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Conception and Implementation of an OGC-Compliant Sensor Observation Service for a Standardized Access to Raster Data

The target of the Open Geospatial Consortium (OGC) is interoperability of geographic information, which means creating opportunities to access geodata in a consistent, standardized way. In the domain of sensor data, the target will be picked up within the OGC Sensor Web Enablement Initiative and especially reached through the Sensor Observation Service (SOS) standard. This one defines a service for a standardized access to time series data and is usually used for in situ sensors (like discharge gauges and climate stations). Although the standard considers raster data, no implementation of the standard for raster data exists presently. In this paper an OGC-compliant Sensor Observation Service for a standardized access to raster data is described. A data model was developed that enables effective storage of the raster data with the corresponding metadata in a database, reading this data in an efficient way, and encoding it with result formats that the SOS-standard provides.

Q-SOS—A Sensor Observation Service for Accessing Quality Descriptions of Environmental Data

The worldwide Sensor Web comprises observation data from diverse sources. Each data provider may process and assess datasets differently before making them available online. This information is often invisible to end users. Therefore, publishing observation data with quality descriptions is vital as it helps users to assess the suitability of data for their applications. It is also important to capture contextual information concerning data quality such as provenance to trace back incorrect data to its origins. In the Open Geospatial Consortium (OGC)’s Sensor Web Enablement (SWE) framework, there is no sufficiently and practically applicable approach how these aspects can be systematically represented and made accessible. This paper presents Q-SOS—an extension of the OGC’s Sensor Observation Service (SOS) that supports retrieval of observation data together with quality descriptions. These descriptions are represented in an observation data model covering various aspects of data quality assessment. The service and the data model have been developed based on open standards and open source tools, and are productively being used to share observation data from the TERENO observatory infrastructure. We discuss the advantages of deploying the presented solutions from data provider and consumer viewpoints. Enhancements applied to the related open-source developments are also introduced.

Sub project J

Das Projekt "Sub project J" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von WISUTEC Umwelttechnik GmbH durchgeführt. Das Ziel des Gesamtvorhabens ist im Hauptantrag beschrieben. Das Ziel der Teilaufgabe besteht im Aufbau einer Datenzentrale, welche im online-Regime Messdaten von Monitoren zur Wasserqualität entgegennimmt, speichert, im Sinne einer Alarmwerterkennung bewertet und die gespeicherten Informationen mittels der Internet-Technologie für Dritte bereitstellt. Die Anmeldung der Monitore an die Datenzentrale wird weitgehend automatisiert erfolgen. Die Datenübertragung erfolgt auf Basis eines universell einsetzbaren Protokolls. Die Daten der angeschlossenen Sensoren werden in einer zentralen Datenbank gespeichert. Zum Zwecke der automatischen Erkennung von Alarmsituationen werden die eingehenden Daten von mehreren Softwarealgorithmen (Softwaredetektoren) auf besondere Messwerte hin untersucht. Im Falle einer notwendigen Frühwarnung werden Meldungen an Dritte ausgelöst. Über abgestimmte Dienste (SOS) werden die Messdaten dem geplanten Umweltinformationssystem (UIS) und dem 3-d-Modell des Sees zugeführt. Alle Softwarekomponenten erhalten eine Nutzeroberfläche in englischer Sprache. Die folgende Vorgehensweise ist für die Bearbeitung der Teilaufgabe durch WISUTEC geplant: 1. Konzeption Datenmanagement, Anforderungsanalyse, Schnittstellendefinition; 2. Implementierung der Datenzentrale; 3. Etablierung Alarmregime; 4. Anmeldung der Sonden an der Datenzentrale/Beginn Datenübernahme; 5. Dienste für Datenbereitstellung für Dritte (SOS); 6. Test Gesamtsystem.

Teilprojekt 3

Das Projekt "Teilprojekt 3" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von 52° North Initiative for Geospatial Open Source Software GmbH durchgeführt. Im Rahmen des MuDak-WRM Projektes besteht eine zentrale Herausforderung darin, Erdbeobachtungsdaten (Remote und In-Situ) zusammenzuführen um auf dieser Basis Analysen durchzuführen. Ziel ist es daher eine interoperable Infrastruktur aufzubauen, welche die notwendigen Datenflüsse für die Arbeiten in den fachlichen Arbeitspaketen des Projekts sicherstellt und die Entwicklung von Anwendungen erleichtert. Die Arbeitspakete, welche sich mit der Erzeugung von Erdbeobachtungsdaten beschäftigen, werden diese Daten über interoperable Schnittstellen zu veröffentlichen (insbesondere OGC Sensor Observation Service und OGC Web Coverage Service). Sofern notwendig, werden hierbei auch Erweiterungen dieser Standards vorgeschlagen, welche sich aus weitergehenden Anforderungen des Projekts ergeben. Insbesondere die gemeinsame Handhabung von In-Situ und Remote-Daten ist im Rahmen der Standardisierung noch nicht zufriedenstellend geklärt. Im Rahmen dieses Vorhabens soll daher auch eine entsprechende Best-Practice-Empfehlung erarbeitet werden. Für die Arbeitspakete, welche die bereitgestellten Daten in Fachanwendungen integrieren und für Analysen verwenden, wird eine praktische Unterstützung gegeben, wie die spezifizierten Schnittstellen und Datenformate effizient genutzt werden können, um Analyse-Werkzeuge und Anwendungen zu entwickeln. Weiterhin wird die Nutzung des OGC Web Processing Service-Standards im Zusammenspiel mit Sensor Web-Komponenten optimiert und die Bereitstellung von Analyse-Funktionen über interoperable Schnittstellen unterstützt. Grundlage dieser Infrastruktur werden internationale Standards (insbesondere ISO, Open Geospatial Consortium (OGC), INSPIRE) sein. Weiterhin wird auf Erfahrungen aus nationalen (z.B. BMBF GLUES, BMBF TaMIS und BMBF COLABIS) und internationalen (insbesondere EU FP7- und Horizont 2020-Projekte wie GEOWOW und EO2HEAVEN) Projekten zurückgegriffen.

