TY - THES A1 - Voland, Patrick T1 - Webbasierte Visualisierung von Extended Floating Car Data (XFCD) T1 - Web-based visualisation of Extended Floating Car Data (XFCD) BT - Ein Ansatz zur raumzeitlichen Visualisierung und technischen Implementierung mit Open Source Software unter spezieller Betrachtung des Umwelt- und Verkehrsmonitoring BT - An approach for spatio-temporal visualisation and implementation with open-source software under special emphasis of environment and traffic monitoring N2 - Moderne Kraftfahrzeuge verfügen über eine Vielzahl an Sensoren, welche für einen reibungslosen technischen Betrieb benötigt werden. Hierzu zählen 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 möglich, diese Daten der Kraftfahrzeugelektronik aus dem Fahrzeug heraus für 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 für raumzeitliche Visualisierungen (zur visuellen Analyse) anwenden zu können. 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 möglichst automatisiert erfasst, verarbeitet, visualisiert und öffentlich bereitgestellt werden können. 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 möglich ist. Das Ziel der Arbeit bildet ein zweigliedriger Ansatz, welcher zum einen die Visualisierung für ein exemplarisch gewähltes Anwendungsszenario und zum anderen die prototypische Implementierung von der Datenerfassung im Fahrzeug unter Verwendung der gesetzlich vorgeschriebenen „On Board Diagnose“-Schnittstelle und einem Smartphone-gestützten Ablauf bis zur webbasierten Visualisierung umfasst. KW - spatio-temporal sensor data KW - open source software KW - automotive electronics KW - geovisualization Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-96751 ER - TY - JOUR A1 - Simon, Marion A1 - Kuntzsch, Christian A1 - Schernthanner, Harald A1 - Seifert, Mirko A1 - Fricke, Andreas A1 - Tyrallová, Lucia A1 - Bellack, Nico A1 - Lohmann, Erik A1 - Voland, Patrick T1 - Laudatio JF - Potsdamer Geographische Praxis Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-103409 SN - 978-3-86956-389-3 SN - 2194–1599 SN - 2194–1602 IS - 12 SP - 7 EP - 12 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Voland, Patrick A1 - Asche, Hartmut T1 - Processing and Visualizing Floating Car Data for Human-Centered Traffic and Environment Applications: A Transdisciplinary Approach JF - International journal of agricultural and environmental information systems : an official publication of the Information Resources Management Association N2 - 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. KW - Automotive Electronics KW - Big Data KW - Geoinformation Science KW - Geovisualization KW - Process Modelling KW - SpatioTemporal Sensor Data Y1 - 2017 U6 - https://doi.org/10.4018/IJAEIS.2017040103 SN - 1947-3192 SN - 1947-3206 VL - 8 SP - 32 EP - 49 PB - IGI Global CY - Hershey ER -