Definition Was ist Geospatial Analytics?

Geospatial Analytics führt Analysen von Daten mit geografischen oder räumlichen Informationen durch. Die Analysen erfolgen meist auf Basis eines Geographic Information Systems (GIS). Für die Analysen müssen Daten erfasst, verwaltet, konvertiert und untersucht werden. Ergebnisse lassen sich beispielsweise in Form von Kartendarstellungen visualisieren.

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Die deutsche Übersetzung für Geospatial Analytics lautet Geodatenanalyse. Es handelt sich um die Analyse von Daten und Objekten mit geografischem oder räumlichem Bezug. Mithilfe verschiedener Analysemethoden wie statistischen Analysen werden die räumlichen und geografischen Beziehungen zwischen den Daten oder Objekten sowie zeitliche Aspekte oder andere Abhängigkeiten untersucht. Die geografischen Daten können beispielsweise in Form von Bildern, GPS-Daten oder Adressinformationen vorliegen.

Geospatial Analytics deckt sowohl zwei- als auch dreidimensionale Analysen ab. Durch die Erkennung von Mustern, Trends und Zusammenhängen geografischer Informationen entstehen tiefere Einblicke in die Daten. Die Ergebnisse werden visualisiert und beispielsweise in Form von Karten und geografischen Modellen dargestellt. In der Regel finden die Analysen auf Basis eines Geographic Information Systems (GIS) statt. Ein GIS stellt die Verfahren, die technische Umgebung und die Tools für den kompletten Analyseprozess von der Erfassung und Verwaltung der Daten, über die Analyse bis zur Präsentation der Ergebnisse zur Verfügung.

Moderne Systeme sind in der Lage, große Datenmengen zu erfassen und zu untersuchen. Sie arbeiten mit Künstlicher Intelligenz (KI) und nutzen Verfahren des Maschinellen Lernens (ML). Geospatial Analytics kommt in vielen verschiedenen Bereichen wie in der Meteorologie und Klimatologie, Stadtplanung, Katastrophenmanagement oder für Business-Analysen und im Marketing zum Einsatz. Die Geodatenanalyse reicht bis in die 1960er-Jahre zurück, als in Kanada erste geografische Informationssysteme zur Katalogisierung natürlicher Ressourcen geschaffen wurden.

Die verschiedenen Quellen und Arten der Geodaten

Daten mit geografischem oder räumlichem Bezug werden von zahlreichen Quellen bereitgestellt. Dies können Satelliten, Sensoren, Mobiltelefone, Fotoapparate und Videokameras, Soziale Netzwerke, Webserver oder andere Quellen sein. Die Daten liegen in Form von Koordinaten, GPS-Daten, Bildern, Fotografien, Videos oder Adressdaten vor. Oft sind mit den geografischen oder räumlichen Daten zeitliche Informationen und historische Daten verknüpft.

Geospatial Analytics auf Basis eines Geographic Information Systems (GIS)

Die Geodatenanalyse wird in der Regel auf Basis eines GIS (Geographic Information Systems) durchgeführt. Die deutsche Übersetzung für Geographic Information Systems lautet geografisches Informationssystem oder Geoinformationssystem. Es handelt sich um ein Informationssystem, mit dessen Hilfe sich Daten mit räumlichem oder geografischem Bezug erfassen, verwalten, bearbeiten, organisieren, analysieren, visualisieren und präsentieren lassen. Das GIS stellt die notwendigen Anwendungen und Tools zur Verfügung, um diese Aufgaben zu erledigen. Geoinformationssysteme erlauben es, komplexe Sachverhalte mit geografischem Bezug zu strukturieren, sie zu analysieren und sie verständlich darzustellen.

Die Systeme verfügen über die notwendigen Schnittstellen zu den Datenquellen und erlauben die Einbindung verschiedener lokaler oder internetbasierter Daten. Informationen werden je nach GIS in Datenbanken gespeichert, in Files abgelegt oder im XML-Format und anderen Formaten für die weitere Verarbeitung vorgehalten. Viele Systeme bieten zudem die Möglichkeit, analog vorliegende geografische Informationen zu digitalisieren. Beispielsweise lassen sich Fotografien oder Vermessungspläne in digital interpretierbare Formate umwandeln. Zahlreiche Open-Source basierte oder kommerzielle GIS sind verfügbar. So unterstützt beispielsweise die gemeinnützige Open Source Geospatial Foundation einige freie und quelloffene Geoinformationssysteme.

Typische Anwendungsbeispiele für Geospatial Analytics

Für die Geodatenanalyse existieren zahlreiche Anwendungsbeispiele. Sie wird in der Forschung und Wissenschaft, in der Industrie, vom Militär oder von staatlichen Organisationen und Behörden eingesetzt. Beispielsweise bereiten Mobilfunkprovider die Netzversorgung mithilfe der Geodatenanalyse graphisch auf. Die Meteorologie nutzt Geospatial Analytics für Wettervorhersagen und Unwetterwarnungen. Weitere Anwendungsbeispiele sind:

• die Stadtplanung und Stadtentwicklung

• die Erkundung von Bodenschätzen

• die Planung und Überwachung logistischer Prozesse

• das Flottenmanagement

• das Katastrophenmanagement

• die Untersuchung des Klimawandels

Vorteile von Geospatial Analytics

Geospatial Analytics untersucht die geografischen und räumlichen Abhängigkeiten der Daten und Objekte. Die Analysen liefern neue bisher nicht erkannte Zusammenhänge und tiefe Einblicke in die Daten. Durch die Visualisierung der Ergebnisse in Form von Karten und Graphen lassen sich gewonnenen Erkenntnisse einfacher verstehen und schneller erfassen. Zudem können die geografischen Daten mit zeitlichen und historischen Informationen verknüpft werden, wodurch zeitliche Entwicklungen und Veränderungen direkt sichtbar werden. Auf dieser Basis lassen sich zuverlässige Vorhersagen für zukünftige Entwicklungen treffen.

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