Vor knapp zehn Jahren schloss die Brauerei Carlsberg ihr Stammgelände in Kopenhagen. Die anschließende Transformation des 30 Hektar großen, innerstädtischen Industrieareals zum dichten, vitalen Stadtteil geriet jedoch zunehmend in Kritik. Die Kunsthistorikerin Svava Riesto publizierte hierzu das Buch „Biography of an Industrial Landscape – Carlsberg’s Urban Spaces Retold“. Mit ihr sprachen wir über das Projekt und darüber, warum Planer stärker mit Denkmalpflegern zusammenarbeiten müssen.

Frau Riesto, ihr Forschungsfokus liegt auf den Themen Konservierung, Transformation, Sanierung. Sie konzentrieren sich dabei aber nicht allein auf den gebauten Raum, sondern auch auf seinen Habitus. Wie können wir uns das vorstellen?
Prinzipiell beschäftige ich mich mit der Frage, wie wir bei Transformationsprozessen mit urbanen, industriellen Landschaften umgehen. Dabei interessiert mich auch, welche Werteauffassungen sich innerhalb derer aktivieren. Ich möchte herausfinden, was mit unserer Landschaft passiert, wenn wir eingreifen und welche Ideen von Geschichte, von Werten und welche Zukunftsperspektiven der Veränderung zugrunde liegen. Urban Redevelopment ist stets eine Verhandlung zwischen dem, was da ist – seien es physische Spuren, Praktiken, menschliche Aktivitäten, Erinnerungen – und dem, was war und noch kommen soll. Wenn wir bewusst mit diesem Wissen umgehen, entstehen neue Perspektiven, weitere ästhetische Möglichkeiten und Verwunderungsmomente. Wir recyceln Gebäude und können aus ehemaligen Industriegebieten neue städtische und urbane Räume entwickeln; und gleichzeitig Antworten auf die Frage finden, was eine gute Stadt ist.

Und diese Antworten finden wir nicht, wenn wir einfach komplett neu bauen?
Dann schaffen wir eventuell guten, aber tendenziell charakterlosen, generischen Städtebau, der allein den Bedürfnissen des Immobilienmarktes entspricht. Die Konsequenz: Die Stadtquartiere unterscheiden sich kaum noch, sie erzählen keine Geschichte mehr, sind austauschbar. Aus sozialer Perspektive unterstützt der Erhalt des Bestands außerdem häufig gleichbleibende Mieten sowie alternative Angebote wie günstige Kinos und kulturelle Aktivitäten. Und vergessen wir nicht das ökologische Argument: Die Bauindustrie verbraucht viele Ressourcen, massenweise Material. Da ist es wahnsinnig, dass wir in Europa noch so viele Gebäude abreißen, um neue aufzustellen.

Sie haben ein Buch zum Redevelopment-Prozess des Kopenhagener Carlsberg Brauereigeländes geschrieben. Hat man hier Städtebau mit Charakter geschaffen?
Im Fall Carlsberg hat die Planungsgruppe sehr früh und sehr genau festgelegt, wie das 30-Hektar-Areal bebaut werden soll. Ein internationaler Architekturwettbewerb mit mehr als 200 Vorschlägen brachte durchaus interessante Ideen für das Gelände hervor – unter anderem beeinflusst von Jan Gehl und seiner Idee einer lebendigen Stadt –, aber die Entscheidungen fielen verfrüht und am Ende blieb kein Spielraum für Veränderungen. Der Plan implizierte, das Gelände mit vielen neuen Gebäuden zu bestücken, Dichte zu schaffen und das zu erhalten, was nach traditionellen Kriterien Denkmalwert hat. Dabei wurden allerdings nur jene Gebäude bedacht, die am ältesten sind. Eine markante, hundertjährige Kastanienallee hingegen entfernte man. Die Planer halbierten außerdem einen der historischen Brauereigärten und von den großen Industriehallen aus den 1950er, 1960er- und 1970er-Jahren ist heute kaum noch etwas übrig. Ähnlich erging es vielen Grünflächen. Die weitläufigen Freiräume wurden größtenteils bebaut und eine jüngste Zählung zeigt, dass 177 der Bestandsbäume gefällt wurden, um der dichten Stadt Platz zu machen. Heute, wo die ersten Veränderungen sichtbar sind, beschweren sich viele Kopenhagener, dass das Carlsberg-Areal seine Vielfalt, seinen Charakter verloren hat.

Liegt das auch daran, dass die neuen Gebäude die industrielle Spur nicht aufnehmen?
Absolut. Die meisten Bauten vor Ort weisen eine generische Architektur auf, sie könnten überall stehen. Viele besondere Qualitäten, die dort einst zugegen waren, sind ausgelöscht, ohne dass man sie jemals diskutiert hätte.

