Umweltinformationssysteme - Digitale Innovationen für eine nachhaltige Zukunft

Inhaltsverzeichnis

1. Frontmatter

2. Umweltdatenmanagement und -bereitstellung

   1. Frontmatter

   2. ChemInfo – Schnell und unkompliziert zur individuellen Rechercheseite

      Suchoberflächen für verschiedene wissenschaftliche Fragestellungen Manja Wachsmuth, Martin Herzberg

      Zusammenfassung

      Das Informationssystem Chemikalien des Bundes und der Länder, ChemInfo, verfügt über sechs unterschiedlich gestaltete Rechercheoberflächen sowie verschiedene eigenständige Produkte für mobile Endgeräte und Desktop-PCs, in denen die Inhalte der Gesamt-Datenbank für verschiedene Nutzungsszenarien vorsortiert und aufbereitet sind. Viele Tools, die Administratoren zur Verfügung stehen, ermöglichen die Individualisierung von Suchseiten für die jeweiligen Einsatzzwecke. Diese müssen jeweils in allen ChemInfo-Systembestandteilen gleichermaßen automatisiert umgesetzt werden. Um eine reibungslose Übernahme neuer Anpassungen zu gewährleisten, interagieren die Systembestandteile Datenmodelleditor, Redaktion, Struktursuche, Administration, Import, Export und Recherche miteinander.

   3. Aufbau eines Geologischen Anzeige- und Managementsystems (GAMS) in Schleswig-Holstein

      Friedhelm Hosenfeld, Jan Willer, Laura Dzieran, Johannes Tiffert

      Zusammenfassung

      Das 2020 in Kraft getretene Geologiedatengesetz (GeolDG) erlegt einerseits den ausführenden Unternehmen und beauftragenden Personen bzw. Institutionen weitreichende Pflichten zur Anzeige von geologischen Untersuchungen und zur Übermittlung der dabei erzeugten Daten auf, verlangt andererseits aber auch von den zuständigen Behörden die Entgegennahme, Verarbeitung, Prüfung und Veröffentlichung der geologischen Untersuchungsdaten mit weitreichenden Anforderungen in Hinblick auf Art, Umfang und Fristen. Zur Bewältigung der aus dem GeolDG resultierenden Aufgaben konzipierte die zuständige Behörde in Schleswig-Holstein, das Landesamt für Umwelt (LfU), ein Geologisches Anzeige- und Managementsystem (GAMS), das die Verwaltung und Bearbeitung der geologischen Anzeigen und übermittelten Daten auf Basis aktueller Softwarekomponenten gemäß der IT-Strategie des Landes geeignet unterstützen soll. Das präsentierte, aktuell in Entwicklung befindliche System basiert auf der Datenanalyse- und Business Intelligence-Plattform Disy Cadenza Workbooks, in die eine Fachanwendung zur Steuerung der Bearbeitungsprozesse und zum Management der Anzeigen und Untersuchungsdaten integriert wird. Besondere Herausforderungen bestehen in der geplanten Umsetzung zahlreicher Schnittstellen zu für den Bearbeitungsprozess wichtigen Komponenten und externen Systemen, wie die Online-Plattform zur Anzeige Geologischer Untersuchungen in Norddeutschland (AGU) des Niedersächsischen Landesamts für Bergbau, Energie und Geologie (LBEG), über die die Anzeigen erfasst werden, aber auch die Landesamts-internen Fachdatenbanken sowie das Umweltportal Schleswig-Holstein, das zentrale Identity Management der Landesbehörden und die E-Akte zur revisionssicheren Ablage von Dokumenten. Konzipiert sind verschiedene Dashboards in Cadenza Workbooks, die einen komfortablen Überblick über anstehende Aktivitäten bieten und die Steuerung der Anzeigenbearbeitung ermöglichen.

