Disclaimer

Ich bin als Senior Software Engineer bei der PlanBlue GmbH in der automatisierten Datenverarbeitung von Geodaten tätig. Das Unternehmen hat mich aber nicht abgesandt oder beauftragt, ich möchte auf eigene Initiative gerne etwas zur Community dem Austausch von Wissen beitragen. Ich bin jahrelang bereits bei der OpenSeaMap engagiert (siehe iOS App) und nutze Open Source auch privat in großem Umfang.

PlanBlue ist ein junges Unternehmen aus Bremen im Bereich innovativer, maritimer Umwelttechnologie, dessen Fokus darauf liegt hochdetaillierte georeferenzierte Karten des Meeresbodens zu erstellen.

Worum geht es?

Wiederkehrender Schwerpunkt in der Verarbeitung von Rasterdaten ist eine möglichst umfangreiche Automatisierung, denn es kommen schnell eine Menge Daten zusammen, wenn man großflächig den Ozeanboden mit diversen Kamerasystemen abfotografiert.

Es soll ein durchaus in der kürze der Zeit tiefer Einblick gegeben werden, wie wir aktuell wesentliche Datentransformationen automatisiert auf der Basis von Open Source GIS Werkzeugen und Diensten umsetzen. Wir setzen u.a. stark auf GDAL und QGIS und haben eine Art Fernsteuerung für QGIS (über PyQGIS) im Einsatz, um Arbeitsschritte in QGIS automatisiert ausführen zu können.

Ebenso soll eine Lösung vorgestellt werden, wie man Teile von GDAL den eigenen Bedürfnissen perfekt anpassen kann, durch Python-Hot-Patching zur Laufzeit. Hier steht der GDAL MapTiler im Fokus, den wir zur Generierung von interaktiven WMS Diensten einsetzen.

Hintergrund der Arbeit

Ziel ist es standardisiert, vollautomatisch, schnell und in großem Maßstab - die Vorteile der großflächigen Kartierung durch robotische Erkundungstechnologien - z.B. Autonomous Underwater Vehicles (AUV) - mit der hohen Auflösung und Genauigkeit der In-situ-Überwachung zu kombinieren. Die daraus resultierenden Geodaten sollen eingesetzt werden, um u.a. Naturschutzbemühungen in den Ozeanen zu unterstützen.

Der Fokus liegt hier auf der Gesundheit mariner Ökosysteme wie Korallenriffe, Seegraswiesen und anderer wichtiger Lebensräume. Für diese Bereiche sollen Grundlagen zur Bewertung geschaffen werden um z.B. Unterwasser-Aufforstungsprojekte und Naturschutzplanungen zu unterstützen.

Forschung und Entwicklung

Zusammen mit akademischen Institutionen und Forschungseinrichtungen arbeiten wir daran, das wissenschaftliche Verständnis der marinen Umwelt zu vertiefen. Die generierten Geodaten unterstützen verschiedene Forschungsinitiativen, die z.B. darauf abzielen, die Auswirkungen des Klimawandels, des Verlusts der Biodiversität und anderer globaler Herausforderungen für die Ozeane zu verstehen.

Geodatenverarbeitung

Für die Entwicklung skalierbarer Karteninhalte, die z.B. validierte, lokal vergleichbare Informationen zur Umweltverschmutzung enthalten, setzen wir auf eine Datenverarbeitung die fortschrittliche Algorithmen der Data Science und maschinengestützte Lernmodelle (ML) einsetzt, um insbesondere komplexe hyperspektrale Daten in verwertbare Verschmutzungskarten zu konvertieren.