Prediktiv hybrid scan-to-BIM-metod förbättrar fullständigheten och noggrannheten i dokumentation av kulturhistoriska byggnader

Varför mätning av gamla byggnader är svårare än det ser ut

Historiska byggnader kan se solida och oföränderliga ut, men att förstå hur man vårdar dem i dag kräver mycket detaljerade digitala repliker. Dessa 3D-modeller styr reparationer, övervakar skador och hjälper till att planera framtida användning. I verkligheten kan dock trånga gränder, höga torn och övervuxna träd skapa stora döda vinklar i våra mätningar, vilket hotar tillförlitligheten hos dessa digitala tvillingar. Den här studien visar hur kombinationen av markbaserade lasrar, vanliga kameror och drönarfotografi — styrda av en enkel prediktiv kontroll — kan fånga nästan hela en kyrka i precis 3D, även under begränsade platsförhållanden.

Utmaningen att se varje vrå

Bevarandegrupper förlitar sig i allt högre grad på Historic Building Information Models (HBIM), som är rikt detaljerade 3D-modeller som lagrar både form och information om kulturhistoriska byggnader. För att dessa modeller ska vara användbara spelar två saker störst roll: noggrannhet (hur nära mätningarna ligger verkligheten) och täckning (hur mycket av byggnaden som faktiskt fångas). På många kulturarvsplatser kan inte lantmätare helt enkelt ställa upp sina instrument var de vill; smala passager, närliggande hus och vegetation blockerar sikten mot tak, torn och dolda hörn. Forskarna valde ett kapell från 1200-talet i Sopronhorpács, Ungern, som fallstudie eftersom dess trånga omgivningar gjorde det nästintill omöjligt att helt skanna med enbart markbaserade metoder.

Första försöket: markinstrument stöter på begränsningar

I första fasen använde teamet en terrestrisk laserskanner på stativ tillsammans med hundratals foton från mobiltelefoner. Laserskanning är utmärkt för att fånga mycket exakt geometri i gatunivå, medan bildbaserad 3D-modellering tillför färg och detalj. Teamet experimenterade med olika bildantal och kameraflöden och fann att ett mindre, noggrant planlagt bildset kunde överträffa mycket större, oplanerade bildsamlingar. Trots dessa optimeringar förblev kapellets övre delar — taknockar, tornhuvar och dekorativa gesimser — endast delvis rekonstruerade. Fysiska hinder och begränsade siktvinklar innebar att instrumenten helt enkelt inte kunde ”se” tillräckligt av byggnaden, och den slutliga datasetet täckte bara cirka 54 procent av kapellets yta.

Tänka före: ett enkelt test för vad markskanning verkligen klarar

I stället för att fortsätta med försök och misstag ställde författarna en mer grundläggande fråga: med tanke på platsens geometri och skannerns kapacitet, är det ens möjligt att fånga hela byggnaden från marken? Utifrån detta utvecklade de Predictive Scan Feasibility Estimation Model (PSFEM). I dess kärna finns ett kompakt index som relaterar tre intuitiva storheter: hur långt skannern når, vilken vinkel den kan ”se uppåt” med och hur hög byggnaden är. Om indexet är minst ett bör skannern i princip kunna se hela höjden; är det under ett kommer viktiga områden att förbli dolda om inte en annan metod läggs till. En mer detaljerad variant av modellen tar även hänsyn till skannerns fulla synfält och arbetsavstånd. När dessa formler applicerades på kapellet visade de tydligt att enbart markbaserad undersökning aldrig kunde uppnå full täckning under de befintliga begränsningarna.

Andra försöket: lägga till drönare för att fylla luckorna

Med denna insikt planerade teamet en andra fas med fokus på det som markinstrumenten inte nådde. En drönare flög över och runt kapellet och tog över 1 500 bilder från höga och sneda vinklar, medan en andra laserskanner lade till extra markdata i svåråtkomliga zoner. Alla dessa dataset rensades, alignerades och slogs samman till ett enda punktmoln — en tät samling 3D-punkter som representerar byggnadens ytor. Denna hybriddataset fördubblade nästan antalet mätta punkter och ökade täckningen till cirka 96 procent, och fyllde framgångsrikt i tak, torndetaljer, dräneringselement och andra tidigare saknade funktioner. Jämförelser mellan olika skanningar bekräftade att den tillagda informationen utökade modellen utan att kompromettera mätkvaliteten.

Från ett kapell till många kulturarvsplatser

För icke-specialister är huvudbudskapet enkelt: högkvalitativa digitala register av historiska byggnader är möjliga även i trånga, komplexa miljöer, men bara om mätningarna planeras smart. Studien demonstrerar ett repeterbart arbetsflöde: först undersök vad du kan nå från marken, använd sedan ett enkelt prediktivt test som PSFEM för att avgöra om drönare eller extra skanningar behövs innan team skickas tillbaka till platsen. Genom att skifta från ett ”skanna först, rätta senare”-tänk till ett ”prediktera och därefter fånga”-förhållningssätt kan kulturarvsproffs minska onödiga resor, kontrollera kostnader och ändå erhålla detaljerade 3D-modeller som stödjer noggrant, minimalt invasivt bevarande. På sikt kan metoder som denna anpassas och skalas till många olika monument och bidra till att skydda kulturminnen för framtida generationer.

Citering: Salah, R., Géczy, N. & Ajtayné Károlyfi, K. Predictive hybrid scan-to-BIM method improves heritage building documentation completeness and accuracy. Sci Rep 16, 7622 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-38200-8

Nyckelord: kulturarv 3D-skanning, dronefotogrammetri, building information modeling, laserskanning, dokumentation av historiskt kapell