If cities could speak: What semantic 3D city models reveal about their evolution
Wenn Städte sprechen könnten: Was semantische 3D-Stadtmodelle über ihren Wandel enthüllen
Son H. Nguyen, Thomas H. Kolbe
Many existing Smart City and Urban Digital Twin (UDT) systems lack the ability to efficiently detect and interpret changes in their models. This study demonstrates how changes between different versions of a digital representation of a city – specifically, a semantic 3D city model – can be analysed to provide valuable insights into the city’s development. The examples, using data from Hamburg, highlight the interpretation of both large-scale changes across broad areas and smaller, local changes made to individual city objects. This is achieved by representing the city models as knowledge graphs, matching these graphs, and analysing their patterns.
Viele bestehende Smart-City- und Urbane-Digitale-Zwillinge-(UDZ-)Systeme verfügen nicht über die Fähigkeit, Änderungen in ihren Modellen effizient zu erkennen und zu interpretieren. Diese Studie zeigt, wie Änderungen zwischen verschiedenen Versionen einer digitalen Darstellung einer Stadt – speziell eines semantischen 3D-Stadtmodells – analysiert werden können, um wertvolle Einblicke in die Entwicklung der Stadt zu gewinnen. Die Beispiele, die auf Daten aus Hamburg basieren, veranschaulichen die Interpretation sowohl von großflächigen Änderungen über weite Gebiete als auch von kleineren, lokalen Änderungen an einzelnen Stadtobjekten. Dies wird erreicht, indem die Stadtmodelle als Wissensgraphen dargestellt, diese Graphen verglichen und ihre Muster analysiert werden.
Keywords: Knowledge graphs, Urban Digital Twins, changes, interpretation, CityGML, graph database
Schlüsselwörter: Wissensgraphen, Urbane Digitale Zwillinge, Änderungen, Interpretation, CityGML, Graphdatenbank
DOI: 10.14627/gis.Science.2025.2.1
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