   4. Eine Datenplattform zum Austausch von Starkregenvorsorgedaten

      Das FloReST Geo Data Warehouse Julian Janßen, Andreas Abecker

      Zusammenfassung

      Die FloReST-Toolbox stellt eine Reihe von Methoden und Werkzeugen bereit, die dabei helfen sollen, für die Erstellung von kommunalen Starkregenvorsorgekonzepten und die damit verbundene Ausweisung von Notabflusswegen möglichst korrekt und effizient Fließwege im Fall von Starkregenereignissen zu prognostizieren. Dies umfasst auch Methoden und Werkzeuge zur hochgenauen Erfassung von Geländemodellen und Geländemerkmalen, die zur Bestimmung dieser Fließwege benötigt werden. Das FloReST Geo Data Warehouse (FloReST GDW) stellt Mechanismen zur Verfügung, (i) um die dabei entstehenden (Geo)Daten(produkte) abzuspeichern, (ii) sie für verschiedene Bedarfsträger zugreifbar und nutzbar zu machen sowie zu visualisieren und schließlich (iii) den verschiedenen Akteuren bei der Starkregenvorsorge zur Verfügung zu stellen. Dadurch kann das FloReST GDW als Datenplattform zum Austausch von Daten zur Erstellung und Verwendung von Starkregenvorsorgekonzepten genutzt werden, mit deren Hilfe die verschiedenen Akteure – wie die kommunale oder Kreisverwaltung, die kommunale Politik, Ingenieurbüros und betroffene Bürger:innen – miteinander kommunizieren und kooperieren können. Perspektivisch sehen die Autoren eine solche Plattform auch als gemeindeübergreifend verwendbar und schlagen eine „Datenplattform Wasserextreme“ auf Landesebene vor, über die zum Beispiel auch benachbarte Gemeinden mit dem Land oder untereinander kommunizieren können, über die man auch Feuerwehr, THW, Polizei oder Ehrenamtliche in die Vorsorge, akute Krisenantwort und Nachsorge von Katastrophenereignissen einbinden könnte.

   5. Umgang mit heterogenen Daten in der Wasserwirtschaft

      Linked Data Event Streams (LDES) als Lösungsansatz? Stephan Hofmann

      Zusammenfassung

      Die digitale Transformation der Wasserwirtschaft führt zu einer wachsenden Heterogenität von Datenquellen, Formaten und Aktualisierungsfrequenzen. Unterschiedliche institutionelle Zuständigkeiten, technische Standards und fachliche Begriffswelten erschweren die nahtlose Integration von Datenströmen über Behördengrenzen, Disziplinen oder gar Mitgliedsstaaten der EU hinweg. Diese Fragmentierung steht der schnellen Entwicklung innovativer Anwendungen wie Verfahren der künstlichen Intelligenz oder Digitaler Zwillinge entgegen. Linked Data Event Streams (LDES) bieten einen vielversprechenden Ansatz, um dieser Heterogenität zu begegnen. Durch die konsequente Nutzung von Linked Data-Prinzipien ermöglichen LDES die standardisierte, semantisch angereicherte und versionierte Bereitstellung von dynamischen Daten. Die Datenquellen bleiben dabei in dezentraler Zuständigkeit, während von datenvermittelnden Stellen gezielt Teilmengen abgerufen werden können – sei es nach Zeit, Raum oder thematischen Kriterien. Diese werden dann in geeigneten Kommunikationsformaten den eigentlichen Bedarfsträgern Use-Case spezifisch bereitgestellt. Somit wird nicht nur der Aufwand für Datenharmonisierung und das Übertragungsvolumen der Datenpakete verringert, sondern auch die Interoperabilität über verschiedene Sektoren hinweg erhöht. Im Beitrag wird aufgezeigt, welche Rolle LDES als neue Herangehensweise für zukünftige effiziente Datenflüsse spielen können – insbesondere im Wasserbereich, wo Echtzeitdaten, Zeitreihen und verknüpfte Infrastrukturdaten zunehmend gefordert sind. Konkrete Anwendungsbeispiele, methodische Überlegungen und offene Herausforderungen werden diskutiert.

