Künstliche Intelligenz KI unterstützt in der Landesvermessung

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Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)

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Das Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen setzt auf Künstliche Intelligenz und arbeitet seit vier Jahren an entsprechenden Modellen. Nun ist das erste Fachverfahren im Einsatz.

Das Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) arbeitet seit über vier Jahren an einer KI-gestützten Software, um Gebäude in Luftbildern zu erkennen. Bei dieser Bildanalyse werden drei Bereiche unterschieden:

• Bildklassifikation: Hierbei soll eine Künstliche Intelligenz unterscheiden können, ob auf dem Bild beispielsweise eine Katze oder ein Hund zu sehen sind.

• Objekterkennung: Hier kann die KI Personen, Fahrzeuge oder andere Objekte erkennen. Ein großer Anwendungsbereich hierfür ist beispielsweise das autonome Fahren.

• Bildsegmentierung: Jedes Pixel eines Fotos wird klassifiziert, zum Beispiel in die Klassen „Person“ oder „keine Person“, „gesundes Gewebe“ versus „krankes Gewebe“ oder in der Satellitenfernerkundung in „Wald“, „Siedlungsgebiet“, „Agrarfläche“ oder „Wasser“.

Die KI, die nun im LGLN zum Einsatz kommt, ist der Bildsegmentierung zuzurechnen. „Vereinfacht gesagt, klassifiziert sie jedes Pixel eines Luftbildes in die Klassen ‚Dach‘ und ‚kein Dach‘. Somit ist es der KI möglich, die Lage und Form jedes aus der Luft sichtbaren Gebäudes zu erfassen“, erklärt Dr. Jonas Bostelmann, Product Ower KI-Team im LGLN. Dabei nutze die KI sogenannte Digitale Orthophotos (DOP), also auf eine Referenzfläche entzerrte und damit lagerichtige Luftbilder. Verwendet man ein digitales Ober­flächenmodell, spricht man von TrueDOPs. „Wie in den meisten Bundesländern haben diese TrueDOPs in Niedersachsen eine Bodenpixelgröße von 20 Zentimetern“, so Bostelmann.

Training für die KI

Wie jede KI muss auch die Lösung des LGLN mit Daten gefüttert und trainiert werden. In der niedersächsischen Verwaltung gibt es ­diese in großer Menge, da im amtlichen Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS) die Lage und Form fast aller Gebäude bereits erfasst sind – „und seit 2023 ist ganz Niedersachsen erstmals vollständig mit TrueDOPs erfasst“, sagt Bostelmann. Auch ein Gelände- sowie ein Oberflächenmodell lägen bereits vor.

Wie Bostelmann betont, seien für das Training solch großer KI-­Modelle sehr leistungsstarke Grafikkarten mit viel Speicher nötig. Genutzt wird die NVIDIA A100, die auf der Cloud-Plattform CODE-DE für Behörden in Deutschland bereitsteht. „Im Ergebnis der neues­ten KI-Generation zur Gebäudeerkennung, die vom LGLN trainiert wurde, sind die Gebäude mit einer sehr hohen Vollständigkeit und Korrektheit erkannt worden“, sagt Bostelmann.

„Um alle Gebäude in Niedersachsen zu finden, muss die KI rund 12.000 TrueDOP-Kacheln durchsuchen“, erläutert er. Jede Kachel habe eine Größe von zwei Kilometer mal zwei Kilometer. „Mit den aktuell verfügbaren Cloud-Ressourcen dauert die KI-Gebäude­erkennung für ganz Niedersachsen circa drei Tage.“ Diese Zeit ließe sich aber durch das Buchen weiterer Ressourcen nahezu beliebig reduzieren.

Wie Bostelmann erläutert, sind für die meisten Gebäude in Niedersachsen die Form und Lage durch die klassische Gebäudeeinmessung bereits sehr genau bekannt. Ein wichtiger Nachbearbeitungsschritt sei deshalb die geometrische Verschneidung der bekannten Gebäude, die im ALKIS gespeichert sind, mit den Gebäuden, die durch die künstlliche Intelligenz gefunden wurden. „Die dabei entstehenden Differenzen sind für das LGLN ­eine sehr wertvolle Information“, betont er.

Das Projekt

Zu Beginn, im Januar 2020, wurde gemeinsam mit IBM das Projekt zur Entwicklung eines Prototyps für die KI-Gebäudeerkennung gestartet. Dabei ging es auch um die Beschaffung von Cloud-Ressourcen sowie den Aufbau eigener Kompetenzen für eine moderne und agile Softwareentwicklung. Ein Jahr später gründete sich im LGLN ein eigenes KI-Team, das die Gebäudeerkennung seither ­unabhängig von IBM weiterentwickelt. Das Team besteht aus acht bis zehn Personen und setzt gezielt auf Open Source und die Cloud.

Seit 2022 arbeitet dieses KI-Team eng mit einer Projektgruppe im LGLN zusammen, welche die Einführung der Software an den über 50 Standorten des LGLN organisiert. Natürlich geht es hier auch um den fachlichen Austausch. „Das gewonnene, gemeinsame Verständnis ermöglicht es, eine Schnittstelle zwischen Mensch und KI zu entwickeln, die zur optimalen Lösung des technischen Problems führt: eine KI-basierte Anwendung als Entscheidungshilfe für Experten“, betont Bostelmann.

Auf der nächsten Seite: Wie es mit dem KI-Team weitergeht & Austausch mit anderen Bundesländern.

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