Een kaart met 'body': alle gebouwen in Nederland in 3d

Een onderzoeksgroep van TU Delft heeft een 3d-dataset en bijbehorende viewer van vrijwel alle tien miljoen gebouwen in Nederland gepubliceerd. Tweakers sprak met Ravi Peters, die het reconstructie-algoritme ontwikkelde om open data te vertalen naar 3d-modellen.

3D BAG is volgens de makers de eerste nationale open dataset van 3d-gebouwen op dit detailniveau. Niet alleen de blokstructuur van gebouwen is opgenomen, maar ook schuine dakvlakken zijn gemodelleerd. De makers noemen dat LoD 2.2, wat staat voor level of detail. Het is ook mogelijk om voor de lagere detailniveaus LoD 1.2 en LoD 1.3 te kiezen.

De 3d-modellen zijn volledig automatisch gegenereerd aan de hand van open data afkomstig uit de Basisregistratie Adressen en Gebouwen en het Actueel Hoogtebestand Nederland. De BAG is een 2d-kaart van Nederland met daarop alle gebouwen weergegeven en het AHN is een 3d-puntenwolk, die vanuit vliegtuigen met laserscanners is ingewonnen.

3D BAG gebruikt LoD 2.2

Door de data van beide te combineren, is 3D BAG tot stand gekomen. Het is een project van zes onderzoekers van de 3D geoinformation-onderzoeksgroep van TU Delft. Dat is een multidisciplinaire groep, bestaande uit informatici, geomatica-ingenieurs en geografen.

De onderzoeksgroep werkte eerder al samen met het Kadaster aan de publicatie van een 3d-bestand van Nederland. Daarbij werd ook gebruikgemaakt van luchtfoto's waar ook hoogteinformatie uit afgeleid kan worden, maar de 3d-data die het Kadaster vorig jaar publiceerde, heeft een lager detailniveau en er is geen 3d-webviewer om die gemakkelijk te bekijken.

Scheveningen in 3D BAG

Eigen software en algoritme

Ravi Peters, op Tweakers aanwezig als raviculus, ontwikkelde eigen software in C++ en schreef zelf het reconstructie-algoritme om automatisch 3d-modellen te maken van 2d-kaartdata van de BAG en de 3d-puntenwolken van het AHN. Peters: "Er zijn heel veel stappen in dat proces en het probleem was dat er niet een makkelijke manier was om steeds elke stap afzonderlijk te visualiseren. Als er ergens iets fout gaat, moet je per stap kijken of de output wel klopt. Daarom heb ik een eigen programma gemaakt met een grafische interface, waarin je per stap de output kan bekijken en zo kan zien of je algoritmes doen wat je wilt".

Software gemaakt door Ravi Peters voor het maken van de 3d-modellen

De automatisch gegenereerde 3d-modellen worden vervolgens gevalideerd met val3dity, een tool die de onderzoeksgroep daar zelf voor heeft ontwikkeld. Naast de eigen software gebruikte het team ook Python, Ansible en Dagster om bepaalde zaken te automatiseren. De data wordt opgeslagen in een PostgreSQL-database en is van daaruit naar verschillende bestandsformaten te exporteren.

De 3d-gebouwen zijn niet alleen op een kaart te bekijken, maar de dataset is ook te downloaden. Dat kan in zijn geheel, of in kleine delen met specifieke locaties. De complete PostgreSQL-datadump is goed voor een zip-bestand van 22GB, maar het is ook mogelijk om een 'tegel' te downloaden in, naar keuze, het CityJSON-, OBJ- of GPKG-bestandsformaat. De kaart is opgedeeld in achtduizend tegels, wat resulteert in bestanden van enkele MB's.

Ieder gebouw is een uniek model en heeft eigen attributen, waar bijvoorbeeld in staat hoe nauwkeurig en hoe betrouwbaar de reconstructie van het gebouw is. "Een probleem is dat tijdens het inwinnen van een 3d-puntenwolk een kerktoren bijvoorbeeld schaduw werpt op een ander deel van het gebouw. Dan heb je een gat in je data. Dat meten we op en we rapporteren in de data hoeveel dekking er is van het gebouw vanuit de puntenwolk", legt Peters uit.

