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Methode · Geodaten & Fernerkundung · KI-Beratung

Waldstück unter dem Laub

Methodenfall: Aus amtlichen Laserscan-Daten wird ein Geländemodell, aus sechs Reliefansichten eine kurze, begründete Kandidatenliste – blind geprüft statt blind geglaubt.

Dasselbe Waldstück: links das Luftbild, rechts das Geländemodell aus LiDAR mit hervorgehobenen Hohlformen
Abb. 01Dasselbe Waldstück: links das Luftbild, rechts das Geländemodell aus LiDAR mit hervorgehobenen Hohlformen
geprüfte Reliefansichten desselben Geländes, jede zeigt andere Formen

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geprüfte Reliefansichten desselben Geländes, jede zeigt andere Formen

LGL BW, dl-de/by-2.0, bearbeitet

Jeder Kandidat wird ohne Ortskenntnis geprüft, jede Ablehnung begründet und gegengeprüft

blind

Jeder Kandidat wird ohne Ortskenntnis geprüft, jede Ablehnung begründet und gegengeprüft

Methode öffentlich vorgestellt: Vortrag „Context Before Pixels“

CAA 2026

Methode öffentlich vorgestellt: Vortrag „Context Before Pixels“

CAA Joint Chapter Meeting, Münster, 17.09.2026

01Ausgangslage

Unter Wald sind Geländeformen im Luftbild unsichtbar. Laserscan-Daten der Vermessungsverwaltung zeigen den Boden – aber sie sind schwer zu lesen, und eine KI, die ungeprüft Treffer liefert, erzeugt lange Listen voller Forstwege und Holzlagerplätze.

02Vorgehen

  1. 01Aus der Punktwolke das Geländemodell: Die Vegetation fällt weg, der Boden bleibt.
  2. 02Sechs Reliefansichten – Schummerung, Himmelssichtfaktor, lokales Reliefmodell, Offenheit, lokale Dominanz, mehrskaliges Relief –, weil jede Ansicht andere Formen hervorhebt.
  3. 03KI-Sichtung Ausschnitt für Ausschnitt; die KI schlägt vor, sie entscheidet nicht.
  4. 04Blindprüfung: Die prüfende Instanz kennt weder Ort noch Erwartung. Abgleich mit historischen Karten und Luftbildern.
  5. 05Ergebnis als kurze, begründete Liste mit Empfehlung zur Begehung – nie als „Fund“ bezeichnet.

03Ergebnis

Die Methode ist beim CAA Joint Chapter Meeting 2026 öffentlich vorgestellt worden und steht als Leistung für Denkmalbehörden und Forschung bereit. Ortsangaben zeigen wir bewusst nicht.

Daten: LGL Baden-Württemberg, dl-de/by-2.0, bearbeitet. Ohne Ortsangaben.

  • LiDAR / DGM
  • PDAL
  • Python
  • KI-Sichtung
  • Blindprüfung
  • GeoTIFF
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