The intranet web application “Consulting Database Geology and Soil” (Beratungsdatenbank Geologie und Boden) is presented which was developed on behalf of the department Geology and Soil of the State Agency for Agriculture, Environment and Rural Areas of SchleswigHolstein (LLUR-SH). The application supports this department in managing their consulting services consistently and well structured in order to facilitate convenient access to all consulting data. The solution was implemented as a PHP-based subject-specific application integrated into the universal evaluation platform Disy Cadenza, thus utilizing Cadenza’s evaluation options as well as GIS functionalities for editing and visualizing geometries on the one hand and offering on the other hand an acquisition component for topical data tailored to the subject-specific requirements. Zusammenfassung Vorgestellt wird die Intranet-Web-Anwendung „Beratungsdatenbank Geologie und Boden“ (BRDB), die für die Abteilung Geologie und Boden des Landesamtes für Landwirtschaft, Umwelt und ländliche Räume des Landes Schleswig-Holstein (LLUR-SH) entwickelt wurde. Die Anwendung dient dazu, die von der Abteilung erbrachten Beratungsleistungen einheitlich und strukturiert zu verwalten, so dass der Zugang zu allen Beratungen komfortabel möglich ist. Die Umsetzung erfolgte als PHP-Fachanwendung, die in die Auswertungsplattform Disy Cadenza integriert wurde, um einerseits die Auswertungsfunktionalitäten und die GISTagungsband UIS 2017 71 Funktionen zur Geometrieerfassung und -darstellung in Cadenza zu nutzen und andererseits eine auf die fachlichen Anforderungen zugeschnittene Sachdatenerfassung anzubieten.
Hessian government offers a new, intuitive and quick search for information about Water protection areas and detailed data about water quality. The map.apps based application GruSchu (gruschu.hessen.de) integrates seamlessly with the ArcGIS based spatial data infrastructure at HLNUG. Currently, the application allows data analysis and visualization of up to 50,000 individual values of tabular views and a variety of chart types. Zusammenfassung Die hessische Umweltverwaltung bietet eine neue, intuitive und schnelle Suche nach Informationen zur Lage von Wasserschutzgebieten oder Daten zur Beschaffenheit des Grundwassers einzelner Messstellen an. Die Anwendung GruSchu (gruschu.hessen.de) auf Basis von map.apps integriert sich nahtlos in die beim HLNUG zur Verwaltung und Bereitstellung der Fachdaten eingesetzten ArcGIS Plattform von Esri. Die Anwendung ermöglicht aktuell die Datenauswertung und -visualisierung von bis zu 50.000 Einzelwerten über tabellarische Sichten und eine Vielzahl von Diagrammtypen. 1 GruSCHu – Grundlagen 1.1 Das HLNUG Das Hessisches Landesamt für Naturschutz, Umwelt und Geologie (HLNUG, www.hlnug.de) ist eine technisch-wissenschaftliche Umweltbehörde im Geschäftsbereich des Hessischen Ministeriums für Umwelt, Klimaschutz, Landwirtschaft und Verbraucherschutz. Fachleute verschiedener Disziplinen untersuchen und überwachen im HLNUG die Umweltmedien Wasser, Boden und Luft sowie die naturschutzrelevanten Lebensräume und Arten in Hessen. Außerdem nehmen sie zentrale Aufgaben für die Tagungsband UIS 2017 40 hessische Umweltverwaltung wahr wie zum Beispiel die Weiterentwicklung der Geodateninfrastruktur. Es werden Naturschutzdaten sowie Daten und Informationen zum Zustand und zur Veränderung der Umweltmedien erfasst, gesammelt, aufbereitet, bewertet und öffentlich zugänglich gemacht. Aus den Daten werden Konzepte, Handlungsempfehlungen und Gutachten erstellt. Auf dieser Basis berät das HLNUG Ministerien und andere Behörden wissenschaftlich, fachspezifisch und praxisbezogen. 1.2 GruSchu Die Aufgabe In Hessen wird der weit überwiegende Teil des Trinkwassers aus Grundwasser gewonnen. Zum Schutz dieser lebensnotwendigen Ressource dienen vielfältige Aktivitäten, wie die Ausweisung von Wasserschutzgebieten, die Beurteilung der Grundwassermenge und die Untersuchung und Sammlung von chemischphysikalischen Beschaffenheitsdaten des Grundwassers. Die Daten des im Rahmen des Landesgrundwasserdienstes unterhaltenen Grundwassermessnetzes müssen über das Intraund Internet für die Umweltabteilungen der Regierungspräsidien und das HLNUG einsehund auswertbar gemacht werden, wo sie die Grundlage für die Bewertung des natürlichen Grundwasserhaushalts sowie anthropogener und klimatisch bedingter Veränderungen bilden. 2 Die Lösung Basierend auf dem technologischen Grundgerüst einer Oracle-Datenbank, des ArcGIS for Servers, sowie map.apps Frameworks wurde eine Webanwendung implementiert, die den Fachanwendern sowohl im Intra-, als auch im Internet zur Verfügung steht. Die implementierten Suchmasken wurden mit Autovervollständigung und Vorschlagslisten versehen, um die Suche und Zusammenstellung der Ergebnisse einfach und intuitiv zu gestallten. Die anschließende Datenauswertung und -visualisierung von bis zu 50.000 Einzelwerten kann über tabellarische Sichten und eine Vielzahl von Diagrammtypen erfolgen. Durch Nutzung der Chart Library C3.js konnten die Linien-, Kreis-, Balkenund Piperdiagramme visuell ansprechend und interaktiv nutzbar gestaltet werden. Die Lösung basiert auf: • map.apps inkl. map.apps SDI-Extension Tagungsband UIS 2017 41 • ArcGIS for Sever • FME Die Entwicklungsumgebung für Webanwendung im HLNUG ist map.apps von der Firma con terra [Uhlenküken 2017], [Hackmann 2015] und bietet u.a. folgende Vorteile: • Schnelle Entwicklung von Web-Anwendungen • gemanagte und organisierte Apps in einer homogenen Betriebsumgebung • überwiegend Konfiguration • Anpassbarkeit durch Entwickler • Responsive Design • Unterstützung wichtiger Standards Die Aktualisierung der Grundwasseranalysen erfolgt kontinuierlich durch die Betreiber und Labore über Schnittstellen sowie Eingabetools. Stammdaten der Messstellen werden vom HLNUG gepflegt. 3 Funktionalitäten Das System bietet eine Darstellung von Messstellen auf einer interaktiven Karte. Messstellen können über eine räumliche oder über eine fachliche Suche (siehe Abbildung 1) gefunden und ausgewählt werden. Tagungsband UIS 2017 42 Abbildung 1: Fachliche Suche nach Messstellen Informationen zu einer oder mehreren Messstellen können tabellarisch (siehe Abbildung 2) oder grafisch angezeigt werden (siehe Abbildung 3). Abbildung 2: Beispiel einer tabellarische Anzeige von Messdaten Tagungsband UIS 2017 43 Abbildung 3: Beispiel einer grafischen Anzeige von Messdaten 4 Fazit und Ausblick GruSchu (gruschu.hessen.de) dient in erster Linie als zentrale Auskunftsplattform für Fachanwender der Unteren Wasserbehörden, Regierungspräsidien und dem HLNUG selbst. Aber auch interessierte Bürger können jetzt Informationen zur Lage von Wasserschutzgebieten, oder Daten zur Beschaffenheit des Grundwassers einzelner Messstellen abrufen und sich ausführlich informieren. Eine Vielzahl wasserwirtschaftlicher Sachdaten von Messstellen oder Gewinnungsanlagen können tabellarisch ausgegeben und über unterschiedliche Diagrammtypen anschaulich dargestellt, analysiert und für die weitere Verarbeitung genutzt werden. Grundlage hierfür bilden unter anderem die Fachdatenbanken des HLNUG der Bereiche Grundwasser und Wasserschutzgebiete sowie die Daten der Regierungspräsidien zu den Gewinnungsanlagen und den Wasserschutzgebieten. Durch die Verknüpfung mit weiteren räumlichen Daten aus den Bereichen Landnutzung oder Hydrogeologie lassen sich zudem wertvolle neue Erkenntnisse gewinnen. 5 Literaturverzeichnis Hackmann, Ralf (2015): Building and managing next generation geo apps. Geospatial World Forum 2015, Lisbon. https://geospatialworldforum.org/speaker/SpeakersImages/%20Ralf%20Hackmann.pdf (zuletzt aufgerufen 28.08.2017) Tagungsband UIS 2017 44 Uhlenküken, Christoph (2017): „map.apps Innovative Apps für Web und Mobile“ , https://www.conterra.de/mapapps (zuletzt aufgerufen 27.08.2017)
The GSBL (Joint Substance Data Pool of the German Federal Government and the German Federal States) is a chemical information system that has been operated together with the federal states and the German Environment Agency (Umweltbundesamt) for more than 20 years. The system was conceived primarily for use in authorities for a wide range of questions regarding chemicals. In 2003 the database GSA (Hazardous Substances Directive) was added. It should now be possible, for example, for the fire brigade to use this database for its purposes. It was also tried in the following years, the GSBL and the GSA to spread and new target groups to open up. The GSBL was made available in the Extranet of the police and applied to trade fairs. From 2014, the GSA was then designed as an app and tailormade for the fire brigade. A further application was made available in Spring 2017. The app is now also offered for the PC as GSAdesktop with different user profiles and more substances. Zusammenfassung Der GSBL (Gemeinsamer Stoffdatenpool Bund/ Länder) ist ein Chemikalieninformationssystem, das seit mehr als 20 Jahren im Umweltbundeamt zusammen mit den Bundesländern betrieben wird [GSBL 2016]. Konzipiert wurde das System hauptsächlich für den Einsatz in Behörden für die unterschiedlichsten Fragestellungen in Bezug auf Chemikalien und Einsatzzwecke. In 2003 kam der Tagungsband UIS 2017 155 Datenbestand GSA (Gefahrstoffschnellauskunft) hinzu. Damit sollte es nun beispielsweise der Feuerwehr möglich sein, diese Datenbank für ihre Anforderungen zu nutzen. Es wurde auch in den folgenden Jahren versucht, den GSBL und die GSA weiter zu verbreiten und sich neue Nutzergruppen zu erschließen. So wurde der GSBL im Extranet der Polizei verfügbar gemacht und auf Messen beworben. Ab 2014 wurde die GSA dann als App konzipiert und für die Feuerwehr passgerecht konfektioniert. Eine weitere Anwendung wurde im Frühjahr 2017 zur Verfügung gestellt. Die App wird nun auch für den PC als GSAdesktop mit verschiedenen Nutzerprofilen angeboten. 