KI für Vermessung & Geodaten
Wir automatisieren die Auswertung von Vermessungsdaten aus Drohnenbildern, LiDAR-Punktwolken, terrestrischen Laserscans und Mobile Mapping.

KI-gestützte Workflows übernehmen Qualitätssicherung, Klassifizierung, Feature-Erkennung, Volumenberechnung, Change Detection und Soll/Ist-Abgleich. Das Ergebnis sind konsistente, prüfbare CAD-/GIS-Ausgaben – z. B. DXF, SHP, LAS/LAZ, GeoTIFF und IFC – für Dokumentation, Planung und BIM-Integration.
Von Rohdaten zu verwertbaren Vermessungsprodukten
In modernen Vermessungsprojekten ist die Datenerfassung weitgehend automatisiert, die Nachverarbeitung bleibt jedoch komplex. Drohnen, Laserscanner und Mobile-Mapping-Systeme erzeugen große Datenmengen, die manuell geprüft, bereinigt und strukturiert werden müssen.
Typische Engpässe sind die Klassifizierung von Punktwolken, fehleranfällige Volumenberechnungen, inkonsistente Layerstrukturen und fehlende Versionierung. Unsere KI-Module automatisieren diese Auswertungsschritte, markieren Unsicherheiten transparent und liefern Ergebnisse in den benötigten Formaten: DXF, SHP, LAS/LAZ, GeoTIFF und standardisierte Lieferpakete.
Messbare Ergebnisse statt Visualisierungen
  • CAD/GIS-Ebenen nach Kundentemplate
  • Klassifizierte LAS/LAZ-Dateien mit Attributierung
  • Bruchkanten und Stützlinien für TIN-Modelle
  • Volumen- und Abtrag/Auftrag-Berichte mit Prüfhistorie
  • QA-Berichte mit Zuverlässigkeitsbewertung und Fehlerhinweisen
  • Veränderungskarten und Abweichungsanalysen mit Positionsangabe
  • Abweichungsmeldungen mit Koordinatenbezug und Toleranzstatus
  • Standardisierte Lieferpakete mit Versionsstand und Freigabestatus
Automatisierte Qualitätssicherung der Eingangsdaten
Bevor Daten weiterverarbeitet werden, prüft die KI ihre Eignung für den geplanten Zweck. Typische Qualitätsprobleme entstehen oft schon im Feld: verwackelte oder schiefe Bildstreifen, Unter- oder Überbelichtung, unzureichende GCP-Verteilung, RTK-Ausfälle sowie verdeckte Flächen oder abrupte Höhenwechsel.
So werden fehlerhafte Datensätze früh erkannt, bevor Rechenzeit, manuelle Nacharbeit oder erneute Außeneinsätze anfallen.
Geprüfte Parameter
  • Bildschärfe, Bewegungsunschärfe, Belichtung, Kontrast und Artefakte
  • Kameraüberlappung längs/quer, typischerweise mindestens 80% / 60%
  • Überlappung, Abdeckung und Lücken in Flugkorridoren oder Objektbereichen
  • GSD in Relation zu Flughöhe, Brennweite und Zielgenauigkeit
  • GNSS/RTK-Qualität, Fix-Rate, Sprünge, Drift und Ausfallzeiten
  • Anzahl, Verteilung und Stabilität der Passpunkte (GCP)
  • IMU-Datenqualität, Lag-Fehler, Nick-/Roll-/Gier-Stabilität und Synchronisation
  • Kalibrierungsstatus von Kamera, IMU und Sensorverbund
  • Eignung für Photogrammetrie, Punktwolken, Orthomosaik oder CAD-Ableitung
Ergebnis der QA-Prüfung
QA-Score
Numerische Gesamtbewertung des Datensatzes
Wärmekarte
Kritische Bereiche visuell markiert
Go/No-Go
Klare Entscheidungsgrundlage vor der Verarbeitung
Semantische Klassifizierung von Punktwolken und Orthofotos
Die KI erkennt Inhalte durch die Kombination von semantischer Segmentierung und Multi-Klassen-Klassifizierung. Je nach Datengrundlage arbeitet sie punktbasiert auf LiDAR-Punktwolken und LAS/LAZ-Daten oder pixelbasiert auf Orthofotos und Rasterprodukten. Häufig werden 2D-Segmentierung, 3D-Netzwerke und eine Fusion von Orthofoto und Höhenmodell aus DSM/DTM kombiniert, um Klassen robuster zu trennen.

