Dynamische und adaptive Erschließung von Trajektoriendaten

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Stefan Funke; Professorin Dr. Sabine Storandt
• Fachliche Zuordnung: Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing ; Datenmanagement, datenintensive Systeme, Informatik-Methoden in der Wirtschaftsinformatik
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 314699172

Basierend auf unseren Erkenntnissen und Ergebnissen aus der ersten Förderperiode zielen wir in der zweiten Phase des Projekts darauf ab, das Spektrum der handhabbaren Trajektorien zu erweitern, die Flexibilität unserer Datenstrukturen und Algorithmen zu erhöhen und ihre Anwendbarkeit für Trajektorienanalyse, Data Mining und Routenplanung zu nutzen. In der ersten Phase konzentrierten wir uns hauptsächlich auf Trajektoriendaten, bei denen die Bewegungen auf ein zugrundeliegendes Netzwerk (z.B. ein Straßennetzwerk) beschränkt bzw. zumindest angelehnt ist . Dies ermöglichte uns die Entwicklung von effizienten Indizierungstechniken, die auf der Vorverarbeitung des Netzwerks basieren. In der zweiten Phase planen wir, unsere Forschung auch auf Trajektorien auszudehnen, die von sich frei im zweidimensionalen oder gar dreidimensionalen Raum bewegenden Objekten stammen. Darüber hinaus sind die in der ersten Phase von uns entwickelten Trajektorienindizes mit dem Fokus auf statische Trajektorienmengen und einem statischen zugrundeliegenden Graphen entworfen worden,und zudem spezialisiert auf eine bestimmte Art von Anfragen. Für viele Anwendungen ist es jedoch wichtig, dynamische Änderungen der Daten auf effiziente Weise behandeln zu können, Trajektorien hinzufügen und löschen zu können, neue Dimensionen der Daten beiBedarf zu integrieren und benutzerdefinierte Datenanalysen, Abfragetypen und Visualisierungen zu ermöglichen. Ein wichtiges Ziel des neuen Projekts ist es daher, dem Nutzer dieses Maß an Flexibilität zu bieten. Schließlich wollen wir den Nutzen und dieBedeutung der in beiden Phasen entwickelten Algorithmen und Datenstrukturen demonstrieren, indem wir wichtige Anwendungen der Analyse großer Trajektorienmengen betrachten. Insbesondere werden wir uns auf Trajektorien-Clustering undtrajektorienbasierte Routenplanung konzentrieren.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 1894: Volunteered Geographic Information: Interpretation, Visualisierung und Social Computing