3. Digitale Werkzeuge und Extended Reality

   1. Frontmatter

   2. Methodenentwicklung zur vergleichenden Beurteilung technischer Verfahren anhand des chemischen Recyclings von Kunststoffabfällen

      Thomas Rothgänger, Stephan Schröter, Peter Quicker, Mathias Seitz

      Zusammenfassung

      Ökologische Vergleiche technischer Verfahren scheitern häufig daran, dass zwar Umweltindikatoren wie Treibhausgasemissionen oder Energieverbräuche benannt werden, die zugrunde liegenden Rahmenbedingungen – insbesondere die erforderlichen Massen- und Energiebilanzen – jedoch nicht veröffentlicht sind. Zwar kann ein in einer Ökobilanz untersuchtes Szenario reale Gegebenheiten wie Logistik, Energieversorgung und Nebenproduktverwertung berücksichtigen, doch bleibt dadurch ein Rückschluss auf die konkret eingesetzten Verfahren sowie ein systematischer Vergleich dieser meist verwehrt. Um eine belastbare Vergleichbarkeit technischer Verfahren zu ermöglichen, ist es daher erforderlich, einen realitätsnahen, aber einheitlichen Bilanzraum sowie identische – auch wenn fiktive – Rahmenbedingungen für alle betrachteten Verfahren zu definieren. Im ReFo-Plan-Forschungsvorhaben Abschätzung der Potenziale und Bewertung der Techniken des thermochemischen Kunststoffrecyclings wurde ein solcher Ansatz für verschiedene chemische Recyclingverfahren umgesetzt. Dabei zeigte sich, dass klassische ingenieurtechnische Massen- und Energiebilanzen auch als Referenzansatz für vergleichende ökologische Bewertungen in Form von Lebenszyklusanalysen (LCAs) geeignet sind. Die Gültigkeit dieses Vorgehens wurde durch Abgleich mit veröffentlichten Ökobilanzen verifiziert. Zur operativen Anwendung dieses Vergleichsrahmens wurde ein Python-basiertes Bilanzierungstool entwickelt, das eine einheitliche Eingabe, Auswertung und Gegenüberstellung verschiedener Verfahren auf Basis strukturierter Stoff- und Energiedaten erlaubt. Dies ermöglicht eine schnelle, fundierte Einordnung und Bewertung existierender LCAs sowie eine vergleichende Beurteilung technischer Verfahren im Gesamtkontext.

   3. Extremwetter-Toolbox – Technologien zur Echtzeitanalyse von Agrarwetterindikatoren

      Timm Waldau, Arno de Kock, Burkhard Golla

      Zusammenfassung

      Der exponentielle Anstieg multidimensionaler Geodatenmengen in der Landwirtschaft stellt konventionelle relationale Datenbanksysteme vor erhebliche Herausforderungen, insbesondere bei Echtzeitanalysen. Diese Arbeit demonstriert den Einsatz von Array-Datenbanktechnologien zur effizienten Verarbeitung von Agrarwetterindikatoren (AWI) über lange Zeitreihen in hoher räumlicher Auflösung. Das entwickelte System basiert auf einem Array-Datenbankmanagementsystem, das multidimensionale Geodaten als DataCubes verwaltet und komplexe raum-zeitliche Abfragen mittels Web Coverage Processing Service (WCPS) direkt auf der Serverseite ermöglicht. Die implementierte Client–Server-Architektur kombiniert ein Vue.js-Frontend mit einem Node.js-Backend und integriert meteorologische, phänologische und landwirtschaftliche Daten von 1995 bis 2020 in 1 × 1 km Auflösung. Als Ergebnis wurde eine webbasierte Extremwetter-Toolbox mit drei Hauptkomponenten entwickelt: einem AWI-Atlas zur historischen Datenvisualisierung, einem AWI-Konfigurator für benutzerdefinierte Indikatorerstellung und einem Vorhersagemodell für Ertragsabschätzungen. Das System ermöglicht erstmals die Echtzeitberechnung komplexer Agrarwetterindikatoren und bietet Landwirten sowie Beratern ein praktisches Werkzeug zur klimaangepassten Bewirtschaftung. Die Array-basierte Architektur reduziert Datenübertragungen erheblich und optimiert die Performance gegenüber traditionellen Ansätzen.

