Es werden Anstrengungen unternommen, um bei der Bekämpfung von Flammen auf höchstem Technologieniveau zu reagieren. In diesem Zusammenhang übernehmen UAVs wichtige Aufgaben im Hinblick auf die Beobachtung und Erkennung von Waldbränden sowie das aktive Eingreifen in sich ausbreitende oder auszubreitende Brände.
In Zusammenarbeit zwischen OGM und BAYKAR werden die UAVs Bayraktar TB2 und Aksungur seit 2020 zur Früherkennung von Bränden und zur effizienten Steuerung von Löschmaßnahmen eingesetzt. Türkiye ist das erste Land in Europa, das High-Tech-UAVs bei Waldbränden einsetzt.
UAVs, die mit lokalen und nationalen Ressourcen entwickelt wurden, überwachen nicht nur den Brand auf aktives Eingreifen, sondern ermöglichen auch ein frühzeitiges und aktives Eingreifen in die Flammen, indem sie die zu Beginn und in späteren Stadien des Brandes gewonnenen Bilder mit technologischer Infrastruktur auswerten.
Kann sogar eine kleine Blendung erkennen
Dank der integrierten leistungsstarken Wärmebildkameras können UAVs eine 1 Quadratmeter große Wärmequelle oder einen kleinen Blitz aus einer Entfernung von 100 Kilometern erkennen.
Die erfassten Bilder werden an die Brandschutzzentrale in Ankara übermittelt. Dank der von BAYKAR entwickelten technologischen Infrastruktur richten sich die Anweisungen des Zentrums direkt an die Empfänger. Die vor Ort tätigen Arbeiter ermitteln anhand der Tafeln in ihren Händen den Brandherd und weisen die Teams gemäß den gegebenen Anweisungen in die erforderlichen Bereiche.
Nach dem Löschen der Brände werden UAVs auch eingesetzt, um bei neuen Bränden einzugreifen, die wetterbedingt in den unterirdischen Teilen brennender Bäume entstehen. Mit der IR-Funktion der Kameras des UAV werden Situationen, die in Brandgebieten auftreten können, erkannt und neue Brände verhindert.
Bei der aktiven Brandbekämpfung rücken UAVs in den Vordergrund
Hightech-UAVs, die horizontal und vertikal starten und landen können und in engen und schwierigen Geländeverhältnissen eingesetzt werden, kommen auch bei der aktiven Brandbekämpfung zum Einsatz.
Während diese Fahrzeuge aufgrund ihrer Ausstattung in Brandüberwachungs- und Branderkennungsstudien eingesetzt werden, überwachen sie Waldgebiete stets mit Überwachungskameras und Wärmebildsystemen und erkennen mögliche Brände frühzeitig.
Dadurch können Brände schnell unter Kontrolle gebracht und Einsatzteams schneller in die Gegend geschickt werden.
In diesem Jahr sind 14 UAVs im Einsatz
Bis zum 15. November letzten Jahres kam es in der Türkei zu 2.540 Waldbränden und 3.078 Landbränden. Im Zeitraum vom 1. Juni bis 15. November 2023, als UAVs im Einsatz waren, wurden 546 von 1307 Waldbränden und 1530 von 1955 ländlichen Bränden durch UAVs entdeckt. Somit wurden UAVs eingesetzt, um insgesamt 2.000 76 Brände zu erkennen.
Durch den Einsatz von Hochtechnologie, einschließlich UAVs, konnte die Reaktionszeit bei Bränden von 45 Minuten auf 11 Minuten verkürzt werden, und diese Zeit soll auf 10 Minuten verkürzt werden.
In diesem Jahr werden 14 UAVs im Einsatz sein, um Waldbrände zu überwachen, zu erkennen und darauf zu reagieren.
Neben UAVs trägt auch das Forest Fire Early Warning System (OYEUS) zur Früherkennung von Waldbränden bei, indem es die institutionellen Kapazitäten verbessert.
Erkennt und generiert einen Alarm zwischen 15 und 25 Sekunden
Die entwickelte Software analysiert Waldbilder im Umkreis von 15 Kilometern um die Standorte der Brandwachtürme, erkennt entfernten Rauch innerhalb von 15 bis 25 Sekunden und löst einen Alarm aus.
Mit dem Fire Risk Management Project wurde eine künstliche Intelligenz gestützte dynamische Brandrisikokarte erstellt, um Waldbrände im Voraus vorhersagen und notwendige Vorkehrungen in den Regionen treffen zu können.
In diesem Zusammenhang wurden Modelle der künstlichen Intelligenz unter Berücksichtigung verschiedener Faktoren entwickelt und Brandrisikokarten unter Verwendung von mehr als 400 Variablen wie meteorologischen Informationen, Vegetation, Topographie, Bevölkerungsdichte, Autobahnen, Stromübertragungsleitungen und historischen Brandinformationen erstellt.
Nachrichtenquelle: Anadolu Agency (AA)
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