Entwicklung eines KI-basierten Geoinformationssystems zur Auswahl von Windenergiepotenzialflächen im Spannungsfeld von Arten-, Umwelt- und Klimaschutz - WindGISKI

Abstract

Im Projekt WindGISKI wurde ein KI-basiertes Geoinformationssystem (GIS) zur Identifikation und Bewertung von Potenzialflächen für Windenergieanlagen entwickelt. Grundlage bildete ein interdisziplinäres Feinkonzept, auf dessen Basis relevante Zielgrößen und Einflussfaktoren definiert sowie eine umfassende, flächendeckende Datengrundlage aufgebaut wurden. Diese umfasst unter anderem aktuelle und historische Vorranggebiete, bestehende Windenergieanlagen, rechtliche Informationen zu Widerspruchs- und Klageverfahren sowie weiteren Einflussgrößen aus den Bereichen Schallimmissionen, Schattenwurf, Natur- und Artenschutz. Entscheidende Daten wurden georeferenziert in einer leistungsfähigen GIS-Datenbank zusammengeführt. Darauf aufbauend wurde eine erklärbare Künstliche Intelligenz entwickelt, die die Eignung von Flächen für Windenergieanlagen bewertet. Ergänzend wurden sechs abgeschlossene Windenergieprojekte im Hinblick auf soziale Dynamiken detailliert analysiert. Das entwickelte KI-Modell liefert deutschlandweit in einem Raster von 50 m × 50 m eine Flächeneignungsbewertung. Eine Prototypen-App nutzt diese Ergebnisse, um automatisiert Potenzialflächen unter Berücksichtigung benutzerdefinierter Vorgaben zu identifizieren und Planungsprozesse zu unterstützen.