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Spatio-Semantic Comparison of Large 3D City Models in CityGML Using a Graph Database

Titel in Übersetzung: Räumlich-semantischer Vergleich großer 3D-Stadtmodelle in CityGML unter Verwendung einer Graph-Datenbank

Son H. Nguyen, Zhihang Yao, Thomas H. Kolbe

Abstract

Der OGC-Standard zur Speicherung und zum Austausch virtueller 3D-Stadt- und Landschaftsmodelle City Geography Markup Language (CityGML) erlaubt zahlreiche syntaktische Varianten, wie 3D-Stadtobjekte in CityGML-Dokumenten repräsentiert werden können. Das bietet eine hohe Flexibilität beim Erzeugen von Stadtmodellen mit reichhaltigem Informationsgehalt, erschwert 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. Erste Arbeiten schlagen dazu vor, CityGML-Dokumente während ihres Vergleichs als Graphen darzustellen, aber es bleibt zumeist offen, wie dieses Konzept realisiert und effizient implementiert werden kann. Die hier vorgestellte Forschungsarbeit beantwortet diese Frage ausführlich in drei Hauptschritten: (1) das Abbilden zweier beliebig großer CityGML-Datensätze auf Graphen unter Verwendung einer Graphdatenbank (z.B. 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, indem sie zu Transaktionen der zur Aktualisierung der geographischen Features-Standardschnittstelle Web Feature Service (WFS) umgewandelt werden. Die Funktion und Performanz der entwickelten Software wird am Beispiel des kompletten 3D-Stadtmodells von Berlin untersucht und gezeigt.
Titel in ÜbersetzungRäumlich-semantischer Vergleich großer 3D-Stadtmodelle in CityGML unter Verwendung einer Graph-Datenbank
OriginalspracheEnglisch
Seiten (von - bis)85-100
Seitenumfang16
Fachzeitschriftgis.Science
Jahrgang2018
Ausgabenummer3
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2018

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