Um herauszufinden, wie der felsige Mantel unter den Kontinenten der Erde beschaffen ist, nutzen Forschende einen geophysikalischen Trick: Sie messen, wie schnell sich große Landflächen, die während der letzten Eiszeit vor etwa 20.000 Jahren von kilometerdickem Eis bedeckt waren, noch heute anheben.

Die Erfassung von Geodaten im mobilen GIS zählt für viele Fachkräfte zu den Aufgaben im Außendienst – sei es für die Dokumentation ausgeführter Kontrollarbeiten, die Vermessung von Bauwerken und Mobiliaren in Grünanlagen oder die Erfassung von Bäumen. Besonders unter herausfordernden Bedingungen – sei es im unwegsamen Gelände, in bewaldeten Außenbereichen oder in dichten städtischen Zonen – müssen Daten schnell, genau und zuverlässig zur Verfügung stehen.

Mustererkennung, Prozessautomatisierung und Prognosen – das Potenzial von KI ist weithin bekannt. Computer Vision macht es vor: Hier interpretieren Machine-Learning-Algorithmen Bilder in einem Bruchteil der Zeit. Ob die Algorithmen nun Dellen in Aluminiumdosen detektieren, Krebsherde in Röntgenaufnahmen aufspüren oder die Landnutzung eines Gebiets anhand von Satellitenaufnahmen analysieren – das grundlegende Funktionsprinzip bleibt gleich. Und damit auch das Potenzial. Dieses macht sich GeoAI, also die Verbindung von geografischen Daten und KI, zunutze, um einen Mehrwert für Gesellschaft und Umwelt zu schaffen.