Cesium for Omniverse v0.25.0

Cesium for Unity Samples v1.20.0

CesiumJS 1.136

Climate & Environment

CesiumJS forms the foundation of Virtual City Systems’ open, scalable urban planning tools. Virtual City Systems (VCS) has built its modular software suite around CesiumJS to help cities across Europe visualize, analyze, and manage urban spaces in 3D.

Potential future development in Berlin, Germany, shown as architectural data surrounded by a 3D mesh of existing buildings. Courtesy Virtual City Systems.

VCS, a Cesium Certified Developer, is committed to advancing open tech ecosystems for municipal planning and administration. They were one of the first companies to help promote 3D Tiles as an OGC community standard, and they released VC Map as open source in 2021. This move accelerated adoption and empowered cities to customize and extend the platform freely.

3D visualization of a weather sensor in Memmingen, Germany, along with its real-time temperature and humidity data. Courtesy Virtual City Systems.

A web-based urban twin viewer powered by CesiumJS, VC Map is at the heart of VCS's platform. Cesium allows VC Map to render their users’ large-scale geospatial datasets—terrain, CityGML models, mesh data, and point clouds—efficiently into the browser, enabling smooth, interactive city models for strategic planning and public engagement. VC Map offers both high performance and long-term digital sovereignty for governments.

“With Cesium, we can visualize massive, complex urban datasets responsively and intuitively—and build custom tools on top of a robust, well-supported platform. As a Cesium Certified Developer, we’re proud to promote Cesium as a foundation for transparent, standards-based 3D solutions in the public sector.”

 – Claus Nagel, Managing Director & CTO, Virtual City Systems

3D visualization of environmental effects of planned buildings in Rosenheim, Germany, showing nighttime wind speeds (left) and summer heat stress (right). Courtesy Virtual City Systems.

VC Map can be extended with a number of modular software solutions. One of the most compelling is VC Solar, a 3D solar potential analysis tool. Built on CesiumJS, VC Solar allows both professionals and citizens to explore rooftop solar viability in 3D.

Measuring solar potential in Lüdenscheid, Germany. This visualization uses color on CityGML buildings to visualization annual global radiation. Users can select a single surface to view a graph showing monthly irradiation. Courtesy Virtual City Systems.

Users can assess energy yield, CO₂ savings, and financial feasibility using VCS’s custom sun model and ray-tracing algorithms. These calculations can be run citywide in the backend or interactively in the browser thanks to Cesium’s efficient rendering and extensibility.

Analyzing solar potential in the municipality of Vaterstetten, Germany, with the VC Solar App. Courtesy Virtual City Systems.

VC Solar, developed by Virtual City Systems and built on CesiumJS, allows both professionals and citizens to explore rooftop solar viability in 3D

VC Solar

Virtual City Systems is able to deliver high-performance 3D visualization and extensibility because of Cesium’s commitment to openness. Whatever your industry, CesiumJS gives you the foundation to create scalable, transparent, and customizable solutions. Explore bringing 3D visualizations in the browser to your users with open source CesiumJS, and learn more about our open standards work.

Virtual City Systems Advocates Open Source for Urban Digital Twins

ガーナとトリニダード・トバゴにおけるAI都市再構成とCesiumによる3D可視化

2025年、国連宇宙部（UNOOSA）と英連邦事務局が共同で推進する「Commonwealth Digital Twin Project」において、Cesiumが重要な役割を果たしました。本プロジェクトは、気候変動の影響を受けやすい英連邦諸国を対象に、AIと衛星データによる3D都市モデルと洪水・高潮シミュレーションを構築し、住民の防災力を高める国際的な試みです。

洪水リスクが高い2カ国を対象に

初期対象として選ばれたのは、西アフリカのガーナとカリブ海のトリニダード・トバゴ。いずれも近年洪水被害のリスクが高まっており、かつ現地政府や関連機関が協力的であったことから選定されました。今後は、同様の課題を抱える他の英連邦諸国にも水平展開が想定されています。

AIで生成された都市モデル × 国連防災シミュレーション

このプロジェクトでは、日本のスタートアップ企業SpaceData社が、Vantor社（旧Maxar社）の高解像度衛星画像（30cm級）を用い、AIによる自動処理によってLOD1〜LOD3レベルの都市モデルを生成しました。これにより、空港や港など主要なインフラのデジタルツインが構築され、洪水や高潮による災害シミュレーションも実装されました。一方、洪水・高潮の影響評価には、国連宇宙部の国連防災緊急対応衛星情報プラットフォーム（UN-SPIDER : the United Nations Platform for Space-based Information for Disaster Management and Emergency Response）の技術監督のもと、災害シミュレーションとガーナ及びトリニダード・トバゴのステークホルダーへの展開が実施されました。今後はこれらのデジタルツインを活用し、浸水シナリオに応じた避難ルートの最適化や避難建物の指定など両国の避難計画の立案や更新に寄与することが期待されます。

「使える3D」への橋渡し：東京大学・渡邊英徳研究室 Watanave Labの役割

この都市モデルや防災シナリオを、誰でもブラウザ上で閲覧・操作できる形で可視化したのがCesiumです。実際の可視化と3D Tiles変換を担ったのは、東京大学大学院 情報学環 渡邊英徳教授の研究室　Watanave Labです。

