Implementierung eines Skripts zur Extraktion von Dachflächeninformationen aus CityGML-Dateien

Zielsetzung:

Entwicklung eines Python-Skripts, das Dachflächen aus einer lokalen CityGML-Datei (LOD2) extrahiert, um relevante Informationen für die Installation von Photovoltaikanlagen bereitzustellen.

Aufgaben:

Einlesen der CityGML-Datei:
    Verwendung von relativen Pfaden, um die GML-Datei einzulesen.
    Anpassung der Namespaces an CityGML Version 1.0.

Extraktion der Dachflächen:
    Identifikation aller RoofSurface-Elemente in der GML-Datei.
    Extraktion der Koordinaten und Erstellung der Geometrien.

Berechnung von Dachinformationen:
    Berechnung der Neigung (Slope) und Ausrichtung (Aspect) jeder Dachfläche basierend auf den 3D-Koordinaten.
    Berechnung der Fläche jeder Dachfläche.

Erstellung eines GeoDataFrames:
    Speicherung aller extrahierten Informationen (Neigung, Ausrichtung, Fläche, Geometrie) in einem geopandas GeoDataFrame.
    Setzen des Koordinatenreferenzsystems (CRS) auf EPSG:25833 (ETRS89 / UTM Zone 33N).

Export der Ergebnisse:
    Speicherung des GeoDataFrames als GeoJSON-Datei im Verzeichnis ../data/processed/Berlin/dachflaechen.geojson.

Akzeptanzkriterien:

Das Skript soll erfolgreich die Dachflächen aus der CityGML-Datei Mierendorffinsel_Berlin.gml extrahieren.
Neigung, Ausrichtung und Fläche der Dachflächen sollen korrekt berechnet und im GeoDataFrame gespeichert werden.
Die Ergebnisse sollen in einer GeoJSON-Datei gespeichert werden, die mit gängigen GIS-Tools visualisiert werden kann.
Das Skript soll mit relativen Pfaden arbeiten, um die Portabilität innerhalb des Projekts zu gewährleisten.

TUB-DVG / EWB-Hackathon

Implementierung eines Skripts zur Extraktion von Dachflächeninformationen aus CityGML-Dateien #2