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Vegetationsklassifizierung an Bundeswasserstraßen

Unter Verwendung von Deep-Learning-Ansätzen wurden Verfahren zur großräumigen Klassifikation von Vegetationseinheiten auf Luftbildern entwickelt.

Quellstand geprüft 25. Aug. 2026, 10:48MaKI-Originalquelle ↗Datenschema ki-verwaltungsradar.internal.v1
MaKI-KennungBD20244025635BehördeBundesanstalt für GewässerkundeStatusEntwicklungOriginalprofil öffnen ↗
Quellenbasiertes Dossier

Vegetationsklassifizierung an Bundeswasserstraßen

Unter Verwendung von Deep-Learning-Ansätzen wurden Verfahren zur großräumigen Klassifikation von Vegetationseinheiten auf Luftbildern entwickelt.

Entwicklung
Originalprofil öffnen ↗
Behörde
Bundesanstalt für Gewässerkunde
Verwaltungsebene
Bund
Ressort
Bundesministerium für Verkehr
Risikoeinordnung
Minimales RisikoSelbstauskunft im MaKI-Profil, keine i6eal-Bewertung
KI-Methode
Computer Vision · Deep Learning · Machine Learning
Einsatzbereich
Energie und Umwelt · Forschung
Governance-Matrix

Veröffentlicht, geplant oder offen

Die Matrix trennt veröffentlichte Angaben, geplante Prüfungen, nicht erforderliche Angaben und unbekannte Felder. Es gibt bewusst keinen Gesamtscore.

RisikoeinordnungMinimales Risiko
GrundrechtebetrachtungNicht erforderlich
DatenschutzangabeNicht erforderlich
AuftragnehmernutzungKeine
EingriffsmöglichkeitenNicht erforderlich
ProjektlinkNicht veröffentlicht
Veröffentlichter Kontext

Betroffene Gruppen und Risikomaßnahmen

Betroffene Gruppen
Nicht erforderlich
Risikomaßnahmen
Nicht erforderlich
Beschriebene Schadensrisiken
Nicht erforderlich
Zeitachse

Projekt- und Veröffentlichungsdaten

Diese Daten stammen aus dem aktuellen MaKI-Profil. Sie sind keine i6eal-Beobachtungshistorie.

  1. Projektstart
  2. Erstmals veröffentlicht
  3. Zuletzt veröffentlicht
MaKI-KennungBD20244025635
Aussagebasisveröffentlichtes Behördenprofil
Quellstand25. Aug. 2026, 08:48
Von i6eal beobachtet

Beobachtungschronik

Dieses Profil wird seit 25. Aug. 2026 beobachtet. Quellseitige Projekt- und Publikationsdaten bleiben davon getrennt.

Erstmals beobachtet
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