Wer oder was stand der Diskussion im Wege?
Das waren verschiedene Mechanismen, die hier zusammenkamen. Die These „Eine dichte Stadt ist eine gute Stadt“ besitzt einen hohen Stand bei Architekten und Planern und führte auch in Kopenhagen dazu, dass sich nicht viele für die räumliche Charakteristika der Brauerei Carlsberg interessierten. Hauptsache neu und dicht bauen – das war der Gedanke der Entscheidungsträger. Der Bauherr – die Brauerei Carlsberg – wollte Profit aus der Dichte schlagen. Für denkmalpflegerische Fragen interessierte man sich zwar – aber hauptsächlich bei Einzelgebäuden aus dem 19. Jahrhundert. Dadurch entstanden blinde Flecken.

… Was Svava Riesto mit blinden Flecken meint und was Landschaftsarchitekten generell aus dem Fall Carlsberg für ihre Redevelopment-Projekte lernen können, lesen Sie im vollständigen Artikel der Garten+Landschaft 11/18.

Wo entsiegeln – und vor allem wie gezielt? Die urbane Debatte um Rückbaupotenziale und hitzegestresste Stadtquartiere ist längst kein akademisches Planspiel mehr. Mit nie dagewesener Präzision bringt Künstliche Intelligenz jetzt Licht in den Flickenteppich versiegelter Flächen. Der Schlüssel: Daten, Simulationen und digitaler Weitblick. Wer meint, die Entsiegelung urbaner Räume sei ein reines Operieren mit dem Presslufthammer, wird sich wundern, wie leise und elegant Rückbau künftig orchestriert wird – und wie die KI schon heute punktgenau zeigt, wo sich der Einsatz wirklich lohnt.

Zusammenfassung

• Warum Entsiegelung das große Zukunftshema für Städte und Landschaftsarchitektur ist – und warum punktgenaue Flächenauswahl entscheidend ist
• Wie Künstliche Intelligenz neue Maßstäbe bei der Analyse von Rückbaupotenzialen setzt
• Welche Datenquellen und digitalen Modelle die Grundlage für smarte Entsiegelungsstrategien bilden
• Wie Urban Digital Twins, Geodaten und Machine Learning zusammenwirken
• Welche kommunalen und rechtlichen Hürden bestehen – und wie Planer sie meistern können
• Praktische Einblicke: Pilotprojekte und Lessons Learned aus DACH-Städten
• Risiken, Bias und ethische Fragen: Wer entscheidet, wo entsiegelt wird?
• Transparenz, Partizipation und Governance als Schlüsselfaktoren für nachhaltigen Erfolg
• Warum KI-gestützte Entsiegelung nicht nur Technik-, sondern auch Kulturwandel bedeutet

Punktgenau entsiegeln: Warum Rückbau nicht mehr auf Verdacht funktioniert

Die Diskussion um Entsiegelung und Rückbau urbaner Flächen hat in den letzten Jahren eine Dringlichkeit erreicht, die ihresgleichen sucht. Städte ächzen unter Hitzeinseln, Starkregen und versiegelten Böden – und die klassischen Methoden des Rückbaus wirken plötzlich wie Werkzeuge aus einer anderen Epoche. Wo früher nach dem Gießkannenprinzip Straßen, Plätze und ehemalige Industriebrachen aufgebrochen wurden, verlangt die heutige Stadtgesellschaft nach Präzision. Denn längst ist klar: Nicht jede entsiegelte Fläche bringt den erhofften ökologischen, klimatischen oder sozialen Mehrwert. Wo also ansetzen, wenn Ressourcen knapp, Flächen umkämpft und Zielkonflikte komplex sind?

Hier setzt die datenbasierte Stadtplanung an – und stellt mit Künstlicher Intelligenz das bisherige Entsiegelungsdogma fundamental auf den Kopf. Während das Bauchgefühl vieler Planer durchaus immer noch ein wichtiger Impulsgeber ist, fordern Fördermittelgeber, Politik und Öffentlichkeit zunehmend nachvollziehbare, effiziente und vor allem messbare Entsiegelungsentscheidungen. Flächen müssen nicht nur punktgenau lokalisiert, sondern auch auf ihr Rückbaupotenzial hin bewertet werden: Wie hoch ist die Bodenversiegelung? Wie hoch der ökologische Gewinn bei Rückbau? Welche Konflikte entstehen mit Infrastruktur, Eigentum oder Nutzung?

