EO4ConStat (Earth Observation and AI for Construction Statistics)

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In dem EU-finanzierten Projekt „EO4ConStat“ arbeiten das BKG, das Statistische Bundesamt (Destatis) und das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) zusammen. Jeweils zwei der insgesamt vier Arbeitspakete werden von Destatis und dem BKG bearbeitet. Das DLR unterstützt das Projekt in beratender Funktion.

Unter Verwendung von Erdbeobachtungsdaten und künstlicher Intelligenz soll eine Methode zur Qualitätssicherung und zur Aufwertung der Baustatistik entstehen. Es sollen Baustellen erkannt und ihre Entwicklung im Zeitverlauf durch Auswertung von Zeitreihen beschrieben werden. Daraus sollen sich zum Beispiel Baubeginn und Baufertigstellung bestimmen lassen. Die Ergebnisse werden zur Validierung innerhalb von Destatis mit den Daten der amtlichen Statistik verglichen. Die Nutzung der ermittelten Baubeginne und eine höhere Taktung der Veröffentlichung zu Baufertigstellungen, könnte die Möglichkeiten zur Bewertung von Fördermaßnahmen im Wohnungsbau und der konjunkturellen Dynamik im Bausektor verbessern. Als Testgebiet für die Entwicklung der Methodik wurde NRW bestimmt, letztendlich soll das entwickelte Modell auf Daten aller Bundesländer und – je nach Datenlage – auf den europäischen Kontext übertragbar sein.

Das erste Vorhaben des Projektes ist eine semantische Segmentierung von Digitalen Orthofotos um Baustellen zu detektieren. Das Modell, das hierfür genutzt wird ist eine Variante des Foundation-Models SAM (Segment Anything Model von Meta AI). Diese Variante ergänzt SAM um zusätzliche Layer, sogenannte Low Rank Adaption Layers (SAMLoRA), wodurch das Fine-Tuning des Modells schneller und ressourcenschonender wird, da nur diese Teile des Modells angepasst werden. Für das Nachtrainieren des Modells wurden Trainingsdaten gelabelt und aufbereitet. Der so entstandene Datensatz enthält mehr als 3500 Labels von Baustellen in verschiedensten Umgebungen (urbanes Zentrum, Wohngebiet in Vororten, ländliche Gebiete) und für unterschiedliche Baustadien. Dies ist notwendig, um dem Modell ein möglichst diverses Spektrum an Beispieldaten zeigen zu können und so die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass alle Baustellen erkannt werden.

Erste vielversprechende Ergebnisse einer Segmentierung.

Im zweiten Arbeitspaket soll an den Stellen, an denen Baustellen gefunden wurden, eine Zeitreihenanalyse durchgeführt werden, um Baubeginn und Bauende zu bestimmen. Als Datengrundlage sollen hier verschiedene Indizes (z.B. NDVI, NDBI, u.a.), abgeleitet aus Daten des Sentinel-2 Satelliten des Copernicus-Programms der Europäischen Raumfahrtagentur (ESA), dienen.

Weitere Informationen: https://www.destatis.de/DE/Service/EXSTAT/Datensaetze/bautaetigkeit-eo4constat.html

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Das Projekt EO4ConStat wird von der Europäischen Union im Rahmen des “Single-Market-Programme” im Call “SMP-ESS-2023-GEOS-IBA” gefördert.