(Web)GIS/ Geoinformatik/ Geostatistik

Das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie stellt unterschiedliches Kartenmaterial online zur Verfügung sowie ein Tool zur Koordinatentransformation. http://www.geodatenzentrum.de/geodaten/gdz_rahmen.gdz_div?gdz_spr=deu&gdz_akt_zeile=3&gdz_anz_zeile=0&gdz_user_id=0
Ein paar Beispiele dazu gibt es auf folgender Internetseite: https://geosci.ai/ Ein bisschen Spielerei ist auch dabei.
Ein kleines Entwicklerteam bietet mit der Software Geomodelr die Möglichkeit, geologische 3D-Modelle online zu erstellen. Alles, was dafür nötig ist, ist ein Internet-Browser. Mit Geomodelr werden 3D-Modelle interaktiv erstellt. Die Anwendung zielt auf eine Art quick-and-dirty-Ansatz. Dementsprechend ist die Zielgruppe der Geländegeologe oder Anwender, die schnell Ergebnisse benötigen und diese ansprechend präsentieren möchten und weniger der Modellierungsexperte. https://geomodelr.com/
In der Zeitschrift Advances in Geophysics ist ein Artikel mit dem Titel „3-D Structural geological models: Concepts, methods, and uncertainties“ von Wellmann und Caumon erschienen. Darin wird auf sehr verständliche Art und Weise der aktuelle Stand der geologischen 3D-Modellierung zusammengefasst mit vielen nützlichen Quellenangaben. Der Beitrag ist für Einsteiger in das Thema wie für professionelle Modellierer geeignet. Der Artikel ist unter folgendem Link abrufbar:...
Spatio-Temporal Statistics with R ist ein neues Buch zum Thema räumlich-zeitliche Statistik mit der Programmiersprache R. Das Buch ist online unter folgender Adresse erreichbar: https://spacetimewithr.org/ Die Internetseite soll zudem als Diskussionsforum, Plattform für neue Software, Veröffentlichungen und Datensätzen dienen.
Der Beitrag beschäftigt mit der Stellung von Maschinellem Lernen in den Geowissenschaften, besonders in der Öl- und Gasindustrie und wie ML (fachlich und kommerziell) vorangebracht werden kann.. Die beschriebenen Mechanismen treffen sicher auf viele andere Bereiche der Geowissenschaften ebenfalls zu. https://www.teradata.com/Blogs/Unchartered-Waters-Machine-Learning-in-Geoscience
GemPy ist ein an der RWTH Aachen entwickeltes Package für Python, mit dem stochastische, geologische Modellierungen durchgeführt werden können. GemPy 1.0: open-source stochastic geological modeling and inversion https://www.geosci-model-dev.net/12/1/2019/ Hier ist der Link zur Homepage des Projektes für GemPy. https://www.gempy.org/ Die folgende Veröffentlichung behandelt einen Ansatz des Maschinellen Lernens in Kombination mit der Potentialfeldmethode: A machine learning approach to the...
Von Brandenburg ist jetzt ein geologisches 3D-Modell des tiefen Untergrunds online verfügbar. Das Untergrundmodell Brandenburgs kann über folgenden Link besucht werden: http://www.geo.brandenburg.de/Brandenburg_3D/ Weitere Informationen gibt es unter: https://www.geobasis-bb.de/geodaten/lbgr/pdf/1-2_18_Schilling_39-46.pdf
Der folgende Artikel zeigt einen Workflow auf, durch den ein 3D-geologisches Modell mit vorhandenen (städtischen) Infrastrukturen abgebildet werden kann. Ziel ist es, ein oberflächennahes 3D-Untergrundmodell über Verwaltungs- uns Amtsgrenzen hinweg für das Tagesgeschäft und die Öffentlichkeit zur Verfügung zu stellen. https://www.hlnug.de/fileadmin/dokumente/das_hlnug/jahresberichte/2017/jb_2017_127_G1.pdf
Das Team von opengeohub.org/ hat ein WebGIS-Service veröffentlicht, der global konsistente Umwelt- und Erderkundungsdaten wie Vegetationsindizes und Bodentypen bereitstellt mit Auflösungen von 10 km bis auf 250 m. Ein Großteil der Daten ist unter der Open Data Commons Open Database License (ODbL) und/oder Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International license (CC BY-SA) veröffentlicht. Der Webmapping-Dienst ist unter folgender Adresse erreichbar: https://landgis.opengeohub.org...

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