Die klassische Kartierung und Priorisierung stößt hier rasch an ihre Grenzen. Manuelle Erhebungen, Luftbilder und Einzelstudien liefern zwar wichtige Hinweise, doch die Dynamik und Vielschichtigkeit urbaner Systeme bleibt oft außen vor. Vor allem, wenn es um die Verknüpfung von Klimaresilienz, sozialer Infrastruktur, Mobilität und Stadtökologie geht, merken viele Kommunen: Wir brauchen ein Update – und zwar dringend.

Genau an dieser Schnittstelle entfaltet sich das Potenzial von KI-gestützten Analysetools. Sie transformieren Entsiegelung von einer starren Maßnahme zum lernenden, adaptiven Stadtentwicklungsprozess. Die entscheidende Frage lautet ab jetzt nicht mehr: Wo ist irgendetwas versiegelt? Sondern: Wo und wann bringt Rückbau den maximalen Systemnutzen? KI kann diese Frage in Echtzeit beantworten – und zwar auf Basis von Daten, die deutlich tiefer und breiter reichen als alles, was klassische Planungswerkzeuge leisten.

Für die Praxis bedeutet das: Entsiegelung wird zum maßgeschneiderten Eingriff. KI hilft, Zielkonflikte vorherzusehen, Synergien zu heben und Szenarien durchzuspielen. Planer gewinnen eine neue Souveränität im Umgang mit Unsicherheiten – und können Rückbaupotenziale nicht nur objektivieren, sondern auch gezielt kommunizieren. Wo früher der Presslufthammer regierte, wird heute mit Algorithmen ausgewählt, simuliert und priorisiert. Willkommen in der neuen Ära der urbanen Entsiegelung.

Die Datenrevolution: Wie KI Rückbaupotenziale sichtbar macht

Die technologische Grundlage der KI-gestützten Entsiegelungsplanung ist eine bislang unerreichte Datenfülle und deren intelligente Auswertung. Moderne Städte verfügen heute über ein komplexes Gewebe aus Geodaten, Fernerkundungsbildern, Sensordaten, Open Data Sets und historischen Bestandsdaten. Diese Datenströme bilden das Rohmaterial für Machine Learning und KI-Algorithmen, die in der Lage sind, Muster zu erkennen, Korrelationen herzustellen und bislang unsichtbare Rückbaupotenziale ans Licht zu bringen.

Ein zentrales Werkzeug in diesem Kontext sind Urban Digital Twins, also digitale Abbilder der Stadt, die in Echtzeit mit Daten aus unterschiedlichsten Quellen gespeist werden. Während klassische 3D-Stadtmodelle vor allem der Visualisierung dienten, können heutige Urban Digital Twins Flächenversiegelung und Rückbaupotenziale dynamisch analysieren. Sie berücksichtigen dabei nicht nur die aktuelle Flächen­nutzung, sondern auch mikroklimatische Effekte, Oberflächenabflüsse, Vegetationspotenziale und die Auswirkungen auf die urbane Biodiversität.

Künstliche Intelligenz geht noch einen Schritt weiter: Sie kann etwa Satellitendaten mit kommunalen Bebauungsplänen, Verkehrsdaten und Klimaprognosen verknüpfen. So entstehen Prognosen, die aufzeigen, wo Flächenentsiegelung das größte Potenzial zur Hitzereduktion, zur Verbesserung des Stadtklimas oder zur Entlastung der Kanalisation hat. Über neuronale Netze werden dabei nicht nur offensichtliche, sondern auch latent wirksame Versiegelungen erkannt – beispielsweise unter Asphalt verborgene Altlasten oder schlecht dokumentierte Hof- und Nebenflächen.

Ein weiterer Vorteil: KI-Modelle können verschiedene Szenarien durchspielen und auf ihre Wirksamkeit testen, bevor überhaupt eine einzige Baumaßnahme beginnt. So lassen sich Zielkonflikte frühzeitig erkennen: Vielleicht bringt die Entsiegelung eines Parkplatzes weniger ökologischen Gewinn als der Rückbau einer wenig genutzten Industriebrache? Oder der Rückbau einer Verkehrsfläche führt zu neuen Nutzungskonflikten, die im Vorfeld berechenbar werden. Die Fähigkeit, diese Situationen realitätsnah zu simulieren, bedeutet eine neue Planungsqualität – und einen entscheidenden Vorsprung für alle, die Entsiegelung als Teil einer zukunftsfähigen Stadtentwicklung verstehen.

