Aus unserem Entwicklungsportfolio

Ausgewählte Systeme für anspruchsvolle Fachprozesse.

Unser Entwicklungsportfolio umfasst Fachsoftware und KI-Systeme für unterschiedliche technische Arbeitsabläufe. Hier stellen wir eine Auswahl vor: SpatialAgents, die Geospatial API für KI-Agenten, das darauf aufbauende Climate Risk and Vulnerability Assessment (CRVA) und Düngewende.

01 / QGIS-Integration

SpatialAgents

Eine technische Verbindung zwischen Coding-Agenten und einem QGIS-Arbeitsplatz.

QGIS-Projekt aus SpatialAgents Benchmark 08 mit Risikolayern und Evakuierungsrouten — SpatialAgents / QGISDas geöffnete QGIS-Projekt mit den durch SpatialAgents erzeugten Analyse- und Kartenartefakten.

Codex-Shell im SpatialAgents-Workspace mit QGIS- und Geodatenwerkzeugen — SpatialAgents / CodexCodex und die darin gestarteten Agenten erkennen die verfügbaren QGIS- und Geodatenwerkzeuge über die SpatialAgents-Bridge.

Ausgangspunkt: Coding-Agenten benötigen Zugriff auf den QGIS-Projektzustand und auf fachliche Geowerkzeuge.
Unsere Entwicklung: Wir entwickeln QGIS-Plugin, token-authentifizierte lokale Bridge, Agenten-Workspaces und fachliche Skills als zusammenhängendes System.
System: QGIS Desktop, lokale WebSocket-Bridge, Agent-CLI und die direkt im Workspace genutzte Geospatial API.
Anwendung: Agenten können Aufgaben im geöffneten QGIS-Projekt ausführen und Karten-, Daten- und Projektartefakte erzeugen.
Grundlagen: Dreizehn Begriffe vom Coding-Agenten bis zum gemessenen Beleg, jeweils mit Grafik, Lesetext und Hörfassung; dieselbe Folge steht als vertonte Präsentation bereit.
Projekte und Betreuung: Wir forschen und entwickeln. Projekte, Einrichtung, Schulung und Betreuung bietet die Geoinformatikbüro Dassau GmbH (GBD) an.

SpatialAgents im Detail öffnen Benchmark 08 vollständig ansehen Grundlagen und Präsentation

02 / Geodaten-Engineering

Geospatial API für KI-Agenten

Wir entwickeln die Geospatial API speziell für KI-Agenten und verbessern sie fortlaufend in einem rekursiven Zyklus aus Agentennutzung, Rückmeldung und Umsetzung. Sie bildet zugleich die Rechengrundlage des Climate Risk and Vulnerability Assessment.

Systemarchitektur der für KI-Agenten entwickelten Geospatial API: Daten aus OpenStreetMap, Klima-, Satelliten-, Gelände-, Statistik- und Webquellen werden als Raster-, Vektor- und Zeitreihenobjekte verarbeitet und als Geodaten, Karten, Tabellen und Berichte ausgegeben — Geospatial API für KI-Agenten / SystemarchitekturTypisierte Geo-Objekte und verkettete Operationen bilden die agentenorientierte Fachschnittstelle von SpatialAgents und die Rechengrundlage von CRVA.

Rekursiver Verbesserungszyklus: KI-Agenten erproben die API in realen räumlichen Analysen. Ihre Rückmeldungen zu Schnittstellen, Dokumentation, Datentypen und Fehlern fließen in API, Tests, Benchmarks und Agenten-Skills zurück.
Direkte Code-Nutzung: Coding-Agenten importieren das Framework direkt in Python-Workflows. Dadurch nutzen sie ihre Fähigkeiten zur Codeerzeugung und -prüfung bei geringem Tokenbedarf; ein MCP-Server ist nicht erforderlich.
Selbsterklärende API: Sprechende Methodennamen, verkettbare Operationen und strukturierte Ergebnisobjekte unterstützen die selbstständige Arbeit mit der Schnittstelle.
Fehlertoleranz: Typische Eingabefehler werden früh abgefangen. Die Meldungen benennen Ursache, gültige Werte, ähnliche Methoden und konkrete Korrekturalternativen.

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03 / Klimarisikoanalyse

CRVA

Das Climate Risk and Vulnerability Assessment nutzt die Geospatial API als Rechengrundlage und verbindet Geodaten, Szenarien, Analysen, Karten und Berichtsentwürfe in einer durchgängigen Anwendung.

Analyseweg des Climate Risk and Vulnerability Assessment: Standorte und Portfolios werden mit räumlichem Kontext, Klimagefahren, Szenarien und Zeithorizonten verbunden, auf Materialität bewertet und in Karten, Tabellen und Berichtsentwürfen dokumentiert — CRVA / AnalysewegDer Datenweg verbindet Assets, räumlichen Kontext, Gefahrenfelder und Klimaszenarien mit Materialitätsbewertung und nachvollziehbaren Ergebnisartefakten.

Ausgangspunkt: Standort- und Portfoliobetrachtungen führen Gefahren-, Gelände- und Klimadaten zusammen und dokumentieren Unsicherheiten.
Unsere Entwicklung: Wir entwickeln Projektverwaltung, Datenaufbereitung, Berechnungen, Analyse, Visualisierung und Berichtserzeugung auf Grundlage der Geospatial API.
System: CRVA-CLI und Pipeline innerhalb der Geospatial API, Geodatenquellen, Szenarioauswertung, Karten, Tabellen und Entwurfsberichte.
Anwendung: Strukturierte Berichtsentwürfe verbinden Datenquellen, Szenarien, Analysen, Karten und Tabellen für die anschließende fachliche Prüfung.

Fachlicher Rahmen

Die CRVA-Entwicklung orientiert sich unter anderem an den in der EU-Taxonomie beschriebenen Schritten für Screening, Materialitätsbewertung und Anpassungslösungen. Die fachliche und rechtliche Bewertung erfolgt für den jeweiligen Einsatzfall.

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04 / Energie & Raum

Düngewende

Eine geodatenbasierte Anwendung für die Standortanalyse dezentraler grüner Ammoniakproduktion.

Layerauswahl der Düngewende mit Solarparks, Windpark-Clustern und Windkraftanlagen — Fachlicher Layerbaum für Energie- und Verwaltungsdaten.

Anlagenkatalog der Düngewende mit Ammoniakanlagen und Leistungsangaben — Technischer Anlagenkatalog mit Leistungsvergleich.

Ausgangspunkt: Dezentrale grüne Ammoniakproduktion verbindet verfügbare Wind- und Solarenergie, geeignete Standorte und technische Anlagenoptionen.
Unsere Entwicklung: Wir entwickeln die Fachanwendung auf Basis von SpatialApp und führen räumliche, technische und wirtschaftliche Informationen in einer gemeinsamen Oberfläche zusammen.
System: GIS-Karte, Windkraft-, Solar- und Clusterlayer, Standortansichten, Anlagenkatalog, Vergleich, Referenzdaten und Wirtschaftlichkeitsberechnung.
Anwendung: Karten, Tabellen und Fachansichten unterstützen die räumliche Erkundung und den Vergleich möglicher Anlagenkonfigurationen.

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