​​Kann KI bei der Erstellung eigener Grundkarten unterstützen?​ 

Ob Navigationsanwendung, Webkarte oder Dashboard: Grundkarten bilden die visuelle Grundlage nahezu jeder GIS-Anwendung. Sie liefern Orientierung, schaffen Kontext für Fachinformationen und prägen maßgeblich den ersten Eindruck einer Karte. Während Raster-Grundkarten bereits fertig gerenderte Kartenbilder bereitstellen und damit nur eingeschränkt anpassbar sind, enthalten Vektor-Grundkarten die zugrunde liegenden Geometrien und Darstellungsregeln. Dadurch können Farben, Symbole, Beschriftungen und weitere kartographische Elemente individuell angepasst werden. Diese Flexibilität macht Vektor-Grundkarten zur idealen Grundlage für die Entwicklung eigener Kartenstile. In ArcGIS Online und ArcGIS Enterprise steht dafür der Vector Tile Style Editor (VTSE) zur Verfügung. 

Doch genau diese Freiheit bringt auch Herausforderungen mit sich. Je individueller ein Kartenstil werden soll, desto mehr Entscheidungen müssen getroffen werden: Welche Farben harmonieren miteinander? Welche Objekte sollen hervorgehoben oder zurückgenommen werden? Wie lassen sich Lesbarkeit, Kontraste und ein konsistentes Design über alle Maßstäbe hinweg sicherstellen? Hier stellt sich die Frage, ob KI-gestützte Werkzeuge diesen Prozess unterstützen und beschleunigen können. 

Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im GIS-Kontext konzentriert sich aktuell stark auf den Einsatz von Geospatial AI für raumbezogene Analysen und die Nutzung von AI Assistants in den ArcGIS-Produkten. Zu diesen Themen wird bereits viel und umfassend berichtet. Weniger umfassend scheint die Berichterstattung zum Einsatz von einfachen KI-gestützten Chat-Assistenten bei der täglichen Arbeit mit ArcGIS-Produkten und insbesondere bei der Erstellung und Anpassung eigener Grundkarten mit dem Vector Tile Style Editor zu sein.  

Mit meinem Hintergrund in GIS- und Kartographie zähle ich nicht zur Zielgruppe klassischer KI-Expertinnen und -Experten. Gerade deshalb war es spannend zu erfahren, wie die Kombination aus kartographischem Wissen und moderner KI-Unterstützung zu anschaulichen Grundkarten führen kann. Das Ziel war nicht, die komplette Grundkarte von der KI erstellen zu lassen, sondern herauszufinden, wie weit sich der Weg von der Idee bis zum fertigen Kartenstil durch KI-Unterstützung beschleunigen und vereinfachen lässt. 

Und siehe da: Die Ergebnisse im Bild zeigen drei unterschiedliche Kartenstile, die alle auf der ArcGIS- Grundkarte „Hellgrauer Hintergrund“ basieren, jedoch durch verschiedene Farbschemata, Symbolgrößen, Beschriftungen und Muster gestaltet sind. Und das (fast) ausschließlich mit KI. 

Wie bin ich vorgegangen? 

Ausgangspunkt: Vector Tile Style Editor 

Mit Hilfe des Vector Tile Style Editors können einfach grafische Anpassung von Vektorkachel-Grundkarten durchgeführt werden, ohne den zugrunde liegenden Code manuell bearbeiten zu müssen. Dabei können Farben, Linien, Flächen, Beschriftungen, Symbole und die Sichtbarkeit einzelner Layer interaktiv verändert und an eigene Anforderungen angepasst werden. Die Styles werden im Hintergrund als JSON gespeichert. Darin werden die Darstellungsregeln und Eigenschaften der einzelnen Layer definiert. Aufgrund der Vielzahl an Layern und Darstellungsregeln können diese Styles sehr umfangreich und entsprechend anspruchsvoll in der Bearbeitung sein. (Zum Beispiel enthält das JSON der World Topographic Map inkl. Metadaten 35.076 Zeilen.) 

