Aufbau des digitalen Zwillings von Deutschland mithilfe einer KI-gestützten Punktwolkenklassifizierung

Ein digitaler Zwilling eines ganzen Landes erfordert mehr als nur die Erfassung von Geodaten. Er setzt die Fähigkeit voraus, riesige Mengen an Sensorrohdaten in strukturierte, genaue und verwertbare Informationen umzuwandeln.

Der „Digital Twin“ von Deutschland stellt einen ehrgeizigen Schritt hin zu einer umfassenden digitalen Abbildung der physischen Umgebung des Landes dar. Mit einer landesweiten LiDAR-Luftbildabdeckung von mehr als 70.000 km² verdeutlicht das Projekt das Potenzial, die Erfassung von Geodaten in großem Maßstab mit fortschrittlicher, KI-gestützter Verarbeitung zu kombinieren.

Pointly bringt sein Fachwissen im Bereich der automatisierten Klassifizierung von 3D-Punktwolken ein und trägt so dazu bei, komplexe LiDAR-Datensätze in strukturierte Informationen umzuwandeln, die moderne Kartierungs-, Geodatenanalyse- und Digital-Twin-Anwendungen unterstützen können.

Von rohen LiDAR-Daten zu strukturierten Geodaten

Luftgestützte LiDAR-Vermessungen liefern hochdetaillierte 3D-Punktwolken, die die Form und Struktur der physischen Umgebung erfassen. Allerdings sind Rohpunktwolken nicht automatisch für nachfolgende Anwendungen geeignet. Die einzelnen Punkte müssen in aussagekräftige Kategorien wie Boden, Gebäude, Vegetation und andere relevante Objekte klassifiziert werden.

Traditionell ist dieser Prozess mit einem erheblichen manuellen Aufwand verbunden. Im Rahmen eines landesweiten Kartierungsprojekts stellen herkömmliche Arbeitsabläufe hinsichtlich Verarbeitungszeit, Konsistenz und Skalierbarkeit eine Herausforderung dar.

Pointly begegnet dieser Herausforderung mit einer KI-gestützten Punktwolkenklassifizierung. Die Technologie des Unternehmens identifiziert und klassifiziert Objekte in komplexen 3D-Datensätzen automatisch und wandelt so unstrukturierte Punktwolken in strukturierte Geodaten um.

KI, die sich auf landesweite Abdeckung ausweiten lässt

Die Verarbeitung von LiDAR-Daten auf einer Fläche von mehr als 70.000 km² erfordert Arbeitsabläufe, die große Datenmengen bewältigen können und gleichzeitig eine gleichbleibende Klassifizierungsqualität gewährleisten.

Der KI-gestützte Ansatz von Pointly ermöglicht die effiziente Verarbeitung umfangreicher Datensätze und liefert bei geeigneten Arbeitsabläufen und Datenmengen Klassifizierungsergebnisse innerhalb weniger Stunden. Die automatisierte Verarbeitung reduziert den manuellen Arbeitsaufwand und unterstützt wiederholbare, skalierbare Produktionspipelines.

Der Ansatz kombiniert vortrainierte KI-Modelle mit datengestützter Optimierung, um den Besonderheiten und Anforderungen spezifischer Datensätze gerecht zu werden. Repräsentative Trainingsdaten und eine systematische Validierung tragen dazu bei, die Modellleistung zu verbessern und sicherzustellen, dass die daraus resultierenden Klassifizierungen den Anforderungen der vorgesehenen Anwendung entsprechen.

Neue georäumliche Anwendungen ermöglichen

Präzise klassifizierte 3D-Punktwolken bilden die Grundlage für eine Vielzahl von georäumlichen Anwendungen. Strukturierte Daten können bei der Geländanalyse, der Kartierung von Infrastruktur, der Vegetationsbewertung, der Stadtplanung sowie bei der Entwicklung digitaler Darstellungen der bebauten und natürlichen Umwelt hilfreich sein.

Über die Klassifizierung hinaus können automatisierte Vektorisierung und Merkmalsextraktion Punktwolkeninformationen in strukturierte Geometrien und Objekte umwandeln, die in GIS-Systemen und anderen nachgelagerten Arbeitsabläufen verwendet werden können.

Durch die Reduzierung des Aufwands für die Verarbeitung und Auswertung umfangreicher 3D-Datensätze tragen KI-gestützte Arbeitsabläufe dazu bei, dass Geodaten für Organisationen, die mit komplexen realen Umgebungen arbeiten, leichter zugänglich und nutzbarer werden.

Technologie „Made in Germany“

Pointly entwickelt KI-Technologie zur automatisierten Klassifizierung und Vektorisierung von 3D-Punktwolken und unterstützt Unternehmen dabei, das volle Potenzial ihrer Geodaten auszuschöpfen.

Der „Digital Twin“ von Deutschland verdeutlicht, wie wichtig eine skalierbare, automatisierte Verarbeitung bei der Arbeit mit umfangreichen LiDAR-Erfassungsdaten ist. Er zeigt zudem, wie spezialisierte KI-Technologie die Lücke zwischen rohen Sensordaten und den strukturierten Informationen schließen kann, die für moderne Geodatenanwendungen benötigt werden.

Pointly – verwandelt komplexe 3D-Punktwolken in verwertbare georäumliche Informationen.