Fakultät Informatik/Mathematik

Projekte

Forschung und Lehre sind Eins. Bei der Entwicklung des Studiengangs Computer and Geoscience in Archaeology spielen die konkreten Projekte eine wichtige Rolle. Mit unseren nationalen und internationalen Partnern arbeiten wir an der Entwicklung und Anwendung von Lösungen für die Archäologie. Moderne Technologien eröffnen neue Wege zur Datenaufnahme, Analyse, Präsentation und Vermittlung von Wissen rund um Archäologie und das Kulturerbe der Menscheit. Die Arbeit der in Lehre, Forschung und Studium befindlichen Teammitglieder an den Projekten trägt direkt zur Entwicklung des Studiencurriculums bei.

Im Rahmen des Projektes archaeocopter und archaeonautic wird unter Leitung von Prof. Dr. Marco Block-Berlitz mit zahlreichen Partnern an Lösungen zur effizienten Aufnahme digitaler 3D-Daten gearbeitet. In diesem Projekt werden Plattformen für die Aufzeichnung von Bild- und Videodaten an Land, in der Luft und unter Wasser entwickelt und erprobt. Außerdem werden Software-Lösungen für die bildbasierte Rekonstruktion von 3D-Modellen aus den aufgezeichneten Daten weiterentwickelt und in Zusammenarbeit mit verschiedenen Partnern aus der Archäologie in der Praxis angewandt und erprobt.

Zur Projektseite von Archaeocopter / Archaeonautic

Dr. Hendrik Rohland arbeitet gemeinsam mit Lehrenden und Studierenden der HTW an Projekten zur Anwendung von Technologien (GIS, Fernerkundung, VR/AR etc.) in der Erforschung und Vermittlung archäologischer Denkmäler. Sein Hauptarbeitsgebiet sind die mittelalterlichen Stadtanlagen und ihr Umland in der Mongolei. Er ist neben seiner Tätigkeit an der HTW wissenschaftlicher Mitarbeiter des Projektes "Kulturlandschaft Orchontal" am Deutschen Archäologischen Institut, wo er neben der archäologischen  Forschung vor allem mit den Themen Forschungsdatenmanagement, Geoinformationsystemen und Fernerkundung befasst ist.

Zum DAI-Projekt Kulturlandschaft Orchontal

An der Fakultät Geoinformation wird ebenfalls im Anwendungsbereich der archäologisch-historischen Forschung gearbeitet. Prof. Dr. Martin Oczipka arbeitet in Kooperation mit mongolischen und deutschen Partnern an der Erforschung verlassener Stadtanlagen der frühen Neuzeit in der heutigen Mongolei.

Zum Projekt "Lost Cities"

Abschlussarbeiten

Die aktive Forschungs- und Entwicklungsarbeit findet sich auch in der Lehre wieder. Studierende werden in die Projekte einbezogen und einige nutzen die Möglichkeit, ihre Abschlussarbeiten im spannenden Anwendungsfeld der Archäoinformatik zu schreiben.

2020/2021

Virtuelle Auferstehung der historischen Stadt Karabalgasun in Echtzeit

Diplomarbeit
Anita Mostofa
Die Ergebnisse archäologischer Forschungen der Öffentlichkeit zugänglich und erfahrbar zu machen ist eine zentrale Aufgabe im archäologischen Arbeitsprozess. Die rekonstruktive Darstellung vergangener Wirklichkeit mit Hilfe von digitaler 3D-Grafik gehört mittlerweile seit über 30 Jahren zum Methodenkanon der digitalen Archäologie. Dennoch sind zentrale Fragen immer noch Gegenstand von Forschung und Debatte. Archäologische Rekonstruktionen basieren stets auf Lückenhaften Daten und enthalten Unsicherheiten. Zugleich sind sie Änderungen durch den Fortschritt der Forschung, neue Erkenntnisse und Intepretationen unterworfen. Wie können dem Publikum die bestehenden Unsicherheiten und alternative Rekonstruktionsmöglichkeiten begreifbar gemacht werden? Wie kann eine bestehende Rekonstruktion an neue Erkenntnisse angepasst werden, ohne jedes mal einen aufwändigen, händischen Modellierungsprozess erforderlich zu machen? Anita Mostofa hat in ihrer Diplomarbeit eine interaktive Anwendung entwickelt, die diese Probleme adressiert.

