TY - THES A1 - Wolff, Markus T1 - Geovisual methods and techniques for the development of three-dimensional tactical intelligence assessments T1 - Methoden und Techniken zur Entwicklung dreidimensionaler Lagebilder für Belange der zivilen Sicherheit N2 - This thesis presents methods, techniques and tools for developing three-dimensional representations of tactical intelligence assessments. Techniques from GIScience are combined with crime mapping methods. The range of methods applied in this study provides spatio-temporal GIS analysis as well as 3D geovisualisation and GIS programming. The work presents methods to enhance digital three-dimensional city models with application specific thematic information. This information facilitates further geovisual analysis, for instance, estimations of urban risks exposure. Specific methods and workflows are developed to facilitate the integration of spatio-temporal crime scene analysis results into 3D tactical intelligence assessments. Analysis comprises hotspot identification with kernel-density-estimation techniques (KDE), LISA-based verification of KDE hotspots as well as geospatial hotspot area characterisation and repeat victimisation analysis. To visualise the findings of such extensive geospatial analysis, three-dimensional geovirtual environments are created. Workflows are developed to integrate analysis results into these environments and to combine them with additional geospatial data. The resulting 3D visualisations allow for an efficient communication of complex findings of geospatial crime scene analysis. N2 - Diese Arbeit präsentiert Methoden, Techniken und Werkzeuge für die Entwicklung dreidi-mensionaler Lagebilder. Zu diesem Zweck werden Verfahren der Geoinformatik mit solchen der raumbezogenen Straftatenanalyse kombiniert. Das Spektrum der angewandten Methoden und Techniken umfasst raumzeitliche GIS-Analysen ebenso wie 3D Geovisualisierungen und GIS-Anwendungsprogrammierung. Um komplexe geovisuelle Analysen auf Basis virtueller 3D-Stadtmodelle zu ermöglichen, werden Datenbanken digitaler Stadtmodelle um anwendungsspezifische Fachinformationen ergänzt. Dies ermöglicht weiterführende Analysen, zum Beispiel zur räumlichen Verteilung urbaner Risiken. Weiterhin präsentiert die Arbeit Methoden und Verfahren zur Integration der Ergebnisse komplexer raumzeitlicher Straftatenanalysen in dreidimensionale Lagebilder. Die durchgeführten Analysen umfassen die Identifikation von Brennpunkten spezifischer Delikte mittels Techniken der Kerndichteschätzung, die Verifikation dieser Hotspots durch LISA-Statistiken, GIS-basierte räumliche Charakterisierungen von Brennpunkten sowie Analysen zur wiederholten Viktimisierung. Zur Visualisierung der Ergebnisse komplexer raumzeitlicher Analysen werden dreidimensionale geovirtuelle Umgebungen erzeugt. Um weitere raumbezogene Daten ergänzt, werden sämtliche Analyseergebnisse in diese Umgebungen integriert. Die resultierenden 3D-Visualisierungen erlauben eine effiziente Kommunikation der Ergebnisse komplexer raumbezogener Straftatenanalysen. KW - raumbezogene Straftatenanalyse KW - GIS KW - geovirtuelle Umgebungen KW - 3D-Geovisualisierung KW - 3D-Stadtmodelle KW - Crime mapping KW - GIS KW - geovirtual environments KW - 3D geovisualisation KW - 3D city models Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-50446 ER - TY - JOUR A1 - Semmo, Amir A1 - Hildebrandt, Dieter A1 - Trapp, Matthias A1 - Döllner, Jürgen Roland Friedrich T1 - Concepts for cartography-oriented visualization of virtual 3D city models JF - Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation N2 - Virtual 3D city models serve as an effective medium with manifold applications in geoinformation systems and services. To date, most 3D city models are visualized using photorealistic graphics. But an effective communication of geoinformation significantly depends on how important information is designed and cognitively processed in the given application context. One possibility to visually emphasize important information is based on non-photorealistic rendering, which comprehends artistic depiction styles and is characterized by its expressiveness and communication aspects. However, a direct application of non-photorealistic rendering techniques primarily results in monotonic visualization that lacks cartographic design aspects. In this work, we present concepts for cartography-oriented visualization of virtual 3D