Dissertation Koppers

 

Generierung von Objekten für 3D-Stadtmodelle

 

Verfasser:  Lothar KOPPERS

Elektronische Dissertation, Universität der Bundeswehr München, Fakultät für Bauingenieur- und Vermessungswesen, Neubiberg, 2002, 119 S.
 

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Promotionsausschuss:

Vorsitzender:


1. Berichterstatter:


2. Berichterstatter:
 

Tag der mündlichen Prüfung:

Univ.-Prof. Dr.-Ing. Helmut Mayer
Universität der Bundeswehr München

Univ.-Prof. Dr.-Ing. i.R. Wilhelm Caspary
Universität der Bundeswehr München

Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Reinhardt
Universität der Bundeswehr München

18.10.2002

 

 

Zusammenfassung
 

Der Bedarf an 3D-Stadtmodellen wächst stetig. Sie werden für unterschiedlichste Anwendungen benötigt. Darunter fallen beispielsweise Funknetzplanungen, Simulationen für die Raumplanung aber auch als Hintergrund für Spielumgebungen und andere Anwendungen. Die Verfahren und die darauf beruhende Software, die bisher für die Erzeugung von Objekten für 3D-Stadtmodellen verwendet werden, haben überwiegend photogrammetrischen Bezug. Sie müssen von Fachleuten bedient werden, benötigen hochwertige Eingangsdaten und verursachen relativ hohe Kosten mit einem ansprechendem Ergebnis. Zudem rechnen sich die Verfahren nur, wenn relativ große Gebiete bearbeitet werden, da bereits in der Verfahrensvorbereitung hohe Fixkosten entstehen.

Mit dem in dieser Arbeit entwickelten Verfahren wird versucht, Kosten zu reduzieren, indem auf ein photogrammetrisches Verfahren verzichtet wird und als Eingangsdaten bereits bestehende Datensätze verwendet werden. Die Daten, beispielsweise Grundrissdaten, Bebauungspläne, Katasterunterlagen, wurden also eigentlich zu anderen Zwecken ermittelt und erhalten so eine Mehrfachnutzung. Die Mehrfachnutzung der Daten, macht diese besonders kosteneffizient. Basis für das Verfahren ist eine umfassende Definition der Objektklassen, die in 3D-Stadtmodellen häufig vorkommen. Als Objektklassen wurden Gebäude und Vegetation ausgewählt.

Die Klasse der Vegetationsobjekte wird beschrieben, indem Attributwerte zu Objekthöhe und Kronendurchmesser, sowie Alter und Baumart gemacht werden. Daraus werden die drei Modellrichtungen Kugelform, L-System und Kreuztextur entwickelt. Kugelbaum-Modelle vereinfachen die Umrissform der Baumkrone zu einem in alle Richtungen skalierbaren Sphäroid. Der Baumstamm wird als Zylinder dargestellt. Mit L-Systemen wird versucht, den Wachstumsprozess von Pflanzen nachzuvollziehen. Es entsteht je Baum ein Baumstamm, sowie Äste und Blätter als Baumteile. Je nach Baumalter entstehen weitere Verästelungen. Für jede Baumart wird ein eigenes Wachstumsmodell erstellt. Dieses bildet die Eigenarten der jeweiligen Baumart ab, besonders in den formgebenden Faktoren (Astwinkel, Astdichte, Astlängen, usw.) und jahreszeitlichen Änderungen. Kreuztexturmodelle verwenden ebene bildliche Projektionen der jeweiligen Baumart. Mit dem Bild werden zwei Flächen texturiert, welche dann kreuzweise zueinander aufgestellt werden. Texturen für Vegetationsobjekte können aus Fotografien aber auch aus Abbildungen künstlich erstellter Baumvisualisierungen, hervorgegangen aus L-Systemen, gewonnen werden. Die vorgestellten Modelle können mit unterschiedlichem Detaillierungsgrad realisiert werden, um die Vereinfachungsmöglichkeiten bei zunehmendem Abstand vom Betrachter (Level of Detail) nutzen zu können.

Zur Modellierung der Gebäude sind unterschiedliche Dachformen bereitgestellt worden. Je nach Dachform sind unterschiedliche Anzahlen von Parametern vorgegeben, die notwendig sind, um Mauerwerk und Dach zu gestalten. Insgesamt werden 15 Dachformen unterstützt. Die in Europa üblichen Dachformen werden gebildet aus Kombinationen von traufeseitige Formen (Giebel, Walm, Krüppelwalm) und giebelseitigen Formen (Sattel, Mansarde, Pult). Hinzu kommen noch Sonderformen wie das Flachdach. Die Dächer haben ein Volumen, d.h. es gibt eine Dachober- und Dachunterseite, die durch Ortgang und Traufeseite verbunden sind. Auf das Mauerwerk werden Fenster aufgebracht. Das Gebäudemodell wird durch ein Texturmodell verfeinert. Es sind unterschiedliche Texturen für Mauerwerk, Fenster, Dachunterseite und Dachoberseite möglich.

Die Speicherung der Daten erfolgt im XML-Format. Dafür werden Lösungen als unabhängige DTD, in Anlehnung an X3D und in Anlehnung an GML diskutiert. Während X3D nur eine geringe Auswahl an Geo-Elementen bieten, liegen die Defizite bezüglich GML im 3D-Bereich. Ideal ist eine Integration von X3D in GML oder umgekehrt. Es gibt zwar Überlegungen, insbesondere zur Integration von GML in X3D, aber auch zu GML gibt es Überlegungen, die dritte Dimension einzuführen. Bis dies jedoch so weit ist, wird eine unabhängige DTD als Grundlage für eine ‚3D-Stadtmodell Sprache‛’ vorgeschlagen.

Als Anwendung werden die Daten in VRML und Java3D visualisiert. Damit wird die Universalität des Ansatzes unterstrichen. An einem praktischen Beispiel wird die Funktionsfähigkeit des Verfahrens nachgewiesen. Aus diesem wird ein Kostengerüst ermittelt. Dieses zeigt im Vergleich mit anderen Verfahren, wie effektiv mit dem Verfahren gearbeitet werden kann.

Der nächste Schritt in der Bearbeitung der Modellierung für 3D-Stadtmodelle liegt in der Bereitstellung weiterer Objekte, wie Schild, Straßenbeleuchtung, Bordsteinkante, Straße oder Zaun. Hier kann auf die Erfahrungen mit Baum und Gebäude zurückgegriffen werden.

 

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