Forschung

Exzellente und relevante Forschung ist ein Kernelement des Institutsauftrags. Die Geoinformatik als interdisziplinäres Gebiet integriert Methoden und Ansätze aus verschiedenen Bereichen, was sich in der Vielfalt der Forschungsaktivitäten am ifgi widerspiegelt. Das Institut koordiniert und beteiligt sich an einer Vielzahl von Forschungsprojekten und beherbergt mehrere Forschungsgruppen, die sich mit zentralen Fragen der Geoinformatik beschäftigen. Auf den folgenden Seiten finden Sie weitere Informationen zu unseren forschungsbezogenen Aktivitäten.

Selected Publications

Rademaker A, Koukouraki E, Pondi, B (2026) QFlowCrate: A QGIS Plugin for Workflow Documentation and Provenance Capture to Enhance Geoscientific Reproducibility. Journal of Open Research Software, 14: 44. DOI: https://doi.org/10.5334/jors.704

Koukouraki, E., Ajay, A., Abubakar, A., & Eid, Y. (2026, May 18). Introducing the VISQAM Dataset: Toward Automated Map Interpretation. The 1st International Conference on Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI 2026), Ghent, Belgium. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.20273245

Koukouraki, Eftychia; Kray, Christian (2026). A systematic approach for assessing the importance of visual differences in reproduced maps. In: Cartography and Geographic Information Science, 53(3), 304-319. DOI: 10.1080/15230406.2024.2409920

Witte, V., Schwering, A., Frischemeier, D., Wieczorek, L., Mehren, R. (2026). Data Driven Mobility Transition: Enhancing Data Literacy and Self-efficacy Through a Transdisciplinary Project Week in Secondary Education In: Journal of Statistics and Data Science Education 1-16. DOI:10.1080/26939169.2025.2593295

Park Y; Krukar J; Brösamle M; Gero J; Hölscher C (2026). Interpreting Architectural Drawings: The Role of Gaze and Gestures in Cognitive Offloading. In: Applied Cognitive Psychology, 40(1), e70127. DOI: 10.1002/acp.70127

Pielage, Leon; Hätscher, Ole; Back, Mitja; Marschall, Bernhard; Risse, Benjamin (2026). Dynamic Personality Adaptation in Large Language Models via State Machines. arXiv:2602.22157. DOI: 10.48550/arXiv.2602.22157

Witte, V.; Schwering, A.; Frischemeier, D. (2026). Data collection as a catalyst for data literacy: A concept for building Smart City gadgets at school. In: Lisa Birk, Gerrit Loth, Luca Jotzo, Karin Binder and Daniel Frischemeier (Hrsg.), Proceedings of the IASE 2025 Satellite Conference - Statistics and Data Science Education in STEAM. Münster: i6doc, 1-8. DOI: 10.52041/iase25.108