Schutz urbaner Infrastruktur 26. Apr 2023 Von Elke von Rekowski Lesezeit: ca. 2 Minuten

Versiegelte Flächen mit KI aufspüren und bewerten

Oberflächenabflüsse und Überflutungsrisiken, höhere Temperaturen und Luftverschmutzung sowie der Verlust von Lebensräumen für Pflanzen und Tiere: Die Versiegelung städtischer Flächen birgt zahlreiche potenzielle Risiken. Mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) sollen versiegelte Flächen nun schneller erkannt werden.

Folgen einer Flächenversiegelung? Überflutungen, wie hier in der Stadt Stolberg, können große Schäden anrichten. Fotos: Stadt Stolberg / [M] VDI nachrichten

Ein Forschungsteam der Westfälischen Hochschule hat in Zusammenarbeit mit dem Kreis Recklinghausen eine Software entwickelt, die auf künstlicher Intelligenz basiert und voll automatisiert versiegelte Flächen erkennen und klassifizieren kann. Diese gewonnenen Auswertungen sollen die Grundlage bilden, um im nächsten Schritt klimawirksame Maßnahmen für die Kreisstädte umzusetzen.

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KI im Trainingscamp

Der Name „Adois“ der Software steht für Automatic Detection of Impervious Surfaces (Automatische Erkennung von undurchlässigen Oberflächen). Sie soll Versiegelungsflächen der kreiseigenen Liegenschaften von Recklinghausen automatisiert mittels KI erkennen und nach dem Grad der Versiegelung einstufen. Damit das funktioniert, wurde die KI mit unterschiedlichen Daten wie Luftbildaufnahmen, Satellitenbildern und kommunalen Bestandsdaten trainiert. Der Emschergenossenschaft Lippeverband (EGLV), der Regionalverband Ruhr (RVR) sowie die Stadt Bottrop lieferten zudem weitere „Trainingsdaten“ für das smarte System. Sie sollen die automatische Erkennung und Bewertung verbessern.

KI zur Erkennung versiegelter Flächen mit hoher Genauigkeit

Das Forschungsteam um Christian Kuhlmann, Alexander Roß und Marius Maryniak beschäftigt sich bereits seit 2019 mit der Entwicklung der Anwendung. Rund ein Jahr dauerte es allein, die Daten für die Anwendung aufzubereiten und sie einzuspeisen. Die Analyse verschiedener verfügbarer Datenquellen zeigte im Verlauf des Anlernprozesses, dass sich aufgrund der Anforderungen an die Genauigkeit der Versiegelungskarten Luftbildaufnahmen am besten dazu eignen. „Die Herausforderung bei der Entwicklung bestand in der Konfiguration des Lernalgorithmus und der Aufbereitung der Trainingsdaten, um ein optimales Erkennungsergebnis mit einer Genauigkeit von 20 cm zu erzielen“, so Christian Kuhlmann vom Fachbereich Elektrotechnik der Westfälischen Hochschule.

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Versiegelte Flächen: Ergebnisse in Kartenform

Die Anwendung selbst ist nutzerfreundlich gestaltet. Die Ergebnisse der Auswertung werden in Form einer Kartendarstellung ausgegeben. Dabei lassen sich verschiedene Filterparameter anwenden, um beispielsweise zwischen Gebäudeflächen, Straßen oder Höfen unterscheiden zu können. Deren prozentualer Anteil wird gewichtet dargestellt. Auf diese Weise lassen sich die Daten auch hinsichtlich ihrer klimaökologischen Relevanz beurteilen.

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KI unterstützt kommunales Flächenmanagement

Im März wurde die smarte Software an den Kreis Recklinghausen übergeben. In der Praxis hat sich die Anwendung dort trotz der großen Datenmengen als recht ökonomisch in den Ansprüchen an die Rechenleistung erwiesen. „Die Flächenversiegelung im Ruhrgebiet hat zu einer Beeinträchtigung der ökologischen und sozialen Funktionen in diesem urbanen Raum geführt“, sagt Jutta Emming vom Team Klima des Kreises Recklinghausen. Ihrer Einschätzung nach bietet die Software eine wichtige Unterstützung bei der zielgenauen Planung und Bewertung von Maßnahmen für mehr Klima- und Umweltschutz in den Städten und bei der Umsetzung eines nachhaltigen, kommunalen Flächenmanagements.

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