Toepassingen

De 3d-kaart van gebouwen in Nederland is interessant om te bekijken, maar het project heeft ook verschillende praktische toepassingen. De onderzoekers van TU Delft werkten eerder al samen met het RIVM, Rijkswaterstaat en het Kadaster aan 3d-modellen van gebouwen voor het toepassen van geluidssimulaties, om zo geluidshinder te kunnen berekenen. Daarvoor waren eenvoudigere 3d-blokmodellen toereikend.

Volgens de onderzoeksgroep is 3D BAG ook een plek voor experimenten. Peters noemt daarvan een aantal voorbeelden: "De modellen kunnen gebruikt worden om te berekenen hoe wind zich in een bepaalde wijk of tussen hoge gebouwen gedraagt. Zo kunnen windhinderberekeningen worden gemaakt of kan gekeken worden hoe luchtvervuiling zich verplaatst door een gebied."

Ook zijn de 3d-modellen te gebruiken om te berekenen welke dakvlakken geschikt zijn om zonnepanelen te plaatsen. Daarbij kan dan ook rekening gehouden worden met schaduw. De data is ook voor andere energieberekeningen te gebruiken. Zo kan gekeken worden naar het oppervlak van muren en tussenmuren, om iets te zeggen over de verspreiding van warmte en de efficiëntie van verwarming.

Verder heeft de onderzoeksgroep veel positieve reacties gekregen van architecten. "Die kunnen delen van de 3d-dataset bijvoorbeeld gebruiken als een back-drop bij modellen van nieuwe gebouwen die ze ontwerpen", vertelt Peters.

3D BAG versus 3d-kaarten van Google Earth

Een 3d-weergave van gebouwen in Nederland op een kaart is niet geheel nieuw. Met Google Earth is bijvoorbeeld ook in te zoomen op de kaart tot een 3d-perspectief. Volgens Peters is de gebruikte techniek echter niet vergelijkbaar: "Google maakt bijvoorbeeld een mesh van een heel gebied en de geometrie is afgeleid uit foto's. Dat kan er fraai uitzien, ook omdat de modellen voorzien zijn van textures, maar voor simulatiedoeleinden is dit niet geschikt, omdat gebouwen geen aparte objecten zijn. Ook zitten er vaak fouten in de geometrie, bijvoorbeeld vlakken die elkaar snijden, of zitten er gaten in de data."

Scheveningen in 3d in Google Earth

Verbetering op komst met Actueel Hoogtebestand Nederland 4

Vrij van fouten is 3D BAG echter ook niet. Dat komt met name door verouderde data van het AHN. Dit hoogtebestand heeft dan wel actueel in zijn naam, maar is dat lang niet altijd. De huidige versie, AHN3, is ingewonnen tussen 2014 en 2019. Dat duurt lang, onder andere omdat het weer goed moet zijn en er geen bladeren aan de bomen mogen hangen om vanuit de lucht zo compleet mogelijke laserscans te kunnen maken.

Door het grote verschil in ouderdom van de data verschilt de actualiteit. Zo kan er geen 3d-model gemaakt worden als de BAG-data nieuwer is dan die van het AHN. Sommige wijken of straten ontbreken daardoor. Met name in Zuid-Holland is er veel oude AHN-data, waardoor de kaart daar niet compleet is.

Sinds 2020 wordt gewerkt aan AHN4 en het inwinnen van de nieuwe data zou in 2022 afgerond moeten zijn. De puntdichtheid van het nieuwe hoogtebestand is hoger. Bij AHN3 is dat gemiddeld tussen de 6 en 10 punten per vierkante meter en bij AHN4 is dat zo'n 10 tot 14 punten. Dat maakt het mogelijk om de 3d-modellen op 3D BAG nauwkeuriger te maken. Zodra die nieuwe data beschikbaar is, zal het team die verwerken. Eerste tests hebben al uitgewezen dat bijvoorbeeld meer dakkapellen zichtbaar worden.

Volgens Peters is het geen vanzelfsprekendheid dat dergelijke data openbaar beschikbaar is: "Het voordeel van Nederland is dat we hele goede open data hebben. Het is vrij zeldzaam dat er zo'n nationale puntenwolk beschikbaar is, die ook redelijk actueel gehouden wordt door de overheid. Wat dat betreft heeft Nederland het goed op orde."

