Gaussian Splatting (GS) definiert die Art und Weise, wie wir die Welt in 3D visualisieren, neu. Als einer der bedeutendsten Durchbrüche in der Rendering-Technologie der vergangenen Jahre liefert es eine unübertroffene visuelle Qualität mit einem Bruchteil des Aufwands – und verändert damit auch die Art und Weise, wie Fachleute an die Standortdokumentation, Inspektion und Erstellung digitaler Zwillinge herangehen. „Von der reinen Fotoerfassung bis hin zur immersiven Visualisierung bringt diese Rendering-Methode Fotorealismus in 3D in einer Dimension, die bisher nur visuellen Effekten oder Spielen vorbehalten war“, sagt Florian Mühlschlegel, General Manager bei der Pix4D GmbH. Das Unternehmen stellt diese auch Ingenieuren, Vermessern, Inspektoren und Stadtplanern zur Verfügung.

Eine Rendering-Revolution
Obwohl die Technik erst im Jahr 2023 von Forschungslaboren in Frankreich öffentlich vorgestellt wurde, hat sie bereits die Erwartungen an die 3D-Modellierung verändert. Ihre Stärke liegt in der Erfassung der Tiefe. „GS behandelt die Textur von verwittertem Stein oder sogar der Glanz eines Metallrohrs mit überraschende souverän und detailgetreu“, sagt Mühlschlegel.

Von der Visualisierung zum realen Mehrwert

Beispiel für die hervorragende Visualisierung feiner und glänzender Strukturen durch GS, was Ingeneur:innen auch in der Kommunikation und Analyse hilft.
Quelle: Pix4D

GS sieht nicht nur gut aus – Pix4D löst damit auch Probleme, konkret für Fachleute, die mit 3D-Daten planen, analysieren oder kommunizieren. Das Unternehmen nutzt die neue Methode des GS für eine reibungslosere und effizientere Arbeitsweise. Im Baugewerbe und bei Versorgungsunternehmen müssen die Teams zum Beispiel oft schnell die Bedingungen vor Ort erfassen, um Gräben, Rohre oder bestehende Strukturen zu dokumentieren. „Ein Außendienstmitarbeiter kann jetzt mit einem mobilen Gerät einen Graben von 50 Metern Länge in weniger als 3 Minuten erfassen, die Daten hochladen und ein visuell vollständiges Modell erhalten“, so Mühlschlegel. Anstelle einer verrauschten Punktwolke erhält das Team eine immersive, fotorealistische Szene, die sich leichter interpretieren, mit Anmerkungen versehen und weitergeben lässt.
Dies ist besonders nützlich bei der Kartierung unterirdischer Versorgungsleitungen. Dünne Kabel, Kunststoffrohre oder halbtransparente Markierungen – Elemente, die mit dem Standard-Mesh-Rendering oft schwer zu visualisieren sind – werden mit Hilfe von GS deutlicher dargestellt und können so GIS-orientiert identifiziert und dokumentiert werden.
Vermessungsteams, die an großen Infrastrukturprojekten mit Pix4D-Technologie arbeiten, haben bereits begonnen, GS als ergänzenden Schritt in ihren bestehenden Arbeitsabläufen einzusetzen. Wo sie sich früher ausschließlich auf dichte Punktwolken oder texturierte Netze für die Analyse und Dokumentation des Geländes verlassen haben, können sie jetzt hochdetaillierte, fotorealistische Modelle erstellen, die die Bedingungen vor Ort sofort sichtbar machen. Diese Modelle sind besonders nützlich bei Bewertungen im Frühstadium, bei der Projektberichterstattung oder bei der Kommunikation mit Interessengruppen, die einen Standort verstehen müssen, ohne Rohdaten zu interpretieren.

Eine neue Ebene im 3D-Workflow
Für Pix4D ersetzt GS nicht die traditionellen 3D-Workflows, sondern erweitert sie. Bei komplexen Projekten, die bereits mit Photogrammetrie oder LiDAR arbeiten, können GS-Modelle demnach verwendet werden, um hochgenaue Punktwolken zu erstellen. „Eine georeferenzierte GS-Ebene ermöglicht es den Teams, die Szene mit fotografischem Realismus zu betrachten und bei Bedarf zu metrischen Details zu wechseln“, erklärt Mühlschlegel. Ein zusätzlicher Vorteil ist, dass mit GS dünne und kleine Strukturen mit unübertroffener Genauigkeit rekonstruiert werden können.

