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Die Datenflut aus dem All
Redaktion
/ Pressemitteilung des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt
astronews.com
25. Februar 2019
Erdbeobachtungssatelliten, Teleskope und Raumsonden
produzieren täglich ungeheure Datenmengen. Allein das europäische Copernicus-Programm
erzeugt 20 Terabyte an Daten pro Tag. So wertvoll diese sind, so komplex ist
auch ihre Auswertung und ihre Archivierung. Experten haben sich in der letzten
Woche auf einer Konferenz in München zu diesem Thema Gedanken gemacht.
Ziel des Projektes Global Urban Footprint
(GUF) ist die weltweite Kartierung besiedelter
Flächen in bislang einzigartiger räumlicher
Auflösung. Zu sehen sind hier die Siedlungsmuster
im Raum München.
Bild: DLR (CC-BY 3.0) [Großansicht] |
Erdbeobachtungssatelliten liefern uns wichtige Daten, um zum Beispiel
Veränderungen in Umwelt und Klima schnell zu erfassen oder Gletscherbewegungen
oder -schwund zu erkennen. Im Fall von Katastrophen wie Überschwemmungen oder
Erdbeben können aktuelle Karten für Rettungskräfte bereitgestellt werden. Doch
diese Informationen türmen große Datenberge auf.
Die Satelliten des europäischen Copernicus-Programms zählen zu den
größten Datenproduzenten weltweit. Sie erzeugen mit ihren hochauflösenden
Instrumenten aktuell bereits ein tägliches Volumen von rund 20 Terabyte. Das
entspricht etwa einem anderthalb Jahre langen Film in HD. Hinzu kommen die
Datenschätze von nationalen Missionen wie TerraSAR-X und TanDEM-X
sowie zunehmend auch von anderen Quellen wie Internet oder Messstationen.
Verarbeitung und Analyse dieser riesigen und heterogenen Datenmengen stehen als
"Big Data"-Aufgaben stellvertretend für zukünftige Herausforderung unserer
digitalen Gesellschaft.
Um diese zu lösen, traffen sich in der vergangenen Woche circa 650 Experten
auf der Konferenz "Big Data from Space", die vom Deutschen Zentrum für Luft- und
Raumfahrt (DLR) in München ausgerichtet und gemeinsam mit der Europäischen
Weltraumorganisation ESA, dem Satellitenzentrum der Europäischen Union sowie dem
Joint Research Center organisiert wurde.
"Eine immer größere Anzahl von Satelliten, aber auch der Einsatz von neuen
Sensoren mit höherer Auflösung liefern uns große Datenmengen - die Auswertung
dieser Datenschätze wird zunehmend zu einer technologischen Herausforderung",
sagt Prof. Hansjörg Dittus, DLR-Vorstand für Raumfahrtforschung und
-technologie. "Daher forscht das DLR verstärkt an effizienten Methoden und
Verfahren wie dem maschinellen Lernen, um so aussagekräftige Analysen und
Handlungsempfehlungen zur Urbanisierung, zu Veränderungen der Atmosphäre oder
auch zur globalen Erwärmung liefern zu können. Zudem plant das DLR, mit einer
High Performance Data Analytics Plattform die informationstechnologische
Infrastruktur dafür zu schaffen."
"Für Analysen dieser großen Datenmengen ist ein effizienter Zugriff
entscheidend, etwa über Online-Plattformen. Die Entwicklung solcher
Zugriffsmöglichkeiten und entsprechender Verarbeitungsmodelle wird daher vom DLR
Raumfahrtmanagement gefördert. Neben innovativen wissenschaftlichen Anwendungen
ermöglicht dies auch die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle im wachsenden
Downstream-Sektor innerhalb der Erdbeobachtung", erklärt Dr. Walther Pelzer,
DLR-Vorstand zuständig für das Raumfahrtmanagement.
Um die Datenberge weiterzuverarbeiten und in Informationen umwandeln zu
können, braucht man neue Ideen und Konzepte. Dabei spielt künstliche Intelligenz
eine große Rolle, da diese Verfahren gerade bei großen Datenmengen sehr
leistungsfähig sind. So erforscht DLR-Wissenschaftlerin Prof. Zhu an der TU
München zum Beispiel den Einsatz solcher Methoden. Zusammen mit ihrem Team
entwickelt Zhu explorative Algorithmen aus Signalverarbeitung und der
künstlichen Intelligenz (KI), speziell dem maschinellen Lernen, um die Gewinnung
globaler Geoinformationen aus Satellitendaten wesentlich zu verbessern und um
Durchbrüche in Geo- und Umweltwissenschaften zu erzielen.
