Voraussetzung:

Für das 3D-Mesh müssen photogrammetrische Luftbilddaten vorliegen, die bei Luftbild- und Laserscanbefliegungen aufgenommen werden. Dies kann entweder von Befliegungsfirmen mit Flugzeugen oder auch durch den Einsatz von unbemannten Luftfahrzeugen wie Drohnen durchgeführt werden. Die erforderlichen Daten für ein 3D-Mesh sind: 

• Punktwolken
• Schrägluftbilder

Prozess:

• Benachbarte Punkte werden im Triangulstationsverfahren / 3D-Meshing zu Drei- und Vierecken verbunden, die man Polygone oder Faces nennt. 
• Abhängig vom Detailgrad unterscheidet sich die Größe der Einzelelemente der Polygone. 
• Das Ergebnis ist das Polygonnetz, welches sich als Summe der Zusammensetzung aller erzeugten Drei- und Vierecke definiert. 
• Das Polygonnetzt der Drei- und Vierecke bietet die Grundlage zur Texturierung der im Bildflug aufgenommen Farbinformationen aus hochauflösenden Bildern.

Ergebnis:

• Vermaschung eines geschlossenen, texturierten Polygonnetzes (Gitternetz).

• 3D-Mesh erfordert hohe Leistungsfähigkeit bei der Datenverarbeitung (Rechen- und Speicherkapazitäten). 
• Im Sinne eines performanten Streamings ist es sinnvoll, das 3D-Mesh Modell in eine Datenstruktur zu überführen, die einer gewissen Logik unterliegt und die Daten häppchenweise an den Client ausliefert. 
• Die Datenstruktur muss in Cesium3DTiles (b3dm) Format vorliegen, um es im Webviewer darstellen zu können. Ein weiteres gängiges Format ist das OBJ, jedoch ungeeignet zur Darstellung im Webviewer. 

Ausgewählte Softwareanbieter haben sich zur Aufgabe gemacht, mit dem oben aufgeführten Prozess, automatisiert 3D-Mesh Modelle zu erzeugen: 

• Skyline (Photomesh) 
• NFrames (SURE) 

Dabei nutzen sie die aus der Luftbildbefliegung aufgenommenen Daten. Die Programme folgen Logiken bei der Datenerzeugung, die den hohen Anforderungen im Sinne der Datenqualität und Performance gerecht werden. 

Das 3D-Mesh folgt im Gegensatz zu semantischen CityGML-Daten nicht dem objektbasierten Ansatz einzelner Gebäudemodelle. Durch die Vermaschung und Darstellung als homogene Masse eines Digitalen Oberflächenmodells stellt das 3D-Mesh besondere technische Herausforderungen an die Viewingkomponente und verlangt nach smarten Lösungsansätzen!  

Im Gegensatz zu einzelnen Gebäude- modellen können, weder die Gebäude nach Attributen abgefragt noch zielgerichtet in Architekturformate exportiert und weiterverarbeitet werden. Im eigentliche Sinne besitzen die Gebäude im 3D-Mesh keine Informationen oder Attribute. Deshalb ist es notwendig das 3D-Mesh aufzuwerten, indem Feature auf Grundlage des ALKIS über die Mesh Gebäude gelegt werden.

Die kontinuierliche Fortführung eines 3D-Mesh Modells ist im Gegensatz zum objektbasierten CityGML-Modell so nicht möglich.

Der CityGML Datensatz kann nach Belieben datenbankseitig und anschließend im Viewer an aktuelle Bestände angepasst und aktualisiert werden. Das 3D-Mesh Modell hingegen muss komplett neu aufgenommen und erzeugt werden.

Die homogene Vermaschung eines 3D-Mesh Modells aufzubrechen, ist ganz besonders kritisch. Die einzelnen Polygone müssen zerschnitten und neu zusammengesetzt werden.

Um Gebäude oder städtebauliche Planungen integrieren zu können, ist es notwendig einzelne Gebäude oder koordinatenspezifische Planungsareale sauber auszustanzen.

Beide Ansätze bieten je nach Anwendungsbereich ihre Vorteile und spielen ihre Stärken aus. Optimalerweise finden beide 3D-Modelle Anwendung, um die komplette Bandbreite an Informationen gewinnbringend einsetzen zu können. So stehen beide Datensätze zur Analyse und Informationsgewinnung zur Verfügung, der “Ist-Zustand” des 3D-Mesh Modells und der “ALKIS-Zustand” des 3D CityGML Modells. 

Erkunden Sie am Beispiel  Bremen beide 3D-Modell Varianten.

• Kostengünstig und zeiteffizient
• Beinhaltet alle Objekte des Betrachtungsraumes
• Ideal für Stadt- und Standortmarketing

• Keine objektbasierte Darstellung von Elementen
• Keine Weiterverarbeitung/Wertschöpfung
• Kontinuierliche Fortführung nicht möglich