Kurz: Die Datenrevolution macht Rückbau nicht nur sichtbar, sondern strategisch steuerbar. Wer heute die richtigen Schnittstellen zwischen Geodaten, Urban Digital Twins und KI-Algorithmen schafft, kann Entsiegelung erstmals wirklich punktgenau orchestrieren – und schafft damit die Grundlage für eine klimaresiliente, lebenswerte Stadt von morgen.

Von der Vision zur Praxis: Pilotprojekte und Pioniererfahrungen

Wie sieht das Ganze in der Praxis aus? In Deutschland, Österreich und der Schweiz gibt es inzwischen mehrere spannende Pilotprojekte, die zeigen, wie KI-gestützte Entsiegelung Realität wird. Ein Vorreiter ist die Stadt München, die im Rahmen ihres Smart City Programms eine KI-basierte Flächenanalyse entwickelt hat. Mithilfe von Machine Learning und Urban Digital Twins werden hier Verkehrsflächen, Parkplätze und Zwischenräume auf ihr Rückbaupotenzial hin durchleuchtet. Das System bewertet nicht nur die technische Machbarkeit, sondern auch ökologische, soziale und wirtschaftliche Effekte. Erste Ergebnisse zeigen: Viele Potenziale liegen dort, wo sie bislang niemand vermutet hätte – etwa in ehemaligen Lieferzonen oder kaum genutzten Randstreifen.

Auch Zürich setzt auf KI, allerdings mit einem besonderen Fokus auf Klimaanpassung. Hier werden Daten aus Wetterstationen, Bodenfeuchtesensoren und Verkehrszählungen in Echtzeit in ein Urban Digital Twin eingespeist. Das Ziel: Hotspots der Versiegelung identifizieren, an denen Rückbau besonders hohe Klimawirkung entfaltet. Die Stadt hat so nicht nur ihre Entsiegelungsstrategie überarbeitet, sondern auch die Priorisierung von Fördermitteln und baulichen Maßnahmen komplett neu aufgestellt.

Wien wiederum geht einen partizipativen Weg. Hier können Bürger über eine Open-Data-Plattform potenzielle Entsiegelungsflächen melden. Die Vorschläge werden von einer KI analysiert und mit städtischen Datenquellen abgeglichen. Besonders spannend: Die Plattform gibt Rückmeldung, wie hoch das Rückbaupotenzial tatsächlich ist und welche Nebeneffekte – etwa für Mobilität oder Mikroklima – zu erwarten sind. Das schafft Transparenz und steigert die Akzeptanz für spätere Maßnahmen.

In der Schweiz arbeitet Basel an einem KI-gestützten System, das mit Hilfe von Drohnenbildern und Machine-Learning-Algorithmen versiegelte Flächen kartiert und automatisch Vorschläge für Rückbau macht. Hier zeigt sich, wie schnell und effizient die Technologie inzwischen arbeitet: Wo früher monatelange Kartierungen nötig waren, liefert das System heute binnen Tagen eine Prioritätenliste – inklusive Handlungsempfehlungen für die Stadtplanung.

Übergreifend wird jedoch deutlich: Die Technologie ist zwar reif, doch die eigentlichen Herausforderungen liegen im Zusammenspiel von Technik, Recht und Organisation. Datenhoheit, Datenschutz und offene Schnittstellen sind zentrale Themen – ebenso wie die Frage, wer letztlich entscheidet, wo tatsächlich zurückgebaut wird. Aber klar ist auch: Die Pilotprojekte zeigen, wie groß das Potenzial ist, wenn KI und Stadtplanung an einem Strang ziehen. Die Entsiegelungswelle rollt – und sie wird smarter, leiser und zielgenauer als je zuvor.

Herausforderungen, Risiken und Governance: Wer steuert den Rückbau?

Die Euphorie rund um KI-gestützte Entsiegelung sollte nicht darüber hinwegtäuschen, dass Technik allein noch keinen nachhaltigen Wandel garantiert. Im Gegenteil: Je smarter die Systeme, desto größer die Anforderungen an Governance, Transparenz und gesellschaftliche Akzeptanz. Ein zentrales Thema ist die Datenhoheit. Wem gehören die Daten, auf deren Basis Rückbauentscheidungen getroffen werden? Wer kontrolliert die Algorithmen, die Flächen priorisieren? Und wie lässt sich sicherstellen, dass die Empfehlungen der KI nicht zu neuen sozialen oder ökologischen Schieflagen führen?

Hier zeigt sich schnell: KI kann bestehende Ungleichheiten reproduzieren, wenn sie auf lückenhaften oder einseitigen Daten basiert. Beispielsweise könnten ärmere Quartiere übersehen werden, weil sie schlechter dokumentiert sind – oder kommerziell attraktive Flächen erhalten Priorität, weil sie leichter zugänglich sind. Auch besteht die Gefahr, dass KI-basierte Entscheidungen als objektiv und unanfechtbar wahrgenommen werden, obwohl sie letztlich auf Annahmen, Gewichtungen und Zielkonflikten beruhen, die von Menschen vorgegeben wurden.

