Kurzfassung
Nehmen Menschen unerwartet Erschütterungen wahr, wollen sie rasch Auskunft über die Natur und Reichweite der Quelle sowie mögliche Gefährdungen und Schäden. Beschränkt auf das Erdbebengebiet des südlichen Wiener Beckens tragen die Daten des Macroseismic Sensor (MSS) Netzes und deren Nahe-Echtzeit Visualisierung im Internet zur raschen Beantwortung dieser Fragen bei. Die aktuelle seismische Aktivität an den einzelnen Stationen kann auf der MSS-Homepage über Symbole auf einer Karte und ausgewählte Zeitreihen mitverfolgt werden. Möglicherweise fühlbare seismische Ereignisse werden als solche erkannt und archiviert. Unterschiedliche Visualisierungen sind innerhalb einer Minute verfügbar und unterstützen die Klassifizierung dieser Ereignisse als Erdbeben, Steinbruchsprengung oder zufälliges, raumzeitliches Zusammentreffen lokaler Erschütterungen. Der Zusammenhang zwischen den Daten des MSS-Netzes und makroseismisch, auf der Basis von Wahrnehmungsberichten ermittelten Intensitäten (EMS-98) stellt ein zentrales Thema des Projektes dar. Die Messdaten der Bebenserie im südlichen Wiener Becken im Frühjahr 2021 erweitern und festigen diesen Zusammenhang. Weiter modellieren wir die Abhängigkeit von seismischen Amplituden und Laufzeiten von der Entfernung zum Erdbebenherd, lokalisieren Erdbeben auf der Basis dieser Beziehungen und berechnen als Quellstärke die Magnitude MSS_M. Letztere ist mit der Magnitude ML des Österreichischen Erdbebendienstes an der ZAMG hoch korreliert. Die Lokalisierungen über Laufzeiten sind hinsichtlich ihrer Genauigkeit vergleichbar mit den Lokalisierungen durch die ZAMG. Messdaten und Magnituden von Steinbruchsprengungen haben sowohl bei Anrainer*innen als auch Steinbruchbetreibern Beachtung gefunden. Schwinggeschwindigkeiten an Gebäuden interessieren besonders deren Bewohner*innen, die Kenntnis der Magnitude unterstützt den Steinbruchbetreiber bei der Optimierung eines Sprengschemas hinsichtlich Erschütterungen.

Abstract
People sensing unexpected ground shaking want swift information about the nature of the source, the extent of the shaking, and about potential damage and hazards. A low-cost seismic sensor network, the Macroseismic Sensor (MSS) network has been established in the southern Vienna basin area with the objective to meet this demand. Network data and near-realtime visualizations accessible in the internet provide a quick response to people left curious or insecure by the ground shaking. The actual ground motions at MSS stations are visualized by station markers on a map, and the ground velocity time series recorded at selected MSS stations from the past 10 minutes may be displayed. Seismic events (e.g. earthquakes or quarry blasts) actually or possibly felt in the area of the MSS network are detected and the relevant data is archived. Different modes of visualization of these events are available within one minute and support the classification of the event as an earthquake, a quarry blast or as a random coincidence of very local disturbances. The relationship between MSS data and macroseismic intensities (EMS-98) derived from reports about felt ground motions and their effects poses a central scientific goal of the MSS project. An exceptionally dense and strong earthquake series occurred in the southern Vienna basin during spring of 2021. This data consolidated and extended the above mentioned relationship significantly. We also modelled the dependence of seismic amplitudes and travel times on hypocentral distances and localized earthquakes in the spring 2021 series, implementing these models. An additional outcome of the localizations based on amplitudes is the magnitude MSS_M, which is linearly dependent on and highly correlated with ML, the local magnitude determined by the Seismological Service of Austria at ZAMG. The localization accuracy using the MSS travel time data is at the level of the ZAMG localizations. Quarry operators as well as residents in buildings near a quarry developed interest in the MSS project, where the seismic load on their buildings is most relevant for the nearby residents. Quarry operators use the magnitude MSS_M to optimize the blasting pattern with regards to seismic emissions.

