BigGIS – Fusion der Geo-Big Data

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Das BigGIS Projekt beschäftigt sich mit Big Data und der Fusion unsicherer, geografischer Daten. Zunehmende Datenmengen und immer komplexere Berechnungsmodelle erfordern schnelle und robuste Verfahren. Dies ist das Thema des BigGIS Projekts, in welchem integrierte Verfahren zum Umgang mit Unsicherheit im (Geo)-BigData-Zusammenhang entwickelt werden. Zusammen mit dem SDIL werden hierbei am Beispiel von Temperaturdaten passende Algorithmen implementiert, getestet und weiterentwickelt. Ziel ist hierbei ein skalierbares System, welches die Eigenheiten von räumlichen und zeitlichen Zusammenhänge berücksichtigt. Daher muss das System in der Lage sein, die Geodaten zu fusionieren sowie deren Unsicherheit zu modellieren und dabei die Heterogenität der Datenquellen zu berücksichtigen. Das System wird auf dem Spark Cluster laufen und mit großen, empirischen Datenbeständen getestet und evaluiert.

Die im BigGIS entwickelte System-Architektur baut u.a. auf einem Spark Cluster auf. Die Rechner-Ressourcen des SDIL bieten einen erheblichen Mehrwert für das Projekt, da hierbei Datenvolumen im Giga- bis Terabyte Bereich verarbeitet werden.

Data Innovation Community

Smart Infrastructure

Projektpartner

Universität Konstanz

Hochschule Karlsruhe

Disy Informationssysteme GmbH

EXASOL AG

EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH

Landesanstalt für Umwelt Messungen und Naturschutz

THW Karlsruhe

Stadt Karlsruhe

Ansprechpartner

Julian Bruns, Forschungszentrum Informatik (FZI), bruns@fzi.de Dr. Viliam Simko, Forschungszentrum Informatik (FZI), simko@fzi.de

Zeitraum

Januar 2018 – Dezember 2018