Einen Schritt weiter geht die Fusion von Petabytes komplementärer
georelevanter Datenquellen, von Erdbeobachtungssatelliten bis sozialen
Netzwerken, die durch neuartige Data-Science-Algorithmen ermöglicht wird. Die
Ergebnisse haben das Potential, bisher nicht lösbare große Herausforderungen
anzugehen, wie die Erfassung und Kartierung der weltweiten Urbanisierung - eines
der wichtigsten Megatrends des globalen Wandels.
Doch nicht nur die Satellitenfernerkundung ist mit dieser Herausforderung
konfrontiert. Auch der umgekehrte Blick von der Erde ins All liefert riesige
Datenmengen: Teleskope wie zum Beispiel das Square Kilometer Array (SKA) in
Südafrika und Australien oder auch weltraumgebundene ESA-Teleskope wie GAIA und
EUCLID liefern riesige Datenmengen. Die systematische Analyse von Archivdaten
durch selbstlernende KI-Programme bekommt daher auch in der astronomischen
Arbeit einen immer höheren Stellenwert.
Erdbeobachtungssatelliten und Teleskope zeigen, dass Methoden aus den
Datenwissenschaften und der Künstliche Intelligenz unverzichtbar sind. Um diese
Massen an Daten handhaben und auswerten zu können, braucht man geeignete
Speicher- und geschickte Zugriffsmöglichkeiten. Für interessierte Nutzer ist
letztlich nur der Zugang entscheidend - heutzutage meist in Form eines
Online-Portals wie zum Beispiel der Plattform CODE-DE (Copernicus Data and
Exploitation Platform - Deutschland) des DLR Raumfahrtmanagements. Sie können
dort auf alle Daten zugreifen und direkt vor Ort weiterverarbeiten. Es steht
somit online eine komfortable Arbeitsumgebung für die Satellitendaten, die im
Copernicus-Programm kostenfrei bereitgestellt werden, zur Verfügung.
Das spart lokalen Speicherplatz und Rechnerkapazitäten bei den Anwendern.
Aber auch die Datenportale selbst sind Gegenstand der Forschung. Wie sieht
die ideale Plattform aus und welche Suchoptionen sollten dem Nutzer zur
Verfügung stehen? Nach dem Vorbild von Internetsuchmaschinen sollen Bilder
entfernter Planeten oder von der Erdoberfläche ganz einfach anhand von
Informationen gefunden werden: "Auf welchem Himmelskörper ist wahrscheinlich
Wasser vorhanden?" oder "Welche Gebiete sind in Deutschland im Sommer besonders
von Dürre betroffen?" Solche Suchanfragen sollen modernen Portalen die richtigen
Datensätze als Antwort liefern.
Von hoher Bedeutung ist auch der langfristige Bestand dieser globalen
Informationen. Ähnlich einer Bibliothek muss sichergestellt werden, dass
Satellitendaten über einen langen Zeitraum erhalten bleiben, gefunden werden
können und abrufbar sind. Das geschieht etwa im Deutschen Satellitendatenarchiv
(D-SDA) des Earth Observation Centers am DLR in Oberpfaffenhofen.
Ein großer Vorteil der modernen Erdbeobachtung sind Zeitreihen. Vergleicht
man zum Beispiel die globale Gletscherdynamik, lassen sich wertvolle
Informationen zum Klimawandel, zur Veränderung des Meerwasserspiegels und für
den regionalen Wasserhaushalt gewinnen. Doch die umfangreichen Zeitreihen gehen
mit riesigen Datenmengen einher, die sich kaum mehr bewegen und verarbeiten
lassen. Produkte des DLR wie der World Settlement Footprint (WFS
Evolution), eine globale hochauflösende Kartierung des Städtewachstums über die
letzten 30 Jahre, lassen sich nur mehr durch sehr leistungsstarke Rechenzentren
und automatisierte Auswertungsverfahren realisieren.
Vor wenigen Jahren undenkbar, zeigt dieses Beispiel das Potential, dass die
heute verfügbaren großen Datenmengen in Kombination mit maschinellen Verfahren
bieten. Außerdem arbeiten Wissenschaftler an einem Werkzeug, das die
Informationen aus Zeitreihenmessungen automatisch abgleicht und so diesen
"Flaschenhals" umgeht. So können Zeit und Speicherplatz bei der Auswertung
eingespart werden.
Doch nicht nur Erdbeobachtungsexperten sollen Satelliteninformationen künftig
zur Verfügung stehen. Auch Laien sollen in den Genuss dieser Produkte kommen.
Das ist momentan allerdings noch sehr schwierig, da bislang weitgehend
unbearbeitete Daten zur Verfügung stehen. IT-Experten wollen das nun ändern und
analysefertige Daten und Services bereitstellen.
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