Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) integriert KI mit räumlichen Daten und revolutioniert so Bereiche wie Stadtplanung, Umweltüberwachung und Katastrophenmanagement. Die folgenden Bücher wurden aufgrund ihrer direkten Relevanz für GeoAI ausgewählt und konzentrieren sich auf maschinelles Lernen, Deep Learning, räumliche Analytik und praxisnahe Anwendungen. Die von führenden Experten verfassten Werke vermitteln wichtiges Wissen für Studierende, Forschende und Fachleute, die GeoAI vorantreiben.

1. Handbook of Geospatial Artificial Intelligence von Song Gao, Yingjie Hu und Wenwen Li 

Dieses umfassende Handbuch, herausgegeben von Song Gao, Yingjie Hu und Wenwen Li, erschien 2023 und ist eine maßgebliche GeoAI-Ressource. Es deckt über 30 Themen ab, von maschinellem Lernen bis hin zur räumlichen Visualisierung. Es untersucht systematisch die theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen von GeoAI und integriert dabei KI, Deep Learning und Wissensgraphen-Technologien.

Das Buch enthält Codebeispiele, Datensätze und Fallstudien zu Umweltbeobachtung, Social Sensing und Katastrophenhilfe und eignet sich daher ideal für praxisorientiertes Lernen. Die Beiträge führender Experten machen es zu einem unverzichtbaren Handbuch für die Beherrschung von GeoAI in verschiedenen Anwendungen.

Key Highlights

• Über 30 Kapitel zur GeoAI-Theorie und -Anwendung
• Enthält Codebeispiele und Datensätze
• Deckt Anwendungen im Umwelt- und Katastrophenschutz ab
• Verfasst von führenden GeoAI-Wissenschaftlern

 Buchdetails

• Verfügbar unter: crcpress.com/Handbook-of-Geospatial-Artificial-Intelligence/Gao-Hu-Li/p/book/9781032311661
• Herausgeber: CRC Press
• Jahr: 2023
• Format: Hardcover, eBook
• ISBN: 978-1-032-31166-1
• Seiten: 448

Für wen es am besten geeignet ist

• GeoAI-Forscher und -Lehrer
• Fachleute, die ein umfassendes GeoAI-Nachschlagewerk suchen
• Studierende der Geodatenwissenschaft

2. Geospatial Data Analytics auf AWS von Scott Bateman, Janahan Gnanachandran und Jeff DeMuth 

Dieses 2023 erschienene Buch von Scott Bateman, Janahan Gnanachandran und Jeff DeMuth untersucht die Verwaltung und Analyse von Geodaten mithilfe cloudbasierter KI-Tools auf AWS. Es behandelt maschinelles Lernen und Deep Learning für die Verarbeitung großer räumlicher Datensätze und bietet praktische Lösungen für GeoAI-Anwender.

Das Buch bietet Tutorials zu AWS-Diensten wie SageMaker und GeoSpatial ML sowie Fallstudien zu Stadtanalyse und Umweltüberwachung. Der Fokus auf Cloud Computing macht es unverzichtbar für Fachleute, die GeoAI-Anwendungen in der Praxis skalieren.

Key Highlights

• Konzentriert sich auf GeoAI mit AWS-Cloud-Tools
• Enthält Tutorials und Fallstudien
• Deckt städtische und ökologische Anwendungen ab
• Praktisch für Cloud-basierte GeoAI

Buchdetails

• Verfügbar unter: packtpub.com/product/geospatial-data-analytics-on-aws/9781804613825
• Herausgeber: Packt Publishing
• Jahr: 2023
• Format: Taschenbuch, eBook
• ISBN: 978-1-80461-382-5
• Seiten: ca. 320

Für wen es am besten geeignet ist

• Datenwissenschaftler nutzen Cloud-Plattformen
• Experten für Urban Analytics
• GeoAI-Praktiker skalieren Anwendungen

3. GeoAI und Humangeographie: Der Beginn einer neuen Ära der räumlichen Intelligenz von Xiao Huang 

Dieses 2025 erschienene Buch von Xiao Huang untersucht die transformative Rolle von GeoAI in der Humangeographie mit Schwerpunkten auf Katastrophenmanagement, Klimaanpassung und Stadtplanung. Es untersucht, wie KI die räumliche Intelligenz verbessert und neue Perspektiven auf Mensch-Umwelt-Interaktionen eröffnet. Damit stellt sie eine starke Alternative für menschenzentrierte GeoAI-Studien dar.

