Grünflächen kühlen die Umgebung, verbessern die Luftqualität, fördern die Biodiversität und dienen als Rückzugs- und Erholungsräume für die Bevölkerung. In Zeiten zunehmender Hitzebelastung und Flächenversiegelung sind sie zudem zentrale Elemente städtischer Klimaanpassung und Gesundheitsvorsorge.

Unsere eigens entwickelten, hoch effizienten Algorithmen erkennen mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) städtisches Grün automatisiert aus hochauflösenden Luftbildern – von öffentlichen Parks und begrünten Innenhöfen bis hin zu Straßenbegleitgrün und Dachbegrünungen. Dabei werden Flächentypen unterschieden und präzise verortet, sodass sich die Verteilung und Qualität des urbanen Grüns realitätsnah abbilden lässt.

Darüber hinaus können wir durch den Vergleich von Luftbildern aus mehreren Jahren Veränderungen im Grünflächenbestand erkennen – etwa Verluste durch Bebauung, Neuanlagen oder qualitative Aufwertungen durch Nachbepflanzung und Entsiegelung. Auf dieser Grundlage lassen sich fundierte Analysen zur Versorgung mit Grünflächen, zur Erreichbarkeit, zur potenziellen Nachverdichtung oder zur Förderung von Begrünungsmaßnahmen – insbesondere auf Dächern – durchführen.

Die Ergebnisse stellen wir als standardisierte GIS-Datei (z. B. im Shapefile- oder GeoJSON-Format) bereit. Diese kann direkt in bestehende Geoinformationssysteme (GIS) eingebunden und nahtlos in laufende Projekte integriert werden. So entsteht eine verlässliche Datengrundlage für die nachhaltige Entwicklung grüner Infrastrukturen – und für Maßnahmen, die das Stadtklima verbessern, die biologische Vielfalt stärken und die Lebensqualität im urbanen Raum langfristig sichern.