Über TwinCity3D
Städte von morgen brauchen Platz für eine vielfältige Mobilität: Autoverkehr soll zugunsten von Fahrrad, eScooter und eRoller, Fuß- und öffentlichem Nahverkehr reduziert werden. Zugleich braucht es mehr Platz für Grünflächen und Parkanlagen als Frischluftschneisen. Mit dem Klimawandel bilden sich Hitzeinseln mit Auswirkungen auf den mikroklimatischen Umgebungsbereich. Anderseits wird im Winter viel Energie verschwendet, weil Gebäude eine schlechte Wärmedämmung aufweisen. Für die Bereitstellung umweltverträglicher Mobilitätsangebote und zur Erreichung der Klimaziele 2030 haben Kommunen daher einen erhöhten Informationsbedarf.
Ziel dieses Forschungsprojektes sind die kostengünstige Erhebung ultrahoch aufgelöster Multisensor-Luftbilddaten auf Basis einer neuen Technologie, ihre raum-zeitliche, KI-basierte Analyse und die Entwicklung eines realitätsnahen, virtuellen 3D-Modells, das die Grundlage zum Aufbau eines „digitalen Zwillings“ darstellen soll. Durch die Anreicherung und Verschneidung mit kommunalen Geobasis- und Geofachdaten soll eine „TwinCity3D“-Plattform entwickelt werden, welche Planungsprozesse im städtischen und ländlichen Raum wesentlich verbessert. Verschiedene Szenarien der Stadt-, Klima- und Verkehrsplanung sollen dabei untersucht werden.
Mit Hilfe KI-basierter Algorithmen sollen aus multitemporalen ultrahoch aufgelösten Luftbildern flächendeckend neue Informationen gewonnen werden. Dazu zählen die detaillierte Analyse des Stadtklimas über mehrere Jahre im Zusammenspiel von Verkehr, Bebauung und Stadtgrün sowie die Identifikation von Wärmeverlusten über Dachflächen. Die KI-basierte multitemporale Analyse des ruhenden und fließenden Verkehrs im Stadtgebiet und Bilanzierung des Parkflächenverbrauchs liefern neue Informationen für eine künftige Mobilitätsplanung. Die Analyse und das Monitoring des Stadtgrüns führt zu neuen Erkenntnissen in Hinsicht auf Stadtklima und CO2-Klimabilanz.
Verbundkoordinator
Landsberg am Lech
Projektpartner
3D RealityMaps, München
Verwaltungs- gemeinschaft Fuchstal