1 Überblick zu Anwendungen im Chemikalienumfeld Abbildung 1: 20 Jahre GSBL Eine Chemikaliendatenbank ist eine große Sammlung der verschiedensten Stoffe mit ihren jeweiligen Merkmalen. So haben Stoffe, Identmerkmale, Stoffeigenschaften, Rechtseigenschaften, Physikalisch-Chemische Daten, Daten zum Umweltverhalten, zur Ökotoxikologie, usw. Insgesamt finden sich im GSBL 320 000 Stoffe mit jeweils bis zu 450 Merkmalen. Es gibt Stoffe, die nahezu vollständig mit Daten gefüllt sind, während bei anderen Stoffen lediglich ein Identifizierungsmerkmal vorhanden ist. Tagungsband UIS 2017 156 Benzol hat beispielsweise 60 Angaben zur Siedetemperatur, 313 Angaben zum Brechungsindex und 320 Angaben zur relativen Dichte. An der Stelle „ticken“ Chemiker komplett aus und sind vollkommen begeistert (sehr unwissenschaftlich formuliert aber wahr). Für den Fachbetreuer der Datenbank und ihrer Inhalte, bedeutet es jedoch diese Daten für den Anwender zielgruppenrelevant aufzubereiten. Abbildung 3: Vielfalt der Zielgruppen im Umfeld der Chemikalienanwendungen Die Datenbank wurde über Jahre hinweg aktualisiert, verbessert, qualitätsgesichert und den Ländern zur Verfügung gestellt. Der Benutzerkreis schwankte um 650 Personen. Dort schon inklusive war die Benutzung durch Ersteinsatzkräfte. Abbildung 2: Vielfalt der Merkmale von Stoffen Tagungsband UIS 2017 157 Für die Feuerwehr gab es mittlerweile schon eine besonders angepasste Sicht auf die Daten, aber die Benutzeroberfläche war immer noch stark an die der Chemikaliendatenbank angelehnt und somit nicht ideal. Abbildung 4: GSBL und seine Anwendungen In 2012 entstand die Idee, in Zusammenarbeit mit der Feuerwehr eine Anwendung genau für diese Zielgruppe zu erstellen. Es sollte eine Webanwendung sein, die genau auf diesen Personenkreis zugeschnitten ist. Die Idee, den Einsatzkräften eine App mit den benötigten Daten zur Verfügung zu stellen, wurde dann 2013 konkretisiert und bis Ende 2014 in Form der GSAapp realisiert. Im Anschluß daran wurde die Anwendung GSAdesktop für spezialisierte Einsatzkräfte für den Einsatz am PC im Einsatzwagen entwickelt.
The inspire specifications to implement a spatial data structure in Europe, combined with the official regulations, led to a significant increase of GIS development projects in the German administration. Therefore, the nature protection administration in the German federal state of Rhineland-Palatinate relaunched a project to completely rebuild their landscape information system. The modelling is based on feature catalogues formally modelled as UML diagrams (Enterprise Architect Models). Web apps, build automatically from the application scheme (using the ISO 19xxx standards), contribute to a platform for the management of the geodata in a distributed and heterogeneous environment. The presentation highlights a practical overview of the components, how administrative geodata will be managed with the help of “open source” software in the near future. Moreover, some software tools are presented, building readable and publishable feature type catalogues and XML schemes to define normalized interfaces for third parties. Zusammenfassung Die Anforderungen und Entwicklungen, die von INSPIRE ausgehen, haben in der Verwaltung einen Entwicklungsschub ausgelöst. Die Naturschutzverwaltung von Rheinland-Pfalz hat im letzten Jahr die Neuentwicklung ihres Landschaftsinformationssystems (LANIS) begonnen. Die Neumodellierung wurde mit UML als Objektartenkatalog dokumentiert. Aus dem Modell werden automatisiert lauffähige Web-Software-Komponenten erzeugt. Das dem Modell zu Grunde liegende Anwendungsschema wird entsprechend den ISO 19xxx Standards fortlaufend aktualisiert und erweitert. Der Vortrag beschreibt den auf freien Software-Werkzeugen basierenden Baukasten. Die Fortschreibung des Objektartenkataloges und die effektive Pflege der Geofachdaten in Rheinland-Pfalz wird so auch ohne Mitwirkung von IT-Experten möglich. Tagungsband UIS 2017 139 1 Einführung Wenn man für eine überschaubare Fachverwaltung eines Bundeslandes über einen langen Zeitraum die Verantwortung für die Datentechnik trägt, gewinnt man einen besonderen Blick auf die Entwicklungsgeschichte der GIS-basierten Datenverarbeitung [Dempsey, C. 2012] aus praktischer Sicht. 1.1 Geometrielose Geodaten In Phase I (etwa bis 1995) wurden Daten noch ohne Geometrien in dateibasierten Datenbanken (mit Bezug zu Kartenblättern über Kennungen) gesammelt. In Rheinland-Pfalz (RP) wurde z. B. die Biotopkartierung als Eigenentwicklung (eine in C programmierte Datenbankanwendung, genannt Geobase) vorgehalten. Dies erlaubte, die Datenbank auszuwerten und diese Auswertungen in der Karte manuell nachzuvollziehen. 1.2 Experten-GIS In Phase II (ca. 1995 – 2000) wurde GIS eingeführt zu den Fachdaten wurden die Geometrien erfasst. Mit dem GIS Programm Arc/Info auf einer unix workstation konnten umfangreiche Planungsaufgaben am Computer durchgeführt werden. Diese Phase war geprägt durch die ausschließliche Übernahme der Aufgabe durch Experten. Die Algorithmen wurden individuell erstellt, die Daten wurden extra dafür aufbereitet. Die Hardware war extrem teuer und der Austausch von Daten war auf wenige Spezialisten beschränkt, die im „handshake“-Verfahren miteinander kommunizierten. Das Datenmodell war die „Geheimwissenschaft“ der IT-Experten. 1.3 Desktop-GIS Phase III (2000-2010) bezeichnen wir hier als die Phase der aufkommenden DesktopGIS Systeme. Die Fa. ESRI lieferte mit Arc/View und dem Datenformat shape das Treibmittel für eine rasante Entwicklung. Plötzlich waren überall Daten gefragt. Das Datenmodell war nicht mehr nur Privatsache der IT-Experten. Gleichzeitig war es nun möglich, auch die Datenerfassung zu automatisieren. Nun konnten Fachleute, z. B. Biotopkartierer, selber Daten mit Anwendungen erfassen. Der Bedarf nach einem verständlichen Datenmodell zusammen mit Werkzeugen zur einfachen Erfassung entstand. Die Fa. Conterra entwickelte daher für die Natur-schutzverwaltung NRW das System OSIRIS als kompletten Baukasten: Tagungsband UIS 2017 140 • Objektarten, Attribute und Schlüssellisten definieren das Datenmodell • die Metadaten über das Datenmodell (Kartierverfahren genannt) konnten weiter verwendet werden • aus dem Kartierverfahren können frei definierbare Erfassungsmasken erstellt werden • professionelle GIS-Standard-Werkzeuge unterstützen die Erfassung neuer Objekte bzw. die kontinuierliche Pflege existierender Daten. Für eine Fachverwaltung ergab sich eine sehr produktive Ausstattung. Schon früh wurde xml als eines der möglichen Austauschformate in RP genutzt. Die Umweltverwaltungen der Bundesländer genießen über eine Vereinbarung einen gegenseitigen Austausch von Technologie (Vkoop UIS). So gelangte das OSIRIS System zur Naturschutzverwaltung von Rheinland-Pfalz. Ergänzt wird das Kartierverfahren durch eine Datenverwaltung auf einem Informix Datenbank-Server. Auf diesem ist das Datenmodell implementiert. Die Pflege des Datenmodells ist eine Dienstleistung der Fa. Conterra. Eine in ArcGis integrierte Oberfläche erlaubt die Datenverwaltung auf dem zentralen Datenbank-Server und steuert das geregelte IN/OUT der Daten. Für die Bedienung ist IT Fachpersonal nicht mehr zwingend notwendig. In Rheinland-Pflalz wird hierfür Naturschutzfachpersonal eingesetzt, damit eine Beurteilung der Datenqualität so mit einfließen kann. Wie ausgeführt, ist eine Fachverwaltung ein kleines Universum für sich. Daten werden von Fachleuten (aus Büros) gesammelt, die Teil des Gesamtsystems sind. Sie verwenden die Software-Komponenten und kennen sich aus. Auch die Datennutzer gehören zum selben Anwenderkreis. Geo-Daten wurden in RP zunehmend auch im Internet dokumentiert und dort verfügbar gemacht. Dafür wurde das Datenmodell stark vereinfacht, d. h. wesentliche Attribute wurden in nur einer Tabelle zusammengefasst. Inzwischen ist die Produktionsdatenbank in RP eine PostgreSQL Datenbank geworden und darauf arbeitet ein Kartenclient (mapserver) die ständig wachsende Abfrageflut ab. Nach zehnjähriger Nutzung des Systems sollen zukünftig durch den Einsatz des neuen Systems folgende Nachteile vermieden werden: zum einen das streng hierarchisch ausgelegtes relationales System, was zu stark verschachtelten Datenstrukturen führt, und zum anderen die fehlenden Möglichkeiten einer verständlichen Tagungsband UIS 2017 141 Modelldokumentation. Ein Beispiel für die nötige Verschachtelungstiefe des Attributs „Tierart“ zeigt der folgende Auszug aus dem Datenmodell: .... 