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Ein Modell zur Ausbreitung von Waldbränden - schnellere Vorhersagen durch den Einsatz von maschinellem Lernen, Fernerkundung und Copernicus-Daten

  • Weltweit stellen Waldbrände eine große Bedrohung für Umwelt, Wirtschaft und menschliches Leben dar. Der fortschreitende Klimawandel verstärkt Trockenheit und Dürre, wodurch die Größe und Intensität von Waldbränden sowie das daraus resultierende Gefahrenpotential zusätzlich erhöht werden. Um im Risikofall eine schnelle und effektive Waldbrandbekämpfung zu gewährleisten, sollen Einsatzkräfte in Zukunft von KI-basierten Ausbreitungsmodellen unterstützt werden. Der Einsatz von maschinellem Lernen ermöglicht dabei schnelle und zielgerichtete Ausbreitungsvorhersagen in Echtzeit, die in den Prozess der Brandbekämpfung als zusätzliche Information einfließen können. Im Rahmen des durch das EU-Förderprogram Horizon 2020 finanzierte Projekt TREEADS wird ein solches Modell für Europa entwickelt. Dazu wird mit verschiedenen Satellitendaten des Copernicus-Programms und der NASA ein auf räumlicher und zeitlicher Ebene aufgelöster Datensatz zu europäischen Waldbränden aufgebaut. Zu den erfasstenWeltweit stellen Waldbrände eine große Bedrohung für Umwelt, Wirtschaft und menschliches Leben dar. Der fortschreitende Klimawandel verstärkt Trockenheit und Dürre, wodurch die Größe und Intensität von Waldbränden sowie das daraus resultierende Gefahrenpotential zusätzlich erhöht werden. Um im Risikofall eine schnelle und effektive Waldbrandbekämpfung zu gewährleisten, sollen Einsatzkräfte in Zukunft von KI-basierten Ausbreitungsmodellen unterstützt werden. Der Einsatz von maschinellem Lernen ermöglicht dabei schnelle und zielgerichtete Ausbreitungsvorhersagen in Echtzeit, die in den Prozess der Brandbekämpfung als zusätzliche Information einfließen können. Im Rahmen des durch das EU-Förderprogram Horizon 2020 finanzierte Projekt TREEADS wird ein solches Modell für Europa entwickelt. Dazu wird mit verschiedenen Satellitendaten des Copernicus-Programms und der NASA ein auf räumlicher und zeitlicher Ebene aufgelöster Datensatz zu europäischen Waldbränden aufgebaut. Zu den erfassten Waldbränden werden wichtigen Faktoren, die Einfluss auf die Brandausbreitung haben, ergänzt. Dazu gehören das von Copernicus bereitgestellte, digitale Geländemodell Europas und verschiedene, von Sentinel-2 Messungen abgeleitete Informationen zu Vegetation und Landnutzung. Dieser 2D-Trainingsdatensatz zu realen Waldbränden wird durch die zeitlich hochaufgelösten, meteorologischen Reanalyse-Produkte – Copernicus European Regional ReAnalysis (CERRA) und ERA5-Land – vervollständigt und ist die Grundlage für ein Modell zur Ausbreitungsvorhersage von Waldbränden. Methoden des Maschinellen Lernens können komplexe Muster in den gesammelten Daten erkennen und so zu einer verbesserten Vorhersage der Brandausbreitung beitragen. Die vielfältigen, von Copernicus bereitgestellten Daten sind dabei ein unabdingbarer Bestandteil des Modells, mit dem den Einsatzkräften ein zusätzliches Tool für den effizienten Einsatz ihrer limitierten Ressourcen zur Verfügung steht.zeige mehrzeige weniger

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  • Nationales_Copernicusforum_2024_SimonMueller.pdf
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Autor*innen:Simon Müller
Koautor*innen:Philipp Benner, Kristin Vogel, Anja Hofmann-Böllinghaus
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Deutsch
Jahr der Erstveröffentlichung:2024
Organisationseinheit der BAM:7 Bauwerkssicherheit
7 Bauwerkssicherheit / 7.5 Technische Eigenschaften von Polymerwerkstoffen
VP Vizepräsident
VP Vizepräsident / VP.1 eScience
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Fernerkundung; Geoinformatik; Maschinelles Lernen; Waldbrand
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Infrastruktur
Infrastruktur / Fire Science
Veranstaltung:Nationales Forum für Fernerkundung und Copernicus 2024
Veranstaltungsort:Berlin, Germany
Beginndatum der Veranstaltung:19.03.2024
Enddatum der Veranstaltung:21.03.2024
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:11.04.2024
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag:Nein
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