Geoinformationen spielen eine wichtige Rolle bei der Verbesserung von Krisenmanagement, insbesondere in Anbetracht der wachsenden humanitären Herausforderungen unserer Zeit. Mit der Hilfe von Geoinformationen können nachhaltige Entscheidungen für Mensch und Umwelt getroffen und die Widerstandsfähigkeit der Gesellschaft gefördert werden. Mit Hilfe von digitalen Daten und Technologien können wir eine Risikoeinschätzung durchführen und so humanitären Hilfsorganisationen helfen, Schwächen und mögliche Gefahren zu identifizieren. Dabei integrieren wir vor allem auch lokales Wissen, um sicherzustellen, dass erarbeitete Lösungen kontextspezifisch und inklusiv sind. Unser Ziel ist es, mit raumbezogener Expertise schnelle, intelligente und effiziente humanitäre Reaktionen bereitzustellen.
Vorausschauende Hilfe (engl: Anticipatory Action, AA) ist eine innovative Strategie, die im Bereich der humanitären Hilfe den Fokus von Reaktionen auf proaktive Maßnahmen legt. AA nutzt Wetterberichte und Risikoanalysen, um im Voraus geplante Maßnahmen zu aktivieren, bevor die Krise eintritt. Durch die Integration wissenschaftlicher Daten und Vorhersagen in den Entscheidungsprozess kann AA sicherstellen, dass Ressourcen effizient verteilt werden, und dass angemessene Maßnahmen getroffen werden.
Wir unterstützen AA-Projekte weltweit mit unserer technischen Expertise und modernen Methoden. So erfassen wir lokale Daten, analysieren historische Auswirkungen und bewerten Risiken, um effizientere und zielgerichtetere Hilfsmaßnahmen zu fördern.
Wir setzen auf Wissenstransfer und Ausbildung vor Ort, damit unsere Partner AA-Projekte eigenständig weiterführen können. Dabei entwickeln wir anwendungsfreundliche Prozesse und Werkzeuge, die ohne technisches Fachwissen zugänglich sind und das Verständnis lokaler Bedingungen verbessern.
Wir vereinfachen das Kartieren mit OpenStreetMap durch unsere Werkzeuge:
Datenerhebung vereinfachen: Unsere Werkzeuge vereinfachen die Datenverarbeitung und sind mit open-source Systemen kombinierbar. Ziel ist es, humanitäre Organisationen bei der erweiterten Vulnerabilitätsanalyse und der Entwicklung von Early-Action Protokollen (frühzeitige Vorsorgemaßnamen) zu unterstützen.
Fortgeschrittene Technologien anwenden: Wir integrieren Machine Learning, um Kartierung zu optimieren und Datenqualität zu verbessern.
Mit dem Sketch Map Tool stellen wir ein intuitives, einfaches Werkzeug zum partizipativen Kartieren vor Ort bereit, dass die Erfassung, Digitalisierung und Georeferenzierung von raumbezogenem lokalen Wissen vereinfacht. Das Tool ermöglicht gemeinschaftliches Kartieren zur Vorbereitung auf Gefahren und Naturkatastrophen, für die Stadtplanung und für die Überwachung von Umwelteinflüssen.
MapSwipe ist eine open-source Applikation, die Kartierungsbemühungen weltweit optimiert und es humanitären Organisationen ermöglicht, besiedelte Regionen mit Hilfe von Satellitenbildern zu identifizieren. Wir unterstützen MapSwipe durch die Entwicklung und Wartung der Web App und der Back-End-Tools. Wir nutzen MapSwipe nicht nur für humanitäre Zwecke, sondern auch für die Kartierung von Permafrost und die Überwachung von Mangroven.
Die Integration von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning mit Geodaten unterstützt die humanitäre Kartierung und hilft dabei, vulnerable Bevölkerungsgruppen zu identifizieren. Die Fusion dieser verschiedenen Technologien ermöglicht ein umfassenderes Verständnis der Katastrophenvorsorge, der Reaktion auf Katastrophen und der Maßnahmen zur Förderung von Resilienz.
Die Häufigkeit und Intensität von Naturkatastrophen steigt durch den Klimawandel. Machine Learning kann besonders gefährdete Gebiete identifizieren, indem es Satellitenbilder und Umweltdaten analysiert. So lassen sich Infrastruktur und Umweltfaktoren wie Dachtypen oder Bodendurchlässigkeit bewerten, um Risikogruppen zu klassifizieren. Dies hilft Ersthelfern, Ressourcen effizient zu verteilen und gezielt die am stärksten betroffenen Bereiche zu unterstützen.
Sauberes Wasser ist entscheidend für das Wohlbefinden, Klimamaßnahmen und nachhaltige Entwicklung, dennoch haben Millionen keinen Zugang dazu. GeoKI nutzt Machine Learning und multimodale Erfassungsdatensätze, um unser Verständnis von Kläranlagen (wastewater treatment plants – WWTPs) und Wassermanagement zu verbessern. Die Technologie hilft uns, Lücken zu schließen und bessere Infrastrukturplanungsmaßnahmen sowie das Ressourcenmanagement in Regionen, in denen das Wasser knapp ist, zu unterstützen.
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Freie Geoinformation, Methoden und Software zum Nutzen von Umwelt und Gesellschaft.
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