Pixelbasierte Klassifizierung bewertet jeden Bildpunkt über Spektral-, Textur- und Kontextmerkmale und eignet sich für klare Oberflächen wie Versiegelung, Gewässer oder Dachflächen. Punktbasierte Klassifizierung arbeitet direkt auf der 3D-Geometrie der Punktwolke und nutzt Nachbarschaften, Normalen, Höhenverläufe und Dichteinformationen. Die Fusion beider Ansätze erhöht die Konsistenz und reduziert Fehlklassifikationen.
Gelände / Boden
Boden-Nicht-Boden-Trennung für belastbare DTM/DGM-Modelle und Volumenanalysen
Vegetation
Erkennung von niedriger, mittlerer und hoher Vegetation für Bewuchs, Kronendach und Unterwuchs
Gebäude
Gebäudekanten, Dachflächen, Fassaden und bauliche Strukturen werden zuverlässig klassifiziert
Versiegelung
Asphalt, Beton, Pflaster und Schotterflächen werden von unversiegelten Bereichen getrennt
Temporäre Objekte
Fahrzeuge, Container, Maschinen und andere wechselnde Objekte werden als eigene Klasse erkannt

Haufwerke
Materiallager, Aushub- und Schüttgutbereiche mit wechselnder Form und Höhe
Gewässer
Fließ- und Stillgewässer, Gräben und wasserführende Bereiche mit spezifischer Oberflächenstruktur
Infrastruktur
Wege, Straßen, Gleise, Leitungen, Masten und technische Anlagen im Bestand

Die Ergebnisse werden so aufbereitet, dass sie direkt in GIS-, CAD- und Vermessungs-Workflows nutzbar sind. Typische Produkte sind klassifizierte LAS/LAZ-Dateien, Rastermasken als GeoTIFF und Vektorebenen als SHP oder GeoPackage. Dadurch sinkt der manuelle Bereinigungsaufwand und die Qualität nachgelagerter Auswertungen steigt.
Vermessung zu CAD: Automatische Merkmalserkennung
Ein zentraler Mehrwert liegt in der automatisierten Ableitung von CAD- und GIS-fähigen Merkmalen aus Punktwolken, DSM/DTM und orthobasierten Höhenmodellen. Die KI erkennt Kantenverläufe, bewertet Normalenvektoren und segmentiert Flächen nach Neigung, Krümmung und Oberflächenstruktur. So entstehen aus unstrukturierten Daten belastbare CAD-Objekte.
