Management von Metadatenstandards in Geodateninfrastrukturen

Abstract

Die Verwaltung von Metadaten in Geodateninfrastrukturen ist, insbesondere im Hinblick auf die Interoperabilität zwischen verschiedenen Standards wie ISO 19115, INSPIRE und DCAT-AP, eine zentrale Herausforderung im Geodatenmanagement. Die fehlende direkte Kompatibilität zwischen diesen Standards führt dazu, dass Geodatenstellen Metadaten mehrfach in unterschiedlichen Werkzeugen und Formaten erfassen müssen, was Redundanzen, Inkonsistenzen und einen hohen Verwaltungsaufwand verursacht. Zudem überfordert die Komplexität dieser Standards viele Anwender, insbesondere Datenproduzenten, die für die initiale Metadatenerfassung verantwortlich sind, jedoch oft nicht über die erforderliche Expertise im Metadatenmanagement verfügen. Diese Arbeit entwickelt eine ontologiebasierte Lösung zur Harmonisierung der Metadatenstandards ISO 19115, INSPIRE und DCAT-AP. Ziel ist es, eine einheitliche semantische Repräsentation der Metadaten zu schaffen, die eine standardübergreifende Verwaltung und eine automatisierte Transformation zwischen den Formaten ermöglicht. Durch die zentrale Erfassung der Metadaten in einem ontologiegestützten Modell werden manuelle Mehrfacherfassungen überflüssig, die Datenkonsistenz verbessert und die Interoperabilität zwischen verschiedenen Geodateninfrastrukturen gestärkt. Die entwickelte Ontologie wird in eine prototypische Implementierung eingebettet, die den gesamten Publikationsprozess unterstützt. Das vorgeschlagene Regelwerk ermöglicht dabei die automatisierte Übertragung von Informationen zwischen den Standards und zeigt am Beispiel einer Publikation eines Datensatzes über einen Dienst, die Möglichkeit einer automatisierten Anreicherung der Metadaten zwischen den Ressourcen. Dadurch wird nicht nur die Qualität der Metadaten verbessert, sondern auch der Aufwand für die Erfassung und Pflege erheblich reduziert. Die Ergebnisse dieser Arbeit tragen zur Weiterentwicklung der semantischen Integration in Geodateninfrastrukturen bei, indem sie die Brücke zwischen XML-basierten Geodatenstandards, RDF-basierten Geodatenstandards und Wissensgraphen schlagen. Sie bieten eine praktische Lösung für die Harmonisierung heterogener Metadatenmodelle und leisten somit einen Beitrag zur nachhaltigen Verwaltung, Wiederverwendbarkeit und Auffindbarkeit von Geodaten in vernetzten Informationssystemen.

The management of metadata in geospatial data infrastructures presents a central challenge, particularly regarding interoperability between different standards such as ISO 19115, INSPIRE, and DCAT-AP. The lack of direct compatibility between these standards often requires geospatial data providers to record metadata multiple times across various tools and formats, leading to redundancies, inconsistencies, and significant administrative overhead. Additionally, the complexity of these standards can overwhelm many users, particularly data producers responsible for the initial metadata creation, who often lack expertise in metadata management.This thesis develops an ontology-based solution to harmonize the metadata standards ISO 19115, INSPIRE, and DCAT-AP. The objective is to create a unified semantic representation of metadata that enables cross-standard management and automated transformation between formats. By capturing metadata centrally within an ontology-driven model, redundant manual entries are eliminated, data consistency is improved, and interoperability across different geospatial data infrastructures is enhanced.The developed ontology is integrated into a prototype implementation that supports the entire publication process. The proposed rule-based framework facilitates the automated transfer of information between standards and demonstrates, using the example of dataset publication through a service, how metadata can be automatically enriched across resources. This approach not only improves metadata quality but also significantly reduces the effort required for metadata creation and maintenance.The findings of this thesis contribute to the advancement of semantic integration in geospatial data infrastructures by bridging the gap between XML-based metadata standards, RDF-based metadata standards and knowledge graphs. The proposed solution provides a practical approach for harmonizing heterogeneous metadata models, offering a contribution to the sustainable management, reusability, and discoverability of geospatial data in interconnected information systems.