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Wie kann eine einzige integrierte Plattform die Art und Weise verändern, wie Städte ihre Zukunft planen, Risiken managen und kritische Infrastrukturen überwachen? Dieses Anwendungsbeispiel beantwortet diese Frage anhand zweier großskaliger Implementierungen: Roma Capitale und die Region Kampanien.
Die Präsentation stellt usBIM.geotwin vor, die auf offenen Standards basierende Plattform von ACCA, die die Lücke zwischen GIS und BIM überbrückt – und es öffentlichen Verwaltungen ermöglicht, lebendige geospatiale digitale Zwillinge ihres Territoriums zu erstellen, abzufragen und aktiv zu nutzen. Anstatt Geodaten und Bauwerksinformationen als getrennte Silos zu behandeln, führt die Plattform diese in einer einheitlichen, handlungsorientierten Umgebung zusammen, in der Stadtplaner, Risikomanager und Infrastrukturingenieure auf derselben Datenbasis arbeiten können.
Die Fallstudie Roma Capitale demonstriert, wie digitale Zwillinge die Entscheidungsfindung in einem der komplexesten metropolitanen Räume Europas unterstützen. Durch die Integration heterogener Datenebenen – von Kataster- und Umweltdaten bis hin zu Mobilitäts- und Versorgungsnetzen – entsteht ein konsistentes territoriales Modell für die strategische Planung und operative Stadtverwaltung.
Die Fallstudie Kampanien fokussiert die Infrastruktursicherheit. Gezeigt wird die Überwachung von Brücken und Straßen im regionalen Maßstab. Die Integration von GIS und BIM ermöglicht hier eine kontinuierliche Zustandsbewertung, automatisierte Anomalieerkennung und eine evidenzbasierte Priorisierung von Instandhaltungen – der entscheidende Schritt vom reaktiven zum proaktiven Management.
Über beide Anwendungsfälle hinweg betont das Anwendungsbeispiel eine zentrale These: Es handelt sich nicht um eine maßgeschneiderte Lösung für zwei außergewöhnliche Kunden. Die hier demonstrierte Architektur, die Workflows und die Integrationsmuster sind so konzipiert, dass sie von jeder öffentlichen Verwaltung – unabhängig von Größe oder technischer Kapazität – repliziert werden können, die sich in Richtung einer datengetriebenen territorialen Governance entwickeln möchte.
Die Teilnehmenden erhalten ein klares Verständnis davon, wie ein produktionsreifer geospatialer digitaler Zwilling in der Praxis aussieht, welche Integrationsherausforderungen bei der Kombination von GIS und BIM auf Stadt- und Regionalebene entstehen und wie sich die Methodik auf den eigenen institutionellen Kontext übertragen lässt.
Diese Session beleuchtet, wie das California Department of Transportation (Caltrans) durch die Integration von Reality-Capture-Workflows in eine zentrale Datenumgebung (Common Data Environment) den Sprung von einer reaktiven Projektaufsicht hin zu einer proaktiven digitalen Orchestrierung vollzogen hat. Mit Fokus auf den gesamten Lebenszyklus der Infrastrukturbereitstellung demonstriert die Präsentation, wie nahtlose Datenströme zwischen Feld und Büro die Inspektion von Durchlässen automatisieren, Ist-Mengen in Echtzeit verifizieren und Zahlungsfreigabezyklen signifikant beschleunigen.
Diese Workflows bieten eine skalierbare Blaupause für den europäischen Markt und adressieren universelle Anforderungen wie den ISO 19650 (BIM)-Standard, plattformübergreifende Interoperabilität sowie die Modernisierung komplexer Infrastrukturnetze. Die Teilnehmer erhalten praxisnahe Einblicke, wie rohe Felddaten in ein strategisches Asset transformiert werden können, das Risiken minimiert und absolute Projekttransparenz für öffentliche sowie private Auftraggeber gewährleistet.
Diese Präsentation beschreibt einen robotischen Ansatz zur räumlichen Messung und Überwachung, der digitale Planungsinformationen mit der Umsetzung im Feld, visueller Führung, Vermessung und der wiederholten Beobachtung von Veränderungen über die Zeit verknüpft. Das System kombiniert optische Sensorik, robotische Positionierung, räumliche Referenzierung, Fernbedienung, Photogrammetrie und KI-gestützte Interpretation, um Design-to-Field-Workflows, Projektüberwachung, Kartierung, Strukturüberwachung und Qualitätsprüfung innerhalb eines einheitlichen Messrahmens zu unterstützen.
