Projekte

Abgeschlossene Projekte

LOKI

Ziel des vom BMBF geförderten Projekts LOKI, einer Kooperation von GIScience, HeiGIT und weiteren Projektpartnern aus dem Katastrophenbereich, ist es, ein interdisziplinäres System zu entwickeln, das eine schnelle und zuverlässige Lagebeurteilung aus der Luft nach einem Erdbeben ermöglicht. Ein zentraler Schwerpunkt ist die zeitnahe Übersicht und detaillierte Erfassung der Schäden an kritischen Infrastrukturen, wie Verkehrswege (Brücken und Straßen), Gesundheitseinrichtungen und öffentlichen Institutionen (z.B. Schulen). Die Ziele werden durch die Kombination von vorhandener Expertise in der Erdbebenforschung mit einer Vielzahl von Technologien und Konzepten erreicht, darunter maschinelles Lernen, Crowdsourcing, unbemannte Luftfahrzeuge und 3D-Monitoring.

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IDEAL VGI

Das GIScience Projekt IDEAL VGI (Information Discovery from Big Earth Observation Data Archives by Learning from Volunteered Geographic Information) zielt darauf ab, die Bedeutung, Unsicherheit und Qualität verschiedener von OSM abgeleiteter Merkmale zu identifizieren und zu bewerten, um relevante semantische OSM-Inhalte zu fördern. Darüber hinaus sind die Integration von unterstützenden komplementären VGI-Datenströmen, die Entwicklung von Maschinellem Lernen für die Klassifizierung von Fernerkundungsbildern und die automatische Verfeinerung und Zuweisung von OSM-Tags wichtige Ziele. HeiGIT unterstützt dieses Projekt, indem es sowohl seine OSHDB-Technologie als auch technisches Wissen zur Verfügung stellt.

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OSM Landuse Landcover

Das GIScience-Projekt OSM Landuse Landcover ist eine WebGIS-Anwendung, die Landnutzungs- und Landbedeckungsinformationen in der OpenStreetMap-Datenbank untersucht. Fehlende OSM-Daten (Lücken) in Europa werden mit Hilfe von Daten aus Sentinel-2 10 m RGB-Bildern und Deep-Learning-Methoden gefüllt (laufend). Das Projekt wird von HeiGIT unterstützt und nutzt die HeiGIT-Technologie ohsome API.

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Climate Action California

Das GIScience-Projekt Klimahandeln fundiert gestalten – die Fallstudie Baden-Württemberg/Kalifornien ist eine Pilotstudie im Rahmen des Projekts „Klimahandeln fundiert gestalten“ des Heidelberg Center for the Environment. Ziel der vorgeschlagenen Maßnahmen soll die interdisziplinäre Erforschung effizienten Klimahandelns auf subnationaler Ebene sein. Im Rahmen des Projektes wollen wir die Verfügbarkeit und Qualität von Geoinformation aus Messnetzen, amtlichen Daten und insbesondere aus dem Bereich der Citizen Science erforschen. Räumlich und zeitlich dichte und verlässliche Geoinformation ist notwendig, um die Modellierung von Treibhausgasemissionen auf lokaler Skala zu ermöglichen.

The OSCAR Project

Aktuelle und genaue Daten, um die vielschichtige Planung und Entscheidungsfindung für Notfälle im Bereich der öffentlichen Gesundheit, der Pandemievorsorge und dem Management von Gesundheitssystemen zu steuern, sind von entscheidender Bedeutung. In der Praxis sind relevante Daten jedoch oft nicht verfügbar oder finden sich isoliert ihrer jeweiligen Datenquelle und den Betreibern. OSCAR schließt diese Lücke, indem es ein Entscheidungsunterstützungssystem für den Gesundheitssektor bereitstellt. Es zielt darauf ab, die Fähigkeit der Länder, den Bedarf an Gesundheitsinterventionen zu prognostizieren, vorzubereiten und darauf zu reagieren, massiv zu verbessern – sowohl für Notfallsituationen als auch für die routinemäßige Stärkung der Gesundheitssysteme. Das aktuelle Projekt ermöglicht das Testen und Verbessern von OSCAR im realen Einsatz im Rahmen von drei User Stories für das erste Schwerpunktland Nepal. Unsere Arbeit basiert auf enger Zusammenarbeit zwischen der Kreditanstalt für Wiederaufbau (KfW), dem Heidelberg Institute of Global Health (HIGH) und dem Heidelberg Institute for Geoinformation Technology (HeiGIT gGmbH).

