Wie können immer größere wissenschaftliche Datenmengen verarbeitet und ausgewertet werden? Und wie kann man Erdbeobachtungsdaten mit Messungen am Boden sinnvoll kombinieren und damit neue Informationsquellen erschließen? Im Querschnittsprojekt Big-Data-Plattform erarbeiten Wissenschaftler des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) Methoden für den Zukunftsbereich Big-Data-Science. In dem interdisziplinären Forschungsprojekt arbeiten 21 DLR-Institute aus den Forschungsbereichen Raumfahrt, Luftfahrt, Verkehr, Energie, Sicherheit und Digitalisierung zusammen. Das Projekt hat eine Laufzeit von vier Jahren und ein Finanzvolumen von über 21 Millionen Euro. Die im Projekt prozessierten Bild- und Sensordaten haben eine Größenordnung im Petabyte-Bereich. Die Projektleitung der Big-Data-Plattform liegt beim Institut für Softwaretechnologie.
Imagefilm "Big-Data-Plattform - Digital in die Zukunft"
Kernfragen der Big-Data-Plattform
Die Arbeiten in der Big-Data-Plattform sollen folgende Kernfragen beantworten:
Diese Fragen werden innerhalb des Projekts in vier Hauptarbeitspaketen (HAPs) abgebildet.
Das HAP „Grundlegende Plattformtechniken“ beschäftigt sich mit dem Aufbau einer methodischen Plattform innerhalb des DLR und darüber hinaus in der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren zur Analyse großer Datensätze. Durch die Vereinheitlichung von Arbeitsmethoden und die Verwendung standardisierter Schnittstellen lassen sich Doppelentwicklungen vermeiden.
Im Fokus des HAP „Datenmanagementtechniken“ steht eine hohe Qualität der Daten. Auch die besten Analysetechniken versagen, wenn die Qualität der untersuchten Daten ungenügend ist. Gründe für eine geringe Datenqualität können Messfehler, lückenhafte Daten oder auch Daten ohne Relevanz für die Problemstellung sein. Die Daten in der Big-Data-Plattform kommen aus allen Anwendungsgebieten des DLR wie der Erdbeobachtung, der Planetenforschung, dem Luftverkehrsdatenmanagement oder den Bürgerwissenschaften.
Die Analyse der Datensätze erfolgt im HAP „Intelligente Analysemethoden“. Es werden Methoden aus den Bereichen des Maschinellen Lernens und der Datenanalyse genutzt, um aus den Daten tatsächliches Wissen abzuleiten. Eine Aufgabe in diesem Zusammenhang ist die hochgenaue Bestimmung von Straßen und Straßenmarkierungen aus Erdbeobachtungsdaten, mit der in einer Echtzeit-Analyse freie Parkplätze in einer Stadt herausgefiltert werden können.
Der direkte Anwendungsbezug der Forschung liegt im Fokus des HAP „Pilotdemonstrationen“. Beispielsweise sollen Rettungskräfte im Krisenfall durch automatisch ausgewertete Erdbeobachtungsdaten unterstützt werden, um schnell und zielgerichtet Hilfe leisten zu können.
Galerie: Resultate aus dem Projekt
Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme
Die HPDA Algorithmen des Instituts für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme ermöglichen eine großflächige, volumetrische 3D Rekonstruktion der Erdoberfläche aus Flugzeug-SAR Fernerkundungsdaten. Die Video unten zeigt großflächige, hochauflösende SAR-Tomographie mit dem F-SAR-Sensor des DLR. Der YouTube-Kanal des Instituts enthält weitere Informationen zum Video.