Johannes Drönner
Johannes Drönner hat Geographie und Informatik an der Philipps-Universität Marburg studiert und zum Thema Geo-Datenprozessierung und Deep-Learning auf Satellitendaten in Informatik promoviert. Er war zudem innerhalb von Projekten zu Biodiversitäts- und Umweltmonitoring maßgeblich an der Entwicklung einer web-basiertes Plattform zur raum-zeitlichen Verarbeitung, explorativen Analyse und Visualisierung von Big Spatial Data beteiligt. Derzeit arbeitet er im EXIST-Forschungstransfer-Projekt Geo Engine an einem Start-up, das diese Plattform zu einem cloud-ready Dienst weiterentwickelt, der die Integration und die effiziente Verarbeitung raum-zeitlicher Daten bündelt und neueste Visualisierungs- und Analysemethoden, wie Deep-Learning, intuitiv erschließt.
Beiträge
Geo Engine ist eine cloud-ready Geoanalyseplattform, die einen niederschwelligen Zugang zu Geodaten, deren Verarbeitung, Schnittstellen und Visualisierung bietet. Nutzer können sowohl in einem Browser-basierten User Interface als auch mit Jupyter Notebooks in Python auf die Engine zugreifen. In diesem Vortrag zeigen wir den nahtlosen Übergang vom UI zu Python-Notebooks und auch den Schritt zurück. So lassen sich die Vorteile des explorativen UIs mit der Flexibilität von Python verknüpfen.
Rust mittlerweile eine der beliebtesten Programmiersprachen, wenn es um Datenverarbeitung und Systementwicklung geht. Es vereint die Mächtigkeit und Effizienz von C++ mit einer modernen Syntax und einem robusten Typsystem. Doch die Einsetzbarkeit steht und fällt mit den verfügbaren Bibliotheken, die von der Community entwickelt werden. In diesem Vortrag zeigen wir einen Überblick über die GeoRust-Community, die dort entwickelten Bibliotheken und Anwendungen und zeigen einige Beispiele.