Bioaerosol Analysis Network and Geoinformatics (BANG)

Das Projekt "Bioaerosol Analysis Network and Geoinformatics (BANG)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fachhochschule Mainz, Institut für Raumbezogene Informations- und Messtechnik durchgeführt. Im Rahmen des Exzellenzzentrums Erdsystemwissenschaften (Geocycles) arbeitet das i3mainz derzeit mit dem Institut für allgemeine Botanik der Universität Mainz und dem Max-Planck-Institut für Chemie (MPI-C) an einem gemeinsamen Informationssystem. BANG hat das Ziel an Sensoren gemessene Bioaerosol-Daten mit weiteren relevanten raumbezogenen Daten zu verknüpfen. Das entwickelte System soll eine visuelle Analyse der Zusammenhänge ermöglichen, welche durch Prozessierung von Geodatensätzen unterstützt werden kann. Im Forschungsfeld der Biogeochemie werden derzeit Bioaerosol-Daten von einzelnen Instituten erfasst, klassifiziert und in lokalen Datenbanken verwaltet. Dabei fehlen den Wissenschaftlern meist Werkzeuge zur visuellen Analyse ihrer Messdaten, insbesondere in deren geographischen Kontext. Außerdem können Forscher zunächst nur auf ihre eigenen Daten zugreifen, da Schnittstellen zwischen den verschiedenen Datenbanken nicht existieren. Erst nach einem langwierigen Prozess publizieren die einzelnen Einrichtungen ihre Daten in einer zentralen Datenbank des National Center for Biotechnology Information (NCBI), wo sie für andere Forschungsgruppen zugänglich werden. Das am i3mainz entwickelte WebGIS System ermöglicht eine gemeinsame Analyse von Bioaerosol-Daten der Universität Mainz und des Max-Planck-Instituts für Chemie (MPI-C) mit relevanten Geodaten. Fachliche Grundlage hierfür sind die Bioaerosol-Daten welche auf Basis sogenannter Sampler (Abbildung 1) mit unterschiedlichen Siebgrößen manuell ausgelesen werden. Die Ergebnisse fließen auch hier in eine lokale Datenbank und haben eine zeitliche Auflösung von einer Woche. Bei den Geodatensätzen handelt es sich um hochaufgelöste Landnutzungsdaten aus dem CORINE Land Cover Projekt sowie detaillierte Informationen zum Baumbewuchs von 18 Spezies, die für ganz Europa vorgehalten werden. Hinzu kommen Luftstrom-Trajektorien aus dem Hysplit-Programm, welche zeitlich den Fachdaten entsprechend für je eine Woche errechnet wurden. Die Integration der für die Analyse verwendeten Basisdaten basiert technisch auf OGC (Open Geospatial Consortium) Web Diensten. Den Zugriff auf die Umgebungsdaten ermöglichen Web-Map-Services (WMS), Web-Feature-Services (WFS) und Web-Coverage-Services (WCS), den auf die Bioaerosol-Daten ein Sensor Observation Service (SOS). Die Umsetzung der SOS-basierten Anbindung wird derzeit in einer Masterarbeit realisiert und wird zunächst eine statistische Gegenüberstellung von Landnutzungskategorien, Bewuchs, sowie den Bioaerosol-Daten ermöglichen. In einem nächsten Schritt sollen Werkzeuge entwickelt werden, die durch die Anwendung von Geoprozessierungs-Algorithmen einen Mehrwert für die Fachwissenschaftler darstellen. Hier ist vor allem die Auswertung von Rasterdaten auf Basis von Trajektorienkorridoren hervorzuheben.

Teilprojekt 7

Das Projekt "Teilprojekt 7" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von TriOs Mess- und Datentechnik GmbH durchgeführt. Das Ziel des Teilprojektes besteht darin die grundlegenden Prozesse welche den Zusammenhang zwischen Nährstoffeinträgen und der sich daraus im Zusammenspiel mit hydro-meteorologischen und operativen Randbedingungen ergebenden Wasserqualität in Stauseen zu untersuchen. Dazu wird ein hochauflösendes Messsystem in einem brasilianischen Stausee installiert und ein umfangreiches Monitoring von physikalischen Prozessen und der Wasserqualität durchgeführt. Dabei werden auch moderne optische Sensoren und Verfahren eingesetzt, um neben einigen Standardparametern, die Nährstoff- und Algenkonzentrationen zu bestimmen. Die Sensoren sollen im Laufe des Projekts optimiert und weiterentwickelt werden um ggf. weitere relevante Parameter zu bestimmen. Die Daten werden direkt über eine SOS-Datenschnittstelle auf einen zentralen Web-Server übertragen. Die erhobenen Daten bilden die Grundlage für die prozessorientierte Modellierung der güterelevante Speicher- und Transformationsprozesse im Stausee und stellen gleichzeitig Ground Truth Daten für die Kalibration und Validierung von Fernerkundungsdaten zur Verfügung. Des Weiteren dienen sie dazu die Minimalanforderungen an die modellbegleitenden in-situ Messungen zu definieren.

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