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2026 Poster

ANKÜNDIGUNG: Von der historischen Quelle zur digitalenKarte: Verantwortung und Transparenz bei der Visualisierung kolonialer Provenienzen

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2026 Artikel/Paper

Digitalisierung, Visualisierung und Analyse von Sammlungsgut – Das Projekt DiViAS

Thomas Luhmann[1], Dagmar Freist[2], Ursula Warnke3, Simon Albers1, Thomas Brinkhoff1, Stefan Fuest4, Andreas
Gollenstede1, Maximilian Herbers1, Rieke Marie Kaiser, Sascha Koch1, Monika Sester4 und Jennifer Tadge 3

Zusammenfassung

Der Forschungsverbund DiViAS verfolgt auf der Grundlage von zwei Fallstudien verschiedene miteinander verschränkte Analyseverfahren und Techniken zur raumzeitlichen Erschließung und Repräsentation von Sammlungsgut aus kolonialen Kontexten. Für diese Fallstudien stehen konzeptionell zwei zusammenhängende Problemstellungen von Sammlungsforschung im Mittelpunkt: Bewegung (Raum, Zeit, Herkunft) und Materialität (Stofflichkeit, Eigenschaften, Herkunft). Berücksichtigt werden sowohl die Informationsebene(n) der Objekte als auch die physische Ebene. Dabei werden qualitative und quantitative Methoden aus den Geschichts- und Kulturwissenschaften und Objekt bezogene Analyseverfahren aus der Sammlungs- und Provenienzforschung sowie der naturwissenschaftlichen und historischen Materialitätsforschung mit Methoden der Messtechnik (3D-Digitalisierung) und (Geo)Informatik sowie der Künstlichen Intelligenz (Data Science) zusammengeführt. Die dafür erfassten Daten werden durch neu zu entwickelnde Datenbankstrukturen (Raumzeitliches Datenmanagement) unter Berücksichtigung vorhandener Standards verwaltet und bereitgestellt (Dateninfrastruktur: Erschließung, Sicherung und Bereitstellung). Mithilfe von geeigneten Visualisierungsmethoden werden die Daten zu e-Tangibles zusammengeführt und für Nutzer*innen visuell aufbereitet. Dieser Beitrag stellt das Projekt als Ganzes vor und beschreibt schwerpunkthaft die Methoden und Ergebnisse aus dem Bereich der Geoinformation.

Schlagwörter 3D-Erfassung,·3D-Segmentierung, Data Science, Raumzeitliches Datenmanagement, Unsichere Daten,·
Visualisierung, Kulturerbe


[1] Jade Hochschule, Institut für Angewandte Photogrammetrie und Geoinformatik, Oldenburg, E-Mail: luhmann@jade-hs.de; simon.albers@jade-hs.de; thomas.brinkhoff@jade-hs.de; andreas.gollenstede@jade-hs.de; sascha.koch@jade-hs.de

[2] Universität Oldenburg, Institut für Geschichte, Oldenburg, E-Mail: dagmar.freist@uni-oldenburg.de; rieke.marie.kaiser@uni-oldenburg.de

3 Landesmuseum Natur und Mensch, Oldenburg, E-Mail: u.warnke@landesmuseen-ol.de; j.tadge@landesmuseen-ol.de

4 Leibniz Universität Hannover, Institut für Kartographie und Geoinformatik, Hannover, E-Mail: monika.sester@ikg.uni-hannover.de; stefan.fuest@ikg.uni-hannover.de  


46. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF in Darmstadt – Publikationen der DGPF, Band 34, 2026

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2026 Schlaues Haus Vortrag/Presentation

Daten, Objekte und Karten: Historische Sammlungen im Projekt DiViAS aufbereiten und sichtbar machen

mit Simon Albers und Andreas Gollenstede, Jade Hochschule, sowie Stefan Fuest, Leibniz Universität Hannover

Das Forschungsprojekt DiViAS (Digitalisierung, Visualisierung und Analyse von Sammlungsgut) beschäftigt sich anhand von zwei konkreten Fallstudien damit, wie man historische Objekte und Dokumente, die meist aus kolonialen Zusammenhängen stammen, zeitlich und räumlich erfassen und darstellen kann. 