Die Arbeit ist relevant für Bauwesen, Ingenieurwesen und Anlageninspektion, in denen hohe Präzision, Wiederholbarkeit, Sicherheit und berührungslose Arbeitsweisen wichtig sind. Ihre Besonderheit liegt darin, photogrammetrische Messverfahren und KI-gestützte Auswertung in Vermessungsabläufe einzubringen, die bisher überwiegend auf persönliche Vor-Ort-Präsenz und weitgehend manuelle Methoden angewiesen waren, und dabei visuelle Führung, Fernbedienung und Überwachung in einem zusammenhängenden Prozess zu integrieren. Dadurch entsteht eine Grundlage für sicherere und konsistentere Feldeinsätze sowie für einen direkteren Vergleich zwischen Planungsabsicht, gemessenem Zustand und beobachteter Veränderung.
Komplexe Industrie- und Sanierungsprojekte stellen hohe Anforderungen an die Qualität und Nutzbarkeit von Erfassungsdaten. Diese Session zeigt, wie moderne Capture-Reality-Workflows dazu beitragen, Felddaten effizient zu erfassen und zuverlässig in modellierungsfähige Informationen zu überführen. Anhand praxisnaher Beispiele wird demonstriert, wie terrestrisches Laserscanning und mobile Erfassungsmethoden in anspruchsvollen Projektumgebungen eingesetzt werden können – etwa an schwer zugänglichen Standorten mit komplexer Geometrie oder kombinierten Innen- und Außenbedingungen.
Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie hochwertige Erfassungsdaten nachgelagerte Modellierungsprozesse unterstützen, beispielsweise mit Anwendungen wie ClearEdge3D EdgeWise, und den Übergang von der Datenerfassung zur nutzbaren Projektinformation beschleunigen. Die Teilnehmenden erhalten Einblicke, wie Capture Reality über die reine Dokumentation hinaus einen messbaren Mehrwert schafft und fundierte Entscheidungen in Industrie- und Sanierungsprojekten unterstützt.
VertiGIS Networks ist die Lösung zur Netzplanung und -dokumentation über den gesamten Lebenszyklus für Ver- und Entsorger sowie Telekommunikation. Nutzen Sie VertiGIS Networks, um Ihre Daten effizient zu bearbeiten und auf Basis des Esri Utility Networks zu verwalten. Zeigen Sie mit dem VertiGIS Network Explorer online und offline Ihre Daten an. Mit dem VertiGIS Network Simulator planen Sie Infrastrukturen optimal und simulieren Netzauswirkungen. Organisieren Sie die Instandhaltung von Anlagen mit VertiGIS Network Maintenance und gewährleisten Sie Betriebssicherheit. VertiGIS Networks unterstützt alle Typen des Esri Utility Networks.
Mit NET Scan von TKI werden Stromtrassen und Infrastruktur schnell und hochpräzise als digitaler Zwilling in 3D erfasst. Der Vortrag zeigt, wie LiDAR-Scanning, präzise GNSS-Daten und digitale Strommodelle den Energieausbau effizienter gestalten: schnellere Dokumentation, höchste Qualität und eine transparente Zusammenarbeit aller Projektbeteiligten. So entstehen aktuelle und qualitativ hochwertige Bestandsdaten, Dokumentationsprozesse werden beschleunigt und die Datenqualität für Planung, Bau und Betrieb nachhaltig erhöht.
Einsatz- und Karrieremöglichkeiten im Geoinformationsdienst der Bundeswehr
Das jährlich stattfindende „Survey School Research Symposium and Competition“ bringt die nächste Generation von Geodaten-Innovatoren zusammen, um eine Brücke zwischen traditioneller Feldarbeit und fortschrittlichen Technologien wie LiDAR und Photogrammetrie zu schlagen. Der diesjährige Gewinner wird seine bahnbrechende Forschung detailliert vorstellen und dabei eine hochpräzise, praxisnahe Anwendung präsentieren, die modernste Geodaten-Workflows mit strenger Vermessungsgenauigkeit perfekt in Einklang bringt. Die Teilnehmer erhalten einen direkten Einblick in die genauen Methoden, Herausforderungen vor Ort und Datenverarbeitungstechniken, die den Maßstab für die Zukunft der Geomatikbranche setzen.
