RODING / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein deutsch-tschechisches EU-Modellprojekt namens „CTRL-F“ soll Feuerwehren bei der Früherkennung von Waldbränden unterstützen. Im ostbayerischen Neubäuer Forst bei Roding testen Projektpartner ein System aus fest installierten Sensoren und einer rund um die Uhr startbereiten Drohnenstation. Alarmierte Kameraflüge liefern per Livestream Echtzeit-Bilder, die von KI ausgewertet werden. Nach der Testphase sollen im Landkreis Cham ab dem kommenden Frühjahr vier Drohnen im Grenzbereich des Bayerischen Walds und des Böhmerwalds eingesetzt werden.
Im Umfeld von Wärmeextremen und ausgedehnten Waldflächen wird die Frühphase eines Brandes zum entscheidenden Faktor: Wer Minuten statt Stunden gewinnt, verbessert die Chancen auf eine schnelle Erstbekämpfung. Genau hier setzt das deutsch-tschechische EU-Modellprojekt „CTRL-F“ an und koppelt stationäre Sensorik mit einer dauerhaft startbereiten Drohnenplattform. Getestet wird das Konzept in der ostbayerischen Region Neubäuer Forst bei Roding, die als Testfläche dient, bevor der Ansatz nach der Pilotphase in der grenznahen Einsatzregion skaliert werden soll.
Technisch betrachtet besteht „CTRL-F“ aus zwei eng verzahnten Bausteinen: einer Sensorinfrastruktur im Wald und einer Drohnenstation als operative „Drohnen-Garage“. An Bäumen wurden Sensoren zur Erkennung von Brandgasen installiert. Sobald ein Alarm ausgelöst wird, kann die Drohne automatisch starten; alternativ sind regelmäßige Patrouillenflüge vorgesehen, oder die Feuerwehr triggert den Einsatz per Mausklick. Der entscheidende Punkt für den Betrieb im Alltag ist, dass die Drohne aus der Station heraus „rund um die Uhr“ startbereit gehalten wird, statt erst nach einer Alarmmeldung umständlich hoch- oder umzuladen.
Für das Lagebild kommt eine Wärmebildkamera zum Einsatz. Auf dem Flug zum gemeldeten Brandort überträgt die Drohne per Livestream Kamerabilder, die in Echtzeit von der KI ausgewertet werden. Dadurch entsteht nicht nur eine visuelle Ergänzung für die Einsatzleitung, sondern ein schneller, maschinell unterstützter Filter, der helfen kann, relevante Stellen im Gelände zu erkennen und Fehlalarme systematisch zu reduzieren. In der Praxis ist das auch eine Frage der Prozesskette: Je weniger Zeit bis zur bestätigenden Sicht auf den Brandherd vergeht, desto früher lassen sich Abschnitte abgrenzen, Löschrouten planen und Ressourcen – etwa Atemschutz, Löschwasser und Kräfte – gezielt koordinieren.
Das Projekt läuft über drei Jahre und richtet sich auf eine klare Übergabe vom Testbetrieb hin zur operativen Bereitstellung. Ziel ist, nach der Testphase im Landkreis Cham ab dem kommenden Frühjahr vier Drohnen im deutsch-tschechischen Grenzbereich des Bayerischen Walds und des Böhmerwalds zu installieren. Damit verschiebt sich der Fokus von der reinen Demonstration hin zu einem dauerhaften Einsatzmuster: Mehrere Drohnen bedeuten nicht automatisch „mehr Bilder“, sondern auch ein besser abgestimmtes Abdecken von Teilräumen, kürzere Anfahrtswege innerhalb des Einsatzgebietes und eine höhere Verfügbarkeit, falls eine Einheit gerade im Einsatz oder im Rückflug gebunden ist.
Bei den Partnern setzt „CTRL-F“ bewusst auf ein Ökosystem aus Einsatzakteuren und KI-/Drohnenkompetenz: Zu den Projektbeteiligten zählen die Start-ups NeuralDrones und KI64 sowie die tschechische Firma DronySIT. Hinzu kommen der Landkreis Cham und dessen Feuerwehren, was organisatorisch wichtig ist, weil die technische Machbarkeit allein nicht ausreicht. Gerade bei sicherheitskritischen Szenarien entscheidet die Nutzbarkeit im Einsatz über den Erfolg: Wie schnell eine Einsatzkraft einen Flug auslösen kann, wie verständlich die KI-Auswertung in der Leitstelle ankommt und wie stabil die Übertragung im Wald- und Talprofil bleibt, wird am Ende darüber entscheiden, ob das System im Ernstfall tatsächlich entlastet.
Einordnung: UAV-basierte Waldbrandüberwachung gibt es zwar schon länger, aber häufig scheiterte die Skalierung daran, dass Sensorik, Plattform und Auswertung nicht in einem durchgängigen Betriebskonzept zusammenliefen. „CTRL-F“ adressiert diesen Kernpunkt, indem es mit fest installierten Brandgas-Sensoren einen frühen Trigger schafft und die Drohne nicht als einmaliges Gadget behandelt, sondern als Teil einer festen Infrastruktur. Damit wird die KI nicht nur als Auswertemodul verstanden, sondern als Bestandteil eines Entscheidungsprozesses, der vom Alarm bis zum Lagebild reicht.
Für Unternehmen und Forschungseinrichtungen ergeben sich daraus mehrere Anschlussfelder. Hersteller und Integratoren können an den Schnittstellen für Livestream-Verarbeitung, Modellvalidierung unter realen Witterungsbedingungen und an der Betriebslogik für automatische sowie manuelle Starts andocken. Startups wiederum profitieren oft, wenn sich ein Pilot später in eine regionale Ausstattung überführt; dann werden aus Prototypen wiederkehrende Anforderungen an Wartung, Datenhandling und Qualitätsmanagement. Entscheidend wird sein, wie gut die KI-Auswertung nicht nur im Labor, sondern bei unterschiedlichen Vegetationsdichten, Windbedingungen und Hintergrundsignaturen funktioniert – denn genau dort entscheidet sich, ob Früherkennung wirklich „früh“ bleibt.
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