Vergelijking van 3d-model van het Paleis op de Dam met puntwolk van AHN3 en AHN4

Reacties (81)

[Wiliart Rivia]

Misschien ook wel interessant om te benoemen waarom het AHN zo vaak wordt ingevlogen. Dit gebeurt namelijk in opdracht van de waterschappen omdat zij deze data nodig hebben om te weten of bv dijken en het waterpeil in sloten nog op het juiste niveau zijn.
Met de zakkende bodem in voornamelijk het westen van Nederland is het van belang dat de data actueel is, gezien er stukken zijn die snel wegzakken/oxideren. Zou toch jammer zijn als de dijk net te laag is omdat met oude data wordt gewerkt.
Voor het waterpeil is het van belang omdat water in de sloot niet te laag mag zijn (want dan verdwijnt de bodem nog sneller door oxidatie) en ook niet te hoog mag zijn (te nat om er iets mee te kunnen doen en/of bij elke bui heb je wateroverlast).

[Reactie gewijzigd door Wiliart Rivia op 22 juli 2024 14:33]

[Arie Atari]

Misschien ook wel interessant om te benoemen waarom het AHN zo vaak wordt ingevlogen. Dit gebeurd namelijk in opdracht van de waterschappen omdat zij deze data nodig hebben om te weten of bv dijken en het waterpeil in sloten nog op het juiste niveau zijn.

Niet alleen waterschappen, ook Rijkswaterstaat en Provincies maken onderdeel uit van deze samenwerking (https://www.ahn.nl/geschiedenis).

Met de zakkende bodem in voornamelijk het westen van Nederland is het van belang dat de data actueel is, gezien er stukken zijn die snel wegzakken/oxideren. Zou toch jammer zijn als de dijk net te laag is omdat met oude data wordt gewerkt.

Naar mijn weten is de AHN daar niet nauwkeurig genoeg voor en wordt meer gewerkt met satellietmetingen, welke nauwkeuriger zijn (1 mm/jaar!). Op een spoorproject waar ik aan heb meegewerkt hebben we gebruik gemaakt van de diensten van Sensar (https://www.sensar.nl/?lang=nl.

Voor het waterpeil is het van belang omdat water in de sloot niet te laag mag zijn (want dan verdwijnt de bodem nog sneller door oxidatie) en ook niet te hoog mag zijn (te nat om er iets mee te kunnen doen en/of bij elke bui heb je wateroverlast).

Je punt klopt zeker, maar volgens mij wordt de AHN daar niet voor gebruikt. De AHN geeft een momentopname en kan tevens helaas geen hoogtes van wateroppervlakten meten. Waterpeilen worden veelal automatisch en met veel kleinere intervallen ingewonnen middels peilbuizen.

[Wiliart Rivia]

Satellietmetingen hebben een hogere frequentie, maar zullen niet per se nauwkeuriger zijn. Er is een reden waarom de deelnemende partijen nog steeds gebruik maken van het AHN ingevlogen met LIDAR dat onder een vliegtuig hangt. Daarbij heb je veel meer meetpunten dan mogelijk is met een satelliet, die vaak een pixelgrootte hebben in de ordegrootte van meters en niet van centimeters zoals het AHN dat heeft. Daarbij ook van belang is om in het achterhoofd te houden is dat zulke satellieten meer algemene specs hebben, de deelnemende partijen kunnen exact benoemen wat zij willen, zoals de hoeveelheid overlap in de metingen. Het kan zijn dat de situatie wat veranderd is sinds ik bij een waterschap heb gewerkt, maar ik vermoed niet dat dat binnen 2 jaar is gebeurd. Helemaal omdat er toch ook opdracht is gegeven voor een AHN4.

Ik bedoel ook niet dat het waterpeil wordt gemeten met het AHN, maar daar had ik misschien wel wat explicieter in kunnen zijn. Je waterpeil meet je uiteraard niet zo sporadisch, maar dat doe je vol automatisch. Veelal zal dat gebeuren bij gemalen, stuwen en inlaten. Dat zijn dan echter wel opnames op 1 punt en daarmee niet representatief voor de alle watergangen. Door steeds het laagst gemeten punt in de puntenwolk net naast het water te pakken is wel iets zeggen of het waterpeil ook gelijk is in het gehele peilgebied. Er zal toch altijd een verhang in het water zitten en je kunt wel bekijken of dat verhang nog acceptabel is. Minder exact, maar wel gebiedsdekkend.
Het waterpeil wat een waterschap in een peilgebied wil hebben wordt echter wel berekend met een drooglegging ten opzichte van het gemiddeld maaiveld, dat is berekend aan de hand van het AHN. Dat gewenste peil zal dat aan de hand van een peilbesluit worden vastgesteld door het bestuur. Er zijn hele afdelingen die alleen maar bezig zijn met dit soort peilbesluiten actueel houden, ook omdat deze in een gebied elke 10 jaar opnieuw moeten worden vastgesteld.

