Machine Learning in Big Spatial Data
Das Projekt lief bis Juni 2019 und wurde als HeiGIT gGmbH weitergeführt. Aktuelle Informationen finden sich auf der Webseite des HeiGIT
Auswertung von Big Spatial Data
durch Machine Learning und Geocomputation
Von technischen Sensoren oder von Nutzern in Social Media und per Crowdsourcing generiert, entstehen große Datenmengen. Wir helfen diese für Ihre Anwendung sinnvoll zu nutzen und berücksichtigen dabei den räumlichen Kontext und Mehrwert durch Geoinformation. Durch unsere langjährige Expertise aus zahlreichen Forschungsprojekten bieten wir Schnittstellenfunktionen zwischen Technologie und Ihrer Anwendung. Wir entwicklen gemäß Ihrer Bedürfnisse Verfahren und Werkzeuge zur Qualitätsbewertung und Anreicherung heterogener Daten aus dem Web 2.0 unter Nutzung innovativer Methoden wie Data Mining und Deep Learning.
Unsere Leistungen
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Angewandte Forschung und Entwicklung in den Bereichen räumlicher Analyse,
Spatial Simulation & Modeling
, Spatial Data Mining und Machine Learning inVolunteered Geographic Information (VGI)
- Entwicklung und Betrieb von Diensten zur Verarbeitung, Analyse und Visualisierung angereicherter georäumlicher Daten aus der Crowd
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Praxisorientierte Lösungen aus den Bereichen
Geocomputation
undGeoprocessing
, Datenintegration & Datenfusion, sowie Sensorauswertung
Auswahl Referenzen GIScience Heidelberg
- OSM Landuse/Landcover
- DeepVGI - Deep Learning Volunteered Geographic Information
- OSMatrix
- Räumliche Datenfusion aus sozialen Netzen
- LandSense: A Citizen Observatory and Innovation Marketplace for Land Use and Land Cover Monitoring
- iOSManalyser
- Detecting Urban Areas in OSM using Machine Learning
- CrowdAnalyser
- HistOSM.org - Historic Information in OSM
- WeGovNow: Collective and participative approaches for addressing local policy challenges (EU Horizon 2020)
- PsychoGeographie
- Data quality assurance in citizen science
- Generating Knowledge for the City
- OSM Agent: Predicting OSM data
Weitere Projekte - Veröffentlichungen - Doktorarbeiten
Weiterführende Links
