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Masterarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,7, Universität Hohenheim, Sprache: Deutsch, Abstract: Bei der Förderung von erneuerbaren Energien spielt der Ausbau von städtischen Photovoltaik-Anlagen eine bedeutsame Rolle. Denn PV-Anlagen auf Dächern gelten als eine hervorragende Quelle für nachhaltige Energie. In dieser Hinsicht ist die Abschätzung des PV-Potenzials einer Stadt von Vorteil. Die aktuellen Methoden hierfür arbeiten auf der Basis von Laserscandaten, die veraltet und nur an vereinzelten Standorten verfügbar sind. Diese Arbeit zielt darauf ab, das photovoltaische Potenzial einer Stadt mit Hilfe Künstlicher Intelligenz automatisch zu ermitteln. Verschiedene datengetriebene Deep Learning- und Semantische Segmentierungsverfahren analysieren hierzu frei verfügbare Fernerkundungsbilder. Dazu werden verschiedene Deep Learning Ansätze für die Analyse von Dächern kombiniert und am Anwendungsfall der Stadt Echterdingen evaluiert. Die Prototypentwicklung stellt einen innovativen Ansatz dar, der mit Hilfe der Fernerkundungsbilder das PV-Potenzial und den Ist-Zustand eines Daches/einer Stadt bewertet. Die Vorhersagen werden in einem Vergleich mit Laserscan-Messungen validiert und bewertet. Die Auswertungen zeigen, dass der Prototyp aussagekräftige Ergebnisse für die Analyse des PV-Potenzials liefert und einen Mehrwert im Vergleich zu Laserscan-Messungen bietet. Die Masterarbeit zeigt auch, dass der Prototyp weitreichende Möglichkeiten für den Einsatz im Unternehmen bietet und zu einer nachhaltigen Lösung führen kann.
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