Ein Digital Twin der Wälder Quebecs aus 115.000 Orthofotos

Das Fundament vor allem anderen

Ein territorialer Digital Twin steht und fällt mit seinen Daten. Tausende heterogene Orthofoto-Kacheln zusammenführen, inkompatible Koordinatenreferenzsysteme absorbieren, Abdeckungslücken schließen, Farben über Sensoren und Aufnahmejahrgänge hinweg harmonisieren. Das ist die am wenigsten sichtbare, aber strukturell wichtigste Arbeit. Solange dieses Fundament nicht solide steht, hält nichts, was danach kommt (3D-Rendering, Multi-Skalen-Navigation, territoriale Analyse).

Dieser Beitrag ist ein Fortschrittsbericht zu dieser Phase, angewendet auf das Gebiet von Quebec.

Wo wir heute stehen

Die TerraLab-Pipeline: eine Szene, jede Quelle

TerraLab-Twin ist ein planetarer virtueller Globus. Seine Aufgabe ist es, heterogene Geodatenquellen in Echtzeit zu fusionieren (öffentliche Orthofotos, hochauflösende Drohnen-Orthos, digitale Geländemodelle, Vektorlayer, Satellitenbilder) zu einem einzigen navigierbaren 3D-Terrain, von der planetaren Skala bis auf Parzellenebene.

Drei Eigenschaften definieren den Stand der Technik, den wir anstreben:

• Skalenkontinuität: von ganz Quebec (10.000 km Diagonale) bis hinunter zu einer 50-m-Parzelle, ohne Brüche, ohne CRS-Wechsel und ohne Nähte an Verwaltungsgrenzen.
• Dynamische Multi-Quellen-Fusion: mehrere Quellen unterschiedlicher Qualität und Auflösung existieren auf demselben Terrain und werden dynamisch je nach Gebiet, gewünschter Auflösung und Datenverfügbarkeit ausgewählt.
• Vollständige vorgelagerte Abstraktion: Der Endnutzer sieht nie ein Dateiformat, einen EPSG-Code oder eine MTM-Zone. Er navigiert einfach.

Die gesamte im Folgenden beschriebene Arbeit dient dazu, diese drei Eigenschaften für einen konkreten Fall umzusetzen: das Gebiet von Quebec.

MRNF-Kacheln fusioniert durch TerraLab WorldMapServer. Durchgehendes Terrain, keine sichtbaren Nähte zwischen den Originalblättern.

Was Quebecs Daten einzigartig macht

Quebec bietet einen der umfangreichsten öffentlichen Datensätze Nordamerikas für diese Art von Arbeit. Das Quebecer Ministerium für natürliche Ressourcen und Wälder (MRNF, ehemals MERN) veröffentlicht über 115.000 Orthofoto-Kacheln, insgesamt mehrere Hundert Gigabyte an Daten, in einer nativen Auflösung von 20 bis 30 cm pro Pixel. Das ist etwa dreißigmal feiner als die ergänzend genutzten Sentinel-2-Satellitenbilder.

MRNF-Orthofoto in nativer Auflösung von 20-30 cm über einem Waldgebiet in Quebec.

Dieser Reichtum bringt eigene Herausforderungen mit sich: eine heterogene Familie von Kartenprojektionen, mehrere Dateiformate, Bildmaterial, das über mehrere Jahre und Jahreszeiten hinweg aufgenommen wurde. Genau für diese Art von Datensatz ist ein virtueller Globus gemacht, wo ein klassisches GIS-Tool den Nutzer zwingen würde, eine Projektion, eine Jahreszeit und ein Format auszuwählen und mit den Konsequenzen zu leben.

Und wir wissen, wie man mit dieser Größenordnung umgeht. Die 115.000 Kacheln, die Hunderten von Gigabyte, die gemischten Formate, die Daten unterschiedlicher Aufnahmejahrgänge: Die Architektur von TerraLab-Twin ist darauf ausgelegt, dieses Volumen nativ zu absorbieren, auf einer Entwickler-Workstation, ohne besondere Infrastruktur zu benötigen.

