Conference Agenda

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Session Overview
Session
C17: OSGeo Day (3/3): Open Source Geodatenmanagement
Time:
Monday, 06/July/2020:
3:00pm - 3:45pm

Session Chair: Jürgen Hahn
Location: C - Sessions

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Presentations

Skalierbare Geographische Datenverarbeitung mit Open Source Projekten

Nikolai Janakiev

Self-Employed, Österreich

Dieser Vortrag soll einen Überblick verschaffen über die derzeitigen Open Source Projekte und Tools, die skalierbare Datenverarbeitung ermöglichen, wie zum Beispiel Punkt in Polygon Berechnungen mit großen geographischen Datenmengen. Die Projekte in Frage sind PosgreSQL mit PostGIS, Apache Spark mit GeoMesa, Dask mit GeoPandas und einige weitere. Der Vortrag stellt die einzelnen Projekte vor, vergleicht die Performanz und zeigt mögliche Anwendungsfälle.



Management von Sensordaten mit Open Source Komponenten

Jakob Miksch

Spatial Services GmbH

In der GIScience Research Group (Z_GIS, Uni Salzburg) liegt ein Schwerpunkt auf der räumlichen Analyse von Daten aus der Humansensorik. Typischerweise werden die ProbantInnen mit medizinischen Sensoren wie einem Armband oder einem Brustgurt ausgestattet und gehen bzw. fahren mit dem Fahrrad eine bestimmte Strecke ab. Durch die Koppelung mit einem Android-Smartphone wird der Standort erfasst, zusätzlich können Umfragen zum akutellen Befinden ausgefüllt werden. Der Vortrag gibt einen Überblick wie der gesamte Workflow der Datenerfassung, Verarbeitung, Speicherung und Auswertung technisch umgesetzt wird.

Python und Shell-Skripte spielen eine zentrale Rolle um die Daten vom Smartphone zu laden und zu organisieren. In weiterer Folge werden die Daten in eine PostgreSQL Datenbank überführt welche mit der PostGIS Erweiterung für Geodaten ausgestattet ist. Durch die Verbindung mit QGIS können die Trajektorien der ProbantInnen direkt auf einer Karte angezeigt werden. Für die detailierten Analysen werden häufig R oder Python verwendet. Diese Programmiersprachen stellen Schnittstellen bereit um per SQL Daten aus PostgreSQL abzufragen und in deren eigenen Daten-Strukturen umzuwandeln.



CKAN-WIT – Ein Werkzeug für Metadaten-Aggregation, -Filterung und -Präsentation

Ethelbert Obinna1,2, Richard Figura1

1CISS TDI GmbH, Deutschland; 2e.science group, GWDG, Göttingen, Deutschland

Die Förderung der Open-Data-Ideale in verschiedenen Branchen hat deutlich zugenommen.

Geografische Plattformen und Technologien wie: CKAN, DKAN, DATAVERSE, usw., die diese Ideale unterstützen, sind über verschiedene betriebliche Geschäftsprozesse verteilt. Viele von ihnen sind Full-Stack-Plattformen, die der Öffentlichkeit zugänglich sind aber in ihrer Umsetzung und Interaktion von anderen Systemen isoliert sind.

Wie kann man eine bessere Integration für diese isolierten Content-Management-Systeme oder Webanwendungen ermöglichen und gleichzeitig die enormen Potenziale von Open-Data nutzen?

CKAN-WIT [1] ist ein Wrapper-API-Python-Paket, das Entwicklern und IT-Business-Anwendern den Zugriff auf spezifische Metadaten-Informationen über zahlreiche offene Datenportale ermöglicht.

Es befasst sich mit den Herausforderungen der Bereitstellung und Verfügbarkeit verschiedener geografischer Informationen in Verbindung mit anderen Datensätzen, die über Zeiger auf die genaue Ressource aggregiert und gefiltert werden können.

Andere Webanwendungen können das Paket nutzen, um Open-Data-Zusatzfunktionen in ihrer Webanwendung bereitzustellen, ohne die Anforderungen eines eigenen Open-Data-Portals erfüllen zu müssen.

Wir würden gerne unsere Erfahrungen mit der Allgemeinheit über unsere Design-Thinking-Methoden und unsere Prozesse zur Vereinfachung und Annotation von Metadaten teilen.



Linked Open Geodata in GIS? Ein Überblick über Linked Geodata Open Source Software

Timo Homburg1, Florian Thiery2

1Hochschule Mainz, Deutschland; 2Research Squirrel Engineers, Deutschland

Die Stärke von Linked Open Data (LOD) ist die Verknüpfung von Informationen aus unterschiedlichsten dezentral gehosteten Wissensdomänen. Für die Geoinformatik haben sich beispielsweise community-basierende Datenrepositorien wie Wikidata, LinkedGeoData oder DBpedia gebildet.

Leider haben all diese Linked Data Ressourcen in der Geo-Community bisher leider nur niederrangige Bedeutung erlangt. Die Gründe dafür sehen wir in nicht vorhandenen, leicht bedienbaren Tools für: Datenintegration in das Semantic Web (Semantic Uplift), Datenzugriff (Semantic Downlift), fehlende Query Capabilities in GeoSPARQL und die Anreicherung von GIS Daten mit Semantic Web Daten.

In unserem Vortrag möchten wir Alternativen und Tools für diese Anwendungsfälle aufzeigen:

(1) Das SPARQLing Unicorn QGIS Plugin zum vereinfachten Querying von SPARQL Endpoints, Anreicherung von Geodaten mit Semantic Web Inhalten, Konvertierung von Geodaten in RDF zur Integration in RDF Stores und Bearbeitung/Reprojektion von semantischen Geodaten.

(2) postgis-jena und rdf4j-postgis die TripleStore Implementierungen um Query Capabilities, die aktuell noch nicht im GeoSPARQL Standard aber in PostGIS enthalten sind, erweitern.

(3) SemanticWFS erlaubt es die Ergebnisse von SPARQL Queries als FeatureTypes eines WFS oder auch über OGC API Features bereitzustellen und somit die Verbindung der beiden Welten Geospatial Semantic Web und GIS Umgebungen.



 
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