Klassifikation vs. Regression – welche KI passt zu welchem Planungsproblem?

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Stadtplanung – aber nur, wenn man weiß, wie sie funktioniert. Zwischen Klassifikation und Regression entscheidet sich, ob ein Algorithmus ein Quartier als „grün“ oder „rot“ einordnet oder ob er vorhersagt, wie viele Radfahrer im Sommer wirklich über die neue Brücke rollen. Wer die feinen Unterschiede nicht kennt, plant mit KI auf gut Glück – und das ist selten eine gute Idee. Zeit für Klarheit, Präzision und einen Hauch von Intelligenz, bitte!

• Grundlagen und Unterschiede zwischen Klassifikation und Regression in der Künstlichen Intelligenz
• Typische Anwendungsfelder in der Stadt- und Landschaftsplanung – von Verkehrsprognosen bis zur Baumbestandserfassung
• Modellarchitekturen, Datentypen und Herausforderungen bei der Auswahl des passenden KI-Ansatzes
• Praxisnahe Beispiele aus Deutschland, Österreich und der Schweiz, die zeigen, wie Klassifikation und Regression in realen Projekten eingesetzt werden
• Chancen und Risiken: Wo KI Mehrwert schafft und wo sie an ihre Grenzen stößt
• Methodische Tipps für die Integration von KI in den Planungsprozess – von der Datenaufbereitung bis zur Bewertung der Ergebnisse
• Bedeutung von Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Governance im Umgang mit KI-gestützten Entscheidungen
• Ausblick auf die Rolle von KI in der nachhaltigen und resilienten Stadtentwicklung der Zukunft

Was genau ist der Unterschied? Klassifikation und Regression im KI-Kontext

Wer heute im urbanen Kontext mit Künstlicher Intelligenz plant, begegnet ihnen zwangsläufig: Klassifikation und Regression. Diese beiden Begriffe sind das A und O maschinellen Lernens – und doch werden sie im Alltag oft munter durcheinandergeworfen. Dabei entscheidet die Wahl zwischen ihnen nicht selten über Erfolg oder Scheitern digitaler Planungsvorhaben. Doch was steckt wirklich dahinter?

Klassifikation bezeichnet im Kern die Zuordnung von Datenpunkten zu vordefinierten Kategorien. Die KI „entscheidet“, ob ein Objekt – ein Baum, eine Straßenfläche, ein Verkehrsaufkommen – zu Klasse A, B oder C gehört. Typisches Beispiel: Die automatische Erkennung von Baumarten auf Luftbildern. Die Algorithmen erhalten Trainingsdaten, lernen die charakteristischen Merkmale von Ahorn, Linde und Eiche und sortieren neue Datenpunkte entsprechend ein. Das Ergebnis ist eine Liste oder Karte, in der jeder Punkt einer Klasse zugeordnet ist – einfach, verständlich, oft binär oder mit wenigen Ausprägungen.

Regression hingegen beschäftigt sich mit der Vorhersage kontinuierlicher Werte. Hier geht es nicht mehr darum, ob etwas grün oder grau ist, sondern wie viel, wie stark, wie lang oder wie häufig. Nehmen wir die Prognose von Verkehrszahlen: Ein Regressionsmodell schätzt, wie viele Autos in der kommenden Stunde eine Kreuzung passieren werden, auf der Basis historischer Daten, Wetter, Uhrzeit und anderen Einflussgrößen. Das Ergebnis ist eine Zahl, kein Label. Genau darin liegt der feine, aber entscheidende Unterschied.

In der Praxis verschwimmen die Grenzen manchmal. Ein und dasselbe Stadtmodell kann sowohl klassifikatorische als auch regressive Fragestellungen abdecken. Wer aber aus Unkenntnis das falsche Modell wählt, riskiert grobe Fehler: Eine Klassifikation kann keine präzisen Werte vorhersagen, eine Regression kennt keine Klassen. Die Kunst besteht darin, das Planungsproblem sauber zu formulieren und die richtige Modellarchitektur zu wählen – und das ist kein Hexenwerk, sondern solides Handwerk mit einer Prise KI-Magie.

