Was ist eine Geospatial Database?

Geodatenbank definiert

Der Begriff "Geodaten" bezieht sich auf voneinander abhängige Ressourcen wie Karten, Bilder, Datensätze, Tools und Prozeduren, die jedes Ereignis, jedes Feature oder jede Entity mit einem Speicherort verknüpfen und diese Informationen für verschiedene Anwendungen verwenden. Um den Standort leicht zu verstehen, müssen die Daten mit Standardparametern dargestellt werden, wie z.B. Position in einem Koordinatensystem, Ortsname oder Straße.

Eine geospatial Database ist für das Speichern und Abfragen von Daten optimiert, die Objekte darstellen, die in einem geometrischen Raum definiert sind, wie Vektordaten und Rasterdaten. Da das Datenvolumen exponentiell wächst, bietet eine Geodatenbank die beste Verwaltbarkeit und Sicherheit für die Analyse großer, komplexer, heterogener räumlicher Daten.

Geodatenbankplattformen bieten spezialisierte Verwaltungs-, Verarbeitungs- und Analyse-Engines, die für komplexe Geodaten erforderlich sind. Die Skalierbarkeit und Performance solcher Systeme sind zwei Schlüsselfaktoren für den Erfolg, zusammen mit der Bereitstellung von Entwicklungs- und Integrationsunterstützung.

Aus Gründen der Interoperabilität unterstützen Geodatenbankplattformen die vom Open Geospatial Consortium (OGC) definierten Standards, die ein einheitliches Framework und Webservices bereitstellen: Web Feature Services (WFS) für Vektordaten, Web Coverage Service (WCS) für Rasterdaten und Catalog Services (CSW), mit denen verteilte Geodatenanwendungen und -services lokalisiert, verwaltet und verwaltet werden.

Geographical Information System (GIS) ist ein Tool auf einer Geodatenbank, mit dem Geodaten bearbeitet und verwaltet werden können. GIS unterstützt räumliche Objekte, die in Schichten organisiert sind, die sowohl visuell als auch logisch überlagert werden können.

Bei der Geodatenanalyse geht es darum, komplexe Interaktionen basierend auf geografischen Beziehungen zu verstehen und Fragen zu beantworten, die darauf basieren, wo sich Personen, Assets und Ressourcen befinden. Geodateneinblicke ermöglichen es Benutzern, einen besseren Kundenservice bereitzustellen, die Belegschaft zu optimieren, Einzelhandels- oder Distributionszentren zu lokalisieren, Anlagen zu verwalten, Situationsanalysen durchzuführen und Vertriebs- und Marketingkampagnen zu bewerten.

Grundlagen der Geodaten

"Geodaten" bezieht sich auf Informationen über Merkmale, Objekte und Klassen auf der Erdoberfläche oder sogar im Weltraum. Geodaten sind in der Regel groß, werden in komplexen Datentypen gespeichert und erfordern spezielle Algorithmen für Indizierung, Abfrage, Verarbeitung und Analyse.

Geodaten stellen Folgendes dar:

• Einfache geometrische Objekte des Vektors 2D und 3D, wie Punkte, Linien und Polygone
• Komplexe Rasterdaten wie Bilder und gerasterte Daten

Geodaten bestehen aus Geometrien und ihren kartographischen Darstellungen, die als "Attribute" bezeichnet werden. Geometrien können Punkte, Linien, Polygone und Sammlungen dieser Elemente sein.

• Punkte sind Standortkoordinaten mit angehängten Attributtabellen. Sie können beispielsweise Wohnorte, Filialstandorte oder Mobilfunkstandorte darstellen.
• Linien haben Startpunkte, Endpunkte und bei Kurven mehrere Mittelpunkte und eine Attributtabelle. So werden Straßennetze in Navigationssystemen dargestellt, wobei vernetzte Leitungen und Knoten mit Informationen über Geschwindigkeitsbegrenzungen und Wartezeiten an Kreuzungen verwendet werden.
• Polygone sind Flächeneinheiten, wobei Rahmen als Linien mit Attributtabellen festgelegt sind.

Diese Geometrien können Attribute wie Farbe, Linienstärke, die kartografisch (zur Anzeige) sind, und andere Attribute wie Population (innerhalb von Polygonen) oder Artikel aufweisen, die gemessen oder skaliert werden können.

Sowohl Geometrie- als auch Attributdaten werden über ein relationales Datenbankmanagementsystem wie die Spatial Database von Oracle verbunden. Das Datenbankmanagementsystem kann die anspruchsvollsten räumlichen Prozesse mit höchster Performance, Skalierbarkeit und Sicherheit unterstützen. Sie bieten auch eine einfache Integration mit anderen GIS- und nonGIS-Anwendungen, was zu geringeren Entwicklungsaufwand führt.

