Projekte und Beiträge

Auf dieser Seite stellen wir unsere aktuellen und abgeschlossenen Projekte vor und führen eine Übersicht über unsere Beiträge zu Fachkonferenzen und Journals.

Übersicht

Projekte

FAIR-DS

FAIR-DS ist ein BMBF-gefördertes Vorhaben, bei dem ein cloud-basierter Datenraum für Wissenschaft und Forschung im Kontext der GAIA-X-Cloud und der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) entwickelt wird. Wichtige Ziele sind hierbei (i) die Identifikation von Synergien von GAIA-X und NFDI im Hinblick auf die Schaffung einer Cloud-Infrastruktur, (ii) die Definitionen von Vorgehensmodellen und diesbezüglich die Klärung rechtlicher Fragestellungen und (iii) Anknüpfungspunkte zwischen Wissenschaft und Wirtschaft in greifbaren Beispielanwendungen zu finden.

Bundesforschungsministerin Anja Karliczek erklärte zum Projektstart:

Um Innovationen in Deutschland zu beschleunigen, brauchen wir einen besseren Transfer von Wissen zwischen Forschung und Anwendung und damit insbesondere zwischen Wissenschaft und Wirtschaft. Dabei spielt der Austausch von Daten eine immer wichtigere Rolle: Je mehr Daten aus verschiedenen Quellen über Disziplinen hinweg vernetzt, ausgetauscht und weiterverwendet werden können, desto größer ist die Chance, dass daraus neue Erkenntnisse entstehen, die zu Fortschritt in unserem Land führen. Erste grundlegende Initiativen hierfür haben wir bereits gestartet: Mit der Förderung der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) vernetzen wir Forschungsdaten und machen sie besser über alle Wissenschaftsdisziplinen hinweg nutzbar. Mit GAIA-X bauen wir ein sicheres, vertrauenswürdiges und offenes Daten- und Infrastrukturökosystem in Europa auf, das den höchsten Ansprüchen an digitale Souveränität genügt. Nun gehen wir einen ambitionierten Schritt weiter und verknüpfen diese beiden Initiativen durch das neue Verbundprojekt ‚FAIR-Data Spaces‘. Das Bundesforschungsministerium fördert dies mit 6,3 Millionen Euro. Damit wollen wir zeigen, dass ein gemeinsamer Datenraum machbar ist. So soll perspektivisch ein neues Instrument des Wissens- und Technologietransfers entstehen, das Datenräume aus der Wirtschaft und der Wissenschaft miteinander verbindet und bisher nicht genutzte Potenziale erschließt.

Die AG Datenbanksystem der Philipps-Universität Marburg entwickelt im FAIR-DS-Kontext einen Cloud-Demonstrator der Geo-Analyse-Plattform Geo Engine, der die Infrastruktur von GAIA-X nutzt und Daten aus NFDI4BioDiversity bereitstellt. Die Geo Engine ist eine Plattform, die die Integration und die effiziente Verarbeitung raum-zeitlicher Daten bündelt und neueste Visualisierungs- und Analysemethoden intuitiv erschließt. Dies ermöglicht es Forschungsgruppen und Unternehmen, bisher ungenutzte Potenziale zu erschließen. Innerhalb von FAIR-DS wird Geo Engine als Kubernetes-Dienst cloud-ready gemacht, die GAIA-X-Spezifikationen umgesetzt und eine automatische Bereitstellung sowie eine Anknüpfung an Datenprovider umgesetzt.

Bei der Entwicklung der Open-Source-Software Geo Engine wird die AG Datenbanksysteme von der Geo Engine GmbH unterstützt. Diese hilft bei der Einarbeitung der Projektmitarbeiter sowie der prototypischen Umsetzung erster Features des Demonstrators. Ferner leitet die Geo Engine GmbH die Community-Entwicklung der Software, führt Code-Reviews durch und entwickelt architektonische Ziele, die eine nachhaltige Softwareentwicklung möglichen machen.

TerraNova

TerraNova ist die European Landscape Learning Initiative, die 15 Doktoranden als Early Stage Researchers (ESRs) in Landschaftsgeschichte und -zukunft ausbildet. Die Aufgabe von TerraNova besteht darin, einen noch nie dagewesenen digitalen Atlas von Europa zu entwickeln, der von einer interdisziplinären Forschergruppe zusammengestellt wird und menschliche Bevölkerungsmuster in der Vergangenheit, Pflanzen und Störungen, die Entwicklung von Tieren und den Klimawandel miteinander verbindet.