Erfahrung kombiniert mit Innovation
„Während GS in allen Branchen an Aufmerksamkeit gewinnt, haben nur wenige Unternehmen die Integration mit der gleichen Tiefe und Ernsthaftigkeit angegangen wie Pix4D“, ist der 3D-Experte überzeugt. Als Unternehmen, das wissenschaftlichen Prinzipien und die geografische Genauigkeit in seiner DNA trägt, hat es schon früh erkannt, dass diese Technologie mehr als nur eine visuelle Neuheit ist. Vielmehr ist GS für Pix4D ein grundlegender Wandel in der Art und Weise, wie Fachleute mit 3D-Daten interagieren können.
Der Ansatz von Pix4D spiegelt auch eine umfassendere Philosophie wider: Innovation muss dem Benutzer dienen. Durch das Angebot von GS als natürliche Erweiterung bestehender Arbeitsabläufe – und nicht als eigenständiges Experiment – stellt das Unternehmen sicher, dass Fachleute alle Vorteile des fortschrittlichen Renderings nutzen können, ohne ihre täglichen Arbeitsabläufe zu komplizieren. Und die Auswirkungen sind bereits deutlich zu sehen. Ob es sich um ein Versorgungsunternehmen handelt, das offene Gräben und die Leitungsinfrastruktur detaillierter visualisiert, oder ein Team, das eine Büroumgestaltung in 3D prüft, bevor es auch nur einen einzigen Stuhl bewegt – die Benutzer holen mehr aus ihren Daten heraus. „Bessere Visualisierungen führen zu besseren Entscheidungen und einer schnelleren Abstimmung zwischen den Teams“, so Mühlschlegel.

Ein typisches Beispiel für den Nutzen von GS ist Vermessung offener Gräben. Hier erkennen Nutzer:innen beispielsweise feine Leitungsstrukturen aufgrund der besseren visuellen Qualität.
Quelle: Pix4D

Die Zukunft ist visuell
Die Sprache von 3D entwickelt sich weiter. Wo früher der Wert von Punktwolken und Gitternetzen definiert wurde, liegt der Schwerpunkt jetzt zunehmend auf Realismus, Klarheit und Benutzerfreundlichkeit – Qualitäten, die Rohdaten in echte Erkenntnisse verwandeln. Pix4D hat GS in produktionsreife Vermessungs-Workflows (Pipeline) integriert, nicht als eigenständigen Effekt, sondern als sinnvolle Erweiterung der photogrammetrischen Präzision.
Das Ergebnis ist ein intelligenteres Modell – eines, das ebenso klar kommuniziert wie es misst.

www.pix4D.com

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Gaussian Splatting ist eine innovative Technologie aus dem Bereich des Echtzeit-Renderings. Sie ermöglicht die Erstellung hochauflösender, realitätsnaher 3D-Modelle aus 2D-Fotos oder Laserdaten. Ein wesentliches Merkmal ist die hohe Qualität der Modelle mit einer dichten, realistischen Textur und eine performante, dynamische Visualisierung. Besonders im Bereich der Computerspiele und bei 3D-Künstlern hat das Verfahren viel Anklang gefunden, obwohl es noch sehr neu ist. Erstmals vorgestellt wurde es im Jahr 2023 in Frankreich. Seitdem steht es als Open-Source-Software zur Verfügung und wird weltweit beständig weiterentwickelt.
Ein wesentliches Merkmal dieses Verfahrens ist die hohe Qualität der generierten Modelle, die sich durch dichte, realistische Effekte auszeichnen und eine performante Visualisierung ermöglichen. Obwohl das Verfahren noch sehr jung ist, hat es sich aufgrund seiner Leistungsfähigkeit bereits in der Spieleentwicklung und bei 3D-Künstlern großer Beliebtheit erfreut.
Die Technologie wurde 2023 erstmals von einer Gruppe von Wissenschaftlern der Universität Côte d’Azur in Frankreich vorgestellt. Die damals gezeigten ersten Beispiele erzeugten sogleich eine große Resonanz in der Community, weshalb das als Open Source veröffentlichte Berechnungsverfahren seither weltweit kontinuierlich weiterentwickelt und optimiert wird.
Vor allem die visuellen Ergebnisse waren beeindruckend. Die Wissenschaftler hatten unter anderem am Beispiel eines Fahrrads gezeigt, wie gut Details wie glänzende Fahrradspeichen dargestellt werden können. Schwierige Sichtverhältnisse sind eine der Domänen des Gaussian Splattings. Reflektierende Flächen und sogar transparente Materialien sehen hier sehr realistisch aus, was bei bisherigen Renderings nach wie vor schwierig ist.
Mehrere Universitäten und Firmen haben neu entwickelte Algorithmen vorgestellt, die, ebenso wie „Gaussian Splatting”, die Wahrscheinlichkeitsrechnung für das 3D-Rendering nutzen. Viele der Entwicklungen präsentieren ihre Ergebnisse anhand des ursprünglichen Datensatzes des Fahrrads (siehe Bild), um die Ergebnisse vergleichbar zu machen. Der Begriff „Gaussian Splatting” kann heute als Label für Algorithmen verstanden werden, die Wahrscheinlichkeitsrechnung als mathematische Grundlage für das 3D-Rendering nutzen.