   4. Diminished Reality für mobile Outdoor-AR-Visualisierungen des Repowerings von Windenergieanlagen

      Maximilian Deharde, Frank Fuchs-Kittowski

      Zusammenfassung

      Beim Ausbau erneuerbarer Energien sind Windenergieanlagen (WEA) ein zentraler Bestandteil. Dabei rückt das Repowering – der Ersatz veralteter WEA durch moderne, leistungsfähigere Anlagen – zunehmend in den Fokus. Beim Einsatz von Augmented Reality (AR) zur Visualisierung solcher Bauvorhaben besteht das Problem bestehende Anlagen aus der Visualisierung zu entfernen. Hierzu ist die Verwendung von Diminished Reality (DR) ein Lösungsansatz, um reale Objekte der Umgebung in Echtzeit aus der Visualisierung zu entfernen. Der Beitrag zielt auf die Konzeption einer mobilen Outdoor AR- und DR-Anwendung zur Visualisierung von WEA-Repowering-Projekten, in der sowohl geplante Anlagen per AR als virtuelle Objekte hinzugefügt als auch in der Realität bestehende Anlagen per DR aus der Visualisierung entfernt werden. Hierfür werden ein DR-Verfahren basierend auf Convolutional Neural Networks (CNN) zur Objekterkennung und -nachverfolgung sowie Inpainting zur Hintergrundgenerierung konzipiert sowie die Implementierung eines Prototyps beschrieben, der die grundlegenden Funktionalitäten umsetzt.

   5. Mit Kinderaugen betrachtet

      Umweltapps wirkungsvoll gestalten Lisa Hahn-Woernle, Wolfgang Schillinger, Mathias Trefzger, Michael Raschke

      Zusammenfassung

      In diesem Kapitel werden die Ergebnisse einer Eye-Tracking-Studie mit Kindern, die eine pädagogische Umweltapp in einem Auenwald testen, präsentiert und diskutiert. Unter anderem wird die Frage, ob die Verwendung einer Umweltapp mit Augmented-Reality-Anwendungen die Aufmerksamkeit der 10 bis 14-jährigen Testpersonen von der umliegenden Natur ablenkt, erörtert. Einsatzgebiet ist der Auenwald beim Naturschutzzentrum Karlsruhe-Rappenwört. Das Blickverhalten der Testpersonen wurde vor, während und nach der Nutzung der App mit einer mobilen Eye-Tracking-Brille festgehalten. Die App war aus vier verschiedenen AR-Anwendungen aufgebaut, die sich in der Art der Darstellung und der Interaktion unterscheiden. Daher kann mit den Studienergebnissen aufgezeigt werden, welche Art von Anwendung die Wahrnehmung der Natur potenziell fördern könnte. Außerdem werden Erkenntnisse aus dem Studienablauf und -aufbau weitergegeben.

4. Digitale Zwillinge in der Umweltverwaltung

   1. Frontmatter

   2. Waldinfo.NRW – Digitaler Fachzwilling zum Thema Wald in NRW

      Martin Stöcker

      Zusammenfassung

      Waldinfo.NRW (https://www.waldinfo.nrw.de) als freies und offen zugängliches Portal für den Wald in NRW erfüllt zentrale Merkmale digitaler Zwillinge und ist der zentrale Fachzwilling zum Wald in NRW. Waldinfo.NRW ermöglicht es Nutzenden wie unter anderem Waldbesitzenden und der Forstverwaltung relevante Fragestellungen rund um den Wald zu klären und mit Prognosen und Szenarien standortgerechte und klimastabile Baumartenmischungen zu ermitteln. Waldinfo.NRW setzt hierbei vollständig auf in NRW offene, verfügbare Daten und Dienste und ermöglicht Nutzenden einen offenen und freien Zugang zu den Daten und Themen.

