Eine Reise in die 1920er – Weihnachtsfeier 2024
2. Dezember 2024Eine Reise in die 1920er – Weihnachtsfeier 2024
2. Dezember 2024Gaussian Splatting in der Bestandsdokumentation
Brücke zwischen Punktwolke und Mesh oder mehr ?
Seit der Veröffentlichung auf der SIGGRAPH 2023 ist Gaussian Splatting in der Bestandsdokumentation in aller Munde. Zu Recht ? Das wollen wir in diesem Blog-Beitrag unter die Lupe nehmen:
Die einen feiern es als Revolution, die Photogrammetrie und Laserscanning überflüssig macht. Die anderen tun es als reines Visualisierungsgimmick ab, das für professionelle Bestandsdokumentation nicht taugt. Wir bei pointreef haben die Technologie in unserem archäologischen Projekt an der Feuerwache Duisburg-Mitte selbst getestet und können einen direkten Vergleich zwischen klassischem Meshing und Gaussian Splats aus identischen Ausgangsdaten liefern.
Was Gaussian Splatting überhaupt ist
Gaussian Splatting ist keine klassische 3D-Rekonstruktion. Es ist eine bildbasierte Rendering-Methode, die eine Szene nicht als Polygonnetz, sondern als Millionen semi-transparenter, dreidimensionaler Ellipsoide darstellt – sogenannte Splats. Jeder Splat trägt Position, Farbe, Deckkraft und räumliche Ausdehnung.
Das Ergebnis: fotorealistische, in Echtzeit navigierbare 3D-Szenen, direkt im Browser, auf Standard-Hardware. Die Eingangsdaten sind dieselben wie bei Photogrammetrie: überlappende Fotos oder Videoframes. Via Structure-from-Motion entsteht zunächst eine Punktwolkea, aber statt diese in ein Mesh zu überführen, werden die Punkte im 3DGS-Training zu Ellipsoiden optimiert. Was entsteht, ist kein Mesh und keine Punktwolke. Genau das macht es interessant.
Aus unserer eigenen Arbeit mit Photogrammetrie, UAV und SfM wissen wir: Der Schritt vom Rohdatensatz zum kommunizierbaren 3D-Modell oder Punktwolken ist oft aufwändig. Komplexe 3D-Daten sind unperformant und datenintensiv, die Reduzierung der Daten ist verlustreich. Gaussian Splatting in der Bestandsdokumentation verkürzt diesen Schritt erheblich und das ohne Qualitätsverlust in der visuellen Darstellung.
Wo der Stand der Technik 2026 wirklich ist
Die Khronos Group hat im Februar 2026 eine Gaussian-Splatting-Erweiterung für das glTF-2.0-Format angekündigt, unterstützt von Google, NVIDIA, Apple und Bentley Systems. Die OpenUSD Alliance ratifizierte im April 2026 native GS-Unterstützung. DJI Terra verarbeitet seit Version 5.0 (Juli 2025) Gaussian Splats nativ aus Enterprise-Drohnenflügen.
Standardisierung, kommerzielle Tools, Industrieadaption: Alle drei Reifekriterien sind erfüllt. Deshalb ist jetzt der richtige Zeitpunkt, die Technologie ernsthaft in Dokumentationsworkflows zu evaluieren.
Denkmalschutz und Cultural Heritage
Genauigkeit, die standhält
Eine aktuelle Studie in den ISPRS Annals of Photogrammetry (CIPA Symposium 2025, Seoul) zeigt: Ein optimiertes 3DGS-Framework erreicht beim Vergleich mit klassischer Photogrammetrie und Standard-3DGS überlegene Leistung in Genauigkeit und visueller Qualität und ermöglicht präzise 3D-Dokumentation von Kulturgütern einschließlich komplexer geometrischer Details und kritischer Texturen.
In npj Heritage Science (Nature Portfolio, November 2025) wurde Gaussian Splatting an beschädigten Statuen getestet, direkt verglichen mit Photogrammetrie und Laserscanning-Kombination. Fazit: Gaussian Splatting erreicht wettbewerbsfähige geometrische Genauigkeit und überzeugt besonders durch seine Eignung für webbasierte Visualisierung und Ferninspektion von Kulturgütern.
Wichtig zu nennen bleibt hier allerdings, dass viele aktuelle Workflows mit klassischer Photogrammetrie noch nicht besser abschneiden. Die Tendenz scheint aber klar.