[Reactie gewijzigd door Wiliart Rivia op 22 juli 2024 14:33]

[Schurksel]

"in voornamelijk het westen van Nederland"

Ik denk eerder in de gaswinningsgebieden in midden Groningen
https://bodemdalingskaart...gskaart/u1/viewers/basic/

[jdh009]

In het westen heb je last van polderdaling als gevolg van de drooglegging van die polders. In het noorden heb je inderdaad een vrij groot gebied in Groningen waar door de gas- en zoutwinning ook een daling is. Deze daling kan oplopen tot een geschatte daling van meer dan 60cm in 2050. Zie ook https://www.bodemplus.nl/...m-ondergrond/bodemdaling/. Waar goed te zien is dat heel het lager gelegen Nederland nog verder neder daalt. Het door jou genoemde gebied kleurt op die kaart diep paars.

Zulke dalingen kunnen direct (aardbevingen) als indirect problemen geven aan huizen/gebouwen. Zo is er in Leiden en Amsterdam een probleem met de fundering van de stad door de daling van de bodem.
https://sleutelstad.nl/20...oblemen-door-bodemdaling/ en is dus belangrijk om te volgen en bij te sturen indien dat (politiek) gewenst is en technisch kan. Waardoor niet alleen waterschappen maar ook gemeente en provisies baat hebben bij de AHN dataset. Omdat deze data gebruikt kan worden om de juiste kennis uit te halen en om te zetten in handelingen.

[Reactie gewijzigd door jdh009 op 22 juli 2024 14:33]

[Umbrah]

Dit is mega mooie data, ik heb het ondertussen ook geïntegreerd in een ArcGIS omgeving (was nog best wat om te doen want de manier waarop ze zelfs in een postgis set zaken opslaan moest ik nogal wat voor converteren, maar met een paar stukjes FME was dat zo gepiept). Het converteren naar i3s (https://www.ogc.org/standards/i3s) is vanaf daar erg makkelijk, maar ook verdere bewerking zoals het transposen van textures (met luchtfoto's en evt. de cyclomedia API die panes kan inladen op basis van RD/NAP XYZ vertices).

AHN3 is in z'n geheel prachtige data (en een van de redenen dat ik op threadripper + meerdere NVME drives in raid werk). Je kan naast de standaard classificatie veel zaken doen. Momenteel heb ik vegetatie al grotendeels goed werkend (third person zeker, first person is nabij). En hoewel de BAG een mooie data set is qua gebouwen, moeten we niet vergeten dat we ook de BGT kennen. AHN3 + BGT is érg mooi om zaken als kaders, maar ook wegen/stoepen mee te creëren. BGT slaat zelfs in veel plekken zaken als putdeksels/borden op. Afhankelijk van classificatie in de BGT, kan je naast de hoogtedata in AHN ook zaken als de reflectie-intensiteit (als je met ruwe LAS werkt) gebruiken om zaken als wegbelijning en zebrapaden te vinden en classificeren.

De grootste uitdaging is en blijft de absurde data die je genereerd: in een postgis set die ik welliswaar van een spatial index heb voorzien zijn un-textured multipatches van enkel bag3d al rond de 110GB. De AHN loopt al richting meerdere terrabytes (maar die gebruik je alleen als analyse input/om textures mee te genereren). Multipatches van BGT + Procedural-reconstructies van vegetatie, borden, etc, is fors meer. En dat is dan de "dev" fase.