Ableitbare Elemente
  • Bruchkanten und Böschungskanten aus Höhenbrüchen und Neigungswechseln
  • Böschungskanten an Dämmen, Einschnitten und Geländesprüngen
  • Gebäudekanten und Dachränder durch planare Segmentierung
  • Straßenränder, Bordsteine und lineare Kanten mit stabiler Richtung
  • Entwässerungslinien und Gräben entlang von Tiefpunkten und Fließwegen
  • Rampen, Plateaus und planare Übergangszonen
  • Baugrubenränder und Kanten von Aushub- und Einschnittbereichen
  • Stockpile-Grundflächen und weitere polygonale Flächenobjekte
Technische Funktionen
  • Kantenerkennung über Höhengradienten, Krümmung und lokale Differenzen in DSM/DTM
  • Normalenvektoranalyse zur Trennung von Boden, Wand, Dach und geneigten Flächen
  • Segmentierung planarer Flächen für homogene Geometrien
  • Fusion von Orthofoto-Kanten und Höhenkanten zur besseren Linienführung
  • Einrasten, Polygonschluss und Schnittpunktbehandlung für CAD-taugliche Topologie
  • Zuverlässigkeitsbewertung je Merkmal mit Priorisierung für die Nachkontrolle
Ergebnisformate
DXF
3D-Polylinien, Breaklines und Flächengeometrien mit Layerstruktur, Attributierung und Bezug zum Koordinatensystem; direkt nutzbar in Civil 3D, AutoCAD oder BricsCAD
SHP / GeoPackage
GIS-fähig mit Merkmal-Typ, Höhe, Neigung, Quelle, Segment-ID und Zuverlässigkeit sowie sauberer Georeferenzierung
QA-Bericht
Hotspots, Prüfbereiche und Unsicherheiten mit Zuverlässigkeits-Wärmekarte für eine gezielte Nachbearbeitung

Das Ziel ist nicht, den Fachmann zu ersetzen, sondern repetitive Digitalisierungsarbeit zu reduzieren. Die KI erzeugt die technische Vorarbeit, der Mensch prüft, korrigiert und gibt frei. Die Ergebnisse lassen sich anschließend in Civil 3D, BricsCAD oder QGIS nachbearbeiten und freigeben.
Volumen, Massen und Abtrag/Auftrag
Für Bau, Deponie, Steinbruch, Recycling und Erdbewegung automatisieren wir die Berechnung von Mengen und Veränderungen. So werden Volumen schneller, wiederholbar und sauber dokumentierbar – mit Versionierung, Parametrisierung und reproduzierbarer Auswertung.
Erkennung
Automatische Erkennung von Haufwerken, Materialinseln und Materialflächen mit Grundflächen aus Punktwolken, DSM/DTM oder Orthodaten. Überlappungen werden über Oberflächenkrümmung, Höhenkontraste, Gradienten und Konnektivität getrennt.
Berechnung
Volumen in per prismatischer Methode oder TIN-basierter Volumenberechnung; Vergleich von Referenzebene und Basisfläche für Abtrag/Auftrag, Schüttvolumen oder Bestandsmengen. Beide Verfahren liefern lokal exakte, nachvollziehbare Ergebnisse.
Vergleich
Mengenvergleich über mehrere Zeitpunkte mit DoD (DEM of Difference). Raster- und Oberflächenmodelle werden differenziert und per Schwellenwertfilterung gegen Rauschen, Ausreißer und geringe Änderungen abgesichert.
Bericht
Volumenbericht, Grundflächen-Layer und Mengen pro Bereich oder Materialbereich mit versionierten Eingangsdatensätzen, Berechnungsparametern und Referenzgeometrien. Verwendetes Geländemodell, Basisfläche, Schwellenwerte, Unsicherheiten und Rechenweg bleiben revisionssicher dokumentiert.
Veränderungserkennung und Überwachung
Bei wiederholten Messungen erkennt die KI Veränderungen zwischen zwei oder mehreren Zeitpunkten. Sie kombiniert geometrische Differenzen mit semantischer Klassifizierung und liefert so nicht nur eine Differenzkarte, sondern auch eine fachliche Aussage: was sich verändert hat, wo es passiert ist und ob es relevant ist.
Der DoD-Ansatz (DEM of Difference) ist der Kern der Analyse: Epochen werden koregistriert, dann epochengenau differenziert. Ein Schwellenwertfilter trennt signifikante Änderungen von Rauschen und Artefakten; die Unsicherheitsabschätzung berücksichtigt Punktdichte, GSD, lokale Rauigkeit, Interpolationsfehler und Registrierungsresiduen.
Die semantische Komponente fokussiert fachlich relevante Klassen wie „Haufwerk“ oder „Boden“. Fahrzeuge, Maschinen, Vegetation oder temporäre Störungen können je nach Use Case ausgeschlossen oder separat behandelt werden.