   3. Effect of Urban Trees in Eberswalde on Mean Radiant Temperature and Shadow Patterns—A Case Study

      Brett Avery Michelini

      Abstract

      This study investigates the impact of urban tree stock on the local climate in the center of Eberswalde, Germany. Specifically, the effect of trees on shadow patterns and mean radiant temperature (T_mrt) are analyzed. First, aerial LiDAR data of the research area were classified into vegetation and building classes. LiDAR points under 4 m were excluded from the classification process, except for ground points and a few trees on the market square. Out of the classified LiDAR datasets two digital surface models were generated: one representing canopy cover and the other, building and ground surfaces. These models, along with land cover data and modified local weather data, were input into the SOLWEIG toolkit (UMEP extension, QGIS) to simulate T_mrt on an exceptionally hot summer afternoon. Maps showing shadow patterns, average T_mrt, and time over certain T_mrt thresholds were produced and analyzed, with high T_mrt serving as a proxy for thermal stress in vulnerable groups. The resulting maps highlight areas of elevated thermal stress and demonstrate the cooling effect of existing tree stock. Furthermore, this paper serves as a case study for city planners with access to quality LiDAR data looking to quantify or predict the effect of current and/or future trees or buildings on local climate in normal or extreme weather scenarios.

   4. KI-gestützte Datenaufbereitung für einen Digitalen Zwilling der Umwelt

      Von der Geodatenintegration über die Analyse … Jasmin Müller, Lars Behrens, Peter Saiger-Bonnas

      Zusammenfassung

      Digitale Zwillinge ermöglichen simulationsgestützte Analysen und datenbasierte Entscheidungen durch die virtuelle Abbildung der physischen Welt. Die Kombination von Geoinformationssystemen (GIS) und künstlicher Intelligenz (KI), speziell GeoAI und Generative AI, optimieren die Erfassung, Analyse und Visualisierung von Geodaten. Dieser Beitrag zeigt anhand dreier praxisnaher Szenarien, wie verschiedene KI-Technologien in den Entstehungsprozess eines Digitalen Zwillings der Umwelt integriert werden können: (1) eine Landbedeckungsklassifikation mittels eines vortrainierten Deep-Learning-Modelles, (2) eine Waldbrandrisikobewertung auf Basis von Totholzdetektion und Vegetationsfeuchte sowie (3) eine ökologische Standortbewertung von Windparks unter Nutzung generativer KI-Assistenten. Die Szenarien verdeutlichen unterschiedliche Reifegrade der KI-Integration, von etablierten Modellarchitekturen bis hin zu textbasierten Assistenzsystemen. Die ArcGIS-Plattform dient dabei als zentrales Werkzeug für die Datenintegration, Analyse, Visualisierung und Ergebnispräsentation. Herausforderungen wie Datenqualität, Modelltransparenz und Rechenaufwand werden durch kuratierte Datenquellen, nachvollziehbare Workflows und skalierbare Cloud-Dienste adressiert. Die Kombination von GIS und KI bietet damit einen robusten methodischen Rahmen zur effizienten, nachvollziehbaren und anwendungsnahen Umweltanalyse, ein wichtiger Schritt hin zu automatisierten, dynamischen Digitalen Zwillingen der Umwelt.

5. Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

   1. Frontmatter

   2. TextLocator – KI-basierte Identifikation von Ortsbezügen in Texten

      Jörn Kohlus, Laura Noetzel, Robin Recklies, Lukas Rücker

      Zusammenfassung

      Bei umweltbezogenen Fragestellungen bestimmt sich die Relevanz von Publikationen nicht nur durch die Thematik, sondern auch über den Raum, in dem diese gewonnen wurden. Beispielsweise werden touristische Gutachten für einen Küstenabschnitt gesucht. Der Ortsbezug von Publikationen wird in Literaturdatenbanken nur durch ein oder einige Toponyme hergestellt. So muss bei der Suche nach Tourismusgutachten für die deutsche Nordseeküste mit mehreren hundert Gemeindenamen und weiteren Bezeichnungen von Verwaltungsbezirken gesucht werden. Ziel unseres Vorhabens ist es, für Texte eine polygonale Georeferenz zu erstellen, die die Suche nach ihnen mittels Koordinaten ermöglicht. Grundlage für das Vorhaben sind die im „Deutschen Küstengazetteer“ enthaltenen georeferenzierten Toponyme. Als Anwendungsfall dient die Georeferenzierung wissenschaftlicher Veröffentlichungen in deutscher und englischer Sprache mit Bezug zu den deutschen Küstenregionen. Als Grundannahme geht ein, dass sich aus den in einem Text enthaltenen Toponymen der Ortsbezug des Dokumentes ergibt. Nicht jedes in einem Dokument verwendete Toponym ist für die Lokalisation eines Textes relevant. So ist z. B. ein Erscheinungsort im Literaturverzeichnis keine relevante Örtlichkeit im Sinne des Textinhalts. Es wird daher zunächst eine Textstrukturanalyse mittels Bilderkennung durchgeführt. Als relevant definierte Segmente werden anschließend mithilfe von Optical Character Recognition (OCR) in ein maschinenlesbares Format umgewandelt, um eine gezielte Analyse durch Named Entity Recognition (NER) zur Identifikation geographischer Begriffe wie z. B. Orts- und Gewässernamen durchzuführen. Die extrahierten Ortsnamen eines Textes werden in einer Datenbank gespeichert und zur Georeferenz des Textes akkumuliert. Mit dem aktuellen, weiter optimierbaren System werden bereits über 90 % der relevanten Toponyme in den genutzten Daten identifiziert. Das entwickelte Verfahren zur Textstrukturanalyse kann durch Training auch für andere Dokumenttypen als die hier bearbeiteten Fachpublikationen angepasst werden, sofern diese erkennbare und wiederkehrende Strukturen aufweisen.

   3. Automatisierte Erfassung von Dokumenten zur Recherche von kommunalen Wärmeplänen

      Thorsten Schlachter, Nicolas Doms, Christian Schmitt

      Zusammenfassung

      Diese Arbeit beschreibt Schritte hin zu einer Rechercheplattform für kommunale Wärmepläne (KWP). Kommunen und Praktikern soll damit die Möglichkeit gegeben werden, bereits existierende Wärmepläne von solchen Kommunen zu finden, die der eigenen Kommune strukturell ähneln, z. B. was die Größenordnung der Einwohnerzahl oder des Industrieanteils betrifft. Zu diesem Zweck werden zunächst für jede deutsche Kommune gezielte Suchanfragen an eine Internet-Suchmaschine gestellt und damit Kandidaten-Dokumente für kommunale Wärmepläne ermittelt. Diese werden anschließend mithilfe von Verfahren des maschinellen Lernens bewertet und qualitätsgesichert. Wird auf diese Weise zu einer Kommune tatsächlich ein Wärmeplan gefunden, dann werden die Daten zu dieser Kommune aus verschiedenen Datenquellen um weitere Daten angereichert, insbesondere um statistische Informationen, die zur Filterung bzw. Facettierung herangezogen werden können. So ist es möglich, über eine Rechercheoberfläche Eigenschaften einer Kommune auszuwählen und auf diesem Weg die Wärmepläne ähnlicher Kommunen zu ermitteln.

