Wir stellen eine Lösung für große Skalen von Augmented Reality im Außenbereich vor, indem wir Kamerasbilder mit texturierten Digitalen Geländemodellen (DEMs) registrieren. Um die inhärenten Unterschiede im Erscheinungsbild zwischen realen Bildern und DEMs zu berücksichtigen, trainieren wir einen cross-domain Feature-Descriptor mithilfe von Structure-from-Motion-(SFM)-Rekonstruktionen, um Trainingsdaten zu generieren. Unser Verfahren läuft effizient auf mobilen Geräten und übertrifft bestehende, lernbasierte sowie handgestaltete Feature-Descriptor für diese Aufgabe.