{"id":4924,"date":"2020-12-18T12:18:38","date_gmt":"2020-12-18T12:18:38","guid":{"rendered":"https:\/\/pointly.ai\/use-case\/die-neue-art-bim-modelle-aus-3d-punktwolken-zu-generieren\/"},"modified":"2025-09-09T15:33:19","modified_gmt":"2025-09-09T15:33:19","slug":"die-neue-art-bim-modelle-aus-3d-punktwolken-zu-generieren","status":"publish","type":"avada_portfolio","link":"https:\/\/pointly.ai\/de\/use-case\/die-neue-art-bim-modelle-aus-3d-punktwolken-zu-generieren\/","title":{"rendered":"Die neue Art, BIM-Modelle aus 3D-Punktwolken zu generieren"},"content":{"rendered":"
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< zur\u00fcck <\/i><\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

\"BIM-Modellierung<\/span><\/div>
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Die neue Art, BIM-Modelle aus 3D-Punktwolken zu generieren<\/span><\/strong><\/h1><\/div>

Building Information Modeling (BIM) gilt als die Zukunft des Bauwesens \u2013 von der Planung und Analyse \u00fcber die Dokumentation bis hin zu Instandhaltung und Renovierung. Der technologische Fortschritt erm\u00f6glicht es heute, hochpr\u00e4zise 3D-Geb\u00e4udemodelle zu erstellen, die zus\u00e4tzliche Informationen wie Spezifikationen, Diagramme, finanzielle Aspekte oder sogar historische und Echtzeitdaten wie Wetter, Kundennachfrage oder Lieferunterbrechungen enthalten. K\u00fcrzlich haben wir uns der Herausforderung gestellt und ein BIM-Modell aus photogrammetrischen Punktwolken mit zus\u00e4tzlichen Fl\u00e4chenattributen f\u00fcr D\u00e4cher und W\u00e4nde erstellt. Lesen Sie diesen Blog, um mehr \u00fcber unseren Ansatz und die Ergebnisse zu erfahren!<\/p>\n<\/div>

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Was ist BIM?<\/span><\/h2><\/div>

Building Information Modeling (BIM) ist eine Methode zur effizienten Planung, Gestaltung, Konstruktion und Verwaltung von Geb\u00e4uden und Infrastruktur mithilfe geeigneter Software. Mit BIM werden alle relevanten Geb\u00e4udedaten digital erfasst und als \u201edigitaler Zwilling\u201c visualisiert, bevor sie in der Realit\u00e4t umgesetzt werden. Auf diese Weise l\u00e4sst sich \u00fcberpr\u00fcfen, ob die Objekte alle Erwartungen erf\u00fcllen, und potenzielle Planungsfehler und Inkonsistenzen lassen sich leicht beseitigen. Doch das ist noch nicht alles \u2013 digitale Zwillinge erm\u00f6glichen auch die Kontrolle und Wartung des Geb\u00e4udes nach der Fertigstellung. BIM verbessert Planungsentscheidungen und die Geb\u00e4udeleistung w\u00e4hrend des gesamten Projektlebenszyklus.<\/p>\n<\/div>

Technologische Fortschritte verbessern BIM<\/span><\/h2><\/div>

Aufgrund der zunehmenden Digitalisierung in allen Branchen der letzten Jahre hat BIM an Popularit\u00e4t gewonnen. Der BIM-Markt wird voraussichtlich von 4,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019 auf 8,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 wachsen. Die schnelle Entwicklung dieser Methode hat viele Gr\u00fcnde. Einer davon ist die Verbesserung der 3D-Technologien zur Erstellung digitaler Zwillinge. Fr\u00fcher erfolgte die Modellierung mit 2D-Methoden, was zeitaufw\u00e4ndig und weniger pr\u00e4zise war. Heute ist es m\u00f6glich, hochwertige 3D-Daten f\u00fcr die Geb\u00e4udemodellierung zu liefern, beispielsweise durch den Einsatz von LiDAR.<\/p>\n

LiDAR ist ein Fernerkundungsverfahren, das Licht in Form eines gepulsten Lasers nutzt, um Entfernungen (variable Distanzen) zur Erde zu messen. LiDAR wird verwendet, um 3D-Modelle, sogenannte Punktwolken, zu generieren, die aus Millionen von Datenpunkten bestehen k\u00f6nnen. Ein wichtiger Faktor ist, dass die Sensoren nicht nur genaue Daten von Geb\u00e4udeoberfl\u00e4chen und komplexeren Strukturen wie Br\u00fccken oder Versorgungseinrichtungen generieren, sondern auch deren Umgebung und Innenraum pr\u00e4zise erfassen k\u00f6nnen. Dadurch ist es m\u00f6glich, Informationen \u00fcber das gesamte Geb\u00e4ude oder die gesamte Konstruktion zu erhalten, was f\u00fcr BIM-Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist.<\/p>\n<\/div>

