Dynamische Erzeugung von Diagrammen aus standardisierten Geodatendiensten

Geodateninfrastrukturen (GDI) erfahren in den letzten Jahren immer weitere Verbreitung durch die Schaffung neuer Standards zum Austausch von Geodaten. Die vom Open Geospatial Consortium (OGC), einem Zusammenschluss aus Forschungseinrichtungen und privaten Firmen, entwickelten offenen Beschreibungen von Dienste-Schnittstellen verbessern die Interoperabilität in GDI. OGC-konforme Geodienste werden momentan hauptsächlich zur Aufnahme, Verwaltung, Prozessierung und Visualisierung von Geodaten verwendet. Durch das vermehrte Aufkommen von Geodiensten steigt die Verfügbarkeit von Geodaten. Gleichzeitig hält der Trend zur Generierung immer größerer Datenmengen beispielsweise durch wissenschaftliche Simulationen an (Unwin et al., 2006). Dieser führt zu einem wachsenden Bedarf an Funktionalität zur effektiven Exploration und Analyse von Geodaten, da komplexe Zusammenhänge in großen Datenbeständen untersucht und relevante Informationen heraus gefiltert werden müssen. Dazu angewendete Techniken werden im Forschungsfeld Visual Analytics (Visuelle Analyse) umfassend beschrieben. Die visuelle Analyse beschäftigt sich mit der Entwicklung von Werkzeugen und Techniken zur automatisierten Analyse und interaktiven Visualisierung zum Verständnis großer und komplexer Datensätze (Keim et al., 2008). Bei aktuellen Web-basierten Anwendungen zur Exploration und Analyse handelt es sich hauptsächlich um Client-Server-Systeme, die auf fest gekoppelten Datenbanken arbeiten. Mit den wachsenden Fähigkeiten von Geodateninfrastrukturen steigt das Interesse, Funktionalitäten zur Datenanalyse in einer GDI anzubieten. Das Zusammenspiel von bekannten Analysetechniken und etablierten Standards zur Verarbeitung von Geodaten kann dem Nutzer die Möglichkeit geben, in einer Webanwendung interaktiv auf ad hoc eingebundenen Geodaten zu arbeiten. Damit lassen sich mittels aktueller Technologien Einsichten in komplexe Daten gewinnen, ihnen zugrunde liegende Zusammenhänge verstehen und Aussagen zur Entscheidungsunterstützung ableiten. In dieser Arbeit wird die Eignung der OGC WMS GetFeatureInfo-Operation zur Analyse raum-zeitlicher Geodaten in einer GDI untersucht. Der Schwerpunkt liegt auf der dynamischen Generierung von Diagrammen unter Nutzung externer Web Map Service (WMS) als Datenquellen. Nach der Besprechung von Grundlagen zur Datenmodellierung und GDIStandards, wird auf relevante Aspekte der Datenanalyse und Visualisierung von Diagrammen eingegangen. Die Aufstellung einer Task Taxonomie dient der Untersuchung, welche raumzeitlichen Analysen sich durch die GetFeatureInfo-Operation umsetzen lassen. Es erfolgt die Konzeption einer Systemarchitektur zur Umsetzung der Datenanalyse auf verteilten Geodaten. Zur Sicherstellung eines konsistenten und OGC-konformen Datenaustauschs zwischen den Systemkomponenenten, wird ein GML-Schema erarbeitet. Anschließend wird durch eine prototypischen Implementierung die Machbarkeit der Diagramm-basierten Analyse auf Klimasimulationsdaten des ECHAM5-Modells verifiziert.Spatial data infrastructures (SDI) have been subject to a widening dispersion in the last decade, through the development of standards for the exchange of geodata. The open descriptions of service interfaces, developed by the OGC, a consortium from research institutions and private sector companies, alter interoperability in SDI. Until now, OGC-conform geoservices are mainly utilised for the recording, management, processing and visualisation of geodata. Through the ongoing emergence of spatial data services there is a rise in the availability of geodata. At the same time, the trend of the generation of ever increasing amounts of data, e. g. by scientific simulation (Unwin et al., 2006), continues. By this, the need for capabilities to effectively explore and analyse geodata is growing. Complex relations in huge data need to be determined and relevant information extracted. Techniques, which are capable of this, are being described extensively by Visual Analytics. This field of research engages in the development of tools and techniques for automated analysis and interactive visualisation of huge and complex data (Keim et al., 2008). Current web-based applications for the exploration and analysis are usually established as Client-Server approaches, working on a tightly coupled data storage (see subsection 3.3). With the growing capabilities of SDI, there is an increasing interest in offering functionality for data analysis. The combination of widely used analysis techniques and well-established standards for the treatment of geodata may offer the possibility of working interactively on ad hoc integrated data. This will allow insights into large amounts of complex data, understand natural interrelations and derive knowledge for spatial decision support by the use of state-of-the-art technologies. In this paper, the capabilities of the OGC WMS GetFeatureInfo operation for the analysis of spatio-temporal geodata in a SDI are investigated. The main focus is on dynamic generation of diagrams by the use of distributed WMS as a data storage. After the review of basics in data modelling and SDI-standards, relevant aspects of data analysis and visualisation of diagrams are treated. The compilation of a task taxonomy aids in the determination of realisable spatio-temporal analysis tasks by use of the GetFeatureInfo operation. In the following, conceptual design of a multi-layered system architecture to accomplish data analysis on distributed datasets, is carried out. In response to one of the main issues, a GML-schema is developed to ensure consistent and OGC-conform data exchange among the system components. To verify the feasibility of integration of diagram-based analysis in a SDI, a system prototype is developed to explore ECHAM5 climate model data

