In den letzten Jahren hat die Erfassung georeferenzierter Informationen erheblich zugenommen. Regelmäßig werden Daten aus verschiedenen Quellen wie Satelliten, Flugzeugen, Drohnen und Straßenbefahrungen gesammelt. Diese Daten enthalten wertvolle Informationen, die durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere maschinellem Lernen, analysiert und genutzt werden können. Dies ermöglicht die Automatisierung komplexer Prozesse, wie die Aktualisierung von Katasterdaten und die Erstellung von Zustandskarten. Zudem kann KI bei der Identifizierung von Nutzungs- und Vegetationsarten sowie Versiegelungsarten kommunaler Liegenschaften helfen, was für Umwelt- und Klimaanalysen von großer Bedeutung ist.
Kompetenzspektrum: Das Institut verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen maschinelles Lernen, Computer Vision und Geoinformatik. Es unterstützt Projekte, die darauf abzielen, Informationen aus Fernerkundungs- und Geodaten zu gewinnen, die Qualität dieser Daten zu bewerten, Ergebnisse zu aggregieren und die entsprechenden Methoden zu optimieren.
Werkzeuge und Anwendungen: Die Hochschule bietet eine Vielzahl von Werkzeugen zur Analyse von Fernerkundungsdaten an:
Forschungsthemen
KI-gestützte Systeme und robotische Technologien unterstützen Einsatzkräfte, verbessern die Datenanalyse und Entscheidungsfindung bei Rettungseinsätzen und fördern den Wissenstransfer durch Prototypen und Demonstrationsplattformen.
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KI-basierte Anwendungen erhöhen die Effizienz und Qualität öffentlicher Dienstleistungen, entlasten Mitarbeitende und ermöglichen barrierefreie, benutzerfreundliche Interaktionen mit Bürgern durch konversationale Schnittstellen und Sprachassistenten.
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KI-Technologien automatisieren die Aktualisierung von Katasterdaten und Erstellung von Zustandskarten und unterstützen die Erkennung von Vegetations- und Versiegelungsarten für klima- und umweltbezogene Analysen .
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