Eine neue visuelle Sprache für Kulturerbe
Ein Paper in Frontiers in Computer Science (Februar 2025) beschreibt Gaussian Splatting als neue visuelle Ästhetik für Reality Capture im Denkmalpflege-Kontext. Die Darstellung wirke näher an einer Malerei als an einer technischen Zeichnung. Für historische Stätten, die ohnehin als fragile Zeugnisse wahrgenommen werden, ist das keine Schwäche, sondern eine passende Ausdrucksform.
Die SIGGRAPH 2025 diskutierte in einem eigenen Vortrag Gaussian Splatting explizit als eigenständige Form der Kulturerbe-Vermittlung: nicht mehr nur Dokumentationswerkzeug, sondern Medium für immersives Storytelling und räumliche Auseinandersetzung mit Geschichte.
Eine Studie in Scientific Reports (Nature, Dezember 2025) belegt den integrierten Einsatz von CAD, BIM, immersiver Technologie und 3DGS in einem realen Bauprojekt nach ISO 19650 – mit 22–35 % weniger Nacharbeiten und 40 % kürzeren Review-Zyklen für komplexe Knotenpunkte.
Gaussian Splatting und BIM
Gaussian Splatting gilt vielen als reines Visualisierungswerkzeug ohne Relevanz für BIM-Workflows. Das stimmte vor zwölf Monaten noch. Heute nicht mehr.
Das erste KI-gestützte 3DGS-to-BIM-Plugin für Revit
XGRIDS hat im Mai 2025 auf dem Autodesk DevCon Europe das Plugin „LCC for Revit" vorgestellt. Das in Kooperation mit Autdesk entwickelte Plugin kombiniert SLAM-LiDAR-Scanner mit photorealistischen 3DGS-Modellen und erzeugt daraus automatisiert Wände, Türen und Fenster direkt in Revit. Nachgewiesene Effizienzsteigerung: 70 % bei 3-cm-Genauigkeit.
Autodesk selbst integriert GS inzwischen in seiner gesamten Infrastruktur-Produktpalette – ReCap, Civil 3D, InfraWorks, Revit und Autodesk Construction Cloud sollen handheld-Erfassungen künftig direkt als Splat-basierte Modelle verarbeiten können.
Das AEC-Fachmagazin AEC Magazine fasste den Trend im Februar 2026 präzise zusammen: Gaussian Splatting sei die neue Ebene im Reality-Capture-Workflow – kein Ersatz für Messung und Geometrie, aber ein leistungsstarkes Tool, das gemeinsam mit KI zur Grundlage der nächsten Generation automatisierter BIM-Erstellung werden könnte.
🔎Unser Praxistest: 3DGS in der Archäologie
Im Rahmen unserer archäologischen Bauzustandserfassung an der Feuerwache Duisburg-Mitte haben wir seit Sommer 2024 die Ausgrabung der historischen Ultramarinfabrik von 1849 begleitet. Ausgewählte Grabungsabschnitte haben wir sowohl als klassische texturierte Meshes als auch als Gaussian Splats aus identischen Eingangsdaten prozessiert.
(Verzerrungen aufgrund unterschiedlicher Kameraperspektiven)
Das Mesh liefert ein metrisch auswertbares 3D-Modell. Schnitte, Profile, Maßentnahmen, georeferenzierte Ansichten. All das ist aktuell unverzichtbar für die offizielle Dokumentation an die Denkmalbehörde. Nachteil: Bei komplexen Befundsituationen wird das Browser-Rendering träge.
Um 3D-Meshes browserbasiert darzustellen, gibt es zwei grundsätzliche Möglichkeiten:
- hochauflösende 3D-Meshes mit allen Details über Streaminglösungen wie nira.app hosten
- Vorteil: Darstellung jeglicher Details
- Nachteil: große Datenmengen und hohe Hostingkosten
- komprimierte 3D-Meshes für die Echtzeitdarstellung:
- Vorteil: kleine Datenmengen und einfaches Hosting
- Nachteil: Informationen und Details gehen verloren.
Hier kommt das Gaussian Splatting ins Spiel. Der Gaussian Splat desselben Ausschnitts läuft flüssig in Echtzeit. Man navigiert durch freigelegte Mauerwerksstrukturen, betrachtet Schichtenverläufe aus verschiedenen Perspektiven, erkennt Details in Schattenzonen, die im Mesh fehlen. Weitere Vorteile sind, dass besonders kleinteilige Strukturen besser dargestellt werden können und Licht- und Materialverhältnisse besser wiedergegeben werden können. Für Besprechungen mit der Unteren Denkmalbehörde, für Koordinationsgespräche auf der Baustelle: Hier schlägt Gaussian Splatting das Meshing in der täglichen Praxis.