Die Anpassung einer Grundkarte kann daher, je nach Umfang und Qualitätsanspruch, sehr zeitintensiv sein. Die Auswahl und Zuordnung der richtigen Farben, Symbolgrößen oder Muster kann viele Iterationen erfordern, bis ein stimmiges kartographisches Gesamtbild entsteht. Zur Erleichterung dieser Arbeit wurde also getestet, wie stark KI bei der Erstellung eines eigenen Styles unterstützen kann. 

Arbeit mit der KI 

Für diese Aufgabe wurde der Microsoft Copilot mit der Basic-Lizenz verwendet.  

Thema und Farben der Grundkarte 

Vor der eigentlichen Arbeit sollten zunächst Überlegungen angestellt werden, welches Thema und/oder in welcher Farbpalette die Grundkarte gestaltet werden soll. Es muss nichts Finales sein. Ein erster Entwurf und Gedanke sind ausreichend. Das Design der Grundkarte entwickelt sich typischerweise iterativ weiter. Die zu verwendenden Farben können direkt als Farbwerte vorliegen oder aus einem Bild abgegriffen werden. Für meine Grundkarten habe ich der KI Bilder bereitgestellt, die entweder die HEX-Farbwerte enthielten oder generische Bilder, wie das unten eingebundene Beispiel der digitalen Stadt. Die KI hat daraus sehr zuverlässig die Farbwerte abgegriffen. 

Ablauf 

Nachdem die Frage nach den Farben geklärt ist, kann endlich mit dem KI-gestützten Gestalten der Grundkarte begonnen werden. Die folgenden Schritte erklären das Vorgehen, für das ich mich nach einigen Tests entscheiden habe.  

1. Der VTSE bietet die Möglichkeit den kompletten Style als JSON-File zu downloaden. Daher wird zunächst der Style von einer bereits bestehenden Grundkarte heruntergeladen, z.B. „Hellgrauer Hintergrund“ oder „Weltweite topographische Karte“. 
2. Neuen Chat im Microsoft Copilot öffnen, Think Deeper-Modus einstellen und komplettes JSON-File plus Bild mit Farben hochladen. 
3. Mein erster Prompt ist immer recht generisch und fokussiert sich auf die erste Zuweisung der Farben zu den Layern, z.B. kann er so aussehen: „Du bist (Kartograph, Graphic Designer, usw.) und sollst eine einzigartige Grundkarte zum Thema (Digitale Stadt, KI, usw.) erstellen. Passe das von mir hochgeladene JSON-File der World Topographic Map so an, dass es in das Farbschema des hochgeladenen Bildes fällt. Es dürfen nur die Farben aus dem Bild verwendet werden. Passe nur die Farbe und Transparenz der einzelnen Layern an, aber verändere nichts an der Layer-Struktur oder weiteren Symbolisierung. Achte darauf, dass die Kontraste zwischen den Objekten groß genug sind. Gib mir ein überarbeitetes JSON-File zum Download zurück.“
4. Das vom Chat zurückgegebene JSON-File downloaden und den gesamten Code kopieren. Danach wird dieser im VTSE eingefügt und die Karte aktualisiert. Anschließend wird eine neu gestaltete und an das gewünschte Farbschema angepasste Grundkarte angezeigt. 
5. Es wäre jetzt falsch, diese Änderungen ohne weitere Kontrolle zu übernehmen. Nach der ersten Farbzuweisung überprüfe ich jede Layer-Kategorie, wie Meere, Straßen, Gebäude, Grenzlinien, Landbedeckung, Städte usw. einzeln in jeder Zoomstufe und verfeinere diese mit händischen Anpassungen im VTSE oder über weitere Prompts mit der KI. Um die eigenen Anpassungen im VTSE der KI zu übergeben, empfiehlt es sich, das JSON immer wieder aus dem Editor herunterzuladen und im KI-Chat hochzuladen. Ein weiterer Prompt der Nachbearbeitung der Straßen kann so aussehen: „Passe das von mir erneut hochgeladene JSON-File an und betrachte als nächstes die Straßen. Die Farbe der Straßen ist in allen Zoomstufen für alle Straßentypen gleich. Passe diese aber so an, dass die Unterschiede durch unterschiedliche Transparenzen erkennbar sind. Außerdem sollen die Highways bereits ab der Zoomstufe 5 zu sehen sein.“  Diese Bearbeitung kann je nach Qualitätsanspruch mehr oder weniger zeitintensiv ausfallen, sollte jedoch kein Hindernis sein, die Grundkarte und insbesondere die von der KI vorgenommenen Änderungen sorgfältig zu prüfen. 
6. Das fertige Grundkarten-Ergebnis kann gespeichert und in die Grundkarten-Galerie der Organisation übernommen werden. 