Die Mobile-Laser-Scanning-Technologie ermöglicht die schnelle Erfassung hochdetaillierter 3D-Darstellungen von Straßenumgebungen in einer einzigen Befahrung bei üblichen Fahrgeschwindigkeiten. Die Effizienz dieses Datenerfassungsprozesses hat die Vermessungsabläufe in zahlreichen Ingenieurprojekten grundlegend verändert. Trotz dieser Fortschritte stellt die Merkmalsextraktion, insbesondere die Erzeugung CAD- und GIS-kompatibler Ergebnisse, weiterhin eine erhebliche Herausforderung dar. Dies gilt insbesondere für lineare Straßenobjekte wie Bordsteine und Fahrbahnmarkierungen. Die Extraktion dieser Merkmale aus mobilen LiDAR-Punktwolken ist nach wie vor ein äußerst zeitaufwändiger und arbeitsintensiver Prozess. Zwar haben halbautomatisierte Verfahren die Effizienz verbessert, sie erfordern jedoch weiterhin einen erheblichen Benutzereingriff sowie viele Stunden manueller Nachbearbeitung. Zur Überwindung dieser Einschränkungen stellt dieser Vortrag Reflektars neuartiges KI-Framework zur vollautomatischen, netzwerkweiten Extraktion von Bordsteinen und Fahrbahnmarkierungen aus mobilen LiDAR-Punktwolken vor. Das Framework kombiniert überwachtes Deep Learning zur Merkmalserkennung mit einer unüberwachten Machine-Learning-Pipeline, die auf Basis der Erkennungsergebnisse geometrische und semantische Attribute vektorisiert. Die erzeugten Ergebnisse umfassen CAD- und GIS-kompatible Darstellungen von Straßenmerkmalen wie Ober- und Unterkante des Bordsteins, Fahrstreifenmarkierungen, gestrichelten Linien, Richtungspfeilen sowie weiteren Fahrbahnmarkierungssymbolen. Durch den vollständigen Verzicht auf manuelle Eingriffe ermöglicht das vorgestellte Framework einen skalierbaren Einsatz über Hunderte von Kilometern Straßennetz. Der Vortrag erläutert die zugrunde liegende Methodik und präsentiert die Ergebnisse einer stadtweiten Implementierung des neuartigen Reflektar-Frameworks. Darüber hinaus werden anspruchsvolle Grenzfälle sowie Ergebnisse aus Tests in unterschiedlichen Umgebungen und mit verschiedenen mobilen Kartierungssystemen vorgestellt.
Satellitenbilder sind zu einem Eckpfeiler moderner geospatialer Intelligenz geworden und ermöglichen skalierbare, reproduzierbare und weltweit konsistente Kartierungskapazitäten. Da die Nachfrage nach aktuellen Geodaten– getrieben durch Verteidigungs-, Sicherheits- und zivile Anwendungen – zunimmt, positioniert sich die satellitengestützte Kartographie zunehmend als komplementäre und in einigen Fällen alternative Lösung zur luftgestützten Datenerfassung durch Flugzeuge oder Drohnen.
Im Vergleich zu Luftfahrt- oder UAV-Plattformen bieten Satelliten einzigartige Vorteile in Bezug auf globale Zugänglichkeit, schnelle Wiederholraten und operative Unabhängigkeit. Sie ermöglichen die Kartierung in unzugänglichen oder umkämpften Umgebungen , in denen der Einsatz von Flugzeugen oder Drohnen auf Grund der Gegebenheiten oder der politischen Situation nicht oder nur schwer möglich ist. Dies macht sie besonders relevant für Anwendungen im Verteidigungsumfeld. Als Beispiele können Programme wie MGCP (Multinational Geospatial Co-production Program) und MUVD (Multinational Urban Vector Data) genannt werden, bei denen standardisierte, interoperable und häufig aktualisierte geospatiale Datensätze entscheidend sind.
Aus technischer Sicht unterstützen die jüngsten Fortschritte bei hochauflösenden optischen Satelliten mittlerweile sowohl 2D- als auch 3D-Kartierungsprozesse, einschließlich digitaler Oberflächenmodelle und Gebäude-Rekonstruktionen. Während Luftdaten für bestimmte lokale Anwendungsfälle nach wie vor eine überlegene Auflösung und Flexibilität bieten, haben hochaufgelöste Satellitenbilder einen Reifegrad erreicht, der es ermöglicht, einen wachsenden Anteil des Kartierungsbedarfs zu decken – insbesondere dann, wenn Flächendeckung, Aktualität und Skalierbarkeit Vorrang vor höchster Präzision haben.
Die satellitengestützte Kartierung ermöglicht zudem schnelle Prozesse, einschließlich Krisenreaktion, Hinderniserkennung für die Luft- und Bodennavigation sowie die Bewertung der Befahrbarkeit . In solchen Kontexten wird die Fähigkeit, Satelliten schnell zu beauftragen und große Datenmengen zu verarbeiten, zu einem entscheidenden Vorteil.
Künstliche Intelligenz (KI) spielt in der gesamten kartografischen Produktionskette eine immer wichtigere Rolle. Insbesondere Deep-Learning-Techniken verbessern die Geometrieextraktion erheblich und ermöglichen die automatisierte Erkennung und Vektorisierung von Merkmalen wie Gebäuden, Straßen und Landbedeckung. Dies trägt zu einer gesteigerten Produktivität und verkürzten Durchlaufzeiten bei.