Verfahren im Vergleich

Beispiel des Fahrrads, das bereits bei der ersten Vorstellung von Gaussian Splatting am Markt genutzt wurde. Seitdem wird es immer wieder von Forschern genutzt.
Foto: SIGGRAPH 2023

Neben dem Detailreichtum zählt die Performance der Visualisierungen zu den Stärken des Gaussian Splattings. In der Gaming-Branche werden mit dieser Technik Virtual-Reality-Projekte umgesetzt, bei denen reale Welten virtuell nachgebildet werden und vor allem Bewegtbilder gefragt sind. Neben den ebenfalls bekannten NeRFs (Neural Radiance Fields) setzt das Gaussian Splatting hier den neuen Benchmark für Schnelligkeit, Flexibilität und Realismus. Damit erobert es professionelle Anwendungsfelder wie das Metaverse, Trainingssimulationen oder interaktives Storytelling.
Die drei wichtigsten 3D-Verfahren haben alle ihre eigenen Stärken und Schwächen. NeRF nutzt Deep Learning, um aus 2D-Bildern 3D-Modelle zu erstellen. NeRF kann sehr gut mit komplexer Beleuchtung und begrenztem Ausgangsmaterial (schlecht aufgelöste Videos) umgehen, erfordert jedoch eine hohe Rechenleistung und ist für geometrische Berechnungen ungeeignet. Deshalb spielen NeRFs im Umfeld der Geodäsie kaum eine Rolle.
Die Photogrammetrie als „älteste” der drei Techniken liefert abhängig vom Ausgangsmaterial sehr genaue 3D-Darstellungen, in denen hervorragend und präzise gemessen werden kann. Allerdings finden sich auch die Beleuchtungsbedingungen der Quellbilder im Modell wieder, wodurch die Photogrammetrie diesbezüglich empfindlich wird. In puncto geometrischer Präzision gilt die Photogrammetrie nach wie vor als Goldstandard.
Gaussian Splatting weist ähnliche Stärken wie NeRFs auf, kann jedoch in Echtzeit gerendert werden und erzielt hohe Genauigkeiten. Das Entwicklungsziel der „Gaussian Splats” war es, komplexe 3D-Daten effektiv zu erstellen, also die Modelle zu visualisieren, ohne dabei viel Rechenleistung zu benötigen. Dementsprechend ist die Navigation in den „Gaussian Splat“ sehr schnell und intuitiv, weshalb sie in der Gaming-Branche als neuer Meilenstein in der Computergrafik gefeiert wird.
Der Aufwand für die Datenerfassung ist gering und die Berechnung kommt auch mit qualitativ niedrigem Eingangsmaterial zurecht. Die Auswertung ist jedoch anspruchsvoll. Georeferenzierung, Orientierung bei der Bildanalyse oder Blockbünde­lausgleichung müssen ebenso wie bei der Photogrammetrie exakt erfolgen, um gute Ergebnisse zu erzielen. Die Berechnungszeit kann demnach, abhängig von der Menge der 2D-Eingangsdaten, auch sehr lange bis hin zu mehreren Tagen in Anspruch nehmen und sollte nicht unterschätzt werden.

Struktur und Mathematik
Gaussian Splats haben eine andere Struktur als Pixel. Sie besitzen Parameter wie Position, Größe und Farbe, basieren jedoch nicht auf Dreiecksvermaschung und Punkten. Das Grundmuster der Gaussians erinnert an kleine, facettenreiche Splitter, die in einem Optimierungsprozess so lange neu zusammengesetzt werden, bis sich ein möglichst realistischer Gesamteindruck ergibt. Bei der Erstellung der GS werden stochastische Funktionen (Wahrscheinlichkeitsrechnung) herangezogen, die auf den Mathematiker Carl Friedrich Gauß zurückgehen, der daher Namenspatron wurde. Die Mathematik sorgt dafür, dass komplexe 3D-Daten effektiv erstellt werden und die Visualisierung folglich mit wenig Rechenleistung auskommt beziehungsweise sehr schnell und intuitiv ist.