Om het geheel naar "prod" te krijgen moet je nogal wat converteren: m'n RTX3090 klaagt regelmatig over te weinig VRAM als ik bijvoorbeeld in ArcGIS Pro wat van dergelijke zaken wil gaan visualiseren (maar het gaat uiteindelijk wel). Hoewel we i3s kunnen gebruiken om het leesbaar/bekijkbaar/zichtbaar te krijgen voor elke zak-(aard)appel met een webbrowser, is het werkelijk in game engines krijgen een stap verder. Je kunt met de goede SDK's zaken als i3s (en zelfs 2d geodata) al in Unreal en Unity krijgen, met ArcGIS: https://developers.arcgis...0with%20geospatial%20data. -- en dan is VR/AR/FPS vanuit een échte wereld game al niet zo ver weg meer. Maar idealiter gaan we (en dat heeft de TU erg goed gedaan) wat meer richting echt zaken voor de game engines. OBJ files zijn een goed uitgangspunt. Alleen dat worden al snel miljoenen files, het mooie van iets als i3s is juist dat het een REST API/service is die je los van de game kan bijwerken, feitelijk dus assets streamen...

Ik blijf zelf dus ook even bezig, al was het maar als een soort playground voor het concept 'digital twin'. Want vergeet niet dat we nu niet alleen gebouwen hebben (en eigenlijk ook al materialen), maar ook zaken als de ondergrond (denk GeoTOP), zandsoorten, en zelfs alle waterleidingen/gas/elektra zaken zijn tot op zekere hoogte al benaderbaar (zaken als topologieën en schakelschema's worden niet ontsloten, net zoals soms zaken als materiaal/druk/etc...). Dit soort combinaties van data zijn goud waard dankzij 3D voor thema's als hitte(stress), bodem bewaking/kwaliteit/verzakking (voor brosse gasleidingen een dingetje), geluidsoverlast, licht kwaliteit, etc...

Oh en als je denkt dat we bijna elk moment in Nederland al 3D hebben gemaakt... zoals @Niosus al aangaf: de Belgen hebben dit ook. Sterker nog: Europa heeft dit. Datasets als BAG (addressen/gebouwen), BGT (grootschalige topografie, dus inrichting), ondergrondse netten (IMKL), e.d. zijn veelal uit Inspire afgesproken. Dankzij dat kunnen we zelfs een trein van Rotterdam naar Roemenië laten rijden (en andersom) puur omdat we afspraken hebben gemaakt over de manier waarop we spoor vastleggen, gegevens uitwisselen, en ook de bezetting afspreken.

En voor wie nog verder wil: ja. Dit is leuk voor flight sim. En GTA. En nog meer. Een volledige Digital Twin van Nederland is erg fors. Maar dankzij (open) API's goed te integreren. Als ik één puntje had mogen aanmerken op het werk van TU Delft, dan had het geweest dat ik graag een i3S service had gezien. Nu heb ik dat zelf moeten bouwen. Maar aanschouw: het werkt:

https://tweakers.net/foto...AK9DMOFqPDlFzFZwGZHI0.png

En in een paar kliks kan ik globaal zien waar ik bij (ik woon daar niet) hypothetische buren in de tuin kan gluren

[David Mulder]

Open Data is zonder enige twijfel altijd een goede zaak, dus enkel daarvoor al hulde. Echter heb ik wel moeite met de quote dat

Google maakt bijvoorbeeld een mesh van een heel gebied en de geometrie is afgeleid uit foto's. Dat kan er fraai uitzien, ook omdat de modellen voorzien zijn van textures, maar voor simulatiedoeleinden is dit niet geschikt, omdat gebouwen geen aparte objecten zijn. Ook zitten er vaak fouten in de geometrie, bijvoorbeeld vlakken die elkaar snijden, of zitten er gaten in de data

Schonere data is op zich makkelijker om mee te werken, maar op alle 3 locaties die ik de laatste 20 minuten heb lopen te vergelijken is de Google Earth mesh simpelweg significant acurater. Van muren die compleet missen in 3dbag tot overdekkingen die missen in tuinen tot extreem veel incorrecte daken in 3dbag. En de algemene stelling over "simulatie doeleinden" is ook lastig te begrijpen, want in welke simulatie wil je dat alles behalve huizen mist? Misschien dat het nuttig is als je iets wilt berekenen met zonnepanelen ofzo, maar met de meeste simulaties lijkt me dat "alles mist behalve huizen" een veel groter probleem is dan "er is geen duidelijk begin en einde aan gebouwen".

Hoe dan ook, hulde voor het maken van een 3d weergave van open datasets. Super nuttig voor tal van zaken! Zoals altijd: Liever een slechtere open oplossing dan een perfecte gesloten oplossing .