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Analyse des Zugangs zum Gesundheitswesen

Das HeiGIT Projekt Healthcare Access Analysis ist eine Zusammenarbeit zwischen dem openrouteservice und healthsites.io. Durch die Analyse und den Vergleich der Erreichbarkeit von Gesundheitseinrichtungen rund um den Globus, durch die Bewertung der Datenqualität und durch die Erkennung möglicher räumlicher Muster darin, kann der beste Transportweg zu den Einrichtungen ermittelt werden. Healthsites.io liefert die Eingangsdaten, die anschließend mit Hilfe der Isochronenfunktionalität vom openrouteservice analysiert werden.

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SocialMedia2Traffic

Das Projekt SocialMedia2Traffic (BMVI mFUND – Modernitätsfonds) zielt darauf ab, geokodierte Social-Media-Daten in ausgewählten Regionen zu nutzen, um den zeitabhängigen Verkehrszustand des Straßennetzes vorherzusagen. Die Daten sollen für Straßenabschnitte generiert und online zur Verfügung gestellt werden. Eine Übertragbarkeit auf weitere Regionen wird evaluiert. Die Ergebnisse sollen in openrouteservice zur Verbesserung des Routings und der Schätzung der Ankunftszeit genutzt werden. HeiGIT kooperiert hierbei mit der Abteilung GIScience der Universität Heidelberg.

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25 Mapathons

Das von der Klaus Tschira Stiftung geförderte Projekt 25 Mapathons hat zum Ziel, das Potenzial der Geoinformatik innerhalb des DRK intern bekannt zu machen und relevante Geodaten für DRK-Projekte zu sammeln. Zu diesem Zweck organisieren HeiGIT und das DRK Veranstaltungen für DRK-Gliederungen und das Jugendrotkreuz, um einen Einblick in die internationale Arbeit des DRK zu geben und Kartendaten für Einsatzgebiete zu sammeln. Dies geschieht in Form von gemeinsam organisierten Mapathons, Veranstaltungen, bei denen Helfer*innen gemeinsam Gebiete kartieren, die bisher nicht in OSM erfasst sind.

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Global Exposure Data for Risk Assessment

Das Projekt Global Exposure Data for Risk Assessment, finanziert durch das JRC (Joint Research Center der EU), zielt auf die Entwicklung einer API ab. Diese stellt auf Basis von OSM einen globalen Datensatz potenziell durch Naturkatastrophen gefährdeter Infrastrukturen gemäß dem Sendai Framework zur Katastrophenvorsorge der Vereinten Nationen bereit. Die Daten können von verschiedenen Katastrophen-Teams des Emergency Response Coordination Centre für die frühzeitige Reaktion und Risikobewertung genutzt werden. Die Extraktion der Daten erfolgt über die ohsome API. Dies ist ein weiteres Beispiel für die Verbindung des Big Data Team mit dem Thema Geoinformation für humanitäre Hilfe.

Qualität von Gesundheitseinrichtungen

Das HeiGIT Projekt Healthsites Quality zielt darauf ab, einen Rahmen für die Bewertung der Qualität von Daten im Sektor Gesundheitseinrichtungen in OSM in Bezug auf Vollständigkeit, Genauigkeit (zeitlich & technisch) und Vertrauenswürdigkeit zu entwickeln, sowie die Entwicklung dieser Daten über die Zeit zu visualisieren. Dies wird durch den Vergleich von in OSM gemappten Gesundheitseinrichtungen mit Daten zu Gesundheitseinrichtungen aus anderen Quellen (z.B. WHO, healthsites.io, KEMRI, etc.) erreicht. Durch die Bereitstellung kritischer Informationen über die Vollständigkeit und Zuverlässigkeit von Daten zu Gesundheitseinrichtungen in OSM wird eine gezielte Verbesserung des humanitären Aspekts erreicht. Das Projekt basiert auf der ohsome API von HeiGIT und wird mit Wissen, Ideen und Implementierungsaufgaben unterstützt.

