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Auflistung nach Autor:in "Knetsch, Gerlinde"

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  • Konferenzbeitrag
    3D GDI zur Unterstützung der Standortbewertung von Windenergieanlagen (WEA)
    (Umweltinformationssysteme. Wege zu Open Data - Mobile Dienste und Apps, 2013) Döring, Ines
  • Konferenzbeitrag
    5 Jahre Semantic Network Service (SNS) Aktueller Stand und Ausblick
    (Workshop des Arbeitskreises „Umweltdatenbanken / Umweltinformationssysteme“ der Fachgruppe „Informatik im Umweltschutz“, 2008) Rüther, Maria; Bandholtz, Thomas
    Abstract Semantic Network Service (SNS) provides shared terminology access and indexing services for environmental and geospatial information systems since five years (http://www.semantic-network.de). Having started closely related to the German Environmental Information Network (GEIN), SNS has emerged as a trusted reference for many systems, such as the German Environmental Information Portal (PortalU), the German Spatial Data Infrastructure (GeoPortal.Bund) on the federal level, and others on the state level. From applying the librarian approach of subject indexing to the Web, the focus has moved towards a more intuitive full text search assistance, and is currently shifting to semantic data integration. Einleitung Seit fünf Jahren bietet der Semantische Netzwerk Service (SNS) Umweltund raumbezogenen Informationssystemen Zugang zu einer gemeinsamen Fachterminologie und zu semantischen Diensten (http://www.semantic-network.de). Aus einer anfänglich engen Kopplung mit dem Umweltinformationsnetz Deutschland (German Environmental Information Network, GEIN) hat sich SNS zu einer bewährten Referenz für zahlreiche Systeme entwickelt, dar unter das Umweltportal Deutschland (PortalU) und das Portal der Geodaten-Infrastruktur (GeoPortal.Bund) auf nationaler Ebene, sowie weitere auf Länderebene. Der Schwerpunkt von SNS hat sich dabei von einer dokumentarischen Erschließung (Verschlagwortung) zu einer mehr intuitiven Unterstützung der Volltextsuche verlagert, und bewegt sich derzeit weiter in Richtung einer semantischen Datenintegration.
  • Konferenzbeitrag
    A Common Tool for Managing Environmental Monitoring Data
    (EnviroInfo Dessau 2012, Part 2: Open Data and Industrial Ecological Management, 2012) Rüther, Maria; Bandholtz, Thomas; Schulte-Coerne, Till
    This article gives an overview of a recent project of the German Environmental Specimen Bank (ESB) regarding the management of its data. It describes the user requirements, both from the perspective of the scientists as well as of application management, which have led to the development of a general tool for managing environmental data. Examples demonstrate the flexible structure of the new application and thus give an impression for possible use in other monitoring programs. Thereafter, we examine the German ESB’s open data, which is a part of the Federal Environment Agency’s Linked Open Data initiative.
  • Konferenzbeitrag
    A Content Platform for Smartphone-based Mobile Augmented Reality
    (EnviroInfo Dessau 2012, Part 1: Core Application Areas, 2012) Fuchs-Kittowski, Frank; Simroth, Stefan; Himberger, Sebastian; Fischer, Fabian
    Mobile Augmented Reality (mAR) is thought of having an enormous economic potential. But the commercial success still depends on the availability of AR content. In this paper a content platform for the efficient realization of AR applications on mobile devices (Smartphones) is described. Requirements for such a mAR content platform are derived based on application fields in flood management. Then, the concept and implementation of an AR content platform are described covering the whole content creation process. Besides, mAR apps in the field of flood management based on this platform are presented.
