Domänenspezifische AI im Umwelt-Monitoring
Wir setzen spezialisierte AI-Tools gezielt in der Analyse von Drohnen-Geodaten ein – als integralen Bestandteil unserer fachlichen Arbeit. Alle Bild- und Geodaten werden lokal verarbeitet, ohne Cloud-Transfer sensibler Informationen.
Cutting-Edge-AI im Einsatz
AI-Frameworks
In unseren Projekten verbinden wir Umweltfachwissen mit leistungsfähigen, domänenspezifischen AI-Frameworks wie DeepForest und TreeEyed.
Die Modelle laufen ausschließlich auf unserer Infrastruktur und werden projektspezifisch eingesetzt, um Baumkronen, Vegetationsstrukturen, Schadflächen
oder weitere Umweltparameter automatisiert zu segmentieren und zu klassifizieren.
So beschleunigen wir die Vorprozessierung großer Bilddatensätze erheblich,
während die fachliche Interpretation, Validierung und Qualitätssicherung konsequent durch uns erfolgt.
DeepForest nutzen wir als flexibles, wissenschaftlich fundiertes Framework zur automatisierten Baumkronenerkennung in hochauflösenden RGB-Drohnenbildern.
Das Modell basiert auf Deep-Learning-Methoden und lässt sich projektspezifisch an unterschiedliche Vegetationsstrukturen anpassen.
Dadurch können wir großflächige Datensätze effizient vorprozessieren und objektbasierte Analysen durchführen.
Die lokal ausgeführte Modellinferenz ermöglicht uns maximale Datenkontrolle bei gleichzeitig hoher analytischer Präzision.
TreeEyed ist ein spezialisierter QGIS-Plugin-Ansatz, mit dem wir KI-Modelle direkt in GIS-Workflows zur Vegetations- und Baumüberwachung einsetzen.
Es integriert verschiedene State-of-the-Art-Modelle für Aufgaben wie Objekterkennung, Instanz- und semantische Segmentierung aus hochauflösenden Drohnen- oder Luftbildern.
Über die direkte Verzahnung mit QGIS-Layern erleichtert TreeEyed die Bildextraktion, Inferenz und Nachbearbeitung inklusive Vektor- und Rasteroutputs. In unserer Analysepraxis nutzen wir TreeEyed lokal, um automatisierte Baum- und Kronenklassifikationen effizient mit fachlicher GIS-Interpretation zu verbinden, ohne Daten in externe Clouds auszulagern.