KI sollte jedoch nicht als Allheilmittel betrachtet werden, insbesondere nicht für komplexe, spezifikationsgetriebene Produkte wie im Rahmen von MGCP oder MUVD gefordert ist. Diese Datensätze erfordern ein hohes Maß an semantischer Tiefe, Konsistenz und die Einhaltung strenger Datenmodelle. Während Fortschritte erzielt werden, bleibt die automatisierte Attributextraktion eine zentrale Herausforderung. Neue Ansätze unter Nutzung von Large Language Models (LLMs) und Vision-Language Models (VLMs) bieten vielversprechende Perspektiven für die semantische Interpretation und die Befüllung von Attributen, doch ihre operative Reife entwickelt sich noch.
Infolgedessen bleibt menschliche Expertise unerlässlich, insbesondere für die Validierung, Mehrwertgenerierungund den Umgang mit Ausnahmen. Es ist wahrscheinlich, dass hochwertige Vektordatenbanken in absehbarer Zukunft weiterhin auf einen hybriden Ansatz setzen werden, der KI-gestützte Extraktion mit manueller Verfeinerung kombiniert.
Ähnlich verhält es sich mit der Transformation von strukturierten geospatialen Datenbanken zu finalisierten kartografischen Produkten unter Einhaltung von Symbolik, Generalisierungsregeln und nutzerspezifischen Anforderungen, was heute weitgehend manuell erfolgt. Auch hier könnten generative KI und Foundation Models (FMs) eine transformative Rolle spielen, indem sie kartografische Regeln erlernen und die Kartenerstellung automatisieren. Dennoch musserhebliche (manuelle) Arbeit geleistet werden, um Zuverlässigkeit, Erklärbarkeit und Standardkonformität zu gewährleisten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die satellitengestützte Kartierung eine neue Phase der Reife erreicht, angetrieben sowohl durch Sensorkapazitäten als auch durch Fortschritte in der KI. Sie ersetzt zwar keine Luftfahrt- oder UAV-Lösungen, bietet aber eine leistungsstarke, skalierbare Ergänzung, insbesondere für die Verteidigung und großflächige Anwendungen. Die Integration von KI über die gesamte Produktionskette hinweg birgt großes Potenzial, muss jedoch mit Realismus betrachtet werden: Die Zukunft der Kartographie wird hybrid sein und Automatisierung mit menschlicher Expertise kombinieren, um vertrauenswürdige geospatiale Intelligenz in großem Maßstab zu liefern.
Orthofotos gehören zu den am häufigsten verwendeten Ausgabedaten in Geodaten-Workflows – doch in der Praxis zeigen sie oft nicht das, was vor Ort wirklich zählt.
Diese Session demonstriert, wie verschiedene Orthofototypen die Genauigkeit, Klarheit und Nutzbarkeit Ihrer Daten erheblich verbessern können.
Anhand realer Projektbeispiele, die in 3Dsurvey verarbeitet wurden, vergleichen wir traditionelle Orthofotos, echte Orthofotos, benutzerdefinierte Planprojektionen und neu entwickelte Bodenorthofotos. Wir zeigen, wie sich die einzelnen Methoden auf die Sichtbarkeit, die Messzuverlässigkeit und nachgelagerte Workflows wie die Planung auswirken und gleichzeitig die Klarheit der Objekte verbessern.
Ein besonderer Fokus liegt auf der neuen Funktion „Bodenorthofoto“ (eingeführt 2026), einer Bottom-Up-Projektionsmethode, die visuelle Hindernisse wie Vegetation, Dächer und Überhänge entfernt und so die sonst verborgenen, aber wichtigsten Bodenmerkmale sichtbar macht.
Dies ermöglicht es Nutzern, kritische Elemente wie die folgenden zu erkennen:
Das Ergebnis ist nicht nur ein besseres Bild, sondern auch bessere Entscheidungen, weniger Fehler vor Ort und zuverlässigere Projektergebnisse.
Diese Sitzung zeigt, wie verbesserte Geodaten zu qualitativ hochwertigeren Ergebnissen führen.
Die realitätsnahe Abbildung physischer Arbeitsumgebungen für eine abteilungsübergreifende Abstimmung war bislang teuer und organisatorisch aufwendig. In dieser Session zeigen wir, wie die Gaussian‑Splatting‑Technologie von Cintoo und Ricoh CapEx‑ und OpEx‑Teams dabei unterstützt, in kürzester Zeit fotorealistische digitale Zwillinge zu erzeugen. Die innovative Raumdatentechnologie ermöglicht schnelle, hochpräzise Erfassungen von Anlagen und Gebäuden und überwindet Datensilos – für eine reibungslose, effiziente Zusammenarbeit.
Darüber hinaus betrachten wir den sofortigen und messbaren Mehrwert (ROI): Indem klassische Vor‑Ort‑Begehungen durch schnelle, visuelle Workflows ersetzt werden, lassen sich Reiseaufwände, Sicherheitskosten und Versicherungsrisiken deutlich reduzieren. Gleichzeitig werden Entscheidungen schneller getroffen – ganz ohne die Einschränkungen physischer Distanz.