Original-MRNF-Kachel bei 20 cm. Bäume, Straßen und Parzellen klar erkennbar, noch vor jeder Bearbeitung.

Der schmerzhafte Teil: Kartenprojektionen

Ich möchte bei diesem Punkt verweilen, denn für jeden, der im Geodatenbereich gearbeitet hat, ist das ein operativer Albtraum.

Quebecs öffentliche Daten kommen nicht in einer einzigen Projektion. Sie liegen als Familie von NAD83-Varianten vor: eine Variante von Quebec Lambert (EPSG:32198), modernere CSRS-basierte Varianten und zehn MTM-Zonen (Modified Transverse Mercator), die das Gebiet aus historischen kartografischen Gründen unterteilen. In der Praxis kann jede Kachel in einem anderen Koordinatenreferenzsystem vorliegen. Jedes Datum hat seine eigenen Fallstricke. Jedes Werkzeug in der Geodaten-Verarbeitungskette hat sein eigenes Legacy-Verhalten rund um die PROJ-Bibliothek. Es ist im Produktionsbetrieb extrem häufig, dass eine Pipeline stillschweigend fehlschlägt, weil eine veraltete Installation Transformationen liefert, die um zehn Meter oder mehr daneben liegen.

Genau das abstrahiert ein virtueller Globus weg. TerraLab-Twin kennt nur eine finale Projektion: WGS84 auf dem planetaren Ellipsoid. Die gesamte projektive Komplexität wird vorgelagert, in der Ingestion-Pipeline, absorbiert. Der Endnutzer sieht nie einen EPSG-Code. Er sieht ein durchgehendes, navigierbares 3D-Gebiet, von ganz Quebec bis hinunter zu einer einzelnen Waldparzelle, ohne dass an Zonengrenzen irgendetwas bricht.

Ist dieses schwierige Problem einmal gelöst, wird alles andere möglich: Multi-Quellen-Fusion, durchgehende Navigation, Echtzeit-3D.

Internes Kachelungswerkzeug: Jede Quelle wird nach WGS84 umprojiziert und anschließend in die 3D-Szene kompositiert.

Warum WGS84 in einem virtuellen Globus, und warum das wichtig ist

Die Wahl von WGS84 auf dem Ellipsoid ist nicht willkürlich. Eine klassische Kartenprojektion ist konstruktionsbedingt ein Kompromiss: Sie flacht ein 3D-Objekt (das Ellipsoid der Erde) auf eine 2D-Ebene ab, was immer Verzerrungen einführt (bei Winkeln, Flächen, Distanzen oder allen drei). Bei kleinen Maßstäben akzeptabel, auf kontinentaler Skala untragbar.

Ein virtueller Globus umgeht das Problem, indem er die Daten durchgängig in 3D belässt. Die Engine arbeitet auf dem realen Ellipsoid, nicht auf einer planaren Projektion. Die direkte Konsequenz für den Nutzer: Man kann frei von ganz Quebec bis hinunter zu einer 50-m-Parzelle zoomen, ohne CRS zu wechseln, ohne Nähte an MTM-Zonengrenzen, ohne polare Streckung, ohne Kantenausrichtungsartefakte. Das ist es, was die Navigation durchgängig macht, und das ist etwas, das kein klassisches 2D-GIS-Tool bieten kann.

Farbkalibrierung und Fusion: die visuelle Herausforderung

Sind die Projektionen einmal im Griff, ist die nächste Herausforderung visueller Natur. Ein 3D-Digital-Twin von Quebec fusioniert nicht eine, sondern drei komplementäre Bildquellen:

1. MRNF-Luftorthofoto: Priorität 1, 20-30 cm, die Detaillage
2. Sentinel-2-Satellitenbilder: Priorität 2, 10 m, füllt Gebiete ohne Luftbildabdeckung (typischerweise Küstenregionen)
3. Blue-Marble-Basiskarte des Planeten: letzter Fallback, stellt sicher, dass kein Gebiet je leer bleibt

Jede dieser drei Quellen hat ihre eigene farbmetrische Signatur: unterschiedliche Sensoren, unterschiedliche Aufnahmebedingungen, unterschiedliche Aufnahmedaten, unterschiedliche vorgelagerte Verarbeitung. Die Herausforderung besteht nicht nur darin, sie gemeinsam darzustellen, sondern sicherzustellen, dass Grenzen für das Auge unsichtbar bleiben und benachbarte Kacheln denselben Farbbereich teilen.

