Wie KI und Cloud das Vermessungswesen revolutionieren – LGLN und IBM verbessern die Qualität der Katasterdaten

Das Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) steht vor der Herausforderung, über 10 Millionen Gebäude und umfangreiche Luftbilddaten regelmäßig zu aktualisieren – eine Aufgabe, die bisher viel Zeit und personellen Aufwand erforderte. Gemeinsam mit IBM hat das LGLN eine KI-basierte Lösung zur automatisierten Gebäudeerkennung entwickelt, die Datenqualität und Effizienz in den Katasterämtern verbessert. Durch den Einsatz moderner Cloud-Technologien lassen sich Veränderungen in der Gebäudestruktur jetzt schneller, präziser und skalierbar erfassen – ein Meilenstein für die Digitalisierung öffentlicher Geodaten in Deutschland.

Wenn es um Eigentumsrechte rund um Grund und Boden geht, sind Katasterämter oft die erste Anlaufstelle. So ist es auch in Niedersachsen, wo wir als das Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) mit über 2.000 Mitarbeitenden der zentrale Geodienstleister der Niedersächsischen Landesverwaltung sind.

Der Verantwortungsbereich des LGLN umfasst Transaktionsdaten und Informationen zu Eigentumsübertragungen von Grundstücken und bebauten Flächen. Dazu gehören auch Preisinformationen, um Transparenz im Markt zu schaffen. Außerdem bieten wir beim LGLN auch amtliche Kartenauszüge, verarbeiten Geodatenanträge für Vermessungen und erstellen für das ganze Bundesland detaillierte Orthophotos sowie 3D-Gebäudemodelle.

Wie das LGLN Niedersachsen aus der Luft vermisst

Mit Informationen über mehr als 10 Millionen Gebäude und 10.000 Luftaufnahmen verwaltet das LGLN eine riesige Datenmenge. Um Karten und Katasterdaten stets aktuell zu halten, erstellen wir jährlich für einen Großteil der Landesfläche neue Luftbilder, die aufwändig ausgewertet und mit digitalen Karten abgeglichen werden müssen. Für flächendeckende Landschafts-, Gelände- und 3D-Gebäudemodelle fließen außerdem zusätzliche Daten aus Laserscanning-Befliegungen in die Aktualisierungen mit ein.

Landschafts- und Stadtplanung sowie Natur- und Umweltschutz sind zentrale Aufgaben der Länder, Kreise und Kommunen und benötigen stets aktuelles Kartenmaterial. Darüber hinaus bilden diese Daten auch die Grundlage für spezialisierte Fachanwendungen zur Hochwasservorsorge oder Lärmausbreitungsanalyse. Viele der Geoinformationen bietet das LGLN kostenfrei als OpenData an, genaue, vollständige und aktuelle Daten sind essenziell für interessante und innovative Anwendungen.

Mit KI und Cloud-First-Strategie: LGLN und IBM entwickeln gemeinsam eine präzise, skalierbare Lösung für Geodaten

Gemeinsam haben wir vom LGLN mit dem IBM Team bereits 2020 ein KI-Projekt gestartet, das durchgängig als Co-Creation-Projekt konzipiert war. Je nach Phase und den technischen Anforderungen des Projektes unterstützte das IBM Client Engineering, IBM TechSales und das IBM Expert Labs Team. Die Entscheidung, von Beginn an einen skalierbaren Cloud-First-Ansatz zu verfolgen, machte uns zu einem Vorreiter unter den Behörden in Deutschland.

