Aufbau und Durchführung eines Nutzertests zur Klassifikation von 3D Gebäuden in einer virtuellen 3D Umgebung

Dauer der Arbeit: 4 Monate
Abschluss: November 2016
Betreuer: Dr.-Ing. Susanne Becker, Dipl.-Ing. Patrick Tutzauer
Prüfer: apl. Prof. Dr.-Ing. Norbert Haala

In der heutigen Zeit sind Anwendungen, die dreidimensionale Umgebungen darstellen, nicht mehr weg zu denken. Sie werden von großen Firmen genutzt, die im Bereich Immobilien oder Stadtplanung agieren, doch sie sind auch schon längst bei normalen Verbrauchern angekommen, die sie zur Navigation, zur Wohnungssuche oder auch einfach in virtuellen Spielewelten verwenden. Für einige Umgebungen, zum Beispiel in Städtemodellen, werden auch dreidimensionale Modelle von Gebäuden oder ähnlichem benötigt. Die Nutzer dieser Anwendungen sind Menschen aus unterschiedlichsten Schichten und mit verschiedenen Hintergründen in Hinsicht auf Bildung oder Herkunft. Jeder soll in der Lage sein diese Anwendungen zu verstehen und die verwendeten Modelle richtig erkennen. Das bezieht sich auf die Nutzungsart der Gebäude, zum Beispiel wohnen oder arbeiten. Diese Bachelorarbeit stellt einen Nutzertest auf in dem genau diese Personen Modelle klassifizieren sollen. So soll herausgefunden werden, welche Merkmale der Nutzer braucht, um die Modelle zu erkennen.

Für den Nutzertest gibt es eine Beschränkung auf sechs charakteristische Gebäudekategorien. Diese sind die Wohnhäuser Einfamilienhaus, Mehrfamilienhaus und Wohnhochhaus, sowie das Gebäude mit Laden, welches auch eine optionale wohnliche Nutzung beinhalten kann, das Bürogebäude und die Industrieanlage. Von jeder Kategorie werden 10 texturierte LOD2 und 10 untexturierte LOD3 Modelle erstellt. Als Testumgebung wird die Anwendung von Google Forms verwendet. Hiermit können leicht Umfragen erstellt und ausgewertet werden. Bevor der Test startet, werden auf der ersten Seite des Tests allgemeine Angaben des Nutzers abgefragt. Danach werden die Testpersonen nacheinander zu den 120 Gebäudemodellen geleitet. Diese sind in einer willkürlichen Reihenfolge. Auf jeder neuen Seite erscheint ein Link zu der 3D-Website Sketchfab. Dies ist eine Seite, auf der man seine dreidimensionalen Modelle austauschen und gegenseitig bewerten kann. Da die Modelle in dem Nutzertest nicht nur als Bilder betrachtet, sondern auch mit ihnen interagiert werden soll, ist es nötig, eine solche Umgebung zu wählen.

Die Ergebnisse des Tests werden ausgewertet. Dabei werden die gemittelten Eigenschaften der Modelle berechnet, welche die Nutzer in die 6 Kategorien eingeteilt haben. Es wird untersucht, ob es Unterschiede zu den wahren Eigenschaften der Modelle gibt, der Ground Truth. Bei Differenzen wird nach Gründen dafür gesucht.

Da nach diesem Nutzertest noch ein weiterer Test folgen soll, in dem sich die zu klassifizierenden Modelle in einer Umgebung aus weiteren Modellen befinden, werden noch Eigenschaften von Umgebungen untersucht. Dabei wird ein Maß gefunden, mit dem die Ähnlichkeit der Modelle innerhalb der Umgebung gemessen werden kann.

Die Ergebnisse waren insgesamt nicht besonders gut, vor allem die Kategorien Gebäude mit Laden, Einfamilienhaus und Bürogebäude wurden nur zwischen 30 % und 50 % der Fälle erkannt. Besser erkannt wurden die Modelle der Gruppen Mehrfamilienhaus, Wohnhochhaus und Industrieanlagen. Die Nutzer sollten zusätzlich noch die Sicherheit ihrer Antworten angeben. Hier konnte man sehen, dass die Nutzer sich nicht darüber im Klaren waren, dass sie Modelle falsch klassifiziert haben. Die meisten Antworten hatten eine mittlere Sicherheit oder sogar höher.