Für viele Planer klingt das zunächst nach grauer Theorie. Doch gerade im Zusammenspiel mit Urban Digital Twins und datengetriebenen Entscheidungsprozessen ist die Fähigkeit, zwischen diesen Ansätzen zu unterscheiden, zentral. Denn nur wer weiß, was sein Modell tut, kann den Ergebnissen vertrauen – und sie sinnvoll in den Planungsalltag integrieren.

Der Unterschied zwischen Klassifikation und Regression mag auf den ersten Blick trivial erscheinen, doch er entscheidet in KI-Projekten über die Art der Daten, die benötigten Algorithmen, die Interpretation der Ergebnisse und die Kommunikation im Team. Wer diesen Unterschied nicht versteht, läuft Gefahr, auf schicke Dashboards hereinzufallen, deren Prognosen im Zweifel nicht das abbilden, was wirklich gebraucht wird.

Typische Anwendungen in der Stadt- und Landschaftsplanung: Wo spielt welche Methode ihre Stärken aus?

Die Welt der Stadt- und Landschaftsplanung ist bunt, dynamisch und voller Unsicherheiten. Hier werden nicht nur Straßen gebaut und Parks angelegt, sondern auch komplexe soziale, ökologische und wirtschaftliche Prozesse gesteuert. KI-Methoden wie Klassifikation und Regression bieten Werkzeuge, um diese Komplexität zu bändigen – vorausgesetzt, sie werden richtig eingesetzt.

Beginnen wir mit der Klassifikation: Sie kommt immer dann zum Einsatz, wenn es um die Einteilung, Kategorisierung oder Identifikation geht. Ein Klassiker ist die automatische Auswertung von Fernerkundungsdaten zur Vegetationsklassifizierung. Drohnenbilder oder Satellitenaufnahmen werden durchtrainierten Modellen vorgelegt, die dann Grünflächen, versiegelte Flächen, Wasser, Gehölze und mehr unterscheiden. Das spart Zeit, erhöht die Genauigkeit und schafft eine objektive Datenbasis für weitere Analysen.

Auch in der Verkehrsplanung spielt Klassifikation eine Rolle, zum Beispiel bei der Erkennung von Verkehrsteilnehmern: Ist das auf der Kamera ein Radfahrer, ein Fußgänger oder ein Auto? Moderne Systeme für Verkehrsmanagement und Smart City-Anwendungen nutzen Klassifikationsmodelle, um Verkehrszählungen automatisiert durchzuführen und die Ergebnisse in Echtzeit in digitale Zwillinge einzuspeisen. So entstehen aktuelle, verlässliche Datenströme für die Steuerung von Ampeln, Leitsystemen und Verkehrsflüssen.

Die Regression hingegen ist unverzichtbar, wenn es um die Vorhersage von Mengen, Trends und Entwicklungen geht. Ein typisches Beispiel: Die Prognose des Wasserverbrauchs in einem neuen Quartier, basierend auf demographischen, klimatischen und infrastrukturellen Daten. Hier sagt das Modell nicht, ob ein bestimmter Haushalt „viel“ oder „wenig“ verbraucht, sondern liefert einen exakten Wert – etwa in Kubikmetern pro Monat. In der Stadtklimaforschung wird Regression genutzt, um Temperatur- oder Schadstoffentwicklungen auf Basis komplexer Eingangsdaten vorherzusagen und damit gezielte Anpassungsmaßnahmen zu planen.

Auch die Bewertung von Immobilienpreisen, die Abschätzung von Baukosten oder die Ermittlung zu erwartender Nutzerzahlen für neue Mobilitätsangebote sind klassische Regressionsaufgaben. Sie helfen, Ressourcen effizient zu planen, Risiken zu minimieren und die Planung an realen Entwicklungen auszurichten, statt sich auf Bauchgefühle oder überholte Erfahrungswerte zu verlassen.

