Kurzbeschreibung

Hier stellen wir einen kurzen Anwendungsfall vor, wie die Geo Engine verwendet werden kann, um Beobachtungsdaten mit verfügbaren Fernerkundungsdaten zu kombinieren. Die Idee ist, zwei Elefantenarten zu kartieren, nämlich den afrikanischen Elefanten und den Waldelefanten. Anschließend möchten wir eine Hypothese überprüfen, dass Waldelefanten in Gebieten mit mehr Waldbewuchs leben als afrikanische Elefanten.

Raster-Daten hinzufügen

Zunächst fügen wir der Karte einen Baumbedeckungs-Datensatz hinzu. Er stammt aus dem Datensatz “Forest Cover Change” von Hansen et al. [1] und ist etwa 50 GB groß. Da Geo Engine eine Webanwendung ist, müssen wir vor unserer Analyse keine Daten herunterladen. Es gibt mehrere Datensätze in unserem Daten-Repository. Wir wählen Tree Cover 2000 aus und gestalten es mit einem geeigneteren, grünlichen Farbschema. Der Symbology-Editor zeigt uns ein Histogramm von Werten, so dass es einfach ist, eine neue Einfärbung zu erstellen.

Vorhandene Beobachtungen des afrikanischen Elefanten hinzufügen

In einem zweiten Schritt fügen wir der Karte einen Datensatz mit Beobachtungen von afrikanischen Elefanten hinzu. Diese Daten stammen aus verschiedenen Datenbeständen von GBIF [2]. Da unser Fokusgebiet Afrika ist und es mehrere Punkte außerhalb Afrikas gibt, erstellen wir ein Begrenzungs-Polygon, indem wir es einfach auf die Karte zeichnen. Dieses Polygon wird kurzerhand als neuer, privater Datensatz hinzugefügt und kann für eine Punkt-in-Polygon-Filteroperation verwendet werden. Nach dem Filtern der Elefantenbeobachtungen sind wir mit unseren bereinigten Daten fertig.

Ad-hoc Daten von Waldelefanten hinzufügen

Zusätzlich zu den afrikanischen Elefanten haben wir Beobachtungsdaten von Waldelefanten auf unserer Festplatte im GeoJSON-Format. Der Upload-Dialog leitet automatisch alle notwendigen Attribute ab, um diesen Datensatz zu integrieren. Nachdem wir die Parameter überprüft haben, können wir den neuen Datensatz mit einem Namen versehen und ihn direkt in die Karte einfügen. Nun sehen wir unmittelbar die unterschiedlichen Lebensräume der beiden Arten.

Kombinieren Sie Daten, um Waldbedeckung mit Elefanten-Beobachtungen zu verbinden

Um unsere anfängliche Hypothese und unsere ersten Eindrücke nach dem Anblick der Daten auf der Karte zu bestätigen, wollen wir die Walddaten statistisch auswerten. Dazu müssen wir die Rasterwerte des Baumbedeckungsdatensatzes mit den Beobachtungen der Elefanten-Daten kombinieren. Geo Engine bietet dazu eine einfache Funktionalität an und führt einen Raster-Vektor-Join durch. In der Datentabelle können wir die neue Spalte der Baumbedeckungswerte sehen.

Dashboard-Funktionalität mit Histogrammen

Zum Abschluss wollen wir die Daten nebeneinander darstellen, um Unterschiede zu sehen. Daher erstellen wir zwei Histogramme mit den gleichen Einstellungen für Wertebereich und Buckets. Dies zeigt deutlich die Unterschiede in den Habitaten. Darüber hinaus sind die Diagramme abhängig vom Sichtfeld. Wenn Sie in bestimmte Bereiche hineinzoomen, berechnet Geo Engine dynamisch ein neues Histogramm.

Lineage des Workflows

Nach Abschluss der Analyse ist es wichtig, den Verarbeitungs-Workflow zu überprüfen und die Datenherkunft zu kontrollieren. Damit steht einerseits ein transparentes Verarbeitungsprotokoll zur Verfügung, das weitergegeben und reproduziert werden kann. Zum anderen ist es möglich, diesen Workflow für den Aufruf einer API zu nutzen, um die Daten programmatisch abzurufen. Dies ermöglicht die Einbindung von Geo-Engine-Workflows in Prozesse, sobald eine Analyse auf explorative Weise erstellt wurde.

Fazit

Diese kurze Demonstration zeigte eine Reihe von Funktionen der Geo Engine:

  • Verfügbare Daten aus dem Daten-Repository verwenden
  • Hochladen eigener Daten in das System
  • Kombinieren von Raster- und Vektordaten, um Features zu erweitern.
  • Dynamische Erstellung von Datendiagrammen in Form eines Dashboards
  • Überprüfen und Wiederverwenden des erstellten Verarbeitungs-Workflows

Daten-Zitierung

  1. Forest Cover ist abgeleitet von: High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change By M. C. Hansen, P. V. Potapov, R. Moore, M. Hancher, S. A. Turubanova, A. Tyukavina, D. Thau, S. V. Stehman, S. J. Goetz, T. R. Loveland, A. Kommareddy, A. Egorov, L. Chini, C. O. Justice, J. R. G. Townshend Science15 Nov 2013 : 850-853 : doi.org/10.1126/science.1244693
  2. Daten from www.gbif.org