Eine automatisierte FOSS-GDI zur Exploration von Erdsystem-Forschungsdaten
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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.
Das 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.
Die 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.
Unter den prominentesten Datenprodukten finden sich Tiefenprofile aus der Wassersäule, bathymetrische Visualisierungen, Daten zur arktischen Meereiskonzentration und Sammlungen von Unterwasserfotos-/videos.
Die 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.
[1] https://o2a-data.de
[2] https://pangaea.de
[3] https://marine-data.de
[4] https://earth-data.de
[5] https://ncei.noaa.gov/maps/iho_dcdb
[6] https://hdl.handle.net/10013/927187e9-9866-4811-bc25-e7ea641d333e
[7] https://hdl.handle.net/10013/34777431-72f8-4ac6-8441-fb706e0e4446
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