HeiGIT Technologien und Projekte

HeiGIT Technologien

openrouteservice.org

openrouteservice.org bietet Routing-Dienste, die auf benutzergenerierten, gemeinschaftlich gesammelten, freien geografischen Daten von OpenStreetMap basieren. Es ist mehr als nur Routing, der ORS bietet auch Erreichbarkeitsanalysen mit Isochronen, Entfernungsmatrizen und spezifische Suchmöglichkeiten bezüglich POIs.

openrouteservice für Impfzentren

Die Routenplanungs-App hilft Ihnen, die Frage zu beantworten: „Wo ist das nächste Covid-19-Impfzentrum und wie komme ich am besten dorthin?“, indem sie Routen zum nächstgelegenen Impfzentrum vorschlägt. Sie basiert auf der openrouteservice-Technologie von HeiGIT und nutzt Daten von OpenStreetMap (OSM). Die Anwendung bietet auch schriftliche Navigationsanweisungen und weitere Informationen über Impfzentren. Sie funktioniert online und kann über moderne Webbrowser auf einem PC oder auf neueren Smartphones und Tablets genutzt werden.

openrouteservice für das Katastrophenmanagement

Das laufende HeiGIT-Projekt openrouteservice for Disaster Management ist eine Zusammenarbeit zwischen dem openrouteservice Team und dem Geoinformation für Humanitäre Hilfe Team. Das Ziel ist es, verlässliche und aktuelle Daten des Infrastrukturnetzes in Katastrophengebieten bereitzustellen, indem sowohl die Quantität als auch die Qualität der OSM-Straßennetzdaten verbessert werden, indem dynamische Echtzeit-Informationen sowie ein mobiles Offline-Client-Tool bereitgestellt werden und vieles mehr. Wir konzentrieren uns auf den humanitären Aspekt durch die Verbesserung des Situationsbewusstseins, insbesondere in Bezug auf die (sich ändernden) Bedingungen des Straßennetzes während Katastrophen. Der openrouteservice für das Katastrophenmanagement nutzt den openrouteservice von HeiGIT und wird mit zusätzlichen Informationen durch das Team Geoinformation für Humanitäre Hilfe unterstützt.

Humanitäre OSM-Statistiken

Humanitarian OSM Stats ist ein laufendes HeiGIT-Projekt, das darauf abzielt, Statistiken und Diagramme bezüglich der Kartierung in OpenStreetMap (OSM) für humanitäre Zwecke zu präsentieren, indem Analysen von Daten aus dem HOT Tasking Manager, Bevölkerungsdatensätzen und OSM History-Daten, die mit der HeiGIT-Technologie OSHDB extrahiert werden, kombiniert werden.

MapSwipe

MapSwipe ist eine Open-Source-Mobilanwendung, die die Kartierung auf der ganzen Welt koordinierter und effizienter machen soll. Seit dem Start im Jahr 2015 ist MapSwipe auf 29.000 Nutzer angewachsen, die 1.300.000 km² kartiert haben. MapSwipe ist ein Open-Source-Projekt, das noch nicht abgeschlossen ist und zu den HeiGIT-Technologien gehört. Es wird von Freiwilligen mit Unterstützung des Britischen Roten Kreuzes, der GIScience Research Group, dem Humanitarian OpenStreetMap Team und der Organisation Médecins Sans Frontières aufgebaut und gepflegt. Das Team des Heidelberger Instituts für Geoinformationstechnologie (HeiGIT) und der Forschungsgruppe GIScience der Universität Heidelberg haben die Entwicklung von MapSwipe von Anfang an geprägt, indem sie den Crowdsourcing-Ansatz hinter MapSwipe entworfen haben, die Werkzeuge zur Verfügung gestellt haben, die für die Verwaltung eines solchen globalen Projekts notwendig sind, und die Daten zeitnah zur Verfügung stellen. Unsere Arbeit stellt sicher, dass freiwillige Bemühungen in aussagekräftige Daten für humanitäre Organisationen umgewandelt werden können.

OpenStreetMap History Database (OSHDB)

Die OSHDB ist das zentrale Daten-Backend der ohsome Plattform. Sie wurde speziell für eine effiziente Speicherung und Zugriff auf die full-history Daten von OpenStreetMap entwickelt. Um die Skalierbarkeit des Systems zu gewährleisten, bauen wir auf einem Partitionsschema auf, das eine verteilte Datenspeicherung und parallele Ausführung von Berechnungen ermöglicht. Über unsere OSHDB API gewährleisten wir eine Schnittstelle zur OSHDB in der Programmiersprache Java. Wir stellen die API, wie auch die OSHDB selbst, auf unserem GitHub-Repository für alle zur Verfügung.

ohsome History Explorer (ohsomeHeX)

