@misc{Voland2014,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Voland, Patrick},
  title     = {Webbasierte Visualisierung von Extended Floating Car Data (XFCD)},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-96751},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {VIII, 176},
  year      = {2014},
  abstract  = {Moderne Kraftfahrzeuge verf{\"u}gen {\"u}ber eine Vielzahl an Sensoren, welche f{\"u}r einen reibungslosen technischen Betrieb ben{\"o}tigt werden. Hierzu z{\"a}hlen neben fahrzeugspezifischen Sensoren (wie z.B. Motordrehzahl und Fahrzeuggeschwindigkeit) auch umweltspezifische Sensoren (wie z.B. Luftdruck und Umgebungstemperatur). Durch die zunehmende technische Vernetzung wird es m{\"o}glich, diese Daten der Kraftfahrzeugelektronik aus dem Fahrzeug heraus f{\"u}r die verschiedensten Zwecke zu verwenden. Die vorliegende Arbeit soll einen Beitrag dazu leisten, diese neue Art an massenhaften Daten im Sinne des Konzepts der „Extended Floating Car Data" (XFCD) als Geoinformationen nutzbar zu machen und diese f{\"u}r raumzeitliche Visualisierungen (zur visuellen Analyse) anwenden zu k{\"o}nnen. In diesem Zusammenhang wird speziell die Perspektive des Umwelt- und Verkehrsmonitoring betrachtet, wobei die Anforderungen und Potentiale mit Hilfe von Experteninterviews untersucht werden. Es stellt sich die Frage, welche Daten durch die Kraftfahrzeugelektronik geliefert und wie diese m{\"o}glichst automatisiert erfasst, verarbeitet, visualisiert und {\"o}ffentlich bereitgestellt werden k{\"o}nnen. Neben theoretischen und technischen Grundlagen zur Datenerfassung und -nutzung liegt der Fokus auf den Methoden der kartographischen Visualisierung. Dabei soll der Frage nachgegangenen werden, ob eine technische Implementierung ausschließlich unter Verwendung von Open Source Software m{\"o}glich ist. Das Ziel der Arbeit bildet ein zweigliedriger Ansatz, welcher zum einen die Visualisierung f{\"u}r ein exemplarisch gew{\"a}hltes Anwendungsszenario und zum anderen die prototypische Implementierung von der Datenerfassung im Fahrzeug unter Verwendung der gesetzlich vorgeschriebenen „On Board Diagnose"-Schnittstelle und einem Smartphone-gest{\"u}tzten Ablauf bis zur webbasierten Visualisierung umfasst.},
  language  = {de}
}
@article{SimonKuntzschSchernthanneretal.2017,
  author    = {Simon, Marion and Kuntzsch, Christian and Schernthanner, Harald and Seifert, Mirko and Fricke, Andreas and Tyrallov{\´a}, Lucia and Bellack, Nico and Lohmann, Erik and Voland, Patrick},
  title     = {Laudatio},
  series = {Potsdamer Geographische Praxis},
  journal   = {Potsdamer Geographische Praxis},
  number    = {12},
  publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam},
  address   = {Potsdam},
  organization    = {Fachgruppe Geoinformatik des Institutes f{\"u}r Geographie der Universit{\"a}t Potsdam},
  isbn      = {978-3-86956-389-3},
  issn      = {2194-1599},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-103409},
  pages     = {7 -- 12},
  year      = {2017},
  language  = {de}
}
@article{VolandAsche2017,
  author    = {Voland, Patrick and Asche, Hartmut},
  title     = {Processing and Visualizing Floating Car Data for Human-Centered Traffic and Environment Applications: A Transdisciplinary Approach},
  series = {International journal of agricultural and environmental information systems : an official publication of the Information Resources Management Association},
  volume    = {8},
  journal   = {International journal of agricultural and environmental information systems : an official publication of the Information Resources Management Association},
  publisher = {IGI Global},
  address   = {Hershey},
  issn      = {1947-3192},
  doi       = {10.4018/IJAEIS.2017040103},
  pages     = {32 -- 49},
  year      = {2017},
  abstract  = {In the era of the Internet of Things and Big Data modern cars have become mobile electronic systems or computers on wheels. Car sensors record a multitude of car and traffic related data as well as environmental parameters outside the vehicle. The data recorded are spatio-temporal by nature (floating car data) and can thus be classified as geodata. Their geospatial potential is, however, not fully exploited so far. In this paper, we present an approach to collect, process and visualize floating car data for traffic-and environment-related applications. It is demonstrated that cartographic visualization, in particular, is as effective means to make the enormous stocks of machine-recorded data available to human perception, exploration and analysis.},
  language  = {en}
}