Im Zentrum stehen dabei zwei zentrale Fragestellungen: zum einen die Bewegung der Objekte (ihr Weg durch Raum und Zeit und ihre Herkunft) und zum anderen ihre Materialität (ihre Beschaffenheit, ihre Eigenschaften und ihre Provenienz). Dabei betrachten die Forschenden sowohl die Informationen, die zu den Objekten existieren, als auch ihre physische Beschaffenheit. Hierfür werden unterschiedliche Methoden kombiniert: qualitative und quantitative Ansätze aus den Geschichts- und Kulturwissenschaften, Verfahren zur Analyse von Sammlungsstücken und ihrer Herkunft (Provenienzforschung), naturwissenschaftliche Methoden zur Erforschung historischer Materialien sowie Messtechnik (wie die 3D-Digitalisierung), Geoinformatik und Kartographie, sowie Methoden der Künstlichen Intelligenz (Data Science). Die aus diesen Analysen gewonnenen Daten werden in eigens entwickelten Datenbankstrukturen (Raumzeitliches Datenmanagement) nach etablierten Standards verwaltet und zugänglich gemacht. 

Weil die Quellenlage sehr vielfältig ist und es viele verschiedene Anwendungsfälle gibt, sind spezielle Visualisierungsmethoden nötig. Viele Forschungsfragen lassen sich nämlich erst durch eine visuelle Analyse beantworten. Eine besondere Schwierigkeit besteht zum Beispiel darin, historische Schiffsrouten zu rekonstruieren und kartographisch darzustellen, da die zugrundeliegenden Daten oft ungenau und unvollständig sind. 

Dieser Vortrag bietet einen Gesamtüberblick über die verschiedenen Bereiche des Projekts und konzentriert sich dabei besonders auf die Methoden und bisherigen Ergebnisse aus dem Bereich der Geoinformation. Beteiligte Projektpartner sind das Institut für Angewandte Photogrammetrie und Geoinformatik (IAPG) der Jade Hochschule, das Institut für Kartographie und Geoinformatik (ikg) der Leibniz Universität Hannover, das Institut für Geschichte (IfG) der Universität Oldenburg, das Landesmuseum Natur und Mensch Oldenburg (LMNM) und die Verbundzentrale des Gemeinsamen Bibliotheksverbunds Göttingen (VZG).

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2026 DKK (DKT) Vortrag/Presentation

Automatisierte Generierung von Story Maps am Beispiel von Schiffsrouten aus der Frühen Neuzeit

74. DKK

Dresden 2026

28. Mai, 14:05–14:25·

Stefan Fuest, Maximilian Herbers, Andreas Gollenstede

Im Forschungsverbund DiViAS (Digitalisierung, Visualisierung und Analyse von Sammlungsgut) werden historische Quellen analysiert, aus denen unter anderem Schiffsrouten rekonstruiert werden. Ein Ziel des Projekts ist es, die aufbereiteten historischen Daten so zu präsentieren, dass aus den einzelnen Ereignissen im Reiseverlauf eines Schiffs eine nachvollziehbare und zugleich ansprechende Erzählung entsteht. Um dies zu erreichen, wird die Reise in ihrem zeitlichen Ablauf in Form einer Story Map dargestellt, sodass jedes Ereignis einzeln erkundet werden kann.

Durch semantische Textsegmentierung werden transkribierte Logbücher automatisiert in relevante Narrativeinheiten zerlegt, die einzelnen Story Map-Kapiteln entsprechen. Auf Basis dieser Kapitel werden systematisch räumliche (Ortsnamen, Koordinaten), zeitliche (Datum, Uhrzeit) sowie akteurbezogene (Personen, Objekte) Informationen extrahiert und in einer Geodatenbank ereignisbasiert abgelegt. Die historischen Quellen wie Logbucheinträge, Abbildungen oder Kartenausschnitte werden direkt mit den jeweiligen Orten und Zeitpunkten verknüpft, um den Kontext der Reise zu erläutern. Ein zentraler Aspekt des Projekts ist die Visualisierung raumzeitlicher Unschärfen in der Datengrundlage, die mithilfe eines automatisierten Verfahrens erstellt und visuell kommuniziert wird. Die gestalterische Umsetzung wurde auf Grundlage einer vorangegangenen Umfrage zur Nutzerfreundlichkeit eines Story Map-Prototyps entwickelt, mit dem Ziel, historische Schiffsrouten möglichst intuitiv, klar und visuell ansprechend zu vermitteln.

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2026 Artikel/Paper ISPRS Poster

Spatiotemporal uncertainty of movement data in unstructured geographic areas: Approaches to generate possibility spaces from trajectories

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2026 FOSSGIS Workshop

QGIS-Atlas-Funktionen: Teilkarten einer Region in unterschiedlichen Maßstäben

Die Erstellung einer Reihe von sich überlappenden Teilkarten einer Region in unterschiedlichen Maßstäben mit einheitlichen Kartenbildern ist aufwändig. In den Überlappungsbereichen können Probleme hinsichtlich der Platzierung von Beschriftungen auftreten. Die harmonische Skalierung von Schriften und Signaturen spielt ebenfalls eine wichtige Rolle. Es wird gezeigt, wie die QGIS-Atlas-Funktionen genutzt werden können, um den Arbeitsablauf zu vereinfachen. Grundkenntnisse in QGIS sind erforderlich.