LOD付きの都市モデルを受け取った研究室では、BlenderやUnityなどの中間ツールも活用しつつ、Cesium ionによる3D Tilesへの変換を実施。その後、Cesium Stories上に成果物をまとめることで、住民・行政・研究者が“視て理解できる”デジタルツインが完成しました。

ガーナ・ジェームスタウン漁港の海面上昇による影響シミュレーション(Cesium Stories)

トリニダード・トバゴ空港における海面上昇による影響シミュレーション（Cesium Stories）

ガーナ・ジェームスタウン漁港およびトリニダード・トバゴ空港における海面上昇の様子（Cesium Stories）

SpaceData社との役割分担：処理の高度さと可視化の手軽さ

このプロジェクトの先進性は、SpaceData社の高度なAI処理能力と東京大学 Watanave LabによるCesiumを活用した手軽かつ強力な可視化機能の連携にあります。

SpaceData社の処理：光学衛星画像からAIで自動抽出、構造化されたLOD付き建物データを生成。これは属性情報付きのメタデータ構造を持ち、将来的な災害分析にも活用可能。



東京大学 Watanave Labでの処理：SpaceData社によって生成された3DデータをCesium ionで軽量な3D Tiles形式に変換・高速配信し、ブラウザだけで閲覧可能な状態に展開。さらに時間軸・シナリオ・地形・属性情報との連動も可能。



とくにCesium Storiesの機能は、技術知識がなくても地元行政や教育関係者が操作・説明できるUIを備えており、今回のような国際防災協力のビジュアル表現に最適です。

ArcGISとの役割分担と今後の展望

なお、この成果はArcGIS Onlineとのハイブリッド運用も想定されています。ArcGISは属性分析・専門的な防災解析に活用され、Cesiumはその可視化・共有・住民説明・多国間連携に最適なプラットフォームとして位置付けられています。

国連宇宙部担当者は、「今後、英連邦諸国の他地域への展開においても、このCesium + SpaceData + 東大モデルをひとつの標準構成として検討したい」と述べており、本事例はグローバル展開の第一歩となる可能性を秘めています。

この取り組みは、単なる技術実証にとどまらず、洪水など災害のリスクが高い地域に、AI・衛星・3D技術を届けるという社会的意義を持っています。

Cesiumは、今後も国際社会における現実に根ざした3D活用を支援し続けていきます。

あなたのプロジェクトにも、Cesiumを。3D都市表示、リスクの可視化、共有がすぐに始められます。是非　Cesium ionアカウントに登録してみてください。

Harnessing 3D with Cesium for Disaster Resilience: International Collaboration among the United Nations, the University of Tokyo, and SpaceData


 AI-driven urban reconstruction and 3D visualization in Ghana and Trinidad and Tobago

In 2025, Cesium played a vital role in the Commonwealth Digital Twin Project, a joint initiative led by the United Nations Office for Outer Space Affairs (UNOOSA) and the Commonwealth Secretariat. The project aims to build 3D urban models and simulate flood and sea level rise using AI and satellite data in Commonwealth countries (former British dependencies) that are especially vulnerable to climate change, helping to strengthen community-level disaster resilience.

The first countries selected for the pilot phase were Ghana in West Africa and Trinidad and Tobago in the Caribbean—both facing increasing flood risks and demonstrating strong cooperation from local governments and stakeholders. The project is expected to scale to other Commonwealth countries facing similar challenges.

AI-generated urban models + UN-based flood simulation

In this project, the Japanese startup SpaceData used Vantor (formerly Maxar Intelligence)’s high-resolution satellite imagery (approximately 30 cm) and AI-based automated processing to generate city models with levels of detail (LOD). This enabled the construction of digital twins of key infrastructure such as airports and ports, as well as the implementation of disaster simulations for flooding and storm surges.

For flood and sea level rise risk assessment, simulation was conducted by integrating the urban models with Digital Elevation Models (DEM), following methods recommended by the the United Nations Platform for Space-based Information for Disaster Management and Emergency Response (UN-SPIDER). This made it possible to identify vulnerable zones and visualize their potential impact.

From data to usable 3D: The University of Tokyo’s Watanave Lab

Cesium was used to visualize the 3D urban models and disaster scenarios in a browser-accessible, interactive format. This transformation was led by Professor Hidenori Watanave’s research lab at the University of Tokyo’s Interfaculty Initiative in Information Studies.

The lab received the LOD-structured city models, used intermediate tools such as Blender and Unity, and converted the data into 3D Tiles with Cesium ion. This conversion step was conducted entirely within Cesium ion, ensuring that the resulting tiles were optimized for web-based streaming and visualization.The results were then presented using Cesium Stories, providing a digital twin accessible to residents, government officials, and researchers.

Jamestown Fishing Harbour, Ghana, in Cesium Stories.

Airport in Trinidad and Tobago in Cesium Stories.

