Ergebnisse

Publikation:

Kabisch, N., Selsam, P., Kirsten, T., Lausch, A., Bumberger, J., A multi-sensor and multi-temporal remote sensing approach to detect land cover change dynamics in heterogeneous urban landscapes. Ecological Indicators, Volume 99, 2019, Pages 273-282, https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.12.033.

Abstract

Durch globale Veränderungen wie Klimawandel und Urbanisierung ändert sich schnell die Landbedeckung in Städten weltweit. Das urbane Management und die Planung stehen unter dem Entwicklungsdruck, immer mehr Menschen unterzubringen. Viele verfügbare Daten zur kontinuierlichen Bodennutzung und zur Änderung der Bodenbedeckung sind erforderlich, um fundierte Entscheidungen darüber treffen zu können, wo neue Wohngebiete entwickelt werden sollen, und dabei ausreichend freie und grüne Flächen für eine nachhaltige Stadtentwicklung zu gewährleisten. Satellitengestützte optische Fernerkundungsdaten liefern wichtige Informationen, um Änderungen in heterogenen Stadtlandschaften über lange Zeiträume hinweg zu erkennen, im Gegensatz zu herkömmlichen Ansätzen zur Nutzung von Kataster- und Baudaten.

Daten von einzelnen Satelliten liefern jedoch möglicherweise keine nützlichen Bilder in der erforderlichen zeitlichen Dichte, was insbesondere in mittleren Breiten aufgrund einer relativ reichlichen Wolkenbedeckung der Fall ist. Außerdem können die Daten eines einzelnen Satelliten für einen längeren Zeitraum oder für die Öffentlichkeit ohne Kosten verfügbar sein. In der vorliegenden Arbeit stellen wir einen integrierten und standardisierten Ansatz vor, der Fernerkundungsdaten in einer hohen Auflösung für einen längeren Zeitraum von mehr als zehn Jahren (2005–2017). Mit diesem multisensorischen und multi-zeitlichen Fusionsansatz werden urbane Landbedeckungsänderungen in der hochdynamischen Stadt Leipzig erkannt. Satellitendaten wie Landsat-, Sentinel- und RapidEye-Daten werden in einer robusten und normalisierten Methode kombiniert, um die Schwankungen und Störungen verschiedener Sensoreigenschaften auszugleichen. Um den Ansatz zur Erfassung von Landbedeckungsänderungen anzuwenden, wird der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) berechnet und in ein klassifiziertes Classified Vegetation Cover (CVC) übertragen. Dadurch wird die Vegetationsentwicklung in kleinem Maßstab innerhalb heterogener komplexer Gebiete in einer kompakten europäischen Stadt wird hervorgehoben. Die Ergebnisse dieses Verfahrens zeigen erfolgreich, dass der vorgestellte Ansatz für verschiedene Satellitendaten-Sensorkombinationen über einen längeren Zeitraum anwendbar ist, und bietet der Stadtplanung mit öfentlich verfügbaren Daten damit die Möglichkeit, ihre Informationen zur Bodennutzung und Bodenbedeckung zeitnah zu aktualisieren.

Publikation:

Bär, S., Reinhold, O., Alt, R., The Role of Cross-Domain Use Cases in IoT – A Case Study Analysis. Proceedings 52. Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), 2019, http://hdl.handle.net/10125/59479.

Abstract

The strong rise of Internet connected things contributes to the big data phenomenon. Data is increasingly becoming available from various devices in large volume, variety and velocity. However, many Internet of Things (IoT) applications still seem to be used to solve single problems and infrastructural elements (e.g. sensors or data) are not openly available for other use cases. This paper argues that a growing need for crossdomain applications is approaching within the sharing economy and other ecosystem-based business models. It investigates the current state of such cross-domain applications by analyzing currently deployed IoT case studies. The analysis shows that most cases remain in the silo mentality and focus on a specific domain. Only a few cases feature some cross-domain characteristics. These are especially present in smart city cases, which engage multiple stakeholders and promote the share of resources.

Publikation:

Hrach, C., Alt, R., Configuration Approach for Analytical Service Models – Development and Evaluation. in: Proceedings 22nd IEEE International Conference on Business Informatics (IEEE CBI 2020), 2020, conferences.computer.org/cbi/pdfs/CBI2020-6pAYl4A4TMms2tOFJPDyNF/992601a260/992601a260.pdf

Abstract

In data-driven operational processes, analytical applications are increasingly being used to support business users in processing their individual tasks. During development of analytical applications, the extensive content and design coordination between heterogeneous user groups on the one hand and the technical software developers on the other hand is often accompanied by ambiguous and fragmented documentation of user requirements. To support clear and comprehensive requirements documentation, this work describes the development and evaluation of a modeling approach for the user-sided conceptual configuration of planned analytical applications utilizing integrated analytical services and their coupling with process models. This approach addresses the specification of individual analytical use cases as well as of the overall analytical application and considers the desired scope of analytical self-service functions.

Publikation:

Noll, D., Alt, R., Internet-of-Things Marketplaces: State-of-the-Art and the Role of Distributed Ledger Technology. Business Information Systems (BIS 2020), Lecture Notes in Business Information Processing, Vol. 389, 2020, Springer, Cham.

Abstract

The advent of the Internet-of-Things (IoT) generates increasing data with the majority being gathered for a single purpose and staying unused after serving this purpose. With IoT platforms, cross-domain use cases, combining da-ta from different sources, become possible. Accordingly, the need for market-places to trade data arises. This paper examines existing IoT platforms to frame the current opportunities for an IoT marketplace. In a second step, it analyzes the potentials of Distributed Ledger Technology (DLT) regarding transaction costs and efficiencies. In doing so, a classification regarding the functional distribution of IoT marketplaces is developed.