Õppeaine eesmärk on anda:
- ülevaade ja praktilised oskused ehitatud keskkonna 3D mõõdistusandmete töötlemise ning tulemuste visualiseerimise meetoditest;
- ülevaade ruumiandmete analüüsi meetoditest eritüübiliste ehitiste elukaare kohta, alates projekteerimisest kuni ekspluatsiooniaegsete deformatsioonide uuringuteni.

The aim of this course is to:
- provide an overview and practical skills in the methods of processing 3D survey data of the built environment and visualizing the results;
- provide an overview of spatial data analysis methods for the entire life cycle of different types of buildings, from design to studies of deformations during exploitation.

Õppeaine läbinud üliõpilane:
- moodustab terrestrilise laserskaneerimise mõõdistusandmetest georefereeritud 3D punktipilve;
- modelleerib ehitiste punktipilvest LOD3 detailsusastmele vastavad 3D andmemudelid;
- tuvastab ehitise ja selle konstruktsioonielementide parameetrid (mõõtmed, pindalad, mahud,lõiked, profiilid), analüüsib tulemuste vastavust projektile ning kvantifitseerib võimalikud ehitushälbed, rakendades seejuures masinõppe meetodeid;
- kasutab koos droonimõõdistamise ning terrestrilise laserskaneerimise tulemusi ehitatud keskkonnast 3D ruumimudelite koostamiseks;
- kasutab tehisintellekti tööriistu ehitatud keskkonna muudatuste tuvastamiseks erinevatel aegadel tehtud mõõdistuste põhjal;
- seadistab WMS ja WFS kaarditeenused riiklike aluskaartide ning ruumiandmete reaalajas kuvamiseks GIS-tarkvaradega või ruumiandmete allalaadimiseks;
- kasutab virtuaal- ja liitreaalsuse keskkondi oma mõõdistustulemuse või projekteeritud objekti kooskuvamiseks olemasolevate 3D hoonekujude ning maapinna kõrgusmudelitega.

After completing this course the student:
- generates a georeferenced 3D point cloud from terrestrial laser scanning survey data;
- models 3D data models of buildings from the point cloud corresponding to the LOD3 detail level;
- identifies the parameters of the building and its structural elements (dimensions, areas, volumes, sections, profiles), analyzes the compliance of the results with the project and quantifies possible construction deviations, applying machine learning methods;
- uses the results of drone surveying and terrestrial laser scanning together to create 3D spatial models of the built environment;
- uses artificial intelligence tools to identify changes in the built environment based on surveys taken at different times;
- configures WMS and WFS map services for real-time display of national base maps and spatial data with GIS software or for downloading spatial data;
- uses virtual and augmented reality environments to display your survey results or designed object together with existing 3D building shapes and ground elevation models.

Ülevaade andmehõive tehnoloogiatest, mis tagavad sisendi ehitatud keskkonna digitaalsete kaksikute modelleerimiseks, toetades sellega kaasaja trende ehitusprotsesside digitaliseerimisel.
Ehitiste gabariitide mõõtmine ja seisukorra jälgimine laserskaneerimise abil ning fotorealistliku 3D mudeli loomine. Mõõdistusandmetest ehitiste kvaliteedi analüüs ja dokumenteerimine.
Ruumiobjektid ja nende kujutamise detailsusastmed (diferentseerituna haja- ja tiheasustusalade vahel) ning sobivaimad andmemudelid, andmeformaadid, andmevahetusstandardid ja teenused.
Ülevaadete avatud ruumiandmete (aerofotod, ortofotod, ALS andmed, kõrgusmudelid, aluskaardid, topograafilised andmed, kaugseire/satelliitandmed, aadressiandmed, kohanimeandmed, katastriandmed, jne) ja avaliku sektori teenuste/rakenduste kasutatatavusest ruumianalüüsides.

Overview of data acquisition technologies that provide input for modeling digital twins of the built environment, thereby supporting contemporary trends in the digitalization of construction processes.
Measuring the dimensions of buildings and monitoring their condition using laser scanning and creating a photorealistic 3D model. Analyzing and documenting the quality of buildings from survey data.
Spatial objects and their levels of detail (differentiated between sparsely and densely populated areas) and the most suitable data models, data formats, data exchange standards and services.
Overview of the usability of open spatial data (aerial photos, orthophotos, ALS data, elevation models, base maps, topographic data, remote sensing/satellite data, address data, place name data, cadastral data, etc.) and public sector services/applications in spatial analyses.

Eksamile pääsemise eeldus on koduste arvutusülesannete lahenduste ning praktiliste ülesannete õigsus ning õigeaegne esitamine.
Hindeline kirjalik eksam koosneb teoreetilistest küsimustest ja praktilistest ülesannetest. Hinne (0 kuni 5) oleneb vastuse põhjalikkusest ja täpsusest.

Passing of the assignments is the exam prerequisite. The written final exam comprises of practical computations and theoretical questions. The grade (0 to 5) of the exam depends on the adequacy of the answers.

Iseseisev töö on vajalik igaks loenguks ning praktikumiks valmistumisel, aga ka koduste tööde tegemisel ning eksamiks valmistumisel.

Independent study is requred for participation in lectures and practical classes, also for completing home assignments and preparing for the final exam.

Geoinformaatika - õpik kõrgkoolidele (2019)
Ehitusgeodeesia - õpik kõrgkoolidele (2025)
Loengukonspekt
Veebimaterjalid

Artu Ellmann, täisprofessor tenuuris (EA - ehituse ja arhitektuuri instituut)