Mit agilen Methoden entwickelt unser rund zehnköpfiges DevOps-Team aus KI-Forschenden und Geodatenspezialisten vom LGLN sowie erfahrenen Technologieexperten, IT-Architekten und Softwareingenieuren von IBM innovative Ansätze und praxisrelevante Anwendungen. Die fünfte Generation unserer KI-Lösung zur Gebäudeerkennung berücksichtigt nun auch Höheninformationen und Infrarotdaten und verbessert so kontinuierlich die Datenqualität. Dies steigert auch die Genauigkeit der automatisierten Erkennung der Gebäudeumrisse bis in jede Ecke und Kante der oft komplexen Gebäudestrukturen. Durch die enge Zusammenarbeit vom Konzept über die gemeinsame Realisierung bis hin zum gemeinsamen Betrieb als Software-as-a-Service-Lösung (SaaS) in der IBM Cloud konnten beide Partner, das LGLN und IBM, ihre spezifischen Stärken optimal einbringen und die Expertise aus vielfältigen Projekten im Geodatenumfeld nutzen, um eine leistungsfähige Standardlösung im deutschen Markt zu etablieren.

Effiziente KI-Lösung für präzisere Gebäudeerkennung in der Cloud

Im Laufe des Projekts kamen verschiedene Technologien im Bereich Datenmanagement und Künstlicher Intelligenz aus dem umfassenden KI-Produktportfolio von IBM zum Einsatz. In Kombination mit einer breiten Modellauswahl und Open-Source-Tools von Hugging Face realisierten wir eine effiziente AI Factory. Die Lösung wurde vollständig in der IBM Cloud entwickelt, was uns zahlreiche Möglichkeiten zur Weiterentwicklung der Lösung und zur Erweiterung des Angebots mithilfe von Speicher, Datenbanken, Kubernetes-Diensten und KI-Funktionen wie Qdrant, LangGraph und watsonx.ai bietet.

Unser gemeinsames Ziel ist es, ein hochoptimiertes Small Language Model effizient zu betreiben. Mit Knowhow aus Niedersachsen haben wir dazu ein integriertes KI Foundation Modell für die KI-Gebäudeerkennung entwickelt. Unser integrierter Ansatz beschleunigt das Inferencing und verbessert die Genauigkeit. Mit unserem vortrainierten Modell können wir Anpassungen nun schnell und effektiv umsetzen. Aber auch andere Organisationen können auf unserem KI-Modell aufbauen.

Vorbild im öffentlichen Sektor: Verbesserung der Katasterarbeit mit KI-Lösung zeigt sehenswerte, konkrete Ergebnisse

Unsere KI-Lösung zeigt, dass deutsche Behörden mit dem richtigen Partner auch bei der Digitalisierung ganz neue Standards setzen können. Gemeinsam mit IBM hat das LGLN hier etwas erreicht, was Vorbildfunktion im gesamten öffentlichen Sektor haben kann. Denn wir setzen eine eigenentwickelte, auf einen spezifischen Anwendungsfall hin optimierte und praxiserprobte KI-Lösung erfolgreich produktiv ein. Während anderswo noch experimentiert und ausprobiert wird, liefern wir bereits ganz konkrete Ergebnisse:

• Alle Katasterämter des LGLN setzen unsere KI-Lösung jeden Tag ein und haben mit unserer innovativen Entwicklung alte Software und Prozesse abgelöst
• Rund 1.300 Gebäude werden jeden Tag mit unserer KI-Lösung geprüft und aktualisiert
• Etwa 100 Personen arbeiten jeden Monat mit unserer KI-Lösung

Damit ist unsere KI-Gebäudeerkennung inzwischen ein etablierter Bestandteil des amtlichen Vermessungswesens in Niedersachsen, der die Arbeitsläufe und die Produktivität geradezu revolutioniert hat. Für unsere Anwender ist die KI-Lösung eine Arbeitserleichterung, denn sie erledigt die Erkennung und Klassifizierung von Gebäuden und Veränderungen schneller und umfänglicher, als Sachbearbeitende und Geodatenexperten dies manuell leisten könnten.

Einfache Bedienbarkeit mit moderner Oberfläche beschleunigt Datenaktualisierung

Wir haben bewusst agile Entwicklungsmethoden eingesetzt, um die Bedürfnisse der Endanwender in den Mittelpunkt zu stellen. Mit dem Feedback aus verschiedenen Kataster-Regionaldirektionen in Niedersachsen haben wir die Benutzeroberfläche und damit die User Experience (UX) iterativ Schritt für Schritt verbessert.

