CPA ReDEV: Amtliche Geobasisdaten und deren Qualitätsmanagement als fundamentale Grundlage Digitaler Zwillinge.
Von Beginn an konzentrieren sich die Aktivitäten der Geoinformationsbranche bei ihren Digitalen Zwillingen auf die flächendeckend vorliegenden 3D-Stadtmodelle der Kommunen und Länder. Dabei wird im allgemeinen Sprachgebrauch häufig der Begriff des digitalen Zwillings synonym für 3D-Stadtmodelle verwendet. Der offensichtliche Grund sind in der Fläche fehlende Sensoren für das Messen von z.B. Temperaturen, Windgeschwindigkeiten, Pegelständen oder Bodenfeuchte und deren Zugänglichkeit. Oder die tiefergehende Attribuierung der 3D-Gebäude mit Materialeigenschaften, die bedeutend sind für eine thermische Absorption von Gebäuden und damit für deren energetisches Verhalten und das Mikroklima in einem Quartier.
LIDAR-Daten für den Vergleich mit den LoD 2-Dachformen. In den Grafiken die Bewertung der Abweichung der Dachformen zwischen LIDAR-Daten und LoD 2-Dachformen .
Quelle: Bilder: CPA ReDev GmbH / Geobasis NRW
„Davon unabhängig bieten gerade die aus den amtlichen Geobasisdaten (ALKIS) abgeleiteten und als Open Data durch die Landesvermessung oder das BKG (Bundesamt für Kartografie und Geoinformation) verfügbaren 3D-Stadtmodelle eine verlässliche Basis für den flächendeckenden Aufbau Digitaler Zwillinge“, sagt Dr. Christoph Averdung, Geschäftsführer der CPA Redev GmbH. Sie erfüllen zugleich wesentliche Kernforderungen – eine nachhaltige Verfügbarkeit, eine an den Anwendungsfall Digitaler Zwilling angepasste Genauigkeit und die Fähigkeit zur Reproduktion der Ergebnisse im Bedarfsfall. Als Open Data senken sie die Investitionskosten in Digitale Zwillinge und befördern damit die Wirtschaftlichkeit entsprechender Vorhaben.
So stehen insbesondere die Detaillierungsgrade LoD1 und LoD2 im Fokus der Anwender. Die Geobasisdaten dienen mit Ihren Gebäudegrundrissen der vollautomatischen Ableitung des LoD1 und zusammen mit den LIDAR-Daten der Berechnung des LoD2, wobei hier für die Ermittlung der Dachformen auf eine standardisierte Vorgehensweise zurückgegriffen wird. Während die Lagegenauigkeit durch den Gebäudegrundriss bestimmt wird, beträgt laut BKG die Höhengenauigkeit „größenteils ein Meter“.
Automatische Aktualisierung mit ALKIS
Beispieldatensatz aus Bochum. Links die ALKIS-Daten, in der Mitte die LoD1-Daten und rechts in LoD2 mit Dachformen. Für die Fortführung hat CPA einen regelbasierten Automatismus entwickelt.
Quelle: CPA ReDev GmbH / Geobasis NRW
„Allerdings – die städtebaulichen oder sonstigen planerischen Tätigkeiten der Kommune erfordern bedarfsgetrieben auch unterjährig eine höhere Aktualisierung der 3D-Gebäude, die Modellierungsschärfe der Dachformen genügt nicht jeder Betrachtung und gerne möchte die Kommune die eigenen hochgenauen 3D-Gebäudemodelle in ‚ihrem‘ 3D-Stadtmodell wiederfinden“, beschreibt Averdung.
Mit der Einführung der GeoInfoDok 7 (GID 7.1.2) bei den katasterführenden Dienststellen ergab sich die Notwendigkeit zur Anpassung des seit vielen Jahren bestehenden ALKIS-CityGML-Konverters an die neuen ALKIS-Datenstrukturen. In einem nun zweistufigen Verfahren werden zunächst die ALKIS-Gebäudeinformationen über ein mit den CPA-Kunden abgestimmtes Regelwerk in die CityGML-Datenstrukturen (Version 2.0) überführt. Die Informationsbasis dieser ersten Stufe sind eine ALKIS-Sekundärdatenbank, die über ein NBA-Verfahren (Nutzerbezogene Bestandsdatenaktualisierung) im Umfang der für das Stadtmodell erforderlichen Objekte in den GID-/Datenstrukturen aufgebaut wird und eine CityGML-Datenbank, die ein DGM mit beliebiger Auflösung enthält. Das Ergebnis dieser regelbasierten Auswertung ist ein CityGML-Datensatz mit Gebäudeinformationen im Detaillierungsgrad LoD1. Dieser dient in der zweiten Stufe dem Aufbau einer CityGML-Datenbank; um diese dann mit der fortzuführenden CityGML-Produktionsdatenbank des Kunden in Bezug zu setzen.
Über geometrische und semantische Vergleichsoperatoren werden in der Folge die LoD1-/LoD2-Gebäudedaten der Produktionsdatenbank mit aktuellen LoD1-Geometrien „versorgt“. Neue Gebäude werden erzeugt, bestehende Geometrien einem Update unterzogen oder in ALKIS untergegangene Gebäude in der Produktionsdatenbank gelöscht. Am Ende dieser zweiten Stufe ist die Produktionsdatenbank auf einem aktuellen Stand; ein Protokoll listet die durchgeführten Änderungen und den durch die ALKIS-Fortführungen erforderlichen Anpassungsbedarf an den LoD2-Geometrien auf.
Bedarfsgetrieben können in dieses Verfahren auch die zyklisch aktualisierten CityGML-Daten der Landesvermessungen mit einbezogen werden, z.B. für ein automatisches Ergänzen fehlender LoD2-Geometrien in den eigenen Produktionsdaten. Für eine weitergehende Qualitätsanalyse können abschließend noch die Dachformen mit aktuellen LIDAR-Daten verglichen werden. Ermittelt wird ein Sigma als Maß für die Abweichung zwischen der LoD2-Dachgeometrie mit den Laserscandaten. „Diese Information hilft bei der Konditionierung von Ausbreitungsmodellen oder der Bewertung von Sichtachsen innerhalb des 3D-Stadtmodells“, beschreibt Averdung.
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