{"id":5098,"date":"2025-04-14T10:00:02","date_gmt":"2025-04-14T10:00:02","guid":{"rendered":"https:\/\/pointly.ai\/so-unterstuetzt-pointly-den-aufbau-digitaler-zwillinge-durch-klassifizierungs-workflows\/"},"modified":"2025-09-16T08:23:43","modified_gmt":"2025-09-16T08:23:43","slug":"so-unterstuetzt-pointly-den-aufbau-digitaler-zwillinge-durch-klassifizierungs-workflows","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pointly.ai\/de\/so-unterstuetzt-pointly-den-aufbau-digitaler-zwillinge-durch-klassifizierungs-workflows\/","title":{"rendered":"So unterst\u00fctzt Pointly den Aufbau digitaler Zwillinge durch Klassifizierungs-Workflows"},"content":{"rendered":"
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So unterst\u00fctzt Pointly den Aufbau digitaler Zwillinge durch Klassifizierungs-Workflows<\/span><\/strong><\/h1><\/div>
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ver\u00f6ffentlicht: 14.04.2025
\nDieser Artikel erschien auch im Magazin Gis.Business, Ausgabe 1\u20132\/2025, auf den Seiten 45\u201347.<\/p>\n<\/div>

Marktentwicklung: Der LiDAR-Boom und die Rolle der KI<\/span><\/h2><\/div>

LiDAR-Technologien gewinnen rasch an Bedeutung und sind in Bereichen wie Vermessung, Bauwesen und Stadtplanung unverzichtbar geworden. Sie erm\u00f6glichen die Erstellung von 3D-Punktwolken, die als hochpr\u00e4zise digitale Darstellungen der realen Welt dienen. <\/p>\n

Die Analyse dieser Punktwolken umfasst Klassifizierungsprozesse, bei denen jeder der Millionen oder sogar Milliarden gemessenen Punkte pr\u00e4zise einer bestimmten Objektklasse zugeordnet werden muss \u2013 beispielsweise Geb\u00e4uden, Stra\u00dfen oder Vegetation.<\/p>\n

Traditionell wird dieser Prozess h\u00e4ufig an gro\u00dfe Teams ausgelagert und gr\u00f6\u00dftenteils durch manuelle Klassenzuweisung durchgef\u00fchrt \u2013 ein sehr zeit- und ressourcenintensiver Ansatz.<\/p>\n

Pointly l\u00f6st diese Herausforderung mit einer innovativen KI-L\u00f6sung: Der Klassifizierungsprozess wird automatisiert, was die Effizienz steigert und eine skalierbare Analyse von 3D-Punktwolken erm\u00f6glicht.<\/p>\n<\/div>

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Eine kleine Einf\u00fchrung: Was ist Pointly?<\/span><\/h2><\/div>

Pointly ist eine SaaS-L\u00f6sung, die sich auf die intelligente Analyse und Klassifizierung von 3D-Punktwolken spezialisiert hat. Die cloudbasierte Plattform kombiniert fortschrittliche KI-Algorithmen mit einer benutzerfreundlichen Oberfl\u00e4che und erm\u00f6glicht so die effiziente Verarbeitung und Verwaltung von 3D-Punktwolken.<\/p>\n<\/div>

\"Abbildung<\/span><\/div>

Abbildung 1 Ausgew\u00e4hlte Anwendungsf\u00e4lle von Pointly aus den Bereichen Autobahn, luftgest\u00fctztes Laserscanning, Eisenbahnschienen und Stadtinventare<\/p>\n<\/div>