1.4 Web-GIS Phase IV (ab 2010) bezeichnen wir als die Phase der aufkommenden Web-GIS Systeme. Die in Abschnitt 1.3 benannten Nachteile des OSIRIS-Baukastens wurden erst deutlich mit der Erweiterung der Anwender auf Nutzer außerhalb des Fachstrangs. Wesentlich für Phase IV ist jedoch, dass sich in der Geowelt weltweit einheitliche Standards herausbilden mussten, um im Web Anwendungen effizient betreiben zu können. Anders als bei der Katasterund Vermessungsverwaltung, die als Lieferant von Geobasisdaten auf den Datenaustausch mit der Geowelt angewiesen ist, war für die kleine Naturschutzwelt ein Übergang auf Standards zur Zeit der Einführung von inspire noch nicht essentiell notwendig. Dies hat sich geändert. Ausschlaggebend dafür sind folgende Gründe: • bei der Einbeziehung anderer Verwaltungen, wie z. B. in Zusammenarbeit mit verschiedenen Eingriffsverwaltungen bei Kompensationsmaßnahmen, zeigten Tagungsband UIS 2017 142 sich in Phase III deutlich Nachteile bei der Dokumentation, der Beschreibung des Fachmodells und der Darstellung von Schnittstellen. • die ersten großen Datenkonsumenten, die durch inspire entstanden sind, bedürfen umfangreicher Fachdokumentation. Die Art und Weise, das Datenmodell zu erstellen und zu beschreiben, entwickelte durch die EUVorschriften entsprechende Vorbildfunktion. Anders als beim AAAModell der Vermessungsverwaltungen, ebenfalls als Anwendungsschema modelliert, hat inspire im Naturschutz einen entscheidenden Vorteil: Es ist wirklich einfach geworden! Das ist überraschend und gut. Phase Charakterisierung I: Nur Datenbank Interne Datenrecherche möglich II: Workstation Arc/Info Spezialisten-GIS: Interne Planungsunterstützung III: Desktop-GIS + web-mapping Erleichtertes Datenhandling: Daten werden von Externen erhoben und genutzt (shape) IV: Inspire – standardisiertes Datenmodell und Webservices Einstieg in echtes e-government: Umfassender Datenaustauch Tabelle 1: Übersicht zu GIS-Phasen der Rheinland-Pfälzischen Naturschutzverwaltung 1.5 e-government Ein letzter Grund für die Umstellung auf mehr Standards sei abschließend noch angeführt: die zunehmende Personalknappheit in der Verwaltung bei wachsenden Aufgaben. Deshalb prognostizieren wir für die nächste Phase eine zunehmende Automatisierung von Verwaltungsprozessen, bis hin zur vollständigen Übernahme von Aufgaben durch den Computer. Wenn hierbei mehrere Verwaltungsstellen betroffen sind, geht das nicht ohne klare Vereinbarungen – also Standards. Dabei ist die Vereinheitlichung und Dokumentation des Datenmodells noch der einfachste Aspekt. Viel schwieriger ist die Harmonisierung der unterschiedlichen Vokabularien – Techniken des semantischen web könnten hier helfen. Natürlich sollte die Möglichkeit, schnell und effektiv eine Datenbankmodellierung und Erfassungsmöglichkeit zu generieren, weiter die Produktivität in der Naturschutzverwaltung vorantreiben. Im nächsten Abschnitt wird der Übergang von Phase III zu Phase IV in Rheinla
Nowadays, thesauri are unavoidable bridges for semantic meshups between several domains. So they can be considered also as knowledge kernels of intelligent (environmental) information systems. Since information „lives” (changes quickly), the quality of involved thesauri and relaying information systems depends on their up-to-dateness. In this contribution we present a web service and sketch a method how thesaurus modifications can be propagated to any number of connected semantic stores, allowing information to be meshed up using current items. This allows for an effective “information governance” of thesauri-connected information sources and thereby enhances the efficiency of information retrieval. Zusammenfassung Thesauri sind heute unverzichtbare Brücken zur semantischen Verknüpfung unterschiedlicher Domains und bilden damit auch ein Kernstück intelligenter Umweltinformationssysteme (UIS). Da Informationen „leben“, d.h. sich sehr schnell verändern, wird die Qualität der involvierten Thesauri und der sich darauf abstützenden UIS direkt daran messbar, wie aktuell deren Daten gehalten sind. In diesem Beitrag werden ein Service und eine Methode skizziert, wie Thesaurus-Modifikationen an (grundsätzlich) beliebigen „Semantic Stores“ nachgezogen und abgefragt werden können. Dies gestattet eine effektive „Information Governance“ via Thesauri angebundener (Umwelt-)Informationsquellen und erhöht damit die Qualität und die Effizienz der Informationsgewinnung. Tagungsband UIS 2017 178 1 Thesauri als RDF-Wissensbasen für Umweltinformationen Seit Jahrhunderten verwenden Naturwissenschaftler formale Klassifikationen, insbesondere Taxonomien, um die von ihnen untersuchten „Gegenstände“ eines Wissensgebiets zu ordnen und zueinander in Beziehung zu setzen. Laut aktueller Wikipedia ist eine Taxonomie (griechisch τάξις bzw. táxis ,Ordnung’ und νόμος bzw. nómos ,Gesetz’) ein einheitliches Verfahren oder ein Modell (Klassifikationsschema), mit dem Objekte nach bestimmten Kriterien klassifiziert, das heißt in Kategorien oder Klassen (auch Taxa genannt) eingeordnet werden. Naturwissenschaftliche Disziplinen verwenden den Begriff der Taxonomie für eine in der Regel hierarchische Klassifikation (Klassen, Unterklassen usw.). Eine Taxonomie kann somit auch als hierarchisch organisiertes kontrolliertes Vokabular aufgefasst werden. Ein Thesaurus ist eine Taxonomie, in der neben der hierarchischen Klassifikation („Unterbegriff“/“Oberbegriff“) weitere wohldefinierte Relationen zwischen den Begriffen definiert sind. Seine Verwendung ist sinnvoll (und oft notwendig), wenn sich Experten über gemeinsames Wissen verständigen und dieses erweitern wollen. Ein Thesaurus beschreibt die wesentlichen Begriffe („Concepts“) eines Wissensgebietes und wesentliche Relationen dieser Begriffe zueinander. Als wesentliche Relationen haben sich dabei neben den Oberbzw. Unterbegriffsrelationen die Synonymrelation („ist synonym zu“) einschließlich eines zu verwendenden Spitzenbzw. Referenz-Begriffs („top term“) sowie die Verwandtschaftsrelation („ist verwandt mit“) etabliert. Durch die im Vergleich zu Taxonomien zusätzlichen Relationen (Synonym und Verwandtschaft) sind Thesauri adäquater für die Kommunikation zwischen Menschen (und Menschen helfenden Maschinen), die i.a. eine durch Synonyme und Unschärfe geprägte Kommunikation pflegen. RDF zur Darstellung von Semantic Stores Zur systematischen Speicherung, insbesondere aber zum effizienten Wiederfinden elektronisch gespeicherter Aussagen haben sich im Unterschied zu relationalen Datenbanken (die zum schnellen Wiederfinden von DATEN sehr gut geeignet sind) so genannte Triple Stores – im folgenden als Semantic Stores bezeichnet – bewährt. Das entsprechende, seit 2001 standardisierte und inzwischen sehr weit verbreitete Tagungsband UIS 2017 179 Rahmenkonzept heißt RDF (Ressource Description Framework) [W3C, 2001] und bildet heutzutage die Grundlage für sog. Linked Data, die im allgemeinen eine höhere Dateninteroperabilität als relational basierte Datenmodelle gewährleisten. SKOS (Simple Knowledge Organisation System) zur Formalisierung von Thesauri und Taxonomien SKOS ist eine vom W3C als Empfehlung veröffentlichte, auf RDF und RDF-Schema (RDFS) basierende formale Sprache zur Kodierung von Thesauri, Klassifikationsschemata, Taxonomien oder anderen kontrollierten Vokabularen [W3C, 2009]. Mit SKOS wird ein konzeptionelles Modell bereitgestellt, das die einfache Veröffentlichung und Kombination strukturierter und maschinenlesbarer kontrollierter Vokabulare für das Semantische Web ermöglicht. Es beinhaltet eine Zusammenstellung von Standards und Spezifikationen zur Unterstützung von Wissensorganisationssystemen („Knowledge Organisation Systems“), so dass taxonomische Information systematisch zu einer standardisierten Begriffsnavigation genutzt werden kann. Mit SKOS wurden inzwischen zahlreiche Thesauri auch für den Bereich von Umweltinformationen entwickelt bzw. exisitierende in SKOS umgewandelt und veröffentlicht, z.B. AGROVOC [Rajbhandari, 2012], EARTH [Albertoni, 2010], GEMET [Eionet, 2009], REEGLE [REEEP, 2005] und UMTHES [UMTHES, 2017]. Zur Aktualität semantischer Technologien Semantische Technologien (im weiteren Sinne) werden eingesetzt, seit es Computer gibt. Dabei geht es ganz allgemein darum, die Bedeutung von Daten durch ihre Metadaten darzustellen. Ein großen Aufschwung erlangte die Forschung zu semantischen Technologien mit der immer stärkeren Nutzung des Internet zum Ende der 1990ger Jahre und mit der Etablierung des Begriffs „Semantic Web“ durch Tim Bernerns-Lee im Jahr 2001 [Berners-Lee, 2001]. Parallel zu den weiterhin sichtbaren, aber weniger spektakulären Forschungsaktivitäten wurden durch die enorme wirtschaftliche Bedeutung des Internet und die Konsolidierung der GAFAM-Unternehmen (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft) sowie IBM semantische Technologien verstärkt in deren Suchsystemen eingesetzt [Cardinal, 2012], [Everhart, 2012] und durch die Anwender (wenn auch Tagungsband UIS 2017 180 unbemerkt, d.h. implizit) genutzt. Zur Sicherung und Verbesserung der Qualität der sich immer weiter vergrößernden und konföderierenden (Zusammenschließen verschiedener) Wissensbestände ist es aus Sicht der Autoren unabdingbar, insbesondere die explizite Arbeit mit Thesauri durch geeignete Technologien und Services zu unterstützen. Dies trifft insbesondere auch für den Bereich der Umweltinformationssysteme zu, wo einschlägige Thesauri bereits seit fast 20 Jahren existieren, heute aber weiterhin gepflegt und noch mehr genutzt werden sollten. SKOS ist seit 2009 der von W3C empfohlene Standard für die Modellierung von Thesauri. Durch seine niedrige Verständnisschwelle und gleichzeitige Universalität bietet er eine geeignete Brücke zwischen unterschiedlichen Thesauri und vereinfacht dadurch die Begriffsnavigation. 