Joachim Ferstl
- Nach dem Bachelorstudium „Kartographie und Geomedientechnik“ an der Hochschule München folgte ein Masterstudium „Geoinformatik“ an der Universität Augsburg
- Seit 2020 Mitarbeiter im Bereich Modellierung, Simulation, Digitalisierung und (Geo-)Datenanalyse im Team „Geodata Lab & Data Analytics“ an der Forschungsstelle für Energiewirtschaft
- Schwerpunkte liegen im Bereich Full-Stack Entwicklung, Python-Programmierung, Cloud-Infrastruktur (Azure und AWS) sowie Automatisierung und Datenanalyse
- Mitverantwortlich für die Entwicklung von FfE-DETECT – ein Tool zur KI-gestützten Objekterkennung (z.B. PV-Anlagen oder Fahrzeuge) in Fernerkundungsdaten
Beitrag
26.03
11:20
10min
Lkw-Depots Identifizierung durch Bilderkennung
Daniel Godin, Joachim Ferstl
Es existieren derzeit keine offenen Datensätze zu Standorten von Logistikdepots und deren Fahrzeuganzahl – Informationen, die für Netzbetreiber essenziell sind, um die Elektrifizierung des Schwerlastverkehrs und die Netzbelastung zu planen. Wir haben auf Basis von OpenStreetMap und Luftbildern eine Methode entwickelt, um solche Depots zu identifizieren und die Anzahl der zugehörigen Lkw zu schätzen.
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