Visual simulations of sea level rise impact at James Town Fishing Harbour in Ghana and the airport in Trinidad and Tobago (source: UNOOSA—Cesium Stories).

SpaceData × Cesium: combining advanced processing and seamless visualization

A hallmark of this project was the seamless integration of SpaceData’s AI-powered processing and Cesium’s powerful and accessible visualization capabilities.

SpaceData: Used AI to automatically extract and generate structured building data with LOD and rich metadata from optical imagery—enabling future disaster analysis and simulation use.

Cesium: Transformed the resulting 3D data into lightweight, streamable 3D Tiles for fast web-based visualization. This includes integration with time-based scenarios, terrain models, and attribute data.

Cesium Stories were especially effective for non-technical users, enabling local governments and educators to easily interact with and explain the 3D content—ideal for use in international disaster resilience communication.

Coordination with ArcGIS and future outlook

The outcomes of this project were also designed for hybrid operation with ArcGIS Online. While ArcGIS was leveraged for attribute and technical analysis, Cesium served as the platform for public-facing visualization, sharing, civic engagement, and international collaboration.

“As we expand this initiative to other Commonwealth nations, we are considering this model—Cesium + SpaceData + University of Tokyo—as a reference configuration.”

This project may serve as a blueprint for wider global deployment.

This initiative goes beyond a mere technical demonstration—it is a socially meaningful effort to deliver satellite imagery, AI, and 3D technologies to regions facing high disaster risk.

Cesium continues to support the practical use of 3D geospatial technology to address real-world global challenges.

Just like in this project, Cesium users tackle global issues—for AI-enhanced city modeling, disaster risk visualization, or public communication.

Get started with Cesium ion to immediately build and share 3D urban visualizations, simulate disaster impacts, and collaborate across teams—all in a web browser.

Cesiumが拓く、3D可視化による防災の未来：国連・東京大学・SpaceDataの国際連携

都市開発や社会インフラ整備において、関係者間の認識のズレは大きな課題でした。特に、専門知識のない行政担当者や住民にとって、設計意図を正確に理解することは容易ではありません。その背景には、膨大なデータをどのように統合し、可視化し、合意形成を円滑に進めるかという長年の問題がありました。特に、リアルな背景データの作成は、従来膨大な時間とコストを要する作業でした。しかし、日本工営株式会社はこの課題を解決するためにCesium for Unrealを導入し、設計対象エリアに対する正確な地理空間背景データの取得・処理を大幅に効率化。その結果、関係者や意思決定者、住民がインフラ設計やシミュレーションをより容易に理解できるようになりました。

都市開発やインフラ計画において、設計対象エリアのみならず、周辺環境の再現が不可欠です。背景データがなければ、設計の影響を適切に評価できず、関係者間の共通認識が形成されにくくなります。しかし、正確な地理空間の背景データの作成は従来、非常に手間のかかる作業であり、他にも多くの課題がありました。

背景データ作成の負担：都市全体や広範囲の地形データを個別に作成する必要があり、多大な時間と労力を要していた。

データ統合の壁：DEMデータ、航空・衛星画像、点群データ、SfMメッシュ、BIM/CIMデータなど、多種多様なデータを手作業で統合する作業が必要だった。

リアルタイムレンダリングの限界：高精細な3Dモデルの処理が困難で、スムーズなシミュレーションが実現できなかった。

こうした課題を克服するため、日本工営はCesium ionとCesium for Unrealを活用し、背景データの作成コストを劇的に削減しました。

Cesium ionとCesium for Unrealによる背景データの革新

高品質な3D地理空間データを活用した、効率的な背景データ生成

以前は、設計対象エリア外の背景モデルを作成するために、手作業で航空測量データや点群データを取得し、3Dモデリングソフトウェアで調整する必要がありました。しかし、Cesium ionを利用することで、このプロセスが一変しました。Cesium Globeの3Dコンテンツやパートナーのデータから地形・建物・画像情報にアクセスすることで、ゼロからデータセットを構築する必要をなくしたのです。

Unreal Fest 2024 Tokyo 講演資料より抜粋　提供：日本工営株式会社

Cesium World Bathymetry を活用し、海底地形データをそのまま取り込むことで、港湾・沿岸開発の背景作成が簡単に。

Google Photorealistic 3D Tiles を適用することで、高精度な都市環境を手作業なしで背景データとして取得。

Bing Mapsの航空写真 + Cesium World Terrain を活用し、広範囲の地形情報を即座に統合。

Japan 3D Buildings は、国土交通省PLATEAUが提供する全国200を超える市区町村において、クリック一つでこれまで整備されたすべての建物データが利用可能。

Cesium ionのContent Data（衛星画像、3D建築データ、地形情報など）を利用することで、ゼロからデータを作成する手間を省き、高品質な背景データを短時間で取得可能。

これにより、日本工営では、背景データ作成にかかっていた膨大な工数を削減し、設計エリアのモデリングに集中できるようになりました。

Cesium ion導入による作業工数削減効果 - Unreal Fest 2024 Tokyo 講演資料より抜粋。提供：日本工営株式会社

Cesium ionを通じたUnreal Engineとのシームレスな統合

Cesium ionとCesium for Unreal pluginを活用することで、膨大な地理空間データをクラウドから直接ストリーミングし、Unreal Engine内でダイナミックに可視化が可能になりました。