2 SKOS-Thesauri zur Taxonomy Governance von Umweltinformationssystemen SKOS-Thesauri können aus älteren Thesauri gewonnen oder ganz neu entwickelt werden. Laut [Abecker 2011] „versprechen semantische Technologien, in Kombination mit bewährten Daten-Management-Ansätzen, einen einfachen begriffsbasierten Informationszugang, ähnlich dem, den man von Google kennt“.In [Abecker 2012] wird unter anderem gezeigt, wie SKOS-Thesauri dank des LusTRE-Prototyps im eENVplus-Framework als Interlinking-Brücken für Daten aus Umweltinformationssystemen gewinnbringend eingesetzt werden können. Dabei wurde eine effiziente semantische explorative Suche realisiert, bei der eine gezielte Datenexploration via „interlinked“ (verknüpften) Begriffe ermöglicht wird. Beide genannte Arbeiten demonstrieren, wie Thesauri als semantische Techologien bei der Nutzung von Umweltinformationssystemen gewinnbringend eingesetzt werden können. Thesauri, aber auch Taxonomien können somit als eine wesentliche Brücke zwischen Daten und Nutzer im Bereich UIS angesehen werden. Die Qualität von Taxonomien, bzw. Thesauri hängt u.a. davon ab, wie aktuell die darin verlinkten Begriffe gehalten werden. Hinsichtlich des Automatisierungsgrades ihrer Aktualisierung können dabei unterschiedliche Vorgehensweisen eingesetzt werden, wobei wir in automatische, semi-automatische und manuelle Aktualisierung Tagungsband UIS 2017 181 unterscheiden, welche die Aktualisierung von Namen, Begriffen und Relationen, sowie die Löschung, Archivierung und Schaffung neuer Konzeptschemata („Concept Schemes“, vgl. [W3C, 2009]) betrifft. Obwohl eine automatische Anpassung auf den ersten Blick sehr erwünscht zu sein scheint („die Maschine macht alles“), können dabei eine Reihe von Anomalien (veraltetete, unvollständige oder teilwidersprüchliche Inhalte) entstehen, die, wenn nicht entdeckt, „offiziell“ geteilt und damit fehlerhaft „konsolidiert“ werden. Dies ist oft dann der Fall, wenn das anpassende System keine automatische logische Überprüfung gewährleistet. Da Thesauri grundsätzlich von Menschen für Menschen erstellt werden, sollten auch Menschen ggf. vorgeschlagene Modifikationen freigeben, bevor diese offiziell geteilt werden. Letzteres fällt unter „semiautomatische“ Anpassung und setzt voraus, dass das Thesaurus-Pflege-System eine entsprechende Workflow-Infrastruktur zur Verfügung stellt. Aufgrund der starken Semantikbezogenheit von Taxonomien und Thesauri ist aber die aktuell noch recht gut verwendete und verberietet Methodik die manuelle. Hier werden im Thesaurus-Pflegesystem Namen und Relationen manuell modifiziert. Einige Systeme unterstützen eine zweistufige Methode, bei der auch nach menschlichen Modifikationen in einem Workflow in einer zweiten Phase diese Modifikationen angenommen oder abgelehnt werden können. Taxonomy Governance und ein Anwendungsszenario Unter „Taxonomy Governance“ sollen in diesem Beitrag alle Methoden verstanden werden, die eingesetzt werden, um taxonomische Information in einem Unternehmen zu behandeln und aktuell zu halten. Diese Definition ist stark an die für „Information Governance“ [Smallwood 2014] angelehnt. Das in diesem Beitrag vorge
In this paper, location-based mAR applications covering different domains of risk and crisis communication in disaster management are presented. The applications discussed are already in use in the context of flood management and urban disaster and safety management. Benefits as well as challenges of these applications regarding risk and crisis communication in disaster management are discussed. Zusammenfassung In diesem Beitrag werden geobasierte mAR-Anwendungen vorgestellt, die verschiedene Anwendungsbereiche des Katastrophenschutzes umfassen. Die beschriebenen Anwendungen werden bereits im Kontext des Hochwasserschutzes und der Sicherheit in Smart Cities eingesetzt. Die Vorteile und Nutzen dieser Anwendungen sowie bestehende Probleme und Herausforderungen für die Risikound Gefahrenkommunikation im Katastrophenschutz werden diskutiert.
In this document, two different and innovative approaches are presented which support the acquisition and processing of environmental data both in field applications as well as in further processing in a central office. The developed system for biotope mapping is provided and maintained as a clientserver application. The developed system fetures a multi tier architecture with clear differentiation bewteen data persistence, business logic and the user interface. Central data storage avoids inconsistencies and redundancies in the database. By directly integrating a server-based GIS component for the visualization of the biotope objects in a map view, an overview is provided for surrounding biotopes and geospatial data. The presented monitoring solution was based on the requirement for data collection, visualization, further data processing and analysis as well as reporting of management data of water and soil associations in the area of water maintenance. In this process, data collected by a vehicle in the field is visualized in real-time. The combination of hardware a data logger and a tablet device and software for mobile capture and display, as well as downstream processing and GIS analysis can also be used to control the management of mobile objects in various operating modes. Zusammenfassung In diesem Dokument werden zwei unterschiedliche und innovative Ansätze vorgestellt, die die Erfassung und Bearbeitung von Umweltdaten sowohl im Feldeinsatz als auch bei der weiteren Bearbeitung in einer Zentrale unterstützen. Das entwickelte System zur Biotopkartierung wird als Client-Server-Anwendung zentral bereitgestellt und gepflegt. Im entwickelten System wurde großer Wert auf eine Tagungsband UIS 2017 121 saubere Trennung zwischen den Schichten der Datenhaltung, der Geschäftslogik und der Benutzerschnittstelle gelegt. Die zentrale Datenhaltung vermeidet die Entstehung von Inkonsistenzen und Redundanzen im Datenbestand. Durch die direkte Integration einer serverbasierten GIS-Komponente zur Visualisierung der Biotopobjekte in einer Kartenansicht ist der Überblick auf umgebende Biotope, Geobasisdaten und Geofachdaten gewährleistet. Ausgangssituation der vorgestellten Monitoringlösung ist die Anforderung zur Datenerfassung, Visualisierung und einer weiteren Datenverarbeitung und -analyse sowie die Datenausgabe von Bewirtschaftungsdaten von Wasserund Bodenverbänden im Bereich der Gewässerinstandhaltung. Dabei werden mobil im Feld von einem Fahrzeug erfasste Daten in Echtzeit visualisiert. Auch das Controlling von ortsveränderlichen Objekten in verschiedenen Betriebszuständen wird durch die Kombination aus Hardware einem Datenlogger und einem Tablet-Device und Software für die mobile Erfassung und Darstellung sowie die nachgeordnete Prozessierung und GIS-Analyse ermöglicht. 1 Ausgangssituation und Motivation In diesem Abschnitt werden die unterschiedlichen Rahmenbedingungen und die zu erreichenden Ziele aus Sicht der verschiedenen Auftraggeber für das Monitoring von Daten im Bereich der Gewässerinstandhaltung und bei der Verwaltung von Biotopdaten beschrieben. 1.1 Gewässerinstandhaltung mit gl-move Mobile Die Instandhaltung von Gewässern ist ohne technische Unterstützung im Feldeinsatz nur schwer denkbar. Im Rahmen des Vortrags und dieser Zusammenfassung liegt der Schwerpunkt allerdings nicht auf den Maschinen, die für diese Arbeiten benötigt werden. Vielmehr wird ein softwaregestütztes Erfassungsund Auswertungssystem vorgestellt, mit dessen Hilfe die Prozesse sowohl im Feld als auch bei der weiteren Datenverarbeitung aus Datenausgabe unterstützt werden. Tagungsband UIS 2017 122 Abbildung 1: Schlepper zur Gewässerpflege beim Wasserund Bodenverband Dosse Jäglitz „Wann? – Wie weit? – Wie lange? – Wie oft? mit gl-move werden Prozesse überall dort transparent, wo ein Controlling des Einsatzes von ortsveränderlichen Objekten in verschiedenen Betriebszuständen notwendig ist. Die Zustandsdokumentation erfolgt automatisch bei der Durchführung von Arbeiten als digitaler, verorteter Datensatz. Das ermöglicht eine zeitnahe und flexible Auswertung nach unterschiedlichen Parametern und unterstützt so die Optimierung vom Betriebsabläufen. Das Gesamtsystem besteht aus einem Datensammler, der GPS-Positionen gemeinsam mit Betriebsparametern speichert und einer Software, die eine kartenbasierte Auswertung innerhalb des geographischen Informationssystems ArcGIS ermöglicht. gl-move integriert die von einem im Fahrzeug eingebauten Datenlogger aufgezeichneten Informationen für eine weitere Verarbeitung in der ArcGIS® Umgebung. Werkzeuge für die Filterung und Auswertung der Daten werden über das GIS bereitgestellt. Der Transport der Daten in das zentrale Auswertesystem kann sowohl manuell per Speicherkarte als auch über eine Fernübertragung, erfolgen. gl-move unterstützt den Anwender beim Import der Daten vom Datenlogger ins GIS mit Datenprüfungen zur Qualitätssicherung der Daten. Das Programm kann durch den Anwender für unterschiedliche Einsatzfälle über Parameter über eine Steuerdatei konfiguriert werden. Die erzeugten Daten können nach dem Import im GIS mit Standardlegenden oder nach individuellen Vorgaben visualisiert werden. Der Kernbereich von gl-move ist die Auswertung der Daten und das Reporting. Verschiedene Filter erlauben es, Daten gezielt anzusprechen und für Auswertungen und statistische Darstellungen vorzubereiten. So können Berichte z. B. über Zeit, Ort, Stecken oder Betriebszustände erzeugt werden. Tagungsband UIS 2017 123 Auswertungsergebnisse werden über ExcelExporte für die Weiterverarbeitung verfügbar gemacht. Weitergehende Auswertungen mit Standardfunktionen von ArcGIS sind jederzeit möglich.“ [gl-move: Überblicksdarstellung 2017] 1.2 Biotopkartierung bei der Deutschen Bundesstiftung Umwelt Die DBU Naturerbe GmbH als Unternehmen innerhalb der Deutschen Bundesstiftung Umwelt hat im Spannungsfeld der Themen Umweltund Naturschutz und der Erhaltung und Renaturierung vielfältige Aufgaben zu realisieren: „Die gemeinnützige Naturerbe-Tochter der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU), wird 70 großräumige Liegenschaften – rund 69.000 Hektar in zehn Bundesländern – langfristig für den Naturschutz sichern. Diese Naturerbeflächen, bei denen es sich überwiegend um ehemalige Militärübungsplätze handelt, werden der DBU Naturerbe GmbH dazu in den nächsten Jahren nach und nach übergeben. [...] Die Hauptziele der DBU Naturerbe GmbH sind die Förderung und der Erhalt des heimischen Reichtums an Tierund Pflanzenarten in unterschiedlichen Lebensräumen. Zudem möchte sie ein nachhaltiges Naturbewusstsein in der Bevölkerung fördern. [DBU Naturerbe: 69.000 Hektar für den Naturschutz 2017] Als zentrales Werkzeug zur Verwaltung der mit diesen Aufgaben zusammenhängenden Prozessen setzt die DBU Naturerbe GmbH dabei das folgende System ein: „NaMIs ist das zentrale Datenmanagementund Auskunftssystem der DBU Naturerbe GmbH, zur Erfassung und Analyse der Ergebnisse der Biotopkartierung mit einer prozessorientierten Plattform für das Flächenmanagement und einer WebGISKomponente. Es dient dazu die Koordination des naturschutzfachlichen und betrieblichen Managements auf allen DBU Naturerbeflächen zu unterstützen.