Die Lösung liegt in einer klugen Governance. Offene Schnittstellen, transparente Algorithmen und nachvollziehbare Entscheidungswege sind kein Luxus, sondern Grundvoraussetzung für Akzeptanz. Kommunen müssen die Hoheit über ihre Digital Twins und KI-Systeme behalten – und gleichzeitig für externe Prüfungen und Bürgerbeteiligung offenbleiben. Nur so lassen sich Fehlsteuerungen vermeiden und die Qualität der Rückbauplanung langfristig sichern.

Rechtliche Fragen spielen dabei eine ebenso große Rolle wie organisatorische. Datenschutz, Eigentumsrechte und die Abwägung zwischen öffentlichem Interesse und individuellen Ansprüchen müssen in jedem Planungsschritt mitgedacht werden. Besonders anspruchsvoll wird es, wenn KI-Empfehlungen in bestehende Planungsprozesse integriert werden: Wer trägt die Verantwortung, wenn sich ein Rückbau als Fehler erweist? Und wie werden Zielkonflikte zwischen verschiedenen Fachbereichen, etwa zwischen Verkehrsplanung und Stadtökologie, gelöst?

Am Ende bleibt festzuhalten: KI-gestützte Entsiegelung ist kein Selbstläufer. Sie verlangt nach einem neuen Verständnis von Planung, bei dem Technik, Transparenz und Teilhabe Hand in Hand gehen. Wer diese Balance schafft, kann die Chancen der Technologie heben – und die Risiken in den Griff bekommen. Wer sich allein auf den Algorithmus verlässt, riskiert gesellschaftliche Akzeptanz, ökologische Wirkung und letztlich die Legitimation des gesamten Rückbauprozesses.

Fazit: KI-gestützte Entsiegelung als Gamechanger für die Stadtentwicklung

Die Entsiegelung urbaner Räume steht vor einem Paradigmenwechsel. Was bislang vor allem als mühselige Pflichtübung galt, wird durch Künstliche Intelligenz zum strategischen Werkzeug intelligenter Stadtentwicklung. Nie zuvor konnten Rückbaupotenziale so präzise, transparent und dynamisch identifiziert werden. Die Verbindung von Urban Digital Twins, Machine Learning und partizipativen Plattformen eröffnet Städten, Landschaftsarchitekten und Planern ungeahnte Möglichkeiten – von der Hitzereduktion über Biodiversität bis zur Steigerung der Aufenthaltsqualität.

Die Praxis zeigt jedoch: Technologie ist nur so gut wie ihr Einsatzrahmen. Ohne offene Governance, kluge Schnittstellen und gesellschaftliche Einbettung bleibt das Potenzial der KI ungenutzt oder wird gar zum Risiko. Die Pilotprojekte aus München, Zürich, Wien und Basel machen Mut – sie zeigen, dass der Wandel möglich ist, wenn Mut zur Innovation, interdisziplinäre Zusammenarbeit und Transparenz zusammenkommen.

Für Planer, Landschaftsarchitekten und kommunale Entscheider heißt das: Es gilt, die neuen Werkzeuge nicht nur technisch zu beherrschen, sondern auch ethisch und organisatorisch zu steuern. KI-gestützte Entsiegelung ist kein Ersatz für gute Planung, sondern ihr wichtigstes Update. Wer jetzt einsteigt, kann den Rückbau von morgen mitgestalten – smarter, gezielter und nachhaltiger als je zuvor.

Die größte Herausforderung bleibt: den Menschen mitzunehmen. Entsiegelung ist mehr als eine technische Aufgabe. Sie ist eine Frage der Stadtgesellschaft, der Kommunikation und der Mitwirkung. Aber genau hier bietet die neue Generation digitaler Werkzeuge die Chance, Entsiegelung als gemeinsames Projekt zu denken – sichtbar, nachvollziehbar und wirksam.

Das Fazit ist eindeutig: Wo KI trifft Rückbaupotenzial, entsteht ein neues Kapitel der Stadtplanung. Die Zeit der Entsiegelung auf Verdacht ist vorbei. Jetzt beginnt die Ära der punktgenauen, datenbasierten und partizipativen Flächenentwicklung. Wer das verschläft, verpasst nicht nur die Zukunft der Stadt – sondern die Chance, urbane Lebensqualität nachhaltig neu zu erfinden.