Infrastrukturbetreiber stehen vor derselben Herausforderung: Planung, Bau und Instandhaltung von Straßen- und Schienennetzen brauchen aktuelle, verlässliche Bestandsdaten – möglichst ohne Eingriff in den laufenden Betrieb. Der Vortrag zeigt anhand realisierter Projekte aus dem Straßen- und Bahnumfeld, wie modulare Mobile-Mapping-Systeme (u. a. Trimble MX9) in einer einzigen Befahrung bei bis zu 100 km/h hochpräzise, dichte Punktwolken und hochauflösende Bilddaten erzeugen – ohne Sperrpausen und schienenseitig auf Basis einer Produktfreigabe der Deutschen Bahn nach Ril 883. Im Zentrum steht, wie aus diesen Daten konkrete Entscheidungen werden: Trassierungs- und Lichtraumdaten für die Planung, KI-gestützte automatische Asset-Erkennung für Bestandskataster sowie BIM-Bestandsmodelle und Digital Twins für Betrieb und Instandhaltung. An Beispielen wie der Erfassung mehrerer tausend Streckenkilometer und ausgewählter Bahn- und Autobahnprojekte werden erreichbare Genauigkeiten, der Workflow von der Rohdatenerfassung bis zum entscheidungsfähigen Modell sowie der wirtschaftliche Vergleich zu klassischen Verfahren praxisnah dargestellt. Der Beitrag richtet sich an Infrastrukturbetreiber, Vermessungs- und Ingenieurbüros sowie BIM- und Digital-Twin-Verantwortliche.
Da die Anforderungen an schnelle, sichere und hochpräzise Vermessungen stetig steigen, suchen Geodaten- und Vermessungsfachleute nach Technologien, die auch komplexe Umgebungen effizient erfassen können. Von dichter Vegetation über kritische Infrastrukturen bis hin zu Küsten- und Flachwasserbereichen wächst der Bedarf an vielseitigen und leistungsfähigen Mapping-Lösungen kontinuierlich.
In dieser Session zeigt YellowScan , wie moderne UAV-LiDAR-Technologien diesen Marktanforderungen mit komplementären Lösungen für Topographie und Bathymetrie begegnen. Die Teilnehmer erfahren, wie leichte, drohnenunabhängige LiDAR-Systeme eine schnelle und hochpräzise Datenerfassung sowohl an Land als auch im Flachwasser ermöglichen und gleichzeitig operative Workflows vereinfachen.
Anhand konkreter Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Vermessung, Umweltmonitoring, Infrastrukturinspektion, Küstenschutz und Korridormapping wird gezeigt, wie Geodatenteams ihre Produktivität steigern, Feldeinsätze optimieren und bislang schwer zugängliche Daten erfassen können.
Darüber hinaus beleuchtet die Präsentation die zunehmende Verbindung von Topographie und Bathymetrie sowie die Rolle integrierter UAV-LiDAR-Workflows bei der Zukunft der Geodatenerfassung für Behörden, Ingenieurbüros und private Unternehmen weltweit.
Professionelle mobile Kartierungssysteme erzielen eine Genauigkeit im Zentimeterbereich durch die enge Integration von IMUs in Navigationsqualität, GNSS in Vermessungsqualität und kalibrierten Laserscannern. In diesem Beitrag werden die relative und absolute Genauigkeit einer fahrzeugmontierten Testplattform bewertet, die ein eng gekoppeltes GNSS/IMU-System vom Typ NovAtel SPAN mit einem LiDAR-System der mittleren Leistungsklasse vom Typ Velodyne VLP-16 kombiniert und auf einer 1,2 km langen Teststrecke auf dem Campus der Ohio State University evaluiert wurde. Die mobile Cloud-Georeferenzierung erfolgt vollständig auf Basis der von SPAN verarbeiteten GNSS/IMU-Flugbahn, die in NovAtel Inertial Explorer nachbearbeitet wird; drei zusätzliche PPK-GNSS-Empfänger in Vermessungsqualität werden unabhängig verarbeitet und dienen als Gegenprüfung der Flugbahn. Die direkte Georeferenzierung erfolgt in der Standard-ECEF-Formulierung mit punktweiser Trajektorieninterpolation. Eine unabhängige Referenzpunktwolke desselben Gebiets wird mit einem terrestrischen Laserscanner vom Typ Leica RTC360 erfasst, registriert und an GNSS-abgeleitete Bodenkontrollpunkte gebunden, sodass die TLS-Punktwolke ein unabhängiges absolutes geodätisches Bezugssystem enthält. Die absolute Genauigkeit wird anschließend direkt bewertet: Identifizierbare Merkmale an Gebäudefassaden werden in jeder Punktwolke unabhängig voneinander koordiniert, und die Koordinatendifferenzen zwischen den Positionen derselben Merkmale in der mobilen Punktwolke und der TLS-Punktwolke quantifizieren den absoluten Georeferenzierungsfehler der direkt georeferenzierten mobilen Punktwolke. Die relative Genauigkeit wird unabhängig von der internen Geometrie der einzelnen Punktwolken bewertet: Strukturmaße, Abstände zwischen Merkmalen und Winkel zwischen Merkmalen werden sowohl in der mobilen Punktwolke als auch in der TLS-Punktwolke gemessen und verglichen, wodurch die Formwahrungsleistung der Plattform von einem etwaigen konstanten Versatz zwischen den beiden Bezugssystemen isoliert wird. Ein zusätzlicher SHARE SLAM S20-Handscanner, der am selben Fahrzeug montiert ist, wird als ergänzender Plattformkontext beschrieben; seine Daten werden aufgrund der unzuverlässigen GNSS/IMU/SLAM-Integration bei Fahrzeuggeschwindigkeiten nicht in die Genauigkeitsbewertung einbezogen.
