Doel

Visualiseren van een woontoren van 21 meter in relatie tot zijn omgeving, in het bijzonder tot de hoogte van omliggende gebouwen en hoogte(verschillen) in het omliggende terrein.

Resultaat

Verschillende gezichtspunten voor de huidige situatie (NU) en nieuwe situatie (STRAKS) op de geplande locatie voor de woontoren.

Aanpak

Voor deze analyse gaan we een staafmodel maken aan de hand van het Actueel Hoogtebestand Nederland (AHN). Het AHN bestaat uit twee bestanden:

  • een raster ofwel grid met voor elke 50x50cm in Nederland de hoogte van de oppervlaktetopografie zoals gebouwen, vegetatie, wegen etc. Dit noemen we een Digitaal Hoogte Model (DHM).
  • een raster ofwel grid met voor elke 50x50cm in Nederland de hoogte van het maaiveld. In dit bestand zijn de gebouwen, bomen en andere inrichtingselementen uit het DHM gefilterd. Dit noemen we een Digitaal Terrein Model (DTM).

De hoogten in het AHN zijn in meters ten opzichte van het Normaal Amsterdams Peil (NAP)

Het DTM heeft geen hoogte voor het water. Het AHN wordt namelijk vanuit de lucht ingewonnen met laseraltimetrie, en water weerkaatst de lasersignalen zodanig dat ze niet terugkeren naar de sensor. Op deze plekken hebben we gaten in het terreinmodel. Via interpolatie kunnen we het DTM-raster opvullen met ‘best estimates’ voor de ontbrekende waarden van pixels.

Digitaal Terrein Model (DTM) met maaiveldhoogte (links) en Digitaal Hoogte Model (DHM) met oppervlaktetopografie (rechts)

De pixels van het terreinmodel (DTM) en oppervlaktemodel (DHM) willen we straks optrekken naar de hoogtewaarde voor het betreffende pixel. Daarvoor moeten we eerst de pixels in het raster omzetten naar een vlak (vector), en bij dat vlak de hoogte van het onderliggende pixel opnemen.

Resultaat uit het DTM is een vectorbestand met 1.608.120 vlakken van 50x50cm met de hoogte van het maaiveld, en uit het DHM een vectorbestand met 1.423.142 vlakken van 50x50cm met de hoogte van de oppervlaktetopografie.

Aan deze hoogtevlakken voegen we een classificatie weg, gras, water etc. toe op basis van de grootschalige basiskaart van Nederland, de BGT. De BGT is een uniform landsdekkend bestand met gegevens over topografische objecten zoals gebouwen, wegen, spoorwegen, waterlopen, parken en bossen, bedoeld voor gebruik op een kaartschaal van 1:500 tot 1:5000. De BGT wordt bijgehouden door ca. 350 gemeenten, provincies, waterschappen en landelijke overheidsorganisaties.

We maken een kruising tussen de vlakobjecten van de BGT en de hoogtevlakken van ons DTM of DHM. Onder meer de bruggen, steigers, en bouwwerken worden gekruist met de hoogte van de oppervlaktetopgrafie (DHM). De wegen, bermen, plantsoenen, oevers worden gekruist met de hoogte van het maaiveld (DTM). Water is altijd vlak en voor elke wateroppervlak wordt de minimale, maximale en mediane (soort gemiddelde) hoogte berekend uit het DTM.

Het resultaat is dat we miljoenen vlakken hebben met een hoogte en classificatie.

We willen de vlakken in een online 3D viewer visualiseren. We kiezen voor MapBox. Daarvoor moeten we wat technische conversies uitvoeren. We exporteren eerst per categorie (terrein, gebouw, water, weg) het vlakken-DTM of vlakken-DHM naar het GeoJSON-formaat. We transformeren daarvoor van het Nederlandse coördinatensysteem Rijksdriehoekstelsel (EPSG:28992) naar het, van GPS bekende, internationale coördinatensysteem WGS’84 (EPSG:4326). Om de performance van de interactieve visualisatie te verbeteren converteren we de grotere GeoJSON-bestanden naar vector tiles (MBtiles). We kiezen in de viewer een starthoogte (offset) voor de hoogte van 5.33m omdat de laagste hoogtewaarde in de GeoJSON-bestanden -5.33m NAP is, en de 3D viewer geen negatieve hoogten aankan. Resultaat is een zeer gedetailleerd 3D terrein-  gebouwenmodel.

Resultaat: 3D HD staafmodel van terrein en gebouwen. Rechtsboven in de kerk, in het midden het Oude Raadhuis, en links de Waal en locatie van de geplande woontoren.

Als alternatief voor de complexere HD gebouwen voegen we ook gebouwen met eenvoudigere dakvormen toe. Dit doen we op basis van het bestand met 3D hoogtestatistieken voor gebouwen van het Kadaster. In dit bestand is voor elk gebouw in Nederland de hoogte van het maaiveld t.o.v. NAP, de maximale dakhoogte, en afgeleide gemiddelde hoogten (o.b.v. percentages van gemeten hoogtepunten). Wij gebruiken de maaiveldhoogte en maximale dakhoogte voor ons 3D model.  

We hebben nu alle gegevens over de huidige situatie. Nu willen we de geplande toekomstige situatie opnemen. Mozaïek Wonen wil helaas de plantekeningen niet in digitaal CAD/GIS formaat beschikbaar stellen. Dus maken we een uitsnede van de plattegrond uit de presentatie met de 3D verbeelding van Mozaïek Wonen. De afbeelding kunnen we met 3 referentiepunten op de basiskaart vastpinnen om vervolgens de contouren van de gebouwen te digitaliseren. Aan de gebouwdelen wordt een hoogte toegekend: 2 bouwlagen = 6 meter, 3 bouwlagen = 9 meter, 4 bouwlagen = 12 meter, 5 bouwlagen = 15 meter, en 7 bouwlagen = 21 meter.

N.B. Op het moment van schrijven weten we inmiddels dat de woontoren door een schuindakvorm 22 meter hoog zal worden, maar het gaat in deze analyse om de globale impact, dus hanteren we 3 meter per bouwlaag.

Plantekeningen voor de jaren ’50 wijk Moordrecht: georeferentie (links) en gebouwen gedigitaliseerd (rechts)

We voegen de contouren van de gebouwen op dezelfde manier toe aan de online web viewer, en trekken de gebouwen op naar de betreffende hoogte. Zie hieronder het resultaat.

Resultaat analyse globale impact 3D visualisatie woontoren Moordrecht.

Bronnen en datasets

Actueel Hoogte bestand Nederland, https://www.pdok.nl/introductie/-/article/actueel-hoogtebestand-nederland-ahn3-, 2015/2018.

Basisregistratie Grootschalige Topografie, https://www.pdok.nl/downloads/-/article/basisregistratie-grootschalige-topografie-bgt-, 13 maart 2021.

Gebouwstatistieken 3D basisvoorziening, https://www.pdok.nl/3d%20basisvoorziening, 2018.

Presentatie 3D verbeelding Mozaïek Wonen, https://zuidplas.raadsinformatie.nl/document/9484746/1, november 2020.

Download de bewerkte data voor deze analyse als ZIP.