Wo war die KI besonders hilfreich? Wo gab es eventuell Probleme? 

• Das Abgreifen von Farben aus Bildern wurde durch die KI erheblich vereinfacht. Sie verarbeitete sowohl konkrete Farbwerte wie HEX- oder RGB-Codes als auch die visuelle Stimmung (“Vibe”) eines Bildes oder Fotos und wendete dies auf die Grundkarte an. 
• Änderungen, die viele Layer auf einmal betreffen, konnten von der KI mit einem Prompt angepasst werden. 
• Die KI unterstützte bei der Erläuterung und Bereinigung von Fehlermeldungen, die in einigen Fällen im VTSE auftreten. (Auch dann, wenn die Fehler von ihr selbst stammten, z.B. Änderung der Layer-Reihenfolge… Es kam (selten) vor, dass mehr Änderungen durchgeführt wurden als im Prompt beschrieben.) 
• Je nachdem, welcher Chat-Assistent genutzt wird, eigenen sich nicht alle Tageszeiten gleichermaßen dafür, einen 36.000 Zeilen-Code durch die KI überarbeiten zu lassen. Am besten hat dies am frühen Vormittag, späten Nachmittag oder um die Mittagszeit funktioniert. 

Weiterführender Hinweis:  

Wenn der neue Grundkarten-Style auch in anderen ArcGIS-Organisationen oder Portalen zur Verfügung gestellt werden soll, dann kann das JSON kopiert und im VTSE der anderen Organisation eingefügt werden. Wenn jedoch die Symbole und Muster (Sprites) der Ausgangs-Grundkarte übernommen werden sollen und keine eigenen Symbole hochgeladen werden, dann muss vor dem Einfügen des JSON die Sprite-URL angepasst werden. Dafür muss das JSON-File geöffnet und folgende URL (hier beispielhaft) gelöscht werden:  

Anschließend muss sie durch folgende Sprite-URL ersetzt werden: 

Dieser Schritt muss durchgeführt werden, da der VTSE nach dem Speichern des eigenen Styles, die ursprüngliche Sprites-URL aus der World Basemap überschreibt. Über die vom VTSE erstellte Sprites-URL können in einem anderen Portal keine Symbole und Muster abgerufen werden. 

Fazit 

Die KI hat keine neue Grundkarte auf Knopfdruck erstellt. Sie hat mich jedoch dabei unterstützt, Designideen zu entwickeln, Farben den einzelnen Layern zuzuordnen, Transparenzen und Umrisslinien abzustimmen, passende Symbolgrößen zu finden und bestehende Grundkartenstile neu zu denken. 
Darüber hinaus erwies sie sich als hilfreiches Werkzeug bei der Analyse von JSON-Files, der Fehlerbehebung und der nachträglichen Qualitätskontrolle. Der eigentliche Mehrwert liegt nicht in der automatisierten Erstellung von Grundkarten, sondern in der Verbindung von GIS- und Kartographie-Fachwissen mit KI-gestützter Assistenz. Die Erfahrung hat gezeigt, dass KI keine Kartographie-, Design- oder GIS-Expertise ersetzt. Sie kann diese jedoch wirkungsvoll ergänzen und insbesondere Anwenderinnen und Anwender ohne KI-Spezialisierung dabei unterstützen, effizienter zu arbeiten und schneller zu überzeugenden Ergebnissen zu gelangen. Die besten Resultate entstehen letztlich im Zusammenspiel von menschlicher Fachkompetenz und KI-Unterstützung. 

Im Esri Deutschland Living Atlas of the World steht die mithilfe von KI erstellte Grundkarte Esri DE Balance zur Verfügung:  

Weiterführende Quellen: 

Grundkarten Basics – Arbeiten mit dem Vector Tile Style Editor