Eine der gr\u00f6\u00dften St\u00e4rken von Pointly liegt in der Flexibilit\u00e4t des Ansatzes: Pointly trainiert KI-Modelle, die individuell auf die Anforderungen jedes einzelnen Projekts zugeschnitten sind. Unabh\u00e4ngig davon, ob die Punktwolken mittels Photogrammetrie, luftgest\u00fctztem LiDAR oder mobilem und terrestrischem Scanning generiert wurden \u2013 Pointly kann sie mithilfe eines beliebigen Klassenkatalogs pr\u00e4zise und automatisch klassifizieren. <\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus unterst\u00fctzt Pointly auch manuelle Klassifizierungsprojekte mit intuitiven Tools, mit denen selbst gro\u00dfe Datens\u00e4tze effizient und benutzerfreundlich verarbeitet werden k\u00f6nnen. Dieser Prozess wird beispielsweise zur Generierung von Trainingsdaten f\u00fcr die KI genutzt. Damit bietet die Plattform eine leistungsstarke L\u00f6sung sowohl f\u00fcr vollautomatisierte als auch f\u00fcr hybride Workflows.<\/p>\n<\/div>

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Der Pointly-Ansatz und Workflow: Mehr Effizienz durch Automatisierung<\/span><\/h2><\/div>

Pointly kombiniert traditionelle regelbasierte Methoden mit modernster KI in vollautomatisierten Pipelines innerhalb benutzerdefinierter Workflows, um eine pr\u00e4zise und skalierbare Klassifizierung von 3D-Punktwolken zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n

Ein typischer Workflow besteht aus f\u00fcnf Schritten:<\/p>\n<\/div>

\"Pointly<\/span><\/div>

Abbildung 2: Der Klassifizierungs-Workflow von Pointly<\/p>\n<\/div>

1. Vorverarbeitung:<\/span><\/strong><\/h3><\/div>

Im ersten Schritt werden die Rohdaten aufbereitet. St\u00f6rungen in den Daten (z. B. Rauschen) k\u00f6nnen bereits in dieser Phase reduziert werden, eine erste Bodenerkennung kann durchgef\u00fchrt werden und die Punktwolken werden homogenisiert, um die Grundlage f\u00fcr eine genaue Analyse zu schaffen.<\/p>\n<\/div>

2. KI-Modell:<\/span><\/strong><\/h3><\/div>

Als N\u00e4chstes klassifiziert ein KI-Modell die Punktwolke, indem es jeden Punkt automatisch seiner spezifischen Objektklasse zuordnet. Die KI ist das Herzst\u00fcck des Klassifizierungsworkflows und wird speziell f\u00fcr die Anforderungen und Bedingungen jedes Projekts trainiert, um optimale Ergebnisse zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<\/div>

3. Regelbasierte Methoden:<\/span><\/strong><\/h3><\/div>

Dar\u00fcber hinaus werden regelbasierte Ans\u00e4tze verwendet, um die automatischen Ergebnisse zu validieren oder weiter zu optimieren. Dazu geh\u00f6ren die Verwendung vorhandener Daten wie Formdateien aus Geodatenbanken, semantische Filterung und die Anwendung von Modellmetriken zur Sicherstellung der Klassifizierungsqualit\u00e4t.<\/p>\n<\/div>

4. Manuelle Optimierung (nur bei Bedarf):<\/span><\/strong><\/h3><\/div>

F\u00fcr besonders anspruchsvolle Anwendungsf\u00e4lle (z. B. die Ableitung pr\u00e4ziser CAD-Modelle) und spezifische Projektanforderungen k\u00f6nnen Benutzer die Klassifizierung manuell verfeinern. Die Pointly-Plattform unterst\u00fctzt diesen Prozess mit einem intuitiven Punktwolken-Viewer und effizienten Klassifizierungswerkzeugen.<\/p>\n<\/div>

5. Endg\u00fcltige Einstufung:<\/span><\/strong><\/h3><\/div>

Die klassifizierte Punktwolke ist das Ergebnis des Prozesses. Einzelne Objektklassen k\u00f6nnen nun flexibel ein- oder ausgeblendet werden und stehen f\u00fcr pr\u00e4zise Analysen zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n<\/div>

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Beispielprojekt: Der digitale Zwilling Deutschland <\/span><\/h2><\/div>

