AI GIS: Was KI im GIS heute kann und welche Tools
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AI GIS ist GIS-Software, bei der ein trainiertes Modell einen Teil der Arbeit übernimmt: Es liest Bilddaten und liefert Objekte zurück, oder es nimmt eine Anfrage in normaler Sprache entgegen und führt die Schritte aus, die ein GIS-Analyst ausführen würde. Das Ergebnis sind weiterhin gewöhnliche GIS-Daten, ein Layer in einem bekannten Koordinatensystem, den Sie öffnen, prüfen und bearbeiten können.
Wichtig ist die Klarstellung: AI GIS ist kein einzelnes Produkt. Es sind fünf verschiedene Aufgaben, und die meisten Tools erledigen nur eine davon. Ein Tool, das jedes Dach in einem Luftbild findet, baut Ihnen kein Karten-Layout, und ein Chat-Assistent, der einen Layer gestaltet, sieht keinen einzigen Baum in Ihren Bilddaten.
Ich entwickle zwei der unten genannten Tools, für QGIS. Lesen Sie diesen Artikel mit dem Wissen, von wem er stammt.
Die fünf Aufgaben im Überblick
| Aufgabe | Sie geben | Sie erhalten | Tools, die das 2026 leisten |
|---|---|---|---|
| Objekte aus Bilddaten extrahieren | Ein Luft-, Drohnen- oder Satellitenbild und ein Wort | Ein Polygon pro Gebäude, Baum, Modul oder Pool | AI Segmentation (unser Tool), GeoAI, vortrainierte ArcGIS-Modelle, Mapflow |
| Landbedeckung klassifizieren | Bilddaten und ein paar Trainingsflächen | Jedes Pixel als Wasser, Bebauung, Wald oder Acker beschriftet | Google Earth Engine, dzetsaka in QGIS, ArcGIS |
| GIS-Aufgabe per Satz ausführen | Eine Anfrage und das geöffnete Projekt | Daten gefunden, Tools ausgeführt, Karte gestaltet | AI Agent (unser Tool), ArcGIS AI-Assistenten, Atlas, Felt, Kue |
| GIS-Code schreiben | Eine Frage zu PyQGIS, GDAL oder SQL | Ein Skript, das Sie selbst ausführen | ChatGPT, Claude, Gemini |
| Chatbot mit GIS verbinden | Ein MCP-Client wie Claude | Der Chatbot ruft GIS-Tools und Daten ab | QGIS MCP (Open Source), TerraLab MCP (unser Tool) |
Wählen Sie die Zeile nach der Arbeit, für die Sie bezahlt werden, nicht nach der Marke. Eine Planerin, die pro Bericht zwei Stunden mit Karten verliert, braucht Zeile drei. Ein Vermessungsteam, das für eine Stadt Dächer digitalisiert, braucht Zeile eins.
Wie ich sortiert habe
Ich habe jedes Tool der Aufgabe zugeordnet, die seine eigenen Seiten nennen, Stand 28. Oktober 2026. Tools, die eine Aufgabe nur auf einer Roadmap versprechen, habe ich weggelassen. Die Preise sind Listenpreise für eine Person, ohne Steuern.
Wir entwickeln AI Agent, AI Segmentation und den TerraLab MCP, deshalb kenne ich deren Grenzen besser als die der anderen. Ein Fall, in dem ich nicht mit unserem Tool anfangen würde: Wenn Ihr Team im Browser arbeitet und niemand QGIS nutzt, passt ein Browser-GIS wie Atlas oder Felt besser, denn unser Tool läuft in QGIS.
1. Objekte aus Bilddaten extrahieren
Das ist die älteste Aufgabe und die mit dem klarsten Ergebnis. Ein Segmentierungsmodell hat gelernt, wie ein Dach, eine Baumkrone oder ein Solarmodul aussieht, und zeichnet ein Polygon pro Objekt. Sie prüfen das Ergebnis, löschen die Fehltreffer und behalten einen Layer mit einer Fläche an jedem Objekt.
Die Wahl hängt davon ab, wo das Modell läuft. GeoAI ist unter der MIT-Lizenz kostenlos und läuft auf Ihrem eigenen Rechner, das heißt mit einer Python-Umgebung und in der Praxis mit einer NVIDIA-Karte. Die vortrainierten ArcGIS-Modelle laufen in ArcGIS Pro. Mapflow und AI Segmentation laufen auf entfernten Servern und funktionieren daher auf einem Laptop ohne Grafikkarte.
Der ausführliche Leitfaden zu Gebäudeumrissen erledigt dieselbe Aufgabe auf vier Wegen, von kostenlos bis kostenpflichtig.
2. Landbedeckung klassifizieren
Hier bekommt jedes Pixel eine Klasse, statt dass jedes Objekt eine Form bekommt. Sie zeichnen für jede Klasse ein paar Trainingsflächen, und ein Klassifikator beschriftet den Rest der Szene. Google Earth Engine macht das im kontinentalen Maßstab und ist für Forschung und nicht kommerzielle Nutzung kostenlos. In QGIS bringt das Plugin dzetsaka die Klassifikatoren Random Forest und SVM mit.
Diese Aufgabe ist ausgereift und größtenteils keine neue KI. Sie ist das richtige Werkzeug, wenn Sie Prozentwerte je Klasse für eine ganze Region brauchen, und das falsche, wenn Sie zählbare Objekte brauchen.
3. GIS-Aufgabe per Satz ausführen
Das ist die neueste Zeile und die, die die meisten meinen, wenn sie nach AI GIS suchen. Sie beschreiben das Ergebnis, und ein Agent sucht Daten, führt die Geoprocessing-Tools aus und gestaltet die Karte, Schritt für Schritt, in einem Projekt, das Sie nachprüfen können.