Geospatial raster data ist ein komplexer Satz von Informationen, die von Landsat Satelliten verbesserte Thematic Mapper (ETM+) Sensoren gesammelt werden, die Licht, Infrarot-Reflektanzwert und ihre Position im Netz aufzeichnen. An jede Rasterzelle werden Standortdaten wie Farbe, Höhe eines digitalen Innovationsmodells und mehrere Variablen angehängt. Beispiele sind thematische Karten, digitales Höhenmodell/digitales Oberflächenmodell (DEM/DSM), Fernerkundungsbilder (RS), photogrammetrische Fotos, gescannte Karten, geophysikalische Bilder und geologische Karten.

Rasterdatentypen sind groß und haben eine sehr unterschiedliche Datenstruktur im Vergleich zu Vektordatentypen. Raster-Datasets können sehr schnell wachsen, was zu riesigen Mengen an räumlichen Informationen führt, die Datenmanagementsysteme wie die Spatial Database von Oracle erfordern.

Darüber hinaus sind Punktwolken ein komplexer 3D-Datentyp, der aus Lichterkennungs- und Ranging-(LiDAR-)Anwendungen erstellt wird. Eine Punktwolke bezieht sich auf einen Geometrietyp zum Speichern großer Datenmengen, die eine 3D-Ausprägung oder ein Feature darstellen. Jeder Punkt hat eine eigene Gruppe von X-, Y- und Z-Koordinaten zusammen mit anderen Attributen. Punktwolken werden oft mit Methoden erstellt, die in der Photogrammetrie oder der Fernerkundung durch LiDAR-Anwendungen verwendet werden.

Die Integration grundlegend unterschiedlicher Datentypen ist eine der zentralen Aufgaben der Geodatenanalyse. Ein wichtiges Werkzeug in der Geodatenanalyse ist die Datenvisualisierung über Karten. Karten werden in der Regel aus Fernerkundungsdaten erstellt – die Felder, Wälder und mehr werden zu digitalisierten Attributen, die Polygonen gegeben werden, und werden dann entsprechend gefärbt.

Datenkategorien können Folgendes umfassen, sind jedoch nicht darauf beschränkt:

• Verwaltungs- und politische Grenzen
• Landwirtschaft
• Atmosphäre und Klima
• Biologie und Ökologie
• Wirtschaft
• Katastral
• Kultur, Gesellschaft und demografische
• Höhe und abgeleitete Produkte
• Umwelt und Erhaltung
• Einrichtungen und Strukturen
• Geologisch und geophysikalisch
• Menschliche Gesundheit und Krankheit
• Bilder und Basiskarten
• Binnenwasserressourcen
• Standorte und geodätische Netzwerke
• Militär
• Meere und Mündungen
• Verkehrsnetze
• Versorgungsunternehmen und Kommunikation

Anwendungsfälle für Geodaten

In der heutigen hypervernetzten Welt, in der jedes Objekt einen digitalen Fußabdruck hat und Teil eines globalen Netzwerks ist, werden standort- und standortbasierte Informationen für Analyse, Management, Verwaltung und Governance von entscheidender Bedeutung. Location Intelligence hilft uns zu wissen, wo Ereignisse, Aktivitäten, Einzelpersonen, Straßen oder Gebäude sind, so dass wir Anwendungen entwickeln können, die den Standort von interessanten Objekten verfolgen. Sie haben eine breite Anwendung in vielen privaten und öffentlichen Organisationen, für eine Vielzahl von Funktionen, wie zum Beispiel:

• Vorgänge und Fakturierung (siehe Beispiel)
• Immobilien- und Immobilienverwaltung (siehe Beispiel)
• Besteuerung (siehe Beispiel)
• Katastrophen- und Notfallmanagement
• Markt- und Kundenanalyse (siehe Beispiel)
• Tourismus (siehe Beispiel)
• Risikomanagement (siehe Beispiel)
• Anlagenverfolgung und -analyse (siehe Beispiel)
• Telematik und Flottenmanagement (siehe Beispiel)
• Land-/Umweltmanagement (siehe Beispiel)
• Ausbrüche von öffentlicher Gesundheit und Krankheiten (siehe Beispiel)

Herausforderungen bei Geospatial Database

• Fehlende Integration von räumlichen Daten in Geschäftsprozesse

  GIS-Systeme sind oft dedizierte, spezialisierte Systeme, die von Geschäftssystemen getrennt sind, was zu erhöhten Schulungs-, Betriebs- und Wartungskosten führt. Die Bereitstellung standortbezogener Informationen an die Anwendungen ist ein manueller Aufwand, der arbeitsintensiv, zeitaufwendig, fehleranfällig und für große Infrastrukturprojekte meist nicht skalierbar ist. Da keine erforderlichen Integrationen erforderlich sind, können Anwendungen nicht den vollen Wert von Geodaten nutzen.

