ATMOSPHERIC DATA

ATMOSPHERIC DATA

Eine Datengetriebene AR- und VR-Visualisierung der Luftqualität

ATMOSPHERIC DATA visualisiert die unsichtbare Stickstoffdioxid-Belastung in der Luft. Die Studie durchläuft alle Schritte eines datengetriebenen Designprozesses von der Datenerhebung über die Auswertung, bis zur Darstellung mittels Augmented- und Virtual-Reality Technologien.

Entstehung:

August 2019 bis Februar 2020

Projektrahmen:

Masterthesis von Sophie Parschat und Victor-Alexander Mahn in Kooperation mit VRaktion | Burg Giebichenstein Kunsthochschule Halle

Visuelle Eindrücke aus dem Virtual-Reality-Prototyp

Die Stickstoffdioxidbelastung hat Einfluss auf unserer Gesundheit und auf das Klima. Sie ist für unsere Sinne unsichtbar und gleichzeitig alltäglich. Sie ist in der Realität verortet. Stickstoffioxidmessungen aus Halle bilden die Datengrundlage der Studie und werden auf einer Karte dargestellt.

Visuelle Eindrücke aus dem Augmented-Reality-Prototyp

Der räumliche Bezug bietet sich an, um sowohl im geschlossenen virtuellen Raum (Virtual-Reality), als auch im virtuell erweiterten Raum (Augmented-Reality) Messdaten sichtbar zu machen. Mit einer gemeinsamen Gestaltungssprache werden die verschiedenen räumlichen Möglichkeiten der beiden Medien erforscht.

Visualisierung der NO2 Konzentration

Die unsichtbare Konzentration von NO2 wird mittels dynamischer Partikel sichtbar gemacht. Die Dichte der Partikel spiegelt die Stickstoffdioxidkonzentration in der Luft wieder.

Wechsel zwischen vergleichbarer NO2-Messbox und erlebbarem NO2-Wetterphänomen

Die Partikel werden durch eine Interaktion innerhalb von Messboxen vergleichbar oder als raumgreifendes Wetterphänomen wahrnehmbar.

NO2-Messungen in der App und auf eine Karte übertragen

Der Datensatz für die Studie wurde mittels eines prototypischen Sensors zur mobilen Stickstoffmessung in Halle gesammelt und in eine Datenbank übertragen.

Vogelperspektive aus dem Virtual-Reality-Prototyp

Zukünftig könnten mithilfe einer solchen Visualisierung hohe Belastungen in Echtzeit erkannt und Pendlerströme gelenkt werden. Es könnten gefährliche Spitzen in der Stickstoffdioxidbelastung analysiert und abgewendet werden.