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Von Daten zu Erkenntnissen: Potentiale von Punktwolken aufgedeckt

Entdecken Sie die Welt in 3D: Potentiale und Perspektiven von Punktwolken

Entdecken Sie die Kraft von 3D-Daten mit TrueEarth. Registrieren Sie sich unten, um unser neues Whitepaper 'Potentiale und Perspektiven von Punktwolken' herunterzuladen. Erfahren Sie, wie Punktwolken die Geoinformation revolutionieren.

Informationen direkt aus der Punktwolke

Das Big Data Processing des Datensatzes des LGV Hamburg bildete in der Testphase die Basis für ein breites Spektrum potentieller Anwendungsfälle. Die von north.io entwickelten Algorithmen ermöglichen leistungsfähige Berechnungen für Punktdichte und -abstände, Gefälle, Planarität, Sphärizität sowie Punktwolkenrasterung.

Hohe Flexibilität

Neben der Datenverarbeitung und -analyse lagen zudem Geschwindigkeit und Interoperabilität im Fokus der Entwicklung. Die Testumgebung basiert auf der cloudagnostischen Geodatenmanagement Plattform TrueEarth, die den Nutzern mit integrierter Datenvisualisierung und -konvertierung eine größtmögliche Bedienungsfreundlichkeit und Flexibilität bietet.

Zukünftige Potentiale

Mit grundlegenden Analysealgorithmen, lassen sich mithilfe von TrueEarth in der Zukunft vielfältige Anwendungsszenarien realisieren. Die wichtigsten Anwendungsfälle umfassen Punktwolkenvisualisierung, räumliche Statistik, 3D-Meshing, automatisierte Erkennung von Verkehrsschäden, Klassifizierung und Objekterkennung.

Power aus der Cloud: Skalierbare Big Data Analysen

Dank der Cloudtechnologie läuft die Berechnung großer Datensätze problemlos und schnell. Produkte dieser Prozesse, wie hier die Gefälleberechnung der Punktwolke, lassen sich in TrueEarth direkt visualisieren und so zu Informationen verarbeiten.

(Datenquelle: Punktwolkendaten aus Laserscanbefahrung, 2023 © FHH, LGV www.geoinfo.hamburg.de)

Zukunftsfähige Modularität

Die Big Data Algorithmen von north.io bieten zusammen mit der Microservice Infrastruktur die Grundlage für weitere Einsatzmöglichkeiten und Erweiterungen direkt in TrueEarth. Mithilfe der hier exemplarisch dargestellten Punktwolkenrasterung können perspektivisch Bäume sowie andere Objekte identifiziert und Erkenntnisse gewonnen werden.

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