3D-Stadtmodell der Stadt Düsseldorf 8.Mai 2003 Beate Fuchs.

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 Präsentation transkript:

3D-Stadtmodell der Stadt Düsseldorf 8.Mai 2003 Beate Fuchs

Motivation Stadt Düsseldorf verspricht sich vom 3D- Stadtmodell: Ergänzung zu herkömmlichen Tischmodellen Verwendung vor allem bei Prestige-Projekten und hoher Anteilnahme der Öffentlichkeit sowie bei hochrangigen und komplexen Gebäuden städtebauliche Neuentwürfe am Rechner und Visualisierung der Stadtplanung für entsprechende Fachbehörden (zB. Fragen zum Lärmschutz für Umweltbehörde)

Datengrundlage 2D 2,5D 3D digitale Stadtgrundkarte ALK Straßen- und Verkehrskataster (Rasterbilddatei) 2,5D DGM aus Laserscan- daten 3D aus schon vorhandenen 3D-Modellen (importierte Daten) Abspeicherung als BREP (Randflächen werden alle einzeln dargestellt) im GIS-System der Firma SupportGIS

Datengrundlage Digitales Geländemodell der Stadt D´dorf: Fläche von ca. 217 km² enthält 33 Mio. Rohdatenpunkte Punktanzahl von Rastermaschenbreite abhängig (alle 10, 15, 50, 100 m ein Punkt) verwendete Software für Aufbereitung der Daten des Höhenmodells: SCOP (TU Wien, Firma Inpho aus Stuttgart)

Methoden der Stadtmodellerstellung Übersicht zur Herleitung des Stadtmodells: Erfassung von Daten (Punktkoordinaten…) und Formelementen (Gebäudegrundrisse…) Berechnung des Modells: Höheninterpolation Laserscan aus Flugzeugen Filterung von Fehlern etc. (Rechenzeit für Stadtgebiet D´dorf mit 33 Mio. Punkten ~ 5h) Darstellungen Auswertungen

Stadtmodellerstellung Generierung von Blockmodellen aus ALK- Gebäudeumriss und Stockwerksanzahl → Entstehung prismatischer Gebilde mit sehr geringen Details ALK-Gebäudeumrisse Blockmodell fertiges 3D-Stadtmodell

Praktisches „Problembeispiel“ Export von EDBS-Daten aus ALK-System „Geolis“ (enthält ~200.000 Gebäude mit Grundstücksgröße, Flurstücksnummer etc.) Einlesen der EDBS-Daten nacheinander in große DB, Bearbeitung in kleineren DB (gebietsweise Zerlegung), nach Bedarf Zusammenfügung zu einer größeren DB

Höhendarstellung Unterschiede bei Levels-of-Detail: LoD 1: Stockwerksanzahl multipliziert mit durchschnittlicher Geschoßhöhe immer schnell verfügbar LoD 2: Verwendung von Laserscanhöhen LoD 3: terrestrische Messergebnisse ermöglichen komplexe Dachformen (Erker, Gauben…) Verwendung des entsprechenden LoD abhängig von Aufgabenstellung und Verfügbarkeit (immer das höchste LoD, welches zur Verfügung steht)

Laserscandaten als Standard-Datengrundlage es existieren Gebäude ohne Laserscanpunkte (Ausfallquote ~4%, Kleingebäude, Garagen) zunächst nur Ermittlung von Flachdachhöhen annähernd exakt, da Mittelwert der Höhen alle 8–10 cm² ein Meßpunkt Höhengenauigkeit der Rohdaten: ± 0,3m Lagegenauigkeit der Rohdaten: ± 3m endgültige Lagegenauigkeit: ± 2 m (keine Informationen vorhanden)

Fassadentexturierung Digitalphotos Entzerrung, Bearbeitung (Entfernung von Störobjekten schwierig, Ausgleich von Schlagschatten sehr schwierig, Ausgleich von perspektivischen Verdeckungen nahezu unmöglich) Neuzeichnung der Fassaden nach Digitalphoto Entzerrung, Nachzeichung (idealisiertes Abbild der Fassade, geringe Farbtiefe, kleinere Datei, schnellere Bearbeitung) Texturierung mit Digitalphotos braucht länger als Neuzeichnung Erstellung der Fassaden- und Bodentextur so nur in Düsseldorf

Bodentexturierung farbige Orthopotos (ungeeignet, da zuviele Nachteile (Pixelbrei, Schlagschatten, Bildsturz, Störobjekte, große Dateien)) Künstliche Texturen Kleinmaßstäbliche Darstellungen (Ableitung aus der Realnutzungskartierung oder dem ALB) Großmaßstäbliche Darstellungen (Neuzeichnung von Rasterbildern → Zusammenführung der ALK und des Straßenkatasters)

Pixelbrei Bildsturz, Schlagschatten

Quelle: Vermessungs- und Katasteramt

Bodentexturierung Einfärbung der verschiedenen Flächen in ALK und darüber eingescannte, bearbeitete Folien des Verkehrskatasters legen da Verwendung von Rasterdaten keine Probleme der Überlagerung der verschiedenen Ebenen entsprechende Ebene bekommt eine Höhe über NN als Information

Animation: SupportGIS