Deep-Learning: KI Gebäudeerkennung am LGLN

Über die automatisierte Gebäudeerkennung mit Unterstützung von KI hatte ich bereits in [1] und [2] berichtet. Auf der FOSSGIS2024 informierten Uwe Breitkopf und Jonas Bostelmann vom LGLN (Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen) nun über den aktuellen Stand in zwei Vorträgen. Mittlerweile in Genration 5 angekommen, sehr spannend! Und, ich wiederhole mich, aber es ist schon erstaunlich, mit welch hoher Trefferquote und Präzision hier Gebäude in unterschiedlichsten Umgebungen (dichte Stadtbebauumng, Dorflage, freies Feld, …) so genau getroffen werden. Man darf in der Zukunft auf deutlich schneller aktualisierte Gebäude-Datenbestände in amtlichen Daten hoffen.

Screenshot 1: KI-Gebäudeerkennung – Deep-Learning-Modelle zur Aktualisierung der ALKIS-Gebäude [3]
Screenshot 2: Workflow zur Erstellung von Trainingsdaten für die KI-Gebäudeerkennung [4]

[1] … https://geoobserver.de/2023/02/16/lgln-news-basemap-de-demnachst-mit-ki-in-der-luftbildauswertung/
[2] … https://geoobserver.de/2024/01/18/lgln-news-ki-in-oldenburg/
[3] … https://media.ccc.de/v/fossgis2024-39041-ki-gebudeerkennung-deep-learning-modelle-zur-aktualisierung-der-alkis-gebude
[4] … https://media.ccc.de/v/fossgis2024-39047-workflow-zur-erstellung-von-trainingsdaten-fr-die-ki-gebudeerkennung


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