Drone-Based Localization of Hazardous Chemicals by Passive Smart Dust
- Rapid detection and localization of hazardous chemicals is crucial for environmental monitoring, occupational safety, and emergency response. This study presents a novel approach that combines drone technology with passive smart dust – biodegradable, paper-based chemical sensors – to remotely identify and map hazardous substances. In contrast to conventional smart dust concepts based on electronic microsensors with significant limitations in power supply, cost and environmental impact, this method uses cellulose-based, confetti-like sensors impregnated with colorimetric or fluorescent indicators. These sensors change color in response to chemical exposure, enabling simple optical detection from a distance.
A drone equipped with a conventional digital camera takes pictures of the deployed sensors, which are then analyzed by automated image processing. The system converts images from the red-green-blue color model (RGB) into hue-saturation-value space (HSV) and applies thresholdRapid detection and localization of hazardous chemicals is crucial for environmental monitoring, occupational safety, and emergency response. This study presents a novel approach that combines drone technology with passive smart dust – biodegradable, paper-based chemical sensors – to remotely identify and map hazardous substances. In contrast to conventional smart dust concepts based on electronic microsensors with significant limitations in power supply, cost and environmental impact, this method uses cellulose-based, confetti-like sensors impregnated with colorimetric or fluorescent indicators. These sensors change color in response to chemical exposure, enabling simple optical detection from a distance.
A drone equipped with a conventional digital camera takes pictures of the deployed sensors, which are then analyzed by automated image processing. The system converts images from the red-green-blue color model (RGB) into hue-saturation-value space (HSV) and applies threshold filters and clustering algorithms to increase the accuracy of identifying hazardous zones. Field tests using thymol blue as a pH-sensitive indicator have successfully demonstrated the system's ability to detect and locate acid spills in an outdoor environment. The results confirmed that low-cost, off-the-shelf drones can effectively monitor affected areas by providing real-time data for responders while minimizing human exposure to hazardous chemicals.
This approach offers a fast, scalable, cost-effective and environmentally friendly alternative to conventional hazard detection technologies. Other important advantages are the close proximity of the sensors to the contamination, the avoidance of downwash problems by the drone propellers and the generation of a dense mesh of data points. Since no complex electronic sensors are required and simple, biodegradable materials are used, the system is well suited for large-scale deployment in industrial accidents, environmental pollution and chemical disaster scenarios. Future research will investigate additional chemical indicators to expand detection capabilities, optimize sensor deployment, and refine data processing for greater accuracy. The passive smart dust system represents a new concept in remote chemical hazard monitoring and may have broad implications for accident response, environmental crime, facility security, and attacks with chemical weapons.…


- Die schnelle Erkennung und Lokalisierung gefährlicher Chemikalien ist für die Umweltüberwachung, den Arbeitsschutz und den Katastrophenschutz von entscheidender Bedeutung. Diese Studie stellt einen neuartigen Ansatz vor, der Drohnen-Technologie mit Passivem Smart Dust – biologisch abbaubaren, papierbasierten chemischen Sensoren – kombiniert, um gefährliche Substanzen aus der Ferne zu identifizieren und zu kartieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Smart-Dust-Konzepten, die auf elektronischen Mikrosensoren mit erheblichen Einschränkungen bei der Stromversorgung, den Kosten und der Umweltbelastung basieren, verwendet diese Methode zellulosebasierte, konfetti-artige Sensoren, die mit kolorimetrischen oder fluoreszierenden Indikatoren imprägniert sind. Diese Sensoren ändern ihre Farbe bei Kontakt mit Chemikalien, sodass eine einfache optische Erkennung aus der Ferne möglich ist.
Eine Drohne, die mit einer herkömmlichen Digitalkamera ausgestattet ist, nimmt Bilder der eingesetzten SensorenDie schnelle Erkennung und Lokalisierung gefährlicher Chemikalien ist für die Umweltüberwachung, den Arbeitsschutz und den Katastrophenschutz von entscheidender Bedeutung. Diese Studie stellt einen neuartigen Ansatz vor, der Drohnen-Technologie mit Passivem Smart Dust – biologisch abbaubaren, papierbasierten chemischen Sensoren – kombiniert, um gefährliche Substanzen aus der Ferne zu identifizieren und zu kartieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Smart-Dust-Konzepten, die auf elektronischen Mikrosensoren mit erheblichen Einschränkungen bei der Stromversorgung, den Kosten und der Umweltbelastung basieren, verwendet diese Methode zellulosebasierte, konfetti-artige Sensoren, die mit kolorimetrischen oder fluoreszierenden Indikatoren imprägniert sind. Diese Sensoren ändern ihre Farbe bei Kontakt mit Chemikalien, sodass eine einfache optische Erkennung aus der Ferne möglich ist.
