{"id":3088,"date":"2021-01-08T15:28:24","date_gmt":"2021-01-08T14:28:24","guid":{"rendered":"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/ressourceneffiziente-stadtquartiere-2024\/?page_id=3088"},"modified":"2021-01-08T15:55:07","modified_gmt":"2021-01-08T14:55:07","slug":"newsletter-2-transmit-01","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/ressourceneffiziente-stadtquartiere.de\/?page_id=3088&lang=de","title":{"rendered":"Newsletter 2 TransMiT-01"},"content":{"rendered":"\n

TransMiT: Datenerfassung und -analyse zur Erzeugung eines 2D-Oberfl\u00e4chenabflussmodells<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Im Umsetzungspilot 4 (UP 4) \u201eOberfl\u00e4chige (Not-) Wasserwege\u201c soll ein 2D-Oberfl\u00e4chenabflussmodell als Grundlage f\u00fcr eine Simulation von Auswirkungen von Starkregenereignissen und zur Identifikation von m\u00f6glichen \u00fcberfl\u00e4chigen Ableitungen erstellt werden. Dabei soll untersucht werden, welche Einfl\u00fcsse eine h\u00f6here Aufl\u00f6sung des hierf\u00fcr ben\u00f6tigten digitalen Gel\u00e4ndemodells (DGM) und die Ber\u00fccksichtigung unterschiedlicher Oberfl\u00e4chenrauigkeiten auf die Simulationsergebnisse besitzen. <\/p>\n\n\n\n

Zur Erzeugung eines h\u00f6her aufgel\u00f6sten DGMs wurden die Gebiete um das Quartier Neust\u00e4dter Markt und Hildesheimer Hafen (einschlie\u00dflich des Gel\u00e4ndes der Stadtentw\u00e4sserung Hildesheims) mit Hilfe des IKG-Mobile Mapping-Systems (siehe Abbildung 1, links) nacherfasst. Das dabei erzeugte hoch-aufgel\u00f6ste 3D-Modell (siehe Beispiel Abbildung 1, rechts) wurde mit dem bereits aus \u00dcberfl\u00fcgen existierenden 3D-Gel\u00e4nde-Modell fusioniert. Dadurch wird einerseits eine l\u00fcckenlose Abdeckung und andererseits im Bereich der Befahrung eine sehr hohe Genauigkeit gew\u00e4hrleistet.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung <\/a>1: Das zur Datenerfassung verwendete Mobile Mapping System (links) und ein Beispiel f\u00fcr eine resultierende Punktwolke im Bereich der Stadtentw\u00e4sserung Hildesheim (rechts) \u00a9IKG<\/em><\/p>\n\n\n\n

Die Oberfl\u00e4chenrauigkeitsdaten wurden auf Grundlage der erfassten Punktwolke ermittelt. Dabei wurde ein Verfahren aus dem Bereich des Maschinellen Lernens angewendet, bei dem ein Klassifikationsmodell trainiert wurde, um die drei Oberfl\u00e4chentypen Asphalt, Kopfsteinpflaster und Gras zu unterscheiden. Hierbei wurde eine Klassifizierungsgenauigkeit von 84% erreicht. Das Ergebnis wurde u.a. in einer Karte f\u00fcr die Region Hildesheim aufbereitet (siehe Abbildung 2).<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Abbildung <\/a>2: Die klassifizierten Oberfl\u00e4chen im Gebiet Neust\u00e4dter Markt in Hildesheim \u00a9IKG<\/em><\/p>\n\n\n\n

In einem gro\u00dftechnischen Versuch, dessen Planungen und Vorbereitungen bereits begonnen haben, sollen die oben beschriebenen und ermittelten Einfl\u00fcsse auf das Abflussverhalten evaluiert werden. Um die Ergebnisse der verschiedenen Teilaspekte dieses UPs zu pr\u00e4sentieren, wurde eine web-basierte Kartenansicht entwickelt (siehe Abbildung 3). In dieser k\u00f6nnen die Mobile Mapping-Daten, das erzeugte DGM und die Oberfl\u00e4chenrauigkeiten visualisiert werden.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 3: Die web-basierte Kartenansicht erm\u00f6glicht das Anzeigen der Teilergebnisse des UPs. \u00a9IKG<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Literatur<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Xie, W.: Classification of Road Roughness in Mobile Mapping Data. Masterarbeit, IKG, Hannover, 2020.<\/p>\n\n\n\n

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