Ein besonders eindrucksvolles Beispiel f\u00fcr die Anwendung von Pointly ist das aktuelle Projekt \u201eDigital Twin Germany\u201c des Bundesamtes f\u00fcr Kartografie und Geod\u00e4sie (BKG). Ziel dieser Initiative ist es, ein fl\u00e4chendeckendes, hochpr\u00e4zises 3D-Modell zu erstellen, das eine Vielzahl von Anwendungen erm\u00f6glicht \u2013 von Klimawandelanalysen bis hin zu Hochwassersimulationen. <\/p>\n

Mithilfe von LiDAR-Scans und einem speziell trainierten KI-Modell von Pointly werden gro\u00dfe Teile der zu erfassenden Punktwolkendaten effizient klassifiziert. Der automatisierte Prozess zielt darauf ab, Objekte wie Geb\u00e4ude, Vegetation oder Energieinfrastruktur auf nationaler Ebene zu identifizieren und digital zu modellieren. <\/p>\n

Dieser Ansatz er\u00f6ffnet Entscheidungstr\u00e4gern auf Bundes-, Landes- und Kommunalebene v\u00f6llig neue M\u00f6glichkeiten: Infrastruktur kann effektiver geplant, Umweltanalysen schneller durchgef\u00fchrt und komplexe Bauprojekte optimiert werden.<\/p>\n

W\u00e4hrend Pointly seine Skalierbarkeit bereits bei der Klassifizierung ganzer St\u00e4dte unter Beweis gestellt hat, erreicht dieses Gro\u00dfprojekt eine neue Dimension. Als Klassifizierungspartner von BSF Swissphoto, das umfangreiche Luftbildvermessungen in ganz Deutschland durchf\u00fchrt, betritt Pointly auch eine neue Dimension bei der automatisierten Klassifizierung von 3D-Punktwolken. Dies verdeutlicht das immense Potenzial, das KI-basierte L\u00f6sungen wie Pointly f\u00fcr die Zukunft bieten, und setzt neue Ma\u00dfst\u00e4be f\u00fcr die Digitalisierung ganzer Regionen.<\/p>\n<\/div>

\"Abbildung<\/span><\/div>

Abbildung 3: Erste Ergebnisse der vollautomatischen Klassifizierung in der Pointly-Plattform f\u00fcr den Digitalen Zwilling Deutschland (\u00a9 Bundesamt f\u00fcr Kartografie und Geod\u00e4sie 2025)<\/p>\n<\/div>

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Schlussfolgerung<\/span><\/h2><\/div>

Die Kombination aus KI und Geodaten revolutioniert die Art und Weise, wie Punktwolken verarbeitet und genutzt werden. Mit seiner innovativen Cloud-Plattform und seinem ganzheitlichen Beratungsansatz erm\u00f6glicht Pointly leistungsstarke und skalierbare L\u00f6sungen f\u00fcr die Herausforderungen der modernen 3D-Geodatenanalyse. Ob es um die effiziente Klassifizierung gro\u00dfer Punktwolken oder die Erstellung digitaler Zwillinge geht \u2013 Pointly ebnet den Weg f\u00fcr die Zukunft der Geodatenverarbeitung und setzt neue Standards in der Branche.<\/p>\n<\/div>

Autor:<\/strong> Moritz Hartmann (Pointly GmbH)
\nKontakt:<\/strong> info@pointly.ai<\/a><\/p>\n

Besonderer Dank gilt Gis.Business und dem VDE Verlag f\u00fcr die gemeinsame Ver\u00f6ffentlichung!
\nDas vollst\u00e4ndige Magazin ist unter folgendem Link verf\u00fcgbar:
\nvde-verlag.de\/zeitschriften\/gis-fachzeitschriften-fuer-geoinformation.html<\/a><\/p>\n<\/div>

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Pointly \u2013 Point out what matters.<\/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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