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Moderne Sensorik und luftgestützte Fernerkundung für vegetationskundliche und hydromorphologische Anwendungen an Wasserstraßen (mDRONES4rivers)

In dem Projekt wurden Verfahren zur Klassifikation von Vegetationseinheiten und Substrattypen an Bundeswasserstraßen auf der Basis von multispektralen Drohnen- und Gyrokopterdaten in Kombination mit Felddaten und Methoden des maschinellen Lernens entwickelt.

Quellstand geprüft 18. Juli 2026, 22:41MaKI-Originalquelle ↗Datenschema ki-verwaltungsradar.internal.v1
MaKI-KennungBD20267528547BehördeBundesanstalt für GewässerkundeStatusAußer BetriebOriginalprofil öffnen ↗
Quellenbasiertes Dossier

Moderne Sensorik und luftgestützte Fernerkundung für vegetationskundliche und hydromorphologische Anwendungen an Wasserstraßen (mDRONES4rivers)

In dem Projekt wurden Verfahren zur Klassifikation von Vegetationseinheiten und Substrattypen an Bundeswasserstraßen auf der Basis von multispektralen Drohnen- und Gyrokopterdaten in Kombination mit Felddaten und Methoden des maschinellen Lernens entwickelt.

Außer Betrieb
Behörde
Bundesanstalt für Gewässerkunde
Verwaltungsebene
Bund
Ressort
Bundesministerium für Verkehr
Risikoeinordnung
Minimales RisikoSelbstauskunft im MaKI-Profil, keine i6eal-Bewertung
KI-Methode
Computer Vision · Machine Learning
Einsatzbereich
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

  1. Projektstart
  2. Erstmals veröffentlicht
  3. Zuletzt veröffentlicht
MaKI-KennungBD20267528547
Aussagebasisveröffentlichtes Behördenprofil
Quellstand06. März 2026, 11:56