WASCAL WRAP 2.0 - Verbundprojekt: MIGRAWARE - Teilprojekt 3: Integration von Erdbeobachtungs- und sozialen Netzwerkdaten zur Erfassung von Migrationswegen

Abstract

Die Untersuchung der durch den Klimawandel verursachten Migration gewinnt zunehmend an Bedeutung. Die bisherige Forschung hat sich auf die Treiber und klimatischen Ursachen der Land-Stadt- und grenzüberschreitenden Migration in Afrika konzentriert. Der Mangel an umfassenden Daten erschwert jedoch die Analyse der Faktoren, die die Migration in stark betroffenen Regionen antreiben. Das DLR-Vorhaben MIGRAWARE nimmt sich dieser Thematik an, indem es Methoden zur Ableitung von Umwelt- und Klimaindikatoren unter Verwendung von Fernerkundungsdaten entwickelt. Im Rahmen des Teilprojektes wurde u.a. eine Datenbank mit relevanten Daten aus über zwanzig Jahren erstellt, die eine kombinierte räumlich-zeitliche Analyse kritischer Migrationsfaktoren ermöglicht. Eine physische Manifestation der massiven Land-Stadt-Migration ist die Ausdehnung städtischer Gebiete oder die Entwicklung neuer Siedlungen. Multi-temporale und multi-sensorale Fernerkundungsdaten und -techniken haben sich bei der Kartierung der räumlichen Wachstumsdynamik von Städten und der Beschreibung der morphologischen Erscheinungsformen von informellen Siedlungen, die von der Migration betroffen sind, oder von Flüchtlingslagern bewährt. Bestehende Kartierungsprodukte können den dynamischen Charakter dieser Siedlungsareale nicht in adäquater zeitlicher und räumlicher Auflösung erfassen, was den Bedarf an aktuellen und genauen Karten unterstreicht. Um diesen Bedarf zu decken, hat das DLR-Vorhaben ein neues Online-Tool entwickelt, mit dem Nutzer die Entwicklung städtischer Gebiete selbstständig kartieren können. Diese Geoinformation dient als Indikator für die Migration in Zielgebiete. Das Tool nutzt Verfahren des maschinellen Lernens sowie Sentinel-Satellitenbilder, wobei die Expertise des DLR zum Tragen kommt. Darüber hinaus hat die Kombination von Fernerkundungsdaten mit Daten aus sozialen Medien, wie z. B. Geotweets, großes Potenzial für geografische Analysen gezeigt. Im DLR-Teilprojekt wurde die Analyse durch Informationen aus sozialen Medien ergänzt, wo die Mobilität und die Interessen der Nutzer zusätzliche Einblicke in die Migrationsmuster lieferten. Im Rahmen des Vorhabens wurde ein Workflow entwickelt, der es ermöglicht mobile Nutzer in sozialen Medien zu identifizieren und geäußerten Interessen zu extrahieren. Dabei kommen KI-Technologien wie die vom DLR entwickelten Methoden zur Verarbeitung natürlicher Sprache zum Einsatz. Dieser Ansatz hat gezeigt, dass Proxy-Informationen zur Migration, die auf frei zugänglichen Fernerkundungs- und Textdaten basieren, die Untersuchung der Binnenmigration und die frühzeitige Identifizierung von Migrations-Hotspots ermöglichen. Mit diesen Daten kann die Entwicklung von Migrationsstrategien unterstützt werden. Dies kommt insbesondere dort zum Tragen, wo durch seltene Volkszählungen, wenig oder veraltete demographische Informationen vorliegen. Datei-Upload durch TIB