Ziel<\/span><\/h2><\/div>

Einer der j\u00fcngsten Anwendungsf\u00e4lle, die mit Pointly & Pointly Service durchgef\u00fchrt wurden, umfasste die Erstellung von LOD 2.3-Geb\u00e4udemodellen. LOD steht f\u00fcr Level of Detail und ist eines der wichtigsten Merkmale eines 3D-Stadtmodells, da es die Optimierung verschiedener Zoomstufen erm\u00f6glicht. LOD 2.3 ist eine detaillierte 3D-Modellierung von Dachformen mit vertikaler Projektion auf den Boden, jedoch ohne Details wie Oberlichter, Schornsteine, Antennen oder Solarmodule.<\/p>\n

Ziel des Projekts war die automatisierte Generierung hochpr\u00e4ziser Stadtmodelle aus Luftbild-Laserscans mit zus\u00e4tzlichen Informationen zu Dach- und Wandfl\u00e4chen. Die Ergebnisse wurden anschlie\u00dfend in eine 3D-Stadtdatenbank f\u00fcr Webvisualisierung, Kartierung und Planung eingespeist.<\/p>\n<\/div>

Herausforderungen<\/span><\/h2><\/div>

Es gibt viele verschiedene Dacharten und Dachmaterialien. Die Grundformen von D\u00e4chern sind Flachd\u00e4cher, Pultd\u00e4cher, Satteld\u00e4cher, Walmd\u00e4cher, Schmetterlingsd\u00e4cher, Bogend\u00e4cher und Kuppeld\u00e4cher, wobei es zahlreiche Variationen davon gibt. Daher scheitern die meisten regelbasierten Ans\u00e4tze (feste Regeln zur Definition eines Daches) zur Dachidentifizierung bei komplex geformten D\u00e4chern und konnten nicht ber\u00fccksichtigt werden. Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung des Projekts bestand darin, einen zuverl\u00e4ssigen Ansatz f\u00fcr alle verschiedenen Dacharten zu entwickeln. Eine weitere Schwierigkeit bestand darin, dass W\u00e4nde bei Luftbild-Laserscans nicht immer erfasst werden, was die Geb\u00e4udemodellierung erschwert.<\/p>\n<\/div>

Implementierung<\/span><\/h2><\/div>

Wir kombinierten 3D Deep Learning zur Identifizierung von D\u00e4chern in den Punktwolken mit Computer-Vision-Techniken zur Identifizierung von Schl\u00fcsselpunkten f\u00fcr Dachteile. Schl\u00fcsselpunkte sind r\u00e4umliche Positionen oder Punkte im Bild, die das Interessante oder Auff\u00e4llige definieren \u2013 in diesem Fall die Dachecken. Um wohlgeformte CAD-Modelldarstellungen zu generieren, wurden die erkannten Dachfl\u00e4chen in Dreiecksnetze umgewandelt.<\/p>\n<\/div>

\"BIM-Modell<\/span><\/div>
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Die generierten Dachmodelle wurden dann mit bereits vorhandenen 2D-Geb\u00e4udegrundrissen zusammengef\u00fchrt, um ein vollst\u00e4ndiges 3D-Geb\u00e4udemodell mit genauem Dach\u00fcberstand zu erstellen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

\"BIM-Modell<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div>

Ergebnis<\/span><\/h2><\/div>

Wir haben erfolgreich eine automatisierte und skalierbare Pipeline zur Generierung von LOD 2.3-Geb\u00e4udemodellen aus Punktwolken und Geb\u00e4udegrundrissen entwickelt.<\/p>\n

Das Ergebnis war eine CAD-Datei mit Geb\u00e4udemodell in LOD2 (Geb\u00e4udeform und Dachform) mit zus\u00e4tzlichen Fl\u00e4chenattributen f\u00fcr D\u00e4cher und W\u00e4nde. Dieser Ansatz l\u00e4sst sich mit vergleichsweise geringem Aufwand auf \u00e4hnliche Scantypen \u00fcbertragen. Lediglich geringf\u00fcgige Anpassungen der Dachextraktion w\u00e4ren f\u00fcr die Bearbeitung v\u00f6llig neuer Stadtszenen erforderlich.<\/p>\n<\/div>

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Pointly \u2013 Zeigen, was wichtig ist.<\/span><\/strong><\/p>\n<\/div>

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\"Pointly<\/span><\/div>
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\u00dcber Pointly<\/span><\/strong><\/div>\n<\/div>
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Pointly is an intelligent, cloud-based software solution to manage and classify 3D point clouds \u2013 faster and more precise than ever before.<\/p>\n

With Pointly Services you can get on-demand advanced 3D point cloud solutions tailormade for you.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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