DetecDrone -Ein autarkes und KI-unterstütztes Drohnensystem zur flächendeckenden Detektion von Bodenanomalien - Anwendungsfall: Früherkennung von Waldbränden

Waldbrände gehören zu den drängendsten ökologischen und gesellschaftlichen Herausforderungen unserer Zeit. Im Jahr 2020 gingen weltweit 4,2 Millionen Hektar tropischer Primärwälder verloren – ein Anstieg um 12 % gegenüber dem Vorjahr. Getrieben durch Klimawandel und menschliche Nutzung vernichten Brände wertvolle Lebensräume, beschleunigen den Verlust biologischer Vielfalt und setzen große Mengen CO₂ sowie toxische Schadstoffe frei. Die Folge sind verschlechterte Luftqualität, zusätzliche Gesundheitsbelastungen und eine massive Schädigung der Böden durch Nährstoffverlust, Erosion und Gewässerkontamination. Angesichts dieser kumulativen Auswirkungen sind innovative Frühwarn- und Überwachungssysteme für Waldökosysteme zwingend erforderlich.
Hier setzt das Kooperationsprojekt DetecDrone der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg (OVGU) und der Exabotix GmbH an. Ziel ist die Entwicklung eines autarken, KI‑unterstützten Drohnensystems, das potenzielle Brandherde in großen Waldgebieten frühzeitig erkennt und so das Entstehen großflächiger Brände verhindert. DetecDrone dient als flächenoptimiertes Frühwarninstrument zur Detektion von thermischen und strukturellen Bodenanomalien und wird exemplarisch als dauerhaftes, autonomes Überwachungssystem für die Waldbrandprävention erprobt. Darüber hinaus ist das System perspektivisch auf andere Anwendungen übertragbar, in denen große Areale regelmäßig überwacht werden müssen (z. B. Infrastruktur-, Natur- oder Agrarflächenmonitoring).
Technologisch kombiniert DetecDrone mehrere innovative Komponenten: Ein DRONEPORT-System ermöglicht völlig autarke Überwachungsflüge inklusive automatisierter Start‑, Lande‑ und Ladeprozesse. Ein VTOL-Design vereint die Reichweitenvorteile eines Flächenfliegers mit der Start- und Landeflexibilität eines Multicopters und wird strukturell auf maximale Effizienz optimiert. Eine adaptive Flugplanung mit intelligentem Energiemanagement nutzt Umweltdaten wie Wind, Thermik oder Sonneneinstrahlung in Echtzeit, um die Reichweite zu maximieren. Zielgröße sind Überwachungsflüge von rund 30.000 Hektar pro Einsatz bei einer Detektionszeit von etwa 8,3 Sekunden pro Hektar. Durch das abgestimmte Zusammenspiel aus Flugzeugdesign, Materialwahl, Sensorik und KI-gestützter Datenanalyse setzt DetecDrone neue Maßstäbe für autonome, nachhaltige und skalierbare Waldbrandprävention.