  • Konferenzbeitrag
    A Model-Based Approach to High Performance Phenotyping
    (EnviroInfo Dessau 2012, Part 1: Core Application Areas, 2012) Steinhage, Volker; Schöler, Florian; Balfer, Jenny
    Breeding pest resistant crops can reduce the application of plant protection products. This in turn will significantly reduce biotical stress of the plants, and damage to the environment. To enable greater efficiency in crop breeding and to optimize decision making in crop management, there is an increasing demand for non-biased and faster assessment of plant traits in lab and field. Within a subproject of CROP.SENSe.net, an interdisciplinary research network of Bonn University and the research centre Jülich, we are working on a non-destructive solution to analyze and screen plant phenotypes. We aim for complete and precise 3D reconstructions of plants based on sensor data. To meet the challenge of occlusions and self-occlusions in sensor-based measurements, we employ a model-based approach "to make hidden object parts visible." First results show that important breeding characteristics can be derived by combining the visible exterior plant components with the model-induced interior plant components.
  • Konferenzbeitrag
    A Modeling Methodology for Scientific Processes
    (Workshop des Arbeitskreises „Umweltdatenbanken / Umweltinformationssysteme“ der Fachgruppe „Informatik im Umweltschutz“, 2007) Jablonski, Stefan; Volz, Bernhard; Rehmann, Abdul
    Scientists are more and more dealing with complex scenarios during their daily research work. Processes are being used to describe these scenarios and help to understand them – on the outside thanks to graphical notations, on the inside thanks to structured methods which are necessary to conquer the information flood. However many modeling systems and their underlying methodology are confronting problems during the development of a scientific workflow. We want to present our methodology which eliminates these pitfalls and demonstrates its usage in the scientific application domain with an example from ecological research.
  • Konferenzbeitrag
    A Quest for Affordable Personalized Atmospheric Exposure Estimates
    (EnviroInfo Dessau 2012, Part 1: Core Application Areas, 2012) Kobernus, Michael; Havlik, Denis; van der Schaaf, Hylke; Pielorz, Jasmin; Falgenhauer, Markus
    From the moment of our birth until our very last breath, we spend our lives immersed in a mixture of gases and aerosols known as "the air" or "atmosphere". Our largest organ, our skin, as well as our eyes are constantly exposed to the atmosphere, and an average adult inhales and exhales close to ten litres of air each minute while at rest, while during heavy exercise, this volume will rise steeply and could be as high as 150-250 litres per minute. Unsurprisingly, our well-being is closely connected to the characteristics of the air: some of the gases and chemicals suspended therein are toxic, others may cause allergic reactions, and our bodies are also sensitive to changes in e.g. humidity or oxygen levels as well as to changes in the air temperature and pressure. With the exception of the relatively rare cases of immediate lethal dangers (e.g. due to fires or chemical accidents), physical and chemical changes in atmospheric conditions can result in: (1) immediate or short term risks including skin and eye irritation, drying and watering of the eyes, respiratory difficulties, headaches and general feeling of malaise; and (2) medium to long term health damage to respiratory and immune systems. Moreover, sensitivity to these changes is both very different from one person to another and in many cases highly dependent on the individual’s patterns of behaviour. Yet, while each individual has a unique relationship to the environment, the information on the state of atmosphere and related hazards available today is entirely generic, and by no means personalised. We intend to address this lack of individualized information through the development of an affordable “Personal Environmental Information System” (PEIS). This system will allow users to estimate personalized exposure to various atmospheric stressors as well as to calculate the personalized risk index resulting from these hazards, individual sensitivities and individual behavioural patterns.
  • Konferenzbeitrag
    A Toolbox for Building up Process-based, Macro-economic Material Flow Models
    (EnviroInfo Dessau 2012, Part 2: Open Data and Industrial Ecological Management, 2012) Weidemann, Rainer; Poganietz, Witold-Roger; Lutz, Richard; Grieß, Christina
    Using the example of CarboMoG, the Carbon Flow Model of Germany, structures and processes for process-based, macro-economic material flow models were analyzed. The aim is to create a toolbox, which can be used to assemble models of this kind from building blocks, to parameterize and calculate a model, and then to use the model for analysis tasks. It was investigated whether and how toolkits existing in the fields of material flow analysis and life cycle assessment could also be used for process-based, macro-economic material flow models. Unfortunately, it was found that no product could be used without massive adaptations. Thus, the development of an own toolbox was initialized.
