Aktualisierung Liegenschafts-Kataster durch KI-basierte Auswertung von Fernerkundungsdaten
In einem Projekt sollten KI-basierte Methoden wie Deep Learning und Machine Learning genutzt werden, um Luft- und Satellitenbilder auszuwerten um Veränderungen im Bestand zwischen Realität und Liegenschaftskataster aufzuzeigen.
Das Liegenschaftskataster ist das Register sämtlicher Flurstücke mit deren Beschreibung im amtlichen Vermessungswesen. Besonders wichtig ist die Beschreibung der auf den Flurstücken befindlichen Gebäude, denn genaues Gebäudekataster ist wichtig für gute Entscheidungen in der öffentlichen Verwaltung. Doch es wird neu gebaut, angebaut oder abgerissen. Somit besteht ein ständiger Aktualisierungsbedarf, um das Kataster genau zu halten.
Flächendeckende Aktualisierung des Gebäudeskatasters bisher: sehr aufwändig
Aktualisierungen des Gebäudebestandes im Liegenschaftskataster können nur erfasst werden, wenn der Verwaltung bekannte bauliche Veränderungen in zentralen Geoinformationsdaten auch entsprechend nachgehalten werden. Mitunter werden nicht alle Änderungen nachgehalten, da sie nicht bekannt sind und eine flächendeckende Vermessung am Boden - etwa mit Begehungen und Befragungen - mit erheblichen Aufwänden verbunden sind. So kann es dazu kommen, dass Bauwerke, die der Einmessungspflicht nach dem Vermessungs- und Katastergesetz unterliegen, nicht erfasst sind, wenn neben behördlichen Vorgängen keine Nachmeldungen von Bürgerinnen und Bürgern erfolgen.
Ermittlung von Aktualisierungsbedarfen durch KI
Durch künstliche Intelligenz (hier: Machine Learning und Deep Learning) ist es möglich, digitale Orthophotos (Luftbilder) eines Betrachtungsgebietes vollautomatisiert, pixelgenau und flurstückscharf auszuwerten und katasterrelevante Informationen zu klassifizieren. Verbunden mit der Analyse weiterer Geodaten eines Gebietes können Unterschiede zwischen realem Gebäudebestand und Liegenschaftskataster ermittelt werden, was dem amtlichen Vermessungswesen dabei hilft, die amtlichen Daten genauer und flächendeckend aktuell halten zu können.
Erfassung und Analyse vielfältiger Aktualisierungsbedarfe
Die Analyse sollte folgende Aktualisierungsbedarfe erfassen können:
- aktueller und historischer Gebäudebestand
- grundsätzlich einmessungspflichtige Gebäude
- nicht einmessungspflichtige Gebäude
- nicht nachgewiesene einmessungspflichtige Gebäude
- nicht nachgewiesene nicht einmessungspflichtige Gebäude
- nicht mehr vorhandene Gebäude
- Nachweis für Einhaltung der Grundstücksgrenzen