Bei mehr als zwei Epochen wird der Vorher-Nachher-Vergleich zur Zeitreihenanalyse. So lassen sich Trendrichtungen, Änderungsraten, Stabilitätsphasen, wiederkehrende Muster und Sprungänderungen über längere Zeiträume überwachen.
Analysierte Veränderungen
  • Höhenänderungen und Materialbewegungen nach Koregistrierung
  • Aufschüttung und Abtrag auf Basis von DoD-Differenzen
  • Setzungen und Deformationen mit Trend- und Residualanalyse
  • Neue oder entfernte Objekte innerhalb definierter Klassenmasken
  • Veränderte Lagerflächen und Randverschiebungen von Haufwerken
  • Baufortschritt pro Bereich oder Abschnitt über mehrere Epochen
  • Nur fachlich relevante Klassen wie Haufwerk oder Boden werden ausgewertet
  • Zeitliche Änderungsraten, Kumulation und Sprungdetektion bei langen Messreihen
Ergebnisse
Änderungskarten
Räumliche Visualisierung signifikanter Veränderungen nach DoD, Schwellenwertfilter und Klassenfilter
Ereignislisten & Kennzahl-Auswertungen
Strukturierte Ausgabe pro Bereich mit Volumen-, Flächen-, Höhen- und Relevanzkennzahlen je Epoche
PDF/CSV-Berichte & Aufgaben/Meldungen
Optionale Integration in Procore, ACC, Jira oder andere Systeme mit Verlauf, Kommentar und Nachverfolgbarkeit
Soll/Ist-Abgleich mit CAD und BIM
Wir vergleichen Vermessungsdaten mit Planungsdaten und geben Abweichungen strukturiert aus. Toleranzregeln nach Gewerk, Bereich oder Bauteil schaffen klare Entscheidungsgrundlagen für Abnahmen und Bauprozesse.
Eingaben
  • Ist-Zustand: Punktwolke, Mesh/Netz, DSM, Orthofoto oder As-built-Modell
  • Plan: IFC, DWG, DXF, Achsen, Trassen, Referenzflächen oder GIS-Ebene
  • Regeln: Toleranzen nach Gewerk, Bereich, Bauteil, Attribut und Qualitätsklasse
  • Referenzierung: Projektbezugssystem, Höhenbezug, Achssystem und lokale Unterprojekte
Funktionen & Nutzen
  • Koregistrierung: Abgleich von As-built- und Plangeometrie über Passpunkte, Flächenfit oder ICP zur Minimierung von Lage-, Rotations- und Maßstabsfehlern
  • Koordinatentransformation: Vereinheitlichung von ETRS/UTM, Landeskoordinatensystem, lokalem Baustellenbezug und Höhenbezug in einem Analyse-Frame
  • Distanzfeldberechnung: Erzeugung eines signed distance field zur Bestimmung von Über- und Unterschreitungen an der Sollgeometrie
  • Vergleichsmodi: 2.5D-Höhenvergleich für Flächen und 3D-Abstandsberechnung für komplexe Bauteile, Kanten und Freiformgeometrien
  • Abweichungslogik: Flächen-, Linien- oder Punktbewertung mit Klassifikation in innerhalb Toleranz, Warnbereich oder kritisch
  • Automatische Abweichungsmeldung: Jeder Treffer enthält Messwert, Soll-/Ist-Referenz, Position, Abweichungsrichtung, Zuverlässigkeit und Gewerk-Zuordnung
Mehrwert
  • Frühere Erkennung von Abweichungen durch automatisierte Soll/Ist-Prüfung
  • Weniger Nacharbeit auf der Baustelle durch klare Toleranzentscheidungen
  • Bessere Nachvollziehbarkeit bei Abnahmen durch dokumentierte Messwerte und Referenzen
  • Einheitliche Qualitätssicherung über mehrere Gewerke, Bereiche und Bauteilgruppen hinweg
Toleranzregellogik: Jede Messung wird gegen eine regelbasierte Grenzwertmatrix geprüft. Beispiel: ±20 mm für Betonoberflächen, Sichtbeton oder präzise Einbauteile; ±50 mm für Erdarbeiten, Planum oder Rohbau-Nebenflächen. Die Regeln können nach Bauteiltyp, Ausführungsphase, Zone, Messauflösung oder Materialklasse differenzieren. Wird die zulässige Abweichung überschritten, erzeugt das System eine Meldung mit Schweregrad und Verweis auf die betroffene Regel.
