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This dataset provides detailed tree models for Amsterdam derived from airborne LiDAR point clouds collected for the AHN4 digital elevation map for the Netherlands in 2020.
The data processing follows a comprehensive workflow for mapping and 3D modeling of urban forests.
It uses an object‑based data‑fusion approach that integrates multispectral aerial imagery and a semantic 3D building model to classify and model individual trees with high accuracy and consistency.
The dataset covers all vegetation over 2m in height, including trees and shrubs, and includes four key products:
- Canopy Height Model (CHM):
The CHM provides area‑wide tree canopy heights through a high‑resolution raster layer (0.5 m cell size) mapping the height of the upper crown layer above the underlying ground.
- Parameterized Tree Positions:
The Parameterized Tree Positions provide the location of all detected trees, with geometric attributes such as tree height and crown diameter derived for each.
- Parameterized Tree Crowns:
The Parameterized Tree Crowns provide the spatial extent of individual crowns as 2D convex‑hull polygons around all tree points.
- Semantic 3D Tree Models:
The Semantic 3D Tree Models provide reconstructed tree crowns modeled using geometric primitives, corresponding to CityGML Level of Detail (LoD) 2, with individual parameters determined for realistic volume replication.
These products support urban forestry analysis, ecological research, city planning, and 3D visualization by providing standardized, high‑resolution representations of tree canopy heights, locations, crown extents, and three‑dimensional structures. The CHM enables fine‑scale assessment of canopy structure and ecosystem services; the parameterized tree positions and crowns serve as a comprehensive, automated inventory of individual trees; and the semantic 3D tree models integrate seamlessly into CityGML environments for enriched visualizations and spatial simulations. (2025-05-19)
DE:
Dieser Datensatz enthält detaillierte Baummodelle für Amsterdam, abgeleitet aus LiDAR-Punktwolken, die im Jahr 2020 für die digitale Höhenkarte der Niederlande, AHN4, erfasst wurden.
Die Datenverarbeitung folgt einem umfassenden Workflow zur Kartierung und 3D-Modellierung urbaner Wälder.
Es kommt ein objektbasiertes Datenfusionsverfahren zum Einsatz, das multispektrale Luftbilder und ein semantisches 3D-Gebäudemodell integriert, um einzelne Bäume mit hoher Genauigkeit und Konsistenz zu klassifizieren und zu modellieren.
Der Datensatz umfasst sämtliche Vegetation über 2 m Höhe, einschließlich Bäume und Sträucher, und enthält vier zentrale Produkte:
- Canopy Height Model (CHM):
Das CHM liefert flächendeckende Baumhöhen durch ein hochauflösendes Raster (0,5 m Zellgröße), das die Höhe der obersten Kronenschicht über dem Boden abbildet.
- Parametrisierte Baumpositionen:
Die parametrisierten Baumpositionen geben die Lage aller detektierten Bäume an. Geometrische Attribute wie Baumhöhe und Kronendurchmesser wurden für jeden Baum abgeleitet.
- Parametrisierte Baumkronen:
Die parametrisierten Baumkronen beschreiben die räumliche Ausdehnung einzelner Kronen als 2D-Konvexhüllen um alle Baum-Punkte.
- Semantische 3D-Baummodelle:
Die semantischen 3D-Baummodelle enthalten rekonstruierte Baumkronen, die mittels geometrischer Primitive modelliert wurden. Sie entsprechen dem CityGML Level of Detail (LoD) 2, wobei individuelle Parameter für eine realitätsnahe Volumendarstellung berechnet wurden.
Diese Produkte unterstützen die Analyse urbaner Wälder, ökologische Forschung, Stadtplanung und 3D-Visualisierung durch standardisierte, hochauflösende Darstellungen von Baumhöhen, -positionen, Kronenausdehnungen und dreidimensionalen Strukturen.
Das CHM ermöglicht eine feinräumige Analyse der Kronenstruktur und der Ökosystemleistungen. Die parametrisierten Baumpositionen und -kronen dienen als umfassende, automatisierte Erfassung einzelner Bäume. Die semantischen 3D-Modelle lassen sich nahtlos in CityGML-Umgebungen für Visualisierungen und räumliche Simulationen integrieren. (2025-05-19) |