AI-Agenten übernehmen die Workflow-Automatisierung in den unterschiedlichsten Branchen - und automatisieren dabei Abläufe, die bisher kaum automatisierbar waren. Geo-Software und Geodaten-Workflows werden keine Ausnahme sein. Dieser Wandel verändert, wie Anwender mit Geodaten arbeiten, und stellt Softwarehersteller schon heute unter neuen Marktdruck - aber auch vor neue Chancen.
Dieser Vortrag zeigt anschaulich, wie Agenten aussehen, die automatisiert Geodaten verarbeiten: mit einer Live-Demo an einem realen Monitoring-Use-Case. Wer Geo-Software entwickelt oder einkauft, erhält einen realistischen Blick auf die Veränderungen, die damit auf die Branche zukommen. Die Zuhörer nehmen ein klares Bild davon mit, was jetzt möglich wird - und sogar praktische Tipps, mit denen sie anfangen können, ihre eigenen Workflows mit AI-Agenten zu automatisieren.
Jeder Hersteller kann beeindruckende Genauigkeitsangaben vorweisen.
Nur wenige können jedoch nachweisen, dass zwei im Abstand von einem Jahr durchgeführte Vermessungen eine Verschiebung von 5 mm zuverlässig erfassen können, anstatt lediglich Messrauschen zu reproduzieren.
Dieser Vortrag beleuchtet den Unterschied zwischen geometrischer Genauigkeit und TimeShift-Fähigkeit – und warum diese niemals als gleichwertige Leistungsindikatoren betrachtet werden sollten.
Josip Rukavina, Gründer und CEO von Vectrino, hinterfragt den traditionellen Fokus der Branche auf absolute Genauigkeit. Anhand von realen Inspektionen von Wellenbrechern, Kaimauern und anderer maritimer Infrastruktur zeigt er, warum Wiederholbarkeit, stabile Georeferenzierung und konsistente Datenerfassung die wahren Grundlagen einer zuverlässigen Änderungserkennung sind. Anhand der SeeUnderSea™-Methodik erläutert er, wie TimeShift-Inspektionen einzelne Vermessungen in messbare Anlagenhistorien umwandeln, die fundierte Wartungs- und Investitionsentscheidungen unterstützen.
Denn die eigentliche Frage ist nicht, ob Ihr digitaler Zwilling genau ist.
Die eigentliche Frage ist, ob er Ihnen sagen kann, was sich verändert hat.
Diese Session stellt einen durchgängigen Workflow für die Luftvermessung auf Basis der DJI Enterprise Lösungen vor – von der Hardware bis zur Software – und zeigt, wie er verschiedenste Branchen unterstützt.
Die Hardwarebasis umfasst die kompakte M4E-Drohne mit RGB-Kamera, den L3 LiDAR-Scanner sowie die multifunktionale D-RTK 3 Referenzstation für Positionierung im Zentimeterbereich. Auf der Softwareseite ermöglichen Terra, Modify und Reality eine nahtlose Nachbearbeitung – von der Photogrammetrie über die Punktwolkenverarbeitung bis hin zur 3D-Rekonstruktion, Bearbeitung und Visualisierung.
Dieses integrierte Hardware-Software-Ökosystem schafft einen einheitlichen Workflow, der sich flexibel auf verschiedene Anwendungsfelder skalieren lässt: Vermessung und Kartierung, öffentliche Sicherheit und Überwachung, Infrastrukturinspektion, AEC (Architektur, Ingenieurwesen und Bau) sowie Forstwirtschaft u. v. m. Anhand praxisnaher Beispiele und Leistungsanalysen wird gezeigt, wie derselbe Workflow branchenspezifische Herausforderungen effizient und präzise löst.
