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Dreidimensionale Visualisierung und Validierung georeferenzierter Daten zur Handhabung komplexer CityGML-Modelle

Abstract: 

In diesem Projekt geht es um die Notwendigkeit und erste Möglichkeiten eines durchgreifenden Qualitätsmanagement für kommunale, regionale und überregionale 3D-Stadtmodelle. Es werden in der Ruhrgebiets-Region vorhandene Strukturen, Daten und Potentiale gemeinsam eingesetzt und in einer digitalen Geodatenbasis mithilfe der Beschreibungssprache CityGML für dreidimensionale Stadtmodelle bereitgestellt. Teilaspekte sind neue Methoden zur dreidimensionalen Visualisierung extrem umfangreicher Datensätze und die Validierung dieser über ein neuartiges Konzept, beruhend auf attributierten Graphgrammatiken.

Beschreibung: 

In den letzten Jahren wurden 3D-Stadt- bzw. Projektmodelle meist nur als rein graphische oder geometrische Modelle aufgebaut. Dabei wurden semantische und topologische Aspekte meist ganz vernachlässigt. Um die multifunktionale Nutzbarkeit und damit die Nachhaltigkeit der Datenbestände zu gewährleisten entstand zunehmend der Bedarf an 3D-Stadtmodellen. Die dritte Dimension, um welche die Stadtmodelle hierbei erweitert werden, bietet vielfältige Nutzungsmöglichkeiten für z. T. anspruchsvolle analytische Aufgaben und thematische Abfragen in der Stadtplanung, im Katastrophenmanagement, in der Wirtschaftsförderung oder im Tourismus.

Das realisierte Visualisierungssystem nutzt das Potential aktueller Grafikkarten und ermöglicht damit auch die Visualisierung großer Datenmengen. Neben der fotorealistischen Darstellung der 3D-Modelle wird zudem eine intuitive Navigation innerhalb der Szene ermöglicht.

Im Mittelpunkt des Projekts stehen jedoch erste Möglichkeiten eines durchgreifenden Qualitätsmanagements der bereits vorhandenen Daten, verbunden mit einer automatischen Validierung und Fehlerkorrektur von CityGML-Daten. Bedingt durch die Mechanismen zur Generierung von CityGML können in den Daten unterschiedliche Ausprägungen von Fehlern auftreten. Vorhandene CityGML-Modelle werden auf potentielle Fehler untersucht, diese markiert und (semi-) automatisch korrigiert. Unterschiedliche Fehlertypen können so separiert, klassifiziert und schematisiert werden.

Bearbeiter: 
Status: 
Aktiv
Kooperation: 

ruhr3D (Kooperation „3D Ruhrgebiet“)

Interne Veröffentlichungen: 

Diplomarbeiten

  • Kontextbezogene 3D-Visualisierung räumlicher Strukturdaten auf mobilen Endgeräten, Patrick Strootmann, 2010
  • Detektion und Korrektur von Fehlern in CityGML-Daten unter Beachtung geotopologischer Vorgaben, Dennis Endt, 2009