Die fortschreitende Digitalisierung von Raum und Daten eröffnet im Bereich der Geoinformation neue Perspektiven, und ein aktuell sehr präsenter Treiber dieser Entwicklung ist die Künstliche Intelligenz (KI). Am 14. November 2025 trafen sich rund um das Geonetzwerk Münsterland Fachleute aus Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung, um sich über aktuelle Entwicklungen und konkrete Anwendungen von KI im Bereich der Geoinformation auszutauschen. Der Thementag zeigte aktuelle Forschungprojekte, Einsatzmöglichkeiten von KI aus der Praxis und die Chancen, die sich daraus für Kommunen und regionale Akteure ergeben.
Für das Geonetzwerk begrüßte Herr Sebastian Walzog die rund 100 Teilnehmenden in einem Höhrsaal des Instituts für Angewandte Physik der Universität Münster. Im Anschluss folgten mehrere Fachvorträge, die sowohl methodische Grundlagen als auch praxisnahe Beispiele beleuchteten.
Professor Dr. Fabian Gieseke machte den fachlichen Einstieg, indem er in seinem Vortrag aktuelle Projekte und Technologien aus dem Bereich der Wissenschaft vorstellte. Hierbei präsentierte er, wie sich großflächige Fernerkundungsdaten automatisiert auswerten lassen, um diese anschließend für ein Umwelt- bzw. Waldmonitoring zu nutzen.
Im Vortrag von Herrn Dr. Julian Rasch ging es um die Kombination von Geometrie und KI-Verfahren zur Verbesserung der Qualität von Gebäudedaten. Diese können anschließend zur Modellierung von Energiebedarfen, Solarpotenzialen oder zur Ermittlung von Geschossflächen genutzt werden.
Herr Stefan Kaup erläuterte in seinem Vortrag die Unterschiede zwischen KI-Assistenten bzw. KI-Agenten und zeigte auf, wie sich dadurch bereits vorhanden Geoinformationssysteme zu einer Geospatial AI Plattform weiterentwickeln.
Nach der Kaffeepause ging es im Vortrag von Herrn Dr. Christopher Britsch um die Herausforderungen, die sich durch die Klimaveränderungen ergeben, und um die Chancen, die KI-Verfahren in diesem Kontext bieten, um Vorhersagen für notwendige Maßnahmen abzuleiten.
Im Vortrag von Herrn Dr. Simon Jirka ging es um die KI-unterstützte Suche nach Geodaten. Anhand einiger Forschungprojekte wurde sehr anschaulich dargestellt, wie mithilfe von KI-Verfahren die Verknüpfung und Auffindbarkeit von Geodaten verbessert werden kann.
Der Fokus im Vortrag von Herrn Dr. Sönke Müller lag auf der Erkennung von Baumarten sowie deren Standorte aus Fernerkundungsdaten mit Hilfe von KI-Verfahren. Diese können anschließend zur Aktualisierung eines kommunalen Digitalen Zwillings verwendet werden.
Im der letzten Präsentation stellte Herr Felix Erdmann die „senseBox“ für das Fahrrad vor und erläuterte, wie damit Informationen zur Temperatur, relativer Luftfeuchte, Feinstaub, Beschleunigungssensor sowie Abstand zu weiteren Verkehrsteilnehmenden gesammelt werden können. Die Besonderheit hierbei ist, dass der Straßenbelag mithilfe des integrierten KI-Modells anhand der Beschleunigungsdaten erkannt werden kann.
Wie schon bei früheren Thementagen des Netzwerks, bei denen fachliche Vielfalt und Praxisbeispiele im Mittelpunkt standen, bildetete auch dieser Tag wieder eine Plattform für Erfahrungsaustausch und Vernetzung. Die Veranstaltung bot wertvolle Impulse und hat gezeigt, dass das Münsterland zukunftsorientiert aufgestellt ist und die Entwicklungen im Bereich KI und Geoinformation maßgeblich mitgestaltet.
Die Vorträge stehen im Downloadbereich zur Verfügung.
Agenda
| Begrüßung Sebastian Walzog, Geonetzwerk Münsterland |
| AI4Forest: Skalierbare KI-Methoden für globales Waldmonitoring Prof. Dr. Fabian Gieseke, Universität Münster |
| Hybride Ansätze in der Geoinformation: Wie KI und Geometrie gemeinsam die Qualität von Gebäudedaten steigern Dr. Julian Rasch, syte GmbH |
| Aspekte einer Geospatial AI Plattform Stefan Kaup, ESRI Deutschland |
| GeoAI for Good – umweltrelevanter KI-Einsatz Dr. Christopher Britsch, con terra GmbH |
| KI-unterstützte Suche nach Geodaten Dr. Simon Jirka, 52°North |
| Erfassung und Monitoring urbaner Vegetation in kommunalen Digitalen Zwillingen mit Hilfe von KI und Fernerkundung Dr. Sönke Müller, EFTAS GmbH |
| AI-Driven Fahrradstadt – Citizen Science für die datengetriebene Verkehrswende Felix Erdmann, re:edu |
