GeoSemantic and Crowdsourced enhanced Virtual Reality for Situational Awareness

Virtuelle Welten - wie Google Maps, Google Earth, Bing Maps, NASA World Wind – können in einfacher Weise dazu beitragen sich mit unbekannten Gebieten vertraut zu machen. Durch die realistische 3D-Darstellung der Erdoberfläche und z.T. Gebäuden ist es möglich virtuell viele Gegenden der Erde zu „besuchen“. Dies kann für den Laien, z.B. für touristische Fragestellungen, durchaus von Interesse und hilfreich sein, und helfen vor etwaigen Überraschungen bei der Wahl einer Reiseroute und/oder Unterkunft zu bewahren. Im professionellen Kontext können solche und ähnliche Anwendungen dafür eingesetzt werden, um bisher unbekannte Gebiete kennen zu lernen, und sich mit den örtlichen Gegebenheiten auseinanderzusetzen. Diese virtuelle „vorab-Aufklärung“ in einem virtuellen Raum beschränkt sich jedoch nur auf Repräsentation der Realwelt zum Zeitpunkt der Datenakquisition – i.e. es wird die Welt so gezeigt, wie sie zB.: zum Zeitpunkt der Aufnahme des Satellitenbildes ausgesehen hat. Damit ist es unmöglich aktuelle Entwicklungen und Besonderheiten abzubilden, die sich in jüngster Zeit ergeben haben. Solche lokalen Phänomene und Besonderheiten, wie zB.: Brücke ist nicht mehr intakt, Fluss führt gerade Hochwässer, Lawinenabgänge, Sicherheitsrisiken (z.B. social unrest), sind nicht in den Anwendungen der virtuellen Realität/Welt integriert. Doch gerade in der sicherheitsdienstlichen Aufklärung sind solche aktuellen Informationen von besonderem Interesse. Aus diesem Grund möchten wir mit Hilfe von Geosemantik und intelligenter Data Crawling Methoden aktuelle Daten und Informationen zu einem bestimmten Gebiet im Internet suchen, kategorisieren, validieren und entsprechend lagegenau verortet in der virtuellen Umgebung visualisieren. Mögliche Quellen im Internet sind sämtliche Social Media Dienste, Linked (Open) Data Portale, Nachrichtendienste, etc. Dies soll dazu beitragen, aktuelle Informationen direkt bei der Begutachtung in der virtuellen Umgebung anzuzeigen und somit in das aktuelle Lagebild einfach zu integrieren. Da Social Media und andere Kanäle im Internet wesentlich dazu beitragen können die aktuelle Lage zu beurteilen, jedoch ein einzelner Mensch die Fülle an Daten nicht sichten, kategorisieren und analysieren kann, benötigt man intelligente Algorithmen. Da jedoch die nur eine kleine Menge an Webquellen mit expliziten Ortsangaben versehen sind, ist es notwendig das Geotagging auch über die Analyse des Textes und des Kontextes durchzuführen, was in den Testgebieten (Afrika, Naher Osten) eine herausfordernde Problemstellung ist. Die technischen Herausforderungen, die im Projekt gelöst werden sollen, drehen sich um zwei Problemkreise: 1. (geo-)semantische Analyse und Geoparsing & Georeferenzierung von unstrukturierten Web-Daten aus unterschiedlichen kulturellen und sprachlichen Regionen der Welt 2. Integration (geo-)semantisch annotierter Daten in eine VR Umgebung