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KI-Gebäudeerkennung

Mit der KI-Gebäudeerkennung werden Gebäudedaten im Liegenschaftskataster oder in anderen digitalen Gebäudebeständen schnell, präzise und zuverlässig aktualisiert. Ein spezialisiertes Deep-Learning-Modell analysiert dafür Luftbilder und Höheninformationen und erkennt Gebäudegeometrien automatisiert in hoher Qualität.

Source checked 18 Jul 2026, 22:41Original MaKI source ↗Data schema ki-verwaltungsradar.internal.v1
MaKI identifierNI20254123625AuthorityLandesamt für Geoinformationen und Landesvermessung NiedersachsenStatusOperationalOpen original profile ↗
Evidence-backed dossier

KI-Gebäudeerkennung

Mit der KI-Gebäudeerkennung werden Gebäudedaten im Liegenschaftskataster oder in anderen digitalen Gebäudebeständen schnell, präzise und zuverlässig aktualisiert. Ein spezialisiertes Deep-Learning-Modell analysiert dafür Luftbilder und Höheninformationen und erkennt Gebäudegeometrien automatisiert in hoher Qualität.

Operational
Open original profile ↗Open project website ↗
Authority
Landesamt für Geoinformationen und Landesvermessung Niedersachsen
Administrative level
StateNiedersachsen
Ministry
Niedersächsisches Ministerium für Inneres, Sport und Digitalisierung
Risk classification
Minimal riskSelf-reported in the MaKI profile, not an i6eal assessment
AI method
Deep Learning
Application area
Energie und Umwelt · Smart City · Öffentliche Verwaltung
Governance matrix

Published, planned or open

The matrix separates published information, planned reviews, non-required information and unknown fields. It deliberately has no composite score.

Risk classificationMinimales Risiko
Fundamental-rights reviewVorhanden
Data-protection statementNicht erforderlich
Contractor useIntern
Intervention optionsEinbindung von Experten und Fachkräften in die Entscheidungsprozesse, Regelmäßige Schulungen und Sensibilisierung der Mitarbeiter für KI-Risiken, Überwachung und Überprüfung der KI-Ausgaben durch qualifizierte Mitarbeiter
Project linkHttps://Deutsche Verwaltungscloud.De/KI Gebaeudeerkennung/S LGLN 10000 D
Published context

Affected groups and risk measures

Affected groups
Mitarbeitende der Behörde/ des Ressorts
Risk measures
Nicht erforderlich
Described harm risks
Nicht erforderlich
Timeline

Project and publication dates

  1. Project start
  2. First published
  3. Last published
MaKI identifierNI20254123625
Evidence basispublished authority profile
Source state21 Nov 2025, 08:05
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