Einfacherer Zugang zu Erdbeobachtungsdaten für alle über eine Cloud-basierte Plattform
Durch das exponentielle Wachstum der (Erd- und) Umweltbeobachtungsdaten sind innovative Lösungen für den effizienten Zugang und die Nutzung notwendig. Diese enormen Mengen einfach mit begrenzten lokalen Ressourcen herunterzuladen und zu verarbeiten ist ineffizient und widerspricht modernen Ansichten über Big Data. Bestehende Herausforderungen wie die Identifizierung, der Zugriff und die vollständige Nutzung der Datensätze schmälern die mögliche Wirkung. Im EU-finanzierten Projekt FAIRiCUBE werden diese Probleme angegangen, indem Rasterdaten und Algorithmen einer breiteren Zielgruppe zur Verfügung gestellt werden. Damit wird der Zugang über die traditionellen Forschungsgemeinschaften zur Erdbeobachtung erweitert. Das Ziel ist, die gemeinsame Nutzung auffindbarer, zugänglicher, interoperabler und wiederverwendbarer (FAIRer) und TRUSTable (vertrauenswürdiger) Daten zu erleichtern. Daher wird jetzt die FAIRiCUBE HUB entwickelt – eine bereichsübergreifende Plattform für die Aufnahme, Bereitstellung, Analyse, Verarbeitung und Veröffentlichung von Daten. Um das Potenzial der HUB zu demonstrieren, hat das FAIRiCUBE-Team fünf Anwendungsfälle erstellt (zu Themen wie Anpassung von Städten bis zum Nexus Klimawandel und biologische Vielfalt und Landwirtschaft). Der Fokus lag auf verschiedenen Dimensionen der vorrangigen Maßnahmen im Europäischen Grünen Deal.
Datensilos aufbrechen und die Entscheidungsfindung erleichtern
„In der zentralen Innovation, der FAIRiCUBE HUB, werden verschiedene Datensätze der Umweltbeobachtung und datenwissenschaftliche Arbeitsabläufe nahtlos integriert, um den mühelosen Zugang, die Analyse und die Visualisierung kritischer Informationen zu ermöglichen“, so Stefan Jetschny, der Projektkoordinator. Im HUB werden moderne Instrumente und Abläufe der Datenwissenschaft, Geodatenwürfel und maschinelles Lernen kombiniert, um komplexe Analyse- und Verarbeitungsschritte zu vereinfachen und den Bedarf an technischer Anpassung zu reduzieren. In den gemeinsamen Abläufen und Skripten der bestehenden Anwendungsfälle wird das Potenzial und die Nutzbarkeit der HUB für künftige Nutzende wie Forschende und die Datenwissenschaft dargelegt. Auf der Cloud-basierten Infrastruktur stehen skalierbare und verwaltbare Ressourcen und entscheidungsreife Informationen bereit, um umsetzbare Erkenntnisse für einzelne Entscheidungen zu bieten. Über anpassbare interaktive Dashboards und Visualisierungsmöglichkeiten können Nutzende Ergebnisse problemlos darstellen, sodass die Plattform für die Politik, Medien, die Forschung und Nichtregierungsorganisationen gleichermaßen von unschätzbarem Wert ist.
Hindernisse bei der Datenverwaltung zu Klima und Umwelt überwinden
„Datenwürfel, in denen große Datensätze über Raum und Zeit hinweg organisiert werden, sind wichtig für die Umweltwissenschaft. Durch die Größe, Komplexität, Vollständigkeit und Inkonsistenz kommt es jedoch oft zu Hindernissen bei der Anwendung von maschinellem Lernen“, erklärt Kathi Schleidt, technische Koordinatorin bei FAIRiCUBE. „Das FAIRiCUBE-Team hat diese Hürden mit Methoden des verteilten maschinellen Lernens für Datenwürfel überwunden. Mit den Methoden können komplexe Datensätze effizient verarbeitet, fehlende Daten durch Lückenfüllung rekonstruiert und die Genauigkeit beim Downscaling verbessert werden.“ Fragmentierte Geodatenkataloge sind eine weitere Schwierigkeit bei der Auffindung, dem Zugang und der Nutzung von Daten. Das FAIRiCUBE-Team zeigt mit dem eigenen Datenkatalog, wie die Nutzenden von verbesserten Metadatenbeschreibungen und somit standardisierten und harmonisierten FAIRen Daten profitieren. Schließlich haben Forschende aus verschiedenen Bereichen und mit unterschiedlichem Hintergrund zur Wissensbasis der FAIRiCUBE beigetragen – einer gemeinsamen Bibliothek, in der beschrieben wird, wie auf der FAIRiCUBE HUB komplexe Forschungsfragen mit der Anwendung hochmoderner Datenverarbeitung und Algorithmen des maschinellen Lernens auf komplexe Datensätze gelöst werden.
Nutzende innovativer Datenwerkzeuge
Das FAIRiCUBE-Team arbeitet an Geschäftsmodellen, um die FAIRiCUBE HUB nicht-technischen Nutzenden und Industriefachkräften in Bereichen wie Landwirtschaft, biologische Vielfalt und städtische Infrastruktur zur Verfügung zu stellen, damit diese Zugang zu maßgeschneiderten Lösungen für Erdbeobachtungsdaten erhalten und ihre operative Planung und Entscheidungsfindung optimieren können. „Dienstleistungsanbieter können die zentralisierten Datensätze und vorgefertigten Analysemöglichkeiten nutzen, um Arbeitsabläufe und die Kundenbetreuung zu verbessern“, berichtet Jetschny. „Die HUB kann von Umweltämtern genutzt werden, um Umweltprüfungen durchzuführen und dabei die Einhaltung von Vorschriften und der ökologischen Überwachung sicherzustellen. In der Politikanalyse können mit den verarbeiteten Daten evidenzbasierte Empfehlungen erarbeitet werden.“ Indirekte Nutzende aus der Stadtplanung oder in Nichtregierungsorganisationen finden auf der HUB entscheidungsreife Informationen. „Für die Stadt- und Regionalplanung stehen Erkenntnisse aus Geodaten bereit, um Initiativen zur Stadtplanung und zur nachhaltigen Entwicklung voranzubringen. Die Politik kann auf der HUB auf umsetzbare Daten zugreifen, um Klimarisikostrategien und die Umweltpolitik zu gestalten“, schließen Jetschny und Schleidt.
Schlüsselbegriffe
FAIRiCUBE, Erdbeobachtung, Plattform, Entscheidungsfindung, maschinelles Lernen, zentraler Datenspeicher