Die Tools unterscheiden sich danach, wo Ihre Daten liegen:
- ArcGIS AI-Assistenten: Esri hat im Juni 2026 einen Teil seiner Assistenten allgemein verfügbar gemacht, enthalten in den ArcGIS-Benutzertypen und ohne Credits. Die anderen, darunter der ArcGIS-Pro-Assistent, sind noch in der Beta.
- Atlas: ein Browser-GIS, dessen Assistent Navi Karten aus einem Gespräch baut. Der kostenlose Tarif enthält 10 Navi-Läufe, Pro kostet 23 USD pro Nutzer und Monat.
- Felt: ein Browser-GIS mit KI-Credits ab dem Team-Tarif, 199 USD im Monat für drei Plätze.
- Kue von Bunting Labs: ein Assistent für QGIS, ab 29 USD im Monat.
- AI Agent: unser Tool, ein QGIS-Plugin. Es arbeitet im geöffneten Projekt, zeigt jeden Schritt, und ein Klick macht die ganze Aufgabe rückgängig. Es braucht QGIS 3.28 oder neuer und keine GPU.
Egal, was Sie wählen: Prüfen Sie es an einer Aufgabe, deren Antwort Sie schon kennen. Ein Agent, der Ihren letzten eigenen Bericht richtig hinbekommt, ist mehr wert als eine Demo.
4. GIS-Code mit einem Chatbot schreiben
Allgemeine Chatbots schreiben PyQGIS, GDAL-Befehle und PostGIS-Abfragen gut, und bei ihnen haben die meisten GIS-Anwender zum ersten Mal KI genutzt. Die Grenze: Der Chatbot sieht Ihre Layer nie. Er rät Feldnamen und Koordinatensysteme, deshalb scheitert der Code oft beim ersten Lauf, und Sie korrigieren ihn von Hand.
Ich habe das an drei gängigen Aufgaben in ChatGPT für QGIS getestet, einschließlich des Prompts, der besser funktioniert als der, den die meisten schreiben.
5. Einen Chatbot mit GIS-Tools verbinden
Das Model Context Protocol (MCP) lässt einen Chatbot wie Claude externe Tools aufrufen. Ein GIS-Server für MCP gibt ihm Geocodierung, offene Daten, Bilddaten oder ein laufendes QGIS-Projekt, damit er nicht mehr rät, sondern die echten Daten liest.
Das Open-Source-Tool QGIS MCP verbindet Claude mit einem laufenden QGIS und ist kostenlos. Unser MCP-Gateway gibt jedem MCP-Client Geodaten-Tools ohne lokale Installation. Der QGIS-MCP-Leitfaden zeigt die Einrichtung Schritt für Schritt.
Wo AI GIS noch scheitert
- Geschlossene Kronendächer und dichte Blöcke. Wenn sich Kronen oder Dächer berühren, liefert ein Modell eine große Form statt vieler. Prüfen Sie eine dichte Stichprobe, bevor Sie zählen.
- Das Koordinatensystem. Chat-Tools, die Ihr Projekt nicht lesen, wählen ein KBS für Sie. Prüfen Sie immer das KBS des Layers, bevor Sie eine Fläche messen.
- Das Urteil im Bericht. Ein Agent kann die Karte liefern. Er kennt die Vorgaben Ihres Auftraggebers nicht, und nichts darin ersetzt einen Ortstermin.
Häufige Fragen
Gibt es ein kostenloses AI GIS?
Ja, für jede der obigen Aufgaben. GeoAI und QGIS MCP sind Open Source, Earth Engine ist für nicht kommerzielle Arbeit kostenlos, und Atlas, Felt und unsere Plugins haben kostenlose Tarife. Kostenlose lokale Tools kosten statt eines Abos Einrichtungszeit und eine Grafikkarte.
Was ist der Unterschied zwischen AI GIS und GeoAI?
GeoAI meint meist die Modelle: maschinelles Lernen, trainiert auf Bilddaten, Punktwolken und anderen Geodaten. AI GIS ist die Software, die diese Modelle ausführt, plus Assistenten, die gewöhnliche GIS-Tools für Sie bedienen. Was ist GeoAI behandelt die Modelle im Detail.
Kann ChatGPT GIS-Analysen durchführen?
Es kann den Code schreiben und die Methode erklären, und mit einem Plugin oder einem MCP-Server kann es Tools ausführen. Ohne beides kann es Ihre Layer nicht öffnen und arbeitet mit Ihrer Beschreibung davon.
Ersetzt KI GIS-Analysten?
Nicht die Menschen, die entscheiden, was die Karte zeigen soll. Sie übernimmt die wiederkehrenden Schritte: Digitalisieren, Datensuche, Gestaltung. Die am stärksten betroffenen Tätigkeiten habe ich in Ersetzt KI GIS-Jobs? untersucht.
Verlassen meine Daten meinen Rechner?
Das hängt vom Tool ab. Lokale Tools wie GeoAI behalten alles auf Ihrem Rechner. Cloud-Segmentierung sendet die Bildkacheln, die sie liest. Agenten senden Ihre Anfrage und die Informationen über Ihr Projekt, die das Modell braucht. Fragen Sie jeden Anbieter, was davon zutrifft, bevor Sie Kundendaten verwenden.
Für die QGIS-Seite dieser Liste zeigt die Seite zu QGIS-KI-Plugins, was jedes Plugin zum Laufen braucht, und die besten KI-Plugins für QGIS vergleicht acht davon.
