Bei den LoD2-Daten handelt es sich um 3D-Gebäudedaten im AdV City-GML-Profil, einer Reduktion des CityGML 1.0 Schemas. Wir haben es also wiederum mit AdV-Daten zu tun, mit denen wir uns schon im Repository hale-adv beschäftigten. Das entsprechende Transformationsmodell ist deshalb auch Bestandteil des dort vorgestellten gradle Projekts. Wir werden die INSPIRE Transformation in diesem Fall allerdings nicht über das gradle Projekt ausführen, sondern per HALE Studio java command. Alternativ bietet sich auch das HALE command line interface an.
Als Ausgangsbasis stehen uns ca. 900 LoD2-XML-Files mit einer Größe von 8 GB zur Verfügung, die einmal jährlich mit dem tridicon CityModeller erzeugt werden. Diese werden wir nun in 900 INSPIRE bu-core3d-GML-Files transformieren, die dann als Atom Feed (Download-Service) bereitzustellen sind. Möglicherweise könnte dies auch über einen 3DCityDB-WFS erfolgen.
Nachfolgend sehen wir uns den java command für ein einzelnes LoD2-File etwas genauer an.
java
-Xmx16384m
-Dcache.level1.enabled=false -Dcache.level1.size=0 -Dcache.level2.enabled=false -Dcache.level2.size=0
-Dlog.hale.level=INFO -Dlog.root.level=WARN
-Dhttp.proxyHost=111.11.111.111 -Dhttp.proxyPort=80
-jar C:\inspire\hale-studio-4.0.0.SNAPSHOT-win32.win32.x86_64\plugins\org.eclipse.equinox.launcher_1.5.0.v20180512-1130.jar
-application hale.transform
-project E:\Program\gradle\adv-inspire-alignments\annex-2-3\mappings\Buildings\3D\3A2INSPIRE_BU3D_v2.halex
-source E:\Data\LoD2\LoD2-TestFolder\LoD2_548_5937_1_HH.xml
-providerId eu.esdihumboldt.hale.io.gml.reader -Scharset UTF-8
-target E:\Program\gradle\adv-inspire-alignments\transformiert\bu-3d\LoD2_548_5937_1_HH.gml
-providerId eu.esdihumboldt.hale.io.wfs.fc.write-2.0 -Sxml.pretty true
-validate eu.esdihumboldt.hale.io.xml.validator
-reportsOut E:\Program\gradle\adv-inspire-alignments\transformiert\bu-3d\reports.log
-stacktrace
-trustGroovy
Wir verwenden einen HALE Studio GML WFS 2.0 FeatureCollection Writer und schreiben das GML-File in einem human-readable Format (-Sxml.pretty true). Das vorherige Einlesen erfolgt mit einem GML Features Reader, bei dem wir kein Default SRS angegeben haben. Das führt allerdings dazu, dass im Output GML-File kein srsName angegeben wird, da dieser auch in den Input LoD2-Files nicht vorhanden ist. Die richtige Notation wäre hier srsName="urn:adv:crs:ETRS89_UTM32*DE_DHHN2016_NH". Diese kann so aber nicht als Parameter -SdefaultSrs übergeben werden. Über diesen Parameter könnten wir nur das Koordinatensystem für die 2D-Geometrie übergeben (z.B. -SdefaultSrs code:EPSG:25832).
Den java command führen wir letztendlich über einen Python subprocess aus. Dazu iterieren wir über die 900 Lod2-Files und rufen jeweils die Funktion callHaleCliProcess der Klasse HaleCliProcess auf. Das kleine python-package 'lod2' ist zusammen mit einem Client im Ordner src zu finden.
Mit dem hier vorgestellten Ansatz können wir die INSPIRE Anforderungen mit minimallem Aufwand erfüllen. Man kann das natürlich auch etwas professioneller angehen. Es fragt sich nur wie sinnvoll das ist, wenn man seine originären 3D-Gebäudedaten bereits über einen 3D-View und Download-Service anbiete.