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TU Berlin

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3D-Stadtmodelle

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Seit einigen Jahren nehmen 3D-Stadtmodelle u.a. in der Stadt- und Raumplanung, Vermessung, Navigation und Telekommunikation eine zentrale Rolle ein und ermöglichen im Umweltbereich zudem präzise Analysen und Simulationen von Schadstoff-, Hochwasser- und Lärmausbreitungen. Die Anwendungsgebiete sind somit recht vielfältig und führen gerade in der heutigen Zeit zu einer verstärkten Nachfrage. Die Herausforderung bei der Konstruktion von 3D-Stadtmodellen liegt insbesondere in der großen Anzahl unterschiedlicher und komplexer Gebäudeformen. Dadurch ist die Thematik ein immer noch äußerst aktives Forschungsgebiet in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen.

Im Forschungsbereich 3D-Stadtmodelle werden am Institut für Geodäsie und Geoinformationstechnik (IGG) Datenstrukturen und Verfahren entwickelt, die für die automatische Rekonstruktion von Gebäudegrundrissen und 3D-Gebäuden eingesetzt werden. Für die Modellierung großflächiger Gebiete dienen als primäre Datengrundlage meist hochauflösende Luftlaserdaten, aus denen mittels verschiedener daten- und modellgetriebener Methoden 3D-Modelle automatisch generiert werden. Mit dem Ziel formschöne 3D-Stadtmodelle zu erzeugen, fließen dabei verschiedene Generalisierungs- und Restriktionsvorschriften ein, so dass sich die Ergebnisse in den unterschiedlichsten Anwendungsgebiete verwenden lassen.

Keywords:  Rekonstruktion, Grundriss, Gebäude, Modellierung, Luftlaserdaten, Datengetrieben, Modellgetrieben, Generalisierung, Restriktionen, Dreidimensional

Ansprechpartner:Prof. Dr.-Ing. Martin Kada,
Dr.-Ing. Andreas Wichmann

Relevante Publikationen

Matching Aerial Images to 3D Building Models Using Context-Based Geometric Hashing
Zitatschlüssel Jung.2016
Autor Jung, Jaewook and Sohn, Gunho and Bang, Kiin and Wichmann, Andreas and Armenakis, Costas and Kada, Martin
Seiten 932
Jahr 2016
ISSN 1424-8220
Journal Sensors
Jahrgang 16
Nummer 6
Zusammenfassung A city is a dynamic entity, which environment is continuously changing over time. Accordingly, its virtual city models also need to be regularly updated to support accurate model-based decisions for various applications, including urban planning, emergency response and autonomous navigation. A concept of continuous city modeling is to progressively reconstruct city models by accommodating their changes recognized in spatio-temporal domain, while preserving unchanged structures. A first critical step for continuous city modeling is to coherently register remotely sensed data taken at different epochs with existing building models. This paper presents a new model-to-image registration method using a context-based geometric hashing (CGH) method to align a single image with existing 3D building models. This model-to-image registration process consists of three steps: (1) feature extraction; (2) similarity measure; and matching, and (3) estimating exterior orientation parameters (EOPs) of a single image. For feature extraction, we propose two types of matching cues: edged corner features representing the saliency of building corner points with associated edges, and contextual relations among the edged corner features within an individual roof. A set of matched corners are found with given proximity measure through geometric hashing, and optimal matches are then finally determined by maximizing the matching cost encoding contextual similarity between matching candidates. Final matched corners are used for adjusting EOPs of the single airborne image by the least square method based on collinearity equations. The result shows that acceptable accuracy of EOPs of a single image can be achievable using the proposed registration approach as an alternative to a labor-intensive manual registration process.
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