Aufgrund der Klimaproblematik besteht eines der vorrangigen Ziele der Bundesregierung der Optimierung der Sektoren Energie und Verkehr. Dabei kann die Kopplung der beiden Sektoren Synergien bieten, die die Nachteile von Einzellösungen (Netzstabilität, Kosten, etc.) ausgleichen. Ein aktuelles Thema ist z.B. die Bereitstellung einer Ladeinfrastruktur für e-Mobilität, die mit lokal gewonnener Solarenergie gespeist wird. Semantische 3D-Stadtmodelle auf Basis des quelloffenen Standards CityGML repräsentieren die Geometrie, das äußere Erscheinungsbild sowie thematische und topologische Aspekte von Städten und Landschaften in einem strukturierten Datenmodell. CityGML-Stadtmodelle sind heute in Deutschland flächendeckend verfügbar und stellen eine ideale Basis für eine Vielzahl von Analyseverfahren dar, wie z.B. für die großflächige Simulation der solaren Einstrahlung. Ein bestehendes Problem ist hierbei, dass für die Analyse relevante Details wie z.B. Dachaufbauten in den Modellen bisher nicht enthalten sind. Hier können bestehende KI-Methoden Abhilfe schaffen, die in der Lage sind, Dachaufbauten in Luftbildern zu erkennen. Das Ziel dieser Masterarbeit ist es ein bestehendes Simulationswerkzeug für die solare Einstrahlung mit einem bestehenden KI-Verfahren für die Erkennung von Dachaufbauten zu verknüpfen, um Optimierungen für beide Ansätze zu ermöglichen. Im Zuge der Arbeit soll untersucht und quantitativ bewertet werden, welchen Mehrwert die Verknüpfung für beide Verfahren bringt. Die genaue Geometrierepräsentation des Stadtmodells soll dabei genutzt werden, um den Lernprozess der KI durch eine Vorsegmentierung von Dachflächen zu verbessern. Anschließend sollen die von KI erkannten Dachstrukturen in das 3D-Stadtmodell überführt werden, um die Genauigkeit der Solarpotentialanalyse zu verbessern. Der gesamte Analyseworkflow soll dabei in Docker Container gekapselt werden und in einer modernen Cloudumgebung realisiert werden.     «

Aufgrund der Klimaproblematik besteht eines der vorrangigen Ziele der Bundesregierung der Optimierung der Sektoren Energie und Verkehr. Dabei kann die Kopplung der beiden Sektoren Synergien bieten, die die Nachteile von Einzellösungen (Netzstabilität, Kosten, etc.) ausgleichen. Ein aktuelles Thema ist z.B. die Bereitstellung einer Ladeinfrastruktur für e-Mobilität, die mit lokal gewonnener Solarenergie gespeist wird. Semantische 3D-Stadtmodelle auf Basis des quelloffenen Standards CityGML re...     »

Due to the climate problem, one of the primary objectives of the German government is to optimize the energy and transport sectors. The coupling of the two sectors can offer synergies, which can compensate for the disadvantages of individual solutions (grid stability, costs, etc.). One current topic, for example, is e-mobility charging infrastructure that is powered by locally generated solar energy. . Semantic 3D city models based on the open source standard CityGML represent the geometry, the external appearance as well as thematic and topological aspects of cities and landscapes in a structured data model. Today, CityGML city models are available throughout Germany. and are an ideal basis for a multitude of analysis methods, such as e.g. for the large-scale simulation of solar irradiation. An existing problem here is that for the relevant details for the analysis, e.g. roof structures, are not yet included in the models. Here, existing existing AI methods that are able to recognize roof structures in aerial images. The goal of this master thesis is to combine an existing simulation tool for solar irradiance with with an existing AI method for the detection of roof structures to enable optimizations for both for both approaches. In the course of the work, it will be investigated and quantitatively evaluated which added value the linkage brings for both methods. The exact geometry representation of the city model will be used to optimize the learning process of the AI. learning process of the AI by pre-segmenting roof areas. Subsequently, the roof structures recognized by the the 3D city model to improve the accuracy of the solar potential analysis. solar potential analysis. The entire analysis workflow is to be encapsulated in Docker containers and and be implemented in a modern cloud environment.     «

Due to the climate problem, one of the primary objectives of the German government is to optimize the energy and transport sectors. The coupling of the two sectors can offer synergies, which can compensate for the disadvantages of individual solutions (grid stability, costs, etc.). One current topic, for example, is e-mobility charging infrastructure that is powered by locally generated solar energy. . Semantic 3D city models based on the open source standard CityGML represent the geometry,...     »