In der vorliegenden Arbeit werden Methoden zur Überführung von Straßenraumdaten in ein semantisches 3D-Stadtmodell, welches vielfältige Analysen und Visualisierungsmöglichkeiten bietet, erarbeitet. Die Methoden werden anhand einer Umwandlung von Mobile Mapping Daten, die für das OpenDRIVE-Format aufbereitet wurden, in das CityGML-Format exemplarisch untersucht. Für die Durchführung von Experimenten wurden Datensätze durch das beteiligte Unternehmen 3D Mapping Solutions GmbH, das sich mit der kinematischen Aufnahme von Mobile Mapping Daten und der Auswertung zu hochgenauen Bestandsplänen im OpenDRIVE-Format befasst, zur Verfügung gestellt. Neben verwandten Arbeiten wird insbesondere auch auf Daten eingegangen, die für die Straßenraummodellierung verwendet werden können. Die Beurteilung der aufgezeigten Datenquellen erfolgt anhand von neun Kriterien und legt die Kombination unterschiedlicher Datenquellen als bestmögliche Grundlage zur Erzeugung von Straßenraummodellen nahe. Zusätzlich wird eine Übersicht über unterschiedliche Modellierungsstandards aus dem Bereich der Straßenraummodellierung gegeben. Hauptsächlich wird vergleichend auf die Standards OpenDRIVE und CityGML eingegangen, wobei Ähnlichkeiten und Unterschiede der beiden Datenmodelle dargelegt werden. Der generelle Erfassungsprozess semantischer Straßenraumdaten mittels Mobile Mapping wird aufgezeigt, sowie auf das spezielle Vorgehen der Firma 3D Mapping Solutions eingegangen. Aufbauend darauf wird eine Strategie für die mögliche Visualisierung der kinematisch erfassten Vermessungsdaten des Unternehmens vorgestellt. Im Zuge der Realisierung des entwickelten Ansatzes, konnte anhand konkreter Testgebiete gezeigt werden, dass die Umwandlung der für das OpenDRIVE-Format aufbereiteten Mobile Mapping Daten in das CityGML-Format eine dreidimensionale Visualisierung der kinematisch erfassten Straßenraumdaten ermöglicht. Das Ergebnis der praktischen Umsetzung ist ein semantisches Straßenraummodell im Level of Detail 3, welches neben einem texturierten Spurmodell zusätzlich verschiedene Straßenraumobjekte beinhaltet. Die abschließende Visualisierung erfolgte in dem auf Cesium basierenden 3D-Web-Map-Client der 3DCityDB.     «

In der vorliegenden Arbeit werden Methoden zur Überführung von Straßenraumdaten in ein semantisches 3D-Stadtmodell, welches vielfältige Analysen und Visualisierungsmöglichkeiten bietet, erarbeitet. Die Methoden werden anhand einer Umwandlung von Mobile Mapping Daten, die für das OpenDRIVE-Format aufbereitet wurden, in das CityGML-Format exemplarisch untersucht. Für die Durchführung von Experimenten wurden Datensätze durch das beteiligte Unternehmen 3D Mapping Solutions GmbH, das sich mit der kin...     »

In this thesis, methods for transforming street space data to a 3D city model, which allows for detailed analysis and visualization, are developed. For the experiments, the proposed approach was exemplarily implemented for the conversion of Mobile Mapping data, pre-processed for publication in OpenDRIVE format, to CityGML. For the experiments, datasets were provided by the co-supervising company 3D Mapping Solutions GmbH, which utilizes mobile mapping systems to acquire high-resolution data of street spaces and derive highly accurate OpenDRIVE-compliant plans from it. Besides related work, relevant sources of data for street space modeling are discussed in detail. Based on a catalog of nine criteria, the introduced sources of data are assessed and a well-suited combination of data sources is suggested. Moreover, an overview of standards for the modelling of street spaces, with a particular focus on the similarities and differences of OpenDRIVE and CityGML, is presented. The acquisition of semantic street space data using mobile mapping, in general, and the acquisition pro- cess implemented by 3D Mapping Solutions, in particular, is described. Based on this, an approach for the visualization of such kinematic measurements was developed. In experiments, an implementation of this approach was successfully applied to study areas to show that a transformation of the pre-processed Mobile Mapping data to CityGML indeed enables visualization of the kinematic street space data in 3D. The result of this transformation is a semantic street space model in Level of Detail 3, containing a textured lane model as well as additional objects from the street space. Visualization of such models is possible using the Cesium-based 3D-Web-Map-Client, which is part of 3DCityDB.     «

In this thesis, methods for transforming street space data to a 3D city model, which allows for detailed analysis and visualization, are developed. For the experiments, the proposed approach was exemplarily implemented for the conversion of Mobile Mapping data, pre-processed for publication in OpenDRIVE format, to CityGML. For the experiments, datasets were provided by the co-supervising company 3D Mapping Solutions GmbH, which utilizes mobile mapping systems to acquire high-resolution data of s...     »