Das Buch enthält Fallstudien zu Hochwasservorhersage und urbaner Mobilität und verbindet theoretische Erkenntnisse mit praktischen GeoAI-Tools. Sein interdisziplinärer Ansatz macht es ideal für Forschende und Studierende, die eine Brücke zwischen Geographie und KI schlagen und dabei den Fokus auf gesellschaftliche Anwendungen legen.

Key Highlights

• Konzentriert sich auf GeoAI in der Humangeographie
• Enthält Fallstudien zu Katastrophen und Städten
• Erforscht Trends der räumlichen Intelligenz
• Veröffentlicht von einem führenden akademischen Verlag

Buchdetails

• Verfügbar unter: link.springer.com/book/9783031874208
• Herausgeber: Springer
• Jahr: 2025
• Format: Hardcover, eBook
• ISBN: 978-3-031-87420-8
• Seiten: ca. 300

Für wen es am besten geeignet ist

• Geographen und Stadtplaner
• Forscher im Katastrophenmanagement
• Studierende erkunden GeoAI-Anwendungen

4. Fortschritte in der skalierbaren und intelligenten Geodatenanalyse von Surya S. Durbha, Jibonananda Sanyal und anderen 

Diese 2023 herausgegebene Sammlung unter der Leitung von Surya S. Durbha und Jibonananda Sanyal konzentriert sich auf skalierbare GeoAI-Techniken für groß angelegte Geodatenanalysen. Sie umfasst maschinelles Lernen und Deep Learning für Anwendungen wie Fernerkundung und Stadtmodellierung und befasst sich mit den Herausforderungen hinsichtlich Datenvolumen und -komplexität.

Das Buch enthält Forschungsarbeiten zur Satellitenbildanalyse und Echtzeit-Katastrophenhilfe und bietet praktische Einblicke für Fachleute. Der Schwerpunkt auf Skalierbarkeit macht es zu einer wichtigen Ressource für GeoAI-Praktiker im Umgang mit Big Data.

Key Highlights

• Behandelt skalierbare GeoAI-Techniken
• Umfasst Fernerkundungs- und Katastrophenanwendungen
• Forschungsorientiert mit praktischen Einblicken
• Veröffentlicht von einem renommierten Verlag

Buchdetails

• Verfügbar unter: crcpress.com/Advances-in-Scalable-and-Intelligent-Geospatial-Analytics/Durbha-Sanyal/p/book/9781032200316
• Herausgeber: CRC Press
• Jahr: 2023
• Format: Hardcover, eBook
• ISBN: 978-1-032-20031-6
• Seiten: ca. 400

Für wen es am besten geeignet ist

• Datenwissenschaftler, die große Datensätze verarbeiten
• Fachleute für Fernerkundung
• Forscher im Bereich skalierbare GeoAI

5. GeoAI und seine Rolle für die planetare Gesundheit von Abhijeet Sarkar 

Dieses 2024 erschienene Buch von Abhijeet Sarkar untersucht die Rolle von GeoAI bei der Bewältigung globaler Gesundheitsprobleme wie Klimawandel und Artensterben. Es untersucht KI-gestützte räumliche Analysen zur Unterstützung globaler Nachhaltigkeit und ist daher für die Umwelt-GeoAI von großer Bedeutung.

Das Buch enthält Fallstudien zur Überwachung von Abholzung und zur Kartierung urbaner Wärmequellen und bietet praktische Werkzeuge für Forscher und politische Entscheidungsträger. Der Fokus auf Nachhaltigkeit steht im Einklang mit den neuen GeoAI-Trends in den Umweltwissenschaften.