• Interoperabilität

  Es besteht ein wachsender Bedarf, Karten und Daten zu integrieren, um wertvolle standortbasierte Informationen für/von Anwendungen bereitzustellen. Unternehmen können jedoch verschiedene Lösungen für verschiedene Projekte verwenden. Dies führt zu mehr als einer GIS- oder Mappingkomponente in einem Unternehmen und wirft auch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datenresidenz auf.

• Heterogene Daten

  Die integrierte Analyse ist schwierig, da verschiedene Arten von Daten in Dateien oder Spezialdatenspeichern gespeichert werden und jeder eine spezielle Qualifikation benötigt. Bei der Integration von Geodaten ist es wichtig, eine Vereinbarung über die Definition und Verwendung von Metadaten in einem Unternehmen zu treffen. Oft ist es schwierig, den entsprechenden Datensatz zu finden, da Metadaten entweder unvollständig oder nicht zugänglich/suchbar sind und Datasets semantisch inkonsistent sind, d.h. identische Begriffe nicht unbedingt dasselbe bedeuten.

• Skalierbarkeit

  Skalierbarkeit ist zu einer Anforderung geworden, ständig wachsende Mengen an Geodaten für kommerzielle Anwendungen effektiv zu verarbeiten, die Standortinformationen wie Sensordaten, GPS-Streamingdaten und 3D-Daten erfordern.

• Integration auf Anwendungsebene

  Aufgrund fehlender Integration zwischen Zuordnungssystemen und Geschäftssystemen können Kunden in der Regel keine zentralen Standortinformationen über Entscheidungsunterstützungssysteme hinweg nutzen.

Funktionsweise einer räumlichen Datenbank

• Datenaufnahme

  Filtern und erfassen Sie räumliche (Form, Größe und Standort) und nicht räumliche Attribute (Name, Länge, Fläche, Volumen, Population, andere) Daten aus verschiedenen Datenquellen (multivariate Daten). Der Datensatz könnte aus einer großen Anzahl dedizierter domänenspezifischer Dateiformate aus verschiedenen Datenquellen bestehen, und es wird viel Zeit für die Konvertierung dieser unterschiedlichen Datentypen aufgewendet.

• Datenanreicherung

  Reichern Sie Daten mit räumlichen Attributen an, wie Adress-Geocoding und Ortsnamen für Downstreamanalysen. Ändern Sie Textdaten in numerische Daten, und normalisieren Sie alle anderen numerischen Daten. Mit der Datenanreicherung können Benutzer weniger strukturierte geografische Daten verarbeiten, sodass die Informationen kategorisiert, verglichen, gefiltert und anderen strukturierten Daten zugeordnet werden können, um räumliche und Textanalysen durchzuführen.

• Geodatenverarbeitung

  Entwickeln Sie räumliche Analyseworkflows und kombinieren Sie Attributdaten mit geometrischen Datasets, und bereiten Sie die Daten für die räumliche Analyse und das Mapping vor.

• Interaktive Analyse

  Visualisieren Sie Daten auf interaktiven Karten zusammen mit anderen kontextbezogenen Ebenen. Navigieren Sie zur Karte und erkunden Sie sie, indem Sie sie anzeigen, zoomen, verschieben, Muster suchen und nach Attributen abfragen/filtern.

• Freigabe und Veröffentlichung von Ergebnissen

  Integrieren Sie räumliche Inhalte und Analyseergebnisse über REST-, GeoJSON- und OGC-Webservices.

Best Practices für die Verwaltung und Arbeit mit Geodaten

• Erzielen Sie betriebliche, strategische und Entwicklervorteile, indem Sie räumliche Daten mit allen anderen Unternehmensdaten kombinieren, wie in einer konvergierten Datenbank zu sehen ist.
• Verbessern Sie die Performance, indem Sie die Daten dort verarbeiten, wo sie gespeichert sind. Nutzen Sie die in der Datenbank verfügbaren Funktionen für Datenintegration, Anreicherung, Analyse und maschinelles Lernen.
• Ermöglichen Sie unternehmensgerechte Sicherheit und Governance mit einer bewährten Datenmanagementplattform, die auf Datensicherheit ausgelegt ist.
• Nutzen Sie die Skalierbarkeit und Performance einer Unternehmensdatenmanagementplattform mit High-Availability-Features, um das wachsende Datenvolumen und eine steigende Nachfrage zu unterstützen.
• Machen Sie eine zukunftssichere Investition, indem Sie eine offene Geodatenplattform mit der Möglichkeit wählen, Komponenten aus verschiedenen Systemen und Anbietern zu kombinieren.
• Profitieren Sie von der Cloud, indem Sie sich für eine Plattform entscheiden, die sowohl das Erstellen von Low-Code-Anwendungen in der Cloud als auch das einfache Lift-and-Shift in die Cloud ermöglicht.

• Informationen zur konvergierten Datenbank
• Erfahren Sie in einem Schritt-für-Schritt-Workshop, wie Sie räumliche Daten verwenden

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