Schadhafte Bodenbewegungen durch Tunnelbau, Altbergbau und Klimawandel sind schleichende Prozesse mit oft massiven Auswirkungen. Wenn Infrastrukturen – von Eisenbahndämmen und Autobahnabschnitten bis hin zu ganzen Stadtquartieren – in Mitleidenschaft gezogen werden, stehen wir nicht nur vor strukturellen Schäden und Nutzungseinschränkungen. Wir stehen vor der Frage der Verantwortung und Haftung: Wer trägt die (finanzielle) Verantwortung, wenn eine kritische Infrastruktur geschädigt ist oder unerwartet versagt?
In der Praxis wird oft erst gehandelt, wenn die ersten Risse bereits sichtbar sind. Doch zu diesem Zeitpunkt sind die Instandsetzungskosten und rechtlichen Risiken bereits drastisch gestiegen.
Wie können wir diesen komplexen Risiken proaktiv begegnen und Haftungsfragen klären, bevor signifikante Schäden entstehen?
Die Antwort liegt in präziser raum-zeitlicher Überwachung. In diesem Vortrag zeige wir anhand konkreter Praxisbeispiele (München, Essen, Hamburg, …) wie wir Bodenbewegungen aus dem All frühzeitig und verlässlich messbar machen. Sie erfahren, wie hochaufgelöste InSAR-Messungen in der Praxis aktiv genutzt werden, um induzierte Bodenbewegungen zu überwachen, Bauprojekte sicher zu begleiten und die Integrität der Infrastruktur datenbasiert zu schützen.
Unzureichende Informationen über die Verhältnisse im Untergrund bleiben einer der Hauptgründe für Verzögerungen und Kostenüberschreitungen bei Bauprojekten. Die Nutzung von Modellen und Analysen der Bodenverhältnisse hilft Risiken bei Infrastrukturprojekten zu minimieren.
Große Infrastrukturprojekte sind durch räumliche, zeitliche und fachliche Abhängigkeiten gekennzeichnet. Die Historie und der gesamte Lebenszyklus werden vermehrt betrachtet, Beziehungen mit der Umgebung und die Einbindung in andere Systeme wird in Modellen und digitalen Zwillingen umfassender abgebildet. Um Infrastruktur in ihrem kompletten Kontext zu erfassen ist die Z-Koordinate von entscheidender Bedeutung. Praxisbeispiele verdeutlichen die Relevanz von umfassenden Informationen über die Verhältnisse im Untergrund auch über die Bauphase hinaus. In konkreten Projekten werden der Nutzen von digitalen Zwillingen, der Einsatz von künstlicher Intelligenz oder der Mehrwert von Methoden wie BIM / FME vorgestellt. Nur so gelingt ein mehr an Sicherheit bei der Planung, Finanzierung, Genehmigung, Ausführung und Betrieb von Bauwerken, Anlagen und Netzen.
Erfahren Sie, wie CHCNAV PointX die Netzwerk-RTK-Lösung PointNet und den satellitengestützten Korrekturdienst PointSky in einer integrierten Positionierungsinfrastruktur vereint. Sehen Sie, wie die intelligente Auswahl und Umschaltung der Dienste die Abhängigkeit von lokaler Infrastruktur verringert, den Feldeinsatz vereinfacht und eine zuverlässige Positionierung im Zentimeterbereich auch in vernetzten, abgelegenen und verbindungsschwachen Umgebungen ermöglicht.
Erfahren Sie, wie sich behördliche Arbeitsabläufe weiterentwickeln können, um einen effizienten,
vorschriftskonformen und skalierbaren UAS-Einsatz in der Geomatik zu unterstützen. Informieren Sie sich über aktuelle
Herausforderungen bei der Genehmigung, neue regulatorische Trends und praktische Ansätze zur
Beschleunigung des Drohneneinsatzes unter Wahrung von Sicherheit und Vorschriften.
Treffen Sie sich nach der Keynote im „Application Dome“ mit Drohnenbetreibern, Vermessungsingenieuren, Ingenieuren, Herstellern und Vertretern der Aufsichtsbehörden zu einem zwanglosen Networking-Apéro. Genießen Sie Getränke, tauschen Sie Ideen aus und erweitern Sie Ihr berufliches Drohnen-Netzwerk auf der INTERGEO 2026.
Deutschland realisiert derzeit eine der größten koordinierten LiDAR-Kampagnen Europas. Das Programm Digitaler Zwilling Deutschland (DigiZ-DE), geleitet vom Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG), erfasst 356.794 km² des Bundesgebiets mit einer außergewöhnlich hohen Punktdichte von 40 Punkten/m² – das ist rund vier- bis achtmal so dicht wie typische nationale LiDAR-Befliegungen. Die Daten bilden die Grundlage für ein einheitliches 3D-Modell des gesamten Landes und unterstützen Stadtplanung, Krisenmanagement und langfristige Nachhaltigkeitsziele.