“ [NaMIs: Über NaMIs 2017] Tagungsband UIS 2017 124 Abbildung 2: Zugang NAMIS der DBU für Mitarbeiter Abbildung 3: Module und Aufgaben im System NaMIs Monitoring: Das Monitoring der verwalteten Flächen ist eine künftige Aufgabe und aktuell im Aufbau begriffen. Da die Erfassung der relevanten Flächendaten aktuell durchgeführt wird, kann das flächendeckende Monitoring erst als Folgeprozess dieser Erfassung eingeführt werden. Tagungsband UIS 2017 125 Liegenschaftsverwaltung: In diesem Bereich werden Flurstücke und Eigentumsinformationen verwaltet, die die von der DBU Naturerbe GmbH verwalteten Flächen betreffen. Biotopverwaltung: Das Kernstück der im Vortrag vorgestellten Lösung stellt die Biotopverwaltung dar. Diese besteht zum einen aus einer Oracle-basierten Datenbank, in der flächendeckend die verwalteten Naturerbeflächen und die darauf befindlichen Biotope und Lebensformen erfasst sind. Der andere Teil besteht aus einer integrierten GIS-Komponente, welche die räumlichen Biotopinformationen und kartenzentrierte Funktionen bereitstellt. Waldmanagement: Ausgehend von einer durchgeführten Bestandserfassung im Rahmen einer Forsteinrichtung werden in diesem Modul die waldbezogenen Biotopinformationen ermittelt. Aus einer darauf fußenden Defizitanalyse werden in NaMIs gezielte Maßnahmen abgeleitet, durch deren Durchführung die Mängel vermindert oder abgestellt werden können. Offenland: Die Aufgaben, die mittels NaMIs in diesem Bereich durchgeführt werden, entsprechen denen im vorhergehenden Modul. Gewässermanagement: Im Bereich des Gewässermanagements werden schwerpunktmäßig räumliche und fachliche Informationen zu Vernässungsprojekten verarbeitet. Besucherlenkung: In diesem Baustein des Informationssystems ist die Erfassung und Pflege von Besucherwegen, die Verwaltung von Schilderaufstellorten und vor allem eine direkte Einbindung externer Dienstleister (bspw. in Naturschutzstationen) nach Schulung und Einweisung in die Systemnutzung enthalten. Presseund Öffentlichkeitsarbeit: Durch einen speziellen Web-Kartenclient (FlexClient) mit Konfiguration und Einbindung in andere Webseiten können in diesem Modul erweiterte Flächeninformationen für eine breitere Öffentlichkeit realisiert werden. Weiterhin unterstützt NaMIs die Erstellung von Karten für Publikationen. 2 Technische Grundlagen In diesem Abschnitt werden die wesentlichen technischen Grundlagen und Rahmenbedingungen der vorgestellten Systeme skizziert. 2.1 Gewässerinstandhaltung 2.1.1 Softwarekomponenten Als Software kommt im Feldeinsatz bei gl-move Mobile eine native Android-Applikation zum Einsatz. Diese basiert auf Java und nutzt als Datenbasis für die Darstellung der Tagungsband UIS 2017 126 Geobasisdaten ein kachelbasiertes Format (TilePackage), die aktuellen Felddaten werden in einer XML-Datenst
Big Data meets Smart Data“ – An entirely new approach to environmental data management: sustainable, scalable, expandable and interoperable. In the past data processing was focused on a simple and automated work processes. Today we can find other approaches: the creation of authentic representations of our reality enriched with assessments, forecasts, simulations etc. For this image we have to manage complex data structures and their interoperability with difficult causeand effect-relationships between all environmental spheres. Therefore we must find a modelling method that is able to depict the environmental reality with its processes. That’s why: The core of my approach is a theme-crossed understanding of the environmental processes. The object definition bases on a mathematical system-analysis of the ecosystem that includes an understanding of the processes in the environment. And one real object is represented as exactly one information object. All information objects can have any geometry and exists in time. The geometry is only an attribute. Data model mirrors the operating mode of the ecological system. Structure is neither tailored to European reporting commitments nor to INSPIRE. For new requirements data model can be upgraded by objects and combines at any time. And this model offers the opportunity to depict causeand effect-relationships of our environment. Zusammenfassung „Big Data meets Smart Data“ – ein komplett neuer Ansatz für das Umweltdatenmanagement: nachhaltig, skalierbar, erweiterbar und interoperabel. Auf Basis einer mathematischen Systemanalyse des Ökosystems wurde eine Methode zur Datenstrukturierung abgeleitet, die die Umweltprozesse in den Mittelpunkt der Betrachtungen stellt. Dadurch ergibt sich einerseits Tagungsband UIS 2017 194 die Möglichkeit, sich von den vielfältigen phänomenalen Modellansätzen (z. B. von INSPIRE) zu lösen, ein themenübergreifendes Datenmodell aufzustellen, und andererseits UrsacheWirkbeziehungen im Ökosystem abzubilden. 1 Zielstellung Für die Umweltberichterstattung des Umweltbundesamtes ergibt sich aufgrund der Vielzahl und ansteigenden Komplexität von aktuellen Umweltproblemen zunehmend die Notwendigkeit, neue, raumbezogene Instrumente zu entwickeln und einzusetzen, die auch medienübergreifende Umweltzusammenhänge erfassen und Gebiete mit Umweltund Gesundheitsgefährdungen räumlich verorten können. Im Rahmen des Vorhabens wurden eine methodische Vorgehensweise und Instrumente erarbeitet, um die Umweltberichterstattung im Hinblick auf dieses Erfordernis zu unterstützen. (Vergleiche mit [Schönthaler et al. 2016].) 2 Analysemodell Die Basis der Vorgehensweise bildet das generalisierte Modellkonzept. Dieses stellt die Bausteine bereit, um themenspezifische, d. h. auf bestimmte Umweltprobleme zugeschnittene Analysemodelle zu erstellen, mit denen sich die Ursache-Wirkungsverknüpfungen von Umweltproblemen und -konflikten detailliert strukturieren und grafisch in Ursache-Wirkungsketten abbilden lassen. Die Grundelemente des Analysemodells entsprechen den Basisklassen des Ökosystemmodells: Betrachtungsobjekte und Umweltprozesse. Abbildung 1 stellt die Verwendung dieser Basiselemente zur Beschreibung von Prozessen im Ökosystem zusammen. Tagungsband UIS 2017 195 Abbildung 1: Grundelemente des Analysemodells 3 Datenmodell und dv-technische Umsetzung Die DV-technische Modellierung erfolgt objektorientiert und setzt unmittelbar auf das fachliche Analysemodell auf. Abbildung 2 zeigt die Umsetzung der Elemente des Analysemodells in die gleichnamigen Objektklassen. Das entwickelte Datenmanagement erlaubt es, Visualisierungen einschließlich der verwendeten bzw. verarbeiteten Geo-Daten strukturiert nach Umweltprozessen und deren Ursache-Wirkungsbeziehungen zu verwalten. Hierfür wurden folgende konzeptionelle methodische Ansätze entwickelt und eingesetzt: 1. direkte Ableitung von UML-Klassendiagrammen aus dem Analysemodell und damit Darstellung von Ursache-Wirkungsbeziehungen im Datenmodell, 2. zweistufige Modellierung (envVisieren) mit einem themenübergreifend anwendbaren Strukturdiagramm und einem Anwendungsdiagramm, das die DVtechnische Umsetzung konkreter Analysemodelle beschreibt. Tagungsband UIS 2017 196 Abbildung 2: Übertragung des Analysemodells in ein DV-technisches Klassendiagramm Damit wurde eine völlig neuartige Modellierungsmethode zur direkten Ableitung von UML-Klassendiagrammen aus dem fachlichen Analysemodell und damit zur Verwaltung von Prozessen mit deren Ursache-Wirkungsbeziehungen entwickelt. Das Datenmodell wurde unter Nutzung der envVision-Technologie unmittelbar in eine WebApplikation überführt (siehe Abbildung 3). Mit der Testapplikation konnte die Machbarkeit dieser Methode (vom Analysemodell über das Datenmodell zur Fachanwendung) nachgewiesen werden. In [Rudolf 2017], [Rudolf 2016] und [Rudolf 2015] wird diese Modellierungsmethode ausgearbeitet und erklärt. Abbildung 3: Applikation zur Erfassung von Visualisierungen und Ursache-Wirkungsbeziehungen Beschrei bungsgröße Prozess Menschliche Nutzung Wirkung / Risiko Beobach tungsgröße Betrachtungsobjekt Prozesse (gestrichelte Prozesse sind für das Modell nicht relevant) Prozessrichtung Legende Zustandsbeschreibung, -bewertung, Modellprüfung Folgewirkung / Risiko der Umweltnutzung Ziel-Umwelt(-schutzgut) Benennung des Prozesses Prozessbeeinflussende Größen relevante Eigenschaft relevante Eigenschaft Umwelt(-schutzgut) relevante Eigenschaft Person
OHDM is a platform that allows interested amateurs and professionals to store historical card data and location and time-related information. OHDM is open and free. It expands the idea of Open Street Map (OSM) by a temporal dimension and provides more ways of storing data. OHDM is part of the Open Data Movement. Zusammenfassung OHDM ist eine Plattform, die es interessierten Laien und Profis erlaubt, historische Kartendaten und ortsund zeitgebundene Informationen abzulegen. OHDM ist offen und frei. Es erweitert die Idee von Open Street Map (OSM) um eine zeitliche Dimension und bietet mehr Möglichkeiten der Speicherung von Daten. OHDM versteht sich als Teil der Open Data Bewegung. 1 Motivation Die Erhebung, Zusammenführung und Auswertung von Kartenund Umweltdaten ist aufwendig. Es gibt aber Beispiele wie Webanwendungen interessierte Laien zur Mitarbeit gewinnen können und dabei sinnvolle und hilfreiche Ergebnisse erzeugen können. Open Street Map (OSM) ist ein Beispiel dafür, wie eine sehr große Anzahl interessierter (Laien-) Kartograph_innen Kartenmaterial produziert, dass vor allem in Europa erstaunlich präzise ist. In Teilbereichen wie Radwegekarten gilt OSM als präziseste Karte überhaupt. Tagungsband UIS 2017 242 OSM hat einen klaren Fokus: Es ist eine Plattform auf der Freiwillige Geometrien einstellen können und die daraus aktuelle Karten produziert. OSM bietet aber nur rudimentäre Möglichkeiten, historische Daten zu speichern und nahezu keine Möglichkeiten, zusätzliche Informationen zu hinterlegen. Es erlaubt lediglich die Ablage von Beschreibungen und von Links. Das soll nicht als Kritik verstanden werden – OSM ist ein Dienst für aktuelle Karten; mehr nicht. Das Konzept von OSM ließe sich aber in zwei Richtungen erweitern: Einmal könnten historische Kartendaten verwaltet werden können und zum anderen könnten aktuelle und historische statistische und Umweltdaten gespeichert werden. Genau das ist das Ziel von Open Historical Data Map (OHDM), dessen Konzept im Rahmen einer Lehrveranstaltung an der HTW Berlin entstand. Die Machbarkeit des Projektes kann gezeigt werden und wir hoffen, dass wir es bald auch mit Unterstützung der Staatsbibliothek Berlin fertig stellen können. 