Key Highlights

• Konzentriert sich auf GeoAI für die Gesundheit des Planeten
• Enthält Umweltfallstudien
• Unterstützt Nachhaltigkeitsziele
• Relevant für globale Herausforderungen

Buchdetails

• Verfügbar unter: amazon.com/GeoAI-Role-Planetary-Health-Sustainability/dp/B0DT6ZPH75
• Herausgeber: Unabhängig veröffentlicht
• Jahr: 2024
• Format: Taschenbuch, eBook
• ISBN: 979-8-89699-263-9
• Seiten: ca. 200

Für wen es am besten geeignet ist

• Umweltforscher
• Politiker im Bereich Nachhaltigkeit
• GeoAI-Praktiker in der Ökologie

6. Deep Learning für die Geowissenschaften von Gustau Camps-Valls, Devis Tuia und Xiao Xiang Zhu

Dieses 2021 erschienene Buch von Gustau Camps-Valls, Devis Tuia und Xiao Xiang Zhu bietet einen praktischen Leitfaden für Deep Learning in Fernerkundung, Klimawissenschaften und Geowissenschaften. Es verbindet KI-Theorie mit Anwendungen wie der Analyse von Satellitenbildern und ist daher für GeoKI von hoher Relevanz.

Das Buch enthält Codebeispiele und Fallstudien zur Umweltüberwachung und geologischen Kartierung und ist somit für Geowissenschaftler und GeoAI-Praktiker, die nach praktischen Werkzeugen suchen, von Nutzen.

Key Highlights

• Wendet Deep Learning auf Satellitendaten an
• Enthält Codebeispiele und Fallstudien
• Interdisziplinäre GeoAI-Anwendungen
• Häufig zitiert in den Geowissenschaften

Buchdetails

• Verfügbar unter: amazon.com/Deep-Learning-Earth-Sciences-Comprehensive/dp/1119646146
• Herausgeber: Wiley
• Jahr: 2021
• Format: Hardcover, eBook
• ISBN: 978-1-119-64614-3
• Seiten: 432

Für wen es am besten geeignet ist

• Forscher der Geowissenschaften
• Datenwissenschaftler in der Fernerkundung
• Studierende in GeoAI-Anwendungen

7. Angewandte Geodatenwissenschaft mit Python von David S. Jordan

Dieses 2023 erschienene Buch von David S. Jordan bietet einen praktischen Leitfaden zu GeoAI und Geodatenwissenschaft mit Python, mit Schwerpunkt auf Umweltanwendungen. Es behandelt maschinelles Lernen und räumliche Analysetechniken und ist somit ideal für praxisorientierte GeoAI-Anfänger.

Das Buch enthält Codebeispiele und Fallstudien zur Kartierung der Umweltverschmutzung und zur Habitatmodellierung und ist somit für Umweltwissenschaftler und GeoAI-Praktiker, die nach praktischen Werkzeugen suchen, relevant.

Key Highlights

• Praktische GeoAI mit Python
• Enthält Umweltfallstudien
• Praktische Codebeispiele
• Relevant für Datenwissenschaftler

Buchdetails

• Verfügbar unter: packtpub.com/product/applied-geospatial-data-science-with-python/9781803238128
• Herausgeber: Packt Publishing
• Jahr: 2023
• Format: Taschenbuch, eBook
• ISBN: 978-1-80323-812-8
• Seiten: ca. 280

Für wen es am besten geeignet ist

• Umweltdatenwissenschaftler
• Python-Benutzer in GeoAI
• Studierende erlernen Geodatenanalyse

8. Georäumliche Analyse mit Python lernen von Joel Lawhead

Joel Lawheads Buch (2023, 4. Auflage) ist ein umfassender Leitfaden zur Geodatenanalyse und GeoAI mit Python, mit Schwerpunkt auf GIS und Fernerkundung. Es behandelt Techniken des maschinellen Lernens und Deep Learning und ist somit für moderne GeoAI-Anwendungen relevant.

Das Buch enthält Tutorials und Codebeispiele zur räumlichen Modellierung und Bildverarbeitung und ist somit sowohl für Studierende als auch für Berufstätige praxisnah. Der aktualisierte Inhalt spiegelt die neuesten GeoAI-Trends und -Tools wider.

