Was ist eine Punktwolke — und wofür kann man sie nutzen?
Eine Punktwolke sind die rohen Messpunkte eines Scans: Millionen Einzelmessungen mit x, y, z und einer Farbe, ohne jede Interpretation, was Wand und was Sofa ist.
Kurze Antwort: Eine Punktwolke ist eine Datei mit rohen Messpunkten eines Scans. Jeder Punkt ist eine einzelne Messung: eine Position im Raum (x, y, z) und meist eine Farbe. Es gibt keine Wände, keine Türen und keine Räume in einer Punktwolke — nur Punkte, die zufällig dort liegen, wo die Oberflächen waren. Die Punktwolke ist also die Dokumentation dessen, was tatsächlich gemessen wurde, während Grundriss und 3D-Modell die Interpretation sind. Die gängigen Dateiformate sind PLY, XYZ, PTS und LAS.
Punktwolke, Grundriss und 3D-Modell sind drei verschiedene Dinge
Wenn eine Wohnung mit LiDAR gescannt wird, entstehen drei Schichten der Wirklichkeit, und es lohnt sich, sie auseinanderzuhalten:
- Die Punktwolke sind die Messungen. Roh, unbearbeitet, mit Lücken dort, wo Sie das Telefon nicht hingehalten haben, und mit Rauschen dort, wo die Oberfläche glänzend oder dunkel war.
- Der Grundriss ist die Interpretation in 2D: Hier hat jemand — Software oder ein Mensch — entschieden, dass diese Punkte eine Wand bilden, und eine gerade Linie hindurchgezeichnet.
- Das 3D-Modell ist die Interpretation in 3D: Wände mit Dicke, Türen mit Zargen, Böden und Decken, aufgebaut auf Basis des Grundrisses.
Das bedeutet, dass der Grundriss immer schöner ist als die Punktwolke, und dass die Punktwolke immer ehrlicher ist. Eine schiefe Wand steht schief in der Punktwolke und gerade im Grundriss. Müssen Sie dokumentieren, wie die Wohnung an diesem Tag tatsächlich aussah, ist die Punktwolke Ihr Beweis.
Wie ein Punkt entsteht
Der LiDAR-Sensor in einem iPhone oder iPad misst Entfernung, indem er Lichtimpulse aussendet und die Zeit misst, bis sie zurückkommen. Das Ergebnis ist ein Tiefenbild: ein Raster von Entfernungen, eine Zahl pro Bildpunkt.
Um zu einer Punktwolke zu werden, muss jede dieser Entfernungen in eine Position im Raum umgerechnet werden. Das erfordert, dass das Telefon weiß, wo es selbst stand und wohin es zeigte, als die Messung genommen wurde. Das hält es mit der Kamera und den Bewegungssensoren fest. Die Entfernung plus Position und Ausrichtung des Telefons ergeben einen Punkt in der Welt — und die Farbe wird aus dem Kamerabild an derselben Stelle entnommen.
Tun Sie das für jedes Tiefenbild, während Sie durch die Wohnung gehen, landen Sie bei Hunderttausenden oder Millionen Punkten in einem gemeinsamen Koordinatensystem. Das ist die Punktwolke.
Deshalb gilt auch das Unbarmherzige: eine Stelle, an die Sie das Telefon nicht gehalten haben, hat keine Punkte. Hinter dem Sofa, oben auf dem Schrank, im Schrank — dort ist ein Loch. Die Punktwolke kann nicht raten; genau das ist ihre ganze Qualität.
Ausdünnung, Reichweite, und warum Punkte weggeworfen werden
Eine rohe Punktwolke von einem Rundgang durch eine Wohnung ist oft viel zu dicht: viele Millionen Punkte, von denen die meisten übereinander liegen, weil Sie dieselbe Wand aus drei Blickwinkeln gefilmt haben. Deshalb wird sie fast immer ausgedünnt, bevor sie in eine Datei geschrieben wird.
Die übliche Methode ist ein Raster: Der Raum wird in kleine Würfel unterteilt, und pro Würfel bleibt ein Punkt übrig. Ein Raster von 2 cm ergibt eine Wolke, in der die Punkte nie enger als 2 cm beieinanderliegen — reichlich, um die Form des Raumes zu sehen und daran zu messen, und eine Datei, die per E-Mail verschickt werden kann, statt mehrere Gigabyte zu füllen.
Es wird auch bei der Reichweite gekürzt. Messungen näher als etwa einen viertel Meter sind meist Ihre eigene Hand oder die Türzarge, an der Sie vorbeigegangen sind. Messungen weiter entfernt als etwa fünf Meter rauschen bei einem Telefon-LiDAR so stark, dass sie mehr schaden als nützen. HouseSense hält sich deshalb an diesen Bereich, wenn die Punktwolke geschrieben wird — lieber weniger Punkte, denen man vertrauen kann, als viele, die lügen.