Eine Drohne, die mit einer herkömmlichen Digitalkamera ausgestattet ist, nimmt Bilder der eingesetzten Sensoren auf, die dann durch automatisierte Bildverarbeitung analysiert werden. Das System konvertiert Bilder vom Rot-Grün-Blau-Farbmodell (RGB) in den Farbton-Sättigungs-Wert-Raum (HSV) und wendet Schwellenwertfilter und Clustering-Algorithmen an, um die Genauigkeit bei der Identifizierung gefährlicher Zonen zu erhöhen. Feldtests mit Thymolblau als pH-empfindlichem Indikator haben erfolgreich die Fähigkeit des Systems nachgewiesen, ausgelaufene Säure in Außenbereichen zu erkennen und zu lokalisieren. Die Ergebnisse bestätigen, dass kostengünstige, handelsübliche Drohnen betroffene Bereiche effektiv überwachen können, indem sie Einsatzkräften Echtzeitdaten liefern und gleichzeitig die Exposition von Menschen gegenüber gefährlichen Chemikalien minimieren.
Dieser Ansatz bietet eine schnelle, skalierbare, kostengünstige und umweltfreundliche Alternative zu herkömmlichen Technologien zur Gefahrenerkennung. Weitere wichtige Vorteile sind die räumliche Nähe der Sensoren zur Kontamination, die Vermeidung von Abwindproblemen durch die Drohnenpropeller und die Erzeugung eines dichten Netzes von Datenpunkten. Da keine komplexen elektronischen Sensoren erforderlich sind und einfache, biologisch abbaubare Materialien verwendet werden, eignet sich das System gut für den großflächigen Einsatz bei Industrieunfällen, Umweltverschmutzung und chemischen Katastrophenszenarien. In zukünftigen Forschungsarbeiten sollen weitere chemische Indikatoren untersucht werden, um die Erkennungsmöglichkeiten zu erweitern, den Sensoreinsatz zu optimieren und die Datenverarbeitung für eine höhere Genauigkeit zu verfeinern. Das passive Smart-Dust-System stellt ein neues Konzept für die Fernüberwachung chemischer Gefahren dar und könnte weitreichende Auswirkungen auf die Unfallbekämpfung, Umweltkriminalität, Anlagensicherheit und Angriffe mit Chemiewaffen haben.…


| Autor*innen: | Michael G. WellerORCiD |
|---|---|
| Koautor*innen: | Tino Nerger, Patrick P. NeumannORCiD |
| Dokumenttyp: | Vortrag |
| Veröffentlichungsform: | Präsentation |
| Sprache: | Englisch |
| Jahr der Erstveröffentlichung: | 2025 |
| Organisationseinheit der BAM: | 1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien |
| 1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien / 1.5 Proteinanalytik | |
| 8 Zerstörungsfreie Prüfung | |
| 8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.1 Sensorik, mess- und prüftechnische Verfahren | |
| DDC-Klassifikation: | Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Sanitär- und Kommunaltechnik; Umwelttechnik |
| Freie Schlagwörter: | CBRN Defence; Chemosensors; Imaging; Organization for the Prohibition of Chemical Weapons (OPCW); Remote Sensing |
| Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Umwelt |
| Veranstaltung: | 39th Session of the Scientific Advisory Board of the OPCW |
| Veranstaltungsort: | The Hague, Netherlands |
| Beginndatum der Veranstaltung: | 01.04.2025 |
| Enddatum der Veranstaltung: | 04.04.2025 |
| Zugehöriger Identifikator: | https://www.opcw.org/about/subsidiary-bodies/scientific-advisory-board |
| Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
| Datum der Freischaltung: | 08.04.2025 |
| Referierte Publikation: | Nein |
| Eingeladener Vortrag (wissenschaftliche Konferenzen): | Ja |