[Reactie gewijzigd door David Mulder op 22 juli 2024 14:33]

[raviculus]

Hier zijn nog wel wat nuances aan te brengen.

Voor veel simulatie toepassingen (bv windhinder, energie/warmte berekeningen) is het echt een vereiste dat de gebouwen aparte objecten zijn en ook dat ze ieder volumetrisch gesloten zijn. Dit is niet het geval bij Google earth (en de onderliggende algoritmes). Dus dan kan je model er visueel nog zo fraai uitzien, maar je hebt er niks aan voor die toepassingen. Andere toepassingen zoals zonnepanelen is een ander verhaal, daar zouden de meshes van Google evt wel uitkomst kunnen bieden aangezien het daar voornamelijk om een nauwkeurige dakgeometrie gaat (geometrische/topologische fouten zijn minder belangrijk).

Ook zijn er bepaalde nadelen aan het afleiden van hoogteinformatie uit foto's. Als je bijvoorbeeld kijkt naar de Google earth meshes zie je dat bomen soms aangebouwen vast zijn gegroeid. Dit zal je bij de 3D BAG die afgeleid is uit laserscans niet zien, omdat laser (tot op zekere hoogte) door vegetatie heen kan kijken en vegetatie apart geclassificeerd is in de AHN puntenwolken die wij gebruiken.

Daarnaast kan je aan veel kerktorens bijvoorbeeld zien dat Google daar bijvoorbeeld in Rotterdam goeie dekking heeft vanuit alle hoeken, dit is voor het AHN3 dat wij gebruiken helaas vaak niet ziet zo. Maar als ik bijvoorbeeld naar Den Haag kijk zie ik daar 0% 3D modellen in Google Maps (Misschien anders in Google earth?)

Daarnaast is de 3D BAG nog in beta: er zijn een aantal bekende issues (afgezien van de issues met de bron data) die nog gefixed moeten worden. Af en toe ontbrekende muren is daar een voorbeeld van inderdaad. Overgens proberen we dit wel netjes te rapporteren met het 'val3dity_codes' attribuut. Dit soort zaken maken het ook makkelijker om data voor een simulatie voor te bereiden.

Tot slot: je kan absoluut kwaliteitsverbeteringen van ons verwachten in de toekomst en we hebben er eigenlijk ook bewust voor gekozen om de publieke release niet tot in de oneindigheid uit te stellen ook al zijn er hier en daar nog wat issues (houd ook onze release notes in de gaten, waar we dit altijd zo veel mogelijk zullen vermelden).

[Reactie gewijzigd door raviculus op 22 juli 2024 14:33]

[casberrypi]

Overhangende woningen of wegen onder woningen, gekke constructies zoals de kubuswoningen op de Blaak in Rotterdam, of de Markthal die gaan helaas daardoor inderdaad niet lekker.

Krijgen we in de toekomst de mogelijkheid om edits voor te stellen?

[raviculus]

Een overhang kan je eigenlijk niet automatisch modelleren met een dataset die vanuit de lucht is ingewonnen, simpelweg omdat je daar niet onder kan kijken vanuit de lucht, dus daar is geen data beschikbaar.

Op dit moment hebben we geen plannen voor handmatige edits. Onderbouwing hiervan is onder andere dat we je de moeite willen besparen van uren editten, als we in 1-2 dagen een nieuwe (verbeterde) versie van heel Nederland kunnen genereren.
De focus ligt daarom voorlopig op het verbeteren van het reconstructie algoritme en het integreren van nieuwe (mogelijk gedetailleerdere) hoogtedata zodra die beschikbaar komt.

[StefandeGroot]

Kan die puntenwolk die nu alleen vanuit de lucht wordt ingemeten niet worden aangevuld met op de grond gemeten data? Dus zoals bij eerder genoemde punten waarbij je data te kort komt voor een goede modellatie.

Via de ingebouwde Lidar van de nieuwste iPhone en iPad kan tegenwoordig ook al puntenwolk gecreëerd worden zonder dat er veel duurdere apparatuur nodig is. Voor deze dat is de nauwkeurigheid waarschijnlijk voldoende. Voor ondergrondse infra wordt dit ook al ontwikkeld.

[raviculus]

Ja je kan ook vanaf de grond inwinnen. Bijvoorbeeld met auto’s of vanuit de hand. Maar daar is geen landsdekkende open data van beschikbaar.