Abweichungsmeldungen: Für jede erkannte Differenz werden Messwert, Position im Koordinatensystem, betroffene Geometrie, normierte Abweichungsrichtung, Konfidenz/Zuverlässigkeit und Zuordnung zum Gewerk automatisch protokolliert. So lassen sich Meldungen direkt an QA/QC-, Bauleiter- oder Mängelprozesse übergeben und mit Prüfberichten, Aufgaben oder BIM-Objekten verknüpfen.
Integration in bestehende Systeme
Unsere KI-Lösung ersetzt keine vorhandenen Werkzeuge, sondern ergänzt Vermessungs-, CAD-, GIS- und BIM-Prozesse als KI-Schicht. Sie automatisiert Auswertungen, Prüfungen, Klassifizierungen und Übergaben — herstellerunabhängig und ohne Medienbrüche.
Die Integrationsarchitektur unterstützt REST-API für Anfragen, Webhooks für Ereignisse, Batch-Verarbeitung für große Datenmengen sowie cloud-native Deployments in hybriden oder vollständig cloudbasierten Umgebungen.
Unterstützte Eingabeformate
Bilder
JPG, DNG, TIFF mit EXIF/XMP; für Photogrammetrie, Georeferenzierung und Feature-Erkennung
GNSS
RTK/PPK-Logs, Fix-Daten, Genauigkeitswerte und Zeitstempel für Qualitäts- und Positionsreferenzierung
Punktwolken
LAS/LAZ, GeoTIFF, DSM, DTM, DGM, DOM sowie Raster- und Oberflächenmodelle für 2.5D- und 3D-Analysen
CAD/BIM
IFC, DWG, DXF und Modellinformationen für Soll/Ist-Abgleich, Bauteilreferenzen und Attributprüfung
GIS
SHP, GeoJSON, GeoPackage und Layer-Strukturen für raumbezogene Auswertungen und Fachdatenintegration
Unterstützte Ausgabeformate
DXF
3D-Polylinien, Breaklines und Feature-Ebenen für CAD-Folgeprozesse
SHP / GeoPackage / GeoJSON
GIS-fähige Vektordaten mit Attributen und räumlicher Struktur für QGIS und ArcGIS
GeoTIFF / LAS/LAZ
Klassifizierte Raster- und Punktwolkendaten für Fachanwendungen und Analysen
Berichte & Aufgaben/Meldungen
PDF, CSV, QA-Wärmekarten und Übergaben an Procore, ACC und Jira
Plattform- und Schnittstellenintegration: Pix4D, Metashape, Civil 3D, BricsCAD, QGIS, ArcGIS, Procore, ACC und Jira sind über API, Webhooks, Datei-Exchange, Objekt-IDs und strukturierte Exporte angebunden.
Architekturprinzip: Eingehende Daten werden normalisiert, geprüft und in einen gemeinsamen Analysekontext überführt. Danach erzeugt die KI-Schicht Messwerte, Abweichungen, Klassen, Meldungen und Übergabedateien — zentral, reproduzierbar und skalierbar.
"Human in the Loop" und technische Verantwortung
Wir ersetzen keine Vermessungsingenieure, Ziviltechniker oder Fachprüfer. Die KI übernimmt Vorverarbeitung, Mustererkennung, Priorisierung und Vorprüfung — inkl. Daten-Normalisierung, Objekt-/Merkmalserkennung, Plausibilitätschecks, Abweichungsdetektion, Volumen- und Flächenberechnungen sowie reproduzierbarer Prüfprotokolle. Fachliche Bewertung, Korrektur, Freigabe und Haftung bleiben beim Experten.
