LoD2 voor alle 10 miljoen BAG-panden in Nederland

Journal Article (2021)
Author(s)

R.Y. Ravi (TU Delft - Urban Data Science)

B. Dukai (TU Delft - Urban Data Science)

S. Vitalis (TU Delft - Urban Data Science)

J.N.H. van Liempt (TU Delft - Urban Data Science)

J.E. Stoter (TU Delft - Urban Data Science)

Research Group
Urban Data Science
Copyright
© 2021 R.Y. Peters, B. Dukai, S. Vitalis, J.N.H. van Liempt, J.E. Stoter
More Info
expand_more
Publication Year
2021
Language
Dutch
Copyright
© 2021 R.Y. Peters, B. Dukai, S. Vitalis, J.N.H. van Liempt, J.E. Stoter
Research Group
Urban Data Science
Issue number
1
Volume number
18
Pages (from-to)
8-12
Reuse Rights

Other than for strictly personal use, it is not permitted to download, forward or distribute the text or part of it, without the consent of the author(s) and/or copyright holder(s), unless the work is under an open content license such as Creative Commons.

Abstract

3D-toepassingen gaan vaak gepaard met de wens om gebouwen met dakvormen te modelleren. Na jaren onderzoek en ontwikkeling hebben we in Delft een methode gerealiseerd die volledig automatisch dakvormen (LoD2)
reconstrueert uit puntenwolken en 2D-pandpolygonen. Met deze methode hebben we 3D-modellen gegenereerd voor alle 10 miljoen BAG-panden in Nederland, de eerste open 3D-dataset op dit detailniveau. Niet alle toepassingen zijn gebaat bij dit detailniveau. Daarom reconstrueren we in hetzelfde proces ook andere detailniveaus. Het volledig automatisch proces
zorgt ook in de toekomst voor consistentie als nieuwe modellen worden geconstrueerd met actuele input-data. Bovendien monitoren we verschillende kwaliteitsparameters die gebruikers kunnen helpen bij de juiste toepassing van de data.

Files

21_geoinfo_3dbag.pdf
(pdf | 0.425 Mb)
License info not available