Die Entscheidung, ob Klassifikation oder Regression die richtige Methode ist, hängt immer vom konkreten Planungsproblem ab. Wer die Frage nicht sauber beantwortet, riskiert Fehlinterpretationen und im schlimmsten Fall Fehlplanungen. In einer digitalisierten, datenreichen Stadtentwicklung wird die Unterscheidung deshalb zur Schlüsselkompetenz für Planer und Entscheider.

Die richtige Modellwahl: Architektur, Daten und Stolpersteine für Profis

Die Auswahl des passenden KI-Modells beginnt lange vor dem eigentlichen Training. Zunächst steht die saubere Definition des Problems: Geht es um das Erkennen von Zuständen oder das Vorhersagen von Zahlen? Davon hängt ab, ob ein Klassifikations- oder Regressionsansatz überhaupt sinnvoll ist. Aber auch die Datengrundlage spielt eine entscheidende Rolle. Klassifikationsmodelle benötigen gut gelabelte, also mit Kategorien versehene Trainingsdaten. Ohne klare Zuordnung – etwa bei historischen Luftbildern ohne Vegetationszuordnung – stoßen sie schnell an ihre Grenzen.

Regressionsmodelle hingegen verlangen nach kontinuierlichen, numerischen Daten. Dazu müssen nicht selten Rohdaten aufwendig vorverarbeitet, aggregiert oder ergänzt werden. Fehlende Werte, Ausreißer oder inkonsistente Messreihen können die Ergebnisse massiv verfälschen. Wer hier nicht auf Qualität und Integrität achtet, produziert zwar mathematisch plausible, aber praktisch unsinnige Prognosen. Die oft unterschätzte Kunst der Datenaufbereitung entscheidet über Erfolg oder Misserfolg.

Bei der Auswahl der Modellarchitektur sind Fachkenntnisse gefragt. Für die Klassifikation bieten sich Entscheidungsbäume, Random Forests, Support Vector Machines oder Convolutional Neural Networks an – je nach Komplexität, Datenlage und Rechenkapazität. Für Regression kommen lineare Modelle, Gradient Boosting, neuronale Netze oder Zeitreihenanalysen zum Einsatz. Moderne Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch machen den Einstieg zwar einfach, verlangen aber ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Mathematik und Statistik, um nicht in die Falle der „Black Box“ zu tappen.

Ein Stolperstein in der Praxis ist die Überanpassung – das sogenannte Overfitting. Ein Modell, das zu stark auf die Trainingsdaten zugeschnitten ist, liefert zwar perfekte Ergebnisse auf bekannten Beispielen, scheitert aber kläglich an neuen, unbekannten Daten. Hier hilft nur eine sorgfältige Validierung, etwa durch Kreuzvalidierung oder das Testen auf unabhängigen Datensätzen. Gerade bei urbanen Daten, die oft von Heterogenität, Ausreißern und Messfehlern geprägt sind, ist das essenziell.

Die Interpretation der Ergebnisse ist ein weiteres Minenfeld. Eine scheinbar hohe Genauigkeit bei der Klassifikation kann trügen, wenn bestimmte Klassen unterrepräsentiert sind – etwa seltene Baumarten oder Randnutzungen. Regressionsmodelle hingegen liefern oft Durchschnittswerte, die die Varianz im System unterschlagen. Wer die Ergebnisse nicht kritisch hinterfragt und in den Kontext der eigenen Planung einordnet, riskiert Scheinsicherheit – und das kann in der gebauten Umwelt teuer werden.

Nicht zuletzt ist die Kommunikation im Planungsteam entscheidend. Die beste KI nützt wenig, wenn ihre Funktionsweise, Annahmen und Limitationen nicht transparent gemacht werden. Hier braucht es eine gemeinsame Sprache zwischen Planern, Datenwissenschaftlern und Entscheidungsträgern – und manchmal auch den Mut, das eigene Unwissen offen zuzugeben, um gemeinsam zu lernen.

