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CityGML 3.0: neu und verbessert

Im September 2021 veröffentlichte das OGC den Standard zur City Geography Markup Language (CityGML) in seiner neuen Version 3.0. Im Rahmen der letzten Münchner GI-Runde im März 2024 an der Technischen Universität München, kurz TUM, thematisierten Experten die CityGML-Weiterentwicklung.

3D-Stadtmodelle finden zunehmend Einzug bei der Planung von Städten. Bild: stock.adobe.com (Cristina)

Der internationale Standard des Open Geospatial Consortiums (OGC) für digitale 3D-Stadtmodelle steht bereits seit 2008 zur Verfügung. Hintergrund ist, dass semantische 3D-Stadtmodelle auf Basis offener und freier Standards, wie eben CityGML, eine zunehmende Rolle bei „Urbanen Digitalen Zwillingen“ spielen – so unter anderem in Helsinki und Rotterdam. Der Runde Tisch GIS e. V. schreibt hierzu: „CityGML ist ein Standard für die Modellierung von semantischen 3D-Stadt- und Landschaftsmodellen, der nicht nur weltweit von vielen Städten für die Verwaltung von 3D-Stadtmodellen eingesetzt wird, sondern auch auf staatlicher Ebene und staatenübergreifend zur Harmonisierung von 3D-Gebäudedaten verwendet wird.“

Vom großen Ziel ...

Doch kein Standard ohne Anpassungen und so führte Dr. Claus Nagel von Virtual City Systems die Teilnehmer durch die Neuerungen von CityGML 3.0 im Vergleich zu den Vorgängerversionen. Dr. C. Nagel umschrieb die „Highlights“ mit der „Trennung des konzeptuellen Datenmodells und den Datenformaten“, der „Anpassung des LoD-Konzepts“, aber auch mit „neuen Konzepten und überarbeiteten Modulen“. Das Ganze sei nach seinen Ausführungen mit dem großen Ziel verbunden, einer verbesserten Nutzung von 3D-Stadtmodellen im Rahmen von Smart-City-Anwendungen. Gleichzeitig dienten die Neuerungen nach Dr. C. Nagels Worten als Basis für den Urbanen Digitalen Zwilling. Wie wichtig diese urbanen Zwillinge für intelligente Stadtentwicklungen mittlerweile sind, erkennt selbst der Deutsche Städtetag. Der titelt mit Bezug zu Urbanen Digitalen Zwillingen: „Eine Stadt sehen, verstehen und lebenswert gestalten“ und folgert in seinem gleichnamigen Expertenpapier von 2023: „Um den Mehrwert von Urbanen Digitalen Zwillingen zu heben, bedarf es aber einiger Vorarbeiten.“ Diese Vorarbeiten wurden erfüllt – unter anderem durch neue und überarbeitete Module des CityGML-Datenmodells. CityGML-Experte Dr. C. Nagel umriss beispielsweise das neue Space-Konzept im Core-Modul, das eine Klassifizierung aller Objektarten in Space und SpaceBoundary ermöglicht, mit einer klaren Semantik und vereinfachten Implementierungsmöglichkeiten.

Das überarbeitete Gebäudemodell bietet nunmehr ein erweitertes Datenmodell – von einer horizontalen Untergliederung in Stockwerke bis hin zu Abteilungen und Sicherheitszonen sowie neuen thematischen Attributen. Wichtig sei seiner Meinung nach auch die verbesserte BIM- und GIS- Interoperabilität sowie die Überarbeitung des Datenmodells für den Verkehrsraum. Letzteres bietet beispielsweise die Modellierung des Verkehrsraums anhand echter 3D-Volumenobjekte zusätzlich zu flächenhaften Objekten. Das Fazit von Dr. C. Nagel: „CityGML 3.0 ist einsatzbereit und mit vielen Neuerungen und Verbesserungen versehen.“ Und die würden nach seinen Informationen bereits in ersten Praxisprojekten umgesetzt.


Ausführliche Informationen zu „CityGML 3.0“ finden Interessenten auf den Projektseiten des Lehrstuhls für Geoinformatik der TUM.


… und weniger Komplexität

Mit Anpassungen sowie der Weiterentwicklung des CityGML-Standards beschäftigten sich zwei weitere Vorträge des Wissenschaftsforums. Im Zentrum der Forschungsarbeiten stehen die Methodik, der bessere Datenaustausch und letztendlich die Interpretierbarkeit der gewonnenen Informationen mittels GityGML. Einerseits widmete sich Diego Vinasco-Alvarez, Universität Lyon, dem Thema: „Model driven transformation of CityGML towards CityOWL: from a 3D urban data model to a computational ontology“. Andererseits referierte TUM-Wissenschaftler Son Nguyen zur „Erkennung und Interpretation von Änderungen in CityGML-basierten 3D-Stadtmodellen.“ Ein Fazit beider Vorträge: Komplexität herausnehmen, um Datenmodelle und letztendlich die gewonnenen Informationen für möglichst viele Anwender zugänglich zu machen.

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