[StefandeGroot]

Maar dit heb je dan alleen van de plaatsen nodig waar je het bij de inwinning vanuit de lucht te weinig data hebt.

[Niosus]

Voor de Belgen onder ons: Dit is ook al een tijdje beschikbaar voor Vlaanderen. Ik heb hier een aantal jaar geleden nog gebruik van gemaakt tijdens een stage om de skyline op een bepaalde locatie te benaderen. Echt een zeer handige dataset die gewoon publiek beschikbaar is.

Het detailniveau toen (~ 5 jaar terug) was wel een pak minder dan wat er in dit artikel getoond wordt. De vormen van daken zaten er toen alleszins nog niet in. Misschien is dat ondertussen al verbeterd.

[BeSharp]

Bij Rockestate zijn ze hier ook al sinds 2017 mee bezig. De data is niet publiek beschikbaar, maar je kan wel elk adres in België opzoeken.

[telenut]

Nice! Ook mijn huis nu in 3D :-)
In België ontbreken nog veel locaties met 3D weergave in Google. Spijtig, want ik kan daar eigenlijk uren naar kijken... Nu we toch niet op reis kunnen is dit ook wel een beetje reizen

[Robinho96]

Google Maps zou dit soort data wel goed kunnen gebruiken, dan hoeven ze enkel nog textures toe te voegen

[zuigzoen]

Het idee is serieus goed, maar de uitvoering toch minder goed dan ik had verwacht. Het is veel minder gedetailleerd. uitbouwen op de begane grond, worden doorgetrokken tot de nok van het dak bijvoorbeeld.
De schoorsteen op het dak ontbreekt volledig

https://3dbag.nl/en/viewe...83198572&placeMarker=true

https://www.google.com/ma...2!3d52.225714!4d6.9035855

Ik vermoed dat die point cloud hier in mijn buurt niet heel erg gedetailleerd is

[supersnathan94]

Je moet daarvoor ook wel even weten hoe zo’n puntenwolk wordt opgebouwd.

Het is namelijk niet zo dat die wolk wordt gemaakt adhv tekeningen, maar die worden ingevlogen met vliegtuigen. Is dus best netjes dat het met dit detail wordt geregistreerd.

Hier een goed artikel over hoe ze dat doen:
https://www.ahn.nl/ahn-making

[jdh009]

Je opgeven adres zit gewoon in de AHN 2 en 3 dataset en lijkt, als ik zo wat in het wilde weg klik, prima te gebruiken als bronmateriaal voor een model:
https://ahn.arcgisonline....Url%22%3Atrue%7D&level=13
of
http://ahn2.pointclouds.n...ookat_z=98.05674200745024

Eventueel te downloaden via:
https://downloads.pdok.nl/ahn3-downloadpage/ om er zelf met de point cloud data te kunnen te kunnen spelen.

[Reactie gewijzigd door jdh009 op 22 juli 2024 14:33]

[zuigzoen]

zo die resolutie is echt laag en de data is ook serieus verouderd.
Ik denk dat ze hier een keer op sneltrein vaart langs gevlogen zijn

Nu snap ik wel dat de details waarover ze het in het artikel hebben in mijn buurt niet van toepassing zijn

[jdh009]

Dan zul je, betreft AHN4, tot 2022 moeten wachten om een nieuwe meting te krijgen rond waterschap Vechtstromen.

Plaatje met planning
https://www.ahn.nl/_flysy...3.53.14.png?itok=nmsjYRr0

Voortgangsstatus:
https://www.ahn.nl/voortgang-ahn4-2021

Meer info:
Algemeen: https://www.ahn.nl/ahn-4
Kwaliteitsbeschrijving:https://www.ahn.nl/kwaliteitsbeschrijving

Edit: Een deel stond ook al in het artikel.

[Reactie gewijzigd door jdh009 op 22 juli 2024 14:33]

[Haunting_Spirit]

Toch mis ik ook wel belangrijke details. Een vuurtoren die als laagbouw wordt weer gegeven bijvoorbeeld.
Desalniettemin is het zeker een bewonderigenswaardige prestatie om dit voor elkaar te krijgen.

[Kontsnorretje]

Ik heb geen zin om mijn adres te delen hier, dus geen linkje Ik verbaasde me erover hoe goed mijn huis erop staat. Van de uitbouw, tot het schuurtje dat ten opzichte van de rest heel licht scheef staat, alles klopt!

