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000254204 005__ 20240928175110.0
000254204 0247_ $$aG:(GEPRIS)314671965$$d314671965
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000254204 150__ $$aUnsicherheits- und Vertrauensaspekte bei der Integration von VGI und raum-zeitlicher Trajektorien zum Verstehen von Tierverhalten$$y2016 - 2023
000254204 371__ $$aProfessor Dr. Daniel Keim
000254204 450__ $$aDFG project G:(GEPRIS)314671965$$wd$$y2016 - 2023
000254204 5101_ $$0I:(DE-588b)2007744-0$$aDeutsche Forschungsgemeinschaft$$bDFG
000254204 550__ $$0G:(GEPRIS)273827070$$aSPP 1894: Volunteered Geographic Information: Interpretation, Visualisierung und Social Computing$$wt
000254204 680__ $$aDurch die Verfügbarkeit von Ortungsgeräten (z.B. Sensoren und Smartphones) sowie Online-Plattformen wie eBird.org oder ornitho.de zur Beobachtung der Tierwelt ist die Erzeugung großer Geodatenquellen möglich geworden. Die freiwillig von Interessierten Personen beigetragenen heterogenen Daten, auch bekannt als „Volunteered Geographic Information“ (VGI), enthalten zum Beispiel GPS-Positionsdaten, Bilder, Anmerkungen und Weiteres. Die großen VGI-Datenquellen enthalten wertvolle Informationen, wobei die Verarbeitung und Analyse von VGI aufgrund ihrer Datenqualität, ihres unterschiedlichen Detaillierungsgrades, ihrer inhärenten Unsicherheit und Heterogenität eine Herausforderung darstellt. Es mangelt derzeit an Methoden zur Kombination von VGI mit anderen Datenquellen und an skalierbaren interaktiven Geo-Visualisierungen zu deren Untersuchung. In diesem Forschungsantrag planen wir daher die Entwicklung neuartiger Visual Analytics-Methoden zur semi-automatischen Integration und Analyse großer VGI-Datensätze mit räumlichen Tracking-Daten. Wir werden neue Methoden entwickeln, um die riesigen Datenmengen von Vogelbeobachtungsplattformen (z.B. ebird.org und ornitho.de) und Projekt ICARUS (International Cooperation for Animal Research Using Space) zu kombinieren, um die Verhaltens- und Bewegungseigenschaften von Tieren zu erforschen. Es besteht ein immenser Wert in der Kombination der vom Menschen erzeugten VGI-Daten, die semantischen Kontext und Verständnis liefern, mit der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der vom ICARUS-System bereitgestellten Tracking-Daten. Die Kombination Beider wird dazu beitragen, zahlreiche wichtige Fragen zu beantworten, die ohne die Integration der VGI- und Nicht-VGI-Informationen schwer zu beantworten sind. Insbesondere wird unser System dazu beitragen, lokale Tierlebensräume, den Verlust der biologischen Vielfalt, Tiermigrationen über Kontinente hinweg, Landnutzungsänderungen, invasive Tierarten, die Ausbreitung von Krankheiten und schließlich den Klimawandel zu untersuchen.Derzeit gibt es kein System, welches diese massiven heterogenen Datenquellen automatisch integrieren und analysieren und gleichzeitig dabei die notwendigen Unsicherheits- und Vertrauensaspekte berücksichtigen kann. Wir schlagen daher vor, Visual Analytics als Ansatz zur Kombination der Stärken von Mensch und Computer zu verwenden um Wissen aus diesen großen Datenquellen zu extrahieren. Das entwickelte Visual Analytics-System wird dazu beitragen, Modelle, die aus den VGI- und Tierverfolgungsdaten generiert wurden, interaktiv zu integrieren, abzugleichen, zu kommentieren und zu analysieren.
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