KI-gestützte Früherkennung von Waldbränden

So lief es bisher

Das Fehlen eines intelligenten und automatisierten Datenmodells erschwert die Brandbekämpfung

Einige direkte Folgen des Klimawandels, nämlich die damit verbundenen ökologischen Veränderungen, haben uns in Deutschland längst erreicht. Vor allem vermehrt auftretende Waldbrände schädigen das Ökosystem inklusive seiner Lebewesen nachhaltig und verursachen ökologische und ökonomische Schäden. Auch zunehmender Schädlingsbefall, zum Beispiel durch den Borkenkäfer, hat negative Auswirkungen auf den Wald oder landwirtschaftliche Nutzflächen und erhöht die Waldbrandgefahr. Der Wald gehört mit seiner sehr hohen Biodiversität und CO2-Speicherfähigkeit zu einem der wichtigsten Ökosysteme in Deutschland.

Bisher erfolgt das Erkennen von Waldbränden vielerorts vor allem reaktiv. Das bedeutet, dass Waldbrände erst mittels Kamera, Rauchsensoren, von aufmerksamen Anwohnenden oder bei Kontrollfahrten und Flügen der Feuerwehr erkannt werden. Wetterdaten und relevante Parameter werden zwar erfasst, bilden aber lediglich die gegenwärtige Lage ab oder integrieren die Daten nicht in ein intelligentes und automatisiertes Modell.

Oft müssen im Ernstfall erst personelle Ressourcen und Equipment der Feuerwehren aktiviert und zusammengezogen werden. So haben Brände Zeit sich auszubreiten. Das erhöht die Gefahren für die Fauna sowie die Bevölkerung und macht die Einsätze schwieriger.

Die Rolle der KI

Wenn wir Umweltprobleme ernsthaft verstehen, systematisch analysieren und mit KI gegen diese vorgehen wollen, sind verknüpfte Umweltdaten unser wichtigstes Werkzeug. Hierbei haben die Beteiligten es zumeist mit sehr großen Datenmengen zu tun, die nur selten offen zugänglich sind. Im besten Falle sollten Umweltdaten strukturiert und harmonisiert vorliegen. Erst dann werden eine intelligente Verknüpfung und Auswertung möglich. Bei sehr großen Datenmengen, die in Echtzeit ausgewertet werden und darüber hinaus Aussagekraft für eine zukünftige Entwicklung der Waldgebiete haben sollen, kommt KI ins Spiel.

Über entsprechende Sensorik in Verbindung mit Long Range Wide Area Net (LoRaWAN) lassen sich schnell und effizient wichtige Parameter wie Boden- und Blattfeuchte in Forstgebieten in Echtzeit bestimmen. LoRaWAN-Netzwerke sind besonders für batteriebetriebene IoT-Geräte und batteriebetriebene Sensorik geeignet, da sie eine lange Akkulaufzeit bieten und eine effiziente Kommunikation über mehrere Kilometer hinweg ermöglichen, indem sie eine starke Durchdringung von Hindernissen wie Gebäuden und Wänden bieten.

Mittels KI-gestützter Bildanalyse lassen sich zudem aus Bilddaten von Überflügen, beispielsweise mit Drohnen, weitere ökologische Parameter wie die Blattgesundheit in Baumkronen oder der Befall mit Borkenkäfern bestimmen. Diese Parameter haben einen direkten Einfluss auf das Waldbrandrisiko.

Durch die Verknüpfung solcher Parameter mit weiteren Datensätzen, wie aktuellen und historischen Wetterdaten, können Risikovorhersagen getroffen werden. KI-basierte Systeme sind dann unter Einbeziehung aller Daten in der Lage, Muster und zukünftige Entwicklungen zu erkennen. Diese Vorhersagen können eine wichtige Entscheidungsgrundlage etwa für Forstämter oder den Katastrophenschutz bilden. Mithilfe von KI sind Verantwortliche folglich in der Lage, proaktiv Datenmaterial zu analysieren und dieses zur Lagebeurteilung und Prävention von Waldbränden zu nutzen.

So könnte es sein

Vorhersage und Unterstützung der Brandbekämpfung durch ein KI-Modell

Die Fachleute nutzen Wetter- und Bodendaten aus eingesetzten Sensoren (etwa Luftqualitätssensoren in Wäldern) zusammen mit Sattelitendaten und Umweltkatasterdaten dazu, um mittels KI das Risiko für Brände in Waldabschnitten zu bewerten. Durch den Einsatz von Luftqualitätssensoren können sie die Konzentrationen bestimmter chemischer Verbindungen in der Luft in Echtzeit nachweisen (zum Beispiel Kohlenmonoxid), die sich schon in sehr frühen Stadien der Brandentstehung erhöhen. Dies versetzt die Fachleute in die Lage, bereits in den ersten Sekunden einer Waldbrandentstehung die lokalen Feuerwehren zu alarmieren, um Sofortmaßnahmen einleiten zu können.

Eine KI-gestützte Auswertung von Satellitenbildern und weiteren Umweltdaten (etwa Wetterdaten) ermöglicht es den Entscheiderinnen und Entscheidern, laufend aktualisierte Waldbrand-Risikokarten zu erstellen und basierend darauf präventiv Maßnahmen mit den zuständigen Behörden einzuleiten. Anhand der vorhergesagten Szenarien der KI können der Katastrophenschutz und die Feuerwehr frühzeitig tätig werden, indem zum Beispiel vorsorglich Unterholz aus dem Waldgebiet entfernt wird, Teilstücke kontrolliert abgebrannt werden oder die Bevölkerung frühzeitig gewarnt wird. Der Einsatz von KI in Verbindung mit der Nutzung multispektraler Satellitendaten ist eine Möglichkeit, wiederkehrend Messdaten über Forstgebiete zu erheben und auszuwerten. Der Zustand und die Veränderungen von Waldgebieten können so präzise erfasst und effektive Schutzmaßnahmen ergriffen werden. Kommt es zu einem Brandereignis, können die Daten im KI-Modell beispielsweise dazu genutzt werden, um anhand von Wetterdaten die Ausbreitungsrichtung des Feuers zu prognostizieren. Dies ermöglicht einen effektiveren und koordinierten Einsatz der Feuerwehren.

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