KI-Gebäudeerkennung: Deep-Learning-Modelle zur Aktualisierung der ALKIS-Gebäude

Bostelmann, Jonas; Giesen, Birger; Schmidt, Valentina

doi:10.48711/20240507-003

Article / Chapter 2024 CC BY 4.0

published

KI-Gebäudeerkennung : Deep-Learning-Modelle zur Aktualisierung der ALKIS-Gebäude

Bostelmann, Jonas ; Giesen, Birger ; Schmidt, Valentina

Beim Einsatz “Künstlicher Intelligenz” zur Erkennung von Gebäuden in Luftbildern setzt die Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) auf Open Source Software und selbst trainierte Deep-Learning-Modelle. Ein eigenes DecSecOps-Team entwickelt und betreibt seit über 4 Jahren eine SaaS-Anwendung zur Unterstützung der Katasterämter. Diese “KI-Gebäudeerkennung” hilft beim Aktualisieren der ALKIS-Daten.

Preview

/fossgis2024_057_Bostelmann_Giesen_Schmidt_KI-Gebaeudeerkennung_Deep-Learning-Modelle-zur-Aktualisierung-der-ALKIS-Gebaeude.pdf

/fossgis2024_057_Bostelmann_KI-Gebaeudeerkennung_Deep-Learning-Modelle-zur-Aktualisierung-der-ALKIS-Gebaeude_Praesentation.pdf

Category

Translated title:: AI building detection : deep learning models for updating ALKIS buildings (English)
Published in:: FOSSGIS 2024, in Hamburg, 20.-23. März 2024 : Anwenderkonferenz für Freie und Open Source Software für Geoinformationssysteme,…
(2024), p. 160
DOI:: 10.48711/20240507-003
URN:: urn:nbn:de:0307-20240507-003-2
Language:: German
Type of Resource:: Text
Extent:: 1 Online-Ressource (Seite 160, 33,79 kB) : 1 Textdatei (PDF)
Keywords:: Daten^GND; Datenbank^GND; Datenprozessierung; automatisierte Gebäudeerkennung; Digitale Orthophotos (DOP); Künstliche Intelligenz^GND; KI; Deep learning^GND; Deep-Learning-Modelle; Katasteramt^GND; Amtliches Liegenschaftskataster-Informationssystem (ALKIS); Open Source^GND; Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen^GND; data; database; data processing; automated building detection; artificial intelligence; AI; deep learning models; land-registry office; Authoritative Real Estate Cadastre Information System (ALKIS)
DDC subject of DNB:: 520 Astronomy & allied sciences
Link to Context:: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/JAS9RR/
Link to Context:: https://doi.org/10.5446/67669
Statement of responsibility:: Jonas Bostelmann, Birger Giesen, Valentina Schmidt
Bibliographic notes:: Conference presentation: https://pretalx.com/fossgis2024/talk/JAS9RR/
Bibliographic notes:: Video of the presentation (TIB AV-Portal): https://doi.org/10.5446/67669