Punktwolken in vernetzten Workflows
Bisher werden 3D-Punktwolken meist in gesonderten Programmen aufbereitet und analysiert. Die Potsdamer Firma Point Cloud Technology ermöglicht es mit einer innovativen Softwareplattform, beliebig große Punktwolken per Browser in Echtzeit visualisieren und analysieren zu können. Daten können in verschiedenste Workflows eingebunden werden.
Was verbindet den ägyptischen Pharao Psammetich I und einen Tyrannosaurus Rex? Beide haben zu Lebzeiten nicht gedacht, dass sie einige Jahrtausende nach ihrem Tod als digitalisiertes Abbild in Form einer 3D-Punktwolke weltweite Aufmerksamkeit erlangen würden. Genau wie in diesem Jahr beim Sensationsfund der kolossalen Herrscherstatue in Kairo werden auch prähistorische Skelette nämlich erstmal digital erfasst und als Punktwolke hochgenau abgebildet, nachdem sie sorgsam ausgegraben wurden.
Die Beispiele beschreiben eine technologische Revolution. Dass 3D-Punktwolken einmal eine solche Bedeutung erfahren würden, ahnten vor 20 Jahren die wenigsten Ingenieure. Ob Erdoberfläche, Fabrikhallen, Straßenkörper, sakrale Gebäude oder prähistorische Funde: Punktwolken, die per Laserscanning oder photogrammetrischen Verfahren erzeugt werden, sind zu einer essentiellen Kategorie geworden. Als eine Art „3D-Fotografie“ stellen sie ein Abbild der Realität dar, das auf Knopfdruck erzeugt werden kann. Von der Erdoberfläche bis hin zur Marmorstatue, die Arbeit mit dem digitalen Zwilling ist heute auf dem Weg, ein branchenübergreifender Standard zu werden.
Moderne Anwendungen wie etwa rund um die Digitale Fabrik in der W Automobilindustrie gehen sogar soweit, die Punktwolke als Mittel- und Ausgangspunkt für alle Prozesse rund um die Fabrikplanung zu nutzen. Experten schätzen, dass Punktwolken zukünftig in vielen Branchen einen ähnlich wichtigen Stellenwert einnehmen werden. Doch bis dahin gilt es noch einige technische Barrieren zu überwinden.
Machine Learning & Co.
Vor allem betrifft dies den Datenumfang der Punktwolken. Er sorgt dafür, dass die Punktwolken in Datensilos „gefangen“ bleiben. Ohne Kopplung zu weiteren Systemen werden sie in einzelnen, spezialisierten Anwendungen in High-Performance- IT-Clustern verarbeitet. „Von der anderen Richtung aus betrachtet hemmen Programme wie vor allem klassische Geoinformationssysteme immer noch den Datenverarbeitungsprozess, da sie die notwendigen hocheffizienten Verarbeitungs- und Speicherfähigkeiten nicht besitzen“, so Rico Richter von der Firma Point Cloud Technology (PCT).
Das Unternehmen, ein Spin-off des Hasso-Plattner-Institutes in Potsdam, hat eine Plattform für die Auswertung, Analyse und Bereitstellung von Punktwolken entwickelt. Sie ist universell einsetzbar und verarbeitet 3D-Punktwolken jeglicher Herkunft. Besonderheit dabei ist, dass die Daten analysiert und in Echtzeit via Internettechnologie visualisiert werden können. Für den Nutzer heißt dies, dass er damit Punktwolken automatisiert auswerten kann. Es müssen keine Sekundärdaten erzeugt werden, die den Ausgangsdatensatz ausdünnen und so die Informationstiefe der Vermessungsdaten verringern. „Das volle Potential der Daten bleibt erhalten“, beschreibt Richter. Die Echtzeit Web-Visualisierung ist dabei unabhängig von der Datengröße, auch Massendaten im Terabyte-Bereich, wie sie bei Punktwolken üblich sind, lassen sich so visualisieren. So zeigt PCT auf der Homepage die gesamte Punktwolke des Berliner Stadtgebiets, das so für jedermann per Browser zugänglich ist.
Der Kern der Plattform für 3D-Punktwolken von PCT ist eine Komponente für Point Cloud Analytics. Sie vereint Konzepte und Techniken für Big Data Analytics, Machine Learning und High-Performance Processing. Die Verfahren setzen auf Nachbarschaftsanalysen, das heißt für jeden einzelnen Punkt werden komplexe Umgebungsanalysen durchgeführt. „Dafür hat PCT eine spezielle Rechenmethode implementiert, so dass die Analyse schnell zu Ergebnissen kommt“, beschreibt Richter.
Diese sind universell, sie können also für viele Anwendungen aus unterschiedlichen Bereichen eingesetzt werden. Sie reichen von der 3D-Dokumentation über die Veränderungsanalyse, das Baumkataster, die Stadtplanung bis hin zu der Bauindustrie. So kann die Software aus einer Analyse großflächiger Waldgebiete anhand der Struktur der Baumkronen erkennen, wo einzelne Bäume stehen, um so beispielsweise Daten zu Biomasse von Waldstücken automatisiert zu bestimmen oder die Standorte einzelner Bäume in GIS-Anwendungen zu übernehmen. Ebenso lassen sich Änderungen in Aufnahmen verschiedener Zeitpunkte automatisch erkennen.
„Kunden verwenden dies zum Beispiel dazu, um 3D-Stadtmodelle fortzuführen und zu aktualisieren“, beschreibt Richter. Dabei werden veränderte Gebäude aus Befliegungsdaten automatisch erkannt. Ebenso ist es möglich, aus den 3D-Daten zum Beispiel Gebäudeumrisse oder andere 2D-Daten abzuleiten wie etwa die Dachfläche. Dies ermöglicht zum Beispiel Anwendungen wie die automatische Ableitung von aktuellen ALKIS-Daten aus Punktwolken oder die Identifikation von Standorten für Solaranlagen.
Primäre Daten
Gerade auch der Trend, 3D-Daten aus UAV-Befliegungen zu generieren, liefert weitere Nutzenpotenziale. Die PCT-Plattform kommt hier, neben der Visualisierungen der Daten, vor allem für die automatisierte Klassifikation von Gegenständen zum Einsatz. Genauso, wie ein Baum aus dem Kronendach erkannt wird, können Infrastrukturobjekte, Straßenmobiliar oder linienförmige Elemente wie Bordsteinkanten identifiziert werden.
Bisher war die Punktwolke ein Zwischenprodukt im Datenworkflow, um aus der 3D-Vermessung Informationen zu generieren, die in nachfolgenden Systemen wie GIS verwendet wurden. Mit Lösungen wie der von PCT deutet sich ein Paradigmenwechsel an. Die Möglichkeit, den Primärdatensatz direkt zu nutzen und daraus ad hoc Ergebnisse zu generieren, versteht die Punktwolke nicht als Übergangs-, sondern als Ausgangspunkt von Visualisierungen oder Analysen.
Die Plattform fungiert als System für die Auswertung, Analyse und Bereitstellung von Punktwolken und ist damit ein Link, der universell zwischen Punktwolke und weiterführenden Anwendungen fungiert. „Das schafft enormes Potential für die anwendungs- und fachdisziplinübergreifende Nutzung der Daten, auch jenseits der klassischen GIS-Welt“, so Richter. So können Punktwolken eine Kerntechnologie für die digitale Transformation in vielen Industrien werden.