasserprobe (Chlor, Kupfer, Aluminium, etc.) an einem bestimmten Ort und zu einem bestimmten Zeitpunkt. Es gibt jedoch keine räumliche oder zeitliche Verbindung zwischen den Datenpunkten, was eine umfassende Analyse erschwert. Jede Messung steht isoliert da und es ist schwierig, größere Trends oder Muster zu erkennen, insbesondere über größere geografische Gebiete.
Die gleiche Datenbasis kann durch die Nutzung der Open AreaSeals-Technologie in Geo-Cluster umgewandelt werden. Hier wird ein 100 km²-Raster verwendet, um die Daten der Wasserproben zu gruppieren und eine räumliche Analyse durchzuführen. Mithilfe dieser Clustering-Methode können die Parameter der Wasserqualität nicht nur punktuell, sondern regional analysiert werden, was es ermöglicht, z. B. im Rahmen eines Gewässermonitorings regionale Trends und Parameter der Wasserqualität auf einen Blick zu erkennen. Je nach Bedarf kann die Analyse granularer (z.B. 1 km oder 10 m) oder großflächiger (z.B. 1000 km) durchgeführt werden.

2. Verkehrsgeographie / Stadtgeographie: ÖPNV-Nutzung, urbane Mobilität, Smart Cities

Bewegungsdaten von ÖPNV-Nutzern wurden bisher als GPS-Punkte erfasst. Jeder Punkt repräsentiert eine erfasste Position eines Nutzers, aber die reine Punktdarstellung bleibt isoliert. Sie gibt zwar einen  Überblick über die räumliche Verteilung, jedoch fehlen Zusammenhänge und vertiefte Einblicke in Nutzungsmuster.

Die gleichen GPS-Daten können nun in OAS Stacks (1 km-Raster) konvertiert werden. Diese Geo-Cluster bieten eine strukturierte und zusammenhängende Darstellung der Bewegungsdaten. Zusätzlich zu den GPS-Bewegungsdaten werden in dieser neuen Welt die ÖPNV-Linien mit den OAS-Grids verknüpti. Dies ermöglicht eine raumbezogene und vertiefende Analyse des Verkehrsflusses: In welchen Bereichen ist der Verkehr besonders hoch? Welche Strecken werden zu bestimmten Zeiten stärker genutzt? Diese Art der Datenverarbeitung bietet eine klarere Sicht auf Verkehrsmuster und -trends. Durch die visuelle Darstellung der ÖPNV-Daten zusammen mit der OAS-Technologie können nicht nur Bewegungen analysiert, sondern auch die Nutzung unterschiedlicher Transportmodi (z. B. Bus, U-Bahn, Tram) in verschiedenen Gebieten verfolgt und miteinander verglichen werden.

Vorteile für Smart Cities:

• Mustererkennung: Erkennung von Verkehrsströmen und Engpässen und Echtzeitauswertung von Daten, um Optimierungsmaßnahmen für den ÖPNV zu ergreifen
• Effiziente Verkehrsplanung: Analyse von Trends durch die Kombination von Bewegungsdaten und Liniennetzwerken. So werden präzise Informationen darüber ermittelt, wie der öffentliche Nahverkehr genutzt wird und wo Kapazitäten angepasst und effizienter gestaltet werden sollten.
• Echtzeit-Entscheidungen: Mit einem on-the-fly und closed-loop System können Städte in Echtzeit Entscheidungen treffen und ihren ÖPNV auf sich verändernde Verkehrsströme oder infrastrukturelle Anforderungen anpassen.

3. Verkehrsgeographie / Industriegeographie: Lkw-Telematik als Teil von Logistik und Supply Chain

Bisher wurden GPS-Daten von Fahrzeugen wie z. B. Lkw aufgezeichnet und in Linien verwandelt. Zur weiteren Verarbeitung mussten diese Daten manuell oder zeitaufwendig und ressourcenintensiv mit zusätzlichen Tools analysiert werden.
Die gesammelten Telematik-Daten der Lkw (GPS-Positionen) werden nun nicht nur als Punkte auf einer Karte dargestellt, sondern durch OAS zu On-Seal-Events umgewandelt. Ein On-Seal-Event repräsentiert ein geografisches Ereignis in einem bestimmten Gebiet, das durch die Aktivität eines Lkw innerhalb eines vordefinierten Bereichs ausgelöst wird
Diese On-Seal-Events werden weiter in On-Grid-Events konvertiert, bei denen die Telematik-Daten mit geografischen Giterflächen (Grids) überlagert werden. Jedes Grid repräsentiert ein spezifisches geografisches Gebiet (in Kilometern oder Quadratkilometern), in dem Ereignisse aggregiert und analysiert werden. Diese Aggregation ermöglicht eine schnelle Analyse der Daten und hilti, Muster und Trends zu erkennen, die durch die einfache GPS-Darstellung nicht sichtbar wären. 

Die konvertierten Daten aus den On-Grid-Events können verwendet werden, um Routen in Echtzeit zu optimieren. Das bedeutet, dass das System basierend auf den aktuellen Verkehrsbedingungen, der Position der Lkw und den verfügbaren Ressourcen sofort berechnen kann, welche Routen die effizientesten sind. Das System überwacht fortlaufend die Ereignisse und Daten und nimmt basierend auf diesen neuen Daten Anpassungen vornimmt. Es handelt sich um einen automatisierten Kreislauf der Optimierung, der nicht nur auf historischen Daten basiert, sondern in Echtzeit arbeitet.

4. Geographische Analyse des Energieverbrauchs

Der Energieverbrauch wird auf der Basis von Adressdaten dargestellt. Das bedeutet, dass jeder Datenpunkt den Verbrauch einer bestimmten Adresse anzeigt. Dies ist nützlich, um den Energieverbrauch auf individueller Ebene zu erfassen, bietet jedoch keine breitere räumliche Analyse
wird.

Diese Daten zum Energieverbruach können in einem 10 km OAS-Raster abgebildet werden. Dieses on-the-fly und closed-loop-System analysiert den Energieverbrauch dynamisch, indem es Adressdaten automatisch in Geo-Cluster umwandelt. Diese Clustering-Methode ermöglicht eine regionale Analyse und visualisiert Verbrauchstrends über größere Flächen hinweg. 

Da das System kontinuierlich aktualisiert wird, spiegelt es jederzeit den aktuellen Stand des Energieverbrauchs wider. Es identifiziert regionale Muster und Trends im Verbrauch und ermöglicht durch diese automatischen Updates frühzeitige Anpassungen und Prognosen für die Energieversorgung.

Fazit

Bringen Sie Ihre Geodatenanalyse auf ein neues Level, indem

• GIS-Daten für erweiterte Analysen vereinfacht werden

• Punkte, Linien oder Polygone aus GIS-Systemen umgewandelt und nahtlos in BI- oder AI-Plattformen integriert werden
• Geodaten über alle Layer und Raster hinweg ohne Dateninkonsistenz dargestellt werden
• einfacher Datenüberlagerungen, Vergleiche und Trendanalysen erzielt werden sollen
• diese Tools auch bedient werden können, wenn man kein "Technik-Nerd" ist
• Sie geringe Investitionen hinsichtlich Lizenzierungen haben möchten

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