Accurate three-dimensional (3D) data from indoor spaces are of high importance for various applications in construction, indoor navigation and real estate management. Mobile scanning techniques are offering an efficient way to produce point clouds, but with a lower accuracy than the traditional terrestrial laser scanning (TLS). In this paper, we first tackle the problem of how the quality of a point cloud should be rigorously evaluated. Previous evaluations typically operate on some point cloud subset, using a manually-given length scale, which would perhaps describe the ranging precision or the properties of the environment. Instead, the metrics that we propose perform the quality evaluation to the full point cloud and over all of the length scales, revealing the method precision along with some possible problems related to the point clouds, such as outliers, over-completeness and misregistration. The proposed methods are used to evaluate the end product point clouds of some of the latest methods. In detail, point clouds are obtained from five commercial indoor mapping systems, Matterport, NavVis, Zebedee, Stencil and Leica Pegasus: Backpack, and three research prototypes, Aalto VILMA , FGI Slammer and the Würzburg backpack. These are compared against survey-grade TLS point clouds captured from three distinct test sites that each have different properties. Based on the presented experimental findings, we discuss the properties of the proposed metrics and the strengths and weaknesses of the above mapping systems and then suggest directions for future research.

Abstract. Urban digital twins have become an interest for cities worldwide. The current urban digital twins frequently build on earlier 3D city modelling efforts, and thus also share many of the applications. At the same time, the ongoing digitalization offers potential routes for further development of urban digital twins. We present some of the ongoing development projects from the Helsinki region. Based on these, we then try to identify the contemporary development directions for urban digital twins, with the three emerging main themes being: 1) the inclusion of new data sources such as satellite remote sensing, crowdsourcing and various sensor systems, 2) a stronger presence of social aspects and qualitative data and 3) modular technical architecture.

Individual tree data could offer potential uses for both forestry and landscape visualization but has not yet been realized on a large scale. Relying on 5 points/m2 Finnish national laser scanning, we present the design and implementation of a system for producing, storing, distributing, querying, and viewing individual tree data, both in a web browser and in a game engine-mediated interactive 3D visualization, “virtual forest”. In our experiment, 3896 km2 of airborne laser scanning point clouds were processed for individual tree detection, resulting in over 100 million trees detected, but the developed technical infrastructure allows for containing 10+ billion trees (a rough number of log-sized trees in Finland) to be visualized in the same system. About 92% of trees wider than 20 cm in diameter at breast height (corresponding to industrial log-size trees) were detected using national laser scanning data. Obtained relative RMSE for height, diameter, volume, and biomass (stored above-ground carbon) at individual tree levels were 4.5%, 16.9%, 30.2%, and 29.0%, respectively. The obtained RMSE and bias are low enough for operational forestry and add value over current area-based inventories. By combining the single-tree data with open GIS datasets, a 3D virtual forest was produced automatically. A comparison against georeferenced panoramic images was performed to assess the verisimilitude of the virtual scenes, with the best results obtained from sparse grown forests on sites with clear landmarks. Both the online viewer and 3D virtual forest can be used for improved decision-making in multifunctional forestry. Based on the work, individual tree inventory is expected to become operational in Finland in 2026 as part of the third national laser scanning program.