Ansätze zur Modellierung von Veränderungen in Echtzeit

Autor: John Welter

Mein Beruf erfordert häufige Reisen. Dabei wird mir immer wieder bewusst, dass wir in einer Zeit raschen Wandels leben. Städte verändern sich durch Wachstum, ländliche Gegenden durch Straßen, landwirtschaftliche Flächen durch den Anbau von Lebensmitteln für die zunehmende Bevölkerung, und in urbanen Gebieten schießen Wohnanlagen wie Pilze aus dem Boden.

Bei Hexagon sagen wir oft: „Was du nicht messen kannst, kannst du auch nicht managen.“ In diesem Zusammenhang meinen wir mit „messen“ eigentlich „kartieren“.

Die Herausforderung solcher rascher Veränderungen ist, dass unsere herkömmlichen Kartierungsverfahren damit überfordert sind. Wir erkennen Veränderungen und müssen einen langwierigen Prozess in Gang setzen, um uns Mittel zu sichern, eine Ausschreibung durchzuführen und dann einen Dienstleister mit der Erfassung neuer Daten dieser Veränderungen zu beauftragen. Oft kommen die neuen Karten dann zu spät, um uns bei einem sinnvollen Management der Veränderungen zu helfen, und bestätigen nur, was wir ohnehin wissen.

Um mit den Veränderungen um uns herum Schritt zu halten, müssen sich auch unsere Kartierungsverfahren ändern. Dazu müssen wir Programme zur kontinuierlichen Erfassung von Daten und einfachen Aktualisierung und Bereitstellung unserer Datenbestände entwickeln. Diese CaaS-Programme (Content as a Service) sammeln laufend Daten auf der Basis einheitlicher Spezifikationen und Zeitpläne. So entsteht ein standardisiertes Produkt, das für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden kann. Die Kosten können auf viele Benutzer umgelegt werden und sinken daher für den Einzelnen. Nach den Grundsätzen der Sharing Economy erhalten alle Interessierten Zugang zu denselben Daten. Es findet eine Demokratisierung hochwertiger Luftbilddaten statt, die früher nur ausgewählten Kreisen zugänglich waren.

Die zweite Voraussetzung ist der Zugang zu effizienterer Luftbildtechnologie, mit der mehr Daten pro Flug erfasst werden können, um Zeit und Kosten zu sparen. Doch es ist nicht nur der Sensor, der zählt. Parallel zu unseren zunehmenden Mengen an gesammelten Rohdaten müssen wir die Auswertungsgeschwindigkeit erhöhen, damit die fertigen Datenprodukte schnellstmöglich beim Kunden ankommen. Hybride Sensoren und Workflows, die Bild- und LiDAR-Daten gleichzeitig erfassen und verarbeiten, werden der Schlüssel zum Erfolg umfangreicher und regelmäßig durchgeführter Kartierungsprojekte sein.

Bei Hexagon setzen wir alles daran, diese Vision in die Realität umzusetzen. Mit unseren Partnern im HxGN Content Program – unserem CaaS-Projekt – gehen wir nun in das siebte Jahr der kontinuierlichen Datenerfassung. Im Rahmen dieses Programms wurden Daten von 25 Millionen Quadratkilometern in Nordamerika und Europa erfasst, die Interessierten über Kaufund Abomodelle leicht online zugänglich sind.

2016 haben wir den ersten Luftbildsensor der Welt vorgestellt, der Nadir- und Schrägaufnahmen sowie LiDAR-Höhendaten gleichzeitig erfasst: den Leica CityMapper mit dem HxMap-Workflow. 2019 erreichten wir mit dem CityMapper-2 eine Produktivitätssteigerung von 40 %, weil mehr Daten pro Flug erfasst werden können.

Dieser Artikel ist in einer unterschiedlichen Fassung bereits im Fachmagazin GIM International erschienen: https://www.gim-international.com/content/article/paving-the-road-to-real-time-change-modelling