Sensortechnologie

In Kombination mit digitalen 3D-Stadtmodell3D-StadtmodellEin 3D-Stadtmodell ist ein dreidimensionales Modell einer Stadt. In der Regel besteht es aus 3D-Gebäuden, die in unterschiedlichen Levels of Detail (LOD) vorliegen können, und einem digitalen Geländemodell (DGM), welches die Höhen der Erdoberfläche darstellt. Ein 3D-Stadtmodell kann mit 3D-Bäumen oder 3D-Objekte (Laternen o.Ä.) erweitert werden.en liefern die Sensoren dynamische Informationen, um genaue und aktuelle virtuelle Darstellungen von Städten zu erstellen. Diese Integration bietet ein umfassendes Verständnis der städtischen Umgebungen und ermöglicht es Stadtplanern, politischen Entscheidungsträgern und Bürgern, den Zustand der Stadt zu überwachen, Szenarien zu simulieren und fundierte Entscheidungen zu treffen, die die Nachhaltigkeit, Widerstandsfähigkeit und die allgemeine Lebensqualität in der Stadt verbessern. Die integrierte Analyse und Visualisierung von 3D-Stadtmodell3D-StadtmodellEin 3D-Stadtmodell ist ein dreidimensionales Modell einer Stadt. In der Regel besteht es aus 3D-Gebäuden, die in unterschiedlichen Levels of Detail (LOD) vorliegen können, und einem digitalen Geländemodell (DGM), welches die Höhen der Erdoberfläche darstellt. Ein 3D-Stadtmodell kann mit 3D-Bäumen oder 3D-Objekte (Laternen o.Ä.) erweitert werden.en und Sensordaten ermöglicht es den Akteuren in der Stadt, sich intuitiv gleichzeitig mit räumlichen und zeitlichen Dimensionen auseinanderzusetzen und so stadtweite Trends zu analysieren.

Urbane Sensordaten stammen aus verschiedenen Quellen, die jeweils unterschiedliche Datenmodelle und Austauschformate verwenden, was die Nutzung der Daten in Urban Digital Twins-AnwendungenAnwendungenEine Anwendung (siehe auch: Applikationen, kurz: App) ist eine Software, die spezielle Funktionen direkt für eine Endnutzerin oder einen Endnutzer ausführt. Sie kann in sich geschlossen oder Teil einer Gruppe von Programmen sein. Beispiele für Anwendungen oder Applikationen sind Kommunikationsplattformen, Datenbank-, Textverarbeitungs- oder Bildbearbeitungsprogramme. erschwert. Für die standardisierte Verwaltung heterogener Sensordaten bietet die OGC SensorThings API ein standardisiertes Framework für die Integration und Verwaltung von IoT-Geräten und -Daten (Liang et al., 2021). Sie ermöglicht die Interoperabilität miteinander verbundener IoT-Geräte durch die Verwendung eines Standarddatenmodells und einer RESTful-API für den Zugriff auf und die Abfrage von Sensordaten. Der Standard wird in Softwareangeboten implementiert, wobei der Fraunhofer Open Source SensorThings API (FROST) Server des Fraunhofer IOSB am beliebtesten ist. Ein vom Lehrstuhl für Geoinformatik der Technischen Universität München entwickeltes IoT-Stack baut auf Open-Source-Standards und -Tools auf, darunter der FROST-Server zur Integration, Verwaltung und Visualisierung heterogener IoT-Sensordaten (Willenborg et al., 2024). Das Stack bietet flexible Bereitstellungsoptionen und ermöglicht die Wahl zwischen Docker und einem Kubernetes-Cluster, die auf die spezifischen Anforderungen der SensordateninfrastrukturSensordateninfrastrukturViele für städtische Belange wichtige Daten werden in Echtzeit durch Sensoren gewonnen, beispielsweise für Temperatur, Feinstaubwerte oder bei der Fahrgastzählung. Mit der passenden IT-Infrastruktur können diese Daten auch direkt verarbeitet, gespeichert und verschiedenen Anwendungen zur Verfügung gestellt werden. zugeschnitten sind

Die DatenintegrationDatenintegrationDatenintegration meint die Integration in Urbane Datenplattformen/Geodateninfrastrukturen. Bei der Bearbeitung komplexer Fragestellungen ist es häufig nötig, die erforderlichen Daten aus heterogenen Quellen zu entnehmen und sie in einem gemeinsamen Datenmodell zusammenzuführen. Weil sich die Struktur der Daten sowie deren Aufbau in verschiedenen Datenquellen häufig voneinander unterscheiden, müssen sie einen Angleichungsprozess durchlaufen, bevor sie aussagekräftig miteinander genutzt werden können. Dieser Prozess wird Datenintegration genannt. bleibt eine der größten Herausforderungen bei der Erstellung digitaler Zwillinge von Städten. Das CityGML 3.0 Dynamizers-Modul bietet einen standardisierten Rahmen für die Verknüpfung zeitabhängiger Eigenschaften semantischer 3D-Stadtmodell3D-StadtmodellEin 3D-Stadtmodell ist ein dreidimensionales Modell einer Stadt. In der Regel besteht es aus 3D-Gebäuden, die in unterschiedlichen Levels of Detail (LOD) vorliegen können, und einem digitalen Geländemodell (DGM), welches die Höhen der Erdoberfläche darstellt. Ein 3D-Stadtmodell kann mit 3D-Bäumen oder 3D-Objekte (Laternen o.Ä.) erweitert werden.e mit zeitlichen Datenquellen (Kolbe et al., 2021). Zu diesen zeitlichen Datenquellen gehören IoT-Plattformen, Datenbanken oder externe Tabellendateien. Das CityGML-Dynamizers-Modul wird im Schema der Open Source Software 3DCityDB v5 vollständig unterstützt und ermöglicht die Speicherung und den Austausch reichhaltiger, semantischer 3D-Stadtmodell3D-StadtmodellEin 3D-Stadtmodell ist ein dreidimensionales Modell einer Stadt. In der Regel besteht es aus 3D-Gebäuden, die in unterschiedlichen Levels of Detail (LOD) vorliegen können, und einem digitalen Geländemodell (DGM), welches die Höhen der Erdoberfläche darstellt. Ein 3D-Stadtmodell kann mit 3D-Bäumen oder 3D-Objekte (Laternen o.Ä.) erweitert werden.e zusammen mit den entsprechenden zeitlichen Datenquellen.