Praxisbeispiele: Klassifikation und Regression in realen Stadtentwicklungsprojekten

Wer meint, KI bleibe im urbanen Kontext graue Theorie, hat die letzten Jahre verschlafen. In zahlreichen Städten Deutschlands, Österreichs und der Schweiz sind Klassifikation und Regression längst Teil des Planungsalltags. Ihre Anwendungen reichen von der Baumbestandserhebung bis zur Mobilitätsprognose – und zeigen, wie viel Potenzial, aber auch Verantwortung in datengetriebenen Methoden steckt.

Ein prominentes Beispiel ist die automatisierte Kartierung von Stadtgrün in München. Hier werden hochaufgelöste Luftbilder mit Klassifikationsalgorithmen ausgewertet, um Baumarten, Strauchgruppen und Pflegezustände digital zu erfassen. Die Ergebnisse fließen direkt in das kommunale Grünflächenmanagement ein und ermöglichen eine effiziente Steuerung von Pflegeeinsätzen, Nachpflanzungen und Biodiversitätsmaßnahmen. Der Clou: Die KI erkennt nicht nur Arten, sondern kann auch Vitalitätsklassen zuordnen – ein klarer Gewinn gegenüber manuellen Erhebungen.

In Zürich nutzt die Stadt ein Regressionsmodell, um den zukünftigen Radverkehr auf neu geplanten Routen vorherzusagen. Historische Zähldaten, Wetterinformationen, Topografie und soziale Faktoren werden kombiniert, um zu prognostizieren, wie viele Radfahrer eine neue Brücke oder Unterführung tatsächlich nutzen werden. Die Resultate fließen in die Priorisierung von Bauprojekten ein und helfen, Ressourcen zielgerichtet einzusetzen. Das Modell wird kontinuierlich mit Echtzeitdaten aus dem digitalen Zwilling der Stadt gefüttert und lernt so ständig dazu.

Auch im Bereich der Luftschadstoffprognose kommen Regressionsmodelle erfolgreich zum Einsatz. In Wien etwa werden Feinstaub- und NO₂-Werte auf Quartiersebene vorhergesagt, um gezielte Begrünungsmaßnahmen oder Verkehrsbeschränkungen zu planen. Die Modelle berücksichtigen nicht nur aktuelle Messwerte, sondern auch meteorologische Parameter, Verkehrsströme und Bebauungsdichte – ein Paradebeispiel für die Integration von Datenvielfalt in die Planungspraxis.

Ein weiteres spannendes Feld ist die KI-gestützte Bewertung von Nachverdichtungsoptionen. In Hamburg werden Klassifikationsmodelle genutzt, um Gebäudetypologien zu erkennen und Potenziale für Aufstockungen, Anbauten oder Umnutzungen zu identifizieren. Ergänzend schätzen Regressionsmodelle, wie sich diese Maßnahmen auf den Wohnungsbestand, die Versiegelung oder die soziale Durchmischung auswirken könnten. Die so gewonnenen Erkenntnisse bilden die Grundlage für partizipative Planungsprozesse und schaffen Transparenz für alle Beteiligten.

Diese Beispiele zeigen: Klassifikation und Regression sind längst mehr als akademische Übungen. Sie sind Werkzeuge für die datengetriebene, transparente und partizipative Stadtentwicklung – vorausgesetzt, sie werden mit Fachverstand, kritischer Distanz und einer Prise Kreativität eingesetzt.