3Dタイルの自動処理：Cesium ionのタイリングパイプラインを活用し、BIM/CIMデータを自動的に3Dタイル化。

リアルタイムストリーミング：Google Photorealistic 3D TilesやCesium World Terrain、測量で取得した地形のデータを動的に読み込み、必要に応じて表示。

データの軽量化とパフォーマンス向上：Cesium ion上で処理されたデータをCesium for Unrealを使用しUnreal Engineに取り込み、最適化された形でレンダリング。

住民説明会では、Cesium World TerrainやCesium ionに搭載されているPLATEA 3D都市モデルを活用し、設計対象箇所に密接に関連する都市の背景データを即座に表示。住民が自分の街の未来像を直感的に理解でき、説明の効率が向上しました。従来の住民説明会では、パースや平面配置図を使用しており、参加者が自ら頭の中で3次元空間を想像していましたが、この手法により、空間に対する正確な共通認識を得た状態で議論を行うことができました。

水辺空間開発プロジェクトでの活用例　提供：日本工営株式会社

水辺空間開発プロジェクトでの活用例　提供：日本工営株式会社

Using Cesium in waterfront development projects. Courtesy Nippon Koei Co., Ltd.

Nippon Koei waterfront development projects

Bing画像 + Cesium World Terrainを利用し、川の周辺環境を詳細に再現。流況シミュレーションデータと組み合わせることで、河川の状態や氾濫リスクの可視化が飛躍的に向上しました。河川の流れの様子や都市の氾濫シミュレーションをCesiumの各種データと重ね合わせることで、場所に対する理解、リスクの理解が大幅に向上します。流況シミュレーションをゲームエンジンで表現する取り組みは進めていましたが、場所の理解につながる周辺環境の際現には時間がかかっていました。これがCesium ionとCesium for Unrealを用いることで大幅に効率化できるようになりました。

河川管理プロジェクトの成果例　出典：日本工営株式会社

Using Cesium for river management project outcomes. Courtesy Nippon Koei Co., Ltd.

Nippon Koei river management project

Cesium World Bathymetryを活用し、震源データを海底地形と統合。日本工営は、これにより、震源位置や震源域の変化、海底地形との関係性など防災や地球科学の観点で有用な可視化を実現しました。非常に多くの地震が日本全国で発生していることを立体的に見ることは、防災教育の観点でも重要な資料として利用できると考えられます。

2020年～2022年3月までの震源位置を３Ｄデータの動画で見せたもの（提供：日本工営株式会社）

2020年～2022年3月までの震源位置を３Ｄデータの動画で見せたもの（提供：日本工営株式会社）

3D visualization content of the earthquake epicenter. Courtesy Nippon Koei Co., Ltd.

Nippon Koei earthquake epicenter

上の動画のコンテンツを制作した日本工営の佐藤隆洋氏は、以下のように語ります。「日本ではプレート沿いや断層沿いに発生する地震が多く、震源位置を3次元で表現した見せ方でも、関連性が浮かび上がってきます。そこで2020年～2022年3月までの震源位置を３Ｄデータの動画で見れるように作成したのが上の動画コンテンツです。

一方で、プレート活動により発生する地震とプレート活動で形成された海底地形の関係性の理解まではできません。そこで、Cesium ionとCesium for Unreal、およびCesium ionのworld Bathymetryを使用して、震源の位置と海底地形の関係や、地震の発生状況を時系列で表現する取り組みを行いました。それが、2024年8月に日向灘で起きた地震を可視化した次のコンテンツになります。この地震では南海トラフ地震臨時情報（巨大地震注意）が発表されています。このコンテンツでは、地震の発生場所はどこか、発生場所は移動しているのかなど、海底地形と同時に表示することで現象の理解を深めることができたと考えています。」

（2024年8月8日の日向灘の地震：8月8日に日向灘を震源とするM7.1,最大震度6弱の地震が発生。このコンテンツは、その地震をUnrealEngineとCesium ionを活用して可視化し、震源の位置と海底地形の関係や、地震の発生状況を時系列で表現したもの。Cesium World Bathymetryを利用。 動画提供：日本工営株式会社、 2024年8月6日～17日の震源データ出典：気象庁震源リスト）

地震の震源データ可視化プロジェクトの成果例　提供：日本工営株式会社

2020年～2022年3月までの震源位置を３Ｄデータの動画で見せたもの（提供：日本工営株式会社）

A 3D visualization powered by Cesium, illustrating the August 8, 2024 Hyūga-nada earthquake’s epicenter, seabed topography, and seismic timeline. Courtesy Nippon Koei Co., Ltd.

