Vegetationsbrände stellen Einsatzkräfte weltweit vor enorme Herausforderungen – insbesondere bei Löschmaßnahmen aus der Luft, die bislang stark erfahrungsbasiert erfolgen. Im Projekt Forest Shield entwickelt das Fraunhofer ITWM gemeinsam mit CAURUS Technologies eine datengetriebene Entscheidungsunterstützung, die Brandbekämpfung aus der Luft präziser, effizienter und sicherer macht.
Kern des Projekts ist die Kombination aus einer mobilen Sensorplattform von CAURUS Technologies, einem Vorhersagesystem und der Simulationssoftware MESHFREE des Fraunhofer ITWM. Löschmittelabwürfe werden in Echtzeit bewertet und optimiert, um die Effizienz zu bewerten. So entsteht ein lernendes System, das Einsatzkräfte konkret beim Planen, Durchführen und Auswerten unterstützt.
Großflächige Waldbrände werden infolge des Klimawandels zunehmend auch für Deutschland zum Problem. Die Brandbekämpfung erfolgt sowohl am Boden als auch aus der Luft und erfordert eine enge Koordination aller Maßnahmen und Beteiligten – nicht nur, um Sachschäden zu begrenzen, sondern auch, um Menschenleben zu retten. Bei Wasserabwürfen aus der Luft hängt der Einsatzerfolg bislang häufig von der Erfahrung Piloten ab. Faktoren wie Wind oder die Beschaffenheit des Waldes beeinflussen maßgeblich die Wirksamkeit eines Abwurfs. Gleichzeitig zählt jeder Einsatz: Zwischen den Abwürfen vergeht wertvolle Zeit, bis der Wasserbehälter erneut befüllt ist. Aktuelle Studien zeigen, dass zeitnahe Luftbilddaten und Analysen zur Unterstützung der Einsatzkräfte die Löschwirkung um mehr als 20 Prozent verbessern. Dennoch konzentriert sich der Stand der Technik bislang vor allem auf Vorab-Simulationen optimaler Löschkampagnen – nicht auf die dynamische Unterstützung im laufenden Einsatz vor Ort.
Ein lernendes System für präzisere Brandbekämpfung aus der Luft
Ziel ist es, Abwürfe nicht nur zu analysieren, sondern aktiv zu unterstützen, sodass jeder Abwurf seine volle Wirksamkeit entfalten kann. Das Ergebnis des Projekts ist ein Demonstrator, der Sensordaten, Simulation und Echtzeitvorhersagen in einem System kombiniert und die Abwurfeffizienz anschaulich darstellt.
Die Besonderheit des Projekts liegt in der Kopplung eines kompakten und schnellen Echtzeitvorhersagesystems mit mächtiger, aber rechenaufwändiger Simulation. Relativ kleine Machine Learning Surrogatmodelle – also vereinfachte Modelle, die komplexe Simulationen näherungsweise und deutlich schneller abbilden – lernen aus Simulationsdaten und erfassen die komplexe Abwurfdynamik statistisch. Im Einsatz liefern sie schnelle Vorhersagen direkt im Feld. Anschließend fließen die aufgezeichneten realen Abwurfdaten zurück in das Simulationssystem und verbessern die Vorhersagemodelle kontinuierlich. So entsteht ein lernendes Gesamtsystem.
Simulation und Sensordaten intelligent verknüpfen
Die Abwurfdynamik ist komplex, da viele Faktoren wie die Hubschraubergeschwindigkeit, Abwurfbehälteröffnung, Wind und Flammentemperatur Einfluss auf die Löschwirkung des Wassers haben. Diese komplexe Dynamik lässt sich mittels der Simulationssoftware MESHFREE abbilden: Die Software simuliert den Weg der Wassertröpfchen vom Abwurfbehälter bis zum Brand am Boden inklusive aller Umweltfaktoren. Die Grundlage für die Modellierung in der Simulation sind Daten, die von der Sensorplattform geliefert werden. So entsteht ein Digitaler Zwilling, d.h. eine virtuelle Kopie der Realität. Damit kann die Realität aber nicht nur nachgebildet werden, sondern es können auch verschiedene andere Szenarien und Entscheidungen durchgespielt werden (»Was wäre wenn?«). Dies holt noch mehr Wissen aus jedem Einsatz heraus und vervielfacht die Vorhersagekraft des Gesamtsystems.
