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Adaptive, verteilte und skalierbare Analyse massiver Satellitendaten (B05)
Fachliche Zuordnung
Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme
Datenmanagement, datenintensive Systeme, Informatik-Methoden in der Wirtschaftsinformatik
Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie
Datenmanagement, datenintensive Systeme, Informatik-Methoden in der Wirtschaftsinformatik
Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie
Förderung
Förderung seit 2020
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 414984028
Teilprojekt B5 untersucht Verfahren zur Verbesserung der Adaptivität und Portierbarkeit von DAWs für die Analyse sehr großer Sammlungen von Satellitenbildern für die Landnutzungserkennung. Ent-sprechende DAWs sind oft komplex, aufwändig in der Umsetzung und umfassen Aufgaben mit hoch-gradig heterogenem Ressourcenbedarf (in Bezug auf Speicher, Laufzeit und Datendurchsatz). Da die konkreten Anforderungen in Bezug auf Datenanalyseschritte und die konkret benötigten Rechenressourcen von den konkreten Eingangsdaten eines DAW abhängen, müssen diese heutzutage bei jeder noch so kleinen Änderung in Bezug auf Eingabe oder Laufzeitumgebung manuell angepasst werden. B6 wird neue Methoden zur adaptiven Planung von DAWs erforschen, die sich automatisch sowohl an das jeweils konkrete Fernerkundungsszenario und an die vorhandene Recheninfrastruktur anpassen. Wir werden eng mit Projekt A4 zusammenarbeiten, wo ebenfalls Satellitendaten untersucht wer-den, dabei aber auf Genauigkeit statt Skalierbarkeit setzt, was unter Anderem den Einsatz anderer Basismethoden verlangt. Weiterhin werden wir mit B7 zur Laufzeitüberwachung der Ressourcenan-forderungen kooperieren. B6 ist ein interdisziplinäres Teilprojekt unter der Leitung von Prof. Hostert, Experte für großskalige Satellitendatenanalysen, und Prof. Leser, Experte für Workflow-Manage-mentsysteme zur Analyse massiver, wissenschaftlicher Datenmengen.
DFG-Verfahren
Sonderforschungsbereiche
Teilprojekt zu
SFB 1404:
FONDA – Grundlagen von Workflows für die Analyse großer naturwissenschaftlicher Daten
Antragstellende Institution
Humboldt-Universität zu Berlin
Teilprojektleiter
Professor Dr. Patrick Hostert; Professor Dr. Ulf Leser