Geosemantik

Geosemantik (im Englischen ist der Begriff geospatial semantics üblich) ist ein interdisziplinäres Forschungsfeld und befasst sich mit der Bedeutung von Geoinformation. mini|Die Vision des virtuellen Globus

Grundlagen Faktoren wie der gewünschte Anwendungszweck oder Kenntnisse des Urhebers beeinflussen die Interpretation räumlicher Daten. Integration über die Grenzen verschiedener Fachgebiete und Anwendungen hinaus erfordert, dass voneinander abweichende Interpretationen ausgeschlossen werden können. Dies kann unter anderem mit expliziten Beschreibungen der Bedeutung (der Semantik) erreicht werden. Die Entwicklung von Strategien, rechnerischen Methoden und Werkzeugen zum Erreichen dieser semantischen Interoperabilität sind Ziele der Geosemantik. Langfristige Ziele sind unter anderem die Verbesserung der Nutzbarkeit und Methoden der Wiedergewinnung von Geoinformation. Geosemantik baut auf Erkenntnissen aus der Geoinformatik, Geographie, Philosophie, Kognitionswissenschaft, Linguistik, Mathematik und Informatik auf.

Al Gores Vision eines virtuellen Globus beschreibt die nahtlose Integration von Geoinformation, wie digitalen Karten, historischen Dokumenten und touristischen Sehenswürdigkeiten, mit Hilfe eines virtuellen Globus. Indem man diese Daten in Zusammenhang bringt, können beispielsweise Themen wie der Klimawandel visualisiert und auch dem Laien verständlich gemacht werden. Dazu ist jedoch ein nahtloses Zusammenspiel von Daten unterschiedlichster Herkunft und Qualität nötig. Indem die Geosemantik verschiedene Sichtweisen auf die Welt explizit macht und Methoden zu deren Integration und Übersetzung entwickelt, baut sie Brücken zwischen verschiedenen Domänen.

Missverständnisquellen mini|240px|Humorvolles Ortsschild in New Cuyama. Mathematisch ist das Ergebnis „korrekt“. Die Summe aus thematischer, räumlicher und zeitlicher Information hat aber keine Bedeutung.

Sachverhalte über die Umgebung zu kommunizieren führt häufig zu Missverständnissen. Abhängig von Beruf, kulturellem Hintergrund, Sprache, Glauben, Alter und Zweck kann die gleiche Umgebung sehr unterschiedlich verstanden und beschrieben werden. Eine Straße kann aus unterschiedlichen Blickwinkeln betrachtet werden: für einen Straßenbauer erhöht die Straße als Verbindung zwischen Städten die Mobilität der Bevölkerung; für einen Ökologen ist sie eher ein Hindernis für Tiere, welches Naturschutzgebiete zerschneidet. Daraus ergeben sich unterschiedliche Sichtweisen auf die Umwelt.

Ein besonderes semantisches Problem tritt bei der Integration von Geodaten aus verschiedenen Quellen auf. Sowohl Schienen- als auch Straßennetze können als Verkehrsnetze aufgefasst werden. Fehlt eine semantische Beschreibung, können die beiden Datensätze zwar kombiniert werden, eine Routenplanung für Autos liefert dann allerdings unbrauchbare Ergebnisse. Da Geodaten die Grundlage für zahlreiche wichtige Entscheidungen bilden, muss bei der Nutzung dieser Daten die ursprüngliche Bedeutung der Information erhalten bleiben. Nachhaltige Verkehrsplanung erfordert, dass Daten nicht nur über Verkehr und Ökologie, sondern zum Beispiel auch über die Demografie oder Landnutzung berücksichtigt und erfolgreich integriert werden.

Bei der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in eine gemeinsame Anwendung muss die Heterogenität auf allen Ebenen bedacht werden. Unterschiede in der Syntax lassen sich auf diverse Dateiformate und Kodierungen zurückführen. Semantische Konflikte sind durch verschiedene Auffassungen eines Wissensgebietes, unterschiedliches Verständnis des gleichen Begriffes oder einen abweichenden Fokus bei der Datenerfassung zu begründen. Das abgebildete Ortsschild von New Cuyama zeigt den potentiellen Effekt fehlender semantischer Interoperabilität. Drei Zahlen wurden mathematisch korrekt addiert – syntaktische Interoperabilität wird in diesem Fall durch das formal definierte Zahlensystem gewährleistet. Die eigentliche Bedeutung (Bevölkerungszahl, Höhe über Meeresspiegel und Gründungsjahr) dieser drei Zahlen verbietet jedoch eine Summierung.

