The transition to geographical data in 3D is facing big challenges regarding the creation of common standards for a functioning global spatial data infrastructure. The need for such data in planning processes has recently increased. Creating 3D-buildings in LOD1 is rather uncomplicated but creating buildings with a higher level of detail, that provide a better illustration of reality, are expensive and time consuming. The resources and efforts to establish geographical data in 3D differ in Sweden's municipalities, where some rural areas often do not have the same opportunities as urban areas. Therefore, a cost-effective and time-efficient method of creating 3D models for, e.g. municipal planning and civil dialogue would be well received. In this thesis project, the method of creating 3D buildings in ArcGIS Pro using the ExtractRoofForm tool is evaluated. Different data sources used as inputs were analyzed by comparing the outcome of successfully created buildings. In ArcGIS Pro, the calculation of root mean square error was used as measure to distinguish successful and unsuccessful buildings. The result of the ArcGIS Pro process was compared to 3D buildings in LOD2 produced by stereo mapping as reference data. The comparison was done by volume calculation, where the result indicates the significance of different inputs to the extraction of 3D buildings, and how well the evaluation of the process works. It could be shown that input data quality largely affects the process. Data with the highest quality gave the best results in the extraction process. The result of the volume calculation shows that successful buildings in ArcGIS Pro also had a high accuracy. Volume calculation and calculation of root mean square error show no correlation. A reason for this could be that there may be some problems evaluating the process of extracted 3D buildings resulting in more time-consuming work with editing after the extraction process. Still, the process of creating 3D buildings shows great potential for a successful outcome. / Övergången till geografisk information i 3D innebär ett stort arbete med att skapa gemensamma standarder för en fungerande GIS-samverkan världen över. Efterfrågan på presentation av geografisk information i 3D som en del i planeringsprocesser eller att utöva medborgardialog har på senare tid ökat. Att skapa 3D-byggnader i LOD1 är relativt enkelt men att kartera byggnader med en högre detaljnivå som ger en mer realistisk bild av verkligheten kan vara både dyrt och tidskrävande. Resurserna varierar mellan olika områden runt om i landet och vissa glesbygdsområden inte har samma möjlighet att erbjuda utbud av t.ex. medborgardialog som i mer urbana områden. Därför skulle en kostnad- och tidseffektiv metod att skapa 3D-modeller för exempelvis kommunal planeringsprocess och medborgardialog vara välkommen. I detta examensarbete utvärderas metoden att skapa 3D-byggnader i ArcGIS Pro med verktyget ”ExtractRoofForm”. Olika datakällor som används som indata analyserades genom att jämföra utfallet av lyckade byggnader. I ArcGIS Pro användes beräkning av medelfel som utvärdering för att skilja lyckade och mindre lyckade byggnader åt. Resultatet av processen i ArcGIS Pro jämfördes med 3D-byggnader i LOD2 framställda av stereokartering som referensdata. Jämförelsen gjordes med volymberäkning där resultatet avser att ge en fingervisning om betydelsen av indatakvalitet vid skapandet av 3D-byggnader samt om hur väl utvärderingen efter processen fungerar. Kvaliteten på indata visade sig efter analys ha betydelse där data med högst kvalitet också gav bäst utfall av lyckade 3D-byggnader. Resultatet av volymberäkning visade att byggnader med lyckat utfall i extraheringsprocessen också uppvisade en hög noggrannhet. Resultaten från volym-beräkning och beräkning av medelfelet visar ingen korrelation vilket tyder på att det kan finnas vissa problem med att utvärdera processen av skapade 3D-byggnader. Detta medför mer tidskrävande efterarbete än nödvändigt. Dock visar processen att skapa 3D-byggnader stora möjligheter till ett gott resultat.