Key Highlights

• Umfassende GeoAI mit Python
• Enthält GIS- und Fernerkundungs-Tutorials
• Aktualisierte 4. Auflage
• Praktisch für praxisnahes Lernen

Buchdetails

• Verfügbar unter: packtpub.com/product/learning-geospatial-analysis-with-python-fourth-edition/9781837639175
• Herausgeber: Packt Publishing
• Jahr: 2023
• Auflage: 4.
• Format: Taschenbuch, eBook
• ISBN: 978-1-83763-917-5
• Seiten: ca. 450

Für wen es am besten geeignet ist

• GIS-Studenten und -Experten
• Datenwissenschaftler in der Fernerkundung
• Python-Benutzer in GeoAI

9. Python für die Geodatenanalyse von Bonny P. McClain

Dieses 2022 erschienene Buch von Bonny P. McClain konzentriert sich auf GeoAI und die Analyse georäumlicher Daten mit Python, mit Anwendungen in der Standortintelligenz und der Stadtanalyse. Es bietet praktische Werkzeuge für die räumliche Datenverarbeitung und das maschinelle Lernen und ist somit für GeoAI-Praktiker zugänglich.

Das Buch enthält Fallstudien zu Stadtplanung und Umweltanalyse und ist sowohl für Fachleute als auch für Studierende von Nutzen. Dank seines unkomplizierten Ansatzes ist es ideal für alle, die neu in GeoAI sind oder praktische Fähigkeiten erwerben möchten.

Key Highlights

• Konzentriert sich auf GeoAI mit Python
• Enthält städtische und ökologische Fallstudien
• Zugänglich für Anfänger
• Praktisch für Standortintelligenz

Buchdetails

• Verfügbar unter: amazon.com/Python-Geospatial-Data-Analysis-Intelligence/dp/109810479X
• Herausgeber: O'Reilly Media
• Jahr: 2022
• Format: Taschenbuch, eBook
• ISBN: 978-1-09810-479-5
• Seiten: ca. 300

Für wen es am besten geeignet ist

• Stadtanalysten und Datenwissenschaftler
• Studierende lernen GeoAI
• Experten für Standortintelligenz

10. Fortschritte im maschinellen Lernen und in der Bildanalyse für GeoAI von Saurabh Prasad, Jocelyn Chanussot und Jun Li

Dieses 2024 erschienene Buch von Saurabh Prasad, Jocelyn Chanussot und Jun Li untersucht modernste Techniken des maschinellen Lernens für Geo-KI, mit Schwerpunkt auf der Bildanalyse in georäumlichen Kontexten. Es befasst sich mit fortschrittlichen Algorithmen zur Verarbeitung von Satellitenbildern und räumlichen Daten und behandelt Anwendungen wie die Klassifizierung der Landbedeckung und Katastrophenhilfe.

Das Buch enthält praktische Fallstudien und Codebeispiele und ist damit eine wertvolle Ressource für GeoAI-Praktiker, die mit großen Bilddatensätzen arbeiten. Der Schwerpunkt auf skalierbarem maschinellem Lernen macht es für Forscher und Fachleute relevant, die sich mit komplexen georäumlichen Herausforderungen auseinandersetzen.

Key Highlights

• Konzentriert sich auf maschinelles Lernen für die GeoAI-Bildanalyse
• Enthält Fallstudien zu Satellitenbildern
• Bietet praktische Codebeispiele
• Relevant für Anwendungen im Katastrophenschutz 

Buchdetails

• Verfügbar unter: shop.elsevier.com/books/advances-in-machine-learning-and-image-analysis-for-geoai/prasad/978-0-443-19077-3
• Herausgeber: Elsevier
• Jahr: 2024
• Format: Hardcover, eBook
• ISBN: 978-0-323-85277-7
• Seiten: Ca. 360

Für wen es am besten geeignet ist

• Datenwissenschaftler in der Bildanalyse
• GeoAI-Forscher in der Fernerkundung
• Fachleute im Katastrophenschutz

11. GeoAI für Erdbeobachtungsbilder von Dalton Lunga und Ronny Hänsch

Dieses 2024 erschienene Buch von Dalton Lunga und Ronny Hänsch bietet einen umfassenden Leitfaden zu GeoAI-Anwendungen in der Erdbeobachtung mit Schwerpunkt auf Deep Learning für die Satellitendatenanalyse. Es behandelt Techniken zur Objekterkennung, Änderungserkennung und Umweltüberwachung und ist daher für GeoAI-getriebene Geowissenschaften von großer Bedeutung.

