DIE WOHNUNGSWIRTSCHAFT 8/2019

deren verschiedeneWohnblöcke sich ummehrere Innenhöfe gruppieren und die durch Tordurchfahr- ten miteinander verbunden sind. Entgegen der landläufigen Meinung stellt die Drohnenbefliegung auch rechtlich in den meis- ten Fällen kein Problem dar. Sie ist fast überall durchführbar, wennman die Regeln und Rahmen- bedingungen einhält und über entsprechend zu- gelassene Piloten verfügt. Wirkliche Hindernisse stellt stattdessen die Vegetation dar – also Efeu an der Fassade oder Bäume vor dem Gebäude – und schlechtes Wetter. Außerdem solltenWohnungs- unternehmen ihre Mieter vorab informieren; ob- gleich das Verfahren inzwischen derart optimiert wurde, dass eine kleine und extra leise Drohne ausreicht, und die Erfassung somit vergleichs- weise unauffällig erfolgt. Automatisierte Datenverarbeitung Die so gemachten Fotos werden im nächsten Schritt vom Rechner zu einer Punktwolke des Gebäudes weiterverarbeitet. Dabei kommt Pho- togrammetrie zumEinsatz, ein Verfahren aus der Fernerkundung, das anhand der Fotografien eines Objektes seine 3-dimensionale Form bestimmt. Ein Algorithmus analysiert dazu die Bilder und sucht nachmarkanten übereinstimmenden Punk- ten, an denen diese übereinandergelegt werden können. Diese einzelnen Punkte im Raum (sog. Voxel) werden mittels Triangulation miteinan- der in Beziehung gesetzt. Der Abstand von zwei Punkten zu einem dritten wird demnach über den Winkel der unterschiedlichen Betrachtungs- richtungen ermittelt. Bei einer Punktwolke mit Millionen von Voxeln sind damit für „n“ Voxel gleichzeitig „(n-1)“ andere Voxel vorhanden, zu denen eine Verbindung hergestellt werden kann, aus der sich wiederum eine Fläche ableiten lässt. Der hierzu notwendige Rechenaufwand ist dem- entsprechend hoch. Automatische Flächenermittlung Damit künstliche Intelligenz ins Spiel kommen kann, werden aus den Aufnahmen der Fassade sog. Orthophotos erzeugt. Diese verzerrungsfreien, skalierten Fotos (ein Pixel entspricht 1 cm) bilden die Grundlage für die automatische Bestimmung der Bauteile und deren Fläche. Hierzu wird Deep Learning eingesetzt, eine Untergruppe des ma- schinellen Lernens, einer der häufigsten Formen von künstlicher Intelligenz. Voraussetzung ist ein künstliches neuronales Netz, das ähnlich wie das menschliche Gehirn funktioniert. Es ist in der Lage, anhand von Beispielen und Erfahrungen zu lernen. In diesem Fall wurde ihm beigebracht, bauliche Elemente auf Bildern zu klassifizieren, also zu erkennen, ob es sich um einen Balkon oder eine Dachrinne handelt, und diese exakt zu lokalisieren. Inzwischen ist das System robust genug, um Die mittels Photogrammetrie erstellte 3-dimensionale Punktwolke der erfassten Wohnanlage