Det har blivit mer populärt att skapa 3D-modeller bland kommuner och företag idag. Det går att visualisera de flesta föremål i 3D, vilket kan skapa större tydlighet och därmed ökad förståelse. Lidköpings kommun vill kunna använda sin LiDAR-data till att visualisera byggnader samt kunna kombinera flera datalager med 3D-visualiseringar för att kunna skapa användbara karttjänster. I dagsläget finns det ingen programvara som kan skapa 3D-modeller av LiDAR-data i kommunen. Lidköpings kommun är intresserade av vilka alternativ för GIS-programvaror som finns. De programvaror som valts ut för att skapa 3D-modeller i studien är ArcGIS Pro och QGIS. ArcGIS Pro är en erkänd GIS-programvara på marknaden. Den är licensierad och kostsam. QGIS däremot är en GIS-programvara som är gratis och uppbyggd på fri källkod, vilket gör det möjligt att själv skapa algoritmer som sedan kan användas i programmet. Studien är en jämförelse mellan en programvara som är kostsam och en som är gratis. Metoden som används för att jämföra de båda programvarorna består av tre steg. Steg 1 är en programvarujämförelse, där olika påståenden ställer programvarornas kapacitet mot varandra. Steg 2 är en kontroll av lägesosäkerhet där koordinaterna av 3D-modellernas byggnadshörn jämförs med koordinater inmätta med totalstation. RMSE används för att jämföra lägesosäkerheten. Steg 3 är en visualiseringsanalys som sker igenom ett frågeformulär, vilket går ut till personer som är bekanta med GIS och 3D. Frågeformuläret ställer bilder med 3D-modeller från båda programvarorna mot varandra. Resultatet av samtliga tre steg visar, enligt metoden som har utförts, att ArcGIS Pro är den bättre programvaran. I steg 1 hade ArcGIS Pro fördelar på fem av åtta påståenden jämfört med QGIS. QGIS hade dock mindre tidsåtgång än ArcGIS Pro. I steg 2 hade ArcGIS Pro RMSE för höjd värdet; 1,617, vilket var lägre än RMSE-värdet; 1,961 i QGIS. Enligt svaren från enkäten i steg 3 bedömde ca 90 % av de svarande att ArcGIS Pro var det bättre programmet i de flesta avseenden för de avsedda ändamålen. Vissa jämförelser blev inte helt jämna. QGIS hade minst tidsåtgång för att det inte blev lika mycket felkoder som behövde undersökas som i ArcGIS Pro, även om processen för skapandet av 3D-modeller gick snabbare i ArcGIS Pro. Lägesosäkerhetsjämförelsen på höjd i ArcGIS pro var närmare de inmätta punkterna, då takmodellen skapade större tydlighet. Det blev lättare att se var taket började. I QGIS fanns det ingen takmodell, vilket gjorde det svårare att få höjden exakt. / It has become more popular to create 3D models among local governments and companies today. Now it´s possible to visualize most objects in 3D, which can give an increased understanding. The local government in Lidköping wants to be able to use their LiDAR data to visualize buildings and to combine several data layers with 3D visualizations to create useful web map services. At the present, there is no software that are able create 3D models of LiDAR data at the Local government. The local government in Lidköping is interested in testing different options for modelling in 3D. Two software packages were chosen; ArcGIS Pro and QGIS. ArcGIS Pro is a GIS software that is highly acknowledged in the market. It´s licensed and can be considered expensive. QGIS is a software that is completely free to use and uses open source code, which makes it possible to create algorithms that can then be used in the program. In this view, there will be comparison between a software that is expensive and a software that is completely free. The method used to compare the two software consists of three stages. Stage 1 is a software comparison, where the software capabilities are set against each other in different scenarios. Stage 2 is an investigation of positional accuracy where the coordinates of the 3D model's building corners are compared with coordinates measured with Total Station as reference. RMSE is used to compare positional accuracy. Stage 3 is a visualization analysis that takes place through a questionnaire answered by people who are familiar with GIS and 3D. The result of all three stages, according to the method performed, shows that ArcGIS Pro is the better software. At stage 1, ArcGIS Pro won five out of eight scenarios against QGIS, though QGIS was more time efficient than ArcGIS Pro. At stage 2, ArcGIS Pro had a RMSE value for height of 1,617, which is lower than the 1,961 RMSE value that was on QGIS. At stage 3, ArcGIS Pro had over 90% of the reply rate for most of the questions, representing that ArcGIS Pro’s images were better to visualize the different scenarios. Some comparisons were not completely even though. QGIS had better time accuracy because it did not get as much errors which needed further investigations as in ArcGIS Pro. Although ArcGIS Pro’s processes for creating 3D models were faster. The positional accuracy comparison for the building’s height shows higher accuracy between ArcGIS Pro and the Total Station’s measurements. In QGIS the 3D-modell had no roof model, which made it harder to get accurate height of the building.

This thesis is dedicated to contributing to the field of semi-automatic extraction of 3D buildings in level of detail 2 (LOD2). The data used in the thesis is open data available in Sweden, such as building footprints from local municipalities and national light detection and ranging (LiDAR) data. The study site is a part of a central street of the city Gävle, Sweden. To perform the automatic extraction of 3D buildings the software ArcGIS PRO and its solution for 3D buildings was used. The method consists of experimenting with the segmentation of the building footprints and then comparing the resulting models RMSE as a whole and for two specific buildings of different size (one small and one large building). There are some improvements that can be made in the quality assessment of the 3D models as the method used in this thesis bases the RMSE of the 3D models the obtained digital surface model (DSM). One possible way to improve the quality assessment would have been to perform a field survey to gather reference points with lower uncertainties than the DSM e.g. employing a total station. The conclusions of the thesis identify key settings that affects the 3D modelling. The best model, lowest RMSE, achieved an RMSE of 2.36 meters with tuning the setting of spatial detailwhile the rest of the settings were kept at their default values. Furthermore, the thesis identifies that the regularization tolerance setting, when segmenting the building footprints, affects the 3D models of large buildings negatively, as seen in an increase of RMSE when it is set to 0.5 meters and lower. However, further studies are required on a larger scale to better validate the conclusions.