Nippon Koei earthquake

土砂災害は、大雨や地震などにより発生し大きな被害を生じさせます。どういったメカニズムで土砂災害が発生しているのかの理解は、対策を考えるうえでも重要になります。そしてここでも、土砂災害が発生している場所と周辺の関係性の理解が重要になります。Cesium for UnrealとCesium ionに登録した詳細な地形データやCesium World Terrainを活用し、高精度な地形データを取得。土砂崩れの3次元シミュレーションと合成することで、どういった現象がどこで発生したのかの理解が容易になっています。

土砂災害シミュレーション可視化の成果例　提供：日本工営株式会社

土砂災害シミュレーション可視化の成果例　提供：日本工営株式会社

Visualization results from landslide disaster simulation. Courtesy Nippon Koei Co., Ltd.

Nippon Koei landslide simulation

Cesium ionの活用により、日本工営は以下の大きなメリットを得ました。

各種データの重ね合わせの効率化：Cesium ionを利用することで詳細な測量データや各種モデルの地理的座標合わせの効率化が図られました。

背景モデル作成の時間削減：従来の手作業による背景作成が不要になり、設計業務に注力できるようになりました。

プロジェクトのスピード向上：背景作成がゼロになったことで、設計や解析により集中できるようになりました。

合意形成の迅速化：高精度な背景データを即座に表示できるため、関係者全員が直感的に理解できるようになりました。

日本工営は、Cesium for Unreal、Cesium ionの活用をさらに拡大し、スマートシティやデジタルツインの導入を推進。今後は、ゲーミフィケーションの要素を取り入れ、市民参加型の都市計画やインフラ管理を実現していく予定です。

高品質な3D地理空間データで変わる未来のインフラ設計

Cesium ionとCesium for Unrealの活用により、日本工営は、インフラ設計の大幅な効率化と高精度な可視化とシミュレーションを実現しました都市開発や社会インフラ整備の分野において、より正確でリアルな3D空間を提供し、リソースを最適に活用するために、ぜひCesium ionアカウントに登録してください。

Nippon Koei Transforms Infrastructure with Cesium for Unreal

In urban development and social infrastructure projects, discrepancies in understanding among stakeholders have long been a significant challenge. For government officials and residents without specialized knowledge, accurately grasping the intent behind a design is not always straightforward. At the heart of this challenge lies the need to effectively integrate vast amounts of data, visualize it clearly, and facilitate smooth consensus-building.

Particularly, creating realistic background data has traditionally been a labor-intensive and costly process. To address this, Nippon Koei began using Cesium ion and Cesium for Unreal, significantly streamlining the acquisition and processing of accurate geospatial context for a design area. As a result, collaborating stakeholders, decision-makers, and residents are more easily able to comprehend infrastructure designs and simulations.

Recreating not only the design area but also its surrounding environment is crucial in urban development and infrastructure planning. Without accurate background data, it becomes difficult to properly assess the impact of a design, making it harder for stakeholders to establish a common understanding. Creating this accurate geospatial context has traditionally been a time-consuming and labor-intensive process, accompanied by several key challenges:

The burden of background data creation: Large-scale terrain and city models had to be manually created, requiring extensive time and effort.

Challenges in data integration: Combining multiple data formats—such as DEM, aerial and satellite imagery, point cloud data, SfM meshes, and BIM/CIM data—often required manual adjustments.

Limitations in real-time rendering: Processing high-resolution 3D models was computationally demanding, making smooth simulation and real-time visualization difficult.

To overcome these challenges, Nippon Koei adopted Cesium ion and Cesium for Unreal, significantly reducing the cost and time required for background data creation.

Revolutionizing background data with Cesium ion and Cesium for Unreal

Leveraging curated 3D content for seamless background data generation

Previously, creating models for areas surrounding the core design zone required manually acquiring aerial survey data, processing point cloud data, and refining models using 3D modeling software. Nippon Koei uses Cesium ion to access terrain, buildings, and imagery from Cesium Globe 3D Content and partner data, eliminating the need to build datasets from scratch.

Datasets available via Cesium ion. Excerpt from presentation materials at Unreal Fest 2024 Tokyo. (Courtesy of Nippon Koei Co., Ltd.)

Cesium World Bathymetry enables direct integration of seabed terrain data, simplifying background creation for port and coastal development projects.

Google Photorealistic 3D Tiles provide detailed urban environments, eliminating the need for manual modeling of background data.

Bing Maps Aerial imagery + Cesium World Terrain allows for instant integration of large-scale terrain information.

Japan 3D Buildings allows users to access building data with one click from over 200 municipalities nationwide from PLATEAU (provided by the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism).


With Cesium ion, Nippon Koei has drastically reduced the labor previously required for surrounding geospatial data creation, allowing engineers to focus on modeling the actual design area.

Impact of Cesium ion on reducing workload. What used to take 20-40 hours now takes just 1 with Cesium. Excerpt from presentation materials at Unreal Fest 2024 Tokyo. (Courtesy of Nippon Koei Co., Ltd.)

With Cesium ion and the Cesium for Unreal plugin, vast amounts of geospatial data can be streamed directly from the cloud, enabling dynamic visualization in Unreal Engine with high efficiency.

Automated 3D tiling: The Cesium ion tiling pipeline allows BIM/CIM data to be converted into 3D Tiles without manual intervention.

Real-time streaming: Google Photorealistic 3D Tiles, Cesium World Terrain, and survey-based terrain datasets can be dynamically loaded and displayed as needed.

