This thesis and the related implementation work focus on the integration efforts of Geographical Information Systems (GIS) and Grid computing (a form of distributed computing for faster and more reliable processing) for a disaster management system. Basic formulation of the hypothesis proposed that Grid computing can bring tremendous productivity and efficiency to GIS projects facing the challenges of an on demand world. The EU funded project SCIER (Sensor & Computing Infrastructure for Environmental Risks) was designed on the base of this cognition. In this project several data sources are used to identify their applicability for natural hazards namely floods and forest fires in Europe. This dissertation is integrated into this project and composed at the Faculty of Civil Engineering and Geodesy, GIS Group in Technische Universität München. Based on this approach the final implementation was built in a form of Web-GIS in a user friendly environment.
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Dissertation und die damit verbundenen Untersuchungen konzentrieren sich auf den Bereich der Integration von Geoinformationssystemen (GIS) und Grid Computing (eine Art Netz basierte Verarbeitung zur schnelleren und zuverlässigeren Durchführung) für ein Katastrophenmanagement-system. Das Wissenschaftliche Ziel der Arbeit ist der Nachweis, dass Grid Computing in GIS-Projekten enorme Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen bringen kann. Das von der EU finanzierte Projekt SCIER (Sensor & Computing Infrastructure for Environmental Risks) bildete die Basis für die Arbeit. In diesem Projekt werden mehrere Datenquellen verwendet, mit deren Hilfe Naturgefahren wie Überschwemmungen und Waldbrände in Europa zu identifiziert werden können. Auf diesem Konzept basierend, wurde eine Erweiterung in Form einen WebGIS für eine benutzerfreundliche Umgebung realisiert. Diese Dissertation wurde an der Fakultät für Bauingenieur- und Vermessungswesen, am Fachgebiet Geoinformationssysteme der Technische Universität München erstellt.