Semantische Interoperabilität bezieht sich hauptsächlich auf thematische Aspekte räumlicher Daten. Hier fehlt es an einem für Übersetzungen nötigen formalen Referenzsystem wie bei der räumlichen und zeitlichen Dimension. Darüber hinaus gibt es keine Lingua Franca oder ein wie in der Medizin übliches gemeinsames Vokabular. Voraussetzung für korrektes Verständnis sind daher explizite und eindeutige Spezifikationen der Semantik.

Auf Grundlage expliziter und maschinenlesbarer Beschreibungen bietet Geosemantik bei den oben genannten Problemen einen Ansatz. Basierend auf diesen Beschreibungen können Software-Agenten Gemeinsamkeiten und Unterschiede verschiedener Perspektiven identifizieren und Lösungswege zur Sicherstellung der semantischen Interoperabilität bereitstellen. In einer dienstorientierten Architektur ist syntaktische Interoperabilität eine unverzichtbare Voraussetzung für den nahtlosen Austausch von Daten zwischen Diensten. Methoden der Geosemantik können dann eine korrekte, vom Datenlieferanten gewünschte Interpretation einer Suchanfrage des Datenempfängers ermöglichen.

… und mögliche Auswirkungen Geosemantische Probleme führen häufig zu kleineren und größeren Schwierigkeiten bei Fachleuten und Laien. Diese sind vermeidbar, wenn Anbieter geographischer Informationen beschreiben können, was gemeint ist, und Anwender diese Beschreibungen auswerten können.

Wo liegt Sydney? Dass Ortsnamen selten eindeutig sind, mussten mehrere Reisende erfahren, als sie statt in Australien in Kanada landeten. Das Buchungssystem der Fluggesellschaft hatte die Mehrdeutigkeit von „Sydney“ bei der Flugplanung nicht erkannt. Was bedeutet Distanz? Am 3. Mai 2003 stellte die renommierte Zeitschrift The Economist die Reichweiten nordkoreanischer Raketen durch konzentrische Kreise auf einer Weltkarte dar, die zudem viel zu klein waren. In der verwendeten Kartenprojektion sind aber Linien gleichen Abstands von einem Punkt auf der Erde keine Kreise, sondern kompliziertere Kurven. In einer korrigierten Karte, die der Economist zwei Wochen später unter der Überschrift „Flat-earth thinking“ publizierte, befanden sich ganze Kontinente, die vorher außerhalb der Reichweite der Langstreckenraketen lagen (Afrika, Europa, Nordamerika), plötzlich innerhalb.Unterschiedliche Karten zur Reichweite Nordkoreanischer Raketen Was bedeuten Maßeinheiten? Die Marssonde Climate Orbiter bog 1999 in eine zu niedrige Umlaufbahn um den Planeten ein und verglühte dort, weil ein beteiligtes Unternehmen den Zahlenwert für ein Bremsmanöver, der in der metrischen Einheit Newton-Sekunden angegeben war, in Pfund-Sekunden interpretierte. Der griechische Mathematiker, Geograph und Astronom Eratosthenes verbesserte die Messung des Erdumfangs außerordentlich. Er drückte sein Ergebnis allerdings in der Längeneinheit Stadien aus. Da es in der Antike aber mehrere Einheiten dieses Namens gab, bleibt die Genauigkeit seiner Messung ungewiss. Was bedeutet Straßenbreite? Manche Straßendatensammlungen definieren Straßenbreite als Breite der Fahrbahn, andere als Breite des Lichtraumprofils. Bei der Berechnung von versiegelten Flächen oder von Routen für Schwertransporte mit Überbreite führen solche Abweichungen zu erheblichen Unterschieden. Was ist eine Unterkunft? Bei der einfachen Anfrage „finde alle Unterkünfte in Amsterdam“ an eine Suchmaschine wie Google muss geklärt werden, was mit „Unterkunft“ gemeint ist: gehören z. B. ein Botel oder ein Zeltplatz mit Bungalows dazu? Je nach verwendeter Interpretation kann das Suchergebnis sehr unterschiedlich ausfallen oder zu unvollständigen Ergebnissen führen.