2 Basisstruktur von OHDM OHDM unterscheidet zwei Basisstrukturen: Geografische Objekte und Geometrien. Das ist wahrhaftig nichts neues, erstaunlicherweise macht OSM diese Trennung nicht, sondern speichert lediglich Geometrien mit einer, wenn überhaupt vorhandenen, impliziten Semantik. Geografische Objekte kann alles sein, was auch mit einer Geometrie auf der Erde beschreiben werden kann. Das können Gebäude und Straßen sein, aber auch Überschwemmungen, radioaktive Wolken wie sie leider zuweilen von Atomkraftwerken freigesetzt werden usw. Objekte können semantisch beschrieben werden und auf externe Quellen verweisen. Öffentliche Datenquellen biete sich an, wie bspw. Denkmalschutz, Katasterdaten, aber auch Wikipedia oder Open Data Portale. Statistische und Umweltinformationen lassen sich mit Geoobjekte verknüpfen. Geografische Objekte haben oder hatten in jedem Fall eine Beziehung zu einer Geometrie, die die aktuelle oder ehemalige Position des Objektes auf der Erde beschreibt. Objekte können ihre Position ändern. Wolken bewegen sich. Aber auch 45 siehe http://osm.org Tagungsband UIS 2017 243 Bauwerke werden manchmal verschoben (z.B. Siegessäule in Berlin). In dem Fall bleiben die Objekte gleich, aber die Position, d.h. damit die Geometrie ändert sich. Andererseits beschreibt eine Geometrie ein Gebäude, dessen Funktion sich ändern kann. Die Maße bleiben identisch, aber die Nutzung und damit die Semantik = das Objekt ändert sich. Ein Beispiel ist die HTW in Berlin die unter anderem die Gebäude des ehemaligen Kabelwerks Oberspree nutzt. Die Geometrie der Gebäude ist identisch, die Objekte nicht. Die Datenstruktur wurde an anderer Stelle beschrieben [Schwotzer 2016], Erläuterungen finden sich auch auf dem Software-Repository [OHDM 2017]. 3 (geplante) Funktionen von OHDM und Status OHDM wird wie OSM Tools anbieten, um historisches Gegebenheiten als Geometrien zu beschreiben. Es wird Anwendungen für Smartphones geben und Webanwendungen. Außerdem wird es Importschnittstellen für vorhandene historische Geodaten geben. Daran wird gearbeitet. Es sollen aber auch Möglichkeiten bestehen, weitere Informationen zu den Objekten zu speichern und dabei wird explizit auch an Umweltinformationen gedacht, dazu mehr im kommenden Abschnitt. Die meisten Arbeiten wurden bisher auf Seiten des Kartenmaterials geleistet. Wir sehen drei Quellen historischer Daten • Zeitzeugen der jüngeren Vergangenheit können Daten einstellen wie das bereits bei OSM erfolgt. So kennen viele noch die ehemaligen Straßennamen z.B. aus der DDR. In sehr wenigen Fällen werden diese bereits in OSM hinterlegt. Da sie aber nur schwer auf der Karte erkennbar sind, wird diese Möglichkeit selten genutzt. Historiker_innen und Archäolog_innen erstellen nicht selten Datenmaterial. Wir wollen mit OHDM eine bequeme Plattform anbieten, um die Daten auch dort einzustellen und daraus historische Karten erzeugen zu können. • Die Staatsbibliothek von Berlin hat eine der größten Kartensammlungen Europas. Studenten von uns haben in Kooperation mit ihr und einem Berliner Unternehmen untersucht wie sich Geometrien aus alten Karten extrahieren und Tagungsband UIS 2017 244 in OHDM integrieren lassen. Sie nutzten dazu Methoden der automatischen Bilderkennung [2]. • OSM ist Quelle historischer Daten. Wir werden einmal jährlich die Daten von OSM in OHDM integrieren. Die historischen Kartendaten sollen Grundlage sein, um weitere Daten anzuhängen. Sobald man z.B. eine Karte von Preußen wie OSM nutzen kann, könnte man dort auch statische Informationen hinterlegen bzw. verlinken, die ihrerseits auch im Netz vorliegen. Naturereignisse wie Überschwemmungen oder Industrieunfälle sind räumliche und zeitliche Phänomene, die sich mit OHDM speichern und visualisieren lassen (werden). Wir nutzen in OHDM PostGIS und Geoserver als WMS Server. Unsere Infrastruktur ist in der Lage die weltweiten OSM-Daten zu verwalten und daraus Karten zu erzeugen. Ein Prototyp ist zu finden unter [Prototyp 2017]. Es ist zu beachten, dass wir das Caching zu Testzwecken bewusst deaktiviert haben. Die Karten wird jedes mal vom Server erzeugt. Das geht – aus unserer Sicht – im Untersekundenbereich erstaunlich schnell. (Der Server ist auch nicht reserviert als WMS-Server. Wenn es länger dauert, liegt das mit hoher Sicherheit an einer umfänglichen Datenbankoperation. Wir tauschen auch manchmal die Datenbasis aus.) 4 Warum noch eine Plattform? Tatsächlich gibt es all diese Funktionen bereits in unterschiedlichen Systemen. Vermessungsämter, Denkmalschutzbehörden, Umweltbehörden, Landesplanung usw. usf. verfügen über eine Fülle von Informationen. Die Verknüpfung von Informationen ist aber in aller Regel zeitaufwendig erzeugt oftmals aber interessante Resultate. In OSM gibt es allein in Deutschland eine halbe Millionen Nutzer. OSM verfügt derzeit über mehrere Milliarden Geometrien, die allesamt von unbezahlten Freiwilligen aufgenommen und in das System integriert wurden. Die OSM Daten wuchsen schneller mit breiterer Verfügbarkeit von GPS fähigen Smartphones. Mobile Nutzer_innen nutzten die Fähigkeiten der Geräte, um freie und offene Kartendaten zu produzieren. Das machen sie dezentral, sie stimmen sich über Wikis ab oder organisieren dezentral Treffen. Es ist eine weltweite Community Tagungsband UIS 2017 245 entstanden, die wertvolles produziert – was, unter vorgehaltener Hand, auch professionelle Kartograph_innen zugeben. Immer mehr Studierende arbeiten mit Sensoren, die Umweltdaten messen. Offene und freie Hardware-Plattformen wie Raspberry-PI und Arduino sind kostengünstig und erlauben die Erfassung von Umweltdaten auch für interessierte Laien. Genau so entstand vor etwas über einem Jahrzehnt OSM. Da waren ein paar „Verrückte“, die allen Ernstes die Welt mit ihren GPS-Receivern neu vermessen wollten. Ein Jahrzehnt später ist dies erledigt. Derzeit spielt eine wachsende Anzahl Interessierter mit Sensoren herum und sammeln Daten. Das erfolgt unstrukturiert und kann zunächst nur belächelt werden. Wir geben davon aus, dass es keine zehn Jahre dauert, um diese Daten zu einem wertvollen Hilfsmittel für professionelle Arbeit zu machen, auch und vor allem für Umweltinformatiker_innen. ODHM sieht sich als Plattform für eine netzbasierte Crowdanwendungn für (historische) Karten und Umweltdaten und sieht sich damit auch im Kontext der Open Data Initiative. Alle Daten und die gesamte Software von OHDM ist frei verfügbar [OHDM 2017]. 5 Literaturverzeichnis Hirsch, Thomas; Westphal, Florian; Saeger, Kai; Schwotzer, Thomas (2016b): Vectorisation of historical maps Exploring Old Maps (workshop), Luxembourg, June, 8. 2016, In: https://exploringoldmaps.uni.lu/content/download/706/3738/version/1/file/eomproc.pdf zuletzt aufgerufen am 03.08.2017 Schwotzer, Thomas (2016a): Open Historical Data Map – work in progress, summary of a presentation of the workshop Exploring Old Maps (workshop), Luxembourg, June, 8. 2016 (https://exploringoldmaps.uni.lu/2016). Script: (https://www.researchgate.net/publication/303818952_Open_Historical_Data_Map_OHD M_-_work_in_progress) zuletzt aufgerufen am 03.08.2017 OHDM auf GitHub (2017): https://github.com/OpenHistoricalDataMap zuletzt aufgerufen am 03.08.2017 Prototyp (2017): http://ohdm.net/ zuletzt aufgerufen am 30.08.2017
The location of the Berlin’s inner city area in the glacial valley named Warschau-Berliner Urstromtal caused a natural groundwater level of only a few meters below the ground surface. The knowledge about the current and highest expected groundwater level is therefore important for Berlin's water management and also for the construction sector. As a result, a network of groundwater monitoring stations was started in the center of Berlin. Thus, time series with a long history were archived for several monitoring wells from Berlin’s inner city area. These time series allow a historical review of the groundwater fluctuations and also the economic development of the city of Berlin for the last 150 years. Using a newly developed web application, which illustrates the historical groundwater level fluctuations on an interpolated geostatistical surface, these developments can be presented impressively. Zusammenfassung Die Lage des Berliner Innenstadtbereichs im Warschau-Berliner Urstromtal bedingt einen natürlichen Grundwasserstand von nur wenigen Metern unter der Geländeoberfläche. Das Wissen um den aktuellen und höchsten zu erwartenden Grundwasserstand ist daher für die Berliner Wasserwirtschaft und ebenso für das Bauwesen von Bedeutung. Aufgrund dessen wurde früh mit der Errichtung eines Messnetzes von Grundwassermessstellen im Zentrum Berlins begonnen. Für mehrere Messstellen aus dem Berliner Innenstadtbereich können dementsprechend auf weit zurückreichende Messreihen verfügt werden. Diese Zeitreihen ermöglichen einen historischen Rückblick auf die Grundwasserstandsschwankungen und somit auch auf die wirtschaftliche Entwicklung der Stadt Berlin der letzten 150 Jahre. Über eine neu entwickelte Webanwendung, welche die historischen GrundwasserstandsTagungsband UIS 2017 230 schwankungen auf einer interpolierten geostatistischen Oberfläche darstellt, können diese Entwicklungen eindrucksvoll präsentiert werden.