Die Erkenntnisse, die im Nutzertest gesammelt wurden, werden kurz zusammengefasst: Einfamilienhäuser werden größer im Hinblick auf ihren Grundriss und ihre Gesamthöhe eingeschätzt. Somit sollten auch mehr Fenster und Balkone auf der Fassade sein. Bei Mehrfamilienhäusern wird auch eine größere Gesamthöhe und eine höhere Stockwerksanzahl erwartet. Die Nutzer erwarten auch eine andere Fensteranordnung und -größe im Untergeschoss. Wohnhochhäuser haben in der Vorstellung der Nutzer weniger Balkone und eine kleinere Stockwerksanzahl. Außerdem sollen sie größere Fenster haben. Bürogebäude haben von den Nutzern mehr Balkone erhalten, dafür weniger Fenster. Gebäude mit Laden sollen wiederum mehr Fenster aber dafür weniger Eingänge haben. Zuletzt haben die Industrieanlagen in der Vorstellung der Nutzer eine höhere Anzahl an Balkonen und einen kleineren Grundriss. Schornsteine werden nicht so häufig erwartet.

Gründe für die großen Differenzen können zum einen eine schlechte Darstellungsweise der Modelle und zum anderen eine zu große Anzahl an Modellen sein, die den Nutzer ermüdet haben und dazu führten, dass die Modelle nicht mehr aufmerksam genug beobachtet wurden.

Im Speziellen zeigt sich die Verbesserung der Qualität der Kartendaten bei der Haußdorffdistanz, da diese stark von einer hohen Trennbarkeit zwischen Grenze und Nichtgrenze profitiert. Dies spiegelt sich auch direkt in den Ergebnissen der verschiedenen Datensätze wieder. Während 2014 noch die durchschnittlichen Abweichungen je nach Bundesland zwischen 2 km und 10 km schwanken, sind sie im Datensatz von 2015 relativ konstant zwischen 1 km und 3 km.

Des Weiteren profitieren anhand der Ergebnisse auch die Genauigkeit der Fläche und der Turningfunktion von den genaueren Kartendaten. Allerdings nicht ganz so stark wie die Haußdorffdistanz.

Lediglich beim Umfang findet eine Verschlechterung der Ergebnisse von 2014 auf 2015 statt.

Alle verwendeten Verfahren eignen sich prinzipiell zur Bewertung von heterogenen raumbezogenen Daten. Allerdings sind speziell die Haußdorffdistanz und die Turningfunktion sehr gut für eine genauere Bewertung geeignet, da diese groben Unregelmäßigkeiten gegenüber einem Referenzdatensatz, sofern dieser vorhanden ist, deutlich darstellen.

Da diese Verfahren aber relativ schwierig zu implementieren sind, empfiehlt sich für eine schnelle Anschauung der Schwerpunkt, da auch dieser schnell ersichtlich macht, ob die Abweichung eines Datensatzes zu einem Sollwert in einem gewissen Rahmen liegt.

Bei den Ergebnissen der Fläche, des Umfangs und den Momenten kann es in manchen Fällen zu gewissen Uneindeutigkeiten kommen, weswegen diese eher als zusätzliche Bewertungen für heterogene raumbezogene Daten verwendet werden sollten und nicht als alleinstehende Bewertungsmaße.

Die Schlussfolgerung dieser Arbeit ist, dass das Problem der Reflexion nicht behoben werden konnte und die Softwareprogramme im Moment deshalb noch zu ungenaue Punktwolken, bzw. Meshes erzeugen. Der Versuchsaufbau muss verbessert werden, um eine bessere Qualität der Bilder zu erreichen. Dann erst könnten die Softwarepakete daraus bessere 3D-Modelle generieren.