Geoinformatikk

geomatikk
geomatikkFoto: Ivar Maalen-Johansen

Stedfestet / geografisk informasjon genereres i enorme og stadig økende mengder.  Sensorer ombord i satellitter og fly bombarderer oss med data om omgivelsene våre og samtidig samler hver og en av oss inn store mengder data gjennom smarttelefoner og annet utstyr om vårt forhold til verden rundt oss - hvor vi er, hvordan vi beveger oss, hva vi ser, hvem vi treffer, ...  I tillegg blir stadig flere ting knytta til Internet og kan rapportere sensordata (the Internet of Things).

Geoinformatikk og geografisk informasjonsvitenskap tilbyr verktøy for å håndtere og analysere disse enorme mengdene med stedfestet informasjon.

Alle stedfestede data er implisitt koplet sammen gjennom plassering. For to vilkårlige stedfestede objekt kan en finne avstand, retning og topologiske forhold, og et stedfestet objekt kan gjennom sin plassering koples mot geografiske felt (slik som terrenghøyde, temperatur og ulike typer fjernmålingsdata). Geografisk plassering gjør det dermed mulig å se alle geografiske data i sammenheng!

Autonome roboter benytter ulike sensorer og navigasjonsmetoder, bl.a. SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), for å finne fram og forholde seg til skiftende omgivelser.  Generering og bruk av geografiske data er helt avgjørende for denne prosessen.

Viktige anvendelsesområder for geografisk datavitenskap er

  • Miljøovervåking - Kopling av informasjon om trafikk (f.eks. skipstrafikk - AIS) mot sanntids fjernmålingsdata for å identifisere miljøsyndere.
  • Epidemiologi - knytte sammen tid- og stedfestet helseinformasjon med miljødata (klima, forurensning, ...), befolkningsdata og data om potensielle smittekilder for å finne sammenhenger.
  • Utforsking av biologiske mønstre - Kopling av biologiske observasjoner, miljøinformasjon og annen relevant geografisk informasjon for å finne sammenhenger i rom-tid.
  • Storebror ser deg (anti-terror, ...) - Kopling av menneskers posisjon (data fra mobiltelefoner, trådløse nett, bomstasjoner, videoovervåking, ...) og interessante objekter.
  • Avlingsmodeller for jordbruk - Gi råd til jordbrukere i forhold til optimalisering av arealbruken (hva bør dyrkes hvor, hvor mye, ...).  Kobling av klimadata, avlingsdata, jordsmonnsdata, behandlingsdata, data om støtteordninger, data om omsetning, ...
  • Skredrisiko og erosjonsrisiko - Forutse snø-, stein-, jord-, og leirskred ved kobling av rom-tid nedbørsdata, klimamodeller, geologidata, jordsmonnsdata, vegetasjonsdata, terrengmodeller, landbruksdata, ...

Pågående prosjekter

Bruk av nevrale nett for arealklassifisering fra fjernmålingsdata.  Samarbeid med NIBIO. Store geografiske data.

Klassifisering av sporingsdata.  Rom-tid sporingsdata brukt til klassifisering av bevegelse.  Samarbeid med blant andre IHA ved NMBU.

Utforsking av rom-tid-data.  Fjernmålingsdata, metrologiske data, landsdekkende geografiske datasett.  Potensielle samarbeidspartnere NIBIO, SSB, met.no.

Gravimetri, havnivå, klima

Sensorintegrering - SLAM - robotteknologi

Fakta

I media

MASTERVEILEDERE I GEOGRAFISK DATAVITENSKAP

Geoinformatikk:

  • Geir-Harald Strand (prof II) - geografisk datavitenskap
  • NN (professor geografisk analyse - utlyses desember 2017) - geografisk datavitenskap

Fjernmåling:

Geodesi, landmåling, navigasjon:

Publisert - Oppdatert

Del på