Python-Bibliothek mit 9 Daten-APIs, 100+ Algorithmen und 170+ Accessor-Methoden für geospatiale Analyse. Optimiert für den Einsatz mit großen Sprachmodellen – Token-Verbrauch um ca. 95% reduziert gegenüber manuellen Implementierungen.
Die Geospatial API ist eine spezialisierte Python-Bibliothek, die komplexe Geodaten-Workflows in einfache, Token-effiziente Funktionsaufrufe kapselt. Statt hunderte Zeilen Code manuell zu generieren, ruft ein KI-Modell eine einzige Methode auf – mit standardisierten Parametern und validierten Ergebnissen.
Die API ist die technologische Basis für alle CRVA Reports und wird kontinuierlich durch rekursive Optimierung verbessert: Jeder Benchmark-Durchlauf identifiziert Verbesserungspotenziale, die in die nächste API-Version einfließen.
Gebäude, Straßen, Landnutzung, POIs und Infrastruktur weltweit.
Sentinel-2 Satellitenbilder, Landbedeckung und Vegetationsindizes.
Statistische Daten zu Bevölkerung, Wirtschaft und Umwelt auf EU-Ebene.
Aktive Branderkennungsdaten und Feuer-Hotspots in Echtzeit.
Wetterdaten des Deutschen Wetterdienstes – historisch und aktuell.
Globale Bodeneigenschaften in 250m Auflösung für Umweltanalysen.
Wettervorhersagen und historische Klimadaten weltweit.
DWD-Wetterdaten über eine offene JSON-API.
KI-optimierte Websuche für aktuelle Informationen und Kontextdaten.
Hangneigung, Exposition, Geländemodellierung und morphometrische Parameter.
Einzugsgebiete, Fließakkumulation, Entwässerungsnetzwerke und Hochwassermodellierung.
NDVI, EVI, NDWI und weitere Spektralindizes aus Satellitenbildern.
Temperaturtrends, Niederschlagsmuster, Extremereignisse und Szenario-Auswertung.
Hochwasser-, Dürre-, Hitze- und Sturmrisiken mit Multi-Hazard-Aggregation.
Hotspot-Analyse, Clustering, räumliche Autokorrelation und Interpolation.
Versiegelungsgrad, Grünflächenanteil, urbane Wärmeinsel-Effekte.
Erreichbarkeit, Netzwerkanalyse, Standortbewertung und Versorgungsgrade.
Bodentypen, organischer Kohlenstoff, Wasserspeicherfähigkeit und Erosionsrisiko.
Bildklassifikation, Änderungserkennung und multitemporale Analyse.
Reprojizierung, Verschneidung, Pufferung und Formatkonvertierung.
Automatische Report-Generierung, Kartenexport und Datenvisualisierung.
Die Geospatial API ist das technologische Fundament unserer EU-Taxonomie CRVA Reports. Alle 33 Klimagefahren gemäß EU-Taxonomie werden über standardisierte API-Aufrufe analysiert – von der Datenabfrage über die Risikoberechnung bis zur Report-Generierung.
Durch die Kapselung komplexer Workflows in validierte Funktionsaufrufe wird die Qualität jeder Analyse reproduzierbar und auditierbar. Ingenieure nutzen die API als Werkzeug, um standortgenaue Klimarisikoanalysen effizient und konsistent durchzuführen.
Die Geospatial API ermöglicht es, komplexe mehrstufige Geodaten-Workflows zu automatisieren. Statt einzelne Verarbeitungsschritte manuell zu orchestrieren, definieren Sie den gewünschten Workflow – die API übernimmt Datenabfrage, Verarbeitung, Validierung und Ergebnisaufbereitung.
Typische Anwendungsfälle umfassen die automatische Standortanalyse für Immobilienportfolios, die Batch-Verarbeitung von Klimarisikoanalysen für Banken und Versicherer sowie die Integration von Geodaten in bestehende Berichts- und Risikomanagement-Pipelines.
Die Geospatial API wird durch einen kontinuierlichen Optimierungszyklus verbessert: Jeder Benchmark-Durchlauf identifiziert, wo KI-Modelle an Grenzen stoßen oder suboptimale Ergebnisse liefern. Diese Erkenntnisse fließen direkt in die nächste API-Version ein.
Das Ergebnis: Algorithmen werden präziser, Standardwerte besser kalibriert, Token-Verbrauch weiter reduziert. Jede neue Version der API verbessert automatisch die Qualität aller darauf aufbauenden Analysen – einschließlich der CRVA Reports.
Die Algorithmen und Datenquellen der Geospatial API sind auf die Anforderungen europäischer Regulatorik ausgelegt. Alle relevanten Klimagefahren, Szenarien und Bewertungsmethoden werden abgedeckt.
Preise auf Anfrage. Sprechen Sie mit uns über Ihre Anforderungen und Einsatzszenarien.
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