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Einsatz von Augmented Reality
       für hydrologische Modelle

                                                 - MAGUN -
                          Mobile Anwendungen auf Basis von Geoinformationen
                              in einer In-situ Informationsinfrastruktur (iii)
                                   im Umwelt- und Navigationsbereich




  Stefan Simroth, HTW Berlin, stefan.simroth@student.htw-berlin.de
Frank Fuchs-Kittowski, HTW Berlin, frank.fuchs-kittowski@htw-berlin.de
Einleitung
• Hydrologische Modelle
  – z.B. Wasserhaushalts-, Niederschlag-Abfluss-Modelle
• Einsatzgebiet
  – z.B. Wasserdargebotsermittlung, Hochwasserschutz,
    Planungsgrundlage

Problem: Zuordnung Modelldaten ↔ Realität
 Lösung mit Hilfe von Augmented Reality (AR):
  positionsgenaue Überlagerung der Sicht auf die
  reale Umgebung mit 2D- oder 3D-
  Visualisierungen der Modelle
                                                        2
…hydrologische Geodaten für diesen
         Wassergraben?
Agenda
•   Augmented Reality
•   Mobile Augmented Reality
•   Projekt MAGUN
•   Szenarien
•   Anforderungen
•   UI-Prototyp
•   Ausblick

                               4
Augmented Reality (AR)
• „Erweiterte Realität“
 Erweiterung der realen Welt
   mit digitalen Informationen

• eindeutige Beziehung
  zwischen realen Objekten
  und digitalen Informationen herstellen und
• über unterschiedliche Medien wahrnehmbar
  machen

                                               5
Augmented Reality - Beispiele




Abseitslinie im Fussball
                                       AR Kitchen (MIT)




                           Gipfelspitzen


                                                          6
Mobile Augmented Reality
• a.k.a. Smartphone-basierte Augmented Reality
 Nutzung mobiler Geräte



                            VS.



• Smartphones, Tablet-PCs
                                    Laptop & Datenbrille
• „Reality Browser“
                                                       7
 http://magun.htw-berlin.de
  Projekt MAGUN                    http://www.magun-projekt.de


• Erarbeitung und Umsetzung eines
  praxistauglichen Konzepts
  – zur mobilen und visuellen Bereitstellung
    von Geo- und Umweltinformationen
  – mit Hilfe innovativer mobiler Technologien
    (Smartphones, AR)
• Vereinfachung und Erhöhung der Effektivität der
  Entwicklung mobiler Anwendungen
  – um digitale Umwelt- und Geoinformationen
  – mobilen Nutzern situationsgerecht bereitzustellen

                                                           8
Szenarien
• Darstellung des mittleren Dargebots
• 3D-animierter Vorher/Nachher-Vergleich von
  Baumaßnahmen
• Nutzung für Lehrpfade als Informationssystem




                                             9
…hydrologische Geodaten für diesen
         Wassergraben?
Szenarien (1)
            Mittleres Dargebot (1)
 Ermittlung & Überwachung des Wasserdargebots
• Vor-Ort-Begehungen eines Gebietes erforderlich
• Geodaten:
  – Karten, Pegelstände, Abflussgrößen,
    Niederschlagswerte, usw.
  – Bsp. Mittlerer Abfluss (MQ)  m³/s
• Datenträger vor Ort: Notizzettel? Laptop?
• Immer bezogen auf einen Streckenabschnitt!
                                               11
Szenarien (1)
Mittleres Dargebot (2)




                         12
Szenarien (1)
Mittleres Dargebot (3)




                         Open Source GIS
                         uDig



                                   13
Szenarien (2)
       3D-Vorher/Nacher-Vergleich
• Wasserwirtschaft
  – u.a. wasserbauliche Maßnahmen planen und
    durchführen
  – Planungs- und Genehmigungsverfahren
 Pläne vielen heterogenen Anspruchsgruppen
   verständlich machen
• 3D-Objekte der umgebauten Landschaft direkt
  in das Kamerabild positionieren
• Direkter Vergleich durch „Nebeneinanderhalten“
                                               14
Szenarien (3)
                  Lehrpfade
• Naturlehrpfade u.a. zur Umweltbildung
• ökologische Zusammenhänge, Aufgaben und
  Funktionen, aktuelle und historische anthropogene
  Nutzung, Naturschutz
• Ausrichtung des Lehrpfades auf Zielgruppe
• Wissen auf unterschiedlichem Detaillierungsgrad
  direkt und kontextsensitiv bereitstellen
• Filme, Animationen, Audio
 Kombination von Natur- und Technikerlebnis

                                                  15
Anforderungen
• Unterschiedliche Thematik der Daten
• Nutzergruppen
   – Eine oder mehrere Person(en), Fachleute oder Laien
• Art der Daten und der Darstellung
   – z. B. Texte, 2D-Bilder, 3D-Objekte, Videos, Audio
• Zeitbezug der Daten
   – Echtzeit, Historisch, Aktuell, Zukünftig
• Datenqualität / -herkunft
   – Messdaten, Berechnungen, Nutzergeneriert
• Verwendung von Markern zur Erkennung von Orten
• Ortung
   – via GPS, Kompass, Marker
                                                          16
UI-Prototyp