Optimized performance: Cesium ion processes data efficiently, allowing seamless integration and rendering of optimized data within Unreal Engine.

During a public consultation meeting, Cesium World Terrain and PLATEAU 3D city models available on Cesium ion were used to instantly visualize urban background data closely related to the design area. Residents were able to intuitively grasp the future vision of their city, significantly improving communication and efficiency in the presentation.

Previously, such meetings relied on static perspective drawings and site plans, requiring attendees to mentally reconstruct 3D spaces. However, with this new approach, discussions took place with a shared and accurate spatial understanding, eliminating interpretation gaps and improving decision-making processes.

Using Cesium in waterfront development projects. Courtesy Nippon Koei Co., Ltd.

Nippon Koei used Bing Maps Aerial imagery and Cesium World Terrain and have achieved a highly detailed reproduction of the river’s surrounding environment. When combined with flow simulation data, the visualization of river conditions and flood risks has improved dramatically. Overlaying river flow patterns and urban flood simulations with various Cesium datasets significantly enhances spatial understanding and risk awareness. While they had been working on visualizing flow simulations using game engines, reproducing the surrounding environment to support spatial understanding used to be time-consuming. This process has now been greatly streamlined through the use of Cesium ion and Cesium for Unreal.

3D visualization content of the earthquake epicenter. Courtesy Nippon Koei Co., Ltd.

This video content visualizes the hypocenter locations of earthquakes that occurred between 2020 and March 2022 using 3D data. In Japan, many earthquakes occur along tectonic plate boundaries and fault lines, and by presenting the hypocenters in three dimensions, these correlations become more apparent. However, this method alone does not provide a clear understanding of the relationship between earthquakes caused by plate activity and the seafloor topography shaped by that same activity.

To address this, Nippon Koei used Cesium for Unreal, Cesium ion, and Cesium World Bathymetry to visualize the relationship between hypocenter locations and seafloor features, as well as to show the progression of seismic activity over time. This led to the creation of new content visualizing the earthquake that occurred off the coast of Hyuga-nada in August 2024. In this case, an Emergency Nankai Trough Earthquake Information (warning of a potential megathrust earthquake) was issued.

By displaying the location and movement of the earthquake in conjunction with the seafloor topography, this content helped deepen understanding of the phenomena.

A 3D visualization powered by Cesium, illustrating the August 8, 2024 Hyūga-nada earthquake’s epicenter, seabed topography, and seismic timeline. Courtesy Nippon Koei Co., Ltd.

On August 8, 2024, a magnitude 7.1 earthquake struck the Hyūga-nada Sea, registering a ​maximum seismic intensity of lower 6 on the Japanese scale. This content illustrates the relationship between the earthquake's epicenter and the seabed topography, as well as the chronological progression of the seismic events. Nippon Koei used Cesium World Bathymetry for geospatial context. Seismic data source: Japan Meteorological Agency earthquake list from August 6-17, 2024.

Landslides can occur due to heavy rain, earthquakes, and other natural events, often resulting in significant damage. Understanding the mechanisms behind how landslides occur is essential when considering effective countermeasures. In addition, it is crucial to understand the relationship between the locations where landslides occur and their surrounding environments.

Using Cesium for Unreal along with high-resolution terrain data uploaded to Cesium ion, the Nippon Koei team generated a high-fidelity mountain landscape to support 3D landslide simulations.

By integrating real-world elevation data and erosion models, researchers and engineers can better understand how landslides develop and are able to predict potential high-risk areas.

Visualization results from landslide disaster simulation. Courtesy Nippon Koei Co., Ltd.

By adopting Cesium ion, Nippon Koei now has:

Efficient data integration: Cesium ion streamlined the alignment of survey datasets and 3D models with accurate geospatial positioning.

Reduced background model creation time: Manual background creation was eliminated, allowing greater focus on core design and analysis tasks.

Accelerated project timelines: With accurate geospatial context readily available, engineers and planners are able to work more efficiently.

Faster consensus building: High-precision models of surrounding areas allow all stakeholders to immediately grasp key project aspects, leading to more effective discussions and approvals.

Nippon Koei plans to further expand its use of Cesium for Unreal and Cesium ion, driving advancements in smart city development and digital twin technology.

By incorporating elements of gamification, the company aims to promote more interactive, community-driven urban planning and infrastructure management.

Transforming infrastructure design with curate 3D content

By utilizing Cesium ion and Cesium for Unreal, Nippon Koei has significantly improved the efficiency of infrastructure design, enhancing both visualization and simulation capabilities for its users.
To provide more accurate and realistic 3D spaces and optimize resources in urban development and social infrastructure maintenance, sign up for a Cesium ion account.

