Am Beispiel ein Unternehmens aus der Rohstoffbranche wird eine vollkommen automatisierten Datenverarbeitungskette aufgezeigt. Ein Schwimmbagger nimmt während er über den Baggersee schwimmt und baggert kontinuierlich seine Geoposition auf und misst gleichzeitig zu jeder Geokoordinate die Wassertiefe. Diese Daten sollen in einem WebGIS dargestellt und wöchentlich aktualisiert werden. Wenn es aber nicht nur einen Bagger auf einem See gibt, sondern viele Bagger auf vielen Seen ist eine automatische Verarbeitung der Daten bis hin zum WMS gefordert.
Am Beispiel eines Unternehmens aus der Rohstoffbranche wird eine vollkommen automatisierte Datenverabeitungskette aufgezeigt.
Ein Schwimmbagger nimmt, während er über den Baggersee schwimmt und baggert, kontinuierlich seine Geoposition auf und misst gleichzeitig zu jeder Geokoordinate die Wassertiefe. Diese Daten sollen in einem WebGIs dargestellt und wöchentlich aktualisiert werden. Es geht nicht um einen Bagger, es geht um viele Bagger auf vielen Seen, dass heißt ein händisches Verarbeiten der Daten würden einen großen Zeitaufwand bedeuten.
Daher wurde entschieden, eine vollständig auf freier Software basierende Prozessierung, von den Rohdaten bis zum WebMapService, zu entwickeln.
Die aktuellen Rohdaten Daten werden wöchentlich automatisch auf den Zielserver kopiert. Da sie als csv-Datei (x,y,h) geliefert werden, können sie nicht direkt für einen WMS genutzt werden. Mittels gdal werden aus den csv-Daten drei verschiedene Datensätze berechnet: Höhenlinien als Vektordaten, Höhenschichten und eine Schummerung jeweils als georefernezierte Rasterdatei. Mit diesen Daten als Datenquelle werden per sh-Script ein WMS auf MapServer-Basis konfiguriert. Dabei wird berücksichtigt, ob es für das Gebiet bereits einen WMS gibt oder nicht. Gibt es noch keinen WMS, wird er komplett neu angelegt, gibt es bereits einen WMS zum See, werden dem WMS neue Layer mit den neuen Daten als Datenquelle hinzugefügt.