Sensorik als Datenbasis: Die Plattform von CAURUS Technologies
Die Datengrundlage für Forest Shield bildet die von vom Fraunhofer ITWM Projektpartner CAURUS Technologies entwickelte Sensorplattform. Sie wird während des Flugs eingesetzt und erfasst geo-referenzierte Bilddaten im sichtbaren und infraroten Spektralbereich. Ein wesentlicher Vorteil besteht im einfachen Einsatz: Die Plattform wird lediglich zusammen mit dem Abwurfbehälter an den Hubschrauber gehängt, weitere Installationen sind nicht erforderlich. Sie ist so konzipiert, dass sie sich flexibel in unterschiedliche Trägersysteme integrieren lässt und ohne zusätzliche Besatzung betrieben werden kann. Sie liefert hochwertige Daten direkt aus dem Einsatzgeschehen, die eine notwendige Grundlage für die Modellierung und Auswertung schaffen.
Simulation mit MESHFREE
Ein zentraler Baustein von Forest Shield ist zudem die Simulationssoftware MESHFREE, die das Fraunhofer ITWM im Projekt gezielt anwendet. Mit wirf das Verhalten von Löschmitteln unter realen Einsatzbedingungen physikalisch fundiert virtuell abgebildet. Im Gegensatz zu klassischen Verfahren arbeitet MESHFREE ohne festes Rechengitter und nutzt stattdessen Punktwolken, die sich dynamisch an die jeweiligen Strömungsprozesse anpassen. Dadurch lassen sich auch komplexe Wechselwirkungen, etwa zwischen Tropfen, Luftströmung und Umgebungseinflüssen, effizient und präzise simulieren.
Die langjährige Erfahrung mit dieser Technologie, beispielsweise im Wassermanagement von Fahrzeugen, ermöglicht es, die Methode auf die Vegetationsbrandbekämpfung zu übertragen und für diesen neuen Anwendungsfall einzusetzen.
Einsatzunterstützung durch Machine Learning im Feld
Auf Basis der gewonnenen Sensor- und Simulationsdaten werden Machine Learning Modelle für den Einsatz im Feld entwickelt. Die kompakten Modelle lernen die Abwurfdynamik statistisch und ermöglichen schnelle Vorhersagen zur Wirksamkeit von Löschmittelabwürfen.
Besonders wichtig ist die Echtzeit-Anwendung: Einsatzkräfte erhalten direkt im Feld Rückmeldungen zu Abwürfen und können ihre Entscheidungen darauf stützen. Damit wirf über bestehende Ansätze hinaus gegangen, die häufig auf nachgelagerte Analysen oder vorberechnete Szenarien beschränkt sind. Durch die enge Verzahnung von Simulation und Machine Learning entsteht ein Cloud-Edge-System, das kontinuierlich dazulernt und seine Vorhersagen mit jeder neuen Datengrundlage weiter verbessert.
Perspektive: Zusammenführung aller Interessenslagen bei der Brandbekämpfung
Forest Shield ist Teil der Forest Fire Fighting Transfer Laboratory (FFFLab) Innovationscommunity, welche den Anspruch hat, alle beteiligten Parteien über die Feuerwehr hinaus zusammenzubringen, wie z.B. Forstämter und Naturschutzbünde. Hier laufen viele verschiedene Interessenslagen zusammen, sodass Brandbekämpfung als umfassendes Thema verstanden wird, welche diverse Ziele verfolgt. Diese Sicht spiegelt sich auch in dem Fraunhofer ITWM Projekt wider.
Das Softwaresystem ist ein erster Schritt in Richtung eines Digitalen Zwillings, der viele Aspekte der Brandbekämpfung umfasst. So sollen in Zukunft alle Teile des Einsatzortes abgebildet werden, z.B. Fahrzeuge und Personen, um die Sicherheit von Einsatzpersonal sowie von betroffenen Personen zu verbessern, oder auch Baumbestände, um besonders brandgefährdete oder schützenswerte Zonen zu identifizieren. Das Ziel ist ein langfristig lernendes System, das sich kontinuierlich an neue Einsatzbedingungen anpasst. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen in eine langfristige Roadmap einfließen, mit der zusätzliche Funktionen in der Community erschlossen und die datenbasierte Einsatzunterstützung zum Wohle aller Beteiligten kontinuierlich ausgebaut werden können.
Auf der INTERSCHUTZ zu finden im Wildfire Camp auf dem Freigelände (Stand D90 / 32)
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