CASE STUDYEURAC RESEARCHBOZEN, ITALIEN

UnlEAsH

INsights
Earth Intelligence bei Eurac Research„Multidimensionale
Arrays von rasdaman
helfen enorm bei derOrganisation großerDatenmengen.“Alexander Jacob
Advanced Computing for Earth
Observation
Eurac Research Institut fürErdbeobachtung

Das private Forschungszentrum Eurac Research in Südtirol leistet einen wichtigen Beitrag beim Monitoring alpiner Regionen
in Zeiten des Klimawandels. Im Fokus stehen das Verständnis
wesentlicher Umweltprozesse und damit verbundene Klimaund Katastrophenrisiken. Im Institut für Erdbeobachtung werden visionäre Methoden zur Datenanalyse und -speicherung entwickelt.
Die rasdaman Datenwürfel Technologie
leistet wertvolle Dienste bei der Prozessierung komplexerinterferometrischer Sentinel-1 Bilddaten sowie bei der Analyse
langer Zeitreihen von MODIS, Landsat und Sentinel-2Produkten. Zusätzlich wurde der Big Data Server um die
Zusatzfunktionalitäten CubeR und Mona-Lisa-R erweitert, welche Serveranfragen und Vergleichsanalysen vereinfachen.
Zu den größten gesellschaftlichen Herausforderungen unserer Zeitzählt der Klimawandel. Die Gebirgsregionen sind von der Erderwärmung besonders in Mitleidenschaft gezogen, so dass das Monitoring
von Schnee- und Eiszonen immer mehr an Bedeutung gewinnt. Im
Institut für Erdbeobachtung in Bozen/Italien liegt die Konzentration
auf der Überwachung von Berggebieten in Bezug auf Klimaveränderungen. Das Wissen über die Quantität von Gletscher- und Schneeschmelze sowie Vegetations- und Umweltanalysen sind relevant fürCASE STUDYEURAC RESEARCHBOZEN, ITALIEN
die Entwicklung der Ökosysteme. Aus den Daten
lassen sich zukünftigeWasserverfügbarkeit in derRegion und die Auswirkungen von Landwirtschaft undFlächennutzung auf die Biodiversität der Lebensräumeableiten. Diese Berechnungenbilden die Basis für Risikobewertung und -Management
bei Naturgefahren und Klimafolgen. Der Forschungsgruppenleiter Alexander Jacobund sein achtköpfiges Team
erarbeiten solche Analysen im
Bereich Data Science.
Als primäre Datenquelle dienen Wissenschaftlern Satellitenbilddaten aus dem Co-

daman-Datenbank verwaltet.
„Bei rasdaman muss nicht jeder ein Data Scientist sein,um aus tausenden von Daten
Informationen herauszuziehen“, sagt Gruppenleiter Alexander Jacob.
Seit 2016 wird die rasdaman
Datenwürfel Technologie imInstitut eingesetzt. Nach einem ersten „Beschnuppern“
der Open Source Community
Version wurde bereits anderthalb Jahr später die kommerzielle Enterprise Edition erworben. Seit 2021 betreibt
Eurac Research den rasdaman
Big Data Server ausschließlich
in der Enterprise Version. Bedingt durch unterschiedliche„CubeR bietet eine
unkomplizierte Möglichkeit, die rasdaman
Umgebung zu erforschen und Informationen direkt in diewissenschaftliche
Analyse einzubinden“
Dr. Mattia Rossi
Advanced Computing for Earth Observation
Eurac Research Institut für Erdbeobachtung

Hardcore Nutzer von rasdaman und haben immer wieder Fragen und Herausforderungen. Wir sind sehr zufrieden, nicht zuletzt weil wir immer einen guten Austauschhatten. Probleme konnten wir
immer lösen, weil wir zuverlässig Rückmeldung bekommen haben“ lobt Jacob.

CubeR

Komprimierte Information von mehr als 500 Bildern in einem Datenwürfel.

pernicus Programm, die vonder ESA bereitgestellt undvon der Europäischen Kommission kofinanziert werden.
Sowohl optische als auch Radardaten werden für den einfacheren Zugang in einer ras-Forschungsansätze und Herangehensweisen muss die
angewandte Methodik derDatenanalyse und –speicherung auch verschiedensten
Anforderungsprofilen gerecht
werden. „Wir sind ziemliche

Im Laufe der Zeit implementierte das Team Zusatzpakete
für spezielle Nutzergruppen.
Eine dieser Erweiterungen ist
das R-Paket CubeR. Es wurde
federführend von Mattia Rossi umgesetzt, der als wissenschaftlicher Mitarbeiter imRahmen seiner Dissertation
die rasdaman-basierte Infrastruktur nutzte, um mit grossen Datenmengen umzugehen. Rossis Arbeit befasstesich mit der Beobachtung
alpiner Grünlandflächen inverschiedenen Skalen, vonder lokalen zur satellitenge-