01
KI führt die Voranalyse aus
Automatische Normalisierung, Georeferenzierung, Feature-Extraktion, Klassifizierung, Messwertableitung und erste Plausibilitätsprüfung.
02
Konfidenz und Unsicherheit werden bewertet
Jedes Ergebnis erhält einen Konfidenzwert aus Modellstärke, Datenqualität und Konsistenzprüfung; niedrige Werte oder fehlende Metadaten gehen in die manuelle Prüfung.
03
Kritische Ergebnisse werden zur Kontrolle markiert
Abweichungen, Grenzwertverletzungen, stark streuende Volumenberechnungen und schwache Klassifikationen werden in QA-Wärmekarten, Prüfclustern und Review-Queues priorisiert.
04
Mensch validiert, gibt frei und dokumentiert
Der Fachprüfer bestätigt oder korrigiert Ergebnisse, prüft Abweichungen und Volumenrechnungen und versieht das Resultat mit Freigabe, Version und Prüfvermerk.

Kontrollierter Automatisierungsansatz: Die KI reduziert Routinearbeit, doch fachlich relevante Entscheidungen bleiben prüf- und freigabepflichtig. Alle Schritte werden versioniert, damit Eingangsstand, Modellversion, Parametrierung, Korrekturen und Freigabe lückenlos nachvollziehbar bleiben.
Datenhoheit, Sicherheit und Betrieb
Kundendaten bleiben im vereinbarten Betriebsumfeld und werden nicht für externe Trainingszwecke verwendet. Modelle, Trainingsdaten, Parameter, Konfigurationen, Prompts, Ausgaben und Prüfprotokolle werden versioniert, revisionssicher dokumentiert und über definierte Freigabe- und Rücksetzmechanismen gesteuert. Wir liefern die vollständige technische Betriebsbasis – von der Public Cloud bis zur isolierten On-Premise-Umgebung.
Bereitstellung & Betrieb
  • Cloud-Bereitstellung: Betrieb in AWS, Azure oder GCP mit skalierbarer Infrastruktur, Managed Services, Monitoring, Backup und optionaler Multi-AZ-/Multi-Region-Auslegung
  • Private Cloud: Dedizierte Mandantenumgebung in abgeschotteter Cloud-Landing-Zone oder kundeneigenem Tenant mit klaren Netzwerkgrenzen
  • On-Premise: Vollständiger Betrieb im eigenen Rechenzentrum oder lokal mit Netzsegmentierung, Offline-Fähigkeit und kontrolliertem Patch-Management
  • Hybride Modelle: Kombination aus lokaler Datenhaltung, privaten Schnittstellen und externer Rechenleistung für definierte Workloads
  • CI/CD für Modellaktualisierungen: Code-, Daten- und Modelländerungen durchlaufen Build, Validierung, Testdaten-Checks, Modellbewertung, Freigabe, Deployment und Rollback-Bereitschaft
  • Überwachung & Betrieb: Laufende Beobachtung von Latenz, Fehlerraten, Modellgüte, Datenqualität und Ressourcenverbrauch inklusive Alarmierung und Audit-Trail
  • Rollback & Wiederherstellung: Jede Modellversion kann mit zugehörigen Parametern, Artefakten und Konfigurationen gezielt zurückgesetzt oder erneut bereitgestellt werden
Sicherheit & Steuerung
  • Verschlüsselung at rest: Daten, Artefakte, Logs und Backups werden verschlüsselt gespeichert; Schlüsselverwaltung via KMS/HSM oder kundeneigene Schlüsselhoheit
  • Verschlüsselung in transit: Alle Verbindungen zwischen Benutzern, Diensten, APIs und Speichern erfolgen transportverschlüsselt, typischerweise per TLS
  • Mandantentrennung: Logische Trennung von Daten, Modellen, Konfigurationen und Betriebsrechten pro Mandant, ergänzt durch Netzwerksegmentierung und isolierte Deployments