COVID-19 Impfzentren

Wo befindet sich das nächstgelegene Covid-19-Impfzentrum und wie kommt man am besten dorthin? Unsere neue Routenplanungs-App hilft Ihnen bei der Beantwortung dieser Fragen, indem sie Ihnen Wege zur nächstgelegenen Impfstelle vorschlägt. Diesen Routenplaner können Sie ab sofort unter https://impfzentrum.openrouteservice.org nutzen. Die Anwendung basiert auf dem leistungsfähigen Routenplaner openrouteservice.org (ORS). Sie müssen nur einen Startort eingeben oder die automatische Nutzung der Positionsinformationen auf Ihrem Smartphone zulassen und schon kann die Route zum Impfzentrum angezeigt werden. Als Datengrundlage sowohl für die Routenplanung als auch für die Impfzentren werden die Daten von OpenStreetMap (OSM) verwendet. Diese erste Prototyp-Version der App befindet sich noch in der Entwicklung und wird weiter verbessert werden.

Kartierung der COVID-19 Forschung

Die Map of Hope des HeiGIT bietet einen geografischen Überblick über geplante, laufende und abgeschlossene klinische Studien. Viele informative Karten sind verfügbar, um die Verbreitung von COVID-19 zu verfolgen. Die globale wissenschaftliche und medizinische Gemeinschaft hat sofort auf die neue Bedrohung mit gezielten Forschungsaktivitäten reagiert, die wiederum zu klinischen Studien und wissenschaftlichen Publikationen weltweit geführt haben. Ziel dieses Projekts ist es, einen aktuellen Überblick über diese Aktivitäten mit Links zu den zugrunde liegenden Quellen zu geben. Die medizinische Expertise stammt von Prof. Dr. Markus Ries vom Zentrum für Kinder- und Jugendmedizin des Universitätsklinikums Heidelberg mit Unterstützung von Dr. Konstantin Mechler und Donna Smith. Die Vorverarbeitung der Daten und die Bereitstellung der Dienste wurde von den Mitglieder*innen des HeiGIT-Teams durchgeführt. Die Geokodierung wurde mit der openrouteservice API durchgeführt.

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TARDUR – Zeitliche Zugriffsbeschränkungen für dynamisches, ultra-flexibles Routing

Im mFUND Projekt TARDUR (Temporal Access Restrictions for Dynamic Ultra-Flexible Routing), mit Unterstützung des openrouteservice-Teams von HeiGIT, ging es um die Integration von Informationen über zeitliche Straßenzugänge/-einschränkungen in openrouteservice und GraphHopper mit dem Ziel, ein zeitabhängiges und damit genaueres Routing durch die Entwicklung eines Algorithmus zu ermöglichen, der zeitliche Einschränkungen bei der Routenberechnung berücksichtigen kann. Der Algorithmus wurde dann im Rahmen dieses Projekts in der kommerziellen Plattform GraphHopper und der HeiGIT-Technologie openrouteservice implementiert. Das Projekt wurde durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur im Rahmen der mFUND-Initiative gefördert.

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MapSwipe for WSF Validation and Dump Site Mapping

Die Weltbank hat sich mit MapSwipe, HeiGIT, dem Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT) und OpenStreetMap Mali für das Africa Cash for Digital Work Program zusammengetan, ein Pilotprojekt, das sich auf die Schaffung neuer Beschäftigungsmöglichkeiten aus der Ferne für Personen konzentriert, die von COVID-19-Sperren betroffen sind. Im Rahmen dieses Projekts werden zwei neue Projekttypen in MapSwipe entwickelt, um Crowdsourced Micro-Tasking auf a) die Kartierung von Feststoffabfall in Bamako (Mali) und b) die Validierung des World Settlement Footprint Datensatzes anzuwenden.

HOT Mapswipe: Adding Comparative Functions to MapSwipe for Change Detection Analysis

Das Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT), HeiGIT und die breitere MapSwipe-Community haben dieses Projekt gestartet, um an einer MapSwipe-Erweiterung zur Überwachung von Veränderungen in Satellitenbildern zu arbeiten. Ziel des Projekts ist es, die App um neue Funktionalitäten zu erweitern, die es den Nutzerenden ermöglichen, zwei Satellitenbilder (z.B. von vorher und nachher) zu vergleichen und die Bereiche anzuzeigen, die sich verändert haben. Durch Crowdsourcing der Entwicklung von Landbedeckung oder bebauten Flächen wird das Projekt humanitären Organisationen helfen, die Herausforderungen der Sustainable Development Goals (SDGs) zu bewältigen.

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