Mit dem GlobalBuildingAtlas hat eine Forschungsgruppe der Technischen Universität München (TUM) erstmals eine hochauflösende 3-D-Karte aller Gebäude weltweit erstellt. Die frei zugänglichen Daten liefern entscheidende Grundlagen für Klimaforschung und die Umsetzung der UN-Nachhaltigkeitsziele. Sie ermöglichen präzisere Modelle für Urbanisierung, Infrastruktur und Katastrophenmanagement – und tragen dazu bei, Städte weltweit inklusiver und widerstandsfähiger zu gestalten.
Wie viele Gebäude gibt es auf der Erde – und wie sehen sie in 3-D aus? Diese grundlegenden Fragen hat das Forschungsteam um Prof. Xiaoxiang Zhu, Inhaberin des Lehrstuhls für Datenwissenschaft in der Erdbeobachtung an der TUM, in dem mit einem ERC-Starting Grant geförderten Projekt beantwortet. Der GlobalBuildingAtlas umfasst mit 2,75 Milliarden Gebäudemodellen alle Bauwerke, von denen Satellitenbilder aus dem Jahr 2019 vorliegen. Er ist die umfangreichste Sammlung dieser Art. Zum Vergleich: Die bislang größte Datenbank zählt 1,7 Milliarden Gebäude. Die 3-D-Modelle mit einer 3×3-Meter-Auflösung sind 30-mal feiner aufgelöst als Daten aus vergleichbaren Datenbanken.
Zudem wurden 97% (2,68 Milliarden) der Gebäude als sogenannte LoD1-3D-Modelle hinterlegt. LoD1-3D-Modelle (Level of Detail 1) sind vereinfachte dreidimensionale Darstellungen von Gebäuden, die die Grundform und Höhe jedes Gebäudes wiedergeben. Diese sind zwar gröber, lassen sich aber dadurch auch in großer Zahl in Computermodelle integrieren. So bilden sie eine präzise Grundlage für Analysen von Stadtstrukturen, Volumenberechnungen und Infrastrukturplanung. In vergleichbaren Datenbanken fehlen vor allem Gebäudedaten aus Regionen in Afrika, Südamerika und besonders aus ländlichen Gebieten, die im GlobalBuildingAtlas nun erfasst sind.
Neue Perspektiven für Nachhaltigkeit und Klimaforschung
»3-D-Gebäudeinformationen liefern ein deutlich genaueres Bild von Urbanisierung und Armut als klassische 2-D-Karten«, erklärt Prof. Zhu. »Durch das 3-D-Modell wird nicht nur die Fläche, sondern auch das Volumen des Gebäudes ersichtlich. Dadurch lassen sich viel präzisere Schlüsse über die Wohnverhältnisse ziehen. Wir führen damit einen neuen globalen Indikator ein: das Gebäudevolumen pro Kopf, also die gesamte Gebäudemasse im Verhältnis zur Bevölkerung – ein Maß für Wohnraum und Infrastruktur, das soziale und wirtschaftliche Unterschiede sichtbar macht. Dieser Indikator unterstützt die Umsetzung nachhaltiger Stadtentwicklung und hilft, Städte inklusiver und widerstandsfähiger zu gestalten.«
Offene Daten für globale Herausforderungen
Die 3-D-Gebäudedaten des GlobalBuildingAtlas liefern eine präzise Grundlage für die Planung und Überwachung urbaner Entwicklung. So können Städte gezielt Maßnahmen ergreifen, um inklusive und gerechte Lebensbedingungen zu schaffen – etwa indem in dicht besiedelten, benachteiligten Stadtteilen zusätzlicher Wohnraum oder öffentliche Einrichtungen wie Schulen und Gesundheitszentren geplant werden. Zugleich sind die Daten entscheidend für Klimaanpassung: Sie verbessern Modelle zu Themen wie Energiebedarf und CO2-Emissionen und unterstützen die Planung grüner Infrastruktur. Auch die Katastrophenvorsorge profitiert, da sich Risiken bei Naturereignissen wie Überschwemmungen oder Erdbeben schneller bewerten lassen.
Die Daten stoßen bereits auf großes Interesse: So prüft das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) den Einsatz des GlobalBuildingAtlas im Rahmen der »Internationalen Charter: Space and Major Disasters«.
Alle Daten und der gesamte Code sind frei verfügbar über GitHub und mediaTUM, den Medien- und Publikationsserver der TUM.
Ebenso wie die bereits öffentlich verfügbaren Datenbanken und Satellitendaten erfüllt das Projekt alle Sicherheitsstandards für Satellitendaten. Gemäß Satellitendatensicherheitsverordnung gelten die Daten aufgrund ihrer Auflösung von über 2,5 Metern als nicht sensitiv.
Wissenschaftliche Ansprechpartnerin
Prof. Dr. Xiaoxiang Zhu
Technische Universität München
TUM School of Engineering and Design
Lehstuhl für Datenwissenschaft in der Erdbeobachtung
Telefon: 089 289-22659
E-Mail: xiaoxiang.zhu@tum.de
Originalpublikation
Zhu,X. X., Chen, S., Zhang, F., Shi, Y, Wang, Y. »GlobalBuildingAtlas: an open global and complete dataset of building polygons, heights and LoD1 3D models«. Earth System Science Data (ESSD). DOI: 10.5194/essd-17-6647-2025 
https://doi.org/10.5194/essd-17-6647-2025
