11.7 – Geoinformatik – Geoinformationstechnik
Im letzten Jahrzehnt hat sich die Geoinformatik als neues Wissenschaftsgebiet etabliert. Sie bildet eine Schnittstelle zwischen einigen Disziplinen der Geowissenschaften wie Geographie und Geodäsie und der Informatik und Mathematik.
In allen Geodisziplinen müssen Forschungsergebnisse inzwischen mathematisch oder informationstechnisch umgesetzt werden. Die Geoinformatik beschäftigt sich mit Methoden, um raumbezogene Daten zu speichern, zu analysieren und zu visualisieren. Um Geodaten sinnvoll nutzen zu können, müssen die Daten durch so genannte Metadaten oder Ontologien beschrieben werden. Unter Ontologie versteht man in der Informatik eine explizite formale Spezifikation einer Konzeptualisierung. Sie dient zur Strukturierung des Wissens und zum Datenaustausch. Nur so ist es möglich, die jeweils richtigen Daten für einen entsprechenden Verwendungszweck zu finden. Weiterhin sind Verfahren nötig, um Daten automatisch zu interpretieren. Dadurch lässt sich der Informationsgehalt der reinen Messdaten erschließen. Neben modellbasierten Ansätzen eignet sich Data Mining für diese Zwecke. Diese Verfahren erlauben es, aus einer Flut von verfügbaren Daten sinnvolle Informationen zu extrahieren und vorher unbekannte Zusammenhänge zu finden. Methoden der Visualisierung, zum Beispiel die neue Disziplin Visual Analytics, unterstützen den Wissenschaftler dabei, gezielt auffällige Phänomene aus den Daten herauszufiltern. Webdienste gewinnen an Bedeutung, da Daten im Internet zunehmend verfügbar sind. Geowebdienste lassen sich als standardisierte Dienste im Internet aufsuchen und miteinander verknüpfen. Auf diese Weise lassen sich existierende Verarbeitungsprozesse deutlich besser nutzen.
Speicherung raumbezogener Daten
Ein wichtiger Forschungsgegenstand besteht darin, Geodaten mit Metainformationen anzureichern und in Ontologien einzuordnen. Dabei müssen sich Informatiker und Geowissenschaftler eng abstimmen. Besonders wichtig ist es, bereits während der Informationsanreicherung zu berücksichtigen, welche Analysen nötig sind und welche Daten kombiniert werden müssen. Nur so ist es möglich, die Daten automatisch zu nutzen. Außerdem ermöglichen Ontologien die Integration, das heißt das Zusammenführen heterogener Daten aus unterschiedlichen Quellen. Es sollten Methoden der Dateninterpretation entwickelt werden, die aus Rohdaten wie Messdaten oder Bildern oder auch aufbereiteten Geodaten neues Wissen und neue Zusammenhänge ableiten. Bei diesen Interpretationen sollten Qualitätsparameter berücksichtigt werden, um für den Nutzer transparent zu machen, wie verlässlich die Daten sind.
Ontologien