Um die Kluft zwischen Geoinformatik-Grundlagenforschung und praktischen Anwendungen zu überbrücken, setzen wir raumbezogen Technologien ein, um gesellschaftliche und klimatische Herausforderungen anzugehen. Im Mittelpunkt unserer Arbeit stehen die Erweiterung und Analyse von OpenStreetMap-Daten (OSM). Unsere Methoden vereinen modernste Technologien, Community-Engagement und Forschung, um praxisorientierte, datengestützte Lösungen zu entwickeln.
Wir entwickeln Open-Source-Werkzeuge, die den Zugang zu Geoinformationen demokratisieren. Dadurch können Forschende, Fachleute und Nutzende Daten sammeln und analysieren. Zudem bieten wir freien Zugang zu unseren Ressourcen für humanitäre, akademische, staatliche und gemeinnützige Organisationen, um datenbasierte Entscheidungsprozesse zu unterstützen.
Forschung bildet die Grundlage unserer Methoden und stellt sicher, dass unsere Technologien auf den neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen beruhen. Die enge Kooperation mit der GIScience Forschungsgruppe der Universität Heidelberg und anderen Partnern aus der Forschung ermöglicht es uns, aktuelle geoinformatische Erkenntnisse in unsere Arbeit zu integrieren und innovative Lösungen zu entwickeln.
Wir erweitern OSM-Daten und andere offene Geodaten, um sie in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Durch Echtzeit-Updates und die Bewertung der Datenqualität können Nutzende Datenänderungen in OSM nachvollziehen und ihre Eignung für verschiedene Anwendungen bewerten.
Wir unterstützen vorausschauende Strategien, um die Auswirkungen humanitärer Krisen und Naturkatastrophen bereits im Vorfeld zu minimieren. Dabei legen wir Wert auf den Aufbau von Kapazitäten und den Wissensaustausch, sodass lokale Gemeinschaften vorausschauende Maßnahmen eigenständig umsetzen und langfristig nutzen können.
Wir integrieren künstliche Intelligenz in die Geoinformatik-Forschung, um komplexe Datensätze zu generieren. Von der Identifikation kritischer Infrastrukturen bis zur Analyse von Straßenbedingungen – diese Erkenntnisse sind essenziell für Entscheidungsprozesse in Bereichen wie Katastrophenmanagement, Infrastrukturplanung und Umweltschutz.
Dank lokaler Mitwirkung steigern wir die Datenqualität und -vollständigkeit. Ein genauer Blick auf den lokalen Kontext ermöglicht Lösungen, die sowohl technisch fundiert als auch praxisnah sind. Diese Herangehensweise eignet sich besonders für dynamische Umgebungen, schwer zugängliche Regionen und zur Minimierung von Verzerrungen in maschinellem Lernen.
Freie Geoinformation, Methoden und Software zum Nutzen von Umwelt und Gesellschaft.
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