Land management and ecosystem services. How collaborative research programmes can support better policies

Land management, the organisation of the use and development of land, is an important instrument for addressing problems of rising greenhouse gas emissions and loss of natural resources. Yet, natural-social systems in which land management policies are implemented are poorly understood, thus decreasing the effectiveness of these policies. Local studies provide valuable insights, though only for the local conditions prevalent during the investigated period. Synthesising local studies in order to generalise results is impaired by the variety of local conditions. Collaborative research programmes may prevent some of these problems. They support the share of insights across temporal, ecological and spatial-economic contexts. On the basis of existing literature, we identify the challenges which face synthesis and demonstrate how a German research programme attempts to address some of them

GLUES GDI – eine Austauschplattform für Forschungsdaten zum nachhaltigen Landmanagement

Die Veröffentlichung wissenschaftlicher Daten als zusätzlicher Output neben den wissenschaftlichen Publikationen hat in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen. Mittlerweile wird die Publikation der erstellten Daten sogar häufig als Bedingung an die Förderung wissenschaftlicher Projekte gestellt und die dafür benötigten Forschungsdateninfrastrukturen sind selbst Gegenstand der Forschung geworden (Kindling, Schirmbacher 2013; Bernard et al. 2013; Bill 2014). In der Fördermaßnahme „Nachhaltiges Landmanagement“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) wurde hierfür im Rahmen des Koordinationsprojektes GLUES (Global Assessment of Land Use Dynamics, Greenhouse Gas Emissions and Ecosystem Services) eine wissenschaftliche Geodateninfrastruktur (GDI) für den Austausch der wissenschaftlichen Daten aus Modellrechnungen und Simulationen aufgebaut. Im Beitrag werden die spezifischen Anforderungen einer solchen wissenschaftlichen GDI adressiert und entsprechende Lösungen gezeigt. Dies betrifft unter anderem die Inhalte der Metadaten für die Simulationsergebnisse und deren übersichtliche Repräsentation im Netz, die Beschreibung und Visualisierung der Entstehungsgeschichte von Modelldaten sowie webbasierte Recherche-, Analyse- und Visualisierungswerkzeuge

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2007 Reasoning on Spatial Semantic Integrity Constraints

Abstract. Semantic integrity constraints specify relations between entity classes. These relations must hold to ensure that the data conforms to the semantics intended by the data model. For spatial data many semantic integrity constraints are based on spatial properties like topological or metric relations. Reasoning on such spatial relations and the corresponding derivation of implicit knowledge allow for many interesting applications. The paper investigates reasoning algorithms which can be used to check the internal consistency of a set of spatial semantic integrity constraints. Since integrity constraints are defined at the class level, the logical properties of spatial relations can not directly be applied. Therefore a set of 17 abstract class relations has been defined, which combined with the instance relations enables the specification of integrity constraints. The investigated logical properties of the class relations enable to discover conflicts and redundancies in sets of spatial semantic integrity constraints

Checking the Integrity of Spatial Semantic Integrity Constraints ∗

Abstract. Integrity constraints play a major role when the quality of spatial data is checked by automatic procedures. Nevertheless the possibilities of checking the internal consistency of the integrity constraints themselves are hardly researched yet. This work analyses the applicability of reasoning techniques like the composition of spatial relations and constraint satisfaction in networks of relations to find conflicts and redundancies in sets of spatial semantic integrity constraints. These integrity rules specify relations among entity classes. Such relations must hold to ensure that the data complies with the semantics intended by the data model. For spatial data, many semantic integrity constraints are based on spatial properties described for example through qualitative topological or metric relations. Since integrity constraints are defined at the class level, the reasoning properties of these spatial relations can not directly be applied at that level. Therefore a set of class relations has been defined which, combined with the instance relations, enables for the specification of integrity constraints and logical reasoning on them

GLUES GDI – eine Austauschplattform für Forschungsdaten zum nachhaltigen Landmanagement

