Geoinformationen für Humanitäre Hilfe

Was wir machen

Nutzergenerierte Geodaten, beispielsweise von OpenStreetMap oder dem Social Web, sind neben amtlichen Geodaten und Fernerkundungsdaten von wachsender Bedeutung im Katastrophenmanagement. Das Zusammenführen verschiedener Datensätze ermöglicht es humanitären Hilfsorganisationen und Ersthelfern bereits kurz nach dem Eintreten eines Katastrophenereignisses ein Bewusstsein für die Situation vor Ort zu erlangen.
Diese Informationen haben darüber hinaus einen großen Wert in der Vorsorge zur Einschätzung von Risiken und Eindämmung von potentiellen Auswirkungen. Um dieses Potential unterschiedlicher Datenquellen besser nutzen zu können, bedarf es neuer Analysemethoden. Wir entwickeln in Zusammenarbeit mit Nutzern und Hilfskräften hierfür innovative Verfahren und Dienste. Unsere Forschungsarbeiten finden Sie in der Publikationsliste.

Humanitarian OSM Stats

Humanitarian OSM Stats ist ein Projekt, mit dem Ziel, Statistiken zur Kartierung in OpenStreetMap (OSM) für humanitäre Zwecke zu präsentieren.

Das Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT) setzt freies Kartieren in OSM für humanitäre Zwecke und Unterstützung der Community ein. Der bei HOT gehostete frei verfügabre Tasking Manager ist das Hauptwerkzeug zur Koordinierung der Bemühungen von Tausenden von Fernkartografen. Die Statistiken beruhen auf einem Auszug der Tasking Manager-Datenbank, die vom HOT einmal wöchentlich zur Verfügung gestellt wird.

Auf Humanitarian OSM Stats werden Statistiken zu drei Hauptthemenbereichen präsentiert:

 

Tasking Manager

Es werden Statistiken über Aktivitäten auf der Grundlage von Sessions präsentiert. Gezeigt werden die Anzahl der Projekte, Beitragenden und beteiligten Länder. Die monatliche Aktivität für jedes Projekt wird auf einer Karte visualisiert. Weitere Grafiken geben Einblick in die Mapping-Aktivität und den Status der Projekte.

OpenStreetMap

In diesem Teil werden Beiträge zu OSM vorgestellt, die mit OSHDB analysiert wurden. Es wird die tatsächliche Anzahl der Gebäude und Straßen in OSM mit denen, die über den Tasking Manager hinzugefügt wurden, verglichen.

Beitragende

Humanitäre OSM-Stats zeigt in diesem Abschnitt die Gemeinschaft hinter der Kartierung und wer wie viel beiträgt. Einerseits sieht man, wie viel Prozent der Nutzer an mindestens x Tagen aktiv waren. Des Weiteren wird gezeigt, wie viel Prozent der Beitragenden zusammen welchen Teil der Gesamtarbeit leisten. Es wird auch angegeben, wie erfahren die Benutzer waren, die beigetragen haben.

openrouteservice for Disaster Management

Der Routen-Service ermöglicht auf Grundlage hochaktueller OpenStreetMap-Daten Routen zu planen und berücksichtigt dabei katastrophenbedingte Straßenverhältnisse. So stehen den Einsatzteams vor Ort ständig aktualisierte Informationen zur Erreichbarkeit und Befahrbarkeit der Straßen zur Verfügung.

Gesperrte Straßen vermeiden

Bis zu 800 Straßenkilometer pro Stunde wurden nach den Erdbeben in Nepal 2015 von der weltweiten OpenStreetMap-Community erhoben! Unter anderem auch Informationen zu gesperrten und nicht befahrbaren Straßen. Wir machen diese Daten für Evakuierungen und Einsatzplanungen nutzbar.

Stündliche Updates

Wir stellen derzeit stündliche Aktualisierungsintervalle der Geodaten für den gesamten afrikanischen Kontinent, Südamerika und Südasien zur Verfügung. Bei größeren Katastrophen, die Regionen betreffen, die noch nicht von dem Dienst abgedeckt werden, können auf Anfrage neue Gebiete hinzugefügt werden.

Flottenplanung für die Katastrophenhilfe

Ein mehr als komplexes Beispiel für eine Routenoptimierung ist die Verteilung von Gütern mit einer Flotte von mehreren Fahrzeugen auf Dutzende von Standorten. In diesem Beispiel stellen wir ein praxisnahes Szenario zur Verteilung von medizinischen Gütern im Katastrophenschutz vor.

Zugang zu Gesundheitseinrichtungen

Der Zugang zu Gesundheitseinrichtungen kann innerhalb eines Landes sehr ungleich sein. In dieser Analyse geben wir einen Überblick über die Verteilung der Gesundheitsstandorte in Madagaskar und die Menge der Bevölkerung, die diese Standorte zu Fuß und mit dem Auto erreichen kann.

Maschinelles Lernen und humanitäres Kartieren

Heutzutage gewinnen maschinelles Lernen und Deep Learning Ansätze innerhalb der humanitären (Mapping) Gemeinschaft immer mehr an Bedeutung. Mit unserem Partnern der GIScience Research Group an der Universität Heidelberg haben wir das Potenzial von Deep Learning in Zusammenspiel mit dem Crowdsourcing-Ansatz von MapSwipe untersucht. Zu diesem Zweck haben wir einen neuartigen Workflow entwickelt, um Deep Learning (DeepVGI) und Crowdsourcing (MapSwipe) zu kombinieren. Unsere Strategie für die Zuordnung von Klassifizierungsaufgaben zu Deep Learning oder Crowdsourcing basiert auf der abgeleiteten binären Klassifizierung.

Deep Learning mit Satellitenbildern

Deep-Learning-Methoden, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), finden heute weitgehend Anwendung für prognostische Analysen von Fernerkundungsbildern, können jedoch auch zur Bodenobjekterkennung oder Populationskartierung weiter entwickelt werden. Diese Methoden trainieren in der Regel Modelle unter der Berücksichtigung einer großen Anzahl an Trainingsdaten. VGI ist in der Lage, solche großen Datenmengen kostenfrei zur Verfügung zu stellen.

Datenlücken füllen

Die knappe Verfügbarkeit genauer und aktueller Siedlungsdaten für Menschen bleibt eine große Herausforderung, z.B. für humanitäre Organisationen. Wir untersuchen die Synergien von Crowdsourcing und Deep Learning, um die Datenlücken bestehender Fernerkundungsdaten zu schließen.

Mensch Maschine Interaktion

Wir verwenden VGI-Daten von OpenStreetMap sowie der mobilen Crowdsourcing-Anwendung MapSwipe, mit der Freiwillige auf Bildern Gebäude oder Straßen für humanitäre Zwecke kennzeichnen können. Beide Daten-Quellen fließen in ein von uns entwickeltes und stets verbessertes Lern-Framework ein, das mit tiefen neuronalen Netzen ausgestatttet ist.

Weitere Services

Kooperationspartner

Das Team

Melanie Eckle

Wissenschaftliche Angestellte

Benjamin Herfort

Wissenschaftlicher Angestellter

Dr. Sven Lautenbach

PostDoc Wissenschaftler

Sabrina Marx

Wissenschaftliche Angestellte

Publikationen

Hier gelangen Sie zu einer Übersicht aller wissenschaftlichen Veröffentlichungen: Publikationen Geoinformationen für Humanitäre Hilfe.