In diesem Maßstab ist Automatisierung keine Komfortfrage, sondern eine Notwendigkeit. In dieser Session zeigt Flai, wie KI-gestützte LiDAR-Punktwolkenklassifizierung innerhalb des DigiZ-DE-Programms eingesetzt wird: Boden, Vegetation, Gebäude, Wasser, Brücken, Stromleitungen, Windkraftanlagen und projektspezifische Objektklassen werden in einem einzigen automatisierten Durchlauf klassifiziert.
Die Teilnehmenden erfahren:
Der Vortrag richtet sich an nationale Vermessungsbehörden, Landesvermessungsämter und Geodaten-Produktionsteams, die große LiDAR-Programme umsetzen – und bietet einen konkreten Einblick, was KI-gestützte Klassifizierung heute möglich macht.
Hintergrund: Eine unabhängige Darstellung erschien in GIM International — Processing nationwide data for Germany's digital twin.
Smallworld setzt mit der neuen Version 6 den heutigen GIS-Standard mit etablierter Versionsverwaltung der Datenbank (Multi-User, Planungsdaten), dem Industriestandard PostgreSQL und der Möglichkeit zum Cloud-Betrieb.
Insbesondere die Fachschalen für Energie- und Wassernetze (Smallworld NRM) bilden den Standard in Sachen Daten- und Funktionsmodelle, enthalten bereits 3D-Funktionen und sind die Basis für den 3D-Importer oder das neue 3D-Netzmodell.
Angrenzende Peripherieprozesse der GIS-Dokumentation erhalten mit der Augmented-Reality-App NAVA eine effiziente Möglichkeit zur präzisen Leitungseinmessung direkt mit dem Smartphone, ohne herkömmliche und kostenintensive Messgeräte.
Für die GIS-Datennutzung stellt das Lovion-System den Industriestandard dar: Im Netzbetrieb, in der Netzführung oder im Netzbau erfolgt eine komplette Digitalisierung der Netzprozesse auf der Basis von GIS- und Betriebsmitteldaten und Arbeitssteuerung.
Die Unternehmen der Smallworld Alliance haben dabei stets auch die zukünftigen GIS-Anwendungen im Blick. Während die GIS-Power-User mit einem Rich-Client und CAD-Funktionen ausgestattet sind, können alle anderen Anwender die GIS-Daten auch mit einem Light-Client (Lovion oder Web-Lösungen) zur Datenvisualisierung und -pflege nutzen und dabei KI-Dienste für die Qualitätssicherung, die GIS-Bedienung und für Analysen nutzen.
Auf Infrastrukturbaustellen kommen Geräte, Cloud-Dienste und modellbasierte Workflows nur selten von einem einzigen Hersteller. Maschinensteuerungen, Vermessungsinstrumente und modellbasierte Prozesse müssen in gemischten Flotten, über verschiedene Marken hinweg und in parallelen Arbeitsabläufen zuverlässig zusammenarbeiten. In der Praxis führt das häufig zu fragmentierten Datenflüssen, manuellen Konvertierungen, doppelter Arbeit und unnötiger Komplexität auf der Baustelle.
ISO/TS 15143-4 schafft die Grundlage für eine gemeinsame Sprache in solchen heterogenen Umgebungen. Der Standard unterstützt interoperable Workflows zwischen Maschinensteuerung und Vermessung, indem er definiert, wie Informationen strukturiert und ausgetauscht werden. Darüber hinaus beschreibt er auch die Kommunikation zwischen den Cloud-Diensten der Gerätehersteller (VIS) und einer zentralen Baustellenmanagement-Cloud (SMS) und ermöglicht damit einen konsistenteren und skalierbareren Datenaustausch im gesamten Baustellenökosystem.
Über die reine Interoperabilität hinaus eröffnet der Standard auch neue Möglichkeiten für vernetzte Ökosysteme auf Infrastrukturbaustellen. Maschinen, Messgeräte, Softwareplattformen und cloudbasierte Dienste können in einen gemeinsamen operativen Rahmen eingebunden werden. Dadurch sinken Integrationshürden, und die offene Zusammenarbeit zwischen Technologien unterschiedlicher Anbieter wird erleichtert.
Der Vortrag beleuchtet die praktischen Herausforderungen markenübergreifender Infrastrukturbaustellen und zeigt, wie Standardisierung zu deren Lösung beitragen kann. Im Mittelpunkt stehen typische Engpässe bei der Vernetzung von Maschinen, Messgeräten und Cloud-Diensten sowie die Frage, wie ISO/TS 15143-4 offenere, zuverlässigere und effizientere Zusammenarbeit auf der Baustelle ermöglichen kann. Die Session zeigt außerdem, wie Novatron standardisierte interoperable Workflows in modernen Infrastrukturprojekten konkret umsetzt und vorantreibt.