Forum Bauinformatik 2009 : 23. bis 25. September 2009, Universität Karlsruhe (TH)

Tagungsband des 21. Forum Bauinformatik am 23. bis 25. September 2009 an der Universität Karlsruhe (TH). Beiträge von jungen Wissenschaftlern aus den Bereichen Simulationsmodelle, Numerische Methoden, Visualisierung, Informationsvermittlung, Prozess- und Produktmodellierung sowie weiterer informationstechnischer Anwendungen im Bauwesen

Kooperative Mobilität in Megastädten

Mobilität in Form des Transports von Waren und Personen ist ein wesentlicher Bestandteil unserer heutigen Gesellschaft, da diese einen enormen Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit und das soziale Leben hat. Nichts verkörpert die Begriffe Individualität, Flexibilität und Freiheit mehr als das eigene Auto und ist - in der Masse - gleichzeitig deren größte Bedrohung. Insbesondere in Megastädten konzentrieren sich die mit dem Verkehr verbundenen Probleme, die neben Staus auch zu einer überlasteten Infrastruktur führen und erhebliche Konsequenzen für die Umwelt nach sich ziehen. Im Rahmen dieser Arbeit werden einige Ansätze vorgestellt und deren technische Umsetzung erläutert. Aus Sicht der Benutzer werden Anwendungen zur Förderung des kollektiven und gemeinschaftlichen Transports sowie ein Ansatz zur gemeinschaftlichen Parkraumverwaltung präsentiert. Im Anschluss wird aus der Sicht der Mobilitätsanbieter ein kooperativer Ansatz für einen flexiblen und bedarfsorientierten Tür-zu-Tür Transportdienst beschrieben. Abschließend wird auf ein System zur gemeinschaftlichen Schadstoffüberwachung eingegangen, welches einerseits eine detaillierte Grundlage für Infrastrukturbetreiber und Stadtplaner bietet und andererseits als Basis für umweltsensitive Anwendungen genutzt werden kann. Mit der Unterstützung von Informations- und Kommunikationstechnologien in Kombination mit mobilen Endgeräten sowie auf der Basis des gemeinschaftlichen Zusammenwirkens, leisten die entwickelten Anwendungen und Systeme damit einen Beitrag zur Förderung einer effizienten und nachhaltigen Mobilität in Megastädten.Mobility in terms of transportation of persons and goods is an essential part of our society today, as it has a huge impact on the economy and the social life. Nothing embodies the concepts of individuality, flexibility and freedom more than owning a car, which - in bulk - is also their greatest threat. Problems associated with traffic are concentrated especially in megacities and besides congestion cause an overburdened infrastructure and have serious consequences for the environment. In the context of this work, different approaches will be presented and explained. From the perspective of the users, applications to leverage collective and collaborative transport as well as an approach for cooperative parking space managemant will be illustrated. In the following, from the point of view of mobility providers, a cooperative approach for a flexible an demand responsive door-to-door transportation service is described. Finally, a system for joint monitoring of pollutants will be explained which on the one hand provides a detailed basis for infrastructure managers and urban planners, and on the other hand can be used as a basis for environmentally sensitive applications. With the support of information and communication technologies in combination with mobile devices as well as on the basis of the community interaction, the developed applications and systems, thus contributing to the promotion of efficient and sustainable mobility in megacities

