Berlin tut es, Cambridge und Helsinki tun es auch. Die Rede ist vom Einsatz sogenannter 3D-City-Modelle, auf die alle drei St?dte setzen. Und nicht nur die. Eine wachsende Zahl an St?dten baut auf intelligente und zugleich digitale, geografische Karten, um beispielsweise einzelne Geb?ude dreidimensional darzustellen und mit einer Fülle von Daten zu hinterlegen. Die Basis hierfür liefert das CityGML-Geb?udemodell. Doch diese Datengrundlage reicht mit Blick auf die smarten Stadtentwicklungen meist nicht aus. Damit St?dte und Gemeinden tats?chlich smarter werden, braucht es zus?tzliche Daten. Als wichtige Datenressource dienen unz?hlige Internet-of-Things(IoT-)Sensoren und Objekte – zu finden in Ger?ten und Systemen. Diese Datenquellen gilt es zu sammeln und sinnstiftend in 3D-City-Modelle zu integrieren.

Die Forschungsfrage der beiden Geoinformatiker Coors und Santhanavanich von der HFT Stuttgart lautet: Wie k?nnen sich verschiedene Sensoren oder IoT-Systeme mit den Smart-Cities-Plattformen effizient verbinden und ihre Daten austauschen? Denn die Herausforderung besteht darin, dass es unterschiedliche Systeme von Sensoren oder IoT-Systemen gibt. Nahezu jeder Ger?te-Hersteller verwendet die Sensoren unterschiedlich hinsichtlich der Daten-Formate und dem -Transfer sowie beim Daten-Protokoll. ?Um mit diesem Problem umzugehen, ist es wichtig, eine Standardspezifikation zu verwenden, die es erm?glicht, effizient mit den Daten umzugehen“, betont  Volker Coors. Und Thunyathep Santhanavanich fügt hinzu: ?Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass die Datenstr?me von IoT-Ger?ten oder Sensoren enorm wachsen.“  Diese Datenberge gilt es zu bereinigen oder aufzubereiten. Volker Coors: ?Nur wenn es eine standardisierte L?sung gibt, sind die Daten von realem Wert hinsichtlich der Nutzbarkeit und der Effizienz."

Internet-of-Things(IoT-)Daten sind auch relevant für st?dtische Infrastrukturen und Kontrollsysteme. Ein Beispiel, wie Daten sinnvoll miteinander verknüpft werden k?nnten, ist ein Feuer-Detektor. Dieser ist in der Lage, die Feuerquelle über einen IoT-Sensor im Geb?ude zu lokalisieren. Diese Daten k?nnten kombiniert werden mit Daten im CityGML-Modell – wie zum Beispiel zum Geb?udematerial und Materialen des Flurs. Hinzu kommen weitere Daten über die Anzahl der Personen im Geb?ude, die wiederum von einem anderen Sensor oder einem IoT-System generiert werden. Der Effekt: Die Feuerwehr verfügt bereits kurz nach dem Alarm über Informationen, die Leben retten k?nnen.

Die beiden Wissenschaftler sto?en hier in eine Forschungslücke und haben mit dem CityThings-Konzept eine Daten-Architektur entwickelt, wie Internet-der-Dinge-Systeme oder Sensoren (IoT, Internet of Things) mit dem 3D-City-Modell verbunden werden k?nnen. Hierzu haben die Forscher den Zugang zum 3D-City-Modell von IoT-Datenstr?men über eine standardisierte API-Schnittstelle verbessert und somit die Nutzbarkeit der Daten und die Effizienz erh?ht. Ihr Ansatz hilft dabei, Sensoren oder IoT-Systeme mit den 3D-City-Modellen zu verbinden, die die Basis sind für die meisten Smart-City-Plattformen. Als geeignete Schnittstelle kommt insbesondere die ?SensorThings API“ infrage. Denn diese wird im ?ffentlichen Sektor verwendet, um Geodaten auszuwerten – etwa von Kommunen oder auch in Projekten der Europ?ischen Kommission. Gleichfalls dient die SensorThings API als Standard, um beispielsweise Covid-19-Fall-?berwachungssysteme einzurichten.

Getestet haben die HFT-Forscher das CityThings-Konzept anhand von Daten in der Gemeinde Wüstenrot. Die Gemeinde im Landkreis Heilbronn ist mit ihren rund 7000 Einwohnern auf dem Weg eine Plus-Energie-Gemeinde zu werden. Das hei?t: eine Smart Village mit unterschiedlichen und zugleich nachhaltigen Systemen. T. Santhanavanich und V. Coors integrierten auf der Smart-Village-Web-Plattform der Gemeinde Daten von Solar-Energie-Sensoren ?ffentlicher Geb?ude in Wüstenrot sowie Daten der Agrothermieanlage und Wetterdaten. Die beiden Forscher versprechen sich durch die Integration von CityThings Einblicke in die Daten von Solarmodulen und der agro-thermischen Anlage in Wüstenrot.

Die HFT-Forscher planen für ihre künftige Arbeit, mehr App-Funktionalit?ten zur weiteren Daten-Analyse zu entwickeln. Hierzu z?hlen Energie-Potenziale, Heizbedarfe sowie Sanierungsvorschl?ge, um die Energieeffizienz zu steigern. Und damit wird CityThings zum Wegbereiter für die intelligente Stadt von heute und morgen.