In: Angewandte Geoinformatik, 26 (2014), pp. 658-663

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Abstract

Geo-Sensoren liefern in der heutigen Zeit Informationen mit einer sehr hohen zeitlichen Auslösung. Für eine Vielzahl von geographischen Fragestellungen besteht die Möglichkeit diese stetig aktualisierten Informationen in Echtzeit in Analysen, Visualisierungen oder Simulationen zu integrieren. Die Integration von (quasi) kontinuierlichen Datenströmen stellt dabei eine technische Herausforderung dar, bietet jedoch wesentliche Vorteile hinsichtlich der Aktualität sowie der Korrektheit der Anwendung. Diese Arbeit fokussiert auf die Integration von Informationen aus Fernerkundungs- und Smartphone-Sensordaten in eine Agentenbasierte Modellierung (ABM) für die Untersuchung von Personenbewegungen im Rahmen von Großveranstaltungen. Ein besonderes Augenmerk liegt hier auf dem Vergleich der Datenintegration in Fast-Echtzeit (10 und 15 Sekunden) sowie in Echtzeit (1 und 2 Sekunden) und die daraus resultierenden Veränderungen des Modellierungsergebnisses. Dabei zeigt sich, dass unter Verwendung von höheren Aktualisierungsfrequenzen die tatsächliche Bewegung einer Person exakter simuliert werden kann. Geringere Frequenzen hingehen führen zu geglätteten Bewegungsverläufen, da eventuelle Hindernisse, die im Verlauf der Simulation auftreten, nicht einbezogen werden können.