GeoDS

Data Science bezeichnet die Extraktion von Wissen aus Daten. In Zeiten von Spatial Big Data (u. a. Volume, Velocity, Variety, Veracity) und damit verbundenen neuen Herausforderungen gewinnen die Geographischen Datenwissenschaften (Geographic Data Science) als neues multidisziplinäres Forschungsfeld zunehmend an Bedeutung. Datenwissenschaftliche Methoden und Ansätze adressieren alle Phasen des Übergangs von Daten zu Wissen, einschließlich Datenerfassung, Informationsextraktion, Aggregation und Repräsentation, Datenanalyse und -erklärung bis hin zur Wissensgewinnung. Zersiedelung (Urban Sprawl) repräsentiert ein typisches vieldimensionales, raumwissenschafltiches Phänomen und dient im Projekt GeoDS als kanonisches Beispiel zur Erkundung und Anwendung von Methoden der Geographischen Datenwissenschaften.

Die Zersiedelung wird unter Einsatz moderner Geodaten sowie Methoden der Geographischen Datenwissenschaften für mehrere Zeitschnitte auf globaler und nationaler Ebene multiskalar gemessen, beschrieben und interpretiert. Ein Diskussionsforum ordnet die erarbeiteten nationalen und globalen Befunde zu den Ausprägungen des Urban Sprawl in den planerischen, rechtlichen und wirtschaftlichen Kontext ein.