city models. These are based on coupling non-photorealistic rendering techniques and semantics-based information for a user, context, and media-dependent representation of thematic information. This work highlights challenges for cartography-oriented visualization of 3D geovirtual environments, presents stylization techniques and discusses their applications and ideas for a standardized visualization. In particular, the presented concepts enable a real-time and dynamic visualization of thematic geoinformation. KW - 3D city models KW - cartography-oriented visualization KW - style description languages KW - real-time rendering Y1 - 2012 U6 - https://doi.org/10.1127/1432-8364/2012/0131 SN - 1432-8364 IS - 4 SP - 455 EP - 465 PB - Schweizerbart CY - Stuttgart ER - TY - JOUR A1 - Döllner, Jürgen Roland Friedrich T1 - Geospatial artificial intelligence BT - potentials of machine learning for 3D point clouds and geospatial digital twins JF - Journal of photogrammetry, remote sensing and geoinformation science : PFG : Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation N2 - Artificial intelligence (AI) is changing fundamentally the way how IT solutions are implemented and operated across all application domains, including the geospatial domain. This contribution outlines AI-based techniques for 3D point clouds and geospatial digital twins as generic components of geospatial AI. First, we briefly reflect on the term "AI" and outline technology developments needed to apply AI to IT solutions, seen from a software engineering perspective. Next, we characterize 3D point clouds as key category of geodata and their role for creating the basis for geospatial digital twins; we explain the feasibility of machine learning (ML) and deep learning (DL) approaches for 3D point clouds. In particular, we argue that 3D point clouds can be seen as a corpus with similar properties as natural language corpora and formulate a "Naturalness Hypothesis" for 3D point clouds. In the main part, we introduce a workflow for interpreting 3D point clouds based on ML/DL approaches that derive domain-specific and application-specific semantics for 3D point clouds without having to create explicit spatial 3D models or explicit rule sets. Finally, examples are shown how ML/DL enables us to efficiently build and maintain base data for geospatial digital twins such as virtual 3D city models, indoor models, or building information models. N2 - Georäumliche Künstliche Intelligenz: Potentiale des Maschinellen Lernens für 3D-Punktwolken und georäumliche digitale Zwillinge. Künstliche Intelligenz (KI) verändert grundlegend die Art und Weise, wie IT-Lösungen in allen Anwendungsbereichen, einschließlich dem Geoinformationsbereich, implementiert und betrieben werden. In diesem Beitrag stellen wir KI-basierte Techniken für 3D-Punktwolken als einen Baustein der georäumlichen KI vor. Zunächst werden kurz der Begriff "KI” und die technologischen Entwicklungen skizziert, die für die Anwendung von KI auf IT-Lösungen aus der Sicht der Softwaretechnik erforderlich sind. Als nächstes charakterisieren wir 3D-Punktwolken als Schlüsselkategorie von Geodaten und ihre Rolle für den Aufbau von räumlichen digitalen Zwillingen; wir erläutern die Machbarkeit der Ansätze für Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) in Bezug auf 3D-Punktwolken. Insbesondere argumentieren wir, dass 3D-Punktwolken als Korpus mit ähnlichen Eigenschaften wie natürlichsprachliche Korpusse gesehen werden können und formulieren eine "Natürlichkeitshypothese” für 3D-Punktwolken. Im Hauptteil stellen wir einen Workflow zur Interpretation von 3D-Punktwolken auf der Grundlage von ML/DL-Ansätzen vor, die eine domänenspezifische und anwendungsspezifische Semantik für 3D-Punktwolken ableiten, ohne explizite räumliche 3D-Modelle oder explizite Regelsätze erstellen zu müssen. Abschließend wird an Beispielen gezeigt, wie ML/DL es ermöglichen, Basisdaten für räumliche digitale Zwillinge, wie z.B. für virtuelle 3D-Stadtmodelle, Innenraummodelle oder Gebäudeinformationsmodelle, effizient aufzubauen und zu pflegen. KW - geospatial artificial intelligence KW - machine learning KW - deep learning KW - 3D KW - point clouds KW - geospatial digital twins KW - 3D city models Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1007/s41064-020-00102-3 SN - 2512-2789 SN - 2512-2819 VL - 88 IS - 1 SP - 15 EP - 24 PB - Springer International Publishing CY - Cham ER -