              17
Ausblick
• AR noch in Kinderschuhen
  – Hohes Potenzial, technisch & wirtschaftlich
• MAGUN
  – Infrastruktur zur Bereitstellung von
    kontextsensitiven Geo- und Umweltinformationen
  – Unterstützung mehrerer AR-Browser
  – AR-unterstützte mobile App



                                                  18
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Einsatz von Augmented Reality für hydrologische Modelle

  • 1. Einsatz von Augmented Reality für hydrologische Modelle - MAGUN - Mobile Anwendungen auf Basis von Geoinformationen in einer In-situ Informationsinfrastruktur (iii) im Umwelt- und Navigationsbereich Stefan Simroth, HTW Berlin, stefan.simroth@student.htw-berlin.de Frank Fuchs-Kittowski, HTW Berlin, frank.fuchs-kittowski@htw-berlin.de
  • 2. Einleitung • Hydrologische Modelle – z.B. Wasserhaushalts-, Niederschlag-Abfluss-Modelle • Einsatzgebiet – z.B. Wasserdargebotsermittlung, Hochwasserschutz, Planungsgrundlage Problem: Zuordnung Modelldaten ↔ Realität  Lösung mit Hilfe von Augmented Reality (AR): positionsgenaue Überlagerung der Sicht auf die reale Umgebung mit 2D- oder 3D- Visualisierungen der Modelle 2
  • 3. …hydrologische Geodaten für diesen Wassergraben?
  • 4. Agenda • Augmented Reality • Mobile Augmented Reality • Projekt MAGUN • Szenarien • Anforderungen • UI-Prototyp • Ausblick 4
  • 5. Augmented Reality (AR) • „Erweiterte Realität“  Erweiterung der realen Welt mit digitalen Informationen • eindeutige Beziehung zwischen realen Objekten und digitalen Informationen herstellen und • über unterschiedliche Medien wahrnehmbar machen 5
  • 6. Augmented Reality - Beispiele Abseitslinie im Fussball AR Kitchen (MIT) Gipfelspitzen 6
  • 7. Mobile Augmented Reality • a.k.a. Smartphone-basierte Augmented Reality  Nutzung mobiler Geräte VS. • Smartphones, Tablet-PCs Laptop & Datenbrille • „Reality Browser“ 7
  • 8.  http://magun.htw-berlin.de Projekt MAGUN  http://www.magun-projekt.de • Erarbeitung und Umsetzung eines praxistauglichen Konzepts – zur mobilen und visuellen Bereitstellung von Geo- und Umweltinformationen – mit Hilfe innovativer mobiler Technologien (Smartphones, AR) • Vereinfachung und Erhöhung der Effektivität der Entwicklung mobiler Anwendungen – um digitale Umwelt- und Geoinformationen – mobilen Nutzern situationsgerecht bereitzustellen 8
  • 9. Szenarien • Darstellung des mittleren Dargebots • 3D-animierter Vorher/Nachher-Vergleich von Baumaßnahmen • Nutzung für Lehrpfade als Informationssystem 9
  • 10. …hydrologische Geodaten für diesen Wassergraben?
  • 11. Szenarien (1) Mittleres Dargebot (1)  Ermittlung & Überwachung des Wasserdargebots • Vor-Ort-Begehungen eines Gebietes erforderlich • Geodaten: – Karten, Pegelstände, Abflussgrößen, Niederschlagswerte, usw. – Bsp. Mittlerer Abfluss (MQ)  m³/s • Datenträger vor Ort: Notizzettel? Laptop? • Immer bezogen auf einen Streckenabschnitt! 11
  • 13. Szenarien (1) Mittleres Dargebot (3) Open Source GIS uDig 13
  • 14. Szenarien (2) 3D-Vorher/Nacher-Vergleich • Wasserwirtschaft – u.a. wasserbauliche Maßnahmen planen und durchführen – Planungs- und Genehmigungsverfahren  Pläne vielen heterogenen Anspruchsgruppen verständlich machen • 3D-Objekte der umgebauten Landschaft direkt in das Kamerabild positionieren • Direkter Vergleich durch „Nebeneinanderhalten“ 14
  • 15. Szenarien (3) Lehrpfade • Naturlehrpfade u.a. zur Umweltbildung • ökologische Zusammenhänge, Aufgaben und Funktionen, aktuelle und historische anthropogene Nutzung, Naturschutz • Ausrichtung des Lehrpfades auf Zielgruppe • Wissen auf unterschiedlichem Detaillierungsgrad direkt und kontextsensitiv bereitstellen • Filme, Animationen, Audio  Kombination von Natur- und Technikerlebnis 15
  • 16. Anforderungen • Unterschiedliche Thematik der Daten • Nutzergruppen – Eine oder mehrere Person(en), Fachleute oder Laien • Art der Daten und der Darstellung – z. B. Texte, 2D-Bilder, 3D-Objekte, Videos, Audio • Zeitbezug der Daten – Echtzeit, Historisch, Aktuell, Zukünftig • Datenqualität / -herkunft – Messdaten, Berechnungen, Nutzergeneriert • Verwendung von Markern zur Erkennung von Orten • Ortung – via GPS, Kompass, Marker 16
  • 18. Ausblick • AR noch in Kinderschuhen – Hohes Potenzial, technisch & wirtschaftlich • MAGUN – Infrastruktur zur Bereitstellung von kontextsensitiven Geo- und Umweltinformationen – Unterstützung mehrerer AR-Browser – AR-unterstützte mobile App 18
  • 19. Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!