Auf der Grundlage dieses Atlasses, wird TerraNova strategische Leitlinien und politische Maßnahmen für Politiker und Landschaftsplaner aufzeigen, die Stärke der interdisziplinären Forschung in der Wissenschaft unter Beweis stellen und ein nachhaltiges Bewusstsein für die Landschaftsreform schaffen. Das Ziel des Forschungsprojekts ist es, die politischen Entscheidungsträger und die breite Öffentlichkeit darüber zu informieren, wie der Übergang in die kohlenstoffarme Gesellschaft bewältigt werden kann.

Die Geo Engine GmbH ist maßgeblich an der Entwicklung und dem Einsatz des Terranova Data-Atlas beteiligt und bietet entsprechende Schulungen, Workshops und Support für den Atlas an. Dies ermöglicht es den Terranova ESRs sowie den Forschern im Projekt, ihre heterogenen Datenquellen angemessen aufzubereiten sowie die Ergebnisse und andere relevante Daten internen und externen Stakeholdern zu präsentieren.

 

Dieses Projekt wurde mit Mitteln aus dem Forschungs- und Innovationsprogramm Horizont 2020 der Europäischen Union unter der Bewilligungsnummer 813904 gefördert.

RESPECT

Das DFG-geförderte Forschungsprojekt RESPECT beschäftigt sich mit tropischen Bergregen- und Trockenwäldern in Süd-Ecuador und deren Bedrohung durch Klimawandel und Landnutzungsänderungen. Durch die große Vielfalt und Komplexität dieser Region ergeben sich große Herausforderungen in der Modelierung und Analyse.

Die Geo Engine GmbH entwickelt in einem Unterauftrag ein Geodatenportal, das u.a. Rasterzeitreihen von ECOSTRESS und Sentinel-3 mit Vektordaten von Küstenlinien, Flüssen und Städte zusammen mit Projektergebnissen über Web-, OGC- und Pythonschnittstellen bereitstellt.

GEO BON EBV Analyzer

GEO BON ein Teil von GEO, der Group on Earth Observations. Innerhalb der GEO-Familie repräsentiert GEO BON die Biodiversität, eine von neun  Societal-Benefit-Areas von GEO. In diesem Projekt entwickeln wir den EBV Analyzer als Teil des EBV Data Portals, das Essential Biodiversity Variables (EBV) der Allgemeinheit zugänglich macht. Diese EBVs stellen Indikatoren für den Status und die Veränderung der weltweiten Biodiversität dar. Im EBV Data Portal können sie auf einer Karte visualisiert und mittels Plots über die Zeit analysiert werden.

EXIST-Forschungstransfer

Geo Engine ist ein EXIST-Forschungstransfer-Projekt der AG Datenbanksysteme der Philipps-Universität Marburg. Das Projekt nutzt Forschungsergebnisse, die in den Projekten GFBio und Natur 4.0 im Bereich Geodatenverarbeitung, -visualisierung und Deep Learning erzielt wurden.

Seit September 2022 befinden wir uns in der zweiten Förderphase und konzentrieren und auf den Ausbau unserer KI/ML-Pipeline, die Skalierung unserer Cloud-Deployments und die Verfeinerung unseres Businessmodells.

NFDI4Biodiversity

NFDI4Biodiversity ist ein Konsortium unter dem Dach der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur, das sich der gemeinschaftlichen Nutzung von Biodiversitäts- und Umweltdaten widmet. In diesem Projekt werden die Portal-Builder-Fähigkeiten der Geo Engine entsprechend der Anforderungen der Biodiversitätscommunity erweitert und konkrete Portale prototypisch umgesetzt.

CropHype (start 01/2023)

Das Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) ist eine deutsche Hyperspektral-Satelliten-Mission, das die Umweltbeobachtung auf globalem Maßstab zum Ziel hat. In dem BMWK-geförderten Projekt CropyHype arbeiten wir an der automatisierten Klassifikation von Feldern auf Basis der angepflanzten Kultursorten in den kleinbäuerlich geprägten Regionen Westkenias sowie der frühzeitigen Bereitstellung dieser Informationen für nachgeschaltete Prozessketten. Dafür werden die neuartigen Daten der EnMap-Mission mit Sentinel-2-Daten kombiniert und mit maschinellen Lernverfahren (ML) verarbeitet. Die Umsetzung der Datenanbindung, -vorverarbeitung und -analyse sowie der Präsentation und Bereitstellung erfolgt hierbei über den Cloud-Dienst Geo Engine. Das ML-Verfahren wird von der Arbeitsgruppe Klimageographie und Umweltmodellierung der Universität Marburg entwickelt. 

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