Das Buch enthält Tutorials und Fallstudien zu Katastrophenmanagement und Klimamodellierung und bietet praktische Werkzeuge für Forscher und Praktiker. Der Fokus auf reale Anwendungen macht es zu einer wichtigen Ressource für die Weiterentwicklung von GeoAI in der Erdbeobachtung.

Key Highlights

• Deckt Deep Learning für die Erdbeobachtung ab
• Enthält Fallstudien zu Katastrophen und Klima
• Bietet praktische Tutorials
• Fokussiert auf die Analyse von Satellitendaten 

Buchdetails

• Verfügbar unter: amazon.com/GeoAI-Earth-Observation-Imagery-Fundamentals-ebook/dp/B0DXDYSKB8
• Herausgeber: Springer
• Jahr: 2024
• Format: eBook
• Seiten: ca. 320

Für wen es am besten geeignet ist

• Geowissenschaftler nutzen Satellitendaten
• GeoAI-Praktiker im Katastrophenmanagement
• Forscher im Bereich Umweltüberwachung

12. Geoinformatik in nachhaltigen Ökosystemen und der Gesellschaft von Yichun Xie, Yong Li und anderen

Diese 2020 veröffentlichte Sammlung von Yichun Xie, Yong Li und anderen untersucht GeoAI-Anwendungen in nachhaltigen Ökosystemen und der gesellschaftlichen Entwicklung. Sie behandelt maschinelles Lernen und räumliche Analytik für Umweltmanagement, Stadtplanung und Ressourcenschonung und bietet eine multidisziplinäre Perspektive.

Das Buch enthält Forschungsarbeiten zu Themen wie Biodiversitätskartierung und nachhaltigem Stadtwachstum und ist daher für Forscher und politische Entscheidungsträger wertvoll. Der Fokus auf Nachhaltigkeit steht im Einklang mit der wachsenden Rolle von GeoAI bei der Bewältigung globaler Herausforderungen.

Key Highlights

• Fokussiert sich auf GeoAI für Nachhaltigkeit
• Beinhaltet Fallstudien zu Biodiversität und Städten
• Multidisziplinäre Forschungsarbeiten
• Relevant für das Umweltmanagement 

Buchdetails

• Verfügbar unter: amazon.com/Geoinformatics-Sustainable-Ecosystem-Society-Communications/dp/9811561052
• Herausgeber: Springer
• Jahr: 2020
• Format: Taschenbuch, eBook
• ISBN: 978-981-15-6105-4
• Seiten: ca. 460

Für wen es am besten geeignet ist

• Umweltforscher
• Stadtplaner nutzen GeoAI
• Politiker im Bereich Nachhaltigkeit

13. Esri Advanced Guide to Python in ArcGIS von Dave Crawford und Daniel Yaw

Dieses 2023 erschienene Buch von Dave Crawford und Daniel Yaw bietet einen erweiterten Leitfaden zur Verwendung von Python für GeoAI innerhalb der ArcGIS-Plattform. Es konzentriert sich auf maschinelles Lernen und räumliche Analytik für die Verarbeitung georäumlicher Daten und bietet praktische Techniken zur Automatisierung von GIS-Workflows und zur Analyse räumlicher Muster.

Das Buch enthält Tutorials und Codebeispiele, die speziell auf ArcGIS-Nutzer zugeschnitten sind und Anwendungen wie Stadtanalyse und Umweltkartierung abdecken. Dank seines praxisorientierten Ansatzes eignet es sich ideal für GIS-Experten und Datenwissenschaftler, die GeoAI in ArcGIS-Umgebungen integrieren.

