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veröffentlicht: 31.07.2023

Im Zeitalter der digitalen Transformation nutzen Städte auf der ganzen Welt die Möglichkeiten der Technologie, um detaillierte und aktuelle digitale Zwillinge zu erstellen. Diese virtuellen Nachbildungen dienen verschiedenen Anwendungsfällen, von der Stadtpalnung und dem Infrastrukturmanagement bis hin zur Verbesserung der allgemeinen Lebensqualität der Einwohner. Die Stadt München, die für ihren fortschrittlichen Ansatz bei Smart-City-Initiativen bekannt ist, hat sich aktiv an der Durchführung jährlicher Erhebungen beteildigt, um einen umfassenden digitalen Zwilling ihrer Stadt zu entwickeln. Zur Verarbeitung der Luftbilddatensätze wandte sie sich an uns. Daher erhielten wir die Möglichkeit, sie bei diesem Vorhaben zu unterstützen. Haben Sie sich schon einmal gefragt, wie skalierbar unsere Pointly-Plattform ist und ob es möglich ist, eine ganze Stadt zu verarbeiten? Dank dieser Zusammenarbeit erhalten Sie eine klare Antwort: Ja! Unsere Plattform hat maßgeblich dazu beigetragen, die Luftbild-Lidar-Datensätze der Stadt München zu klassifizieren und so einen digitalen Zwilling der Stadt zu schaffen, der für verschiedene Anwendungsfälle genutzt werden kann.

Um das in der Pointly-Plattform verwendete Modell zu trainieren, wurde eine erhebliche Menge an Trainingspunktwolkendaten generiert, indem etwa 2,5 Quadratkilometer des Münchner Luftbilddatensatzes manuell klassifiziert wurden. Bei dieser Aufgabe wurden wir von unseren bewährten Partnern bei People for AI unterstützt. Als Basismodell diente der Standardklassifikator für luftgestütztes Laserscanning (ALS) von Pointly, der eine solide Grundlage für das Modelltraining bildete. Darüber hinaus wurde das trainierte Modell durch die Einbeziehung von RGB-Werten weiter verbessert und speziell für das für die Vermessung verwendete Scannermodell Leica CityMapper-2 optimiert. Dieser Ansatz stellte sicher, dass die Klassifizierungsergebnisse auf die besonderen Merkmale der städtischen Gebiete Münchens zugeschnitten waren.

Der mit der Pointly-Plattform durchgeführte Punktwolkenklassifizierungsprozess war hinsichtlich der Effizienz und des Umfangs eine bemerkenswerte Leistung. Der gesamte Datensatz der Stadt München wurde verarbeitet, was die Bearbeitung einer erheblichen Datenmenge erforderte. Die Verarbeitungsdauer betrug fünf Tage, was die Fähigkeit unserer Plattform unter Beweis stellte, große Datensätze ohne Unterbrechungen effektiv zu verarbeiten.

During the classification process of the aerial datasets of Munich, over 2370 files were processed, comprising a staggering 84 billion points. Leveraging the power of Pointly's API, the data was fetched from an Azure blob storage, allowing for seamless integration with cloud-based storage infrastructure. The classification results were then saved back to the same storage, creating a streamlined workflow that minimized effort and ensured easy access to the processed data. The collaboration was a complete success, and the city of Munich is now able to leverage the classified dataset for various use cases enhancing their digital twin.

Dieses Projekt demonstriert perfekt die Skalierbarkeit der Pointly-Plattform und ihre Fähigkeit, Daten einer ganzen Stadt zu verarbeiten, um großflächige städtische Umgebungen zu erfassen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und Cloud-Computing-Ressourcen ermöglicht Pointly eine effiziente Datenverarbeitung und -klassifizierung und eignet sich somit für komplexe Projekte wie die Erstellung digitaler Zwillinge von ganzen Städten.

Haben Sie selbst ein ähnliches Projekt oder etwas ganz anderes und Sie möchten unsere Pointly-Plattform nutzen? Oder haben Sie Fragen zu den Klassifizierungs- und Ranking-Optionen? Dann kontaktieren Sie uns gerne. Unsere Experten beraten Sie umfassend, damit Sie die bestmöglichen Ergebnisse erzielen. Wenn Sie neugierig auf die neuesten Pointly-News oder neue Funktionen sind, abonnieren Sie unseren Newsletter oder folgen Sie uns auf LinkedIn.

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