Die Veröffentlichung wissenschaftlicher Daten als zusätzlicher Output neben den wissenschaftlichen Publikationen hat in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen. Mittlerweile wird die Publikation der erstellten Daten sogar häufig als Bedingung an die Förderung wissenschaftlicher Projekte gestellt und die dafür benötigten Forschungsdateninfrastrukturen sind selbst Gegenstand der Forschung geworden (Kindling, Schirmbacher 2013; Bernard et al. 2013; Bill 2014). In der Fördermaßnahme „Nachhaltiges Landmanagement“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) wurde hierfür im Rahmen des Koordinationsprojektes GLUES (Global Assessment of Land Use Dynamics, Greenhouse Gas Emissions and Ecosystem Services) eine wissenschaftliche Geodateninfrastruktur (GDI) für den Austausch der wissenschaftlichen Daten aus Modellrechnungen und Simulationen aufgebaut. Im Beitrag werden die spezifischen Anforderungen einer solchen wissenschaftlichen GDI adressiert und entsprechende Lösungen gezeigt. Dies betrifft unter anderem die Inhalte der Metadaten für die Simulationsergebnisse und deren übersichtliche Repräsentation im Netz, die Beschreibung und Visualisierung der Entstehungsgeschichte von Modelldaten sowie webbasierte Recherche-, Analyse- und Visualisierungswerkzeuge

Coupling knowledge with GIS operations : the benefits of extended operation descriptions

The automated development of spatial analysis workflows is one of the envisioned benefits of Web services that provide geoprocessing functionality. Automated workflow development requires the means to translate a user objective into a series of geographic information system (GIS) operations and to evaluate the match between data and operations. Even though full automation is yet out of reach, users benefit from formalized knowledge about operations that is available during workflow development. This article presents user support during workflow development based on a recent approach to extended operation descriptions. User support thereby focuses on the discovery of operations across GIS tools and the validation of chains of spatial analysis operations. The required knowledge about operations is stored in a knowledge base, which builds on an approach called geooperators and extends the geooperator approach with a data-type ontology for describing the interfaces of geooperators and for expressing constraints of geooperator inputs. The advantages of the knowledge base are demonstrated for the construction of a multi-criteria decision making workflow. This workflow contains a set of pre-processing tasks for the input datasets and eventually the calculation of a cost distance raster. A critical discussion of the complexity of the knowledge base and a comparison with existing approaches complement this contribution(VLID)172923

An Online Multicriteria—Spatial Decision Support System for Public Services Planning

Dynamic processes in society and demographics require a rapid response and adaptation of the existing public service infrastructure. Responsible planners must be able to analyse the situation, identify gaps in provision and derive decisions. The paper presents a web application that supports finding answers to various questions and planning decisions in the context of public service infrastructures (e.g., schools, pharmacies, supermarkets). Due to the high complexity, the combination of multi-criteria decision analysis and geographical information systems, especially in the web context, is still rarely implemented. With this spatial decision support system, we are pursuing an approach that makes multi-criteria analyses with spatially explicit methods available to the planning domain. By using this application, the user can select and adjust input parameters independently and thus strongly influence the analysis process and results—without a deep knowledge of decision-making methods or software skills. With such a centrally provided online multi-criteria spatial decision support system, the transparency and the quality of the analysis increase, while the workload for the planners is reduced, since they no longer have to spend time on preliminary data search and integration or on building complex methods and models themselves

GLUES GDI – eine Austauschplattform für Forschungsdaten zum nachhaltigen Landmanagement

Die Veröffentlichung wissenschaftlicher Daten als zusätzlicher Output neben den wissenschaftlichen Publikationen hat in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen. Mittlerweile wird die Publikation der erstellten Daten sogar häufig als Bedingung an die Förderung wissenschaftlicher Projekte gestellt und die dafür benötigten Forschungsdateninfrastrukturen sind selbst Gegenstand der Forschung geworden (Kindling, Schirmbacher 2013; Bernard et al. 2013; Bill 2014). In der Fördermaßnahme „Nachhaltiges Landmanagement“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) wurde hierfür im Rahmen des Koordinationsprojektes GLUES (Global Assessment of Land Use Dynamics, Greenhouse Gas Emissions and Ecosystem Services) eine wissenschaftliche Geodateninfrastruktur (GDI) für den Austausch der wissenschaftlichen Daten aus Modellrechnungen und Simulationen aufgebaut. Im Beitrag werden die spezifischen Anforderungen einer solchen wissenschaftlichen GDI adressiert und entsprechende Lösungen gezeigt. Dies betrifft unter anderem die Inhalte der Metadaten für die Simulationsergebnisse und deren übersichtliche Repräsentation im Netz, die Beschreibung und Visualisierung der Entstehungsgeschichte von Modelldaten sowie webbasierte Recherche-, Analyse- und Visualisierungswerkzeuge