Zusammenfassung
Wo Gaussian Splatting wirklich stark ist
- Performante Echtzeit-Visualisierung großer Datensätze – Punktwolken mit Millionen Punkten und schwere Meshes sind für Browser unhandlich. Gaussian Splats rendern flüssig, auch auf Standard-Hardware.
- Nachträgliche Inspektion und Fernzugang – Ein Gaussian Splat ermöglicht die nachträgliche immersive Inspektion als navigierbaren 3D-Raum, nicht als statisches Foto.
- Intuitive Kommunikation – Komplexe Befundsituationen lassen sich mit einem Gaussian Splat deutlich intuitiver vermitteln als mit Plänen, Orthofotos oder klassischen 3D-Modellen.
- Die Brücke zwischen Punktwolke und Mesh – Die rohe Punktwolke ist für Laien kaum vermittelbar. Das fertige Mesh erfordert erheblichen Bearbeitungsaufwand. Der Gaussian Splat liegt dazwischen.
- Fundament für KI-gestützte Scan-to-BIM-Pipelines – 3DGS wird zur Datenbasis für automatisierte BIM-Modellierung mit messbaren Effizienzgewinnen.
⚠️ Wo Grenzen bestehen
Wer Gaussian Splatting als Allheilmittel oder vollständigen Ersatz für bestehende Dokumentationsmethoden positioniert, macht sich die Welt zu einfach.
- Eingeschränkte direkte Messfähigkeit: Der mittlere geometrische Fehler liegt bei ~7–8 cm – für Visualisierung ausreichend, für Ingenieurvermessung nicht geeignet.
- Zusätzlicher Rechenaufwand: Das Training erfordert GPU-Leistung. Für große Szenen ist das kein trivialer Prozess.
- Reifende Tool-Landschaft: Die Toollandschaft wächst schnell, ist aber noch nicht gleichwertig mit dem ausgereiften Photogrammetrie-Ökosystem.
- Kein direkter Ersatz für semantische Modellierung: Für BIM mit semantisch angereicherten Bauteilen bleibt das strukturierte Modell unverzichtbar.
🧠 Unsere Einordnung
Wir glauben nicht, dass Gaussian Splatting klassische Dokumentationsworkflows überflüssig macht. Wir glauben, dass es sie an entscheidenden Stellen besser machen kann.
Die Frage, die wir uns bei jedem Projekt stellen:
An welchen Stellen im Dokumentationsworkflow schlägt Gaussian Splatting Meshing oder Punktwolken in Geschwindigkeit oder Kommunikationsqualität und wo ist es vergeudete Rechenleistung ?
Aus unserer Praxis können wir immer mehr Einsatzgebiete und Vorteile erkennen, aber klassische Werkzeuge sind für unsere Workflows bzw. die notwendigen Genauigkeiten nachwievor unersetzlich.
🐚 In a nutshell
Gaussian Splatting schließt die Lücke zwischen Punktwolke und Mesh als performantes Visualisierungswerkzeug, als Inspektionstool für Denkmalpflege und Archäologie, und zunehmend als Eingangsdaten für KI-gestützte BIM-Workflows. Eine ehrliche Einordnung aus der Praxis.
Gaussian Splatting | 3DGS | KI & Automatisierung | Bestandsdokumentation | Archäologie | Photogrammetrie
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Neuigkeiten
Einblicke in unsere Projekte:
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Quellen
- Lee, J. et al. (2025). 3D Gaussian Splatting for Enhanced Documentation of Cultural Artifacts. ISPRS Annals, X-M-2-2025.
- Khedr, M. et al. (2025). 3D visualization of damaged statues using Gaussian splatting and web interface integration. npj Heritage Science 13, 587.
- Immersive heritage through Gaussian Splatting: a new visual aesthetic for reality capture. Frontiers in Computer Science, Vol. 7 (2025).
- Beyond Digital Twins: 3D Gaussian Splatting, Game Engines and Crossmedia Cultural Heritage Representations. SIGGRAPH Talks 2025.
- Liao, X. et al. (2026). Integrating CAD, BIM, immersive technology, and 3D Gaussian Splatting for construction model coordination with ISO 19650. Scientific Reports 16, 2410.
- Industry First: XGRIDS Debuts AI-Powered 3DGS Scan-to-BIM Plugin for Revit. PR Newswire, Mai 2025.
- Introducing Gaussian Splats for AEC. AEC Magazine, Februar 2026.
- The State of Gaussian Splatting in 2026. THE FUTURE 3D, April 2026.
- Gaussian Splatting vs. Photogrammetry – The Basics. Pixpro, November 2025.
- Why 3D Gaussian Splatting Matters for Mapping, Planning, and Simulation. Geoawesome, Dezember 2025.