The Marine Data Infrastructure Germany (MDI-DE) is a thematic network of federal and state organizations. It was created mainly to enable the reporting requirements for the European Marine Strategy Framework Directive (MSFD) to be carried out technically and organisationally. From a technical-conceptual point of view, it is a spatial data infrastructure (SDI), which is by numerous components. Each participating institution operates an infrastructure node (ISK) consisting of the following three basic components: services for providing data, metadata and a database. In addition to these core components, further modules are implemented at the ISK, for instance, a coastal gazetteer or a presentation of monitoring data. The paper examines the strategic orientation of the Schleswig-Holstein infrastructure node, the functions it assumes in the MDI-DE network and other target environments. The technical base components and extensions, like a WPS-demonstrator or the coastal gazetteer, are described. Zusammenfassung Die Marine Dateninfrastruktur Deutschland (MDI-DE) stellt ein Fachnetzwerk von Einrichtungen aus Bund und Ländern dar. Sie wurde vor allem ins Leben gerufen um den Berichtsbedarf für die europäische Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie (MSRL) technischorganisatorisch abwickeln zu können. Technisch-konzeptionell ist sie eine um zahlreiche Komponenten erweitere Geodateninfrastruktur (GDI). Tagungsband UIS 2017 100 Jede teilnehmende Institution betreibt einen Infrastrukturknoten (ISK), der drei Basiskomponenten aufzuweisen hat: Dienste für die Bereitstellung der Daten, der Metadaten und eine Datenbank. Neben diesen Kernkomponenten reihen sich bei den ISK weitere Module, die verteilte Aufgaben des Fachnetzwerkes übernehmen oder für eigene Ziele der jeweiligen Infrastrukturknotenbetreiber eingesetzt werden. Der Beitrag richtet den Fokus auf den Aufbau und die strategische Ausrichtung des schleswigholsteinischen Infrastrukturknotens. Der Schwerpunkt liegt hierbei in der Betrachtung der Funktionen, die der ISK im Netzwerk der MDI-DE sowie für andere Zielumgebungen übernimmt. Hierbei werden die technischen Kernkomponenten und modularen Erweiterungen, wie zum Beispiel der Küstengazetteer, erläutert. 1 Das Netzwerk der Marinen Dateninfrastruktur Deutschland 1.1 Ausgangspunkt und Motivation Die heutige MDI-DE kann auf eine lange Entwicklungsgeschichte zurückblicken. Bereits Ende der 90er Jahre hatte sich im Rahmen von verschiedenen Projekten NOKIS Nord-Ostsee-Küsten-Informations-System – als Küstennetzwerk herausgebildet [Lehfeldt et al. 2014]. Dabei stellten die Projektpartner erstmals Sektorenübergreifend Daten und Informationen zu unterschiedlichen Fachthemen (u.a. Naturschutz, Verkehr, Küstenschutz) für die behördliche Zusammenarbeit und die Öffentlichkeit bereit. Genutzt wurden dabei erste Entwürfe des Metadatenstandards ISO 19115, der in späteren Jahren auch von INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in Europe) [EU 2007] und der Geodateninfrastruktur Deutschland (GDI-DE) als Grundlage für ihre Metadatenprofile
The Federal Agency for Nature Conservation (BfN), Dept. Marine Nature Conservation, is responsible for nature conservation in the German Exclusive Economic Zone (EEZ). Tasks include the selection and administration of marine reserves and the marine monitoring. The information collected and processed by the BfN must be provided internally and publicly, as well as for the MDI.DE and EU Guidelines, in the required reporting formats (MSRL, Natura 2000 / FFH, INSPIRE). To meet these requirements information should be made easily accessible with modern Apps and Services. For these purposes, a system architecture was developed by using the standard products existing at BfN. Data retention is based on Oracleand Esri-products. The services are provided by ArcGIS for Server and a map application based on map.apps (con terra) is created for public. Processes for importing data, including quality assurance, as well as for export (e.g. for reporting requirements) are implemented with FME. For a smooth operation of the infrastructure a workflow with supporting software tools is developed, which provides a simple flow of information from data collection to the desired information products. Extensive data on biodiversity monitoring at the BfN is a major Focus. These include e.g. data on seabirds, marine mammals, biotopes / habit types and benthos. Zusammenfassung Das BfN, Abt. Meeresnaturschutz, ist für den Naturschutz in der deutschen AWZ zuständig. Aufgaben sind u.a. die Auswahl und Verwaltung der Meeresschutzgebiete und das Biodiversitätsmonitoring. Die vom BfN gesammelten und aufbereiteten Informationen müssen hausintern und öffentlich sowie für die MDI.DE (Marine Daten-Infrastruktur Deutschland) und EU-Richtlinien in den geforderten Berichtsformaten (MSRL, Natura 2000 / FFH, INSPIRE) Tagungsband UIS 2017 46 bereitgestellt werden. Um diesem Anspruch gerecht zu werden sollen Informationen mittels moderner Apps einfach zugänglich gemacht werden und Dienste so bereitgestellt werden, dass die Anforderungen aus der MDI.DE und den EU-Richtlinien erfüllt werden. Für diese Zwecke wurde auf Basis der beim BfN bestehenden Standardprodukte eine Systemarchitektur entwickelt. Die Datenhaltung erfolgt auf Basis von Oracle und EsriProdukten. Die Dienste werden mit ArcGIS for Server bereitgestellt und für die Öffentlichkeit wird eine Kartenanwendung auf Basis von map.apps (con terra) [Uhlenküken 2017a] erstellt. Prozesse zum Import von Daten inklusive Qualitätssicherung sowie für den Export (z.B. für Berichtspflichten) werden mit FME umgesetzt. Für den reibungslosen Betrieb der Infrastruktur wird ein Workflow mit unterstützenden Softwarewerkzeugen entwickelt, der für einen einfachen Informationsfluss von der Datenerhebung bis in die gewünschten Informationsprodukte sorgt. Einen Schwerpunkt bilden umfangreiche Daten des Biodiversitätsmonitorings am BfN. Dazu zählen z.B. Daten zu Seevögeln, marinen Säugetieren, Biotopen/Lebensraumtypen und Benthos. Aktuell können Sichtungsdaten zu Seevögeln und marinen Säugetieren (Schweinswale) aus flugzeugund schiffgestützten Beobachtungen dargestellt werden. Diese bilden die Basis für weitere Auswertungen und die jährlichen Monitoringberichte. Für die Einzelsichtungen liegen Informationen seit 2001 mit mehreren Millionen Einzelpunkten vor. Aus den Einzeldaten werden Verbreitungskarten auf Basis eines von der EU bereitgestellten Rasters erstellt. In einem abschließenden Schritt werden noch der Bestand sowie der Trend für einzelne Arten ermittelt. 1 Aufgaben des BfN in der AWZ Die Ausschließliche Wirtschaftszone (AWZ) ist nach dem Seerechtsübereinkommen der Vereinten Nationen das Meeresgebiet zwischen der 12und 200-Meilen-Grenze. In der AWZ hat der zugehörige Küstenstaat bestimmte Rechte, wie z.B. das Recht zur wirtschaftlichen Ausbeutung einschließlich des Fischfangs. Es bestehen aber auch Pflichten, insbesondere die Pflicht zum Schutz der Meeresumwelt. Daraus ergeben sich für das Bundesamt für Naturschutz im wesentlichen folgende Aufgaben: • Auswahl und Verwaltung von Meeresschutzgebieten (§56 BNatSchG) • Durchführung des Umweltschadensgesetzes (USchadG) im Hinblick auf marine Biodiversitätsschäden Tagungsband UIS 2017 47 • Biodiversitätsmonitoring (Beobachtung von Natur und Landschaft, §6 BNatSchG) • Führung eines Registers der geschützten Biotope und eines Kompensationsverzeichnisses für Eingriffe in Natur und Landschaft • Überwachung der Einhaltung naturschutzrechtlicher Vorschriften einschließlich Gefahrenabwehr 2 Marines Biodiversitätsmonitoring Grundlage für Maßnahmen im Naturschutz ist das Wissen um den Zustand der Ökosysteme und dessen Veränderungen. Dieses Wissen wird durch die langfristige und systematische Beobachtung von Natur und Landschaft, von Arten und Lebensräumen (= Monitoring) erlangt. Durch ein gutes Meeresmonitoringprogramm lassen sich negative Entwicklungen der marinen biologischen Vielfalt zuverlässig und frühzeitig erkennen und zielgerichtete Maßnahmen ergreifen, um ihnen entgegenzuwirken. Vielfach können