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How to See Data Online (Fast)

GeoWerkstatt-Projekt des Monats Dezember 2023

Projekt: How to See Data Online (Fast)

Forschende: Udo Feuerhake

Projektidee: Entwicklung einer effizienten webbasierten Visualisierung für unterschiedliche räumliche und raumzeitliche Daten.

Wer viel fotografiert oder filmt, kennt das: Bilder und Videos erreichen eine immer bessere Qualität, unter anderem durch Filter und andere Bearbeitungsmöglichkeiten. Gleichzeitig benötigen die Bilddateien und Video-Clips immer mehr Speicherplatz und leistungsfähigere Geräte zum Bearbeiten, Anzeigen und Abspielen.  Das Gleiche passiert auch in der Geodäsie und Geoinformatik:  Mit Sensoren wie Laserscannern, Kameras oder auch GNSS-basierten Lösungen (z. B. Satelliten-Navigation mit GPS) lassen sich Orte dreidimensional und in immer höherer Genauigkeit erfassen. Schnell entstehen riesige Datensätze. Damit sich Forschende trotz der großen Datenmenge einen schnellen Überblick über ihre neue Daten beschaffen können, auch schon von unterwegs mit mobilen Geräten, arbeiten wir an einem webbasierten Tool.

Dieses Tool zielt darauf ab, verschiedene Arten von Daten effizient im räumlichen Kontext zu visualisieren, darunter Punktwolken, Trajektorien, Voxel und 3D-Modelle. Die Visualisierung soll große Datensätze effizient darstellen und gleichzeitig Licht- und Post-Processing-Effekte für eine ansehnliche Darstellung bieten. Detaillierte Einstellungsmöglichkeiten sollen es dem Nutzenden ermöglichen, die Visualisierung nach seinen Anforderungen und Wünschen anzupassen.

Der Prototyp der Web-Anwendung entsteht aktuell auf Basis von WebGL unter Verwendung des Frameworks Threejs. Die Daten werden weiterhin client-seitig verarbeitet, müssen also nicht auf einen fremden Server hochgeladen werden. Das bedeutet allerdings, dass die Darstellungsqualität und -leistung durch die eigene Hardware beeinflusst wird: Mit einem potenten Rechner mit leistungsstarker Grafikkarte (GPU) lassen sich größere Datenmengen in einem höheren Detailgrad anzeigen. Die Anwendung ist aber auch für mobile Geräte geeignet, da unterschiedliche Techniken die Leistungsansprüche verringern können, u.a. durch Kachelung der Datensätze oder distanzabhängiger Detailgrade (je näher man heranzoomt, desto mehr Details werden sichtbar).

Das Tool ist sehr vielseitig: Aktuelle Features ermöglichen zum einen die Visualisierung verschiedener Arten von Daten wie Punktwolken, Trajektorien, Voxel und 3D-Modelle. Zusätzlich lassen sich weitere Informationen wie Hintergrundkarten (auf Grundlage von OpenStreetMap), digitale Geländemodelle (Stadt Hannover) oder auch LOD2-Gebäudemodelle (OpenGeoData, LGLN) integrieren. Verschiedene Erkundungsmodi (Orbit, Flug, FPV, VR) sorgen dafür, dass die Datensätze aus verschiedenen Perspektiven exploriert werden können. Hinzu kommen Interaktionsmöglichkeiten, eine Screenshot-Funktion und experimentelle Physik-Effekte.

Das Tool befindet sich derzeit noch in einer relativ frühen Entwicklungsphase. Die kontinuierliche Verbesserung des Tools steht im Fokus, und daher sind Fragen, Kritik oder Anregungen ausdrücklich erwünscht.

Das Tool kann derzeit unter folgendem Link ausprobiert werden:

http://datawebviewer.jawolasi.de/

Nachfolgend ein paar Impressionen:

© ikg
Ein Ausschnitt aus einem Punktwolken-Datensatz aus der Ego-Perspektive in Echtfarben. Dieser dargestellte Ausschnitt enthält ca. 20 Mio. Punkte.
© ikg
Ein größerer Voxel-Datensatz, der in Hannover Linden-Nord aufgezeichnet wurde. Bei einer Voxelgröße von 20 cm umfasst er im höchsten Detailgrad ca. 23 Mio. Voxel, deren Farbe die Objektklassen (Straße: pink, Gebäude: grau, Vegetation: grün, usw.) repräsentieren. (Anmerkung: In einer zweidimensionalen Darstellung heißen die Bildpunkte „Pixel“, in einer dreidimensionalen Darstellung „Voxel“).
© ikg
Der gleiche Datensatz wird dieses Mal in Kombination mit den LOD2-Gebäudemodellen dargestellt. LOD2 ist ein 3D-Stadtmodell mit zwei Detaillierungsgraden. Im Vergleich zum einfachen „Klötzchenmodell“ (LOD1) sind bei Gebäuden u.a. Dachstrukturen und einfache Texturen sichtbar.
© ikg
Voxel-Datensatz aus der Ego-Perspektive in Echtfarben. Man beachte hierbei die zusätzliche Tiefenunschärfe, die als zusätzlicher Effekt integriert wurde.
© ikg
Voxel-Datensatz aus der Ego-Perspektive in Label-Farben. Man beachte hierbei die zusätzliche Tiefenunschärfe, die als zusätzlicher Effekt integriert wurde.
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