Drohnen-basierte Waldbranderkennung mit SVS-Vistek Kameras optimiert Reaktionszeiten

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Das interdisziplinäre Forschungsteam Evolonic setzt Drohnen mit Industriekameras und Objektiven von SVS-Vistek ein, um die Früherkennung von Waldbränden zu verbessern. Durch ihre effektive Prävention und schnelle Reaktion verschaffen die Drohnen der Feuerwehr einen wertvollen zeitlichen Vorsprung im Gefahrenfall.

Waldbrände verursachen hohe CO2-Emissionen und Umweltschäden

Die zunehmende Gefahr von Waldbränden infolge des Klimawandels ist eine direkte Folge der globalen Erwärmung. Insbesondere in südeuropäischen Ländern nehmen Waldbrände immer häufiger zu und verursachen erhebliche Schäden für die Natur und den Menschen. Laut einer Studie des European Forest Fire Information Systems EFFIS sind Waldbrände für bis zu 20% des weltweiten CO2-Ausstoßes verantwortlich. Allein in Deutschland sind im Jahr 2022 fast 4300 Hektar Wald vollständig verbrannt und haben enorme Schäden für Wirtschaft und Umwelt verursacht, wobei rund 739.000 Tonnen CO2 freigesetzt wurden.

Eine schnelle Erkennung von Waldbränden ist von großer Bedeutung für eine effektive Bekämpfung. Das Evolonic-Forschungsprojekt widmet sich seit 2018 der Entwicklung von Drohnen und Sensorsystemen, um die Früherkennung von Waldbränden zu verbessern. Durch die rechtzeitige Identifizierung eines Brandherdes kann die Feuerwehr schnell handeln und den Schaden minimieren.

Evolonic hat bereits vier funktionsfähige Drohnenprototypen entwickelt und erfolgreich getestet. Einer dieser Prototypen ist mit einem hochmodernen Erkennungssystem ausgestattet und wird seit Sommer 2023 eingesetzt, um Waldbrände frühzeitig zu erkennen. Mit einer beeindruckenden Reichweite von rund 100 Kilometern und einer Flugdauer von etwa 60 Minuten überfliegt die Drohne vordefinierte Routen, um große Waldgebiete zu überwachen. Die nach vorne gerichtete Kamera der Drohne nimmt pro Sekunde etwa 15 Bilder auf. Dank einer speziell entwickelten KI-Software können Rauchquellen visuell erkannt und lokalisiert werden.

Die Webapplikation stellt den Feuerwehr-Leitstellen und Einsatzkräften genaue Informationen zur Position eines vermuteten Feuers zur Verfügung. Durch die Darstellung relevanter Informationen und Bilder ermöglicht sie eine schnelle Reaktion und verkürzte Reaktionszeiten bei Lösch- und Rettungsaktivitäten. Die Nutzung der Webapplikation minimiert Fehlalarme und optimiert die KI-Auswertung durch kontinuierliche Livebilder und Sensordaten der Drohne, die bei der Wahl der idealen Anfahrtsroute und der Brandbekämpfung vor Ort unterstützen.

Für den Einsatz an der Drohne war die Auswahl der richtigen Kamera von großer Bedeutung. Sie musste verschiedene Anforderungen erfüllen, wie eine hohe Bildqualität, einen großen Dynamikumfang, eine geringe Einbaugröße und ein niedriges Gewicht. Die USB3 Vision-Farbkamera exo267CU3 von SVS-Vistek erwies sich als die ideale Wahl. Mit einer Auflösung von 8,8 Megapixeln und einem Global Shutter CMOS-Sensor von Sony bot die Kamera optimale Leistung. Zudem konnte sie die geforderte Bildrate von bis zu 32 Bildern pro Sekunde problemlos erreichen.

Evolonics Drohnen wurden bisher vor allem in Erlangen und bei einem umfangreichen Waldbrandversuch in Sachsen-Anhalt eingesetzt. Das Forschungsteam plant, den Einsatzbereich auf ganz Bayern und möglicherweise ganz Deutschland auszuweiten. Die geschätzten Kosten für die Weiterentwicklung des Systems bis zur Marktreife betragen etwa eine halbe Million Euro. Derzeit wird das Projekt von der bayerischen Landesregierung geprüft und soll Anfang 2025 in einem umfangreichen Pilotprojekt starten.

Die effektive Bekämpfung von Waldbränden erfordert eine rechtzeitige Erkennung, die durch den Einsatz von Drohnen mit Kameras und Objektiven von SVS-Vistek verbessert werden kann.

Drohnen in ganz Deutschland: Früherkennung von Waldbränden

Die Drohnen von Evolonic, ausgestattet mit Industriekameras und Objektiven von SVS-Vistek, bieten eine effektive Lösung zur Früherkennung von Waldbränden und ermöglichen eine schnelle Reaktion der Feuerwehr, um den Schaden für die Umwelt zu minimieren.

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