Mit KI Waldbrände erkennen

Technik, 24.08.26
Claudia Stieglecker
Schon wenige Minuten können darüber entscheiden, ob aus einer ersten Rauchentwicklung ein großflächiger Waldbrand wird. Foto: © Fraunhofer IIS / Paul Pulkert
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Im Projekt „SmartForestFire“ wird ein KI gestütztes Frühwarnsystem zur automatisierten Waldbranddetektion entwickelt.

In deutschen Wäldern wurden in den letzten Jahren im Durchschnitt über 1.100 Brände registriert und dabei 840 Hektar zerstört – meist reichen schon kleine Unachtsamkeiten wie weggeworfene Zigaretten oder Lagerfeuer am Waldrand, um unbemerkt Brände auszulösen. Ziel von SmartForestFire ist es, Brände schneller zu erkennen, Fehlalarme zu reduzieren und insbesondere kleinere oder kritische Waldgebiete effizient überwachen zu können, informiert das deutsche Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS, das am Projekt beteiligt ist. Die Lösung nutzt georeferenzierte Bild- und Sensordaten, um automatisiert ein umfassendes, aktuelles Lagebild zu erstellen. Die Daten werden über Funk übertragen, und durch speziell trainierte KI-Modelle analysiert. Einsatzkräfte erhalten dann relevante Informationen und Visualisierungen über eine zentrale Plattform.

VERKNÜPFUNG

Für eine wirksame Brandbekämpfung sind eine frühe Rauchdetektion und eine umfassende Lagebewertung entscheidend, die kamerabasierte Bildanalyse ist daher ein zentraler Bestandteil von SmartForestFire. Speziell trainierte, mehrstufige KI-Modelle erkennen Rauch frühzeitig 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, könne die Zahl von Fehlalarmen zusätzlich deutlich reduziert werden, so das IIS. Gleichzeitig erlaube moderne KI-basierte Bilderkennung den Einsatz wirtschaftlicherer Hardwarekomponenten und eröffne damit auch neue Möglichkeiten für die kostengünstige Überwachung kleinerer, gefährdeter Flächen.

Sensoren erfassen kontinuierlich Umweltparameter und unterstützen die Lageeinschätzung sowie die Reduktion von Fehlalarmen. Foto: © Fraunhofer IIS / Paul Pulkert
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PRAXISTEST

Getestet wird das System im besonders waldbrandgefährdeten Tennenloher Forst in Franken. Seit September 2025 befindet sich dort die erste Kamera auf einem Funkturm im Testbetrieb, drei weitere Kamerastandorte und zusätzliche Sensoren werden bis Ende des heurigen Sommers eine großflächige Überwachung und Erfassung des Waldzustands ermöglichen, heißt es. Durch die für den Tennenloher Forst aufgebaute Infrastruktur können neue KI-Modelle künftig direkt im Realbetrieb evaluiert und mit etablierten Verfahren verglichen werden – erste Tests belegten bereits die zuverlässige Erkennung von Rauch in frühen Entstehungsstadien. Nach Abschluss der internen Testphase sollen Einsatzkräfte sowie die Integrierte Leitstelle Nürnberg automatisiert über potenzielle Waldbrände informiert werden.

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