Manche MRNF-Kacheln sind zudem unvollständig: An den Rändern der Flugkampagnen endet die Luftbildabdeckung mitten in einer Kachel und lässt Nodata-Zonen zurück. Ohne Bearbeitung erscheinen diese Lücken als schwarze Streifen im 3D-Terrain. Das ist ein weiterer Grund, warum die Pipeline mehrere Quellen fusionieren muss: Diese Lücken werden überall dort, wo das Luftorthofoto nicht ausreicht, mit Sentinel-2 gefüllt.

MRNF-Kachel mit teilweiser Abdeckung. Die Pipeline füllt Lücken automatisch mit Sentinel-2.

Auf der Sentinel-2-Seite kompositieren wir mittels eines Mehrtages-Medians über einen festen Reflektanzbereich: Das entfernt Ausreißer (Wolken, Schatten, untypische Tage) und stellt sicher, dass alle Kacheln dieselbe Kalibrierung teilen.

Auf der Quebec-Seite weisen einige ältere Flugkampagnen (insbesondere 2015) einen systematischen Blaustich auf. Der genaue Ursprung des Defekts ist vom Datenanbieter nicht dokumentiert, aber das ungewöhnlich hohe Blau-zu-Rot-Verhältnis (B/R ~1,30 gegenüber ~0,88 bei normalen Kampagnen) betrifft einen großen Teil der Kacheln aus diesem Jahr. Die Pipeline filtert nach Jahreszeit (Sommeraufnahmen für konsistente Grüntöne), aber das Problem bleibt bestehen für Gebiete, in denen ausschließlich Kacheln aus 2015 existieren.

Für diese Gebiete sind mehrere Ansätze denkbar: automatische Farbkorrektur (Histogramm-Abgleich zwischen benachbarten Kacheln) oder Ersatz durch Satellitenbilder (Sentinel-2 als erste Wahl, kostenlos bei 10 m, oder kommerzielle Quellen wie Airbus Pleiades und Maxar für feinere Auflösung, allerdings mit erheblichen Kosten). Keine dieser Optionen ist für sich allein ideal. Die wahrscheinlichste Kombination ist eine Filterung nach Aufnahmejahrgang, gekoppelt mit einem Sentinel-2-Fallback für Gebiete ohne Alternative. Positiv ist: Das MRNF veröffentlicht weiterhin regelmäßig neue Luftbildkampagnen (Orthofotos von 2023 und 2024 sind für bestimmte Regionen bereits als Open Data verfügbar). Mit der Zeit dürften Gebiete, die nur durch fehlerhafte 2015er-Kacheln abgedeckt sind, durch aktuellere und besser kalibrierte Aufnahmen ersetzt werden.

Oben: MRNF-Kachel von 2015 mit Blaustich (B/R ~1,30). Unten: 2016 mit normaler Farbe (B/R ~0,88).

Blaugestichene 2015er-Kacheln neben normal kalibrierten: sichtbarer Flickenteppich, der die Homogenität des Terrains bricht.

An der Grenze zwischen Quebec- und Sentinel-2-Quellen ist der geometrische Übergang nicht wahrnehmbar. Der farbliche Übergang bleibt jedoch in einigen Küstengebieten sichtbar. Das ist ein bewusster Trade-off: Ein Blending auf Pixelebene über Hunderte von Kilometern Küstenlinie hinweg würde einen unverhältnismäßigen Rechenaufwand gegenüber dem visuellen Gewinn darstellen, insbesondere bei den für den Digital Twin typischen Navigationsmaßstäben. Die Pipeline priorisiert Abdeckung und Kontinuität über kosmetische Perfektion an den Rändern.