Key Highlights

• Konzentriert sich auf GeoAI mit ArcGIS und Python
• Enthält Tutorials zur GIS-Automatisierung
• Deckt städtische und ökologische Anwendungen ab
• Praktisch für ArcGIS-Benutzer

Buchdetails

• Verfügbar unter: amazon.com/Advanced-Guide-Python-ArcGIS/dp/1589488237
• Herausgeber: Esri Press
• Jahr: 2023
• Format: Taschenbuch, eBook
• ISBN: 978-1-58948-823-6
• Seiten: ca. 400

Für wen es am besten geeignet ist

• GIS-Experten, die ArcGIS verwenden
• Datenwissenschaftler in der räumlichen Analytik
• GeoAI-Praktiker automatisieren Arbeitsabläufe

Von FlyPix AI: Verbesserung von GeoAI mit modernster Geodatenautomatisierung

Bei FlyPix AIWir sind stolz darauf, zur Weiterentwicklung von GeoAI beizutragen, indem wir eine innovative, KI-gestützte Plattform für Geodaten- und Bildanalyse anbieten, die sich nahtlos in NetSuite ERP-Systeme integriert. Unsere Lösung transformiert die Geodatenintelligenz durch die Automatisierung von Echtzeitaufgaben wie Anlagenverfolgung, Standortüberwachung und Logistikoptimierung mithilfe von Daten von Drohnen, Satelliten und LiDAR. Branchen wie Logistik und Bestandsverwaltung profitieren von automatisierten Prozessen, einschließlich Bestandsverteilungsanalyse und Lieferroutenplanung, die direkt in NetSuite-Workflows integriert sind.

Unsere No-Code-Plattform ermöglicht es Nutzern, benutzerdefinierte Workflows zu erstellen und Visualisierungen wie Heatmaps und 3D-Overlays ohne technisches Fachwissen zu generieren. FlyPix AI ist vollständig kompatibel mit den SuiteCloud- und GIS-Systemen von NetSuite und gewährleistet sichere, skalierbare Automatisierung. Sie liefert hochpräzise Erkenntnisse für schnellere Entscheidungen und höhere Betriebseffizienz.

Verbindung zur GeoAI-Literatur

Die Funktionen von FlyPix AI decken sich mit den GeoAI-Fortschritten, die im Artikel „Top GeoAI Books: Pioneering Geospatial Intelligence“ hervorgehoben werden. Bücher wie „Handbook of Geospatial Artificial Intelligence“ und „GeoAI for Earth Observation Imagery“ legen den Schwerpunkt auf KI-gestützte räumliche Analysen und Echtzeitanwendungen, was dem Fokus unserer Plattform auf die Automatisierung georäumlicher Workflows entspricht. Ebenso erforscht „Geospatial Data Analytics on AWS“ cloudbasierte KI-Tools und ergänzt die skalierbaren, cloudintegrierten Lösungen von FlyPix AI. Unsere Plattform erweckt diese Konzepte zum Leben und bietet Forschern, Fachleuten und Organisationen praktische Tools zur Implementierung von GeoAI in realen Szenarien – von der Stadtanalyse bis zur Katastrophenhilfe.

FlyPix AI hat es sich zum Ziel gesetzt, die Grenzen der Geodatenintelligenz zu erweitern und Nutzern die Nutzung von Geo-KI für intelligentere, schnellere und nachhaltigere Entscheidungen zu ermöglichen. Entdecken Sie unsere Plattform unter flypix.ai und gestalten Sie mit uns die Zukunft von GeoAI.

Schlussfolgerung

Diese GeoAI-Bücher bieten umfassendes Wissen für die Weiterentwicklung der Geointelligenz. Von umfassenden Handbüchern bis hin zu praktischen Python-Anleitungen behandeln sie Themen wie Deep Learning, Urban Analytics, Katastrophenhilfe und mehr und richten sich an Studierende, Forschende und Fachleute. Diese Ressourcen sind unerlässlich, um bei GeoAI-Innovationen an der Spitze zu bleiben.

Häufig gestellte Fragen