Der ohsome History Explorer (ohsomeHeX), eine der HeiGIT-Technologien, ermöglicht die räumlich-zeitliche Erkundung von OSM-Daten auf globaler Ebene, indem die Daten ausgewählter Features mit Hilfe der ohsome-API zu einer Reihe von weltumspannenden hexagonalen Rastern in monatlicher Auflösung aggregiert werden. Dies ermöglicht die Analyse der Entwicklung der Daten, gibt Einblick in die Qualität und die visuelle Erkundungshistorie der OSM-Daten und bietet die Möglichkeit, interessante semantische Zusammenhänge aufzudecken.
 

ohsome API

Die ohsome API ist eine HeiGIT-Technologie, die auf der OSHDB basiert und kontinuierlich weiterentwickelt wird, um ihre Funktionen zu verbessern. Es handelt sich um eine REST-basierte API, die die Extraktion und Analyse der kompletten Datenhistorie von OpenStreetMap über HTTP-Anfragen ermöglicht. Die Egebnisse der Datenabfragen sind auch als CSV, JSON oder GeoJSON verfügbar, um die Datenhistorie von OpenStreetMap für verschiedene Arten von Datenanalyseaufgaben im globalen Maßstab leichter zugänglich zu machen.

ohsome quality analyst (OQT)

OQT ist ein noch in der Entwicklung befindlicher Dienst, mit dem Endnutzer, d. h. humanitäre Organisationen und öffentliche Verwaltungen, Informationen über die Qualität von OSM-Daten für ihre spezifische Region und ihren Anwendungsfall abrufen können. Es handelt sich um eine Anwendung, die auf der ohsome Plattform von HeiGIT aufbaut. Wir bieten den Endnutzern eine webbasierte Anwendung aber auch eine API oder eine Kommandozeilenschnittstelle, mit der die Qualität der OSM-Daten angefragt werden kann. Darüber hinaus fungiert es als Datenintegrationswerkzeug, das eine Vielzahl von intrinsischen und extrinsischen OSM-Datenqualitätsmetriken zusammenführt.

ohsome Dashboard

Das ohsome-Dashboard, eine HeiGIT-Technologie, die auf der ohsome-API aufbaut, ist ein Dashboard, das es ermöglicht, Analysen der Full-History-Daten von OpenStreetMap ohne Programmierkenntnisse durchzuführen, indem genaue Statistiken generiert und direkt im Dashboard geplottet werden. Statistiken über die historische Entwicklung von OpenStreetMap-Daten können für jede beliebige Region oder jeden beliebigen Zeitraum ausgewählt werden, es kann eine benutzerdefinierte Filterung aller verfügbaren OpenStreetMap-Tags und -Typen vorgenommen werden, und die Ergebnisse können auch auf verschiedene Arten gruppiert werden.

ohsome2X

ohsome2X ist ein Open-Source-Werkzeug, mit dem die Daten für Zeitreihenkarten der historischen Entwicklung von OSM erstellt werden. Intern verwenden wir das Tool auch, um Zeitreihendaten für HeiGITs ohsome OSM History Explorer OhsomeHeX zu erstellen. Mit ohsome2X kannst du deine eigenen OSM Zeitreihenkarten für deine Interessengebiete erstellen. Das Tool nutzt HeiGITs ohsome API, um die relevanten Statistiken abzufragen und kombiniert die Ergebnisse mit einer beliebigen Eingabe von Polygonen (admininstrative Bereiche, reguläre Raster, etc.).

ohsome2label

Das GIScience-Projekt ohsome2label, mit Unterstützung von HeiGIT, verwendet historische OpenStreetMap-Objekte als Trainingsmuster für Maschinelles Lernen, um eine flexible Label-Aufbereitung für Anwendungen des maschinellen Lernens von Satelliten zu schaffen. Mit Hilfe der ohsome-API von HeiGIT können alle Arten von geografischen Objekten aus OSM abgerufen werden.

Aktuelle Projekte


Globale Daten für die Risikobewertung

Das HeiGIT Projekt Global Exposure Data for Risk Assessment zielt auf die Entwicklung einer API, die einen globalen Open-Source-Datensatz potenziell gefährdeter Merkmale für Naturkatastrophen gemäß dem Sendai Framework der Vereinten Nationen (Katastrophenvorsorge) abbildet. Die aggregierten Daten können von verschiedenen Katastrophen-Teams des Emergency Response Coordination Centre für die frühzeitige Reaktion und Risikobewertung genutzt werden. Die Extraktion dieser Daten erfolgt über die von HeiGIT bereitgestellte ohsome API. Das Projekt befindet sich derzeit in Phase II mit möglicher Erweiterung. Die Idee ist, die API zu einem integralen Bestandteil der bestehenden Pipeline zur Katastrophenrisikobewertung innerhalb des GFS-Ökosystems zu machen.

