Vom Prompt zum Plan mit GenAI: Fotorealistische, synthetische Luftbilder im GIS als neues Werkzeug für Stadt- und Landschaftsplanung

Staab, Jeroen (2026) Vom Prompt zum Plan mit GenAI: Fotorealistische, synthetische Luftbilder im GIS als neues Werkzeug für Stadt- und Landschaftsplanung. EVERYBODY PLANS ... SOMETIMES. Cherish Heritage, Plan Now, Create a Better Future! Proceedings of REAL CORP 2026, 31st International Conference on Urban Development, Regional Planning and Information Society. pp. 1047-1056. ISSN 2521-3938

Text (Vom Prompt zum Plan mit GenAI: Fotorealistische, synthetische Luftbilder im GIS als neues Werkzeug für Stadt- und Landschaftsplanung) CORP2026_149.pdf - Published Version Download (1MB)

Abstract

Viele Planungsprozesse hängen von visuellen Darstellungen ab, insbesondere in frühen Entwurfs- und Beteiligungsphasen. Doch statt illustrativer Entwürfe und schneller, iterativer Abstimmungen wird der planerische Workflow häufig durch zeit- und ressourcenaufwändige Zeichnungen, Renderings und 3D-Visualisierungen ausgebremst. Diese detaillierten Darstellungsformen sind notwendig, um komplexe räumliche Zusammenhänge nachvollziehbar zu machen. Jedoch fehlt insbesondere für die Variantenentwicklung ein Zwischentyp visueller Darstellung, der sowohl binnen kurzer Zeit erzeugbar ist, als auch ausreichend realitätsnah den Raum abbildet. Kann generative KI in diese Lücke hineinwirken? In den letzten Jahren haben sich insbesondere Diffusionsmodelle als leistungsfähige Methode der Bildsynthese etabliert. Sie bilden auch die Grundlage moderner multimodaler Modelle wie Google’s Gemini oder der Flux-Modelle des deutschen KI-Startups Black Forest Labs. Diese verarbeiten Text- und Bildinformationen gemeinsam, integrieren sogenannte Thinking-Prozesse und verknüpfen semantische mit visuellen Steuerungssignalen, wodurch sie komplexe räumliche Transformationen konsistent erzeugen können. In der Anwendung sind diese Systeme zwar nicht auf die Rekonstruktion realer Messdaten ausgelegt, können jedoch visuell plausible, kontextbezogene Szenen erzeugen. In der hier vorgestellten Anwendung wurden die genannten Modelle direkt in QGIS eingebunden. Ausgangspunkt ist stets ein realer Geodatensatz (z. B. Luftbild, optional mit Vektordaten annotiert), der durch eine Kombination aus Bild-zu-Bild-Transformation und textbasierten Prompts in natürlicher Sprache modifiziert wird. Die georeferenzierten Outputs ermöglichen es, innerhalb weniger Sekunden fotorealistische Varianten oder Szenarien zu erzeugen, als Vorher-/Nachher-Ansichten gegenüberzustellen oder im größeren räumlichen Kontext zu betrachten, um zu prüfen, ob sich die Planung stimmig in die Eigenart der näheren Umgebung einfügt. Für die Planungspraxis zeigt sich damit, dass ins GIS integrierte, bildergenerierende KI es erlaubt, prototypische Konzepte schnell und kosteneffizient in hypothetische Varianten zu überführen – etwa indem geplante Strukturen ergänzt, Landschaftselemente verändert oder potenzielle Ereignisse visualisiert werden. Damit entsteht ein neuer Typ synthetischer, fernerkundungsähnlicher Darstellung, der zwischen kartographischer Abstraktion und professioneller, fotorealistischer Visualisierung liegt.

Item Type:	Article
Uncontrolled Keywords:	Planungsvisualisierung, Variantenentwicklung, Entwurfsprozess, Generative KI, QGIS
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases
Depositing User:	REAL CORP Administrator
Date Deposited:	05 Apr 2026 16:01
Last Modified:	05 Apr 2026 16:01
URI:	http://repository.corp.at/id/eprint/1312

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