  • Konferenzbeitrag
    Advanced control system for municipal wastewater treatment plant
    (EnviroInfo Dessau 2012, Part 1: Core Application Areas, 2012) Stachura, Marcin; Janiszowski, Krzysztof
    In this paper a proposal of a predictive control of a wastewater treatment plant was presented. Proposed multilayer control structure is composed of direct access PID controllers and supervisory DMC (Dynamic Matrix Controller) predictive controller. Basic idea of applied multilayer control structure was to use DMC controller to predict and compensate present and future measurable disturbances (flow and load of a crude sewage). Validation of presented approach was performed with use of computer simulations with different disturbance scenarios. The research was based on data obtained from a wastewater treatment plant in Resovia.
  • Konferenzbeitrag
    AGXIS – Ein Konzept für eine generische Schnittstellenbeschreibung
    (Workshop des Arbeitskreises „Umweltdatenbanken“ der Fachgruppe „Informatik im Umweltschutz“, 2005) Hussels, Ulrich
    Ein grundsätzliches Problem von Umweltdatenbanken ist die Ersterfassung bzw. Übernahme von Daten aus bestehenden Datensammlungen. Die Ersterfassung von größeren Datenbeständen ist generell sehr aufwändig und bei der Datenübernahme aus bestehenden Datensammlungen besteht das Problem darin, dass diese Daten bereits unter bestimmten Prämissen gesammelt wurden, die in der Regel nicht explizit dokumentiert sind. Dadurch sind selbst Daten gleicher Struktur oft nicht miteinander vergleichbar. Daher ist es immer wichtig, das gesamte hinter einer Datensammlung stehende Modell zu kennen, um die Daten richtig erfassen bzw. interpretieren zu können. Um also geeignete Schnittstellen für eine Datenerfassung oder eine Datenübernahme herzustellen, sollte zunächst ein fachliches, d. h. problemund anwenderorientiertes Datenmodell formuliert werden. Aus diesem sollten dann die Schnittstelle bzw. eine Menge von zusammengehörigen Teil-Schnittstellen abgeleitet werden. Die Schnittstellenformate und die Modellbeschreibung sollten sowohl vom Menschen als auch von der Maschine zu interpretieren sein. Als Grundlage für die technische Realisierung solcher Schnittstellen bietet sich XML an. Konkret geht es darum, umweltbezogene Unternehmensdaten von diesen zu erfassen, ggf. über mehrere (administrative) Stationen, in denen diese Daten geprüft werden können, weiter zu leiten und schließlich in einer gemeinsamen Datenbank zusammenzufassen (ETL-Vorgang). Manche Unternehmen sind in der Lage zu diesem Zweck vorhandene Datenbanken ’anzuzapfen’, andere müssen die Daten erst erheben oder es gibt eine Mischung von Beidem. In jedem Fall unterscheidet sich die Interpretation dessen, was erfasst werden soll, von Unternehmen zu Unternehmen. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn es sich um unterschiedliche Branchen handelt. Ist der Zweck der Datensammlung bekannt, hilft dies schon weiter. Besser ist es, wenn schon bei der Erfassung deutlich wird, in welchem Zusammenhang die Daten schließlich abgelegt und ausgewertet werden sollen. Idealer Weise enthält das Datenmodell folglich alle für die Interpretation und den Vergleich der Daten notwendigen Informationen. Für Messwerte sind dies z. B. sämtliche Randbedingungen, die im Zusammenhang mit dem Gesamtmodell bei den abgefragten Quellen variieren können und nicht nur solche Randbedingungen, die für die Daten liefernde Stelle für relevant gehalten werden.