日本工営 - Cesium for Unrealで描くインフラ革命

今回ご紹介するのは、大阪公立大学の金子健作博士による挑戦です。金子氏は建築物の耐震工学を専門とし、最近では、AIを活用した構造ヘルスモニタリング (SHM) を研究されています。SHMとは建物内に加速度センサを設置して、大きな地震の発生直後に建物の安全性を自動的に判定する技術です。このSHMの新たな展開に関して、金子博士はこのSHMシステムの普及を進めるために、3DのWeb GISで建物の安全性を可視化する新たなアプローチに挑戦しています。

構造ヘルスモニタリング（SHM）に利用される加速度センサは、地震時の建物の揺れを記録します。これらのセンサは建物内に設置され、クラウドサーバーにデータを自動的にアップロードする機能もあります。(画像提供：金子 健作 博士）

金子氏がCesiumJSに興味を持ったきっかけは、2021年に国土交通省のProject PLATEAUに関する記事を読んだことでした。Project PLATEAUは、日本全国の3D都市モデルを整備し、オープンデータとして公開する国家プロジェクトです。

「当時、私はGISを本格的に使ったことがありませんでした。しかし、PLATEAU ViewerでCesiumJSが使われていることを知り、試してみようと思いました。また、地球規模の数千kmから建物室内の数mまでスケール感を損なわずにシームレスに可視化できる点に強く惹かれました。」（金子博士）

最初は純粋な興味から始めましたが、CesiumJSの柔軟な3D可視化の可能性に魅了され、学びを深めていきました。2Dでは味わえない3Dならではのスケール感を実感し、オープンデータの活用とWebでの展開により、より多くの人々に役立つシステムを世に問うことが大きなモチベーションの一つとなりました。彼はCesiumJSで多数のエンティティを効率的にレンダリングし、地上構造物と地下構造物の両方を表示する方法を学ぶ中で、Cesium community forumなどのリソースを活用しました。

大阪市内で想定される津波浸水深と3D都市モデル、緊急避難場所の情報を重ね合わせてWeb上で表示した例。（画像提供：金子 健作 博士）

金子氏はAIによる都市スケールの広範囲な地震被害推定と構造ヘルスモニタリング（SHM） の統合を目指した先端的な研究に取り組んでおり、Cesiumはそれに役立てられています。将来的にSHMは、ドライブレコーダーのように多くの建物に導入されて一般市民に認知されことが期待されるなか、AIはSHMの普及を後押しすると金子氏は確信しています。研究過程で開発されたシステムは、「MeSM」と命名されています。MeSMという呼称は、Machine Learning-Enhanced Structural Health Monitoring（機械学習を活用した構造ヘルスモニタリング）プロジェクに由来しています。現在では、SHMの記録やAI機能を含む研究成果を省いた形で、市民が日常的に活用できるようにWebアプリケーションが一般公開され、防災講座や教育にも活用されています。

この研究プロジェクトは、三つのアプローチから構成されています。第一のアプローチは、日本の気象庁から得られる地震情報（震源位置、震源深さ、マグニチュードなど）を基に、3D都市モデルを活用して建物ごとの構造情報を考慮したうえで、事前学習したAIによって都市レベルでの地震被害を即時に推定するものです。この推定は、数十万棟規模あるいはそれ以上の面的な被害情報を含み、CesiumJSを用いて可視化されます。ただし、この手法には被害推定の不確かさが伴うという課題があります。第二のアプローチは、加速度センサを1台だけ設置した建物において、センサ情報と構造設計情報を組み合わせて被害推定を行うものです。この手法により、特定の建物に対しては高い確度での被害推定を可視化できます。現在は、集合住宅の設計・建設を主業務とする建設業者との共同研究を通じて、社会実装を展開している段階です。しかし、このアプローチは加速度センサ（SHMシステム）が導入されていない建物には適用できず、都市全体の面的な被害推定には利用できないという制約があります。第三のアプローチは、第一と第二のアプローチを統合したハイブリッド手法です。具体的には、SHMシステムが導入されている建物の情報を活用し、周辺の建物を含む面的に広がる建物群に対して、AIによる地震被害推定の信頼性を向上させるよう補正を行うものです。これは、カーナビゲーションシステムに例えると、GPSと車載センサを組み合わせて車の位置を推定する仕組みに類似しています。

第三のアプローチの実現には、SHMデータの共有（部分的なオープンデータ化）が不可欠ですが、その実現には制度的な課題や、利他的行為の必要性といった障壁などが多く存在します。そこで金子氏は、CesiumJSを用いた魅力的な可視化によって、この手法の必要性を段階的に社会へ示すことで、第三のアプローチの実現を目指しています。その取り組みの一環として、市民が日常的に活用できるWebアプリケーションが一般公開され、地震被害情報への理解や将来的な地震リスクへの関心を高めることが期待されています。

Cesiumを用いた最初の可視化実装には約2週間かかりましたが、その後はさらに湧き上がる興味が学習を後押ししました。Project PLATEAUの3D都市モデルのほかにも、気象庁や国土地理院、防災科学技術研究所、USGS（アメリカ地質調査所）などが公開する様々なオープンデータを活用して、CesiumJS上での3D可視化を実現しました。その後は少しずつ開発を進め、地震被害推定について開発したAIをOpen Neural Network Exchange(ONNX) ファイル形式でCesiumJSに統合するなど、数ヶ月程度で研究に活用できるレベルまで到達しました。

MeSM では、例えば2021年東北地方太平洋沖地震で観測された地表の加速度記録を3Dで対話的に閲覧することが可能です。（画像提供：金子 健作 博士）

さらに、MeSM では、人が体感できない小さな地震も含めて、震源の分布を3Dで表示し、回転アニメーションを通じて立体的に視覚化しています。（動画提供：金子 健作 博士）

さらに、MeSM では、人が体感できない小さな地震も含めて、震源の分布を3Dで表示し、回転アニメーションを通じて立体的に視覚化しています。(動画提供：金子 健作 博士）

MeSM visualizes earthquake epicenter distributions in 3D—even for small, imperceptible quakes—enhanced with rotating animations to provide a spatially intuitive experience. Courtesy Kensaku Kaneko.

