GeoAI Praxis

Abstract

GeoAI ist ein neues und schnell aufstrebendes Forschungsfeld, das sich mit der Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) auf geografische Daten (vor allem Big Data) befasst. Es nutzt Technologien wie etwa Computer Vision, Natural Language Processing und Deep Learning, um Geodaten zu analysieren, zu verstehen und zu interpretieren. GeoAI kommt in verschiedenen Anwendungen zum Einsatz, vornehmlich im Umfeld und in Kombination mit Geographischen Informationssystemen und in der digitalen Bildanalyse. Praktische Anwendungsbeispiele sind etwa diese Themenbereiche:

[1]Umweltüberwachung und Landnutzungsanalyse: hier wird GeoAI verwendet, um Satellitenbilder zu analysieren, um Veränderungen in der Vegetationsbedeckung zu verfolgen, die Entwaldung zu überwachen und die Auswirkungen des Klimawandels zu bewerten.

[2]Landwirtschaft: auch hier kommt ähnlich wie unter [1] GeoAI zum Einsatz, um FE-Satellitenbilder und Sensordaten zu analysieren, um so etwa Ernteerträge vorherzusagen, in größeren Maßstab Bereiche mit Nährstoffmangel und/oder Schädlingsbefall zu identifizieren und die Bewässerung, sowie den Düngemitteleinsatz zu optimieren.

[3]Natürliche Ressourcen: geologische Daten lassen sich mit Hilfe von GeoAI analysieren, um etwa Mineralvorkommen zu lokalisieren, potenzielle Gebiete für erneuerbare Energiequellen (Wind-/Solarparks) zu identifizieren und die Umweltauswirkungen zu überwachen.

[4]Katastrophenmanagement: Naturkatastrophen wie Hurrikane und Erdbeben lasen sich mit GeoAI vorherzusagen und verfolgen. Ersthelfern kann Echtzeitinformationen bereitgestellt werden.

[5]Transportwesen: GeoAI kann Verkehrsdaten in Echtzeit analysieren, um Routen zu optimieren und somit Staus zu reduzieren. Es kann auch dazu beitragen, die Sicherheit zu verbessern, indem potenzielle Gefahren erkannt und Fahrer im Vorfeld davor gewarnt werden.

[6]Stadtplanung: Stadtplaner können unterstützt werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen, indem Daten zu Bevölkerungsdichte, Landnutzung und Transportmustern in Kombination analysiert werden.

Durch die Verwendung von GeoAI-Technologien können also komplexe geografische Probleme gelöst werden, die bisher nicht mit herkömmlichen Methoden, wie mit klassischem GIS-Einsatz, bewältigt werden konnten. In diesem Beitrag sollen exemplarisch erste Anwendungen von GeoAI vorgestellt und diskutiert werden