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Digitale Erfassung, Analyse und Monitoring der Vegetationsvitalität für die Potsdamer Parks
Vergabe-Ergebnis
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Los 1 VergebenDigitale Erfassung, Analyse und Monitoring der Vegetationsvitalität für die Potsdamer Parks🏆 Friedrich-Schiller-Universität Jena · Jena
- Friedrich-Schiller-Universität Jena
Lot-Detail aus Schwester-Bekanntmachung auf oeffentlichevergabe.de (gleiche procedure_id).
Das Wichtigste auf einen Blick
KI-generiert- Auftragsgegenstand ist die digitale Erfassung und Analyse der Vegetationsvitalität in Potsdamer Parks mittels Drohnenbefliegung und KI.
- Es werden multispektrale, photogrammetrische und Lidar-Daten erhoben sowie Höhenmodelle und TrueOrtho CIR-Datenmosaike erstellt.
- Ein Regelsatz zur automatischen Schadensanalyse mittels Deep Learning (AI/CNN) auf Kronenskala ist zu entwickeln.
- Der geschätzte Auftragswert liegt bei 195.000 EUR.
- Es handelt sich um ein offenes, standardisiertes Vergabeverfahren.
KI-generierte Zusammenfassung der Bekanntmachung (KI-Transparenz) — maßgeblich ist die Original-Bekanntmachung.
Beschreibung
Neben den Schlössern und Sammlungen gehört die Erhaltung und Zugänglichkeit des Gartendenkmals zu den Kernaufgaben der Stiftung. In Folge des Klimawandels kommt es durch langanhaltende Trockenperioden und Stürme zu erheblichen Schäden im Baumbestand der Stiftung. Durch das Projekt soll die Vitalität des Gehölzbestandes erfasst und analysiert werden, um somit Veränderungen und Trends zu erkennen. Es ist eine flächendeckende RTK (Real Time Kinematic)-Drohnenbefliegung des Parks Babelsberg und des Parks Sanssouci mit multispektraler 5-Kanal CIR (Color-InfraRot)- und räumlich sehr hochauflösender photogrammetrischer RGB-Sensorik und einem Lidar System durchzuführen, kalibrierte TrueOrtho CIRDatenmosaiken und ein Bestandshöhenmodel zu erstellen. Aus den verschiedenen Befliegungsdatensätzen ist ein Regelsatz zur automatischen Schadensanalyse zu entwickeln, welcher die Vitalitätstrends räumlich explizit darstellt. Hierfür sind "Deep Learning" Verfahren (AI) bzw. Convolutional Neural Networks (CNN) zu nutzen, welche über Referenzplots in den Parkanlagen trainiert werden und dann für die gesamten Datenmosaike auf Kronenskala Schädigungskategorien ausgeben können.
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Auftrag wurde zugeschlagen · 39 Tage nach Fristende
Auftragnehmer Friedrich-Schiller-Universität JenaZuschlagswert 195.000 €1 Veröffentlichung
- 16.06.2025 Original-Veröffentlichung · in TED EU + oev aktuell
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