Anwender können sehr einfach nach den Daten filtern, die für sie relevant sind. Gebäude und Statusinformationen wie Neubau, Anbau oder Abriss werden auf Karten farblich markiert. Unsere KI-Lösung erkennt Veränderungen zwar automatisch, die finale Einordnung liegt aber immer beim Menschen. Dieser unterstützende Ansatz schafft Transparenz und Vertrauen, das führt zu einer schnellen Akzeptanz bei den Anwendern. So lassen sich Geoinformationen im Kontext validieren und der Gebäudebestand schneller aktualisieren.

Rückmeldungen aus dem Produktivbetrieb bestätigen, dass wir auf dem richtigen Weg sind:

• „Die KI macht weniger Fehler und setzt immer gleiche Maßstäbe an.“
• „Die KI entdeckt natürlich viel mehr Gebäude als der Außendienst beim Feldvergleich.“

Das Team Geodaten, Fernerkundung und Kartographie beim Regionalverband Ruhr (RVR) beschreibt die Vorteile:

• „Wir haben fünf verschiedene Verfahren zur Gebäudedetektion im Testgebiet Dortmund miteinander verglichen. Die KI-Gebäudeerkennung des LGLN liefert im Vergleich zu den uns bekannten Methoden präzisere Ergebnisse, erfordert weniger manuelle Nacharbeit und lässt sich einfacher in kommunale Anwendungen integrieren.“

Verwaltungsmodernisierung und digitale Souveränität mit GeoAI-as-a-Service in der Cloud

Was unseren Ansatz auszeichnet ist die konsequente Ausrichtung auf die IBM Cloud, die eine flexible Skalierbarkeit ermöglicht. Das hat uns dabei geholfen, zentrale Anliegen, die im Onlinezugangsgesetz für die Verwaltungsdigitalisierung formuliert sind, praktisch umzusetzen. Neben intuitiver Usability und Nutzerorientierung geht es dabei auch um Effizienz und Geschwindigkeit. Wir wollen das „Einer für Alle“-Prinzip (EfA) in unserem Bereich der Geoinformation vorantreiben, deswegen bieten wir als LGLN unsere KI-Gebäudeerkennung nun als SaaS in der Deutschen Verwaltungscloud (DVC) bundesweit an, so dass andere öffentliche Organisationen unsere „GeoAI“ einfach nutzen können. Die DVC umfasst ein ständig wachsendes Portfolio an Cloud-Services für Verwaltungen in Bund, Ländern und Kommunen, die im Cloud-Service-Portal der DVC rechtssicher bestellt und verwaltet werden können.

Es ist deutlich günstiger, effektiver und nachhaltiger, wenn eine moderne und leistungsfähige Lösung wie unsere KI-Gebäudeerkennung nur einmal entwickelt wird, und dann in verschiedenen Verwaltungen genutzt werden kann. Weil wir als LGLN nicht gewinnorientiert arbeiten, können wir unsere Lösung anderen Verwaltungen und Vermessungsämtern sehr kosteneffizient anbieten. Mit dem innovativen Angebot GeoAI-as-a-Service unterstützt das LGLN aktiv die Strategie des Bundesministeriums für Digitales und Staatsmodernisierung und die Stärkung der Digitalen Souveränität in Deutschland.

Wir als LGLN und IBM haben uns deswegen besonders gefreut, dass der Kauf unseres Cloud-Services KI-Gebäudeerkennung durch die Stadt Dortmund die historisch erste Bestellung über die DVC war. Seitdem haben wir weitere Kunden dazugewonnen und konnten Verwaltungen in drei Bundesländern von unserer KI-Lösung überzeugen. Unsere Lösung wurde bereits mit Daten aus fast allen Bundesländern Deutschlands getestet, damit sind wir bereit für einen flächendeckenden Rollout. Die schnelle und einfache Skalierung unserer Lösung hätten wir als LGLN allein nicht realisieren können. Aber mit der IBM Cloud und der tatkräftigen Unterstützung des IBM-Teams im Hintergrund können wir nun deutschlandweit einen Service mit schnellem Onboarding anbieten.