Die Webvisualisierung integrierter 3D-Stadtmodell3D-StadtmodellEin 3D-Stadtmodell ist ein dreidimensionales Modell einer Stadt. In der Regel besteht es aus 3D-Gebäuden, die in unterschiedlichen Levels of Detail (LOD) vorliegen können, und einem digitalen Geländemodell (DGM), welches die Höhen der Erdoberfläche darstellt. Ein 3D-Stadtmodell kann mit 3D-Bäumen oder 3D-Objekte (Laternen o.Ä.) erweitert werden.e und Sensordaten erfordert die Übertragung der von CityGML Dynamizers definierten Datenstrukturen in webfähige Streaming- und Rendering-Formate wie OGC 3D Tiles und OGC I3S. Im Rahmen des CUT-Projekts entwickeln wir ein Framework, um CityGML Dynamizers ins Web zu bringen, damit Webanwendungen die zugrunde liegenden Datenstrukturen für die 4D-Webvisualisierung in Urban Digital Twins erkennen und interpretieren können. Die verlinkte Webanwendung zeigt die Visualisierung von 3D-Stadtmodell3D-StadtmodellEin 3D-Stadtmodell ist ein dreidimensionales Modell einer Stadt. In der Regel besteht es aus 3D-Gebäuden, die in unterschiedlichen Levels of Detail (LOD) vorliegen können, und einem digitalen Geländemodell (DGM), welches die Höhen der Erdoberfläche darstellt. Ein 3D-Stadtmodell kann mit 3D-Bäumen oder 3D-Objekte (Laternen o.Ä.) erweitert werden.en und Sensordaten, die mit CityGML-Dynamizern integriert wurden (4D-Webvisualisierungs-Demo).

Urbane Metadatenkataloge bieten strukturierte Systeme zur Beschreibung, Indizierung und Verwaltung von Metadaten, die mit verschiedenen städtischen Datensätzen verbunden sind. Diese Kataloge helfen Benutzern dabei, städtische Datensätze, wie beispielsweise Daten von IoT-Sensoren, über verschiedene AnwendungenAnwendungenEine Anwendung (siehe auch: Applikationen, kurz: App) ist eine Software, die spezielle Funktionen direkt für eine Endnutzerin oder einen Endnutzer ausführt. Sie kann in sich geschlossen oder Teil einer Gruppe von Programmen sein. Beispiele für Anwendungen oder Applikationen sind Kommunikationsplattformen, Datenbank-, Textverarbeitungs- oder Bildbearbeitungsprogramme. hinweg zu finden, darauf zuzugreifen und wiederzuverwenden, darunter auch Urbane Digitale Zwillinge. Derzeit ist die Registrierung von Sensordaten in Metadatenkatalogen zeitaufwändig und erfordert menschliches Eingreifen, wodurch sie fehleranfällig ist und zu veralteten Einträgen führt, wenn sich Dienste weiterentwickeln. Urbane IoT-Dienste, die Hunderte oder Tausende einzelner Sensoren umfassen, erfordern eine umfangreiche Gruppierung und hochwertige Metadaten, um die Auffindbarkeit für verschiedene Benutzergruppen, darunter die Kommunalverwaltung, Stadtplaner und Verkehrsbehörden, sicherzustellen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, entwickeln wir im CUT-Projekt einen Rahmen für die kontinuierliche automatisierte Registrierung von IoT-Sensoren in Metadatenkatalogen vor, um deren Auffindbarkeit zu verbessern. Dieser Rahmen umfasst drei Hauptschritte: das Erfassen von Sensordaten aus IoT-Diensten, das Kategorisieren der Sensoren und das Erstellen von Einträgen auf der Grundlage der abgeleiteten Kategorien. Das Framework nutzt Large Language Models (LLMs), um Sensoren zu gruppieren und angereicherte Metadateneinträge zu generieren, wodurch die Auffindbarkeit von Sensordaten verbessert wird (Limnardy, 2025).

Kolbe, T. H., Kutzner, T., Smyth, C. S., Nagel, C., Roensdorf, C., & Heazel, C. (2021). OGC City Geography Markup Language (CityGML) Part 1: Conceptual Model Standard (Version 3.0). Open Geospatial Consortium. https://docs.ogc.org/is/20-010/20-010.html

Liang, S., Khalafbeigi, T., & van der Schaaf, H. (2021). OGC SensorThings API Part 1: Sensing Version 1.1 (Version 1.1). Open Geospatial Consortium. https://docs.ogc.org/is/18-088/18-088.html

Limnardy, J. (2025). Automated classification of IoT sensors and registration in urban data catalogs [Masters, Technical University of Munich]. https://mediatum.ub.tum.de/node?id=1796206&change_language=en

Willenborg, B., Kolbe, T. H., & Schwab, B. (2024). tum-gis/tum-gis-iot-stack-k8s: tum-gis-iot-stack-k8s-0.11.0-beta3 [Computer software]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.13950355