Waldbrandfrüherkennung mithilfe eines Gassensornetzwerks sowie hochautomatisierter Drohnen

Im Projekt "AHEAD-H2" soll ein automatisiertes System zur Früherkennung von Waldbränden auf Basis von Drohnen- und KI-Technologien entwickelt werden.

Das System nutzt ein intelligentes Sensornetzwerk, um zwischen potenziellen Brandereignissen und anderen Umgebungsstörungen zu unterscheiden. Zudem werden  Computational Fluid Dynamics (CFD)-Simulationen und aktuelle Winddaten implementiert, um die vermuteten Brandherde zu lokalisieren. Die so ermittelten Standortdaten werden an die Drohne zur Prüfung der Lage vor Ort übertragen.Sie nutzt hierzu fortschrittliche Bilderkennungs- und KI-Algorithmen.

Das geplante Monitoring-System soll demnach in der Lage sein, autonom die Umgebung zu überwachen, Anzeichen von Waldbränden zu identifizieren und diese präzise zu lokalisieren. Die Früherkennung soll die Effizienz der Waldbrandbekämpfung verbessern und gleichzeitig die Umwelt schützen.


Verbundprojektleitung


Teilprojektleitung

Steffen Reitz

Projektmitwirkung extern

Projektdauer

01.09.2024 - 28.02.2026

Projektpartner

NeuralDrones UG

Projektförderung

Bundesministerium für Bildung und Forschung

Förderprogramm

BMBF DATIpilot

Adressierte SDGs (Sustainable Development Goals)