Fünftes Treffen der CoP DS&AI
Am 10. September 2025 fand zum dritten aufeinanderfolgenden Mal das jährliche Treffen der praxisorientierten Gemeinschaft (Community of Practice, CoP) «Geodata Science & Artificial Intelligence» statt. Der Anlass erlaubte einen Austausch zum gelebten Umgang mit den Methoden der Geodatenwissenschaften, insbesondere Künstlicher Intelligenz (KI) in den Verwaltungen bei Bund und Kantonen sowie zu den aktuellen Entwicklungen in der Wissenschaft. Die Arbeitsgruppe Geodata Science (GKG AG) des Koordinationsorgans für Geodaten des Bundes (GKG) organisierte diesen Anlass als fünfte Veranstaltung im Rahmen der CoP «Data Science and Artificial Intelligence» - Reihe der Bundesverwaltung.
Autor: Tobias Kellenberger
CoP Geodata Science & AI – Rückblick auf die Veranstaltung
Die Arbeitsgruppe Geodata Science (GKG AG) des Koordinationsorgans für Geodaten des Bundes (GKG) organisierte diesen Anlass im Rahmen der CoP «Data Science and Artificial Intelligence» - Reihe der Bundesverwaltung.
- Alessandro Cerioni (DIT, Kanton Genf) präsentierte ein für das «Office cantonal des transports de Genève» entwickeltes Tool zur Überwachung des Verkehrs. Dabei werden im Hintergrund Echtzeit-Verkehrsdaten und Geometrien von «Waze» mit dem Verkehrsnetz von Genf verlinkt.
- Helge Aasen (agroscope) erläuterte, wie Agroscope KI und Erdbeobachtungsdaten zur automatisierten Beobachtung der Schweizer Agrarlandschaft einsetzt. Verschiedene Praxisbeispiele dienten als Illustration.
- Corentin Junod (SITN, Canton de Neuchâtel) zeigte, wie unterschiedlich digitale Höhendaten, je nach Anwendungszweck, plastisch visualisiert werden können.
- Jonas Schmid und Carl Joseph (Amt für Geoinformation, Kanton Bern) zeigten an diversen Praxisbeispielen wie der Kanto Bern bereits neue Methoden der Geodatenwissenschaften, insbesondere KI, einsetzen.
- Raphaëlle Arnaud und Pasquale Di Donato (swisstopo) erläuterten anhand eines Projektes der Strategie Geoinformation Schweiz (SGS) wie Large Language Models (LLM) nutzbringend auf Geodateninfrastrukturen zur vereinfachten Abfrage und Wissensextraktion eingesetzt werden können.
- Konrad Schindler (Photogrammetry & Remote Sensing, ETHZ) ging in seinem Schlüssel-Beitrag zuerst auf die vielfältige Informationsextraktion aus Fernerkundungsdaten mit KI ein. In einem zweiten Teil widmete er sich den Grenzen und insbesondere den Leistungen von KI in der Geodatenanalyse. Sein Credo die KI-Technologie und ihre Leistungen zu nutzen statt vor der «black box» zurückzuschrecken wurde gehört; was die intensive Publikumsdiskussion im Anschluss dann auch zeigte.
Der offizielle Teil des Treffens wurde mit einem Stehlunch abgerundet, den die Praxisgemeinschaft Geodata Science zum Best Practices auszutauschen und Wissen weiterzugeben sowie Netzwerken nutzte.
Für weiterführende Informationen steht der Leiter der GKG AG Geodata Science, Tobias Kellenberger, zur Verfügung. (Tobias.Kellenberger@swisstopo.ch )
Bundesamt für Statistik
Espace de l'Europe 10
2010 Neuchâtel











