Das Silver Ways Projekt ist bestrebt, die Mobilität von Senioren in städtischen Umgebungen zu verbessern. Der einzigartige Ansatz des Projekts kombiniert die Entwicklung eines anwendungsorientierten Navigationssystems mit einem altersgerechten 15-Minuten Nachbarschaftsindex. Statt konventionell die kürzeste Route zu berechnen, basiert dieser Index auf Routen, die auf die Bedürfnisse von Senioren zugeschnitten sind.
Förderung
Driving Urban Transitions and co-funded by the European Union
Kooperationspartner
HeiGIT, GIScience (Universität Heidelberg), TdLab Geographie (Universität Heidelberg), Uppsala Universität und Abdullah Gül Universität
Das HEAL Projekt ist eine transdiziplinäre Initiative, die Anpassungsstrategien zum Schutz von Risikogruppen vor hohen Temperaturen entwickelt. Zusammen mit diversen Stakeholdern integriert es öffentliche Smart-City-Daten in ein Routingsystem mit dem Ziel, Mobilität mit Hilfe einer dezidierten Applikation für vulnerable Bevölkerungsgruppen an die Hitze anzupassen.
Wir planen, das Projekt auf andere Städte auszudehnen und freuen uns über Anfragen.
Förderung
Baden-Württemberg Stiftung
Kooperationspartner
HeiGIT, GIScience Forschergruppe (Universität Heidelberg), das TdLab Geographie (Universität Heidelberg)
Missing Maps ist ein offenes, kollaboratives Projekt, das dazu beiträgt, Gebiete zu kartieren, in denen humanitäre Organisationen Menschen unterstützen, die von Katastrophen und Krisen bedroht sind. Mit Hilfe des HOT Tasking Managers und unseres ohsome Frameworks können User Bereiche Visualisieren und Änderungen nahezu live mitverfolgen.
Kooperationspartner
HeiGIT, GIScience (Universität Heidelberg) Humanitarian OpenStreetMap Team
Das Projekt UndercoverEisAgenten ermöglicht es Bürgerwissenschaftlern, einen Beitrag zu der Erkennung von Permafrosttauen in der Arktis zu leisten. Durch die direkte Partizipation können auch insbesondere Schulklassen aktiv bei der Klimaforschung mitmachen. Um dies zu erreichen, werden Teilnehmende mit den nötigen Tools ausgestattet, um Bilder der Erdoberfläche zu analysieren und zu klassifizieren.
Förderung
Das Bundesministerium für Bildung und Forschung
Kooperationspartner
HeiGIT, das Deutsche Zentrum für Luft und Raumfahrt (DLR) und das Alfred Wegener Institut (AWI), Helmholtz Zentrum für for Polar- und Meeresforschung.
Das Projekt hat zum Ziel, kontinuierliche Aktualisierungen zu Landschaftsveränderungen bereitzustellen, indem Satellitendaten mit OSM-Daten kombiniert werden. Um dies zu erreichen, liegt der Fokus auf der Entwicklung von Machine-Learning-Techniken zur Erkennung realer Veränderungen in OSM. LaVerDi (Landschaftveränderungsdienst) bietet einen kostenlosen Service, der Institutionen und der Bevölkerung in Deutschland Zugang zu Geodaten über Landschaftsveränderungen ermöglicht.
Kooperationspartner
HeiGIT, Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG)
GeoAI4Water umfasst eine Reihe an Projekten, die sich auf die Entwicklung von fortgeschrittenen Machine Learning und Deep Learning Modellen zur Erfassung und Kartierung von Kläranlagen spezialisieren. Das Projekt unterstützt die Katastrophenvorsorge und -bewältigung, indem es Entscheidungsstellen und Ersthelfende mit wichtigen Daten und Ressourcen versorgt, die die Katastrophenfolgen mildern können.
Kooperationspartner
HeiGIT, GIScience (Universität Heidelberg)
Das GeoWiKI Projekt erforscht die Integration geographischer Daten aus OpenStreetMap in KI-Modelle, um die Genauigkeit und Effizienz der Modelle zu verbessern. KI-Modelle werden schon erfolgreich zur Lösung geographischer Problemstellungen eingesetzt. Das Training von KI-Modellen ist allerdings sehr zeitintensiv und aufgrund der datenbasierten Art des Prozesses auch anfällig für Fehlklassifikationen.
Kooperationspartner
HeiGIT, GIScience (Universität Heidelberg)
Das geoEpi-Projekt untersucht die raum-zeitlichen Dynamiken von aufkommenden Viren wie SARS-CoV-2 und Dengue mit Hilfe von Geodaten und offiziellen Daten der Gesundheitsüberwachung. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und geospatialer Analyse zielt das Projekt darauf ab, die Früherkennung von Krankheiten zu verbessern und wahrscheinliche Ausbreitungsrouten von Krankheiten vorherzusagen.
Förderung
DFG
Kooperationspartner
HeiGIT, GIScience (Universität Heidelberg), Heidelberg Institute for Global Health (HIGH), the Geo-social Analytics Lab (Z_GIS Salzburg).
Wir unterstützen Anticipatory Action (AA) mit unserer technischen Expertise, Werkzeuge zur Datensammlung und Risikoanalyse sowie durch die Entwicklung wirksamer Auslöser. Zudem fördern wir den Wissensaustausch und den Kapazitätsaufbau mit lokalen Partnern, um vorausschauende Katastrophenvorsorge nachhaltig umzusetzen. AA ist ein innovativer Ansatz der humanitären Hilfe, bei dem Wettervorhersagen und Risikoanalysen genutzt werden, um Reaktionen auf Katastrophen vorzubereiten.
Das Projekt OSM Road Monitor erzielt die Entwicklung eines Echtzeit-Monitoring-Systems für das Straßennetzwerk auf Basis von OpenStreetMap und Remote Sensing Daten. OSM Road Monitor verarbeitet alle Änderungen am Straßennetz und bewertet diese hinsichtlich Fehler und ihrer Relevanz für Routing-Ergebnisse. Das System benachrichtigt dann die Nutzenden in personalisierbaren Zeitabständen und löst Aktionen wie die Aktualisierung von Routing-Graphen oder die Neuberechnung von Evakuierungsrouten aus.
Förderung
ZIM – Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand
Kooperationspartner
HeiGIT, Technische Universität München (TUM), Universität Heidelberg
Das Projekt zielt auf die Entwicklung von Methoden zur strukturierten und standardisierten Bewertung der Qualität von OpenStreetMap-Daten ab. Aufbauend auf dem ohsome Dashboard werden Werkzeuge zur Analyse der Datenqualität global oder in ausgewählten Regionen bereitgestellt. Das Projekt unterstützt die Nutzenden dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem es Einblicke in die Eignung von OSM-Daten für verschiedene Zwecke liefert.
Förderung
Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG)
Freie Geoinformation, Methoden und Software zum Nutzen von Umwelt und Gesellschaft.
Getragen von