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stützten Beobachtung. Um
effizient arbeiten zu können,
verknüpfte er diverse Datenbanken mit unterschiedlichen
OGC Standards über R.
Vorteilhaft wirkte sich aus,
dass Sentinel-Zeitreihen bereits in rasdaman vorhanden
waren, wodurch Rossi beispielsweise Vegetationsindizes direkt abrufen konnte.
Das ist nun auch über R möglich. „Wir haben das R-Paket
geschrieben, um die Anfragen an rasdaman zu vereinfachen. Zusätzlich zu WCPSoder rasql kann der Anwender jetzt Anfragen auf GeoDatenwürfeln über die Programmiersprache R schikken“, so Jacob.
CubeR interagiert mit dem
rasdaman-Server über den
WCS-Standard. 2-D Zeitscheiben lassen sich ebenso als R-Objekte erhalten wie 1-D
Zeitreihen, beispielsweise dieHistorie einzelner Pixel. ÜberWCPS lassen sichkomplexere Analysen undDatenfusion formulieren. Soerlaubt etwa eine RPrototypfunktion, „Band
Ratios“ wie Vegetationsoder Schnee-Index imrasdaman Backend, also nahe den Daten, zu berechnen
und als R-Objekt formatiert
zu erhalten. Zusätzlich lassensich in einfacher Weise Routinen erstellen, welche Überblicksinformation (z.B. Provider, Coverages) und Coverage-spezifische Metadaten(z.B. Aufnahmezeitpunkte,Ausdehnung, Koordinatensystem etc.) extrahieren.

Mona-Lisa-R
Das Mona-Lisa-R Paket wurdeentwickelt, um Vergleichsana-„Die vielen Packages in R
erleichtern das Erstellen
von Anfragen und dasFormatieren der Antwortenüber die rasdaman API
erheblich.“Dr. Mattia Rossi
Advanced Computing for Earth Observation
Eurac Research Institut für Erdbeobachtung

lysen anzustellen. Ein Beispiel
ist Hangrutsch-Monitoring.
Durch die stark geneigten
Flächen kommt es regelmäßig
zu Lawinen und Erdrutschen
in den Bergregionen Südtirols. Mittels Interferometrie
auf Radardaten werden dieBewegungen der Erdoberfläche überwacht. Für eine genauere Analyse werden nochweitere Daten hinzugezogen,z.B. Satelliten-, meteorologische und Sensordaten. „Wirkönnen mit unseren Paketen
auf Satellitendaten in den Datenwürfeln zugreifen, aberauch die anderen Daten überein oder zwei Zeilen Codeüber R miteinander in Verbindung bringen“, erklärt Rossi.
„Auf diese Weise können wir
Stationsdaten mit den Daten,
die wir am gleichen Ort imDatenwürfel haben, vergleichen und feststellen, ob esKorrelationen gibt.“

R-Shiny als grafische Oberfläche zur Benutzung von cubeR und rasdaman.

Das Institut für Erdbeobachtung stellt Schneekartierungen für den gesamten Alpen-

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raum zur Verfügung; täglichwerden aktuelle Karten überdie Schneebedeckung erstellt.
Das Team arbeitet eng mit
den lokalen Behörden, wiez.B. dem hydrografischen
Dienst, zusammen und gibt
aktuelle Informationen zur
Schneeschmelze heraus. Der
Wasserabfluss ist ein Indikator, um die Energiegewinnung durch Wasserkraft inSüdtirol zu kontrollieren.
„Wenn das Schmelzwasser
aus den Bergen kommt, muss
man wissen, wann und wieviel Wasser kommt, wann die
Turbinen starten müssen undwie viel Strom wann generiert
werden kann“, so Jacob.
Die Analyse und Klassifikation
von Waldschäden durch Stürme bilden ein weiteres wichtiges Arbeitsgebiet für dasTeam. Aus der Überwachungvon Trockenheit und Dürreperioden sind Kooperationen
mit lokalen Versicherungenentstanden, für welche dieseDaten eine wichtige Informationsquelle darstellen.

cubeR als Schnittstelle der OGC Standards in rasdaman und dem Enduser.

Pheno Camps
Pheno Camps ist ein experimenteller Ansatz, welcher
Satellitendaten und Kameraund Webcam-Zeitreihen inrasdaman kombiniert. Im
Fokus steht das kleinräumige
Biodiversitätsmonitoring, wie
man es bei Gräslandern oderÜber rasdaman

für Feldflächen anwendet, umPflanzen zu klassifizieren, das
Wachstum zu beobachten
und daraus Schnittzeitpunkte,-Intervalle und Befeuchtungszeiten abzuleiten. „Man kannmit der Cam völlig neue undviel präzisere Analysen fahren“, schwärmt Rossi. „Dabei
können wir die gleichen Datenwürfelkonzepte benutzen,
wie wir sie von Satellitendaten bereits kennen. Daseröffnet ungeahnte Möglichkeiten.

Datenwürfel vereinfachen Zugang, Analyse und Visualisierung von Rasterdaten über Raum undZeit hinweg. Mit rasdaman wurde das Prinzip der „actionable datacubes“® erfunden, dokumentiert durch Veröffentlichungen und Patente. „Jede Anfrage, jederzeit, auf jedem Volumen“ wird
durch die innovative Datenwürfel-Anfragesprache realisiert, die Blaupause für die DatenwürfelStandards von ISO, OGC und INSPIRE. Rasdaman zeichnet sich aus durch seine Flexibilität, Skalierbarkeit und Performance, Datenschutz-Konzepte sowie die kompromisslose Unterstützung
offener Datenwürfel-Standards. Rasdaman ist offizielle Referenzimplementierung und mit einer
Vielzahl hochrangiger Innovationspreise ausgezeichnet.

Erfahren Sie mehr über rasdaman
Erfahren Sie mehr über Datenwürfel auf
www.rasdaman.com
oder kontaktieren Sie unser rasdaman Team.