  • RBAC: Feingranulares Rollen- und Rechtekonzept für Admin, Operator, Reviewer, Fachanwender und Auditor; kritische Aktionen benötigen Freigaben
  • Zugriffsprotokollierung: Anmeldungen, API-Nutzung, Modellfreigaben, Datenänderungen und administrative Aktionen werden zeitgestempelt protokolliert
  • Prüfpfad: Vollständige Nachverfolgbarkeit von Input, Modellversion, Parametern, Zwischenergebnissen, menschlicher Korrektur und finaler Freigabe
  • Modell-Versionierung: Modelle, Hyperparameter, Feature-Sets, Trainingsdaten-Referenzen und Bewertungsergebnisse werden als reproduzierbare Artefakte gespeichert
  • Rücksetz- und Freigabekonzept: Bei Fehlern oder Qualitätsabweichungen kann auf eine validierte Version zurückgegangen werden; Deployments gehen erst nach definierter Prüfung live

Damit wird aus einem KI-Prototyp eine produktiv betreibbare Lösung für reale Vermessungsprozesse – mit der Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Sicherheitsarchitektur und Nachvollziehbarkeit industrieller Anwendungen.
Typische Ergebnisse für Bau und Deponie
Wir machen aus Vermessungsdaten keine Black Box, sondern eine nachvollziehbare, integrierte und abnahmefähige technische Prozesskette. Alle Ergebnisse sind dokumentiert, versioniert und direkt in bestehende Arbeitsabläufe integrierbar.
Bruchlinien & Kanten
Brchlinien für TIN-Modelle mit definierten Genauigkeitsklassen für Bestands-, Planungs- und Abrechnungszwecke. Enthalten sind Böschungskanten, Rampen, Baugrubenränder, Geländesprünge und Plateaus als DXF zur direkten Nutzung in TIN-Modellen und Flächenmodellen.
Volumen & Abtrag/Auftrag
Grundflächen, Volumen in sowie Abtrag-/Auftrag-Auswertungen auf Basis von Oberflächenvergleichen, TIN-zu-TIN- oder Raster-zu-Raster-Ansätzen. Ausgegeben werden Methode, Bezugsdatum, Flächenabgrenzung, Bilanzwerte und eine Unsicherheitsangabe.
Klassifizierte Punktwolken
Semantisch klassifizierte LAS/LAZ-Dateien nach ASPRS-Standard, z. B. Boden, Vegetation, Gebäude, Wasser und Sonderklassen. Die Daten werden bereinigt, entstört und mit Klassencodes, Rückgabeinformationen und optionalen Intensitätswerten aufbereitet.
CAD/GIS-Ebenen
DXF, SHP und GeoPackage nach Kundentemplate, direkt in Zielsysteme importierbar. Die Ebenen enthalten Attributstrukturen mit Objektart, Status, Quelle, Zeitstempel sowie Koordinatensystem, Höhenbezug und Transformationsparametern.
QA & Zuverlässigkeit
QA-Berichte, Zuverlässigkeits-Wärmekarten und Prüfbereiche für die Nachkontrolle. Ergänzt werden Konfidenzwerte, Ausreißerkennzeichnungen, Dichte- und Abdeckungsindikatoren sowie klar definierte Prüfsegmente.
Lieferpaket
Standardisiertes Datenpaket mit technischer Dokumentation, Verarbeitungsparametern und vollständigem Audit Trail. Die Dokumentation enthält Dateiliste, Dateitypen, Versionsstände, Erstellungszeitpunkt, Koordinatensystem, Verarbeitungsschritte und Prüfergebnisse.
Nächster Schritt: Workflow prüfen
Sprechen Sie mit uns über Ihre Vermessungsdaten, bestehenden Systeme und wiederkehrenden Auswertungsschritte. Wir zeigen, wo KI-gestützte Automatisierung technisch sinnvoll und wirtschaftlich wirksam ist.

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