Veranstaltungsprogramm

Die dreidimensionale Erfassung und digitale Dokumentation frühmittelalterlicher Inschriften-, Skulptur- und Kulturobjekte eröffnet neue Perspektiven für Forschung, Vermittlung und Erhaltung. Am Beispiel der irischen und schottischen Ogham-Steine, der Govan-Artefakte in Glasgow sowie der irischen Holy Wells werden unterschiedliche Aufnahmemethoden vorgestellt und verglichen – von citizen-science-basierten Structure-from-Motion-Erfassungen (z. B. mit der KIRI-Engine-App auf dem Smartphone) über klassische Photogrammetrie bis hin zu hochauflösenden Streifenlichtprojektionsscans professioneller Projekte wie Ogham in 3D und OG(H)AM. Ergänzend werden 3D-Modelle aus öffentlichen Plattformen (z. B. Sketchfab) sowie von Citizen Scientists systematisch dokumentierte Holy Wells einbezogen, die das Potenzial partizipativer Datenerhebung verdeutlichen.

Im Zentrum steht die Frage, wie diese heterogenen 3D-Modelle – mit unterschiedlichen Sensoriken, Granularitäten und Repositorien – als FAIR Digital Objects (FDOs) beschrieben, identifiziert und in ein föderiertes semantisches Wissensökosystem eingebunden werden können. Vorgestellt werden Metadaten- und Provenienzmodelle auf Basis von RDF/PROV-O und des Object Core Metadata Profile (OCMDP), die technische Erfassungsparameter (Methode, Auflösung, Software), Qualität und Bearbeitung, rechtliche Rahmenbedingungen (Lizenz, Rechte) sowie räumliche und kulturelle Kontextinformationen (Ort, Toponym, Denkmalkategorie, Identifikatoren) erfassen.

Der Beitrag zeigt, wie sich aus verteilten Quellen – etwa Sketchfab, Wikidata/Wikibase, institutionellen Datenbanken und Triplestores – ein federated Knowledge Graph bilden lässt. Durch Ontologie-Alignment und persistente Identifikatoren werden 3D-Daten zu nachnutzbaren Forschungsobjekten, die interdisziplinär ausgewertet werden können, etwa für paläographische Analysen (z. B. Groove Analysis an Ogham- und Govan-Steinen) oder räumliche Studien zu Holy-Wells-Netzwerken und Kulturlandschaften.

Ein besonderer Fokus liegt auf Citizen Science: Freiwillige erweitern den 3D-Korpus durch smartphonebasierte SfM-Modelle erheblich. Über FAIR-konforme Metadaten, Provenienzketten und Qualitätssicherung können diese Beiträge gleichwertig in wissenschaftliche Infrastrukturen integriert werden, ohne ihre Eigenständigkeit zu verlieren.

Damit verbindet der Vortrag 3D-Erfassung, semantische Modellierung und partizipative Datenerhebung zu einem integrativen Ansatz für nachhaltiges digitales Kulturerbe – und zeigt, wie selbst heterogene 3D-Daten (Ogham, Govan, Holy Wells) interoperabel, offen und zukunftsfähig in Forschung und Vermittlung eingebunden werden können.

Ein Laborbericht aus unserem Foto-/Scan-Studio hier im Untergeschoss der Thüringer Universitäts- und Landesbibliothek. Hier fertige ich hochwertige 3d-Modelle und Objektfotos von Kulturerbeobjekten aus allen Thüringer Museen und Gedächtniseinrichtungen an.
• Schwerpunkt: Das Anfertigen der Fotos mit polarisiertem Licht für die Rekonstruktion mit Agisoft Metashape.
• Kurzer Einblick in die Nachbearbeitung und Weiterverarbeitung (Optimierung 3d-Daten in Metashape, Skalierung, Orientierung, Weboptimierung/Meshdezimierung und-Optimierung (decimate/dissolve/merge), Baking von Normal- und Occlusion-Maps)

Die 3D-Erfassung von Kulturgütern, Kunstwerken und vergänglichen Strukturen mit Smartphones eröffnet neue Perspektiven für partizipative digitale Dokumentation. Durch Structure-from-Motion-Verfahren (SfM) in mobilen Anwendungen wie der KIRI-Engine-App können Citizen Scientists Objekte ortsunabhängig und kostengünstig digitalisieren – von historischen Denkmälern über moderne Kunstwerke bis hin zu temporären Phänomenen wie Schnee- oder Holzskulpturen. Damit wird die digitale Erfassung zu einer alltagstauglichen Methode, um Objekte „zum Mitnehmen“ zu schaffen, die weit über das private Erinnerungsfoto hinausgehen.

Doch die reine Erfassung genügt nicht: Um 3D-Modelle nachhaltig nutzbar zu machen, müssen sie FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) sein. Hier setzt die SquirrelBase an – eine Wikibase-Instanz, die als semantische Metadaten- und Referenzplattform fungiert. Sie erweitert das Konzept der FAIR Digital Objects (FDOs) um eine leichtgewichtige, community-getriebene Lösung für Citizen Science und Forschung. Jedes 3D-Objekt erhält einen persistenten Identifier (Q-ID), kann mit externen Plattformen wie Sketchfab, 3DHOP, Wikidata oder OpenStreetMap verknüpft werden und wird damit Teil eines föderierten Wissensgraphen.

Die SquirrelBase speichert neben Basisinformationen (Erfassungsdatum, Methode, Software, Kamera) auch semantisch strukturierte Metadaten zu Georeferenz, Material, Objektkategorie, Urheber, Lizenz und Provenienz. Durch diese Modellierung lassen sich die 3D-Modelle maschinenlesbar beschreiben und in GIS- und LOD-Workflows integrieren – etwa über das SPARQLing Unicorn QGIS Plugin. Somit wird aus einem Smartphone-Scan ein vernetztes Forschungsobjekt, das interdisziplinär analysierbar und langfristig auffindbar ist.

Beispiele reichen von klassischen Kulturerbe-Objekten (z. B. Grenzsteine, Brunnen, Skulpturen) über urbane Kunstwerke bis hin zu ephemeren Strukturen in den Dolomiten. Gerade bei vergänglichen Objekten zeigt sich das Potenzial: Durch die Kombination von SfM-Erfassung, FAIR-Metadaten und semantischer Einbindung bleiben auch flüchtige Werke als digitale Erinnerungen erhalten und wissenschaftlich zitierbar.

Der Beitrag diskutiert zudem Herausforderungen der Datenqualität, Standardisierung und Langzeitarchivierung sowie mögliche Synergien mit Forschungsinfrastrukturen wie NFDI4Objects. Das vorgestellte Konzept zeigt, wie Low-Cost-Technologien, Open-Science-Prinzipien und semantische Modellierung zusammenwirken können, um eine nachhaltige, partizipative 3D-Dokumentation zu schaffen – offen, interoperabel und zukunftssicher.