Sentinel – also Wächter – heißen die Satelliten, die die Erde im Auftrag der Europäischen Union beobachten. Sie liefern wichtige Daten über Veränderungen der Atmosphäre und des Klimas, über Vegetation und Landnutzung, über Wellenhöhen und Wassertemperaturen. Die Menschheit soll sich mit ihrer Hilfe besser auf natürliche oder selbst verursachte Katastrophen vorbereiten und schützen können. Ein Forschungsprojekt an der Jacobs University hat das Ziel, diese Daten besser aufzubereiten – und neue Nutzungsmöglichkeiten zu realisieren.

 

Das Problem: Die Wächter sind übereifrig. Jeden Tag liefern die Sentinels tausende neuer Bilder, die in riesigen Archiven eingelagert werden. Den Überblick über diesen Datenreichtum zu behalten und schnelle, zielgerichtete Auswertungen vorzunehmen, ist schwierig und zeitaufwendig. Peter Baumann, Professor für Computer Science an der Jacobs University, schlägt daher vor, alle Bilder eines Satelliten zusammen zu fassen, entlang Raum und Zeit zu sortieren und damit einen „Datenwürfel“ zu erzeugen. Diesen riesigen Datenwürfel kann man dann entlang Raum und Zeit aufschneiden und analysieren. Beispielsweise lässt sich so sehr einfach feststellen, wie ein bestimmtes Gebiet - etwa ein Waldbrand-Areal oder ein Siedlungsgebiet - sich über die Zeit verändert.

 

Die Anzahl der zu betrachtenden Objekte wird wieder überschaubar, und zugleich vereinheitlichen die Datenwürfel die Vielzahl von unterschiedlichen Datentypen. Die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung großer Datenmengen aus dem Bereich der Erdbeobachtung wird damit erheblich verbessert und neue Nutzungsmöglichkeiten ergeben sich. „Der Nutzer erhält exakt die Daten, die er benötigt, und dies viel schneller als bisher“, sagt Baumann, der das Forschungsvorhaben leitet. „Ein Würfel sagt mehr als eine Million Bilder.“

 

Das Thema Datenwürfel bearbeitet Baumann schon sehr lange. Mit dem System rasdaman („raster data manager“) hat seine Gruppe die weltweit führende, schnellste Datenwürfel-Technologie realisiert, wie kürzlich in einem Bericht der Research Data Alliance (RDA) bestätigt worden ist. Auf Grund dieser Erfahrungen wurde er in mehrere Standardisierungsgremien berufen, unter anderem in die International Standardization Organization (ISO) und in das Open Geospatial Consortium (OGC), wo er federführend die Datenwürfel-Standards entwickelt hat.

 

In BigDataCube wird rasdaman eingesetzt, um den nächsten Schritt zu gehen: nicht nur Datenwürfel einzeln zu verwalten, sondern sie frei kombinierbar zu machen. Dazu wird rasdaman zum einen als interaktive Datenbank- Komponente auf CODE-DE installiert, dem deutschen Sentinel-Archiv. Zum anderen wird auch ein kommerzieller Geo-Cloud-Anbieter, die cloudeo AG, mit rasdaman ausgerüstet. Damit sollen sich die Datenwürfel beider Dienste künftig frei kombinieren lassen. Aufgabe der rasdaman-Software ist es, diese sogenannte Daten-Fusion mit optimaler Performance durchzuführen.

 

Zwei Anwendungsgebiete stehen zunächst im Vordergrund: die maritime Wirtschaft und die Landnutzung. Küstenerosionen oder Verlagerungen von Sandbänken nach Stürmen können per BigDataCube besser erkannt, Ölverschmutzungen leichter identifiziert oder Fischereiaktivitäten einfacher überwacht werden. Zur möglichen kommerziellen Nutzung zählt zum Beispiel die Verfeinerung der Planung von Offshore-Windparks oder die Überwachung der Auswirkungen bei deren Bau, etwa auf das Weltnaturerbe Wattenmeer. Auch die Planung von Stromtrassen ließe sich mit der Technologie verbessern.

 

Siehe auch:

http://kahlua.eecs.jacobs-university.de/~lsis/

https://www.jacobs-university.de/news/pionier-im-digitalen-universum