anhand von Monitoringdaten spezifische Auswirkungen von konkreten menschlichen Aktivitäten auf die biologische Vielfalt im Meer identifiziert werden. So liefert z.B. das gemäß FFH -Richtlinie durchzuführende Monitoring mariner Lebensraumtypen und Arten Daten zum Erhaltungszustand von benthischen Lebensräumen sowie von Tierund Pflanzenpopulationen, indem deren Verbreitung und Vorkommen, Struktur und Funktionen bzw. Habitatqualität, sowie Trends und Gefährdungen erfasst werden. Ziel ist es, den Zustand anhand festgelegter Kriterien zu bewerten. Je nach Einschätzung der Ergebnisse bilden die Bewertungen dann die Grundlage für die Einleitung von Schutzmaßnahmen. Deren Wirksamkeit wird wiederum erneut anhand von Monitoringdaten evaluiert. Rechtsgrundlagen für bestehende Monitoringverpflichtungen ergeben sich aus den folgenden Gesetzen bzw. Richtlinien: • Bundesnaturschutzgesetz (BNatSchG) • Art. 11 und 17 der Fauna-Flora-Habitat-Richtlinie (FFH-RL, 92/43/EWG) • Art. 10 und 12 der Vogelschutzrichtlinie (VRL, 79/409/EWG) • Art. 8 und 11 der Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie (MSRL, 2008/56/EG) Tagungsband UIS 2017 48 • Art. 5, 8 und 15 der Wasserrahmenrichtlinie (WRRL, 2000/60/EG) für die Küstenund Übergangsgewässer • Oslo-Paris-Übereinkommen (OSPAR, NO-Atlantik einschließl. Nordsee) • Helsinki-Übereinkommen (HELCOM, Ostsee), inkl. „Baltic Sea Action Plan“ • Zusammenarbeit zum Schutz des Wattenmeeres (TWSC), inkl. „Wattenmeerplan“ • ASCOBANS-Abkommen zum Schutz der Kleinwale Das Marine Biodiversitätsmonitoring betrifft Meeressäugetiere (Schwerpunkt Schweinswale), Seevögel (Rastund Zugvögel), Benthos und Lebensraumtypen sowie anadrome Wanderfische. Im den weiteren Ausführungen werden die Meeressäugetiere und Schweinswale betrachtet. Nähere Informationen zur Methodik der Erhebung und der Auswertungen finden sich in Markones et al. (2015) für die Seevögel und in Viquerat et al. (2015) für die Meeressäugetiere. 3 Datenmanagement für das Biodiversitätsmonitoring Die wichtigsten Ziele im Projekt „Datenmanagement für das Biodiversitätsmonitoring“ sind: • Informationen zum Biodiversitätsmonitoring in der AWZ intern und öffentlich zugänglich machen, • Anforderungen aus Berichtspflichten erfüllen (und MDI-DE), • Einen einfachen Informationsfluss von der Datenerhebung bis in die gewünschten Informationsprodukte sicherstellen, • QS-Maßnahmen und Standardanweisungen zu Datenerfassung und verarbeitung weiterentwickeln. Die Systemarchitektur basiert auf der Geodateninfrastruktur (GDI) des BfN und den dort verfügbaren Softwareprodukten. Die bestehende Infrastruktur, insbesondere der Workflow von den Datenlieferanten bis in die Informationsprodukte, wird aktuell noch weiterentwickelt. Tagungsband UIS 2017 49 Abbildung 1: Grobe Skizze der Systemarchitektur Die Abbildung 1 zeigt die Architektur und die Abläufe in einer groben Form. Die Daten werden von Forschungsinstituten und Ingenieurbüros erhoben und an das BfN übermittelt. Mittels automatisierter Routinen werden die Daten in die BfN-Datenbank (Meeresnaturschutz) eingespielt. Hierzu wird das Produkt FME der Firma Safe Software genutzt. Die Daten, die qualitätsgeprüft sind und über Dienste bereitgestellt werden sollen, werden in den BfN-Gesamtbestand überführt. Auf diesem Datenbestand werden die Dienste aufgesetzt: Metadatendienste über den smart.finder der con terra GmbH [Uhlenküken 2017b], [Hackmann 2015] und Mappingdienste über ArcGIS Server. Zudem erfolgt die Bereitstellung von Diensten oder Daten in entsprechenden Berichtsformaten (z.B. XML) für die EU-Richtlinien: INSPIRE, Natura 2000, MSRL. Mit diesem Projekt stellt das BfN auch einen Infrastrukturknoten für die Marine Dateninfrastruktur Deutschland (MDI-DE) bereit. Die Metadaten der BfN-Dienste werden vom MDI-DE Server eingesammelt und die Dienste können in der MDI-DE genutzt werden. Tagungsband UIS 2017 50 4 Ergebnisse Die ersten Ergebnisse, die im Herbst 2017 veröffentlicht werden, sind Anwendungen zu Schweinswalen und zu Seevögeln. Bei den Seevögeln wurde das Datenmodell überarbeitet und ein Importtool konzipiert und entwickelt. Damit wurden Daten von 2001-2015 für 19 Arten aufbereitet (Sichtungsdaten, auf 3-Jahreszeiträume aggregierte Daten) und in die Datenbank übernommen. Insgesamt wurden mehr als 1,4 Mio. Beobachtungspunkte mit 61.000 Sichtungen ausgewertet. Die Mappingdienste wurden aufgrund der Menge mittels Pythonskripten erzeugt. Für die Sichtungsdaten wurden 19 Dienste mit Layern für jedes Jahr und jede Jahreszeit (19 x 15 x 4 Layer) generiert. Für die auf 3 Jahre aggregierten Daten wurden 19 Dienste mit Layern für 3-Jahreszeiträume je Jahreszeit (19 x 5 x 4 Layer) erzeugt. Abbildung 2: Exemplarische Darstellung aus der Anwendung zur Verbreitung von Seevögeln Nach außen präsentiert werden die Daten mit zwei map.apps Anwendungen: eine für die Sichtungsdaten (Punkte) und eine für die auf 3 Jahreszeiträume und ein 10x10 km EU-Raster aggregierten Daten (siehe Abbildung 2). Bei den Schwei
This paper presents the “GelegeApp”, a software system that supports conservationists in surveying and protecting the clutches of waders. The system was developed based on a cooperation between Masters students of the University of Applied Sciences Bremen and the German Federation for the Environment and Nature Conservation (BUND) Bremen and has been in use since spring 2016. Zusammenfassung Der vorliegende Beitrag präsentiert die “GelegeApp”, die NaturschützerInnen bei der Erfassung und dem Schutz von Wiesenvogelgelegen unterstützt. Das entwickelte Softwaresystem entstand aus einer Kooperation von Masterstudierenden der Hochschule Bremen und dem BUND Bremen und wird seit Frühling 2016 eingesetzt.
Since 2012, the state of California faces an extreme drought, which impacts water supply in many ways. Advanced remote sensing is an important technology to better assess water resources, monitor drought conditions and water supplies, plan for drought response and mitigation, and measure drought impacts. In the present case study latest time series analysis capabilities are used to examine surface water in reservoirs located along the western flank of the Sierra Nevada region of California. [Bahr, Holzer, 2016] Zusammenfassung Seit 2012 herrscht im U.S.-Bundesstaat Kalifornien eine extreme Dürre, welche sich insbesondere auf die Trinkund Brauchwasservorräte auswirkt – u. a. mit fatalen Folgen für die Landwirtschaft. Die heutige, satellitengestützte Fernerkundung verfügt über vielfältige Technologien, die es erlauben, Oberflächengewässer und ihre Veränderungen präzise zu erfassen, Trockenperioden zu beobachten, Planungen für die Folgen einer Dürre sowie die Schadensminderung zu unterstützen, und Auswirkungen von Dürreperioden abzuschätzen. In dieser Fallstudie wurden modernste Auswertungsmöglichkeiten für Fernerkundungs-Zeitreihen genutzt, um
Requirements on the quality of drinking water – based on the Drinking Water Ordinance (Trinkwasserverordnung) – are quite high in Germany. The given standards issue big challenges to the majority of the estimated 6.200 water suppliers. One part of that statutory requirements demands the publication of the drinking water quality for the public by every supplier at regular intervals for every of their clearly defined water supply areas. Conditional to size and therefore technical capabilities of the suppliers the complexity of this task is extreme and sometimes not accomplished to the full extent. This article describes the development and technical background of a unique GISbased web portal that addresses to all German water suppliers as well as all endconsumers. Suppliers can perform their publication obligations in a convenient way and the public finds easily access to their requested information about drinking water quality all over Germany. Zusammenfassung Die Anforderungen an die Qualität des Trinkwassers sind in Deutschland hoch. Die rechtliche Grundlage hierfür bildet hierfür insbesondere die Trinkwasserverordnung. Die darin enthaltenen Vorgaben stellen für den Großteil der über 6.200 deutschen Wasserversorger eine große Herausforderung dar.
