eluidssimulaties
kende datasets
2018-6 I Geo-Info
9
Resultaat automatisch gegenereerde inputgegevens voor geluidssimulaties gevisualiseerd in GeoMilieu.
dracht te berekenen zoals voorgeschreven in de
'Standaard Rekenmethode II van de RMG 2012'
voor wegen en spoorwegen. Deze voorschriften
zijn geldig voor de meeste geluidstudies, zoals
bij de aanleg van nieuwe infrastructuur of de
uitbreiding ervan. Informatie over de geluidsbron,
zoals verkeersintensiteit, laten we hierbij buiten
beschouwing, omdat deze informatie doorgaans
beter aanwezig is bij de overheidsinstantie die
de geluidstudie laat uitvoeren. De door ons
gegenereerde gegevens kunnen direct als input
worden gebruikt in softwaresystemen die op
basis van Standaard Rekenmethode II van de RMG
2012 (SRM2) geluidsbelasting berekenen, zoals
GeoMilieu en WinHavik.
Inputgegevens voor geluidssimulatie
De inputgegevens die nodig zijn om geluids
overdracht in simulatiesoftware te berekenen
bestaan uit verschillende lagen:
gebouwen;
bodemvlakken met bodemfactor voor
geluidabsorptie/reflectie;
hoogtebeschrijving van het terrein;
bruggen;
geluidschermen.
Voor ieder van deze laag beschrijven we welke
functie deze heeft in geluidssimulatie (zie
kader) en hoe we de betreffende laag recon
strueren (zie onder). We sluiten af met eerste
resultaten en onze vervolgplannen.
Gebouwen
We genereren de benodigde blokmodellen
(d.w.z. LoDi) met onze 3D-BAG-service, welke
is gebaseerd op de software 3dfier. Details
hierover staan beschreven in Dukai et al (2018,
GeoInfo 5). Deze 3D-BAG-service standaar
diseert mogelijke LoDi-variaties van waaruit
de gebruiker de optimale referentiehoogte
kan kiezen om een BAG-pand op te trekken.
De referentiehoogtes worden gegenereerd op
basis van statistische berekeningen (percen-
tielen) en worden maandelijkse geactualiseerd
voor heel Nederland. Tegelijkertijd geeft de
service inzicht in de kwaliteit per gegenereerd
3D-BAG-pand. Dit is belangrijk om een gebrui
ker de mogelijkheid te bieden om gegevens
gericht te verbeteren alvorens deze voor een
studie te gebruiken, bijvoorbeeld wanneer een
pand nieuwer is dan de gebruikte hoogtedata.
Voor geluid generaliseren we 2D-gebouw-
polygonen ook nog met een lijnsimplificatie-
algoritme, omdat de geluidreflectie bij te
korte gevelsegmenten niet goed kan worden
berekend.
Soms heeft een gebouw een hoogtesprong,
bijvoorbeeld een kerk met een toren of een
huis met een aanliggende, uitpandige garage.
Het is niet voor iedere studie voldoende om
in deze situaties ieder BAG-pand slechts één
referentiehoogte te geven. Soms is er meer
detail nodig, bijvoorbeeld in de nabije locatie
van de geluidbron. Daarom geven we een
significante hoogtesprong binnen één pand
aan met een boolean attribuut en model
leren we deze als zodanig. Een gebruiker kan
vervolgens kiezen deze zogenaamde LoDi.3
representatie te gebruiken.
De LoDi.3 van ieder gebouw reconstrueren we
uit een puntenwolk op de volgende manier
(zie figuur i):
1. de puntenwolk wordt uitgesneden op de
gebouw-polygonen;
2. per gebouw wordt de puntenwolk geseg
menteerd in vlakken;
Figuur 1 - De stappen in de methode om LoDi.g gebouwen te genereren.
