Aktives Resilience Engineering

Luftgestütztes Monitoring erhöht Vorhersagequalität von Naturereignissen

Aktives Resilience Engineering

Laserscanner erfassen bis zu 35.000 Messpunkte pro Sekunde – selbst unter Bäumen und Sträuchern

Gelände

Erfassung, Modellierung und Interpretation von Umweltdaten

Klimaveränderungen und übermäßige Ressourcenausbeutung sind mögliche Ursachen für eine wachsende Zahl an Naturkatastrophen weltweit. Solche Ereignisse sind bereits heute ein ernstes Sicherheitsproblem und nicht zuletzt auch ein ökonomisches Risiko: Überschwemmungen, Hangrutsche, Bergstürze und Stürme fordern zahlreiche menschliche Opfer und ziehen hohe wirtschaftliche Schäden nach sich. Je höher und genauer die Vorhersagequalität für solche Naturereignisse, desto gezielter können Gegenmaßnahmen eingeleitet oder Vorkehrungen getroffen werden. Durch ein solches aktives »Resilience Engineering« lassen sich Schäden verhindern oder zumindest die Schadensbilanz verringern.

Lightweight Airborne Profiler LAP

Der LAP von Fraunhofer IPM ist ein neuartiges Monitoring-System, das Umweltparameter zuverlässig aus der Luft erfasst. Die Messdaten fließen in Simulationsmodelle ein. Das Messsystem basiert auf einer weniger als 3 Kilogramm leichten Messeinheit, die sich problemlos auf einem UAV montieren lässt. Es besteht aus einem Laserscanner, mehreren Kameras und optionalen Positionierungssensoren wie GNSS oder IMU. Der LAP erfasst ein Areal von mehreren hundert Quadratmetern in weniger als zehn Minuten. Quer zur Flugrichtung erzeugt der Laserscanner bis zu 60 Messprofile pro Sekunde mit jeweils 500 Messpunkten. Die Präzision einer Einzelpunktmessung liegt dabei bei rund 1 cm.

Die 3D-Daten des Scanners bieten zwei wesentliche Vorteile: Messstrahlen durchdringen die Vegetation. Im Unterschied zu Kamerabildern liefern sie damit Bodenpunkte auch unter Bäumen oder Sträuchern. Zudem entfallen störende Schatteneffekte, wie sie bei reinen Kamerasystemen unvermeidlich sind. Gleichzeitig bilden die vom Scanner erzeugten 3D-Punktwolken, ergänzt durch RGB-Information aus Bildern, eine ideale Grundlage für eine automatisierte Auswertung der Messdaten.