Oben: Sentinel-2 allein. Unten: Quebec + Sentinel-2-Komposit. Blending-Zone entlang der Küstenlinie sichtbar.

Die Pipeline enthält einen Color-Matching-Schritt, der diese Übergänge glättet. Das folgende Beispiel aus der Region Riviere-du-Loup zeigt den Unterschied: Ohne Color Matching ist die Grenze zwischen dem Quebec-Orthofoto und Sentinel-2 klar sichtbar. Mit Color Matching wird der Übergang deutlich subtiler.

Riviere-du-Loup. Oben: ohne Color Matching. Unten: mit Color Matching.

Gaspésie-Halbinsel, Weitwinkelansicht. Cyanfarbene Zone (links) = blaugestichene 2015er-Kacheln, Festland = Quebec-Orthofoto, Ozean = Sentinel-2.

Aktueller Stand

Stand 7. April 2026 liegen wir im Zeitplan. Die NAD83-Familie wird vorgelagert absorbiert, und die Ingestion-Pipeline verarbeitet schrittweise die rund 115.000 MRNF-Kacheln. Die Gebietsabdeckung ist in dieser Phase noch partiell: Bereits verarbeitete Gebiete (zum Beispiel die Gaspésie-Halbinsel) sind mit dem Quebec-Orthofoto navigierbar, während andere Gebiete in der Zwischenzeit mit Sentinel-2 gefüllt werden. Das Drei-Ebenen-Compositing wurde an der Küste der Gaspésie validiert, und das Datenvolumen läuft komfortabel auf einer Standard-Entwickler-Workstation.

Die Engine gibt derzeit mit 10 m pro Pixel aus. Das ist eine bewusste Entscheidung für diese erste Iteration: Zunächst auf globaler Skala zu arbeiten, erlaubt es uns, die gesamte Pipeline zu validieren (Projektionen, Fusion, Farbkalibrierung, Datenvolumen), bevor die Auflösung Zone für Zone erhöht wird. Die MRNF-Quelldaten mit 20-30 cm sind bereits vorhanden. Die Verfeinerung bis auf 30 cm erfolgt fallweise, je nach Bedarf.

Bei der Höheninformation stützt sich das 3D-Terrain auf ein SRTM-Höhenmodell (Shuttle Radar Topography Mission). Das ist nicht die feinste verfügbare Quelle, deckt aber das gesamte Gebiet ab und erlaubt es uns, die gesamte Kette zu validieren. Ein Wechsel zu präziseren Quebecer Geländemodellen ist für vorrangige Gebiete realisierbar.

Hier ist das aktuelle Ergebnis: das Quebec-Orthofoto bei 10 m, über das SRTM-Relief gelegt, ohne 3D-Vegetation und ohne Vektordaten. Das ist das unbearbeitete Terrain-Fundament, auf dem alles Weitere aufgebaut wird.

Erste 3D-Ansichten von Quebec. 10-m-Ortho + SRTM-Relief. Von oben nach unten: atmosphärische Streuung, direkte Beleuchtung, ohne Beleuchtung.

Eine wichtige Erkenntnis: Die Rendering-Qualität kann die Qualität der Quelldaten nicht übertreffen. Wo die MRNF-Daten sauber und korrekt kalibriert sind (Kampagnen nach 2015), ist das Ergebnis exzellent. Wo sie an Defekten leiden (blaugestichene 2015er-Kampagnen), kann die Pipeline keine korrekte Farbkalibrierung erfinden.

Was heute schon läuft:

• Quebec-Luftorthofoto (MRNF), fusioniert mit Sentinel-2
• 3D-Relief über SRTM
• Vollständige Pipeline an der Küste der Gaspésie validiert

Als Nächstes:

• Auflösung von 20-30 cm bei nahem Zoom
• OSM-Vektordaten für Quebec
• 3D-Bäume im gesamten Gebiet von Quebec