SmartForestFire: KI erkennt Waldbrände frühzeitig und präzise

Schon wenige Minuten können darüber entscheiden, ob aus einer ersten Rauchentwicklung ein großflächiger Waldbrand wird. SmartForestFire entwickelt deshalb ein KI-gestütztes Frühwarnsystem zur automatisierten Waldbranddetektion. Ziel von SmartForestFire ist, Brände schneller zu erkennen, Fehlalarme zu reduzieren und insbesondere kleinere oder kritische Waldgebiete effizient überwachen zu können.

Früherkennung reduziert Risiken und Einsatzaufwand

Allein in Deutschland wurden in den letzten Jahren im Durchschnitt über 1.100 Brände registriert und dabei 840 Hektar zerstört. Jeder Löscheinsatz verursacht hohe Kosten und belastet die oft ehrenamtlichen Einsatzkräfte. Je früher Brände und mögliche Fehlalarme deshalb erkannt werden, desto effizienter und sicherer können die zuständigen Feuerwehren arbeiten. Hier setzt SmartForestFire an.

KI-gestützte automatisierte Waldbranddetektion mit SmartForestFire

Für eine wirksame Brandbekämpfung sind eine frühe Rauchdetektion und eine umfassende Lagebewertung entscheidend. Terrestrische, kamerabasierte Systeme bieten dafür schon heute ein gutes Verhältnis aus Kosten, Abdeckung und Reaktionsgeschwindigkeit. Manche dieser Systeme nutzen bereits KI-gestützte Auswerteverfahren. Die Künstliche Intelligenz entwickelt sich jedoch derzeit rasant weiter – mit entsprechendem Potenzial für die Waldbrandfrüherkennung: Durch den Einsatz aktueller KI-Verfahren lassen sich auch dort Präzision, Automatisierung und Wirtschaftlichkeit signifikant steigern.

Im Projekt SmartForestFire erforscht das Fraunhofer IIS deshalb gemeinsam mit dem Fraunhofer IML und unterstützt durch Partner aus Katastrophenschutz und Forstwirtschaft einen Ansatz, der Kameras, Sensorik und drahtlose Kommunikationstechnologien mit modernster KI-Forschung verknüpft. Durch die Kombination dieser Kompetenzen entsteht eine wirtschaftliche Lösung für kleinere und besonders gefährdete Waldgebiete, die bislang oft nicht effizient überwacht werden konnten.

Die im Projekt aufgebaute Infrastruktur ermöglicht es zudem, neue KI-Verfahren unter realen Bedingungen zu testen, miteinander zu vergleichen und kontinuierlich weiterzuentwickeln. Erkenntnisse aus der Forschung können dadurch schneller in praktische Anwendungen der Waldbrandfrüherkennung überführt werden.

Moderne KI reduziert Fehlalarme und Kosten

Die kamerabasierte Bildanalyse ist ein zentraler Bestandteil von SmartForestFire. Speziell trainierte, mehrstufige KI-Modelle erkennen Rauch frühzeitig und automatisiert und unterscheiden ihn zuverlässig von Störfaktoren wie Wolken, Nebel oder Staub. Durch die intelligente Verknüpfung von Sensor-, Bild- und Geoinformationen und damit von Kontextdaten aus unterschiedlichsten Quellen, kann die Zahl von Fehlalarmen zusätzlich deutlich reduziert werden. Gleichzeitig erlaubt moderner KI-basierte Bilderkennung den Einsatz wirtschaftlicherer Hardwarekomponenten und eröffnet damit auch neue Möglichkeiten für die kostengünstige Überwachung kleinerer, gefährdeter Flächen.

Die Plattform: Lagebilder statt Einzelalarme

Ein zentrales Ziel von SmartForestFire ist nicht nur die Detektion einzelner Rauchentwicklungen, sondern die Erstellung eines belastbaren Lagebilds für Behörden und Einsatzkräfte. Dafür werden Bilddaten mit Sensor-, Wetter- und Geoinformationen kombiniert, in einer zentralen Plattform visualisiert und für die Alarmierung sowie Entscheidungsunterstützung aufbereitet. Zur Verfügung gestellt werden beispielsweise:

• Bild- und Videosequenzen aus unterschiedlichen Zeithorizonten, Perspektiven und Zoomstufen
• Integrierte Analysen und Daten zu Lage, Wald-Zustand, Wetter und Erreichbarkeit
• Hinweise zur Bewertung potenzieller Gefährdungslagen und zur Priorisierung weiterer Maßnahmen

mioty^® – Funkkommunikation für robuste Datenübertragung auch ohne »Netz«

Die von Fraunhofer IIS entwickelte Low-Power-Wide-Area-Funktechnologie (LPWAN) mioty^® ist durch das patentierte Telegram Splitting extrem robust, resilient gegen Störungen, flexibel bei der Standortwahl, lässt sich leicht skalieren und arbeitet energieautark. Eigenschaften, die für das Projekt SmartForestFire entscheidend sind. So kann mioty^® Sensordaten wie Lufttemperatur, Wind, Bodenfeuchte oder Rauch an die Leitstellen auch im Ernstfall stabil übertragen – beispielsweise in der Umgebung anderer Funksysteme, wenn weite Strecken zu überbrücken sind oder wenn die vorhandene Infrastruktur brandbedingt ausfällt.

Unter Praxisbedingungen wird in SmartForestFire auch die Positionsbestimmung von Sensoren über Funk getestet und erforscht. Dies wird über sogenannte Laufzeitdifferenzmessung der mioty-Funksignale realisiert. Dazu wird über die drei mioty-Basisstationen in Marloffstein, in Tennenlohe und im Erlanger Süden eine Fläche von ca. 200 Quadratkilometern aufgespannt. So kann die möglichst exakte Position der ausgebrachten Sensoren jederzeit ermittelt werden. Je nachdem, welche Sensoren Ereignisse melden, kann dadurch auch ein »einfaches« Tracking erfolgen bzw. eine Ausweitung der Alarmursache nachverfolgt werden. Außerdem wird das bestehende mioty^®-Sensorsystem für das Projekt um zusätzliche Sensoren für Messewerte wie Luft- und Bodenfeuchte, Temperatur oder CO₂ erweitert, um das Lagebild weiter präzisieren zu können.