Dr. Jonas Bostelmann, Product Owner beim LGLN, ergänzt: „Der Fokus auf hohe Qualität bei der Softwareentwicklung und das intensive Einbeziehen der Menschen, die mit der Anwendung arbeiten, haben sich gelohnt. Wir stehen erst am Anfang, denn unser Ziel ist es, nächstes Jahr die Nutzerzahl zu verzehnfachen. Dank der Zusammenarbeit mit IBM und unserer gemeinsamen Cloud-Strategie können wir schnell wachsen, ohne uns Gedanken über die IT-Infrastruktur machen zu müssen.“

Weil die KI-Gebäudeerkennung so gut funktioniert, wollen wir das KI-Modell in Zukunft für nachhaltiges Flächenmanagement auch um weitere Anwendungsfälle erweitern. Wir denken darüber nach, Muschelbänke, Waldschäden und versiegelte Flächen ebenfalls automatisch zu erkennen. Außerdem ziehen wir in Erwägung, im Bereich Erneuerbare Energien zum Beispiel auch Photovoltaikanlagen automatisiert zu kartieren. Darüber hinaus können wir uns auch vorstellen, dass wir mit Agentic AI unseren Anwendern noch weitere Features und Möglichkeiten zum effizienten Arbeiten bieten können.

Michel Golibrzuch, Präsident des LGLN, erklärt: „Unsere KI-Lösung vereinfacht die Arbeit für unsere Beschäftigten und bietet auch Bürgerinnen und Bürgern schneller aktuellere Daten. Die Lösung ergänzt die tägliche Arbeit unserer Mitarbeitenden und unterstützt sie mit intelligenten, benutzerfreundlichen Tools, die Routineaufgaben automatisieren und Verwaltungsprozesse beschleunigen. Auf Grundlage unserer internen Nutzung beim LGLN haben wir in enger Zusammenarbeit mit IBM über mehrere Jahre eine skalierbare Cloud-Lösung realisiert. Durch unsere GeoAI-as-a-Service in der Deutschen Verwaltungscloud unterstützen wir die Innovation in Deutschland.“

Cloud-Native-Ansatz für KI und darüber hinaus

Auf Basis unseres Erfolgs bei der Entwicklung und dem Produktivbetrieb der KI-Gebäudeerkennung in der IBM Cloud vertiefen wir nun unsere Zusammenarbeit, um das Cloud-Native-Mindset auch in andere Teams beim LGLN zu bringen. Dazu haben wir zum Beispiel gemeinsam ein IBM Cloud Bootcamp und einen AI Acceleration Workshop veranstaltet, um Wissen über KI- und Cloud-Technologien sowie Best Practices weiterzugeben und mehr Teams aktiv zu ermutigen, ihre Anwendungen in die IBM Cloud zu bringen.

Solche Workshops und Trainings sind wichtig, um uns kontinuierlich weiterzuentwickeln und die Cloud-Transformation beim LGLN auf eine solide Basis zu stellen.

Zukünftig ist geplant die IBM KI Technologien, wie z.B. watsonx.ai, watsonx.data und watsonx.governance, auf immer breiterer Basis und bei mehr Anwendungen zu nutzen. Zusätzlich wollen wir uns auch stärker mit den KI-Sprachmodellen von IBM aus der Granite Familie beschäftigen, um mit diesen spezialisierten und vortrainierten Modellen die Leistungsfähigkeit unserer Lösungen zu optimieren. Regelmäßige Schulungen für das LGLN Entwicklungsteam und gemeinsame Pilotprojekte unterstützen diese Initiativen. 

Weitere Informationen zu IBM watsonx finden Sie unter https://www.ibm.com/de-de/products/watsonx

Weitere Informationen zum Software-as-a-Service-Angebot KI-Gebäudererkennung in der Deutschen Verwaltungscloud finden Sie unter https://deutsche-verwaltungscloud.de/KI-Gebaeudeerkennung/S-LGLN-10000-D