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b'Vor dem Hintergrund der stetig wachsenden Menge an frei verf\\xfcgbaren Daten gewinnt der Einsatz von standardisierten cloudbasierten Tools zur Daten-Prozessierung und -Analyse zunehmend an Bedeutung. Im Forschungsprojekt KLIPS werden auf Basis des neuen OGC API Processes Demonstratoren entwickelt, die Rasterdaten zu urbanen Hitzeinseln analysieren. Die Schnittstelle wird mit mit pygeoapi aufgesetzt, f\\xfcr die Analyse kommen bew\\xe4hrte Algorithmen von GRASS und GDAL zum Einsatz.\\n\\nAls Nachfolger des Web Processing Service (WPS) setzt der relativ junge Standard OGC API Processes (2019) auf JSON und HTML und folgt dem REST Prinzip. Das erm\\xf6glicht eine browserbasierte Erkundung des Dienstes. Au\\xdferdem vereinfacht sich das automatische Ansprechen des Dienstes mit Programmmiersprachen wie JavaScript oder Python.\\nUm einen OGC API Processes Dienst aufzusetzen, ist die Server-Software pygeoapi die derzeit umfangreichste L\\xf6sung. Dadurch dass direkt s\\xe4mtliche Python-Bibliotheken eingebunden werden k\\xf6nnen, steht f\\xfcr die Entwicklung eines Prozesses bereits eine Vielzahl an verschiedenen Analyse- und Prozessierungswerkzeugen zur Verf\\xfcgung. GDAL oder GRASS Algorithmen k\\xf6nnen \\xfcber entsprechende Python-Bindings oder Subprozesse eingebunden werden.\\nterrestris und meggsimum nutzen im Projekt KLIPS, gef\\xf6rdert vom Deutschen Bundesministerium f\\xfcr Digitales und Verkehr (BMDV), den Standard OGC API Processes, um Analysen und Abfragen im Kontext von urbanen Hitzeinseln zu erstellen. Im Rahmen des Vortrags wird die Architektur anhand von konkreten Demonstratoren dargestellt und erl\\xe4utert.\\nabout this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/BTSUDS/'