LGLN-News: KI in Oldenburg

Über den Einsatz von KI für die Luftbildauswertung beim Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) hatte ich bereits in “LGLN-News: basemap.de demnächst mit KI in der Luftbildauswertung” [1] berichtet. Nun gab es im Dezember ein Update vom LGLN “Building footprints Oldenburg derived from aerial imagery” [2], [3]. Die kompletten Gebäude der Stadt Oldenburg wurden “durch eine Deep-Learning-basierte Bildsegmentierung” berechnet, als Ergebnisdaten stehen 78038 georeferenzierte Gebäude- Polygone unter der CC0-Lizenz frei downloadbar zur Verfügung.
Ich habe mir die Daten im GeoJSON-Format (59.1 MB) [4] geladen und dann im QGIS visualisiert und … Hut ab, es ist schon erstaunlich, mit welch hoher Trefferquote und Präzision die Kollegen um Dr. Jonas Bostelmann KI-automatisiert die Gebäude generieren. Urteilt selbst, hier ein paar Screenshots meines QGIS-Projektes. Die Gebäude wurden über das Item „Confidience“ als Maß für die Genauigkeit der Erkennung klassifiziert.

Update 18.01.2024, 14:15 Uhr: Die Daten im GeoJSON-Format (72,0 MB) [6] wurden heute aktualisiert (vgl. auf 1. Kommentar von Jonas)

Hier der Original-Tweet [2]:

Noch mehr auf Youtube [5] in 4K:

[1] … https://geoobserver.de/2023/02/16/lgln-news-basemap-de-demnachst-mit-ki-in-der-luftbildauswertung/
[2] … https://x.com/JonasBostelmann/status/1737508840852070782
[3] … https://zenodo.org/records/10401144
[4] … https://zenodo.org/records/10401144/files/building_footprints_Oldenburg.geojson?download=1
[5] … https://www.youtube.com/watch?v=ZPhvUIjvfbQ&t=60s
[6] … https://zenodo.org/records/10526811

3 Gedanken zu „LGLN-News: KI in Oldenburg

  1. Pingback: Deep-Learning: KI Gebäudeerkennung am LGLN | #geoObserver

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