Carl Friedrich Gauß ist Pate für die Namensgebung, denn die mathematische Grundlage des Algorithmus ist die Stochastik.
Bild: Zlatko Guzmic / stock.adobe.com

Gaussian Splats haben in puncto Zusammensetzung eine andere Grundstruktur als die bekannten „Punkt“-Wolken. Die Splats besitzen zwar auch Parameter wie Position, Größe und Farbe, ihr Grundmuster erinnert jedoch eher an kleine, facettenreiche Splitter. Diese werden im Rahmen der Verarbeitung so lange neu zusammengesetzt, bis sich ein möglichst realistischer Gesamteindruck ergibt. Bei der Erstellung der GS werden stochastische Funktionen (Wahrscheinlichkeitsrechnung) herangezogen. Namenspatron ist daher der Mathematiker Carl Friedrich Gauss. Die innovative Gauß-Berechnung macht den Prozess unabhängiger vom Ausgangsmaterial. Oft genügen Bilder geringer Qualität, um ein leistungsfähiges Modell zu erhalten. Das Plus bei schlechtem Licht ist darauf zurückzuführen, dass Reflektionen und Transparenzen hier sehr gut „herausgerechnet“ werden können.
Gaussian Splats erzeugen eine große Tiefenschärfe und vermitteln so einen intuitiven Eindruck der Tiefe des dargestellten Raums. Entfernungen der Objekte zueinander können gut eingeschätzt werden. „Auch bei Gaussian Splatting können teilweise Artefakte auftreten. Dazu zählen beispielsweise sogenannte ‚Floaters‘ – freischwebende Gaussians, die nicht korrekt an eine Oberfläche gebunden sind – sowie Ghosting-Effekte“, beschreibt Marten Krull, Geschäftsführer der Vermessung3D GmbH in Hagen. Er arbeitet bereits seit über fünfzehn Jahren im Bereich der Photogrammetrie und hat bereits viele Projekte mit GS umgesetzt und unterstützt bei der Einführung dieser Technik.
Den Gaußschen Gitternetzen fehlt allerdings ein fester geometrischer Bezugsrahmen, sodass räumliche Analysen nicht im geforderten Maße möglich sind. Ebenso gilt es derzeit noch als Herausforderung, GS in GIS-basierte Pipelines für die 3D-Datenverarbeitung zu integrieren. Auch die Identifikation und Modellierung einzelner Objekte ist anspruchsvoll. Die Interaktivität der GS-Anwendungen ist demnach begrenzt. Krull ergänzt: „Dies begrenzt derzeit auch noch das Anwendungspotenzial in klassischen GIS- und BIM-Anwendungen.“
„Man muss klar unterscheiden: Ein visuell beeindruckendes Gaussian Splatting-Modell ist nicht automatisch ein technisch nutzbares Werkzeug“, so Krull. „Ohne eine konsistente Orientierung des Bildverbandes oder der Trajektorie des SLAM-Systems kann das GS-Modell auch nicht sinnvoll für GIS- oder BIM-Anwendungen genutzt werden. Das wahre Potenzial erschließt sich daher erst durch hybride Workflows.“

Aktuelle Situation
In der Forschungsgemeinde wächst das Interesse an „Gaussian Splatting” kontinuierlich. In Projekten wie SplaTAM wird beispielsweise untersucht, wie sich diese Methode mit SLAM-Technologien kombinieren lässt. Unternehmen wie Meta entwickeln Avatar-Systeme der nächsten Generation, um Körperbewegungen und Ausdrucksformen noch realistischer darzustellen.
Ein erster Hersteller aus dem Vermessungsbereich, der GS integriert hat, ist das chinesische Unternehmen XGRIDS (siehe Beitrag rechts). Auch manche Photogrammetrie-Lösungen etwa von Pix4D (siehe Beitrag S.22) nutzen GS als Ergänzung, um die Kernverfahren der Modellberechnung zu verbessern.
Experten gehen grundsätzlich davon aus, dass ingenieurstechnische Anwender – die derzeitige Domäne der Photogrammetrie – von dem neuen Realitätssinn der GS profitieren werden. „Für Planungen, Präsentationen und Besprechungen gilt die realistische Modellierung nicht nur als einfach schön und ‚nice to have‘, sondern hat sich als wichtiges Kriterium etabliert“, sagt Eric Bergholz von Laserscanning Europe. Er vertreibt die Produkte des chinesischen Herstellers XGRID in Deutschland. Insbesondere profitieren Anwendungen in den Bereichen Kulturerbe, Archäologie, Tourismus, Filmproduktion und Immobilienwirtschaft davon.

