Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken für kommunale Anwendungen. Rico Richter 8. Oktober 2016 Workshop 3D-Stadtmodelle
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- Silvia Schumacher
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1 Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken für kommunale Anwendungen Rico Richter 8. Oktober 2016 Workshop 3D-Stadtmodelle
2 Hintergrund Hasso-Plattner-Institut (HPI): Fachgebiet Computergrafische Systeme von Prof. Dr. Jürgen Döllner Systeme und Technologien für die Visualisierung und das Echtzeit-Rendering komplexer, virtueller 3D-Welten Entwicklung von Algorithmen für die Verarbeitung raumbezogener Informationen IT-Lösungen für die Verwaltung, Prozessierung, Analyse und Visualisierung von großen und dichten 3D-Punktwolken Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 2
3 Agenda 3D-Punktwolken in der Praxis Herausforderungen Bereitstellung & Visualisierung Klassifizierung & Veränderungsanalyse Anwendungen Fazit Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 3
4 Beispiele
5 3D-Punktwolken Airborne LiDAR Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 5
6 3D-Punktwolken Dense Image Matching Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 6
7 3D-Punktwolken Mobile Mapping (LiDAR) Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 7
8 3D-Punktwolken Mobile Mapping (LiDAR) Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 8
9 Herausforderungen
10 3D-Punktwolken als BIG DATA Datenerfassung wird regelmäßig (z.b. jährlich), flächendeckend und hochauflösend für Städte, Metropolregionen und Länder durchgeführt Anwendungen, Systeme und Workflows werden mit dichten und redundanten 3D-Punktwolken konfrontiert Verfügbarkeit, Genauigkeit, Dichte und Massivität der 3D-Punktwolken werden in den kommenden Jahren zunehmen Datensatz Gebiet Dichte #Punkte Berlin (Image Matching) 890 km² 100 Punkte/m² 80 Milliarden Baden-Württemberg (Image Matching) km² 25 Punkte/m² 900 Milliarden Alte Burg (Terrestrial Laser Scanning) m² Punkte/m² 5 Milliarden Bahntrasse (Mobile Mapping) 80 km 11 Millionen Punkte/km 880 Millionen Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 10
11 3D-Punktwolken Herausforderungen 1. Bereitstellung, Verfügbarkeit und Visualisierung Direkte Bereitstellung ohne 3D-Modelle abzuleiten Interaktive Visualisierung und Exploration für viele Nutzer Unterstützung für verschiedene Hardware-Plattformen (z.b. Mobilgeräte, Desktop, Web) 2. Effiziente Verarbeitung und Analyse auf Basis von 3D-Punktwolken Veränderungsanalyse, Fortführung und Updates Monitoring basierend auf 3D-Punktwolken Ableitung von Objekten und Oberflächenkategorien 3. Skalierbare und leistungsfähige Systeme für die Speicherung und das Management von 3D-Punktwolken, um einen effizienten Zugriff auf die Daten zu ermöglichen Heterogene Eingangsdaten Homogenes Datenmodell Datenbanken für 3D-Punktwolken Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 11
12 Visualisierung
13 Visualisierung von 3D-Punktwolken Web-Viewer für 3D-Punktwolken Keine Größenbeschränkung Limit ist der verfügbare Speicher. Demo: Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 13
14 Klassifizierung
15 3D-Punktwolken Klassifizierung Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 15
16 3D-Punktwolken Klassifizierung Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 16
17 3D-Punktwolken Klassifizierung Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 17
18 Klassifizierung Mobile Mapping Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 18
19 Klassifizierung Mobile Mapping Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 19
20 Veränderungsanalyse
21 Veränderungsanalyse Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 21
22 Veränderungsanalyse Abgleich von Bestandsdaten mit neu erfassten Daten Veränderungsanalyse für: Gelände, Vegetation, Bebauung; Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 22
23 Veränderungsanalyse Hurrikan ) Houston 2006 & Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 23
24 Anwendungen
25 Fortführung von 3D-Stadtmodellen Zielstellung: Auffinden von neuen, abgerissenen und veränderten Bauwerken Effiziente Aktualisierung der Bestandsdaten Kennzahlen: 890 km² Stadtgebiet 120 TB Erfassungsdaten Gebäude Datengrundlage: 3D-Punktwolke Punkte/m², 5 Mrd. Punkte 3D-Punktwolke Punkte/m² 80 Mrd. Punkte Grundrisse aus ALK Neu Abgerissen Verändert Das Berliner 3D-Stadtmodell wurde durch den Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE) gefördert Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 25
26 Fortführung von 3D-Stadtmodellen Neu Abgerissen Verändert Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 26
27 Evaluation Gebäudegeometrie Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 27
28 Ableitung von Geländemodellen Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 28
29 Ableitung eines flächendeckenden Baumkatasters 3D-Punktwolken können für die Ableitung von Baumstandorten verwendet werden Automatisierte Evaluierung und Erstellung eines Baumkatasters Ermittlung wichtiger Kenngrößen wie z.b. Baumhöhen, Kronendurchmesser und Baumdichteverteilung Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 29
30 Ableitung eines flächendeckenden Baumkatasters Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 30
31 Beispiel Vegetationsanalyse Berlin Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 31
32 Beispiel Vegetationsanalyse Berlin Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 32
33 Fazit
34 Fazit Aktuelle Situation Flächendeckende Verfügbarkeit von 3D-Punktwolken (z.b. über Landesvermessungsämter) Regelmäßige Befliegungen (z.b. alle 2-3 Jahre) Hohe Datendichte und Datenqualität Mobile Mapping für die Erfassung des Straßenraumes IT-Systeme und Anwendungen werden mit Daten einer ubiquitäre Erfassung konfrontiert, die ein kontinuierliches, redundantes und flächendeckendes Abbild der Realität darstellen. Nutzen für kommunalen Aufgaben und Anwendungen Bereitstellung von skalierbare IT-Lösungen für die Analyse und Visualisierung Keine Größenbeschränkung für die Eingabedaten Automatisierung von zeitaufwendigen und kostenintensiven (manuellen) Prozessen Kontinuierliche Fortführung von Datenbeständen Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 34
35 Kontakt Rico Richter Web: Hasso-Plattner-Institut: Point Cloud Technology: Praktischer Nutzen und Potenziale von Punktwolken Copyright 2016 Rico Richter / Hasso Plattner Institute. All rights reserved. 35
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