zfv 4/2020

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit semantischer Modellierung und Linked Geodata im Kontext der COVID-19-Pandemie. Diese neuen Technologien interoperabler und verlinkter Datenhaltung werden in der Geo-Branche immer populärer und weltweit sowohl von administrativen Einrichtungen wie auch von unabhängigen freiwilligen Communities als Volunteered Geographic Information (VGI) eingesetzt. Im Zuge der COVID-19-Pandemie ist die Veröffentlichung dieser (Geo-)Daten von zentraler Bedeutung. Dieser Beitrag zeigt Hintergründe und Möglichkeiten semantischer und Linked Open-Technologien mit Wikidata auf. Als Ergebnis dieses Prozesses wird eine Ontologie vorgestellt, die verschiedene Datenqualitäten und Datenquellen homogenisiert. Ergebnisse dieser COVID-19-Datenmodellierungen können als Linked COVID-19 Data in einem Explorer oder mit Hilfe eines QGIS-Plugins visualisiert werden.

Daten und deren intelligente Vernetzung in Informationsstrukturen sind die Grundlage unserer heutigen Wissensgesellschaft, was auch die Auswirkungen der Corona-Pandemie zeigen. Kontaktbeschränkungen, die verstärkte Arbeit im Homeoffice sowie die erforderliche Handlungsfähigkeit des öffentlichen Sektors und politischer Gremien haben dazu geführt, dass ein verändertes Bewusstsein für die Notwendigkeit der Digitalisierung eingetreten ist. Zu verzeichnen ist ein erheblicher Anstieg der Nutzung digitaler Angebote und Dienste. Der digitale Lackmustest zeigt allerdings, dass die Potenziale der Geo-Vernetzung bei weitem noch nicht ausgeschöpft sind. Hinzu kommen rasant steigende Datenmengen. 3D-Modelle, kommunale Datenräume und auch neue Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) spielen dabei eine immer wichtigere Rolle, um die Datenflut zu bewältigen. Mit dem vorliegenden Beitrag soll ein kurzer Abriss über die gegenwärtige Situation und die zu erwartenden Entwicklungen gegeben werden.

Der im Jahr 2000 durch die Bund-Länder-Arbeitsgemeinschaft »Nachhaltige Landentwicklung« (ArgeLandentwicklung) initiierten Entwicklung des Landentwicklungsfachinformationssystems LEFIS zur durchgängigen Bearbeitung von Flurbereinigungsverfahren folgte die Implementierung der ersten Entwicklungsstufe (2012–2015). Daran anschließend setzten – verbunden mit der Fehlerbehebung und Funktionserweiterung – die Pilotierungs- sowie die Produktionsphase ein. Die Situation im Land Brandenburg erforderte einen nahezu nahtlosen Übergang von der Implementierungs- in die Produktionsphase, sodass aufgrund der sehr kurzen Pilotierungsphase neben den Mehrwerten von LEFIS auch diverse Herausforderungen zu bewältigen waren und immer noch sind.

Statische oder kinematische terrestrische Laserscanner (TLS) bieten die Möglichkeit, alle Arten von Szenen oder Objekten zu erfassen und in kurzer Zeit Millionen von 3D-Punkten zu sammeln. Die entsprechenden Punktwolken können in Standardsoftware analysiert oder mathematisch approximiert werden. Regressions-B-Spline-Flächen ermöglichen eine große Flexibilität beim Modellieren von TLS Beobachtungen, da keine vorgegebenen geometrischen Grundelemente wie Kreise, Ebenen oder Zylinder die Anpassung einschränken. Diese Oberflächen werden durch ein Tensorprodukt von B-Spline-Basisfunktionen definiert, die die lokale Verfeinerung begrenzen. Dieser Nachteil kann umgangen werden, indem hierarchische B-Splines verwendet werden. In diesem Beitrag schlagen wir vor, die mathematischen Konzepte auf didaktische Weise zu erklären und hierarchische B-Splines-Approximation auf TLS-Beobachtungen von einer Brücke unter Last anzuwenden. Dieses Beispiel zeigt das große Potenzial hierarchischer Verfeinerung, um eine genauere lokale Kontrolle über die Oberfläche zu erhalten. Es ebnet den Weg für die Modellierung von PC anhand von TLS-Beobachtungen und führt strenge Deformationstests auf der Grundlage einer feinen mathematischen Approximation der Oberfläche durch.

