AR Viewer für dynamische georäumliche Informationsbedürfnisse, Hochschule für Informatik FHNW

Georäumliche Feldarbeit setzt ein präzises räumliches Verständnis voraus. Dennoch werden viele Entscheidungen weiterhin auf Basis flacher Karten auf kleinen Bildschirmen getroffen – mitten in komplexen realen Umgebungen. Auch mit leistungsfähigen mobilen GIS-Tools bleibt es anspruchsvoll, zeitaufwendig und fehleranfällig, 2D-Darstellungen vor Ort in eine dreidimensionale Realität zu übertragen.

QField, eine preisgekrönte Open-Source-App für mobiles GIS, entwickelt von OPENGIS.ch, wird in zahlreichen Bereichen eingesetzt – darunter Stadtplanung, Infrastrukturunterhalt, Forstwirtschaft, Geologie, Ökologie und Einsatzorganisationen. Um besser zu verstehen, wie georäumliche Daten in der Praxis genutzt werden, baut das Projekt auf einer vertieften User Study mit zwölf erfahrenen Fachpersonen aus unterschiedlichen Bereichen auf, darunter Versorgungsmanagement, Kulturgüterschutz, Feuerwehr, Bodendatenerhebung und GIS-Management.

Trotz fachlicher Unterschiede zeigt die Studie einen gemeinsamen Arbeitsablauf: Georäumliche Projekte werden zentral in QGIS vorbereitet, für die Feldarbeit in QField bereitgestellt und vor Ort durch Annotationen, Attributbearbeitung, Medienanhänge und Synchronisierung ergänzt. Gleichzeitig wurden wiederkehrende Herausforderungen identifiziert – insbesondere beim räumlichen Verständnis, bei der Interaktion mit überlagerten 2D- und 3D-Daten sowie bei der Interpretation unterirdischer oder volumetrischer Strukturen direkt vor Ort.

Aufbauend auf diesen Erkenntnissen untersucht das Projekt, wie ein Augmented-Reality-Viewer für QField das räumliche Verständnis und die Entscheidungsfindung direkt im Feld verbessern kann. Im Fokus stehen konkrete Interaktionsbedürfnisse mit 2D- und 3D-Daten, geeignete visuelle Darstellungen georäumlicher Informationen sowie passende Formfaktoren wie mobile Endgeräte oder Head-Mounted Displays. Darüber hinaus untersucht das Projekt die technische Machbarkeit, das Prototyping und die Integration in bestehende QField-Workflows.

Das Ergebnis ist eine forschungsbasierte Grundlage für die Erweiterung von QField um AR-Funktionalitäten. Damit wird eine intuitivere, präzisere und kontextbezogenere Interaktion mit georäumlichen Daten dort unterstützt, wo sie am wichtigsten ist: direkt vor Ort.