   4. Konzept einer Plattform für maschinelles Lernen in Umweltbehörden – Anwendungsfälle, Nutzerrollen, Funktionen

      Paul Schulze, Jonas Lachowitzer, Andreas Abecker, Stefan Lossow, Michael Nestler, Heino Rudolph, Jörn Freiheit, Frank Fuchs-Kittowski

      Zusammenfassung

      Angesichts globaler ökologischer Herausforderungen benötigen Umweltbehörden belastbare, datenbasierte Entscheidungsgrundlagen. Die zunehmende Datenmenge und -heterogenität erschwert jedoch deren Analyse. Maschinelles Lernen (ML) bietet hierfür methodische Unterstützung, wird jedoch in der öffentlichen Verwaltung durch fehlende ML-Expertise bislang nur begrenzt eingesetzt. Im Projekt Simplex4Learning wird eine ML-Plattform zur Analyse von Umweltdaten entwickelt, die speziell auf behördliche Anforderungen ausgerichtet ist. Der vorliegende Beitrag beschreibt einen zentralen Entwicklungsschritt: Auf Grundlage einer Fallstudienanalyse mit drei Umweltbehörden wurden generalisierte Anwendungsfälle sowie ein differenziertes Rollenkonzept abgeleitet. Zur gezielten Unterstützung fachlicher Nutzer:innen wurden die Nutzerrollen Explorer und Analyst definiert. Für diese Nutzerrollen wurden spezifische Systemfunktionen entlang der ML-Prozesskette konzipiert. Das Rollenkonzept sowie die entwickelten Funktionen ermöglichen es Domänenexperten, ML-Methoden auch ohne tiefergehende technische Vorkenntnisse effektiv einzusetzen. Die Ergebnisse leisten einen Beitrag zur strukturierten Integration maschineller Lernverfahren in behördliche Umweltanalysen.

   5. Softwaregestützte Korrosionsbewertung von Spundwänden – Statistische Plausibilitätsprüfung und KI-gestützte Prognose

      Sarah Flohr, Michael Nickel, Grit Behrens, Andreas Kahlfeld, Florian Fehring

      Zusammenfassung

      Die Korrosion von Spundwänden stellt eine bedeutende Herausforderung für die Instandhaltung von Hafeninfrastrukturen dar. Umweltfaktoren, wie Salzwasserexposition, Strömungseinflüsse und klimatische Veränderungen, beschleunigen den Materialverlust und beeinflussen die Tragfähigkeit der Bauwerke. Eine präzise Überwachung ist daher essenziell, um sicherheitskritische Schäden frühzeitig zu erkennen und nachhaltige Erhaltungsstrategien zu entwickeln. In diesem Beitrag wird eine Softwarelösung zur digitalen Erfassung, statistischen Analyse und zukünftigen KI-gestützten Prognose der Spundwandkorrosion vorgestellt. Die Anwendung kombiniert eine strukturierte Datenerfassung mit statistischen Auswerteverfahren, insbesondere einer Plausibilitätsprüfung auf Basis lognormalverteilter Abrostungswerte. Abweichungen werden durch einen Schwellwert identifiziert, um unplausible Messwerte zu klassifizieren und die Datenqualität zu sichern. Die geprüften Messdaten bilden die Grundlage für die Entwicklung eines Machine Learning-Modells, das zukünftige historische Korrosionsverläufe und Umweltparameter nutzen soll, um den Materialverlust über verschiedenen Zeitintervalle hinweg vorherzusagen. Die Implementierung dieser KI-Komponente befindet sich aktuell noch in einem frühen Stadium und wird kontinuierlich weiterentwickelt. Die vorgestellte Lösung ermöglicht bereits eine präzise Zustandsbewertung und legt den Grundstein für eine vorausschauende Instandhaltungsplanung. Langfristig unterstützt sie datengetriebene Erhaltungsstrategien, die ökonomische und ökologische Anforderungen gleichermaßen berücksichtigen.