Drohnen ermöglichen eine flexible und flächendeckende Überwachung von Waldgebieten. © Quantum Systems GmbH

Die Wälder in Mitteleuropa unterliegen Veränderungen, insbesondere in Nadelwäldern nimmt die Gefahr von Waldbränden zu. Ein solches Feuer führt nicht nur zum Verlust von Lebensraum und stellt eine Bedrohung für Tier- und Menschenleben dar, sondern beeinträchtigt auch die Funktion des Waldes als CO2-Speicher. Wenn ein Baum verbrennt, gelangt das darin gespeicherte CO2 wieder in die Atmosphäre. Es gibt somit zahlreiche überzeugende Gründe, Waldbrände zu verhindern oder zumindest frühzeitig zu bekämpfen. Tobias Heuser, Leiter des Projekts „KI-basierte Waldüberwachung – Künstliche Intelligenz zur Früh-Detektion von Waldbrand-Ereignissen“ (kurz KIWA), erläutert im Interview, wie moderne Technologie dabei unterstützen kann.

Herr Heuser, es gibt bereits verschiedene Methoden zur Waldüberwachung. Wie kam es zu der Idee, ein neues System zu entwickeln?

Bestehende Methoden zur Waldbrandüberwachung arbeiten mit lokalen Sensoren oder mit Satellitenbildern. Die Datenbereitstellung über Satelliten ist teuer, erfolgt meist zeitverzögert und die Auflösung der Bilder ist häufig so gering, dass man kleine Feuer nicht erkennen kann. Aber genau darauf kommt es ja an: Je kleiner ein Feuer ist, desto leichter ist es zu beherrschen. Wir wollen es ermöglichen, eine Region flächendeckend zu überwachen mit einer Technologie, die flexibel einsetzbar ist. Das heißt: Sie kann immer dann zu einem Ort transportiert werden, wenn sie dort gebraucht wird.

Tobias Heuser leitet das Verbundprojekt KIWA © privat
Können Sie uns beschreiben, wie die KI-basierte Waldüberwachung funktionieren soll?
Wir nutzen ein dreistufiges Verfahren. In der ersten Phase konzentrieren wir uns darauf, eine Karte besonders gefährdeter Regionen zu erstellen. Hierfür analysieren wir Wetter-, Klima- und Satellitendaten. Auf Grundlage dieser Auswertungen möchten wir Empfehlungen aussprechen, welche Kommunen eine verstärkte Waldbrandüberwachung in Betracht ziehen sollten. Das Ziel dieser Karte ist es, Technologie gezielt dort einzusetzen, wo sie am dringendsten benötigt wird.

Warum setzen Sie auf Drohnen?
Drohnen – ausgestattet mit u. a. Wärmebildkameras – ermöglichen uns die bereits erwähnte flexible, flächendeckende Überwachung einer ganzen Region. Sie sind einfach zu nutzen, und können vertikal starten und landen. Gerade in Waldgebieten, wo nicht viel Platz ist, ist das ein großer Vorteil. Hinzu kommt: Anders als Flugzeuge, die ebenfalls zur Waldbrandfrüherkennung genutzt werden, stoßen Drohnen kein CO2 aus. Auch sollen die Drohnen durch Daten aus unserer Datenplattform selbst entscheiden können, wann eine Waldbeobachtung notwendig ist und entsprechend starten.

Und welchen Beitrag leistet Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz analysiert die von Drohnen gesammelten Daten, um Muster und Trends zu identifizieren, die auf ein potenzielles Waldbrandrisiko oder -ereignis hindeuten könnten. Es ist entscheidend, dass diese Informationen sofort an die relevanten Stellen weitergeleitet werden, beispielsweise an die Feuerwehrleitstellen. Hierfür ist eine geeignete digitale Infrastruktur erforderlich, die wir als Offene Urbane Datenplattform bezeichnen.

Auf unserer hochperformanten und zuverlässigen Plattform [ui!] UrbanPulse werden Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert und analysiert. Durch den Einsatz von Algorithmen können daraus Handlungsempfehlungen abgeleitet werden, die den Leitstellen auf einem Dashboard angezeigt werden. Durch diese digitale Infrastruktur schaffen wir ein aktuelles Lagebild auf kommunaler Ebene. Das Dashboard bildet die dritte Stufe der KI-basierten Waldüberwachung.

Kann auf Menschen in diesem Prozess verzichtet werden?
Nein, der Mensch bleibt Entscheider. Was wir wollen, ist eine bestmögliche Unterstützung des Menschen. Je mehr wir den Prozess der Waldüberwachung automatisieren, desto besser gelingt uns das. Erzeugt das System einen Alarm, braucht es immer noch einen Menschen, der ihn verifiziert. Tut er das, kann das System ad hoc eine Empfehlung geben, was zu tun ist. So werden Behörden in die Lage versetzt, Ressourcen gezielter einzusetzen und rechtzeitig Maßnahmen ergreifen zu können, um den Ausbruch eines Wald- und Flächenbrandes bestmöglich zu verhindern bzw. den Brand zu kontrollieren.

Das Projekt ist Anfang 2023 gestartet. Wie ist der aktuelle Stand?
Wir haben erste KI-Modelle trainiert, die Rauch und Feuer automatisch erkennen. Noch in diesem Jahr werden wir die KI auf der Hardware der Drohne in Betrieb bringen und erste Testflüge durchführen. Wir sind sehr optimistisch, dass wir zum Ende der Projektlaufzeit im Dezember 2025 einen Demonstrator auf den Markt bringen können. Bis dahin gibt es für Kommunen die Möglichkeit, sich als Ort für unser Reallabor zu bewerben. Infos gibt es auf unserer Projekt-Webseite www.kiwa-projekt.de.

© [ui!] Urban Mobility Innovations (B2M Software GmbH)

Über das Projekt
KIWA wird vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) unter dem Förderprogramm „KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen“ mit rund 1,8 Mio. Euro gefördert. Das Konsortium besteht aus vier aktiven Projektpartnern: Die [ui!] Urban Mobility Innovations (B2M Software GmbH) als Konsortialführer ist Experte für Datenanalyse, Künstliche Intelligenz und Offene Urbane Datenplattformen und fokussiert sich auf innovative, datengetriebene Lösungen für Kommunen. Quantum-Systems GmbH ist ein innovatives Unternehmen, das hochmoderne unbemannte Luftfahrtsysteme entwickelt und produziert, um Kunden in verschiedenen Branchen weltweit effizientere Lösungen für ihre Herausforderungen zu bieten. Darüber hinaus begleiten das Institut für Angewandte Informatik (IAI) – Technische Hochschule Deggendorf sowie die Universität Bayreuth mit der Professur zu Biogeografie und der Professur zu Störungsökologie das Projekt wissenschaftlich in der Umsetzung und liefern die notwendigen Erkenntnisse aus der Grundlagenforschung.

Interessierte können sich an Tobias Heuser wenden: Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein.

© BMUV

Quelle: https://www.deutsche-glasfaser.de