Kurzfassung
Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, Daten zu visualisieren, während es nur wenige Methoden gibt, die Auswirkungen unterschiedlicher Visualisierungen auf den Entscheidungsprozess zu messen. Am weitesten verbreitet ist dabei die Messung von Effizienz und Effektivität, allerdings lassen diese beiden Kennzahlen viel Erklärungsspielraum im Hinblick auf die bestmögliche Gestaltung und den optimalen Einsatz von Visualisierungen offen. Eine vielversprechende Methode, diesen Erklärungsspielraum deutlich zu verringern, stellt Eye Tracking dar. Eye Tracking ermöglicht es, Daten über Augenbewegungen während dem Lesen bzw. dem Verarbeiten der dargestellten Informationen zu sammeln und zeigt an, welche Informationen in welcher Reihenfolge als Input für Entscheidungsprozesse herangezogen werden. Die Technologie ermöglicht tiefe Einblicke sowie verbesserte Analysemöglichkeiten und kann dabei nicht nur in einer Laborumgebung, sondern auch in situ eingesetzt werden.

Abstract
There exists a bundle of visualization options for decision-making purposes, however, there is a lack of evaluation methods. Eye tracking is said to be a promising approach in this context, as it allows going beyond traditional task time and task accuracy measures. Eye tracking supports the data collection on the scanning behavior of the participant and therefore indicates which information is used as an input for decision-making processes. Understanding differences in sequential strategies between various design alternatives and users with different backgrounds is valuable for improving designs and at the same time helps in maximizing decision-making outcome. Testing can take place in a laboratory, however, it can also be used in close to normal decision-making situations (e.g. on the computer screen in the decision-makers office, or on the shop floor of a production site).

Kurzfassung
Die österreichische digitale Katastralmappe (DKM) entstand durch Digitalisieren der analogen Katastralmappe zwischen 1987 und 2003. Im Zuge der Digitalisierung wurde die Qualität zwar verbessert, trotzdem entspricht die lokale Genauigkeit der DKM jener der analogen Katastralmappe. Die Genauigkeit der Punkte variiert von wenigen Zentimetern bei numerischen Aufnahmen bis hin zu mehreren Metern im unwegsamen Gelände. Diese Unterschiede sind in der maßstabsfreien Darstellung der DKM für Laien nur schwer erkennbar. Das Ziel dieser Arbeit war, eine Methode zum Visualisieren der Qualität von Grenzlinien zu entwickeln und zu testen. Dann wäre die DKM für Laien und Experten einfacher zu interpretieren. Erreicht wurde die Visualisierung durch neue Linientypen und einen seitlichen Versatz der Linien. Die Methode wurde auf ein Mappenblatt der DKM angewendet. Das umgestaltete Mappenblatt und das Originalmappenblatt wurden 25 Experten und 25 Laien gemeinsam mit einem Fragebogen zur Katasterqualität vorgelegt. Das Ergebnis der Befragung zeigt, dass 90% aller Befragten diese Art der Darstellung sinnvoll finden. Deshalb sind weitere Untersuchungen zur Visualisierung der Katasterqualität zu empfehlen.

Abstract
The Austrian digital cadastral map (DKM) was created by digitizing the analogue cadastral map between 1987 and 2003. The quality got improved during the digitizing task, but still its local accuracy corresponds to that of the analogue cadastral map. The positional quality varies between a few centimetres where defined numerically and several meters in difficult terrain. These differences are difficult to detect for laypeople in the scale-free representation of the DKM. Goal of this work was to develop and test a method to visualize the quality of boundary lines. Then, the DKM would be easier to interpret for experts and laypersons. The visualization was achieved by new line types and a lateral offset. The method was applied to one sheet of the DKM. The redesigned and the original sheet were presented to 25 experts and to 25 laypersons together with a questionnaire on cadastral quality. The result of the interviews showed that 90% of the respondents consider this kind of representation useful. Therefore, further analysis on the visualization of the cadastral quality is recommended.

