El Curso de CityGML y Modelado 3D de Ciudades enseña a crear modelos 3D detallados de entornos urbanos utilizando el estándar CityGML. Se centra en la representación de elementos urbanos como edificios, infraestructuras y vegetación, empleando técnicas de modelado BIM y GIS. Los participantes aprenden a importar datos, estructurar la información y visualizar modelos realistas, esenciales para aplicaciones de planificación urbana, simulación de escenarios y gestión del territorio.
El curso proporciona experiencia práctica en el manejo de software especializado para la creación y edición de modelos CityGML, incluyendo herramientas de análisis espacial y visualización avanzada. Se exploran las diferentes niveles de detalle LOD y la integración de datos geográficos para enriquecer los modelos. Esta formación prepara a profesionales para roles en urbanismo digital, analisis de datos geoespaciales, y en la aplicación de Smart Cities, mejorando la eficiencia y la toma de decisiones en entornos urbanos.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): CityGML, modelado 3D de ciudades, modelado BIM, GIS, planificación urbana, Smart Cities, análisis espacial, niveles de detalle LOD.
320 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Transformación de Datos Geoespaciales en Modelos 3D Inteligentes con CityGML
5. Exploración Avanzada en CityGML: Modelado y Visualización de Entornos Urbanos 3D
6. Modelado 3D de Ciudades con CityGML: Diseño, Implementación y Análisis
1.1 Introducción a CityGML: Orígenes y evolución del estándar.
1.2 Conceptos clave de modelado 3D urbano y su importancia.
1.3 Estructura y componentes de CityGML: LOD (Level of Detail) y sus implicaciones.
1.4 Instalación y configuración de software para modelado CityGML.
1.5 Primeros pasos en la creación de modelos 3D básicos con CityGML.
1.6 Importación y exportación de datos Geoespaciales en formatos compatibles con CityGML.
1.7 Comprender la jerarquía de objetos y atributos en CityGML.
1.8 Visualización básica de modelos 3D creados con CityGML.
1.9 Estudio de casos: ejemplos de modelado 3D urbano utilizando CityGML.
1.10 Introducción a las aplicaciones y el potencial de CityGML.
2.2 Introducción a CityGML y su aplicación en modelado 3D urbano
2.2 Estructura y conceptos clave de CityGML: niveles de detalle (LoD) y objetos
2.3 Diseño de la base de datos para modelos 3D con CityGML
2.4 Importación y preparación de datos geoespaciales para CityGML
2.5 Modelado de edificios: geometría, atributos y texturas
2.6 Modelado de elementos urbanos: terrenos, vegetación y mobiliario
2.7 Visualización y análisis de modelos 3D con CityGML
2.8 Interoperabilidad y estándares: intercambio de modelos CityGML
2.9 Herramientas y software para la creación de modelos CityGML
2.20 Ejemplos prácticos y casos de estudio de modelado 3D urbano
3.3 Introducción a la implementación de CityGML: conceptos clave y flujo de trabajo.
3.2 Selección y preparación de datos geoespaciales para CityGML.
3.3 Configuración de software y herramientas para modelado CityGML.
3.4 Implementación de modelos 3D básicos en CityGML.
3.5 Optimización de la estructura de datos CityGML para rendimiento.
3.6 Técnicas avanzadas de optimización: LOD y atributos.
3.7 Integración de datos externos en modelos CityGML.
3.8 Resolución de problemas comunes en la implementación y optimización.
3.9 Prácticas recomendadas para la gestión y el mantenimiento de modelos CityGML.
3.30 Evaluación y mejora continua de modelos 3D urbanos.
4.4 Introducción a la Conversión Geoespacial: Conceptos Clave
4.2 Formatos de Datos Geoespaciales para CityGML: Shapefiles, GeoJSON y Más
