A city may have multiple CityGML documents recorded at different times or surveyed by different users. To analyse the city’s evolution over a given period of time, as well as to update or edit the city model without negating modifications made by other users, it is of utmost importance to first compare, detect and locate spatio-semantic changes between CityGML datasets. This is however difficult due to the fact that CityGML elements belong to a complex hierarchical structure containing multi-level deep associations, which can basically be considered as a graph. Moreover, CityGML allows multiple syntactic ways to define an object leading to syntactic ambiguities in the exchange format. Furthermore, CityGML is capable of including not only 3D urban objects’ graphical appearances but also their semantic properties. Since to date, no known algorithm is capable of detecting spatio-semantic changes in CityGML documents, a frequent approach is to replace the older models completely with the newer ones, which not only costs computational resources, but also loses track of collaborative and chronological changes. Thus, this research proposes an approach capable of comparing two arbitrarily large-sized CityGML documents on both semantic and geometric level. Detected deviations are then attached to their respective sources and can easily be retrieved on demand. As a result, updating a 3D city model using this approach is much more efficient as only real changes are committed. To achieve this, the research employs a graph database as the main data structure for storing and processing CityGML datasets in three major steps: mapping, matching and updating. The mapping process transforms input CityGML documents into respective graph representations. The matching process compares these graphs and attaches edit operations on the fly. Found changes can then be executed using the Web Feature Service (WFS), the standard interface for updating geographical features across the web.     «

A city may have multiple CityGML documents recorded at different times or surveyed by different users. To analyse the city’s evolution over a given period of time, as well as to update or edit the city model without negating modifications made by other users, it is of utmost importance to first compare, detect and locate spatio-semantic changes between CityGML datasets. This is however difficult due to the fact that CityGML elements belong to a complex hierarchical structure containing multi-l...     »

Der OGC-Standard zur Speicherung und zum Austausch virtueller 3D Stadt- und Landschaftsmodelle City Geography Markup Language (CityGML) ermöglicht es, den Zusammenhang zwischen der 3D-Geometrie, der 3D-Topologie, der Semantik und der visuellen Erscheinung urbaner Objekte in fünf unterschiedlichen Levels of Detail (LOD 0 – 4) zu repräsentieren. Dabei stellt CityGML verschiedene syntaktische Möglichkeiten zur Verfügung, wie 3D-Stadtobjekte in CityGML-Dokumente integriert werden können (z.B. „in-line“ im jeweiligen XML-Elternelement oder durch Verweise auf andere existierende XML-Elemente mithilfe von XLinks). Diese Eigenschaften bieten eine hohe Flexibilität beim Erzeugen von Stadtmodellen mit reichem Informationsgehalt, erschweren jedoch den automatisierten Wartungsprozess existierender großer CityGML-Dokumente. Ein prominentes, öfter vorkommendes Beispiel sind Schwierigkeiten beim Erkennen möglicher thematischer, geometrischer sowie semantischer Änderungen zwischen zwei CityGML-Datensätzen einer Stadt. Gründe dafür sind vor allem, dass CityGML-Objekte durch eine komplexe mehrstufige hierarchische Struktur repräsentiert werden, syntaktische Mehrdeutigkeiten in CityGML-Dokumenten existieren und CityGML-Datensätze sehr umfangreich (GB bis TB) werden können. Diese Probleme sind nicht neu im Bereich der Datenaktualisierung bzw. Datenintegration sowie der Veränderungsdetektion (engl. „Change Detection“), wurden jedoch für räumlich-semantische 3D-Daten noch nicht in vollem Umfang behandelt. Bei den meisten in diesem Bereich existierenden Algorithmen liegt der Fokus auf der Annahme, dass CityGML-Instanzen durch eine Baumstruktur dargestellt werden, da CityGML auf der Extensible Markup Language (XML) basiert, die ebenfalls eine Baumstruktur aufweist, so dass diese Algorithmen einen Baumvergleich durchführen. Jedoch ist diese Annahme nicht hinreichend, da CityGML aufgrund der verschiedenen Assoziationen und der Verwendung von XLinks Querverweise und sogar Zyklen aufweisen können und damit eine allgemeine Graph-Struktur aufweist. Erste Arbeiten in diese Richtung schlagen zwar bereits vor, CityGML-Dokumente während ihres Vergleichs als Graphen darzustellen, aber es bleibt zumeist noch offen, wie dieses Konzept realisiert werden kann. Die Masterarbeit beantwortet diese Frage ausführlich in drei Hauptschritten: (1) das Abbilden zweier großen CityGML-Datensätze auf Graphen unter Verwendung der Graphdatenbank Neo4j, (2) das Vergleichen der abgebildeten Graphen und Erzeugen der verschiedenen Edit-Operationen, welche zum Aktualisieren des alten CityGML-Datensatzes benötigt werden, und (3) das Ausführen der eingefügten Edit-Operationen. Im ersten Schritt wird erklärt, wie sämtliche CityGML-Objekte unabhängig von der Datensatzgröße möglichst speichereffizient auf Graphen abgebildet werden können. Im zweiten Schritt werden konkrete Algorithmen zum Vergleichen dieser abgebildeten Graphen eingeführt, wobei Edit-Operationen nur an tatsächlichen Änderungsquellen angebracht werden, sodass der alte CityGML-Datensatz im letzten Schritt effizient und korrekt aktualisiert werden kann. Um dies zu erreichen, können Edit-Operationen mithilfe z.B. des Web Feature Services (WFS), welcher ein OGC-Standard zum Lesen und Aktualisieren der Geodaten über das Internet ist, ausgeführt werden. Die Funktion und Performanz der entwickelten Software wird am Beispiel des kompletten 3D-Stadtmodells von Berlin untersucht und gezeigt.     «

Der OGC-Standard zur Speicherung und zum Austausch virtueller 3D Stadt- und Landschaftsmodelle City Geography Markup Language (CityGML) ermöglicht es, den Zusammenhang zwischen der 3D-Geometrie, der 3D-Topologie, der Semantik und der visuellen Erscheinung urbaner Objekte in fünf unterschiedlichen Levels of Detail (LOD 0 – 4) zu repräsentieren. Dabei stellt CityGML verschiedene syntaktische Möglichkeiten zur Verfügung, wie 3D-Stadtobjekte in CityGML-Dokumente integriert werden können (z.B. „in-li...     »