Für die Suche nach Inhalten geben Sie »Content:« vor den Suchbegriffen ein, für die Suche nach Orten geben Sie »Orte:« oder »Ort:« vor den Suchbegriffen ein. Wenn Sie nichts eingeben, wird in beiden Bereichen gesucht.

 

 

KI kombiniert Daten aus Erdbeobachtung und Sozialen Medien für schnelle Katastrophenhilfe, DLRZoom Button

Internationale Katastrophenschutzübung in Salzburg – Vorbesprechung in der Einsatzzentrale Dr. Marc Wieland (links) vom Earth Oberservation Center im DLR bespricht sich mit anderen Beteiligten der Katastrophenschutzübung in Salzburg. Das DLR war im Rahmen des Projekts AIFER vor Ort. In dem Projekt arbeiten die Forschenden mit Methoden der Künstlichen Intelligenz, um Informationen aus der Erdbeobachtung und aus dem Internet zu kombinieren. Foto: Rotes Kreuz Salzburg, Informationen zu Creative Commons (CC) Lizenzen, für Pressemeldungen ist der Herausgeber verantwortlich, die Quelle ist der Herausgeber

KI kombiniert Daten aus Erdbeobachtung und Sozialen Medien für schnelle Katastrophenhilfe, DLR

KI kombiniert Daten aus Erdbeobachtung und Sozialen Medien für schnelle Katastrophenhilfe: Übung mit Rettungskräften in #Österreich, #DLR

DLR, 30. April 2023 

Zum Glück war es nur eine Übung: Durch ein #Sturmtief werden Teile Salzburgs und umliegende Gebiete überschwemmt, Gebäude stürzen ein, Züge entgleisen, Menschen sind in Not. Etwa 800 Beteiligte stellten sich dem Katastrophenszenario in Österreich, darunter auch Mitarbeiter aus dem Deutschen #Zentrum für #Luftfahrt und #Raumfahrt (DLR). Sie haben Methoden zur Lageerfassung und Lageauswertung entwickelt, damit wichtige Informationen den Krisenstäben bei Einsätzen schneller und umfangreicher als üblich zur Verfügung stehen. 

»Die Datenvielfalt und Informationsvielfalt in Katastrophenlagen hat durch moderne Technik in den letzten Jahren enorm zugenommen. Bisher wird aber nur ein kleiner Teil dieser Daten für die Lageeinschätzung genutzt«, erklärt Dr. Marc Wieland vom Earth Observation Center (EOC) im #DLR. Er ist Leiter des deutsch österreichischen Projekts AIFER (Artificial Intelligence for Emergency Response). In dem Projekt arbeiten die Forschenden mit Methoden der Künstlichen Intelligenz, um Informationen aus der Erdbeobachtung und aus dem Internet zu kombinieren. »Dabei werden Daten von Satelliten, Flugzeugen, Hubschraubern und Drohnen sowie Daten aus sozialen Medien automatisiert ausgewertet, zusammengefasst und aufbereitet. Die entwickelten Verfahren sollen den Bevölkerungsschutz unterstützen«, ergänzt Marc Wieland.

Echtzeitnahe Auswertung zu einem komplexen Lagebild

Im Rahmen des Forschungsprojekts beteiligten sich das Deutsche Zentrum für Luftfahrt und Raumfahrt, die Paris Lodron Universität Salzburg sowie das Österreichische und des #Bayerische #Rote #Kreuz am 29. April 2023 an der Katastrophenschutzübung. Dabei wurde der Einsatz der innovativen Technologien in einem eigens eingerichteten Lagezentrum demonstriert. Expertinnen und Experten von verschiedenen Organisationen bewerteten die Ergebnisse, während Rettungskräfte vor Ort im Einsatz waren. »Die Übung ist sehr realitätsnah«, sagt Dr. Konstanze Lechner vom Zentrum für satellitengestützte Kriseninformation (ZKI) im EOC. »Die Informationen aller Einsatzabschnitte wurden hier dynamisch und aktuell auf Grundlage von Satellitenbildern, Drohnenbefliegungen und sozialen Medien erhoben. Unsere Aufgabe war, sie dann echtzeitnah auszuwerten und im Lagezentrum zu einem komplexen Lagebild zusammenzuführen.« Ein Videostream im Lagezentrum zeigte Aufnahmen einer bodengestützten Kamera, ein anderer Live #Drohnenbilder. Die DLR #Mitarbeiter präsentierten außerdem ein digitales Geländemodell von einer Region aus der Katastrophenübung. Eine Drohne hatte am Vortag die Daten dafür geliefert. Das virtuelle 3D Modell wurde aus dem DLR Sicherheitsforschungsprojekt FOPOS (Forschung und nutzerkonforme Produkte für nationale und internationale Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben) heraus entwickelt. 

Die Übungsszenarien waren an vier unterschiedlichen Orten aufgebaut worden. Schwimmende Dächer im Wallersee simulierten eine überflutete Siedlung, während in Salzburg die Abrissstelle eines Verwaltungsgebäudes als eingestürztes Haus diente. In Kuchl wurde ein Chemieunfall durch einen am Bahnhof entgleisten Zug, in Oberndorf/Laufen die Rettung von Menschen aus der Salzach nachgestellt. Einheiten aus Tirol und Deutschland ergänzten die lokalen Kräfte. Im Fokus der Großübung standen laut dem Land Salzburg nicht nur Koordination und Zusammenarbeit. Es ging auch darum, »wichtige Daten zu sammeln«. 

Unterstützung für #Rettungskräfte vor Ort

Das Projekt #AIFER wird vom deutschen Bundesministerium für Bildung und Forschung und vom österreichischen Bundesministerium Finanzen gefördert. Das Verbundprojekt ist im Februar 2021 gestartet. Auf deutscher Seite wird es vom DLR in Oberpfaffenhofen koordiniert. Im Oktober 2022 fand im Rahmen des Projekts eine Übung mit Rettungskräften im #Ahrtal statt. Die Region war besonders stark vom Hochwasser im Juli 2021 betroffen. 

Damals hatte das ZKI innerhalb kürzester Zeit Satellitendaten und DLR Luftbildaufnahmen ausgewertet und den Einsatzkräften direkt sowie als Kartenprodukte zur Verfügung gestellt. Helfer in den von der Flut betroffenen Gebieten in Rheinland-Pfalz und #Nordrhein #Westfalen konnten damit schnell erkennen, welche Infrastrukturen für #Rettungseinsätze noch nutzbar waren.

Content bei Gütsel Online …

 
Gütsel
Termine und Events

Veranstaltungen
nicht nur in Gütersloh und Umgebung

November 2024
So Mo Di Mi Do Fr Sa
12
3456789
10111213141516
17181920212223
24252627282930
Dezember 2024
So Mo Di Mi Do Fr Sa
1234567
891011121314
15161718192021
22232425262728
293031
Februar 2025
So Mo Di Mi Do Fr Sa
1
2345678
9101112131415
16171819202122
232425262728
September 2025
So Mo Di Mi Do Fr Sa
123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
282930
November 2025
So Mo Di Mi Do Fr Sa
1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30
Dezember 2025
So Mo Di Mi Do Fr Sa
123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
28293031
Februar 2026
So Mo Di Mi Do Fr Sa
1234567
891011121314
15161718192021
22232425262728
September 2026
So Mo Di Mi Do Fr Sa
12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
27282930
Oktober 2026
So Mo Di Mi Do Fr Sa
123
45678910
11121314151617
18192021222324
25262728293031
November 2042
So Mo Di Mi Do Fr Sa
1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30