Anwendungsgebiete Die Lösung geosemantischer Probleme spielt eine Rolle in vielen Anwendungen. Diese reichen von Geoinformations- und Navigationssystemen über virtuelle Globen und Geodateninfrastrukturen bis hin zu Sensornetzen. Diese Anwendungen lassen sich nach der Art der vorkommenden semantischen Probleme grob in vier Bereiche einteilen: Semantische Interoperabilität und Integration, Semantik-basierte Suche nach Geoinformation, Nutzbarkeit und Prüfung der Datenintegrität.

Semantische Interoperabilität und Integration

Web-Dienste und andere Softwarekomponenten müssen Information verwenden und weitergeben können, ohne zu Missverständnissen zu führen. Es gilt zwei grundlegende Typen solcher Interoperabilität zu unterscheiden – die syntaktische und semantische Interoperabilität. So können sich zwei Dienste darüber einigen, dass sie ihre Daten in einem bestimmten Format beschreiben. Jedoch kann diese syntaktische Übereinkunft nicht verhindern, dass ein Dienst die Daten des anderen unterschiedlich interpretiert. Zum Beispiel kann ein Datenanbieter eine Verkehrsverbindung als Straße klassifizieren, solange sie eine minimale Breite aufweist, während für eine bestimmte Anfrage der Straßenbelag kritisch sein kann. Solch fehlende semantische Interoperabilität kann dazu führen, dass Touristenbusse im Schlamm stecken bleiben.

Web-Dienste finden und zusammenfügen Um Web-Dienste automatisch auffinden und zusammenfügen zu können, müssen diese semantisch beschrieben werden. Ein Beispiel für eine Implementierung semantischer Dienste ist das europäische Forschungsprojekt SWING (Semantic Web-service Interoperability for Geospatial decision making).SWING-Projekt: Es hatte das Ziel, Web-Dienste semantisch so zu annotieren, dass sie sinnvoll kombiniert und zur Verarbeitung geographischer Objekte (z. B. Lagerstätten) verwendet werden können. Dazu war eine Einigung über ein gemeinsames semantisches Modell der Anwendung in Form einer Anwendungsontologie notwendig (siehe Abschnitt Konstruktion formaler Theorien über die Umwelt), an deren Entwicklung sich Anwendungsexperten beteiligten. Treffen zwischen diesen Experten und Ontologie-Ingenieuren erlaubten es, inhaltliche Anliegen der Anwender zu berücksichtigen, ohne dass diese sich in den Datenquellen oder Verarbeitungsmechanismen auszukennen brauchten.

Semantisches Sensor-Web Das Semantische Sensor-WebAmit Sheth, Cory Henson, and Satya Sahoo, (PDF; 919 kB). In: IEEE Internet Computing. Juli/August 2008, S. 78–83. ist ein neues Forschungsthema der Geosemantik. Es befasst sich mit der halbautomatischen Integration von Sensoren und Sensordaten in Geodateninfrastrukturen. Dabei werden Ergebnisse aus dem Sensor Web Enablement (SWE) mit den Möglichkeiten des Semantischen Web kombiniert. Das Ziel des Semantischen Sensor-Web ist, Beobachtungsergebnisse im Internet zugänglich zu machen, anstatt sie in Daten-Silos zu isolieren. Damit will man den Wissenschaftlern ein besseres Verständnis von Umweltphänomenen ermöglichen. Langfristig sollen es semantische Sensordienste erlauben, auf Anfrage eines Benutzers Sensoren automatisch auszuwählen, zu konfigurieren und aufeinander abzustimmen. Zum Beispiel sollte das System die Anfrage „Wird es im Flussabschnitt XY der Donau eine Überflutung geben, falls es in den nächsten sieben Stunden weiter regnet?“ verstehen. Dazu muss es die Begriffe „Flussabschnitt“, „Donau“ und insbesondere „Überflutung“ und die Beziehung zwischen Regen und Überflutung kennen. Es kann Sensor Planning Services (SPS) und Sensor Alerting Services (SAS) einsetzen, um die Anfrage zu beantworten.

Semantik-basierte Suche nach Geoinformation