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Semantische Straßenraummodelle für Urbane Digitale Zwillinge – der internationale Standard CityGML 3.0

Anwendungen & Technologien / München / Stadtforschung / Urbane Daten

Semantische 3D-Stadtmodelle wurden bislang vor allem für Gebäude genutzt, zunehmend rückt aber auch der Straßenraum in den Fokus. Seine erweiterte semantische Modellierung eröffnet neue Anwendungen in Navigation, autonomer Mobilität, Verkehrs- und Umweltanalysen sowie der Stadtplanung. Um solche Ansätze breit nutzbar zu machen, wurde der internationale Standard CityGML – auch auf Basis des CUT-Projekts – umfassend überarbeitet und erweitert.

Digitales 3D-Straßenraummodell der Leipziger Messe im Web-basierten Globus, einschließlich Straßeninfrastruktur, Verkehrsräume, Stadtmobiliar, Vegetation und Gebäuden. Die im CUT-Projekt gewonnenen Erkenntnisse trugen zur Weiterentwicklung des OGC-Standards CityGML bei.

Im Rahmen der neuen Version 3.0 des CityGML-Standards wurden detaillierte Konzepte zur Modellierung von Straßen und Straßenräumen eingeführt, womit Fahrbahnen, Gehwege, Mittelstreifen konsistent und semantisch strukturiert modelliert werden können. Zusammen mit Bauwerken, Stadtmöbeln und auch Vegetation ermöglicht CityGML 3.0 eine einheitliche und integrierte Repräsentation des Straßenraums in unterschiedlichen Granularitätsstufen. Während auf der niedrigsten Stufe die gesamte Breite einer Straße als ein Objekt modelliert wird, werden auf der höchsten Stufe einzelne Spuren separat repräsentiert. Die Oberfläche der Spur kann mit flächenhaften und der Verkehrsraum mit linearen sowie volumetrischen Geometrien modelliert werden. Dies ermöglicht unter anderem eine spurgenaue Navigation und Schnitttests des Lichtraumprofils mit Vegetationsobjekten.

Volumetrische Repräsentation von Verkehrsräumen (engl. TrafficSpaces) mit unterschiedlichen Höhen entsprechend ihrer jeweiligen Funktion (links), Verkehrsräume unter Gebäudedurchfahrten (rechts).

Das gesamte Straßennetz wurde bereits im Förderprojekt Digitaler Zwilling München“ von der Landeshauptstadt München spurgenau vermessen und unter dem Namen „Lane-Modell“ zweidimensional digitalisiert.  Für die Integration in das 3D-Stadtmodell wurde im Rahmen von CUT ein automatisierter Anhebungsprozess zu 3D und eine Konvertierung nach CityGML 3.0 entwickelt. Darüber hinaus wurde auch das Stadtmodell der Stadt Leipzig nach CityGML 3.0 migriert und um eine detaillierte Straßenraumrepräsentation ergänzt.

Semantisches 3D-Stadtmodell der Donnersbergerbrücke in München mit spurgenauen Straßenrepräsentation, die vollautomatisch aus dem Münchner Lane-Modell abgeleitet wurde.

Aufgrund der standardisierten Struktur der semantischen Straßenraummodelle lassen sich Anwendungen in einfacher Weise replizieren. So wurde beispielsweise eine Applikation automatisierten Qualitätsbewertung von Fahrradwegen sowohl auf Münchner, als auch auf Hamburger Daten ausgeführt.

Automatische Qualitätsbewertung der Hamburger Fahrradwege auf Basis des Straßenraummodells in CityGML 3.0. Die auf CityGML basierende Berechnungsmethode ist direkt auf andere Städte sowie Regionen übertragbar und anwendbar.

Zur benutzerfreundlichen Erläuterung und Anwendung der in CityGML 3.0 neu eingeführten Konzepte wurde im Rahmen des Dissertationsprojekts von Christof Beil die Richtlinie Road2CityGML3 veröffentlicht. Die Dissertation entstand am Lehrstuhl für Geoinformatik der Technischen Universität München unter der Betreuung von Prof. Thomas H. Kolbe.

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Wie lassen sich Straßenräume eines Urbanen Digitalen Zwillings für detaillierte räumlich-semantische Analysen sowie für übertragbare Auswertungen nutzen? Die neue Version 3.0 des CityGML-Standards ermöglicht eine integrierte und übertragbare Repräsentation des Straßenraums.

Darüber hinaus wurde auf Basis von CityGML 3.0 eine Anwendung zur multimodalen Navigation von Felix Olbrich und auch Pilot zur Migration des 3D Stadtmodells Leipzig in CityGML 3.0 durchgeführt. Zu beiden Arbeiten stehen entsprechende Beiträge im Rahmen der CUT-Akademie zur Verfügung:

Digitales 3D-Straßenraummodell einschließlich Straßeninfrastruktur, Stadtmobiliar, Vegetation und Gebäuden (Bildquelle: Road2CityGML3-Richtlinie)

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