MeSM by Kensaku Kaneko

3. Cesium Certifed Developerの取得と今後の研究の展望

金子氏がCesium Certifed Developer (CCD) の取得を考えたのは、Cesiumの知識修得の過程で恩恵を受けたオープンコミュニティーに恩返しをしたいという思いからでした。当初はJavaScriptもGISもまったくの初心者でしたが、1年でCCDを取得されるに至りました。

「Cesium Certified Developerには、地理空間情報やWebアプリケーション開発の専門家が応募するに値すると感じていました。最初は応募を躊躇しましたが、他分野からの積極的な参加がコミュニティーの発展に繋がると考えて、応募しました。」

金子氏は、継続的にCesiumJSを活用して研究を発展させるとともに、若い世代への教育や防災意識の向上にも貢献する考えです。彼が所属する大阪公立大学は、都市型の森之宮キャンパスを2025年に開設予定です。今後は、そのBIM（Building Information Modeling）などのデータをCesiumJSなどで活用し、都市から建物の室内までを結びつける新たな地震防災とSHMの挑戦に取り組んでいくようです。

2025年秋に開学する大阪公立大学の都市型森之宮キャンパスのCG（画像提供: 大阪公立大学）

金子氏は、これからの展望について次のように語ります。

「3D地理情報の可視化は単なる技術ではなく、社会に貢献する手段です。見慣れたデータであっても、3D表示やさまざまなデータとの重ね合わせによって、新たな発見が生まれることがあります。その発見はユーザーごとに異なり、他者と共有することで、より多様な視点が生まれることが期待されます。」


CesiumJSを使用して、2Dでは見えなかった地理空間のインサイトを容易かつ効果的に視覚化し、分析する方法を学びましょう。

The Journey of an Earthquake Engineering Researcher Utilizing CesiumJS—Structural Health Monitoring in the Digital Twin Era

This article highlights the challenge taken on by Dr. Kensaku Kaneko from Osaka Metropolitan University. Specializing in earthquake engineering of buildings, Dr. Kaneko has recently been engaged in research on structural health monitoring (SHM) using AI. SHM involves installing accelerometers in buildings to automatically assess their structural safety immediately after a major earthquake. To promote the adoption of this SHM system, Dr. Kaneko is pioneering a new approach—visualizing building safety through 3D Web GIS.

Accelerometers used in SHM record the building's response during an earthquake. These sensors can automatically upload data to cloud servers. Courtesy Kensaku Kaneko.

Dr. Kaneko’s interest in CesiumJS began in 2021 when he came across an article on Japan’s Project PLATEAU—a national initiative to develop and release 3D city models as open data.
 “At the time, I had no prior experience with GIS. However, I learned that the PLATEAU Viewer used CesiumJS and decided to try it myself. I was deeply drawn to the ability to seamlessly visualize scales ranging from thousands of kilometers down to just a few meters inside a building without losing a sense of scale,” recalls Dr. Kaneko.

What began as a simple curiosity turned into a deep interest, as he became captivated by CesiumJS’s flexibility for 3D visualization. Experiencing a sense of scale not achievable in 2D and realizing the potential to create open, web-based systems that could benefit society became a strong motivation. As he learned to efficiently render large numbers of entities and display both above-ground and underground structures in CesiumJS, Dr. Kaneko used resources like the Cesium community forum.

An example of a web-based visualization combining projected tsunami inundation depths in Osaka, 3D city models, and emergency evacuation sites. Courtesy Kensaku Kaneko.

2. Application to research and implementation

Dr. Kaneko is conducting advanced research that integrates AI-driven large-scale earthquake damage estimation with SHM. CesiumJS plays a vital role in this endeavor. He envisions SHM becoming as commonplace and familiar to the public as dashboard cameras in the future. AI, he believes, will play a key role in accelerating SHM’s widespread adoption.

Through this research, Dr. Kaneko developed MeSM, short for Machine Learning-Enhanced Structural Health Monitoring. A simplified version of the system—excluding the SHM logs and AI functionality—is publicly available. This web app is already being used in disaster preparedness courses and educational programs.

The research project is built on three core approaches:

Using earthquake data (e.g., epicenter location, depth, magnitude) from the Japan Meteorological Agency and integrating pre-trained AI models with 3D city models to estimate urban-scale earthquake damage in real time. This allows visualization of damage across hundreds of thousands of buildings using CesiumJS. This method involves a degree of uncertainty in its predictions.

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