4.3 Preprocesamiento de Datos: Limpieza y Preparación para el Modelado 3D
4.4 Importación de Datos Geoespaciales en Software de Modelado CityGML
4.5 Modelado de Edificios: Extrusión, Texturizado y Detallado
4.6 Modelado de Terreno y Paisaje Urbano
4.7 Incorporación de Atributos y Metadatos en Modelos 3D
4.8 Validación y Control de Calidad de los Modelos 3D
4.9 Exportación y Publicación de Modelos 3D en Formato CityGML
4.40 Aplicaciones Prácticas: Análisis Urbano, Visualización y Simulación
5.5 Conceptos Clave del Modelado 3D Urbano
5.5 Introducción a CityGML y sus Estructuras
5.3 Instalación y Configuración de Software para CityGML
5.4 Creación de Primeros Modelos 3D Simples
5.5 Importación y Exportación de Datos en Formato CityGML
5.6 Visualización Básica de Modelos 3D Urbanos
5.7 Aplicaciones Iniciales y Casos de Estudio
5.8 Buenas Prácticas y Consejos Iniciales
5.5 Diseño de Modelos 3D de Ciudades: Estrategias
5.5 Selección de Software y Herramientas Avanzadas
5.3 Modelado de Edificios: Geometría, Atributos y Texturas
5.4 Modelado de Infraestructuras: Carreteras, Puentes y Túneles
5.5 Modelado de Vegetación y Elementos Naturales
5.6 Implementación de Detalles: Mobiliario Urbano y Señalización
5.7 Integración de Datos: Modelado con Información Geoespacial
5.8 Exportación y Preparación para la Visualización
3.5 Estrategias de Optimización para CityGML
3.5 Técnicas de Reducción de Malla y Simplificación
3.3 Optimización de Texturas y Materiales
3.4 Implementación de LOD (Levels of Detail)
3.5 Optimización para Diferentes Plataformas
3.6 Integración con Bases de Datos y Sistemas GIS
3.7 Análisis de Rendimiento y Solución de Problemas
3.8 Estrategias de Escalabilidad y Mantenimiento
4.5 Introducción a los Datos Geoespaciales
4.5 Transformación de Datos: Formatos y Conversiones
4.3 Importación de Datos Geoespaciales a CityGML
4.4 Georreferenciación y Alineación de Modelos 3D
4.5 Integración de Datos: Altura, Ortoimágenes y LiDAR
4.6 Creación de Atributos Geoespaciales
4.7 Implementación de Modelos 3D Inteligentes
4.8 Análisis y Validación de Datos
5.5 Modelado Avanzado de Edificios: Detalles y Complejidad
5.5 Modelado de Interiores: Espacios y Mobiliario
5.3 Modelado de Terrenos y Elementos Geológicos
5.4 Visualización Avanzada: Iluminación y Efectos Especiales
5.5 Integración con Motores de Renderizado
5.6 Animación y Creación de Escenas Urbanas
5.7 Análisis de Sombras y Visibilidad
5.8 Exploración de Técnicas de Realidad Virtual y Aumentada
6.5 Diseño Urbano Asistido por CityGML
6.5 Análisis de Impacto Visual y Ambiental
6.3 Simulación de Flujos de Tráfico y Peatones
6.4 Análisis de Ruido y Contaminación
6.5 Evaluación de la Sostenibilidad Urbana
6.6 Integración con Sistemas de Información Geográfica
6.7 Diseño de Proyectos Urbanos y Presentaciones
6.8 Toma de Decisiones Basada en Datos
7.5 Fundamentos de CityGML: Estructura y Conceptos
7.5 Aplicaciones en Planificación Urbana y Gestión de Riesgos
7.3 Aplicaciones en Turismo y Patrimonio Cultural
7.4 Aplicaciones en Smart Cities y Internet de las Cosas
7.5 Modelado 3D de Edificios y Infraestructuras
7.6 Modelado de Elementos Naturales
7.7 Integración de Datos y Atributos
7.8 Casos de Estudio y Tendencias Futuras
8.5 Plataformas y Motores de Desarrollo para Modelos Interactivos
8.5 Implementación de Interacción en Modelos 3D
8.3 Creación de Interfaces de Usuario
8.4 Integración de Datos en Tiempo Real
8.5 Modelado de Simulaciones Urbanas
8.6 Desarrollo de Aplicaciones Móviles y Web
8.7 Optimización para Dispositivos Móviles
8.8 Diseño de Experiencias Inmersivas
6.6 Introducción a CityGML y el modelado 3D urbano
6.2 Fundamentos teóricos del modelado 3D urbano
