IoT für frühe Waldbranderkennung und -prävention nutzen

Eine neue Generation IoT-basierter Frühwarnsysteme für Waldbrände, angeboten von Startups wie Dryad Networks, kommt auf den Markt. Werden diese Technologien in einer Welt, in der Waldbrände zunehmend häufiger werden, einen messbaren Unterschied machen?

Flammen lodern am Horizont und breiten sich unkontrolliert ins Tal darunter aus. Das Feuer vernichtet eine Ansammlung von Nebengebäuden, reißt dann in eine Gruppe von Familienhäusern ein und hinterlässt rauchende Häuser, verkohlte Besitztümer und zerstörte Leben.

Diese Szene wurde im Sommer 2021 im Westen der Vereinigten Staaten nur allzu vertraut. Der resultierende Rauch driftete bis nach Chicago und New York und verursachte schwere Luftqualitätsprobleme. Während die vollständige Verhinderung von Bränden möglicherweise außerhalb der Reichweite der Technologie liegt, ist die Milderung ihrer Schwere erreichbar. Eine wachsende Anzahl von IoT-Unternehmen beweist dies.

Intensive Waldbrände beschränken sich nicht auf die USA; der Amazonas und Australien haben in den letzten Jahren ebenfalls verheerende Brände erlitten.

Debatten über die Ursachen dieses Anstiegs reichen vom Klimawandel bis zu lokalen Faktoren wie 5G-Turmbränden in Colorado oder Zielschießvorfällen in Nevada.

Unabhängig von der Ursache ist die Auswirkung von Waldbränden katastrophal und die Häufigkeit steigt. Das National Interagency Fire Center berichtete, dass bis zum 20. Juli 83 große Brände in den Vereinigten Staaten brannten, insgesamt über 2.585.492 Acres. Experten schätzen, dass Waldbrände etwa 20 % der globalen jährlichen CO₂-Emissionen beitragen.

Der Bootleg Fire ist derzeit der größte Waldbrand in den USA, der mehr als 400.000 Acres in Oregon verbrannt hat. Gleichzeitig hat der Dixie Fire in Kalifornien über 197.000 Acres über drei Countys hinweg verbrannt und war Stand 26. Juli nur zu 22 % eingedämmt.

Climate Central berichtet, dass sich die durchschnittliche Waldbrandfläche in den letzten vier Jahrzehnten verdoppelt hat.

Also, wie können wir Waldbrände verhindern?

Früherkennung ist der Schlüssel. Je früher ein Feuer erkannt wird, desto einfacher ist es, seine Ausbreitung zu stoppen. Vor Flugzeugen und Satellitenüberwachung verließen sich brandgefährdete Gebiete auf Wetterberichte, saisonale Aussichtsposten und pures Glück.

Startups wie Dryad Networks, LADsensors und Seidor entwickeln drahtlose Sensornetze, die Echtzeit-Frühwarnung vor Waldbrandaktivität liefern.

EE Times sprach mit Carsten Brinkschulte, Mitgründer und CEO von Dryad Networks, über das solarbetriebene, LoRaWAN-basierte Sensorsystem seines Unternehmens. „Unsere Innovation fügt LoRaWAN ein Mesh-Netzwerk hinzu, das es Basisstationen ermöglicht, Nachrichten untereinander weiterzuleiten, bis sie ein internetverbundenes Gateway erreichen“, erklärte Brinkschulte. „Diese Architektur ermöglicht es uns, Tausende von Quadratkilometern abzudecken, ohne dass jede Basisstation einen direkten Internetlink benötigt.“

Die Sensoren verbinden sich mit Border Gateways, die Daten via LTE‑M, Ethernet oder einer Starlink-Satellitenschüssel übertragen. Alle Gateways sind schwarmfähig, was kollaborativen Datenaustausch ermöglicht.

Die batterielosen Sensoren sind so konzipiert, dass sie einfach an einem Baum hängen und keine Wartung erfordern. Dryad hat das Konzept sogar als „Internet of Trees“ in seinem Marketing beworben.

Jeder Sensor integriert einen Bosch BME688 Gassensor-Chip, der Wasserstoff, Kohlendioxid und Kohlenmonoxid überwacht. Durch Edge-Processing und Machine-Learning-Algorithmen identifiziert der Sensor die gasspezifische Signatur eines frühen Feuers, was hohe Genauigkeit und niedrige Fehlalarmraten ergibt.

Dryad zielt auf Sub-Stunden-Erkennung von Waldbrandaktivität ab. „Je früher ein Feuer erwischt wird – idealerweise während der Schwelphase – desto effektiver die Reaktion“, sagte Brinkschulte. Diese Fähigkeit ermöglicht es Feuerwehren, einzugreifen, bevor ein Brand eskaliert.

In einer Wildland-Urban-Interface-Zone mit sowohl Straßen als auch Wald würde eine Abdeckung von 10 Quadratmeilen ungefähr 500 Sensoren erfordern. In dichtem Wald sinkt die Dichte auf etwa 250 Sensoren pro 10 Quadratmeilen.

Der Basissensor-Preis liegt derzeit bei etwa 50 $, was eine 10-Meilen-Interface-Installation auf rund 25.000 $ bringt. Mengenrabatte werden erwartet, und Brinkschulte prognostiziert, dass Stückpreise auf 20 $ fallen könnten, sobald Dryad die Produktion skaliert.

Zusätzlich zur Hardware berechnet das Unternehmen eine jährliche Abonnementgebühr, die 10–15 % der Hardwarekosten ausmacht. Die Lösung ist auf Regierungen, Versorger und große Forstunternehmen zugeschnitten, nicht auf Einzelverbraucher.

Dryad plant auch, andere Sensortypen – wie Bodenfeuchte- und Baumwachstumsmonitore – in sein Netzwerk zu integrieren, was besonders für Holzunternehmen wertvoll sein könnte.

Diese IoT-basierten Frühwarnsysteme befinden sich noch in frühen Phasen und haben noch keine vollständigen Feldtests während aktiver Brände durchlaufen. Dennoch stellen sie eine vielversprechende neue Schutzschicht dar, die satelliten- und kamerabasierte Überwachung ergänzt.

Obwohl sie keine Allheilmittel sind, sagt Brinkschulte, dass die Technologie eine kritische, ultra-frühe Erkennungsfähigkeit bietet, die nahtlos in das breitere Waldbrandmanagement-Toolkit passt.

>> Dieser Artikel wurde ursprünglich auf unserer Schwesterseite EE Times veröffentlicht.