Basierend auf einem digitalen Geländemodell, Ergebnissen der archäologischen Forschungen vor Ort und einer Kartierung der gesamten Stadtanlage, hat sie eine Rekonstruktion der Stadt mit Methoden der prozeduralen Generierung erzeugt. Mit dieser, häufig auch im Game-Design verwendeten Methode, lassen sich alternative Rekonstruktionen der Stadtanlage anhand der archäologischen Datengrundlage sowie Benutzereingaben erzeugen. Einige Parameter der Rekonstruktion sind durch die vorhandenen Forschungsdaten festgelegt, zum Beispiel Größe und Umriss der einzelnen Stadtviertel. Andere zu einer Rekonstruktion nötige Faktoren, wie die Art, das Aussehen und die Dichte der Bebauung sind bislang nicht ausreichend erforscht. Sie können in der Anwendung über ein Menü angepasst und so unterschiedliche Alternativen erzeugt und auf ihre Plausibilität geprüft werden. Auf diese Weise können Unsicherheiten und unterschiedliche Theorien über die Gestalt der historischen Stadtanlage visualisiert und diskutiert werden.

Semi-autonome Klassifizierung archäologischer Strukturen

Masterarbeit

Huy Do Duc

In dieser Arbeit wurde die Erforschung archäologischer Stätten mit Hilfe von Satellitenbildern und Machine-Learning von der gesamten Mongolei behandelt. Dafür wurden kostenfreie Daten von Senitel-2-Satellliten akquiriert. Zusätzlich zu den Satellitenbildern wurden Informationen von ca. 100 bereits dokumentierten archäologischen Stadt- und Wallanlagen verwendet. Auf dieser Basis konnten die Trainingsdaten erstellt werden. Die Satellitenbilder mussten verarbeitet und für das Machine-Learning-Modell angepasst werden. Ebenfalls wurden multispektrale Informationen genutzt. Falschfarbenbilder wurden generiert und Indexberechnungen durchgeführt. Durch die Veränderung der Farbinformationen sollten stärkere Kontraste erzeugt werden, die eine bessere Erkennung von archäologischen Merkmalen ermöglichen können. Es wurde das Modell Faster-R-CNN mit dem selbst erstellten Datensatz getestet. Die Ergebnisse des Trainings sind leider nicht gut genug, da die Genauigkeit in der Erkennung von archäologischen Objekten unzureichend ist. Gründe dafür sind meiner Meinung nach die geringe Anzahl der zur Verfügung stehenden Trainingsdaten und die nicht ausreichende Auflösung von 10 m pro Pixel. Viele der bekannten archäologischen Objekte in der Mongolei sind relativ klein und damit unter den in dieser Arbeit beschriebenen Methoden nicht nutzbar.

 

Augmented Reality als Hilfe und Bereicherung für museale Ausstellungen

Bachelorarbeit

Lukas Suthe

Museen unterliegen einer stetigen Neuerfindung und müssen sich heute an eine sich immer schneller wandelnde Informationsgesellschaft und deren Bedürfnisse nach Unterhaltung und Interaktivität anpassen. Um sich diesen Herausforderungen zu stellen, ist ein digitaler Wandel mit neuen Konzepten und Technologien notwendig, sodass auch zukünftig das Interesse der Menschen am Wissen in Museen aufrechterhalten wird.

Augmented Reality (AR) beschreibt die Erweiterung der realen Umgebung durch virtuelle, im Raum registrierte Inhalte in Echtzeit und ermöglicht es, einen Grad an Immersion beim Benutzer zu erzeugen, bei dem dieser kaum mehr zwischen realen und virtuellen Anteilen unterscheiden kann. Dadurch und weil AR durch eine rasante Entwicklung von Software und Hardware mittlerweile über Smartphones fast überall und für jeden verfügbar ist, eröffnen sich unzählige Möglichkeiten für viele Bereiche, so auch für Museen.