Für die Arbeiten im Gleisbereich ist ein System zur Erfassung von Zugfahrten unverzichtbar. Künstliche Intelligenz kann einen Teil dazu beitragen. Im Folgenden wird ein erster Ansatz, basierend auf Deep Learning Technologie, vorgestellt, welcher auf Grundlage von Bilddaten automatisch Züge detektiert und so zu mehr Sicherheit im Gleisbereich beitragen kann. Darüber hinaus ist eine Softwarelösung entwickelt worden, welche den umfangreichen und bisher arbeitsintensiven Datenvorbereitungsaufwand signifikant reduziert. Im vorliegenden Beitrag werden das Potenzial und die flexible Einsetzbarkeit von Künstlicher Intelligenz im ingenieurgeodätischen Kontext aufgezeigt.

Das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie und die Bundesländer prüfen die Möglichkeit, gemeinsam einen neuen Satellitenpositionierungsdienst zu etablieren. Dieser Dienst soll auf dem Verfahren der Präzisen Einzelpunkt-Bestimmung (Precise Point Positioning (PPP)) basieren und mit einem regionalen GNSS-Netz verdichtet werden. Damit würde die PPP-Lösung um einen Real Time Kinematik-Ansatz (RTK) erweitert werden. Die neue PPP-RTK-Anwendung soll nach Möglichkeit die Vorteile des globalen PPP-Dienstes (Broadcast-Fähigkeit und Datenraten-Effizienz) mit den Vorteilen des regionalen Netz-RTK-Dienstes so vereinen, dass mittels PPP-Technologie Zentimeter-Echtzeit-Genauigkeit mit kurzen Konvergenzzeiten erreicht werden kann und damit zusätzliche Nutzungen im »Massenmarkt« der präzisen Navigation ermöglicht werden. Perspektivisch könnte dieser Dienst dann auch den etablierten SAPOS-HEPS ersetzen.

Das europäische Copernicus-Programm stellt eine umfassende und leistungsfähige Infrastruktur zur Satelliten-Erdbeobachtung zur Verfügung. Sieben dedizierte Satelliten und sechs operationelle Dienste sind im Betrieb. Die Nutzung dieser Infrastruktur wächst stetig und wird sowohl auf europäischer, als auch auf nationaler Ebene in Deutschland gefördert. Beispiele auf verschiedenen Verwaltungsebenen illustrieren die Vielfalt möglicher Anwendungen. Mit dem neuen EU-Weltraumprogramm und einem aktuellen Programmbeschluss der ESA wird Copernicus fortgeführt und deutlich ausgebaut.

Aktuelle globale terrestrische Referenzrahmen, wie der ITRF2014, erfüllen bisher nicht die geforderte Genauigkeit des Globalen Geodätischen Beobachtungssystems GGOS der IAG (Internationale Assoziation für Geodäsie). Mittels Simulationen können der Einfluss zukünftiger Stationen und Satellitenkonstellationen, geplante Weiterentwicklungen der Weltraumverfahren sowie alternative Kombinationsstrategien, wie z.B. die Ko-lokation im Weltraum durch spezielle Satelliten, auf den Referenzrahmen untersucht werden. Einzelne Stationen der Beobachtungsnetze spielen dabei eine zentrale Rolle, hervorzuheben ist das Radioteleskop des Argentinisch-Deutschen Geodätischen Observatoriums (AGGO) in La Plata.