Prof. Dr. Peter Fischer-Stabel ist Professor für Angewandte Informatik, Umwelt- & Geoinformatik am Umweltcampus der Hochschule Trier.

Vorwort 5
Hinweise zum Buch 7
Abbildungsverzeichnis 13
1 Einführung 17
1.1 Raster- und Vektorgrafik 20
1.1.1 Rastergrafik 22
1.1.2 Vektorgrafik 25
1.2 Anwendungsfelder der Visualisierung 27
1.3 Literatur 29
2 Computervisualistik 31
2.1 Qualität einer Visualisierung 33
2.2 Wahrnehmungskapazitäten des Menschen 35
2.2.1 Visuelle Wahrnehmung und grafische Mindestgrößen 37
2.2.2 Barrierefreiheit 39
2.3 Der Visualisierungsprozess 40
2.4 Datenorganisation 43
2.5 Hinweise zum Visualisierungsdesign 46
2.6 Storytelling mit Daten 47
2.7 Literatur 48
3 Diagrammtechniken 49
3.1 Business-Charts 50
3.2 Heatmaps 55
3.3 Piktogramme 55
3.4 Infografiken 57
3.5 Nützliche Anmerkungen 58
3.5.1 Farbwahl 58
3.5.2 Koordinatensysteme und Achsen 59
3.6 Literatur 60
4 Geovisualisierung und Kartografie 61
4.1 Geodaten 62
4.2 Kartografische Grundlagen 64
4.2.1 Grundsätze guter Kartengrafik 65
4.3 Orts- und Gebietsdiagramm-Karten 66
4.4 Kartogramme 68
4.4.1 Nicht-zusammenhängende Kartogramme 69
4.4.2 Zusammenhängende Kartogramme 69
4.4.3 Dorling-Kartogramm 70
4.5 Extrudierte Karten 70
4.6 Partizipatorisches Mapping 72
4.7 Literatur 72
5 Generative Computergrafik 73
5.1 Geometrische Modellierung 74
5.1.1 Objekte in der Szene 75
5.2 Modellierungsmethoden 75
5.2.1 Kantenmodelle 76
5.2.2 Flächenmodelle 76
5.2.3 Volumenmodelle 78
5.3 Oberflächeneigenschaften 79
5.4 Bildsynthese (Rendering) 79
5.5 Anwendungsbeispiel: 3D-Stadtmodelle 81
5.5.1 Airborne Laser Scanning (ALS) 81
5.5.2 Ableitung eines 3D-Stadtmodells aus ALS-Daten 86
5.6 Photogrammetrie 88
5.6.1 Stereophotogrammetrie 89
5.6.2 Multiview-Photogrammetrie 90
5.7 Haptischer Ausdruck / 3D-Druck 92
5.8 Literatur 94
6 Bildbearbeitung 95
6.1 Datenerfassung Rasterdaten 96
6.2 Workflow der Bildbearbeitung 100
6.2.1 Punktoperatoren 102
6.2.2 Lokale Operatoren / Filterung im Ortsbereich 105
6.2.3 Globale Operatoren 107
6.3 Bildanalyse und Mustererkennung 107
6.4 Bildanalyse am Beispiel von Daten der Fernerkundung 109
6.4.1 Pixelbasierte Klassifikation multispektraler Daten 112
6.4.2 Grundprinzip der Klassifikationsverfahren 113
6.4.3 Überwachte Klassifikation 115
6.4.4 Anwendungsbeispiel: Gletscherschwund im Alpenraum 116
6.5 Weitere ausgewählte Operationen mit Bildern 120
6.5.1 Stitching 120
6.5.2 Mosaicing 122
6.5.3 High Dynamic Range (HDR)-Fotografie 122
6.5.4 Morphing 124
6.6 Weiterführende Literatur 124
7 Immersive Computing 125
7.1 Begriffsklärung 125
7.2 Historische Entwicklung 127
7.3 Anwendungsbeispiele 130
7.4 Erstellung von Anwendungen 135
7.4.1 Technische Aspekte und Entwicklungsframeworks 135
7.4.2 Tracking und Erfassung der Umgebung 137
7.4.3 Gestaltung der Benutzererfahrung 138
7.4.4 Performance-Optimierung 140
7.4.5 Beispiel: Interaktive VR-Historytainment-Anwendung 141
7.4.6 Beispiel: Visualisierung von Flut-Ereignissen mittels VR 143
7.5 Aktuelle Marktübersicht 146
7.5.1 Virtual Reality 146
7.5.2 Augmented Reality 147
7.5.3 Mixed Reality 147
7.5.4 Spatial Computing 147
7.6 Was bringt die Zukunft? 148
7.7 Literatur 151
8 Visualisierung und Manipulation 153
8.1 Stichproben mit systematischem Fehler 154
8.2 Auswirkungen der Wahl des Lokationsmaßes 155
8.3 Manipulation mit Diagrammen 156
8.4 Manipulation mittels Piktogramme 159
8.5 Manipulation mit Karten 161
8.6 Manipulation mittels Bildbearbeitung 162
8.7 Anmerkungen 163
8.8 Weiterführende Literatur 165
9 Chatbots in der Datenvisualisierung 167
9.1 KI-gesteuerte virtuelle Assistenten 167
9.2 Bildgeneratoren (Text-to-Image-Generatoren) 169
9.3 Weiterführende Literatur 171
Index 173