{"guid":"b7c0a0ea-1d76-5d46-830d-ca91a5c31a3e","title":"Eine automatisierte FOSS-GDI zur Exploration von Erdsystem-Forschungsdaten","subtitle":null,"slug":"fossgis2025-58248-eine-automatisierte-foss-gdi-zur-exploration-von-erdsystem-forschungsdaten","link":"https://pretalx.com/fossgis2025/talk/FBYZNY/","description":"Ein Poster über den Aufbau und die Automatisierung einer containerisierten Geodateninfrastruktur in der Erdsystemforschung. Genutzt wird ein etablierter Stack aus PostGIS, GeoServer und GeoNetwork. Die gehosteten OGC-Dienste werden unter Nutzung einer Python-Bibliothek automatisiert aktuell gehalten.\n\nDas öffentlich finanzierte Alfred-Wegener-Institut, Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung, betreibt seit über einem Jahrzehnt eine Geodateninfrastruktur (GDI). Diese ist eingebunden in das Datenfluss-Framework \"from Observations to Analysis and Archives\" (O2A) [1], welches außerdem Metadatenmanagement für Sensoren ermöglicht, Near-Real-Time-Sensordaten via STA als OpenData bereitstellt, ein Repositorium für Datenpublikationen [2] anbietet und mit den Marine-Data- [3] und Earth-Data-Portalen [4] das Auffinden von Erdsystem-Forschungsdaten erleichtert.\n\nDie von der GDI bereitgestellten OGC-Dienste werden durch einzelne Wissenschaftler:innen, in kuratierten Kartenviewern und internationalen Portalen wie dem Bathymetrie-Portal der IHO [5] genutzt. Öffentlich einsehbare Standard Operating Procedures [6] helfen Wissenschaftler:innen und Instituten dabei, ihre Forschungsdaten über diese GDI als OGC-standardkonform anzubieten und so den FAIR-Status ihrer Publikationen zu verbessern.\n\nUnter den prominentesten Datenprodukten finden sich Tiefenprofile aus der Wassersäule, bathymetrische Visualisierungen, Daten zur arktischen Meereiskonzentration und Sammlungen von Unterwasserfotos-/videos.\n\nDie Kernkomponenten der vorgestellten Geodateninfrastruktur – etablierte Open-Source-Technologien wie GeoServer und GeoNetwork – werden virtualisiert und containerisiert auf Linux-Systemen betrieben. Für die Automatisierung des Datenharvestings aus unterschiedlichen Quellen und des Managements der gehosteten OGC-Dienste ist die Python-Bibliothek \"O2A Spatial\" [7] entwickelt worden.\n\n[1] https://o2a-data.de\n[2] https://pangaea.de\n[3] https://marine-data.de\n[4] https://earth-data.de\n[5] https://ncei.noaa.gov/maps/iho_dcdb\n[6] https://hdl.handle.net/10013/927187e9-9866-4811-bc25-e7ea641d333e\n[7] https://hdl.handle.net/10013/34777431-72f8-4ac6-8441-fb706e0e4446\n\nLicensed to the public under https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/","original_language":"deu","persons":["Peter Konopatzky"],"tags":["58248","2025","fossgis2025","Praxisberichte","Poster (Zelt)","fossgis2025-deu","Day 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