16.03.2023 –, Hörsaal 2 (0110)
Vor dem Hintergrund der stetig wachsenden Menge an frei verfügbaren Daten gewinnt der Einsatz von standardisierten cloudbasierten Tools zur Daten-Prozessierung und -Analyse zunehmend an Bedeutung. Im Forschungsprojekt KLIPS werden auf Basis des neuen OGC API Processes Demonstratoren entwickelt, die Rasterdaten zu urbanen Hitzeinseln analysieren. Die Schnittstelle wird mit mit pygeoapi aufgesetzt, für die Analyse kommen bewährte Algorithmen von GRASS und GDAL zum Einsatz.
Als Nachfolger des Web Processing Service (WPS) setzt der relativ junge Standard OGC API Processes (2019) auf JSON und HTML und folgt dem REST Prinzip. Das ermöglicht eine browserbasierte Erkundung des Dienstes. Außerdem vereinfacht sich das automatische Ansprechen des Dienstes mit Programmmiersprachen wie JavaScript oder Python.
Um einen OGC API Processes Dienst aufzusetzen, ist die Server-Software pygeoapi die derzeit umfangreichste Lösung. Dadurch dass direkt sämtliche Python-Bibliotheken eingebunden werden können, steht für die Entwicklung eines Prozesses bereits eine Vielzahl an verschiedenen Analyse- und Prozessierungswerkzeugen zur Verfügung. GDAL oder GRASS Algorithmen können über entsprechende Python-Bindings oder Subprozesse eingebunden werden.
terrestris und meggsimum nutzen im Projekt KLIPS, gefördert vom Deutschen Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV), den Standard OGC API Processes, um Analysen und Abfragen im Kontext von urbanen Hitzeinseln zu erstellen. Im Rahmen des Vortrags wird die Architektur anhand von konkreten Demonstratoren dargestellt und erläutert.
- Dipl.-Ing. (FH) Geoinformatik und Vermessung
- Gründer und CEO meggsimum
- OSGeo Foundation Charter Member
- Open Source Enthusiast
- GitHub: chrismayer | meggsimum
Geographie Studium in Marburg und Bonn.
Teil des terrestris Team seit 2019.