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Die Masterthesis greift grundlegende Prozesse und Lösungsansätze aus der Studie zur Überprüfung des Konzepts Nutzungsspezifische Informationsanforderungen an die Daten der amtlichen Vermessung (IND-AV) von Schildknecht et al. (2021) auf und unterzieht sie einer kritischen Bewertung aus praxisbezogener Sicht. Die Bewertung erfolgt anhand von zwölf durchgeführten Interviews mit Fachexpertinnen und Fachexperten aus dem Bereich der amtlichen Vermessung. Die Interviews werden anhand einer qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring-Fenzl ausgewertet. Die Ergebnisse geben einen umfassenden Überblick, wie die verschiedenen Elemente des IND-AV-Konzepts beurteilt werden und welche offenen Fragen noch geklärt werden müssen. Dabei wird deutlich, dass die Bewertung des Konzepts aus praxisbezogener Sicht erheblich variiert. Während einige Aspekte als vorstellbar und mit erkennbarem Mehrwert betrachtet werden, gibt es Bereiche, in denen der Mehrwert nicht offensichtlich ist oder deren Sinn von den Befragten nicht vollständig verstanden wird. Neben den Interviews liegt der Schwerpunkt der Masterthesis auf der Anwendung der Berechnungsformel zur Bestimmung des Lagecodes des IND-AV-Konzepts. Diese Formel wird in vier charakteristisch unterschiedlichen Gemeinden angewendet. Die resultierenden Lagecodes werden mit den Toleranzstufen in Beziehung gesetzt und verglichen. Zudem erfolgt eine umfassende Untersuchung der Homogenität der Toleranzstufeneinteilung. Die Analyse der Toleranzstufeneinteilung offenbart eine Vielzahl von Sachverhalten, in denen die Handhabung der Toleranzstufen in den verschiedenen Kantonen uneinheitlich erfolgt. Im Gegensatz dazu ermöglicht die Berechnungsformel zur Bestimmung des Lagecodes eine automatisierte und einheitliche Festlegung der lagespezifischen Kriterien, welche die Informationsanforderungen der amtlichen Vermessung vorgeben. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass der Lagecode deutlich detaillierter als die Toleranzstufen ist. Er erfüllt dabei exakt den prognostizierten Zweck, höhere Informationsanforderungen dort zu fordern, wo sie tatsächlich benötigt werden: Die Fläche der Gebiete mit hohen Informationsanforderungen nimmt ab, während gleichzeitig die Anzahl der Objekte in diesen Gebieten steigt. Allerdings werden nahezu alle Objekte einer einzelnen Objektklasse dem gleichen Lagecode zugeordnet. Daher wäre es denkbar, anstelle des Lagecodes die Informationsanforderungen pro Objektklasse festzulegen und künftig auf das Lagekriterium zu verzichten.

Rendering large city models with high polygon count and a vast amount of textures at interactive frame rates is a rather difficult to impossible task as it highly depends on the client hardware, which is often insufficient, even if out-of-core rendering techniques and level of detail approaches are used. Rendering complex city models on mobile devices is even more challenging. An approach of rendering and caching very large city models in the cloud using ray-tracing based image provisioning is introduced. This allows rendering large scenes efficiently, including on mobile devices. With this approach, it is possible to render cities with nearly unlimited number of polygons and textures.

Hochschule für Architektur, Bau und Geomatik FHNW

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