SmartForestFire erkennt Rauch, bevor Waldbrände eskalieren
Während Waldbrände derzeit zahlreiche Regionen Europas und Nordamerikas belasten, erproben Fraunhofer IIS und Fraunhofer IML im Tennenloher Forst südöstlich von Erlangen ein KI-gestütztes Frühwarnsystem. SmartForestFire verbindet Kameras, Umweltsensoren, Geodaten und mioty®-Funkkommunikation zu einem automatisierten Lagebild.
Früherkennung wird zum kritischen Faktor
Großbrände in Spanien, Frankreich, Schottland und Kanada zeigen derzeit, wie schnell Feuer unter trockenen und heißen Bedingungen große Flächen erfassen, Menschen gefährden und Einsatzkräfte über längere Zeit binden können.
Auch die europäischen Daten unterstreichen die Relevanz: Bis zum 15. Juli 2026 waren in der EU bereits 167.326 Hektar von Waldbränden betroffen. Mit 1.083 registrierten Bränden lag die Zahl mehr als doppelt so hoch wie im langjährigen Durchschnitt.
SmartForestFire setzt deshalb vor der eigentlichen Brandbekämpfung an. Das System soll Rauch früh erkennen, mögliche Gefahren automatisiert bewerten und relevante Informationen direkt an Leitstellen und Einsatzkräfte übermitteln.
KI unterscheidet Rauch von Nebel und Staub
Mehrstufige KI-Modelle analysieren die Kamerabilder und sollen Rauchentwicklungen zuverlässig von Störfaktoren wie Wolken, Nebel oder Staub unterscheiden.
Ergänzend fließen georeferenzierte Sensordaten in die Analyse ein. Dazu zählen Lufttemperatur, Wind, Bodenfeuchte, Rauch und CO₂. Durch die Verknüpfung von Bild-, Sensor- und Geoinformationen soll die Zahl der Fehlalarme sinken und die Lage präziser bewertet werden.
Der Ansatz ermöglicht zugleich den Einsatz wirtschaftlicherer Hardware. Damit könnten künftig auch kleinere, schwer zugängliche oder besonders gefährdete Waldflächen automatisiert überwacht werden.
mioty® verbindet Sensoren und Leitstelle
Für die drahtlose Übertragung nutzt SmartForestFire die vom Fraunhofer IIS entwickelte LPWAN-Technologie mioty®. Das auf Telegram Splitting basierende Verfahren ist auf energieeffiziente und störungsresiliente Kommunikation über große Entfernungen ausgelegt.
Sensordaten sollen dadurch auch in der Umgebung anderer Funksysteme, bei schwierigen Standortbedingungen oder eingeschränkter Kommunikationsinfrastruktur stabil an die Leitstelle gelangen.
Zusätzlich untersucht das Projekt die Positionsbestimmung der Sensoren über Laufzeitdifferenzen der mioty®-Signale. Drei Basisstationen in Marloffstein, Tennenlohe und im Erlanger Süden decken dafür eine Fläche von rund 200 Quadratkilometern ab.
Über die Position der meldenden Sensoren lässt sich ein Ereignis räumlich eingrenzen. Auch eine mögliche Ausweitung der Alarmursache kann auf diese Weise verfolgt werden.
Plattform erstellt ein aktuelles Lagebild
Alle Bild-, Sensor- und Geodaten laufen in einer zentralen Visualisierungsplattform zusammen. Dort stehen Bild- und Videosequenzen aus unterschiedlichen Zeiträumen und Perspektiven sowie Informationen zu Wetter, Waldzustand, Lage und Erreichbarkeit bereit.
Die Leitstelle erhält damit nicht nur einen automatisierten Alarm, sondern ein aktuelles Lagebild für die Gefahrenbewertung und Einsatzplanung.
Für Systemintegratoren und Lösungsanbieter ist insbesondere die Verbindung von KI-basierter Bildanalyse, LPWAN-Sensorik, Georeferenzierung und Leitstellenanbindung relevant. SmartForestFire zeigt, wie unterschiedliche Datenquellen zu einem durchgängigen Frühwarnsystem zusammengeführt werden können.
Pilotbetrieb unter realen Bedingungen
Seit September 2025 ist eine erste Kamera auf einem Funkturm des Fraunhofer IIS im Tennenloher Forst im Testbetrieb. Personenbezogene Inhalte werden unmittelbar auf der Kamera anonymisiert, bevor die Bilddaten das Gerät verlassen.
Bis Spätsommer 2026 sollen drei Kamerastandorte sowie zusätzliche mioty®-Basisstationen und Sensoren installiert werden. Erste Tests zeigen laut Projektteam bereits eine zuverlässige Erkennung von Rauch in frühen Entstehungsstadien.
Nach Abschluss der internen Testphase sollen Einsatzkräfte und die Integrierte Leitstelle Nürnberg automatisiert über potenzielle Waldbrände informiert werden.
„Erst das Zusammenspiel von moderner KI-basierter Bildanalyse, geeigneter Sensorik, robuster Funkkommunikation und der Erfahrung der Einsatzkräfte ermöglicht ein System, das unter realen Bedingungen verlässlich und wirtschaftlich funktioniert“, erklärt Tobias Raczok, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IIS und Projektkoordinator von SmartForestFire.
Mehr erfahren
Mehr über den technischen Ansatz und den Pilotbetrieb von SmartForestFire erfahren Sie beim Fraunhofer IIS: https://www.scs.fraunhofer.de/de/referenzen/smartforestfire.html.