Diese Arbeit stellt ein Framework und einen Arbeitsablauf zur automatischen Vorbereitung von Daten und Bildern vor, um die Verwendung von hochauflösenden Bildern für die Inspektion von Minenschächten zu ermöglichen. Der Fokus der Arbeit liegt dabei auf dem Prozess von der Bildregistrierung bis zur Visualisierung von Bilddaten mit den Dimensionen von 10^6 x 10^5 Pixeln. Phasenkorrelation, Non-Rigid-Registration und Homographie werden als Konzepte der Bildregistrierung vorgestellt. Die Arbeit befasst sich mit der Eignung unterschiedlicher Web-Mapping Bibliotheken für die Entwicklung eines Visualisierungswerkzeuges für tiefe Schächte. Besondere Aufmerksamkeit liegt auf der Handhabung großer Datenmengen, die sich aus der Forderung nach einer hohen Bildqualität mit einer Auflösung von 1 Pixel pro Millimeter für 2,5 x 10^4 m^2 ergibt. Leaflet, eine JavaScript Bibliothek, wird für die Entwicklung eines Mapping-Tools verwendet. GDAL wird für die generische Erzeugung eines Kachel-Layers aus hochauflösenden Bildern verwendet. Dieser Layer dient als Eingabe für die Mapping-Anwendung. JSON wird als Datenaustauschformat verwendet und die JSON-Dateien beinhalten Metadaten, die mit den Tag-Darstellungen im hochauflösenden Bild verknüpft sind. Um die Konsistenz bei der Verknüpfung von Metadaten mit Pixel-Koordinaten zu gewährleisten wird ein Beispiel für die Verwendung eines gemeinsamen Koordinatenreferenzsystems vorgeschlagen. Abschließend wird die Funktionalität der Mapping-Anwendung vorgestellt und das Framework getestet.