Puntenwolken

Puntenwolken leveren veel en zeer gedetailleerde informatie op. Bijvoorbeeld in het tweede Algemeen Hoogtebestand Nederland (AHN2), dat zo nauwkeurig is dat je duidelijk huizen en lantarenpalen ziet. Deze gedetailleerdheid vergt veel opslag en rekenwerk. Delftse onderzoekers werken daarom aan meerdere oplossingen via efficiënt datamanagement.

De omvang van AHN2 is gigantisch; in totaal gaat het om maar liefst 640 miljard punten. “In de toekomst komen er datasets met tientallen triljarden punten”, zegt hoogleraar GIS-technologie Peter van Oosterom. Hij laat een afbeelding zien van een rotonde, die gelijkenis toont met Street View van Google Maps. “Het zijn zoveel losse puntjes, dat het haast een foto is. De puntenwolken zijn niet eenvoudig in databases op te slaan vanwege hun omvang. En het zou juist handig zijn om gegevens te combineren. Bijvoorbeeld door in AHN2 ook te laten zien wie de eigenaar is van een gebouw of de hoogtepunten binnen een tracé van een spoorlijn te selecteren.”

Van Oosterom en collega Oscar Martinez Rubi, gedetacheerd door het Nederlandse eScience Center, onderzoeken verschillende oplossingen om de toegankelijkheid te verbeteren. “Bijvoorbeeld door data ruimtelijk te clusteren via de zogeheten Morton- of Hilbertcode. Dan gebruiken we een code met een waarde dichtbij een andere code, wat betekent dat bijbehorende punten ook dichtbij elkaar liggen. Dat is een slim wiskundig trucje. Daardoor gaat het sneller om bijvoorbeeld puntenwolken op te vragen van de Delftse campus.”

Ook het versturen van data kan beter, weten de onderzoekers, door de meest karakteristieke punten als eerste door te sturen. “Bijvoorbeeld van de hoogste en laagste punten, zodat minder overbodige gegevens worden verzonden en de ontvanger alvast een beeld van de omgeving krijgt.” Van Oosterom en Martinez Rubi bekijken ook het gewenste en effectieve niveau van de detaillering. Iemand die informatie opvraagt uit AHN2, ziet dan in 3D alles heel gedetailleerd wat dichtbij is en veel vager wat veraf is. Van Oosterom onderzoekt of het handig is om bestanden te classificeren met hun relatieve belangrijkheid. Bijvoorbeeld hoogste en laagste punten maakt hij dan belangrijker. “Met onder meer deze aanpassingen, hopen we de data veel toegankelijker te maken.”
pointclouds.nl

Foto: Fugro

Foto: Fugro

 

Blijf op de hoogte van het onderzoek

Ontvang de Delft Integraal nieuwsbrief 4 keer per jaar