[JDx]

Waar zie je dat precies?

Oh wacht, je moet inzoomen om 3D te zien.

[Reactie gewijzigd door JDx op 22 juli 2024 14:33]

[Umbrah]

AHN3 is nog maar net landdekkend, en is ook gekenmerkt door wat vlieg-hoeken: omdat het vliegtuig in stroken overvliegt, is de lidar scanner niet altijd onder dezelfde hoek naar een gebouw aan het kijken. Hoewel stroken wel overlap hebben, zou er zeker als er veel vegetatie is best een "schaduw" ergens op kunnen vallen. Ik heb het algoritme waarmee BAG3D gemaakt is niet bekeken, maar heb in het verleden zelf ook dit soort zaken gedaan, waarbij ik o.a. met delauney-triangulatie meshes van gebouwen ging maken. Het filteren van de AHN3 was soms wel een uitdaging, ondanks dat veel data (gelukkig) in de herfst/winter was ingevlogen. Soms was, omdat er maar 5 reflecties (doorgaans) worden opgeslagen er wel een noodzaak om de juiste reflecties te vinden met een kalman filter voordat je het gebouw ging structureren. En dat doe je niet met de hand voor alle ~10mln gebouwen in de BAG .

[Robonus]

Lidardata verzamelaar Cyclomedia brengt binnenkort ook een complete 3D mesh van heel Nederland uit. Metrisch correct en getextured aan de hand van Lidar opnames:

https://www.cyclomedia.co...t/data-visualization/3dnl

[jdh009]

Gezien Cyclomedia een commercieel bedrijf is zal deze dataset waarschijnlijk (lees: helaas) niet als open data beschikbaar komen.

[Robonus]

Nee dat klopt, hier zal een betaalde licentie voor nodig zijn, net als alle jaarlijkse "streetview" opnames en hun landsdekkende lidarmodel vanaf straatniveau.

[CopyCatz]

Ik zou zeggen even de database doorzetten naar Asobo Studio, dit is perfect voor flight simulator

[rclinden]

Dat zou geweldig zijn.

[ThePendulum]

Ik dacht al, dit komt precies te laat. Volgende week komt er een World Update voor Frankrijk en de Benelux uit, dus zal het wel een hele poos duren voordat we weer aan de beurt zijn.

[DFKT]

Echt heel tof dat dit beschikbaar is! Voor architecten fantastisch om hun ontwerpen in een realistische omgeving te kunnen renderen. Voor andere adviseurs betrokken bij het (nieuw)bouwproces om allerhande gebouwaspecten en zaken gerelateerd aan de bebouwde omgeving te beoordelen: dient de omgeving als bebouwd of onbebouwd te worden geclassificeerd? Rekenen aan te verwachten windhinder in/voor de omgeving. Bezonningsstudies in en om gebouwen, etc.

Off-topic: al die reacties over of een woning of gebouw wel of niet goed in het model staat, zijn echt niet relevant bij dit artikel. Het gaat hier om de beschikbaarheid en verwerking van deze data, niet de accuraatheid (die wordt bepaald door de input voor dit project, uit BAG en AHN)

[Reactie gewijzigd door DFKT op 22 juli 2024 14:33]

[KeesAlderlieste]

Mooi, kan Asobo dat gebruiken om de gebouwen in Flightsim 2020 accurater te krijgen.

[ruftman]

Kun je hier nou ook filmpjes mee maken zoals met Google Earth Studio?

[Umbrah]

Je zou het in elk stukje GIS software kunnen inladen (of game engines als je dat wilt, heb zelf de OBJ files niet bekeken maar kenmerkend van geodata tegenover game data is dat we een andere/omgekeerde beschouwing hebben van de Z en de Y as), en daarmee een stukje kunnen filmen. In een pakket als ArcGIS Pro een koud kunstje, evt is zelfs de KML te gebruiken die je "pad" is voor het filmpje. Dit is een dataset (hoewel de viewer die ze leveren ook mooi is). Je kan er mee doen wat je wilt. Ik zou zeggen, als het je interesseert: download het eens, of een stuk, en ga creatief zijn!

[ruftman]

Ga ik zeker doen! Kan ik in de toekomst wellicht een nieuwe videoclip mee maken.