Qué es

CityGML es un estándar reconocido por la OGC (Open Geospatial Consortium) y se define como un modelo de datos abiertos basado en el estándar XML para el almacenaje e intercambio de modelos tridimensionales virtuales de ciudades. Este estándar establece tanto las clases de objetos que intervienen en el modelo y sus atributos como las relaciones que se establecen entre ellos. Establecer estos requisitos es de especial importancia para el mantenimiento de modelos coste-efectivos que permitan reutilizar los datos.

CityGML no solo es de utilidad para la representación tridimensional de entornos urbanos sino que sirve para su integración en análisis geográficos más complejos como los que es necesario realizar en aplicaciones de planeamiento urbano, diseño de infraestructuras y edificios, o gestión de emergencias, entre otros.

Actualmente CityGML se está actualizando de la versión 2.0 a la 3.0 donde además de incluir la especificación GML como CityGML 3.0, se suma un Modelo Conceptual que permitirá el uso de múltiples formatos y métodos de almacenaje de datos. Al mismo tiempo la OGC ha lanzado un desafío para la creación de visores que soporten las nuevas capacidades de la versión 3.0 de CityGML.

Aplicaciones de CityGML

De manera generalizada las aplicaciones de CityGML se dividen en cinco grupos:

Archivo: es la creación y el uso de un modelo con objeto de preservar un determinado estado presente o futuro, por ejemplo: una excavación arqueológica, un conjunto patrimonial, una nueva infraestructura…
Visualización: generación de un modelo con objeto de publicarlo de manera que sea fácilmente comprensible para las personas.
Navegación: modelo para guiar personas o vehículos de un punto a otro.
Simulación: uso del módulo como sustituto del entorno real para conocer su comportamiento en situaciones como propagación de ondas electromagnéticas, sonoras, inundaciones, terremotos, etcétera…
– Análisis: es el uso del modelo para determinar propiedades y características del entorno modelado como potencial solar y eléctrico, cuencas visuales, obstrucciones aéreas, etcétera…

CityGML. Conceptos breves.

CityGML es independiente de cualquier aplicación y se define como un modelo de información geoespacial, como tal es un elemento al que se anclan diferentes ámbitos cada uno con sus aportaciones específicas (protección ambiental, planeamiento urbano, gestión territorial, turismo, simulaciones ferroviarias, navegación, gestión inmobiliaria, etcétera…). CityGML representa geometría tridimensional, topología tridimensional, leyes semánticas y apariencia en 5 Niveles de Detalle (LOD, Levels of Detail):

LOD0: Modelo Digital del Terreno (MDT) del área de estudio.
LOD1: modelo de la ciudad, contiene el modelado básico de los edificios o construcciones (volumen).
LOD2: modelo de la ciudad incluyendo con más detalle elementos de los edificios de LOD1 y elementos simplificados (“prototipos”) del mobiliario urbano (árboles, calles,…) y de los edificios (puertas, ventanas,…).
LOD3: mayor nivel de detalle y precisión que el LOD2. Se representan con apariencia real el mobiliario urbano, la vegetación y las calles. En algunos modelos, a este nivel de detalle y el siguiente sólo llegan algunos edificios o elementos que se consideran importantes.
LOD4: modelo interior. Modelado con mayor precisión y detalle que LOD3 incluyendo el particionado interior de los edificios incluido mobiliario. En este nivel las capacidades de CityGML e IFC se superponen y por tanto dependerá de los requisitos del proyecto que se use un estándar u otro.

Es posible que una misma geometría contenga diferentes niveles de detalle.

CityGML 3.0 Modelo de Datos

La versión 3.0 de CityGML consiste en un único modelo de datos y múltiples implementaciones de dicho modelo usando diferentes formatos y métodos de almacenaje de datos.

El modelo de datos es el encargado de definir la estructura de los datos, las reglas que aseguran su integridad e implementar las operaciones posibles con esos datos. A partir de esto se establecen las especificaciones de los formatos y métodos para almacenar los modelos de CityGML, ya sea una base de datos relacional o en fichero JSON.

CityGML 3.0 es el marco para la construcción de modelos físicos con capacidades semánticas de porciones de entorno natural o construido desde decenas de metros cuadrados en adelante.

Nuevas capacidades

La nueva versión de CityGML busca mayor interoperabilidad con otros estándares como IndoorGML, IFC (Industry Foundation Classes), LADM (Land Administration Domain Model), así como con la integración con tecnologías web semánticas. Entre otras cosas:

– En esta versión también se revisan los LOD (niveles de detalle del modelo). Desaparece el LOD4 para integrarse en los niveles LOD2 o LOD3.
– Además se crean nuevas clases, tipos y propiedades para ajustarse a la directiva INSPIRE.
– Se ha creado un nuevo módulo llamado Dynamizer (incorporado como ADE, Application Domain Extension) con la intención de mejorar la usabilidad de CityGML en simulaciones y facilitar la integración de sensores en el modelo pues hasta ahora los modelos semánticos tridimensionales eran por naturaleza estáticos. La integración de estos sensores es especialmente importante en el contexto de Smart Cities o Digital Twins.

Casos de aplicación real de CityGML

Hamburgo, Berlín…

Stuttgart, Alemania: modelo de visualización LOD3 (LOD2 con edificios texturizados y modelo de información LOD2 (LOD1 con geometría de cubiertas). El visor ofrece bastantes opciones de visualización como centrar la vista en lugares de interés, proyección de sombras (incluso sobre la base cartográfica).

Berlín, Alemania: modelo de visualización LOD3 y modelo informativo LOD1. La funcionalidad de búsqueda resulta interesante a la hora de localizar negocios y lugares de interés. Además se ha incluido el planeamiento en este visor (Planung) indicando edificios existentes y propuestos lo que hace más accesible y transparente el planeamiento de una ciudad.

Simulaciones de ruido en el estado alemán de Renania del Norte-Westfalia: uso de un modelo LOD1 y CityGML Noise ADE.
Berlin Solar Atlas: medición del potencial para la captura de energía solar usando un modelo de CityGML teniendo en cuenta la inclinación de las cubiertas y la sombra proyectada por otras edificaciones.

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Fuentes

• Kutzner, Tatjana & Kolbe, Thomas. (2018). CityGML 3.0: Sneak Preview.
• Chaturvedi, Kanishk & Kolbe, Thomas. (2016). Integrating Dynamic Data and Sensors with Semantic 3D City Models in the context of Smart Cities. 10.5194/isprs-annals-IV-2-W1-31-2016.
• Rodríguez, R., Álvarez, M., Miranda, M., Díez, A., Papí, F., & Rodríguez, P. (2013). Obtención de modelos urbanos tridimensionales. Informes de la Construcción, 65(530), 229-240.