Die Erstellung einer konsistenten Reihe von sich überlappenden Teilkarten einer (z. B. touristischen) Region in unterschiedlichen Maßstäben erfordert in der Regel einen hohen Zeitaufwand. Die Hauptaufgabe, einheitliche Kartenbilder und identische Layouts für die verschiedenen Teilbereiche zu erzeugen, kann durch die Atlas-Funktionen von QGIS unterstützt werden. In diesem Workshop wird demonstriert, wie diese Funktionen zur Automatisierung und Optimierung dieses komplexen kartografischen Arbeitsablaufs eingesetzt werden können.

Der technische Schwerpunkt dieses Workshops liegt auf der Generierung der Teilkarten unterschiedlichen Maßstabs auf der Basis eines gemeinsamen Datenbestandes. Im Gegensatz zu standardisierten Teilkarten mit einem festen Maßstab ermöglicht die Generierung von Teilkarten unterschiedlicher Maßstäbe eine optimale Anpassung an die verschiedenen Ausdehnungen der jeweils dargestellten Ausschnitte. Dies ist unabdingbar, wenn die darzustellenden Bereiche in ihrer Größe stark variieren (z. B. touristische Teilregionen mit unterschiedlicher Flächenausdehnung).

Probleme können beispielsweise in den Überlappungsbereichen hinsichtlich der Positionierung und der Ausrichtung der Beschriftungen auftreten. Die harmonische Größenanpassung der Schriften und der Signaturen in Abhängigkeit des Maßstabs spielt ebenfalls eine wichtige Rolle. Ggf. sind je Region auch noch individuelle Inhalte, wie z. B. Hervorhebungen von Touren, zu berücksichtigen. Die Umsetzung erfordert fortgeschrittene Ausdrücke und die Nutzung datengesteuerter Überschreibungen in QGIS, um die entsprechenden Platzierungs- und Skalierungs-Parameter für die Features je Teilkarte individuell zu berechnen und anzuwenden.

Während im Rahmen des Workshops auf ein Beispiel aus dem Tourismus eingegangen wird, lässt sich das Vorgehen auch auf andere Anwendungsbereiche übertragen.

Für die Teilnahme sind Grundkenntnisse in QGIS erforderlich.

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2026 FOSSGIS Workshop

Visualisierung (unscharfer) raumzeitlicher Daten mit QGIS – Beispiel Tierbewegungen

Ziel dieses Workshops ist die kartographische Aufbereitung von (unscharfen) raumzeitlichen Daten mit QGIS am Beispiel von Tierbewegungen – eine Übertragbarkeit auf andere Themen ist gegeben. Für eine übersichtlichere Darstellung ist zunächst die Identifikation von Datenlücken und eine Generalisierung durch Aggregation der Trajektorien notwendig. Die anschließende dynamische Visualisierung erfolgt unter Nutzung der QGIS-Zeitsteuerung. Für die Teilnahme sind Grundkenntnisse in QGIS erforderlich.


In diesem Workshop lernen die Teilnehmenden, wie aus Bewegungsdaten – hier insbesondere Trajektorien von Tierbewegungen – mit QGIS qualitativ hochwertige kartographische Darstellungen erzeugt werden können. Je nach Anwendungsfall werden für die Datenaufbereitung in einem ersten Schritt nah beieinander liegende Trajektorien und Häufungen aggregiert, um eine übersichtlichere Darstellung zu erhalten. Ein Fokus liegt auf dem Umgang mit Datenlücken und der potenziell in den Daten enthaltenen Unschärfe: Wie können fehlende Daten in QGIS sinnvoll ergänzt und Ungenauigkeiten in der Datengrundlage durch geeignete Symbolisierung visuell kommuniziert werden?

Anhand eines praxisnahen Beispiels wird anschließend gezeigt, wie Bewegungsdaten visualisiert und zeitliche Dynamiken mithilfe der QGIS-Zeitsteuerung dargestellt werden können. Am Ende des Workshops soll ein Export der Kartenanimation zur weiteren Verwendung, beispielsweise auf Webseiten und in Präsentationen, erfolgen.

Während im Rahmen des Workshops auf ein Beispiel aus der Tierwelt eingegangen wird, sind die vermittelten Techniken auch auf andere Anwendungsbereiche der Analyse von Bewegungsdaten übertragbar.

Für die Teilnahme sind Grundkenntnisse in QGIS erforderlich.