Im Rahmen einer Bachelorarbeit im Studiengang Medieninformatik werden der Einsatz von Augmented Reality in Museen und die damit verbundenen Anforderungen und Faktoren seitens der Technik, Kuratoren und Benutzer zur Umsetzung einer zufriedenstellenden Anwendung untersucht. Es wird geprüft, wie Augmented Reality unter anderem als Mittel des digitalen Wandels von Museen genutzt werden kann, um Besucher entsprechend ihrer gestiegenen Anforderungen bezüglich Unterhaltung und Interaktivität zu informieren. Beispielhaft dafür werden verschiedene mögliche AR-Anwendungsfälle am Kharakhorum Museum im UNESCO-Weltkulturerbe Orchontal in der Mongolei anhand der Forschungsergebnisse analysiert und experimentell umgesetzt. Ziel ist die Entwicklung eines Grundkonzepts sowie eines Prototyps einer  AR-Anwendung für Museumsbesucher.

Prozedurale 3D Rekonstruktion von historischer Architektur in der Archäologie

Bachelorarbeit

Dominik Klenk

Das Projekt mit dem Thema „Prozedurale 3D Rekonstruktion von historischer Architektur in der Archäologie“ hat das Ziel eine 3D Rekonstruktion der Großen Halle von Karakorum in der Mongolei umzusetzen. Mit Hilfe eines Skriptes soll dabei die prozedurale Konstruktion mehrerer verschiedener Rekonstruktionsvarianten ermöglicht werden. Das Ziel dabei ist, dass mittels verschiedener änderbarer Parameter, ein Tempel basierend auf den individuellen Eingaben des Anwenders als 3D Modell dargestellt wird. Mögliche Variationen bestehen beispielsweise in der Anzahl der Säulen, der jeweiligen Joche bzw. Abstände zwischen den Säulen, sowie der Anzahl der Stockwerke. Da von der Großen Halle von Karakorum nicht allzu viele Daten bezüglich der Höhe oder der verwendeten Bautechniken vorliegen, orientiert sich die Darstellung des Tempels an einer Kombination aus den vorliegenden archäologischen Daten und einem mittelalterlichen chinesischen Bauhandbuch. Mithilfe dieses Bauhandbuches lassen sich Abhängigkeiten und Proportionen der verschiedenen Bauteile bestimmen und helfen somit sich der historischen Architektur anzunähern. Darüber hinaus soll das Modell des Tempels in verschiedenen Detailgraden darzustellen sein, um beispielsweise eine Darstellung in AR-Apps oder Filmen zu ermöglichen. Das Projekt wird mit Hilfe des Open-source Programmes „Blender“ umgesetzt. Innerhalb von Blender können mit Hilfe der Programmiersprache „Python“ Skripte zur individuellen Generierung von Modellen erstellt werden. Auch die Realisierung eines UI zur einfachen Bedienung und Erstellung der Tempel lässt sich in dieser Umgebung umsetzen. Als Ergebnis wird es möglich, in kürzester Zeit verschiedene Variationen von historischen Architekturen in umzusetzen und dadurch mit wenig Aufwand direkt sichtbare Modelle zu erstellen, welche für die weitere Untersuchung verschiedener Theorien und  Anwendungen zur Wissensvermittlugn verwendet werden können.

2018

Segmentierung digitaler Höhenmodelle zur Identifikation von archäologischen Bauformen

Huy Do Duc

Diplomarbeit

Für die Identifizierung, Erforschung und Überwachung archäologischer Spuren der Vergangenheit in der heutigen Landschaft sind digitale Geländemodelle eine wichtige Quelle. Mit einem semi-automatischen Ansatz wurde eine Verarbeitungspipeline für solche Geodaten vorgestellt, mit dem Fokus auf Segmentierung zur Identifizierung archäologischer Strukturen. Außerdem wurde ein QGIS-Plugin entwickelt, mit dem interessante Bereiche in großen Datensätzen schneller zu finden sind, und diese sichtbarer gemacht werden können.
Für digitale Höhenmodelle gibt es eine Reihe von Visualisierungstechniken (Hillshading,
Openness, Sky-View-Faktor, Trend-Removal). Um diese Techniken richtig anzuwenden, wurden deren Ergebnisse miteinander verglichen. Das Ziel war es herauszufinden welche Technik für welche Landschaft geeignet ist. Für eine einfachere Deutung wurden Visualisierungen aus der Fernerkundung und Methoden aus der Informatik zusammen verwendet, um die Sichtbarkeit bestimmter Landschaftseigenschaften zu verbessern.