6.3 Aplicaciones prácticas de CityGML en el modelado 3D
6.4 Herramientas y software para el modelado con CityGML
6.5 Creación de modelos 3D básicos de entornos urbanos
6.6 Importación y exportación de datos en formato CityGML
6.7 Primeros pasos en la visualización de modelos 3D
6.8 Casos de estudio y ejemplos prácticos
2.6 Diseño de la estructura de datos CityGML
2.2 Selección de niveles de detalle (LoD) apropiados
2.3 Modelado de edificios: geometría, texturas y atributos
2.4 Modelado de infraestructuras: carreteras, puentes y túneles
2.5 Modelado de vegetación y elementos naturales
2.6 Integración de datos externos: datos LiDAR y GIS
2.7 Técnicas avanzadas de modelado 3D urbano
2.8 Diseño de modelos para diferentes propósitos: análisis, simulación, visualización
3.6 Técnicas de optimización de geometría y texturas
3.2 Simplificación de modelos 3D para mejorar el rendimiento
3.3 Uso de LOD para la optimización visual
3.4 Optimización de datos CityGML para un mejor rendimiento
3.5 Técnicas de compresión y almacenamiento de modelos 3D
3.6 Integración con bases de datos espaciales
3.7 Pruebas de rendimiento y análisis de optimización
3.8 Mejores prácticas y herramientas de optimización
4.6 Introducción a los datos geoespaciales y su relación con CityGML
4.2 Formatos de datos geoespaciales compatibles (SHP, GeoJSON, etc.)
4.3 Conversión de datos 2D a modelos 3D con CityGML
4.4 Integración de datos LiDAR y datos de imágenes aéreas
4.5 Modelado de atributos y metadatos geoespaciales
4.6 Creación de modelos 3D inteligentes con datos geoespaciales
4.7 Análisis espacial y consultas en modelos 3D
4.8 Aplicaciones de los datos geoespaciales en el modelado urbano
5.6 Modelado avanzado de edificios: fachadas, cubiertas y detalles
5.2 Modelado de objetos complejos: mobiliario urbano, vehículos, etc.
5.3 Técnicas de texturizado y mapeo UV avanzado
5.4 Visualización de modelos 3D en diferentes entornos (aplicaciones web, escritorio)
5.5 Implementación de sistemas de iluminación y sombras
5.6 Exploración de herramientas de visualización y renderizado
5.7 Integración de modelos 3D con sistemas de información geográfica (SIG)
5.8 Creación de presentaciones y visualizaciones impactantes
6.6 Diseño conceptual de modelos 3D urbanos
6.2 Selección de herramientas y software para la implementación
6.3 Implementación de modelos 3D a gran escala
6.4 Integración de datos y creación de atributos
6.5 Análisis de visibilidad y análisis de la línea de visión
6.6 Simulación de inundaciones y análisis de riesgos
6.7 Análisis de impacto ambiental y energético
6.8 Diseño de escenarios y análisis de escenarios urbanos
7.6 Historia y evolución de CityGML
7.2 Estructura y componentes clave de CityGML
7.3 Aplicaciones en planificación urbana, gestión de recursos y turismo
7.4 El papel de CityGML en la construcción de ciudades inteligentes
7.5 Modelado de edificios, terrenos e infraestructuras
7.6 Modelado de vegetación y elementos naturales
7.7 Integración con sistemas GIS y bases de datos espaciales
7.8 Casos de éxito y ejemplos de aplicaciones prácticas
8.6 Introducción a los modelos 3D interactivos
8.2 Herramientas para el desarrollo de aplicaciones interactivas
8.3 Integración de modelos CityGML en entornos interactivos
8.4 Implementación de controles de navegación y manipulación
8.5 Diseño de interfaces de usuario intuitivas
8.6 Incorporación de datos en tiempo real y simulaciones
8.7 Desarrollo de aplicaciones web y móviles interactivas
8.8 Casos de estudio y ejemplos de aplicaciones interactivas
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
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