Geoinformatik und Geostatistik: Ein Überblick

Strategien und Methoden der Semantik Raumstrukturen und Raumzusammenhänge 3D-Stadtobjekte

Martino Ferrari

Semantik, räumliche Strukturen und räumliche Beziehungen von 3D-Stadtobjekten sind für intelligente Städte von entscheidender Bedeutung. Die Simulation von 3D-Städten umfasst die Analyse der Semantik und räumlichen Algorithmen von 3D-Stadtobjekten und die Simulation von Stadtlandschaften mit ihnen, um eine genaue 3D-Stadtanalyse zu ermöglichen, z. B. Tageslicht- und Wärmeanalyse, Windströmungen in 3D-Klimaanlagen und Anwendungen wie Büromanagement, Energiereproduktion, Katastrophenmanagement und digitale Verwaltung. Technische Technologien haben fortschrittliche 3D-Datenerfassungsmethoden für 3D-Stadtobjekte ermöglicht. Für die raumweite Simulation von 3D-Gebäudestrukturen und 3D-Städten werden häufig Luftbild- oder LiDAR-Daten verwendet, die zu Gebäudemodellen mit detaillierten Dachstrukturen, aber planaren Fassaden (LOD2) führen. Datenerfassung und 3D-Modellierung für detailliertere Gebäudedarstellungen, die eindeutig abgebildete Außenstrukturen zeigen (LOD3), erfordern erhebliche Zeit- und Kostenkosten und sind bisher nur für ausgewählte Bereiche eine Option. Die wesentlich erfolgreicheren Aufgaben sind die computergestützte semantische Markierung von Stadtobjekten in verschiedenen Hierarchien und die Darstellung semantischer Daten mit Algorithmen. Im Bereich der 3D-Darstellung wurden verschiedene Lösungen mit verschiedenen 3D-Engines verfügbar gemacht, darunter die fortschrittlichsten WebGL-Verfahren wie Cesium. Bedauerlicherweise werden semantische Daten, die mit Algorithmen von 3D-Strukturen in verschiedenen Bedeutungsketten intelligent sind, bei der Wahrnehmung selten berücksichtigt. Auch eine thematische oder stilgesteuerte Wahrnehmung reicht nicht aus, um den Interessenbereich darzustellen. Daher sind 3D-Interaktionen bei der Wahrnehmung stark eingeschränkt.