Datenquellen & Lizenzen
Nicht alles, was Mintero anzeigt, stammt aus deiner Befliegung. Diese Seite nennt jede fremde Quelle, ihre Lizenz und den Hinweis, den ihr Anbieter verlangt — die Daten zuerst, danach die Software, aus der Mintero gebaut ist.
Daten
OpenStreetMap
Gebäudegrundrisse und ihre Höhenangaben, Straßen- und Flächennutzungsdaten für die Klassifizierung, sowie die OSM-Grundkarte als Bodenebene.
Lizenz: Open Database License (ODbL) 1.0 — das Kartenbild zusätzlich CC BY-SA 2.0 — Bedingungen
© OpenStreetMap-Mitwirkende
Für Bilder und Berichte, die aus Mintero herausgehen, genügt dieser Hinweis. Wer dagegen die Daten selbst weitergibt — etwa einen Export der Gebäudeebene —, gibt eine abgeleitete Datenbank weiter und muss sie ihrerseits unter der ODbL anbieten.
Copernicus DEM (GLO-30)
Geländehöhen für Gebäude außerhalb der beflogenen Fläche. Der Höhenbezug wird an der eigenen Vermessung geeicht; übernommen wird nur die Form des Geländes.
Lizenz: Copernicus DEM Instance Licence (COP-DEM-GLO-30-F) — frei, weltweit, auch kommerziell — Bedingungen
produced using Copernicus WorldDEM-30 © DLR e.V. 2010-2014 and © Airbus Defence and Space GmbH 2014-2018 provided under COPERNICUS by the European Union and ESA; all rights reserved
Die Lizenz verlangt zusätzlich diesen Haftungsausschluss: „The organisations in charge of the Copernicus programme by law or by delegation do not incur any liability for any use of the Copernicus WorldDEM-30“ Beide Sätze sind Bedingung der Nutzung, weil Mintero die Daten bearbeitet.
Abfallverzeichnis (AVV)
Die Abfallschlüssel und die Kennzeichnung gefährlicher Abfälle im Materialkatalog. Ob ein Abfall gefährlich ist, kommt damit aus dem Gesetzestext statt aus einer Eingabe.
Lizenz: Amtliches Werk, § 5 UrhG — gemeinfrei, keine Auflage — Bedingungen
Anlage zu § 2 Absatz 1 der Abfallverzeichnis-Verordnung (AVV), abgerufen über gesetze-im-internet.de (Bundesministerium der Justiz / juris GmbH)
Der geladene Gesetzesstand wird beim Import mitgespeichert, damit nachvollziehbar bleibt, welche Fassung einem Schlüssel zugrunde liegt.
Materialkataster matcad2022 (IÖR Dresden)
Die Materialkennwerte je Gebäudetyp (Masse und CO₂-Äquivalent pro Kubikmeter) und die typischen Gebäudehöhen, aus denen Mintero die Materialmengen eines Gebäudes schätzt.
Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 (CC BY 4.0) — Bedingungen
Schinke, R.; Hennersdorf, J.; Gruhler, K.; Grießbach, U.; Schiller, G. (2025): Material Cadastre of Buildings in Germany 2022 (matcad2022, adm2022), ioerDATA, https://doi.org/10.71830/V2STEU — bearbeitet
Mintero hat den Datensatz bearbeitet: aus den Einzelgebäuden wurden Kennwerte je Gebäudetyp abgeleitet. Die Lizenz verlangt, dass dieser Umstand genannt wird.
Overpass API
Der Dienst, über den die OpenStreetMap-Daten geholt werden: Mintero fragt dort ein Rechteck um das Projektgebiet an und bekommt die Gebäude, Straßen und Flächen darin zurück.
Lizenz: Die Daten sind OpenStreetMap (ODbL, siehe oben) — der Dienst selbst wird von Freiwilligen betrieben und kostenlos bereitgestellt. — Bedingungen
Die Abfrage läuft über unseren Server, nicht über deinen Browser. Was dabei hinausgeht, steht in der Datenschutzerklärung.
KI-Ansicht (Google Gemini · OpenAI)
Nur bei der KI-Ansicht: dabei wird ein Bild der Szene an Google übertragen. Gelingt das nicht, übernimmt OpenAI. Es werden keine fremden Daten geladen.
Lizenz: Nutzungsbedingungen von Google bzw. OpenAI — Bedingungen
Was dabei übertragen wird — das Bild und dein eigener Zusatztext —, steht in der Datenschutzerklärung. Die Bedingungen von OpenAI stehen hier.
TensorFlow.js · MobileNetV2
Die Materialerkennung aus einem Foto läuft vollständig in deinem Browser. Sie benutzt die Bibliothek TensorFlow.js und setzt auf MobileNetV2 auf, ein vortrainiertes Bilderkennungsnetz; nur die letzte Schicht ist mit Mintero-eigenen Fotos trainiert.
Lizenz: Apache-Lizenz 2.0 — Bedingungen
Das Foto verlässt dein Gerät dabei nicht.
Gibst du ein Bild oder einen Bericht aus Mintero weiter, gehört der Hinweis der jeweils sichtbaren Quellen mit aufs Blatt. Mintero setzt ihn in Bild-Exporte automatisch ein.
Software von Dritten
Mintero ist aus freier Software gebaut. Die folgenden Bausteine sind namentlich genannt, weil ihre Lizenz das verlangt, sobald sie — wie hier — an den Browser ausgeliefert werden. Alle sind kommerziell nutzbar.
Potree
Copyright © 2011–2017 Markus Schütz — BSD-2-Clause — Projektseite
Zeigt die Punktwolke. Kommt über @pnext/three-loader (MIT, © 2018 PNext) mit, das seinerseits LASLAZ/plas.io enthält (MIT, © 2014 Uday Verma).
three.js
Copyright © 2010–heute three.js authors — MIT — Projektseite
Die 3D-Darstellung, zusammen mit React Three Fiber, drei und @react-three/xr (alle MIT).
Next.js und React
Copyright © Vercel, Inc. und Meta Platforms, Inc. — MIT — Projektseite
Der Rahmen der Anwendung, samt Tailwind CSS und TypeScript (MIT bzw. Apache-2.0).
TensorFlow.js
Copyright © Google LLC — Apache-Lizenz 2.0 — Projektseite
Wird für die Materialerkennung im Browser geladen (siehe oben).
Geist
Copyright © Vercel, Inc. — SIL Open Font License 1.1 — Projektseite
Die Schriftart dieser Anwendung. Sie wird von unserem eigenen Server ausgeliefert, nicht von Google — deshalb steht ihr Hinweis hier.
Serverseitig kommen unter anderem FastAPI, NumPy, SciPy, PyTorch, Pillow, rasterio, pyproj, Shapely und laspy zum Einsatz (MIT, BSD bzw. Apache-2.0). Sie werden nicht ausgeliefert, sondern nur betrieben.
Woher das Klassifizierungsmodell kommt
Das Modell, das Punktwolken in Gebäude, Bewuchs, Haufwerk, Boden und Sonstiges einteilt, ist ausschließlich mit Befliegungen aus eigenen Projekten trainiert. Es steckt kein fremder, zugekaufter oder öffentlich heruntergeladener Punktwolken-Datensatz darin.