{"id":309589,"date":"2021-09-24T15:40:11","date_gmt":"2021-09-24T13:40:11","guid":{"rendered":"https:\/\/innovationorigins.com\/?p=309589"},"modified":"2021-09-24T15:40:11","modified_gmt":"2021-09-24T13:40:11","slug":"neues-messsystem-erkennt-waldbraende-bevor-aus-rauch-feuer-wird","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/neues-messsystem-erkennt-waldbraende-bevor-aus-rauch-feuer-wird\/","title":{"rendered":"Neues Messsystem erkennt Waldbr\u00e4nde, bevor aus Rauch Feuer wird"},"content":{"rendered":"\n

Jeden Sommer wird S\u00fcdeuropa von Waldbr\u00e4nden heimgesucht, die hektarweise W\u00e4lder zerst\u00f6ren und eine Gefahr f\u00fcr die Pflanzen- und die Tierwelt darstellen. Nach Angaben des Europ\u00e4ischen Waldbrandinformationssystems<\/a> (EFFIS) waren Griechenland, Italien und Spanien im Jahr 2021 besonders stark betroffen. In Italien, wo schon von 2008 bis 2020 durchschnittlich 40 448 Hektar Wald pro Jahr verbrannten, gingen in diesem Jahr 157 558 Hektar in Flammen auf. Aber es gibt eine L\u00f6sung f\u00fcr dieses Problem. Das System Silvanet von Dryad Networks<\/a> kann Waldbr\u00e4nde sehr fr\u00fch erkennen. Au\u00dferdem kann Silvanet auch zur \u00dcberwachung der Gesundheit und des Wachstums von W\u00e4ldern eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n\n

Das deutsche Start-up hat ein System entwickelt, das gro\u00dfe Gebiete mit intelligenten Sensoren abdecken kann, die Daten in Echtzeit sammeln. Die erste Live-Demonstration fand in einem Wald bei Berlin statt. Dryad Networks strebt an, 400 Tonnen CO2-Emissionen pro Jahr einzusparen.<\/p>\n\n\n\n

Das System besteht aus einem Netz kleiner, solarbetriebener Sensoren. Sie h\u00e4ngen an den B\u00e4umen und messen Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck. Der eingebettete Gas-Sensor-Chip erkennt einen beginnenden Waldbrand. Er kann eine Warnung abgeben, auch wenn nur ein kleiner Schwelbrand vorhanden ist. Daf\u00fcr ben\u00f6tigt das System weniger als eine Stunde.<\/p>\n\n\n\n

Bei den derzeitigen Warnsystemen, die auf Kameras und Satelliten basieren, kann es viele Stunden oder sogar Tage dauern, bis ein solcher Schwelbrand entdeckt wird. Durch den Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) k\u00f6nnen die Sensoren Waldbr\u00e4nde von anderen W\u00e4rmequellen wie z. B. Dieselfahrzeugen unterscheiden. Die Messger\u00e4te sind drei Meter \u00fcber dem Boden angebracht. Sie nutzen den LoRaWAN-Standard f\u00fcr Langstreckenfunknetze, um eine gro\u00df angelegte IoT-Infrastruktur aufzubauen. Sie k\u00f6nnen zus\u00e4tzlich mit Sensoren zur \u00dcberwachung des Waldwachstums ausger\u00fcstet werden.<\/p>\n\n\n\n

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