Rechenbeispiel: Ein Raum von 4,12 × 3,05 m mit 2,50 m Raumhöhe hat etwa 62 m² Oberfläche (Boden, Decke und vier Wände). Bei einem Punkt pro 2 × 2 cm ergibt das 62 ÷ 0,0004 = etwa 155.000 Punkte — wenn alles erfasst würde. In Wirklichkeit werden es weniger, weil Möbel Schatten werfen und weil nicht jeder Quadratzentimeter erfasst wird.
Die Dateiformate: PLY, XYZ, PTS und LAS
Punktwolken werden in vier Formaten ausgetauscht, denen Sie mit hoher Wahrscheinlichkeit begegnen:
- PLY (Stanford PLY) — das gängigste Format für Punktwolken aus Scans. Kann binär gespeichert werden, sodass die Datei kleiner wird, und trägt eine Farbe pro Punkt. Wird von CloudCompare und MeshLab geöffnet.
- XYZ — reiner Text, eine Zeile pro Punkt: x, y, z und eventuell r, g, b. Das einfachste Format, das es gibt, wird von allem gelesen, aber die Dateien werden groß, weil als Text geschriebene Zahlen viel Platz brauchen.
- PTS — das Textformat der Vermessung. Ähnelt XYZ, hat aber die Anzahl der Punkte in der ersten Zeile und erwartet meist, dass Z nach oben zeigt, so wie Vermessungswerkzeuge rechnen.
- LAS — das binäre Format aus der Vermessung und der luftgestützten LiDAR-Erfassung. Kompakt, klar definiert, und das, wonach ein Vermesser oder Ingenieur meist fragt. Auch hier zeigt Z nach oben.
Beachten Sie den Richtungsunterschied — er ist der häufigste Fehler, wenn eine Punktwolke weitergegeben wird. Grafikprogramme rechnen normalerweise damit, dass Y nach oben zeigt, während die Vermessungswelt damit rechnet, dass Z nach oben zeigt. Kommt das Haus beim Empfänger liegend an, ist fast immer das der Grund, und es lässt sich mit einer einzigen Drehung um 90 Grad beheben.
HouseSense schreibt die Punktwolke in allen vier Formaten: PLY und XYZ richten sich wie das 3D-Modell aus, während PTS und LAS mit Z nach oben geschrieben werden, so wie es die Werkzeuge der Vermessung erwarten.
Wofür nutzt man eine Punktwolke also?
Vier Dinge, in absteigender Reihenfolge danach, wie oft sie in einer gewöhnlichen Wohnung vorkommen:
- Dokumentation. So sah die Wohnung aus, als ich sie übernommen habe. Das ist bei einer Übergabe, bei einem Feuchtigkeitsschaden, in einem Versicherungsfall oder vor einem Umbau, bei dem etwas abgerissen wird, etwas wert.
- Kontrollmessung nach der Heimkehr. Haben Sie vergessen, die Nische zu messen, können Sie sie hinterher in der Punktwolke messen — auch ein halbes Jahr später, wenn Sie keinen Zugang mehr zur Wohnung haben.
- Grundlage für einen Berater. Ein Architekt oder Ingenieur kann seine eigene Zeichnung in die Punktwolke legen und sehen, ob sie mit der Wirklichkeit übereinstimmt, statt sich auf Ihre Zeichnung zu verlassen.
- Schiefe und krumme Dinge. Gebogene Wände, Gewölbe, alte Fachwerkhäuser und Dachschrägen, die ein Grundriss zwangsläufig vereinfacht. Die Punktwolke vereinfacht nicht.
Dagegen sollten Sie keine Punktwolke an einen Maler oder Bodenleger schicken. Die brauchen eine Fläche und einen Grundriss als PDF, keine Datei mit Hunderttausenden Punkten, für die sie kein Programm zum Öffnen haben.
Die Punktwolke kann nicht sagen, was die Dinge SIND
Das Wichtigste, was man an einer Punktwolke verstehen muss, ist, dass sie nichts weiß. Bei den Punkten an der Wand steht nicht "Wand". Es gibt keine Unterscheidung zwischen dem Vorhang und dem Fenster dahinter, zwischen dem Boden und dem Teppich, zwischen der tragenden Mauer und dem Regal, das davor steht.
Alles, was wie Wissen aussieht — Raumnamen, Flächen, Wanddicken, Türen — ist etwas, das ein Programm oder ein Mensch nachträglich über die Punkte gelegt hat. Und die Frage, ob eine Wand tragend ist, kann weder die Punktwolke noch der Grundriss noch das 3D-Modell beantworten. Das erfordert einen Bausachverständigen oder einen beratenden Ingenieur.
Aber gerade weil die Punktwolke nicht interpretiert, ist sie die einzige Datei im Stapel, bei der Sie zurückgehen und sehen können, was tatsächlich gemessen wurde. Deshalb lohnt es sich, sie aufzubewahren.