In Mecklenburg-Vorpommern ereignete sich im Sommer 2019 der bis dato schwerste Waldbrand in der Geschichte des Bundeslandes. Am 2. Juli 2019 hat das DLR-Institut für Weltraumforschung (damals DLR-Institut für Optische Sensorsysteme) mit einer speziellen Version des Modular Aerial Camera System (MACS) weite Teile der Waldbrände bei Lübtheen kartiert. In Zusammenarbeit mit dem Earth Observation Center des DLR wurden den Einsatzkräften zeitnah aktuelle Lagebildkarten der betroffenen Regionen zur Verfügung gestellt.
Bild: 2/5, Credit:
DLR Institute of Space Research
Aufbau einer Messkampagne
Vorbereitungen für ein Testszenario mit DLR-Drohnen zur Forschung für die Schwarmexploration in der Waldbrandbekämpfung und Katastrophenhilfe im Allgemeinen: Hier wurden für eine Messkampagne zur Vermessung aus der Luft drei Waldbrand-Hotspots auf einer Landfläche verteilt.
Ergänzend zu den Erdbeobachtungssatelliten liefern bemannte und unbemannte Systeme wie Flugzeuge und Drohnen wertvolle Detaildaten aus geringer Flughöhe. Mithilfe der luftgestützten Systeme können Rettungskräfte ihre Einsätze noch schneller und effektiver planen und umsetzen. Satelliten können über Kommandos vom Boden sehr gezielt über betroffene Regionen gebracht werden. Allerdings erreichen sie bei Waldbränden und anderen Naturkatastrophen – jedenfalls in gut erreichbaren Gebieten in oder naher der Zivilisation – in der Regel nicht die Reaktionsgeschwindigkeit einer luftgestützten Aufklärung. Außerdem erreichen deren Kameras eine weitaus höhere Bodenauflösung (bis zu wenigen Zentimeter). Daher eignen sie sich auch zur Detektion kleinerer Brandherde und sogar von Glutnestern, die vom Boden aus nur schwer zu finden sind. Dies sind entscheidende Vorteile, sodass Rettungskräfte schnell und gezielt auf die meist hochdynamischen Einsatzlagen reagieren können.
Das DLR-Kamerasystem MACS (Modular Aerial Camera Systems) liefert beispielsweise hochaufgelöste optische sowie thermische Bilder. Es kann Brandherde präzise lokalisieren, vermessen und ihre Ausbreitung dokumentieren. Andere Aspekte, an denen im DLR geforscht wird, sind unter anderem intelligente Drohnen- und Roboterschwärme, die zukünftig Waldbrände und andere akute Krisenareale autonom im Team untersuchen sollen. Neben bild-basierten Daten kommen dabei ebenfalls Detektoren für verschiedene Gase und Partikel zum Einsatz. Ziel ist es, alle Daten in nahezu Echtzeit an die Einsatzleitung zu übermitteln, ins Lagebild zu integrieren und damit die taktische Entscheidungsfindung vor Ort zu unterstützen.
Innovativ ist auch das Projekt ADELE (Automatisierter Drohneneinsatz aus der Leitstelle). Hier entwickelt das DLR gemeinsam mit Unternehmen und Behörden ein System, das Drohnen nach dem Eingang eines Notrufs automatisiert starten lässt – also noch bevor das erste Einsatzfahrzeug losfährt. So sollen bereits vor dem Eintreffen der Rettungskräfte optische und thermale Livebilder an die Leitstelle über das 5G-Netz übertragen werden. Das hilft, den Einsatz besser zu planen und durchzuführen. Das Konzept wurde mit ersten Testflügen erfolgreich in der Praxis erprobt. Eine komplexe Großübung im Raum Rostock fand im September 2025 statt.
Das Projekt AI4Relief startete im Sommer 2025 und untersucht, wie ein fortschrittliches, KI-gestütztes Drohnensystem in Kombination mit Mixed-Reality-Technologien das Situationsbewusstsein von Feuerwehrleuten verbessern kann. Die autonomen Drohnen – senkrecht startende und landende Fluggeräte – werden in bestehende Leitstellensysteme eingebunden und ermöglichen so eine direkte Kommunikation mit den Rettungsdiensten, ähnlich wie ADELE. Neben der Branderkennung optimiert das System das Ressourcenmanagement und plant Einsatzrouten dynamisch. Grundlage dafür ist ein Deep-Learning-Modell, das die Ausbreitung von Waldbränden unter Einbeziehung von Wetterdaten, Topographie und Vegetation vorhersagt. Damit unterstützt das KI-Assistenzsystem Einsatzkräfte bei Entscheidungen zu Pfad- und Ressourcenplanung.
