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title: "Fraunhofer IGD-Rostock; KI-gestütztes System zur Erkennung von Baulücken, Nachverdichtungs- und Industriepotenzialflächen aus Luftbilddaten in Sachsen-Anhalt Genaugkeit Wohnbaupotenziale 92–95% je Kommune"
sdDatePublished: "2026-09-17T08:08:00Z"
source: "https://www.igd.fraunhofer.de/de/forschung/oeffentliche-projekte/infrastruktur-und-public-services/intelligente-potenzialflaechenanalyse-fuer-sachsen-anhalt.html"
topics:
  - name: "artificial intelligence"
    identifier: "medtop:20001298"
  - name: "housing and urban planning policy"
    identifier: "medtop:20000628"
  - name: "infrastructure projects"
    identifier: "medtop:20001245"
  - name: "real estate"
    identifier: "medtop:20000241"
  - name: "environmental policy"
    identifier: "medtop:20000423"
locations:
  - "Magdeburg"
  - "Staßfurt"
  - "Haldensleben"
  - "Sachsen-Anhalt"
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Fraunhofer IGD-Rostock; KI-gestütztes System zur Erkennung von Baulücken, Nachverdichtungs- und Industriepotenzialflächen aus Luftbilddaten in Sachsen-Anhalt Genaugkeit Wohnbaupotenziale 92–95% je Kommune

Intelligente Potenzialflächenanalyse für Sachsen-Anhalt - Fraunhofer IGD

Im Rahmen des Projekts „Intelligente Potenzialflächenanalyse“ entwickelte das Fraunhofer IGD-Rostock ein KI-gestütztes System zur Erkennung von Baulücken, Nachverdichtungs- und Industriepotenzialflächen aus Luftbilddaten. Ziel ist der Aufbau eines landesweiten Potenzialflächenkatasters für Sachsen-Anhalt zur Unterstützung der Innenentwicklung und kommunalen Bauleitplanung. Die automatisierte Vorauswahl liefert eine Grundlage für die kommunale Fachprüfung.

Die KI analysiert öffentlich zugängliche DOP20-Orthofotos (20 cm

Pixel) und trennt visuelle Erkennung von planungsfachlicher Ableitung. Der annotierte Trainingsdatensatz umfasst 5.150 Bildausschnitte à 350 m × 350 m für Wohnbaupotenziale und 1.000 Ausschnitte à 750 m × 750 m für Industriepotenziale. In Absprache mit Expertinnen und Experten aus den Kommunen Magdeburg, Staßfurt und Haldensleben wurden für die drei Potenzialtypen klare Definitionen festgelegt und eine einheitliche Annotationsstrategie definiert, sodass Bild- und Planungswissen klar voneinander getrennt bleiben. Nach der automatisierten Flächendetektion erfolgt ein mehrstufiges Postprocessing: Die Ergebnisse werden mit ALKIS-, ATKIS- und ROK-Daten abgeglichen, Flurstücken zugeordnet und anhand der Nutzungsarten gefiltert. Baulücken und Nachverdichtungsflächen werden anschließend klassifiziert. Industriepotenziale werden durch ein separates Netz verarbeitet, das speziell auf diesen Potenzialtyp ausgerichtet ist. Das Verfahren ist transparent, reproduzierbar und bei neuen Daten erneut ausführbar.

Ein unabhängiger Blindtest umfasst 400 Bildausschnitte des Innenbereichs von jeweils 350 m × 350 m mit 779 kommunal validierten Potenzialen. Für Wohnbaupotenziale (Baulücken und Nachverdichtungsflächen) ab 500 m² beträgt die Genauigkeit insgesamt 93,6 % und je nach Kommune 92 bis 95 %. Für Industriepotenziale liegt sie bei 89,1 % je Kommune.

Das Projekt adressiert zentrale Herausforderungen der kommunalen Stadtentwicklung und Bauleitplanung. Die erkannten Flächenpotenziale liefern Kommunalverwaltungen Vorschläge und datenbasierte Entscheidungsgrundlagen für die Innenentwicklung. Diese soll der Zersiedlung entgegenwirken, landwirtschaftliche Flächen und natürliche Lebensräume erhalten sowie vorhandene Infrastruktur effizient nutzen.

Die KI-gestützte Analyse erleichtert Kommunen die aufwändige Erstanalyse großer Luftbildbestände und ermöglicht einen deutlichen Zeit- und Effizienzgewinn. Bestehende Kataster lassen sich damit überprüfen, aktualisieren und um bislang unbekannte Flächen ergänzen; Kommunen ohne eigenes Baulandkataster erhalten eine fundierte Ausgangsbasis. Die KI übernimmt die manuelle Erstsuche weitgehend, die fachliche Entscheidung bleibt jedoch Aufgabe der Kommunen. Die entwickelte Pipeline ist bereits in den Sachsen-Anhalt-Viewer integriert. Mögliche Weiterentwicklungen umfassen zusätzliche Ausschlussklassen, einen umfangreicheren Industrie-Datensatz, die Integration von XPlanung und weiteren Fachdaten sowie die Bewertung und Priorisierung der Potenziale.