Datenerfassung und Privatsphäre in partizipativen Sensornetzen

Partizipative Sensornetze (PSNs) stellen eine neue Art von Sensornetzen dar, die auf Basis von freiwillig zur Verfügung gestellten Mobiltelefonen etabliert werden. Sie ermöglichen eine großflächige Erfassung von Messdaten im direkten Umfeld von Menschen und können für zahlreiche Anwendungsszenarien verwendet werden. Neben ihren Vorzügen bringen PSNs aber auch Schwierigkeiten mit sich. Zwei zentrale Herausforderungen sind die ressourcenschonende Datenerfassung und der Schutz der Privatsphäre – beide resultieren aus der Instrumentalisierung privater Mobiltelefone zur Datenerfassung. Da der primäre Verwendungszweck der Geräte nicht die Aufzeichnung von Messdaten ist, darf diese deren Ressourcen nicht merklich belasten. Außerdem muss sichergestellt werden, dass durch die Erfassung von Messdaten die Privatsphäre der teilnehmenden Nutzer nicht verletzt wird. Der erste Teil der Arbeit beschäftigt sich mit dem Aspekt der ressourcenschonenden Datenerfassung. Zunächst werden PSNs betrachtet, bei denen punktuell Messungen durchgeführt werden. Bei diesen Netzen müssen die teilnehmenden Geräte über die durchzuführenden Messungen unterrichtet werden. Damit hierbei die Ressourcen der Endgeräte nicht unnötig belastet werden, wird ein Konzept vorgestellt, das einerseits eine robuste Verteilung der Messaufgaben sicherstellt, gleichzeitig jedoch versucht, die Energieressourcen der Mobiltelefone zu schonen. Bei PSNs mit großflächiger und kontinuierlicher Datenerfassung spielt die Verteilung der Messaufgaben keine so entscheidende Rolle. Hier muss vielmehr sichergestellt werden, dass die Energie- und die Übertragungskosten auf Seiten der Nutzer möglichst gering bleiben. Aus diesem Grund wird ein Ansatz zur lokalen Gruppierung von Messknoten beschrieben, der durch eine Aufteilung der anfallenden Aufgaben und eine intelligente Auswahl der Knoten zu einer ressourcenschonenden und weniger redundanten Datenerfassung führt. Der zweite Teil der Arbeit befasst sich mit dem Schutz der Privatsphäre der Teilnehmer und beinhaltet zwei Themenblöcke. Zum einen wird ein Ansatz zur automatisierten Erzeugung von Privatsphäre-Zonen vorgestellt, der ohne das Eingreifen der Nutzer die Zonen an das jeweilige Umfeld anpasst. Diese Zonen werden um die vom Nutzer häufig besuchten Orte erstellt und verhindern so mögliche, auf der Identifikation dieser Orte basierende Deanonymisierungsangriffe. Zum anderen wird ein Kalibrierungssystem für PSNs beschrieben, dessen Fokus sowohl auf der Verbesserung der Datenqualität als auch auf der Wahrung der Privatsphäre der Nutzer liegt. Hierfür ermöglicht dieses eine rückwirkende Anpassung bereits übertragener Daten, verhindert aber gleichzeitig durch eine Modifikation der Kalibrierungsparameter und der Upload-Zeitpunkte eine direkte Zuordnung zu einem Nutzer.Participatory Sensing Networks (PSNs) represent a new kind of sensor networks that are established on the basis of voluntarily provided mobile phones. They allow for large-scale data collection in the immediate environment of people and can be used for various application scenarios. However, alongside their advantages, PSNs entail several difficulties. Two key challenges are the resource-efficient data collection and the protection of privacy - both resulting from exploiting private mobile phones for data collection. As the recording of measurement data is not the devices’ primary purpose, it must not significantly burden their resources. In addition, it has to be ensured that the privacy of participating users is not violated by the acquisition of measurement data. The first part of this thesis addresses the issue of resource-efficient data collection. At first, PSNs are examined in which measurements are only conducted at selected places. In these networks, the participating devices have to be informed about the required measurements. To avoid an unnecessary burdening of device resources at this stage, a concept is presented that ensures a robust distribution of measurement tasks and, at the same time, tries to conserve the mobile phones’ energy resources. In PSNs with large and continuous data collection, the distribution of measurement tasks is less essential. It is rather necessary to ensure that energy and transmission costs on the user side remain as low as possible. For this reason, an approach for the local clustering of measurement nodes is described that allows for a resource-efficient and less redundant data collection by dividing and intelligently assigning occurring tasks. The second part of the thesis deals with the protection of the participants’ privacy and contains two thematic blocks. Firstly, an approach to automate the generation of privacy zones is presented. It adjusts the zones to the environment without the intervention of the user. These zones are created around the user’s frequently visited places and thereby prevent deanonymisation attacks based on the identification of these places. Secondly, a calibration system for PSNs is described that focuses both on improving data quality and on the protection of user privacy. It allows for a retroactive adjustment of already transferred data, but simultaneously prevents an unambiguous attribution to a user by modifying the calibration parameters and the time of their transmission