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2026 FOSSGIS Workshop

Einführung, Anwendungen und Grenzen von KI-Agenten für geographische Fragestellungen

In diesem Workshop erhalten Teilnehmende einen praxisnahen Einstieg in KI-Agenten für geographische Fragestellungen. Es wird gezeigt, wie generative KI in GIS-Workflows (z. B. mit PostGIS, OSM, QGIS) integriert werden kann. Darüber hinaus werden konkrete Anwendungsfälle von KI-Agenten vorgestellt und die Grenzen ihrer Einsatzmöglichkeiten aufgezeigt. Teilnehmende erhalten zudem einen Überblick über aktuelle Open-Source Frameworks und visuelle Workflow-Builder für die Arbeit mit KI-Agenten.


In diesem dreistündigen Workshop erhalten die Teilnehmenden einen praxisnahen Einstieg und Überblick in den Einsatz von KI-Agenten, insbesondere für geographische Fragestellungen. Anhand konkreter Anwendungsszenarien wird gezeigt, wie KI-Agenten ohne tiefgreifende Vorkenntnisse in bestehende GIS-Workflows integriert werden können.

Inhalte des Workshops:
– Einführung in Large Language Models sowie Prompt Engineering und deren Anwendungsmöglichkeiten für geographische Fragestellungen
– Vorstellung des Konzepts “KI-Agent” und “Agentic AI” (insb. Tool-Use, Entwurf-Patterns)
– Wann sind KI-Agenten sinnvoll einzusetzen und wo liegen ihre Grenzen?
– Hands-on mit Open-Source KI-Agenten-Frameworks in Python am Beispiel von “Smolagents”
– Einführung in weiterführende Technologien wie Retrieval Augmented Generation (RAG) sowie das Model Context Protocol (MCP) und deren praktische Anwendung mit geobezogenen Bibliotheken, Datenbanken und -diensten (z. B. Shapely, PostGIS, WikiData, OSM)
– Kurzdemo: Steuerung von QGIS‑Desktop via Computer-Use
– Hands-on mit visuellen Workflow-Buildern am Beispiel von “Langflow”

Der Workshop richtet sich insbesondere an Einsteiger, die noch keine oder kaum Erfahrungen mit der praktischen Anwendung von LLMs haben. Voraussetzungen für den Workshop sind Grundkenntnisse in der Programmiersprache Python und idealerweise im Umgang mit GIS. Alle Teilnehmenden erhalten zudem umfangreiche Beispielmaterialien zu ausgewählten Use-Cases und KI-Agent-Bibliotheken. Ein API‑Zugriff auf offene Modelle wird im Rahmen des Workshops bereitgestellt.

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2026 DHd Workshop

Umgang mit raumzeitlicher Unschärfe – Erfassung und Visualisierung von Bewegungsdaten mit QGIS am Beispiel der Fahrt des Kanonenboots Albatroß (1886)


Fuest, S., Gollenstede, A., Herbers, M., Kaiser, R. M., Tadge, J.: Umgang mit raumzeitlicher Unschärfe – Erfassung und Visualisierung von Bewegungsdaten mit QGIS am Beispiel der Fahrt des Kanonenboots Albatroß (1886). DHd 2025, 11. Jahrestagung des Verbands “Digital Humanities im deutschsprachigen Raum”, Universität Bielefeld, Hochschule Bielefeld, Deutschland, 03.–07. März 2025.


Ziel des Workshops “Umgang mit raumzeitlicher Unschärfe” ist es, mithilfe eines Geoinformationssystems Bewegungen von Schiffen, Personen und/oder Objekten zu visualisieren. Der Fokus liegt dabei auf der Darstellung von Unschärfe, die besondere Anforderungen an die Visualisierung stellt, aber für die Geisteswissenschaften bedeutsam ist. Ursächlich für die Unschärfe können beispielsweise Messfehler bei der Positionsbestimmung, ungenaue Angaben oder Datenlücken sein. Im Rahmen eines Hands-On mit dem Geoinformationssystem QGIS wird die Fahrt des Kanonenboots Albatroß (1886) behandelt, bei der Friedrich von Baudissin – oft in Unrechtskontexten – eine Vielzahl an kolonialen Objekten erworben hat. Die Visualisierung dieser Route unterstützt dabei die Provenienzforschung, indem sie dazu beiträgt, die Stationen der Objekterwerbung nachzuvollziehen. Nach dem Workshop sollen die Teilnehmenden in der Lage sein, erste eigene Fragestellungen mit QGIS zielgerichtet zu verarbeiten und zu visualisieren. Darüber hinaus gibt es die Möglichkeit, im Workshop eigene Ideen einzubringen, Feedback zu erhalten und zu diskutieren.


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