AI und Objekterkennung in Esri Anwendungen: Eine Revolution bei GIS-Lösungen

In den letzten Jahren hat die Integration von Künstlicher Intelligenz (AI) und Geographischen Informationssystemen (GIS) die Art und Weise, wie wir raumbezogene Daten verwalten und analysieren, revolutioniert. ESRI, ein führendes Unternehmen im Bereich der GIS-Technologie, steht an der Spitze dieser Revolution, insbesondere durch den Einsatz von AI-gesteuerter Objekterkennung. Diese Technologie verändert verschiedene Branchen, indem sie fortschrittliche Funktionen für die Datenanalyse, Visualisierung und Entscheidungsfindung bietet.

Was gibt es Neues bei AI und Objekterkennung in ESRI-Anwendungen?

• Verbesserte Objekterkennungsfunktionen: ESRI hat seine Technologien zur Objekterkennung erheblich weiterentwickelt. Mithilfe von Deep-Learning-Modellen können GIS-Systeme jetzt Objekte aus Bilddaten genau identifizieren und klassifizieren. Mit der GeoAI-Toolbox in ArcGIS Pro können Nutzer beispielsweise Modelle für verschiedene Aufgaben trainieren und nutzen, darunter Bildklassifizierung und Objekterkennung aus Satelliten- und Luftbildern.

• Vortrainierte Deep Learning-Modelle: ESRI bietet eine Reihe von vortrainierten Modellen an, die für spezifische Aufgaben wie Merkmalsextraktion, Pixelklassifizierung und Objektverfolgung entwickelt wurden. Diese Modelle vereinfachen den Implementierungsprozess, machen umfangreiche Trainingsdatensätze überflüssig und reduzieren den Zeitaufwand für die Bereitstellung von AI-Lösungen (Esri).

• Integration mit Drohnenbildern: Der Einsatz von Drohnenbildern in Kombination mit AI-Objekterkennung ist revolutionär. In der Stadtplanung können AI-Modelle beispielsweise Verkehrsmuster analysieren, indem sie geparkte Autos in Drohnenbildern erkennen und so wertvolle Erkenntnisse für die Infrastrukturentwicklung liefern (Esri GIS Mapping).

Vorteile der AI-gesteuerten Objekterkennung im GIS

• Automatisierung und Effizienz: AI automatisiert den arbeitsintensiven Prozess der Analyse grosser Datensätze und macht ihn schneller und genauer. Diese Automatisierung ist für Branchen wie die Forstwirtschaft von entscheidender Bedeutung, wo die manuelle Analyse grosser Flächen unpraktisch wäre. Ein Beispiel dafür ist das Finnische Forstzentrum.
• Bessere Entscheidungsfindung: Durch eine präzise Datenanalyse verbessert AI die Entscheidungsfindung. In der Stadtverwaltung kann AI zum Beispiel dabei helfen, die Stadtentwicklung zu überwachen und öffentliche Dienstleistungen zu planen, indem sie Veränderungen in der Flächennutzung und der Infrastruktur erkennt. Beispiele hierfür sind die Erkennung von Schwimmbädern oder Parkplätzen, wobei belegte und unbelegte Plätze erkannt werden. Der vollständige Blog kann unter diesem Link abgerufen werden.

• Kosteneinsparungen: AI senkt die Betriebskosten durch mehr Effizienz und Genauigkeit. Das Army Corps of Engineers beispielsweise nutzt AI zur Vorhersage des Baggerbedarfs und spart durch die Optimierung der Projektplanung und -ausführung jährlich erhebliche Kosten.

Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen

• Stadtverwaltung: Geimeinden und Städte können AI zur Überwachung und Verwaltung der Infrastruktur einsetzen. Die Objekterkennung kann Veränderungen an Gebäuden, Strassennetzen und öffentlichen Plätzen aufspüren und so bei der Stadtplanung und Notfallhilfe helfen. Auch die Erkennung von Wärmelecks oder begrünten Dächern könnte interessant sein. Dies ergänzt sich bestens mit unserem YRGEO Worker für Gemeinden und Städte.
• Forstwirtschaft: Forstbetriebe profitieren von AI, indem sie die Erkennung von Baumarten und deren Gesundheitszustand automatisieren. Dies hilft bei der nachhaltigen Waldbewirtschaftung und -erhaltung.
• Verkehr und Infrastruktur: AI kann den Zustand von Strassen und Infrastrukturen bewerten und so den Verkehrsbehörden helfen, Prioritäten bei der Wartung zu setzen und kostspielige Reparaturen zu vermeiden. So können Deep-Learning-Modelle beispielsweise Strassenschäden erkennen und künftige Zustände vorhersagen, was die Wartungspläne verbessert.
• Versicherung und Risikomanagement: Im Versicherungssektor können AI-Modelle Schäden durch Naturkatastrophen schnell und genau einschätzen, was eine schnellere Schadensbearbeitung und Risikobewertung ermöglicht.
• Lieferkettenmanagement: Unternehmen wie FedEx nutzen AI in GIS zur Optimierung der Logistik, zur Vorhersage des Wartungsbedarfs und zur effizienten Verwaltung globaler Lieferketten, um pünktliche Lieferungen zu gewährleisten und Betriebsunterbrechungen zu reduzieren.

Fazit

Die Integration von AI und Objekterkennung in ESRI- Anwendungen verändert die GIS- Anwendungen in verschiedenen Branchen. Von der Stadtverwaltung bis zur Umweltüberwachung bieten diese Technologien erhebliche Verbesserungen in Bezug auf Effizienz, Genauigkeit und Entscheidungsfindung. Mit der weiteren Entwicklung der AI werden ihre Anwendungen im GIS zweifellos zunehmen und noch mehr innovative Lösungen für komplexe räumliche Herausforderungen bieten.

Weitere Informationen zur Implementierung von AI und Objekterkennung in Ihren GIS-Workflows finden Sie in der GeoAI-Toolbox und den vortrainierten Deep-Learning-Modellen von ESRI.