2004 
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OBJECT-RELATIONAL FEATURES FOR MODELING AND ANALYSIS 
OF SPATIO-TEMPORAL DATA 
S. Scheugenpflug, M. Schilcher 
Technische Universität München, Fachgebiet Geoinformationssysteme, D-80290 München, Germany 
(scheugenpflug, schilcher)@bv.tum.de 
TS WG IV/1 
KEY WORDS: GIS, Databases, Modeling, Analysis, Ecosystems, Temporal, Monitoring 
ABSTRACT: 
At Technische Universitàt München extensive official, forestal, climatological, touristical geodata and metadata on the unique 
ecosystem Bavarian Forest National Park were gathered since 1996 to set up a GIS-platform used for research projects as well as 
for education. To improve data availability of this precious datapool the GIS-platform has been Web-enabled by migrating all its 
data content to a new integrated and highly scalable 3-tier GIS-environment, using ArcInfo, ArcSDE and Oracle(Spatial). Currently 
seven applications of different university chairs and institutions access this central geodata server for reading and writing, guided 
by metadata. The objective is to build an interdisciplinary sustainable GIS-platform with unique data on analyzing the ecosystem 's 
short and long-term natural processes like its recovering behaviour and forest development after bark beetle outbreak. In this 
manner, the datapool is updated and extended automatically through its distributed write-access concept in an interdisciplinary 
network. 
The main objectives of this paper are new aspects of using object-relational features of the underlying database management system 
Oracle to improve the extensibility and flexibility of data models, enhance interoperability and analyzing potential as well as to 
ensure consistency by defining standards based on abstract data tvpes. The potential is demonstrated considering two examples: 
First the scenario of deadwood spread due to bark beetle outbreak during 1994 and 2002 as well as spatio-temporal analysis of 
forest rejuvenation, that is all hope of getting back to a green, more beetle-resistant forest in future. The object-relational extension 
of data models can be combined with data mining techniques to analyse e.g. spreading patterns of bark beetle outbreak. The vision 
is to merge data that represents factors which influence bark beetle activity and to derive conclusions about the correlation of these 
factors. The second example describes the application of real time deer tracking based on object-relational features in Bavarian 
Forest National Park. 
ZUSAMMENFASSUNG: 
An der Technischen Universität München wurde seit 1996 für den Nationalpark Bayerischer Wald ein umfangreicher 
GIS-Datenbestand aufgebaut, der u.a. amtliche, forstliche, klimatologische und touristische Geodaten über das einzigartige 
Ókosystem des Nationalparks Bayerischer Wald umfasst und seither für Forschungsprojekte, die GIS-Lehre und in der Praxis 
genutzt wird. Um die Datenverfügbarkeit und damit den Nutzen dieses kostbaren Datenpools zu verbessern, wurden sámtliche Daten 
in eine internetfühige 3-tier GIS-Systemplattform auf Basis von ArcInfo, ArcSDE und Oracle(Spatial) migriert. Derzeit greifen 
sieben verschiedene Applikationen, unterstützt durch Metadaten, lesend und schreibend auf den Geodatenserver zu und tragen 
durch die Einbringung von Analyseergebnissen zum Aufbau und zur Erweiterung einer nachhaltig und interdisziplinár nutzbaren 
GIS-Plattform bei, die einzigartige Daten zu unmittelbaren und langfristigen Prozessen dieses Waldókosystems wie etwa die 
natürliche Waldentwicklung nach Borkenkáfermassenvermehrung archiviert. ; 
Kern dieses Papers ist der Ansatz, objektrelationale Modellierungskonstrukte und Methoden des ORDBMS Oracle der GIS- 
Plattform zu nutzen, um flexiblere, erweiterbare und konsistenzsichernde Datenbankmodelle zu generieren und das Analysepotential 
zu erhôhen. Der raumzeitliche Analyseansatz wird anhand zweier Beispiele demonstriert: 
Erstes Anwendungsbeispiel ist die Totholzausbreitung nach Borkenkáferbefall von 1994 - 2002 und die natürliche Waldverjüngung, 
auf der die Hoffnung auf künftige Entwicklung eines gesunden, Borkenkáfer-resistenteren Waldes ruht. Die Erweiterung von 
Datenbankmodellen um objektrelationale Konstrukte kann mit Methoden des Data Mining kombiniert werden, um beispielsweise 
das Ausbreitungsmuster des Borkenkáfers zu analysieren. Ziel ist die Zusammenführung und Abschätzung der Einflussfaktoren, die 
für die Borkenkáferausbreitung entscheidend sind. Das zweite Beispiel beschreibt die Anwendung der real time Hirschverfolgung im 
Nationalpark Bayerischer Wald auf Basis objektrelationaler Datenbankstrukturen. 
1. MOTIVATION AND BACKGROUND located at the border triangle of Germany, Czech Republic and 
Austria, nature is left on its own as any anthropogenic actions 
1.1 Bark beetle outbreak in Bavarian Forest National Park are prohibited in the park's centre zone. A big variety of 
protected native plants and animals can be found in that 
ecosystem. The park’s idea of self-regulation however also 
allows varmints like the bark beetle to spawn and spread within 
national park borders. Insect calamities have always occured 
Bavarian Forest National Park, founded in 1970, with its 243 
square kilometers in size is part of the biggest contiguous 
woodland of middle europe. In this unique forest ecosystem, 
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