2026-05-11 22:01:36 +02:00
2026-05-11 22:01:36 +02:00
2026-04-27 17:24:22 +02:00
2026-05-11 22:01:36 +02:00
2026-05-11 18:27:22 +00:00
2026-04-28 17:40:33 +02:00
2026-04-27 22:43:17 +02:00
2026-05-11 22:01:36 +02:00
2026-04-27 17:24:22 +02:00
2026-04-27 17:24:22 +02:00
2026-04-27 17:24:22 +02:00
2026-04-27 17:24:22 +02:00
2026-04-28 08:53:06 +00:00
.
2026-05-04 21:53:57 +02:00

Projektbesprechung Vorbereitung

Technische Arbeitsschritte und offene Klärungsbedarfe für die Projektarbeit.


Geländebefahrung

Termin am 16.04

Anfrage an Stbr. ist gestellt.

LiDAR der Jade HS von Heidi Hastedt. Drohne des LBEG, Einführung findet heute NaMi statt

LiDAR-Daten & Punktwolken

Die vorliegenden LiDAR-Daten (Fabian) sowie eigene Aufnahmen sind in die Formate LAZ und COPC (Cloud Optimized Point Cloud) zu überführen. Besonderes Augenmerk liegt auf der Performance-Optimierung der Verarbeitungspipeline.

Tools: CloudCompare, lasR, lidaR

Zusatz: Baum-Punktwolken von der Fernerkundung der HAWK Göttingen integrieren.


Web-Setup & 3D-Visualisierung

Aufzusetzen ist eine Node.js-Laufzeitumgebung mit Integration folgender Bibliotheken:

  • MapLibre
  • Map Components

Paketmanagement: Pixi als Paketmanager, NPM verbleibt als Repository.

https://pixi.prefix.dev/latest/

Referenz-Workshop:
Einstieg in Map Components anhand des FOSSGIS-Workshops:
https://github.com/mapcomponents/fossgis-workshop-2026-3dtiles


COPC-Integration

Die erzeugten COPC-Daten sind in die Webanwendung einzubinden. Zu klären sind:

  • Datenfluss und Bereitstellung
  • Darstellung im Browser
  • Performance bei großen Datensätzen

https://eptium.com/?copc=https://s3.amazonaws.com/hobu-lidar/autzen-classified.copc.laz


Interaktives Popup-System

Per Klick auf ein Kartenobjekt (z. B. Baum, Messpunkt) sollen kontextbezogene Informationen eingeblendet werden.

Konzept: Inhalte werden als .md-Dateien vorgehalten und im Popup/Infofenster der Karte gerendert.

Vorteile:

  • Inhalte redaktionell pflegbar ohne Codeänderung
  • Klare Trennung von Daten und Darstellung
  • Erweiterbar um Bilder, Links und Tabellen

Offene Fragen:

  • Speicherort der .md-Dateien (lokal / Backend / STAC?)
  • Zuordnungslogik zwischen Objekt und Datei (ID, Name, Attribut?)
  • Markdown-zu-HTML-Rendering im Frontend

Weitere Map Components & Dienste

Priorität 1 Relief/Terrain:
Terrain-Darstellung auf Basis von DEM-Daten zur Unterstützung des räumlichen Verständnisses.

Geologische Wanderkarten:
Geologische Wanderkarten werden als eigenständige Komponente eingebunden wahlweise als Rasterlayer (GeoTIFF → Tiles) oder über einen WMS-Dienst. Ziel ist die Überlagerung mit LiDAR- und COPC-Daten zur Kontextualisierung.

⚠️ Das Format der vorliegenden Karten ist frühzeitig zu klären Georeferenzierung kann erheblichen Mehraufwand erzeugen.

Weitere Dienste:

  • WMS (Web Map Service)
  • OGC API Features / Tiles

Optional: Vektortiles, 3D-Tiles, Zeitdimension


Kür / Erweiterung (optional)

Thema Beschreibung
Automatisierte Pipeline Automatisierung der Datenformatierung
Backend Aufbau eines STAC-Backends (SpatioTemporal Asset Catalog)
Vergleich Evaluierung gegenüber Cesium

Offene Punkte

  • Datentransfer
  • Datenaufbereitung
  • Tool zur Kollaboration
  • Pixi

Muss: COPC + Anzeige + Popup · Soll: Relief + Dienste + Geologie · Kann: STAC + Automatisierung

Description
Projekt Visualierung SoSe 26 - 3D-Visualiserung von Punktwolken-Daten im Web
Readme 253 MiB
Languages
JavaScript 99.6%
HTML 0.2%
CSS 0.2%