Was sind Geodaten?
Geodaten (engl.: Spatial Data) sind alle Arten von Daten, die sich direkt oder indirekt auf ein bestimmtes geografisches Gebiet oder einen Ort beziehen. Geodaten, auch räumliche Daten oder geografische Informationen genannt, können auch ein physisches Objekt in einem geografischen Koordinatensystem numerisch darstellen. Geodaten sind jedoch viel mehr als nur eine räumliche Komponente einer Karte.
Nutzer können Geodaten in einer Vielzahl unterschiedlicher Formate speichern, da sie auch mehr als nur ortsbezogene Daten enthalten können. Die Analyse dieser Daten ermöglicht ein besseres Verständnis dafür, wie sich die einzelnen Variablen auf Einzelpersonen, Gemeinschaften, Bevölkerungen usw. auswirken.
Es gibt verschiedene Arten von Geodaten, aber die beiden wichtigsten sind geometrische Daten und geografische Daten.
- Geometrische Daten sind ein räumlicher Datentyp, der auf einer zweidimensionalen flachen Oberfläche abgebildet wird. Ein Beispiel sind die geometrischen Daten in Grundrissen. Google Maps ist eine Anwendung, die geometrische Daten verwendet, um eine genaue Orientierung zu ermöglichen. Tatsächlich ist dies eines der einfachsten Beispiele für räumliche Daten in Aktion.
- Geografische Daten sind Informationen, die um eine Kugel herum abgebildet werden. Meistens ist die Kugel der Planet Erde. Geografische Daten zeigen die Beziehungen zwischen Breiten- und Längengraden zu einem bestimmten Objekt oder Ort auf. Ein bekanntes Beispiel für geografische Daten ist das globale Positionierungssystem („GPS“).
Georeferenzierung und Geokodierung
Ähnliche Prozesse, Georeferenzierung und Geokodierung, sind wichtige Aspekte der Geodatenanalyse. Sowohl bei der Geokodierung als auch bei der Georeferenzierung geht es darum, Daten durch die Verwendung geeigneter Koordinaten in die reale Welt einzupassen, aber hier endet die Ähnlichkeit.
Georeferenzierung konzentriert sich auf die Zuordnung von Datenkoordinaten zu Vektoren oder Rastern. Dieser Ansatz hilft dabei, die Oberfläche der Erde genau zu modellieren.
Geokodierung hingegen liefert Adress- und Ortsbeschreibungen. Diese können Informationen über Städte, Staaten, Länder usw. enthalten. Jede exakte Koordinate verweist auf einen bestimmten Ort auf der Erdoberfläche.
Vektor und Raster
Vektor und Raster sind gängige Datenformate für die Speicherung von Geodaten.
Vektoren sind grafische Darstellungen der realen Welt. Es gibt drei Haupttypen von Vektordaten: Punkte, Linien und Polygone. Die Punkte helfen bei der Erstellung von Linien, und die Verbindungslinien bilden geschlossene Flächen oder Polygone. Vektoren stellen häufig die Verallgemeinerung von Merkmalen oder Objekten auf der Oberfläche der Erde dar. Vektordaten werden in der Regel in Shapefiles gespeichert, die manchmal auch als .shp-Dateien bezeichnet werden.
Raster repräsentieren Informationen, die in einem Pixelraster dargestellt werden. Jedes in einem Raster gespeicherte Pixel hat einen Wert. Dabei kann es sich um eine Maßeinheit, eine Farbe oder Informationen über ein bestimmtes Element handeln. Normalerweise bezieht sich der Begriff Raster auf Bilder, aber in der räumlichen Analyse bezieht er sich häufig auf ein Orthobild oder auf Fotos, die aus der Luft oder von Satelliten aufgenommen wurden.
Es gibt auch etwas, das als Attribut bezeichnet wird. Wann immer Geodaten zusätzliche Informationen oder nicht-räumliche Daten enthalten, werden sie als Attribute bezeichnet. Geodaten können eine beliebige Anzahl von Attributen über einen Ort enthalten. Dabei kann es sich z. B. um eine Karte, Fotos, historische Informationen oder alles andere handeln, was für notwendig erachtet wird.
Geodaten für die Wissenschaft
Die Raumdatenforschung konzentriert sich darauf, tiefere Einblicke aus Daten zu gewinnen, indem sie einen umfassenden Satz von räumlichen Algorithmen und Analysemethoden einsetzt. Dazu gehört der Einsatz von maschinellem Lernen und Deep Learning, um verborgene Muster in den Daten zu erkennen. Dieser Ansatz hilft, Vorhersagemodelle zu verbessern.
Räumliche Daten können auch Attribute enthalten, die weitere Informationen über die dargestellte Einheit liefern. Dies hilft den Nutzern zu verstehen, wo Dinge geschehen und warum sie dort geschehen. Geografische Informationssysteme (GIS) und andere spezialisierte Softwareanwendungen helfen beispielsweise beim Zugriff, der Visualisierung, der Bearbeitung und der Durchführung von Raumanalysen.
Experten gehen davon aus, dass die räumliche Datenwissenschaft in dem Maße an Bedeutung gewinnen wird, in dem Behörden und Unternehmen sich bemühen, intelligentere datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Geo Data Mining und Datenvisualisierung
Weitere Aspekte der räumlichen Datenwissenschaft sind räumliches Data Mining und Datenvisualisierung.
Spatial Data Mining (Geodaten Mining) beschreibt den Prozess der Entdeckung verborgener Muster in großen räumlichen Datensätzen. Als eine der wichtigsten Triebfedern für die Entwicklung von GIS-Anwendungen ermöglicht das räumliche Data Mining den Benutzern, wertvolle Daten über zusammenhängende Regionen zu extrahieren und räumliche Muster zu untersuchen. In diesem Szenario werden räumliche Variablen wie Entfernung und Richtung berücksichtigt.
Datenvisualisierungssoftware wie Tableau ermöglicht es Datenwissenschaftlern und Vermarktern, verschiedene Geodatendateien wie Esri File Geodatabases, GeoJSON-Dateien, Keyhole Markup Language (KML)-Dateien, MapInfo-Tabellen, Shapefiles und TopoJSON-Dateien zu verbinden. Sobald die Verbindung hergestellt ist, können die Benutzer mit den Informationen in Geodatendateien, Lidar- und Geodatendateien Punkte, Linien und Polygonkarten erstellen.
Räumliche Daten sind wichtig für das Internet der Dinge (IoT). Sie helfen IoT-Protokollen bei der Verwendung von Fernerkundung zur Sammlung von Daten für räumliche Analysen. Geodaten werden auch im Transport- und Logistikwesen verwendet, um Unternehmen dabei zu helfen, herauszufinden, welche Maschine an einem bestimmten Ort am besten funktioniert, genaue Zeitschätzungen für Lieferungen vorzunehmen und Lieferungen in Echtzeit zu verfolgen.
Umwelttechnologien nutzen ebenfalls räumliche Daten zur Überwachung von Temperaturmustern, Gezeitenmustern und mehr. Durch die Möglichkeit, gefährdete Gebiete in Kombination mit historischen Daten, Wetterdaten und Geodaten zu verfolgen, erhalten Wissenschaftler bessere Informationen zur Vorhersage von Naturkatastrophen.