Maschinen lernen Geo. Die Möglichkeiten des maschinellen Lernens für die Stadt- und Raumplanung.

Abstract

Räumliche Daten sind in unterschiedlichen Bereichen eine unverzichtbare Analyse- und Planungsgrundlage. In der Stadt- und Raumplanung werde diese Daten seit Jahrzehnten in Form von analogen Karten und Dokumenten erzeugt und soweit diese überhaupt in digitaler Form vorliegen, dann meist nur als gescannte Bilddateien. Dabei ermöglicht erst eine vollständige Digitalisierung aller Pläne in standardisierten und maschinenlesbaren Formaten übergreifende Analysen mit Mehrwerten. Auf einer solchen Basis könnten dann bspw. alle Flächen einer bestimmten Nutzungsart wie Wohnen oder Gewerbe in einer Stadt gesucht und gefunden werden. Eine umfassende Digitalisierung bestehender Planwerke erscheint in den meisten Fällen jedoch bislang zu aufwändig. Die Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) bieten neue Möglichkeiten, bisher ungenutzte Datenschätze zu erschließen und neue Geodaten zu generieren.