Kreis Recklinghausen startet innovatives Projekt im Rahmen von URBAN.KI

Der Kreis Recklinghausen wurde als einer von neun „Use Cases“ für die deutsche KI-Initiative „URBAN.KI“ ausgewählt. Diese Initiative sucht nach Lösungen, um Städte mit künstlicher Intelligenz umweltfreundlicher und moderner zu gestalten. „Konkrete Anwendungsfälle sollen die Entwicklung von Smart Cities unterstützen“, erklärt Jürgen Vahlhaus, Leiter des Fachdienstes Kataster und Geoinformation beim Kreis Recklinghausen.

Bekanntgegeben wurde die Entscheidung im Rahmen der ersten Fachtagung „URBAN.KI – Deutsche KI-Initiativen für Kommunen“ Ende November im Wissenschaftspark Gelsenkirchen. Der Kreis hatte sich zuvor im Innovationsbereich „KI für Stadtplanung & (geo-)datenbasierte Infrastrukturen” mit dem Anwendungsfall einer automatischen

Erkennung von Versiegelungsflächen, Gründächern und Solaranlagen beworben.

Bereits im März wurde der Kreis Recklinghausen für ein gemeinschaftliches Software-Projekt mit der

Westfälischen Hochschule

(WH) ausgezeichnet, das automatisch versiegelte Flächen erkennt und in einer Karte darstellt. Die Ernennung zum Use Case ist eine Erweiterung dieses Projekts und bietet mehr Trainingsdaten.

Jürgen Vahlhaus

betonte bei Bekanntgabe die hohe Relevanz des Projekts. Aktuell stehen die Kommunen vor den drängenden Herausforderungen, und Kreis Recklinghausen startet innovatives Projekt im Rahmen von URBAN.KI Anpassung an die unumkehrbaren Folgen des Klimawandels umzusetzen. Hierzu sind die notwendigen Datengrundlagen über die bestehenden

Versiegelungsflächen

von hoher Bedeutung.

Der Kreis Recklinghausen hat sich gegen mehr als 130 Bewerber durchgesetzt. Die Ergebnisse der neun ausgewählten Projekte werden bis Ende 2025 erwartet. Die Teilnahme verursacht keine Kosten für den Kreis, da nur eigenes Personal eingesetzt wird. Die Ergebnisse werden über

Open Source

bereitgestellt und stehen somit allen Kommunen zur Verfügung.

Worum geht es in dem Projekt?

Heute werden Oberflächenarten in der Regel noch manuell durch aufwändige und langwierige Sichtprüfungen ermittelt. Die Sichtprüfung erfolgt zunehmend mittels digital vorliegender Fernerkundungsdaten. Gerade dieses Szenario ist ein ideales Feld zur Automatisierung durch Künstliche Intelligenz: Algorithmen des maschinellen Lernens sind in der Lage sind, anhand manuell erstellter Kartierungen von Oberflächenarten zu lernen. So können sie die Aufgabe eigenständig durchführen. Die Anforderung besteht darin, die Versiegelungsflächen der kommunalen Liegenschaften möglichst genau automatisiert zu erkennen und zu klassifizieren.

Welchen Mehrwert bietet das Projekt?

Die Umsetzung des Anwendungsfalls führt zu einer automatisierten Erstellung von Versiegelungskarten und hat das Potenzial, die manuelle Erstellung in der Kommune bzw. die Beauftragung einer Erstellung durch einen externen Dienstleister zu ersetzen. Dies ermöglicht eine Zeit- und Kosteneinsparung und erweitert zudem bisher nicht verfügbare Funktionen, etwa die Prüfung von Versiegelungsgraden, den Aufbau/Abgleich von Gründach- und Solarkataster sowie ein effektives Monitoring von Oberflächenbeschaffenheit. Ferner ist die Aktualität der Daten wesentlich höher, da die automatisierte Generierung der Karten effizient ist. Zudem lassen sich die Daten engmaschig in Jahresabständen generieren – damit ermöglichen sie entsprechende Trendanalysen. Hierdurch entsteht insbesondere das Potenzial einer gerechteren Gebührenerhebung. Perspektivisch können hier Einsparungen gegenüber der manuellen Datenerhebung (Kartierung im GIS) erreicht werden, und zwar in dem Maße, wie eine hinreichend genaue und bezüglich ihrer Güte realistisch abgeschätzte Klassifizierung von Oberflächen durch die KI geleistet werden kann.