Kurzfassung
Ausgehend von kartographiehistorischen Darlegungen und wissenschaftstheoretischen Überlegungen wird versucht, anhand einiger Beispiele den integrativen Charakter der Geodatenvisualisierung zu beleuchten. Dabei spielen Datenerfassung, -prozessierung und -analyse ebenso eine Rolle wie eine optimierte nutzergerechte Darstellung. Die vorgestellten Anwendungsprojekte reichen von TLS-basierten unterirdischen 3D-Kartierungen in den Alpen bis zu multitemporalen dreidimensionalen Auswertungen von satellitenbasierten Gletscheraufnahmen für die Hochgebirge Zentralasiens.

Abstract
Taking statements about the early history of cartography and epistemological reflections as an outset, the author tries to illuminate the integrative character of geodata visualization giving some exemplary cases. They show the role of data acquisition, data processing and data analysis and, first of all, a user-friendly visualisation. The presented application projects reach from TLS-based subterraneous 3D mapping in the Alps to multitemporal three-dimensional analyses of spaceborne glacier imagery for the high-mountain ranges of Central Asia.

Kurzfassung
Aufgrund der Vielfalt an potentiellen klinischen Anwendungsgebieten ist die Segmentierung medizinischer, volumetrischer Datensätze ein wichtiges Forschungsgebiet. Um klinische Relevanz und praktische Akzeptanz unter Radiologen und Ärzten zu erreichen, müssen generische, interaktive 3D Segmentierungsalgorithmen einfach zu bedienen und akkurat sein.Weiters ist ständiges und in Echtzeit dargestelltes Feedback für den Benutzer essenziell. In dieser Arbeit präsentieren wir einen neuartigen 3D-Segmentierungsansatz der mithilfe moderner 3D Grafikkarten Benutzerinteraktion, Segmentierung und volumetrische Visualisierung in ein gemeinsames Rahmenwerk integriert. Dies ist ein Beispiel für das Zusammenwirken von Computer Grafik und Computer Vision in einem Gebiet, das auch als Visual Computing bezeichnet wird. Direkte 2D und 3D Interaktion mit großen, volumetrischen Datensätzen wird mit einem Segmentierungsalgorithmus kombiniert, der als konvexes Energieminimierungsproblem definiert ist. Dieses global optimale Segmentierungsresultat und dessen Ausbreitung und Entwicklung während des Minimierungsprozesses wird kontinuierlich über eine hardware-beschleunigte Volume-Rendering-Engine visualisiert. Durch die integrierte Implementierung dieser Komponenten auf der Grafikkarte erhält man ein interaktives Echtzeit 3D Segmentierungssystem, welches Benutzerinteraktion auf das Nötigste reduziert. Die Einsatzfähigkeit des Systems zur Lösung praktischer Segmentierungsaufgaben wird anhand quantitativer und qualitativer Auswertungen gezeigt.

Abstract
Segmentation of medical volume data sets (i.e., partitioning images into a set of disjoint regions representing different semantic objects) is an important research topic due to its large number of potential clinical applications. In order to get accepted by physicians and radiologists a generic, interactive 3D segmentation algorithm has to be simple-to-use, accurate, and show immediate feedback to the user. In this work we present a novel 3D segmentation paradigm that effectively combines interaction, segmentation and volumetric visualization in a single framework integrated on a modern graphics processing unit (GPU). This is an example of the fruitful combination of computer graphics and computer vision, a field nowadays called visual computing. Direct interaction with a large volumetric data set using 2D and 3D painting elements is combined with a segmentation algorithm formulated as a convex energy minimization. This globally optimal segmentation result and its evolution over time is continuously visualized by means of a hardware accelerated volume rendering along with the original data. By implementing all of these components on a GPU, a highly responsive interactive 3D segmentation system requiring minimal user interaction is achieved. We demonstrate quantitative and qualitative results of our novel approach on liver and liver tumor segmentation data where a manual ground truth is available.