Chancen, Risiken und Ausblick: KI als Partner der nachhaltigen Stadtentwicklung

Die Integration von KI-Methoden wie Klassifikation und Regression in die Stadt- und Landschaftsplanung eröffnet enorme Chancen – birgt aber auch neue Risiken. Auf der einen Seite steht die Aussicht auf präzisere Prognosen, effizientere Ressourcennutzung und eine Demokratisierung des Planungswissens. KI kann komplexe Zusammenhänge sichtbar machen, Szenarien schneller durchspielen und Entscheidungsgrundlagen objektiver gestalten. Gerade im Zusammenspiel mit Urban Digital Twins entstehen so Echtzeitwerkzeuge, die Planung, Betrieb und Bürgerbeteiligung auf ein neues Niveau heben.

Doch die Medaille hat auch eine Kehrseite. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden. Verzerrte, unvollständige oder veraltete Datensätze führen zu fehlerhaften Ergebnissen – die dann mit dem Nimbus der „objektiven KI“ leichtfertig in politische Entscheidungen einfließen können. Besonders kritisch ist das bei Klassifikationsaufgaben, wenn etwa bestimmte Gruppen, Flächen oder Nutzungen systematisch unter- oder überrepräsentiert werden. Hier droht ein algorithmischer Bias, der bestehende Ungleichheiten zementieren kann.

Für die Regression gilt: Prognosen sind immer unsicher, vor allem in hochdynamischen, von vielen Faktoren beeinflussten Systemen wie Städten. Wer Modellunsicherheiten verschweigt oder verharmlost, schafft Scheinsicherheit – und gefährdet die Akzeptanz datengetriebener Planungsansätze. Transparenz, Nachvollziehbarkeit und eine offene Kommunikation der Limitationen sind deshalb Grundvoraussetzungen für den verantwortungsvollen Umgang mit KI in der Planung.

Governance-Fragen gewinnen dadurch an Bedeutung. Wer kontrolliert die Modelle, wer entscheidet über Updates, wer trägt die Verantwortung für Fehlprognosen? In vielen Kommunen fehlt es noch an klaren Prozessen, Standards und Kompetenzen für den Umgang mit KI-Systemen. Hier sind Aus- und Fortbildung, interdisziplinäre Teams und eine enge Abstimmung zwischen Planern, Datenwissenschaftlern und Technikern gefragt.

Der Ausblick bleibt dennoch optimistisch. KI wird die Planung nicht ersetzen, sondern ergänzen – als intelligentes Werkzeug, das menschliche Kompetenz erweitert, aber nie überflüssig macht. Wer jetzt in Datenqualität, Modellkompetenz und transparente Prozesse investiert, legt den Grundstein für eine nachhaltige, resiliente und demokratische Stadtentwicklung im digitalen Zeitalter.

Abschließend lässt sich sagen: Klassifikation und Regression sind keine Zauberformeln, sondern solide Werkzeuge des maschinellen Lernens. Richtig eingesetzt, helfen sie, die Komplexität urbaner Systeme zu meistern und fundierte, nachvollziehbare Entscheidungen zu treffen. Doch wie immer gilt: Technik ist nur so klug wie ihre Anwender – und die besten Ergebnisse entstehen, wenn Menschen und Maschinen gemeinsam denken.

Zusammenfassung: Wer zwischen Klassifikation und Regression unterscheiden kann, hat die halbe Miete auf dem Weg zur KI-gestützten Planung gewonnen. Klassifikation sortiert, Regression prognostiziert – beide Methoden sind unverzichtbar für eine datengetriebene, resiliente Stadt- und Landschaftsplanung. Ihre erfolgreiche Anwendung verlangt nach klaren Problemstellungen, hochwertigen Daten, transparenter Kommunikation und kritischer Reflexion. Die Praxisbeispiele aus dem deutschsprachigen Raum zeigen: KI ist längst im Alltag angekommen – als Partner, nicht als Ersatz für menschliche Kompetenz. Die Chancen sind groß, die Risiken handhabbar – vorausgesetzt, man bleibt neugierig, lernbereit und kompromisslos in Sachen Qualität. Denn die Städte von morgen werden nicht nur gebaut, sondern auch intelligent geplant – und dafür braucht es das beste aus beiden Welten: menschlichen Sachverstand und künstliche Intelligenz.