Analyse des Zugangs zum Gesundheitswesen

Das HeiGIT Projekt Healthcare Access Analysis ist eine Zusammenarbeit zwischen dem ORS 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 ORS analysiert werden.


Missing Maps

HeiGIT und die Forschungsgruppe GIScience der Universität Heidelberg unterstützen das Projekt Missing Maps seit 2015. Das HeiGIT-Team unterstützt Missing Maps bei der Überwachung und Visualisierung seiner Leistungen und Auswirkungen mit Hilfe von Informationen aus dem HOT Tasking Manager und unserem ohsome Framework. Wir treiben die aktuelle Forschung über OSM und seine Anwendung in der Katastrophenvorsorge und im Katastrophenmanagement voran und machen diese durch gemeinsame Publikationen, Präsentationen und Partnerschaften einer breiten Öffentlichkeit zugänglich.

Qualität von Gesundheitsenrichtungen

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

Waterproofing Data

Das GIScience Waterproofing Data Projekt wird von HeiGIT unterstützt und nutzt HeiGITs ohsome API. Es zielt darauf ab, die Handhabung von wasserbezogenen Risiken zu untersuchen, indem der Ablauf von hochwasserbezogene Warnungen und Interventionen neu überdacht werden. Der Fokus dieses Projekts liegt auf sozialen und kulturellen Aspekten von Datenpraktiken und hilft so, Gemeinden nachhaltiger und hochwasserresistenter zu gestalten.

meinGrün

Im Projekt meinGrün, einem GIScience-Projekt mit Unterstützung von HeiGIT und unter Nutzung des openrouteservice, entwickeln Partner aus Wissenschaft, kommunaler Praxis und Wirtschaft die Grundlagen für neuartige, interaktive Informationsdienste. Ziel ist es, Grünflächen in Städten detaillierter zu beschreiben und zu zeigen, wie sie einfach zugänglich sind. Nutzer von Grünflächen können diese bewerten und Stadtverwaltungen erhalten Hinweise auf Verbesserungspotenziale. Außerdem wird ein Routing-Service für Fußgänger und Radfahrer entwickelt, der alternative gesunde Routen empfiehlt, die hohe Sonneneinstrahlung und Lärm vermeiden und das Vorhandensein von Vegetation bevorzugen.

WIN-Projekt “Shared Data Sources”

Im Förderprogramm für den wissenschaftlichen Nachwuchs (WIN)-Projekt Shared Data Sources wird am Beispiel von OpenStreetMap untersucht, wie sich individuelle kognitive Prozesse auf die Konvergenz im kollektiven Maßstab auswirken. Teil der Analyse ist es, abzuschätzen, ob lokales Wissen in den OSM-Daten vorhanden ist. HeiGIT unterstützt dieses Projekt durch die Bereitstellung seiner OSHDB API, die die Analyse von OSM-Tag-Änderungen und Contributor-Statistiken ermöglicht.

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.

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.

Climate Action California

Das GIScience-Projekt Klimahandeln fundiert gestalten – Fallstudie Baden-Württemberg/Kalifornien ist eine Pilotstdie 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.

Abgeschlossene Projekte

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 Mitgliedern des HeiGIT-Teams durchgeführt. Die Geokodierung wurde mit der openrouteservice API durchgeführt.

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 ORS 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.

DFG-OSM-Qualität

Das GIScience DFG-OSM-Qualitäts-Projekt, mit technischer Unterstützung von HeiGIT, zielte darauf ab, die Forschung über Datenqualitätsmaßnahmen im Zusammenhang mit OSM zu fördern, indem eine Sammlung von OSM-Datenqualitätsmaßnahmen erstellt und die „Fitness for Purpose“ von OSM-Daten beschrieben wurde, mit dem Ziel, ein Repository für OSM-Datenqualitätsmaßnahmen zu erstellen. Für die Datenanalysen wurde die OSHDB vom HeiGIT verwendet.

LandSense

Das Ziel des LandSense-Projekts, ein Projekt mit Unterstützung von HeiGIT, das bei GIScience angesiedelt ist und mit mehreren anderen Partnern zusammenarbeitet, ist der Aufbau eines weitreichenden Bürgerobservatoriums für die Überwachung von Landnutzung und Landbedeckung (LULC), das auch als Marktplatz für Technologieinnovationen fungieren wird. Die Integration dieser bürgergetriebenen In-situ-Datensammlungen mit etablierten autoritativen und frei zugänglichen Datenquellen wird helfen, Kosten zu reduzieren, die Kapazitäten von GEOSS und Copernicus zu erweitern und umfassende Umweltüberwachungssysteme zu unterstützen. Das Projekt nutzt die HeiGIT-Technologie ohsome API.