DatKI4BKG - Modell zur Ableitung der Landbdeckung Deutschlands aus Fernerkundungsdaten
Im Rahmen des Projekts DatKI4BKG wurde in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) ein KI-gestützter Ansatz zur Ableitung des Landbedeckungsmodells Deutschland (LBM-DE) entwickelt. Hierzu wurden Fernerkundungsdaten mehrerer Sensoren (RapidEye, SPOT oder Planet) eingesetzt und die Modellgüte bei variierenden Eingangsdaten evaluiert. Das Vorhaben wird aktuell weiter entwickelt und die Implementierung vorbereitet.
- Authority
- Bundesamt für Kartographie und Geodäsie
- Administrative level
- Federal
- Ministry
- Bundesministerium des Innern
- Risk classification
- Minimal riskSelf-reported in the MaKI profile, not an i6eal assessment
- AI method
- Computer Vision · Deep Learning
- Application area
- Energie und Umwelt · Landwirtschaft · Öffentliche Verwaltung
Published, planned or open
The matrix separates published information, planned reviews, non-required information and unknown fields. It deliberately has no composite score.
Affected groups and risk measures
- Affected groups
- Mitarbeitende der Behörde/ des Ressorts
- Risk measures
- Nicht erforderlich
- Described harm risks
- Nicht erforderlich
Project and publication dates
These dates come from the current MaKI profile. They are not i6eal observation history.
- Project start
- First published
- Last published
Observation history
This profile has been observed since 19 Jul 2026. Source-reported project and publication dates remain separate.
From the start of observation on 19 Jul 2026 to the last complete source state on 17 Oct 2026, we observed no change to this profile.