Vorteile auch für die Vermessung

Gaussian Splat aus dem Innenraum einer Kirche. Bei dem Projekt der Vermessung3D GmbH wurde die Orgelplanung als 3D-Modell aufbereitet und in das Gaussian Splatting Model hineingesetzt.
Quelle: Vermessung3D GmbH

So hat das Unternehmen Vermessung 3D beispielsweise im Rahmen eines Projekts den Innenraum einer Kirche erfasst (siehe Bild rechts). Hintergrund war der Einbau einer neuen Orgel und die dafür erforderlichen Sichtanalysen zur Platzierung des Instruments im sakralen Raum. Marten Krull und sein Team benötigten 15 Minuten für die Erfassung des Innenraums, die Berechnung des virtuellen Modells erfolgte innerhalb eines Tages. „Mit minimalem Aufnahmeaufwand und ohne statische Standpunkte erreichen wir eine relative Genauigkeit von unter fünf Zentimetern, was für die geforderte Sichtanalyse völlig ausreichend war“, beschreibt Krull. Aktuell ist das Verfahren bei ingenieurtechnischen Entwicklungen jedoch noch weniger verbreitet. Doch es gibt viele Synergien, wie die Beispiele der Photogrammetrie-Programme zeigen. Experten gehen davon aus, dass insbesondere SLAM-basierte Geräte zunehmend mit Gaussian Splatting ausgestattet werden. Es gibt bereits erste GS-basierte Programme, mit denen sich Objekte automatisch identifizieren lassen. Es gibt auch Varianten, die für die drohnenbasierte Bilderfassung optimiert sind. Man kann daher von interessanten Entwicklungen für Ingenieursanwendungen ausgehen. „Es ist zu erwarten, dass Systeme mit SLAM und Kameras in naher Zukunft zu einem deutlich günstigeren Preis verfügbar sein werden“, so Bergholz.

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In diesem Video stellt Eric Bergholz das brandneue Update der Arena4D Software von Veesus vor! Er zeigt, wie Gaussian Splats und Punktwolken in beeindruckende 360° Videos umwandeln werden können – eine völlig neue Art, 3D-Daten zu visualisieren!
Quelle: Laserscanning Europe GmbH

Die Darstellung und Weiterverarbeitung von Punktwolkendaten hat sich in den vergangenen Jahren rasant entwickelt. Doch trotz High-End-Laserscannern und neuester Sensortechnologien bleibt die zentrale Herausforderung bestehen: Wie können gescannte Informationen so dargestellt werden, dass sie auch für Personen verständlich sind, die nicht in der Vermessungsbranche tätig sind? Eine Antwort auf diese Frage liefert die Technik des Gaussian Splatting – ein neuer Ansatz zur Visualisierung von 3D-Punktwolken, der die klassische Visualisierung von Punktwolken, Meshes oder 360°-Panoramabildern vereinfacht.

Was ist Gaussian Splatting?
Statt einzelne Punkte als diskrete Marker zu interpretieren, werden sie beim Gaussian Splatting als dreidimensionale Gaußsche Verteilungen behandelt – sogenannte „Splats“. Diese Überlagerungen erzeugen eine kontinuierlich wirkende, dichte Darstellung mit weichen Übergängen und realistischer Tiefenwirkung. Es sind weder Triangulation noch Polygone notwendig. Die Darstellung erfolgt direkt aus den Scanpunkten heraus – flüssig, leichtgewichtig und GPU-beschleunigt.
Dieser Ansatz bringt Vorteile, wie eine deutlich bessere Performance bei großen Datensätzen oder eine realistischere Darstellung mit natürlichem Tiefeneindruck. Zudem macht es die manuelle Nachmodellierung überflüssig. Damit schlägt Gaussian Splatting die Brücke zwischen Punktwolke, Mesh und modernen neuronalen Rendering-Verfahren – und das mit praktischer Umsetzbarkeit im Alltag.

