Anreicherung geowissenschaftlicher Daten mit Volunteered Geographic Information: Extraktion und visuelle Bewertung von Daten aus Bildern von sozialen Medien (ENAP)

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Joachim Denzler; Professorin Dr. Doris Dransch
• Fachliche Zuordnung: Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 314596036

Ziel des Projekts ist es, die Erstellung von Composites aus Daten von Sensoren und Sozialen Medien für wissenschaftliche Zwecke zu ermöglichen. Daten-Composites werden in den Geo- und Umweltwissenschaften genutzt, z.B. als Eingabewerte für Modelle oder für die Validierung von Ergebnissen aus Simulationsmodellen. Um Lücken in Daten-Composites zu schließen, werden Proxy-Daten genutzt, die aus anderen in Beziehung stehenden Information abgeleitet werden. Beispielsweise werden fehlende Klimadaten von Eisbohrkernen abgeleitet. Proxy-Daten haben unterschiedliche Genauigkeit; daher werden sie von Wissenschaftlern gewissenhaft bezüglich ihrer Eignung für ein Daten-Composite bewertet. Unser Ziel ist eine semi-automatische Prozesskette, die ermöglicht Proxy-Daten aus sozialen Medien abzuleiten und bezüglich ihrer Eignung für ein wissenschaftliches Daten-Composite zu bewerten. Unser konkreter Anwendungsfall ist die Quantifizierung von Hochwasserschäden; die Daten-Composites werden als Eingabewerte für Schadensmodelle verwendet. Wir adressieren folgende Forschungsfragen: a) Filtern geeigneter Bilder aus Sozialen Medien Strömen, b) Ableitung von Proxy-Daten aus den gefilterten Bildern, c) Bewertung des Informationswerts der abgeleiteten Proxy-Daten für ein Daten-Composite. Wir untersuchen diese Forschungsfragen mittels eines kombinierten Ansatzes aus Computer Vision und Visual Analytics. Ergebnisse werden sein: i) Verbesserte Computer Vision Methoden, um geeignete Bilder aus Sozialen Medien Strömen zu filtern und definierte Proxy-Daten aus den Bildern abzuleiten. ii) Ein neuer Visual Analytics Ansatz zur Bewertung des Informationswerts von Proxy-Daten für ein Daten-Composite unter Berücksichtigung von Genauigkeit, Abdeckung und Auflösung der Daten.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 1894: Volunteered Geographic Information: Interpretation, Visualisierung und Social Computing
• Kooperationspartnerin: Dr. Heidi Kreibich