Vom Scan zur Visualisierung – mit XGRIDS
Ein Unternehmen, welches als eines der Ersten eine Hardware-Integration anbietet, ist XGRIDS. Mit seinem mobilen LiDAR-Scanner Lixel K1 setzt es auf schnelles Erfassen und Darstellen. Die mit SLAM-Technologie aufgenommenen Scans lassen sich über die hauseigene Software „Cyber Color“ direkt in das .lcc- oder .ply-Format mit Gaussian-Splat-Visualisierung exportieren.
So entstehen vollfarbige 3D-Modelle, die ohne Umwege visualisierbar sind. „Gerade im Baustellenkontext, bei Inspektionen, in der Immobilienwirtschaft oder bei öffentlichen Präsentationen, das heißt in Bereichen, in denen die Personen mit Punktwolken wenig anfangen können, liefert die Visualisierung einen echten Mehrwert“, sagt Eric Bergholz von Laserscanning Europe aus Magdeburg, die das Gerät in der DACH-Region vertreiben. Die Ergebnisse können in verschiedenen Viewern dargestellt werden. So können die Gaussian Splats unter anderem in den großen 3D-Plattformen Unity, Unreal Engine, Blender oder Maya verwendet werden, auch Omniverse von Nvidia unterstützt die Technologie maßgeblich.

Animation mit Arena4D

Der Lixel K1 ist sehr einfach in der Handhabung und eignet sich daher dafür gut für kleine Teams.
Quelle: Laserscanning Europe GmbH

Für weiterführende Präsentationen und animierte Visualisierungen bietet sich die Software Arena4D von Veesus an. „Diese Software wird jetzt schon von Geospatial-Anwendern für die Erstellung beeindruckender Animationen selbst riesiger Punktwolkendaten eingesetzt“, so Bergholz.
Die zeitleistenbasierte Software erlaubt es, Kamerafahrten durch Splat-Modelle oder Punktwolken zu erstellen, Layer ein- und auszublenden und Übergänge filmisch zu erstellen. Die Kombination aus Splatting und Animation eröffnet neue Möglichkeiten, komplexe Daten verständlich zu machen – ganz ohne Spezialwissen in Modellierung oder Rendering. Statt technischer Rohdaten entstehen realitätsnahe, visuelle Zwillinge – intuitiv erfassbar, dynamisch darstellbar. Mit den Lösungen ist diese Technologie auch für kleine Teams und kurzfristige Projekte schon jetzt nutzbar.

Perspektiven für Planung, Betrieb, VR & Öffentlichkeit
Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig: Von der Baustellendokumentation über digitale Zwillinge bis hin zur immersiven Visualisierung für die Bürgerbeteiligung und Kommunikation mit Entscheidungsträgern. „Ein großer Einsatzbereich wird auch die Immobilienwirtschaft sein, vor allem der Vertrieb und der Betrieb von Gebäuden“, so Bergholz. Auch die Integration in VR-Headsets oder browserbasierte Viewer sei technisch bereits möglich.
Im Bereich der Bauwirtschaft ermöglicht die Technologie die Überlagerung der Informationsebene „as planned“ mit gescannten As-built-Informationen in einer Form, wie sie auch von nicht 3D- Experten fotorealistisch betrachtet und bewertet werden kann. Insbesondere Systeme von XGRIDS ermöglichen hier eine sehr schnelle und nutzerfreundliche Aufnahme von großen Bereichen. „Was früher Tage oder Wochen an Nachbearbeitung erforderte, lässt sich heute innerhalb eines Bruchteils umsetzen – direkt aus der Scanaufnahme heraus“, so Bergholz.
Gaussian Splatting verändert, so der 3D-Experte, die Art, wie Punktwolkendaten visualisiert und dem Endkunden zur Verfügung gestellt werden. Aktuell gebe es eine enorme Entwicklung, dazu gehören Forscher aber auch Key Player aus dem 3D-Hard- und Software-Bereich. Gaussian Splatting hat laut 3D-Experten das Potenzial ein wirklicher Game-Changer in der 3D-Darstellung zu werden. Sogar Google-Maps integriert diese Technologie.

www.xgrids.com
www.laserscanning-europe.com

Video 

Das Ergebniss ist ein Gaussian Splat, in dem auch Kamerafahrten durch den 3D-Raum sehr einfach erzeugt werden können.
Fotos: Laserscanning Europe GmbH

Einsatz des mobilen LiDAR-Scanner Lixel K von XGRIDS bei der Aufnahme einer historischen Saline. Die Daten werden direkt als Gaussian-Splat exportiert.
Fotos: Laserscanning Europe GmbH

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