Waldbrand Frühwarnsystem mit »SmartForestFire«

Bei der Waldbrandfrüherkennung entscheiden oft Minuten. Das Projekt »SmartForestFire« entwickelt ein KI-gestütztes Waldbrand Frühwarnsystem zur automatisierten Waldbranddetektion. Kameras und KI-Modelle erkennen Rauch früh. Sensorik liefert zusätzliche Messwerte zur Lagebewertung, während mioty® die Datenübertragung und Positionsbestimmung unterstützt. Im Projekt wird geprüft, wie Einsatzkräfte passend zu bestehenden Prozessen und Abläufen alarmiert werden können. Die Fraunhofer-Institute für Integrierte Schaltungen IIS und für Materialfluss und Logistik IML erproben die Lösung im Tennenloher Forst bei Erlangen. Ziel: Brände schneller erkennen, Fehlalarme senken und kleinere Waldgebiete wirtschaftlich überwachen.

»SmartForestFire« erkennt Waldbrände früh, zuverlässig und wirtschaftlich. Wenige Minuten entscheiden, ob aus erster Rauchentwicklung ein Großbrand wird. Steigende Temperaturen und lange Trockenperioden erhöhen das Risiko. Laut WWF verursachten Waldbrände 2025 rund 2 Mrd. Euro Schäden und vernichteten 1,4 Mio. Hektar Wald. In Deutschland registrierte man zuletzt jährlich über 1.100 Brände mit 840 zerstörten Hektar. Jeder Löscheinsatz kostet viel und belastet die oft ehrenamtlichen Kräfte. Kleinere oder schwer zugängliche Gebiete – etwa der munitionsbelastete Tennenloher Forst in Erlangen – ließen sich bisher kaum effizient überwachen. Das Projekt reduziert Fehlalarme, beschleunigt die Erkennung und macht die Überwachung gefährdeter Flächen bezahlbar. Ziel ist ein belastbares Lagebild für Behörden und Einsatzkräfte statt einzelner Alarme.

Das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML verbindet im Projekt die Technik des Frühwarnsystems mit den realen Einsatzabläufen und Prozessen der Einsatzkräfte. Unser Institut nimmt im Projekt beispielsweise den Prozessablauf von der Alarmierung eines Brandes bei der Integrierten Leitstelle (ILS) über die Bekämpfung des Brandes durch die Feuerwehr bis hin zur Beendigung des Einsatzes auf und analysiert diesen. Grundlage sind Gespräche mit den beteiligten Anwendern: der Kreisbrandinspektion Erlangen-Höchstadt, dem Amt für Brand- und Katastrophenschutz der Stadt Erlangen sowie der Integrierten Leitstelle Nürnberg. Aus der Analyse entsteht eine anwenderübergreifende IST-Prozessdarstellung. Zusätzlich werden künftige Integrationsmöglichkeiten des »SmartForestFire-Systems« in bestehende Abläufe als SOLL-Prozess ausgearbeitet. Die Arbeit des Instituts enthält folgende Arbeitsschritte:

• Einsatzabläufe und Prozesse über Anwendergespräche aufnehmen und analysieren.
• Prozesse in einer anwenderübergreifenden IST-Darstellung visualisieren.
• Integrationsmöglichkeiten des »SmartForestFire-Systems« in bestehende Abläufe ausarbeiten.
• Den zukünftig möglichen Integrationsprozess als SOLL-Ablauf visualisieren.
• Künftige Prozessänderungen ableiten – etwa neue oder entfallende Schritte.
• Optimierungspotenziale durch den Einsatz des SmartForestFire-Systems identifizieren

Sie verantworten Brandschutz oder Katastrophenschutz? Im Projekt »SmartForestFire« wird ein Demonstratorsystem mit folgenden Funktionen erprobt: 

• Bild- und Videosequenzen aus unterschiedlichen Zeithorizonten, Perspektiven und Zoomstufen
• Integrierte Analysen und Daten zu Lage, Wetter und Erreichbarkeit
• Hinweise zur Bewertung von Gefährdungslagen und zur Priorisierung weiterer Maßnahmen

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»Für eine zuverlässige Waldbrandfrüherkennung reicht eine einzelne Technologie nicht aus. Erst das Zusammenspiel von KI-basierter Bildanalyse, zusätzlicher Sensorik, robuster Funkkommunikation, integriert in bestehende Abläufe und Prozesse der BOS, sowie der Erfahrung und dem Fachwissen der jeweiligen beteiligten Einsatzkräfte ermöglicht ein Gesamtsystem, das unter realen Bedingungen verlässlich funktioniert.«
Holger Schulz M. Systems Eng. forscht am Fraunhofer IML zur Waldbrandfrüherkennung

»SmartForestFire« verbindet vier Bausteine zu einer wirtschaftlichen Lösung. Kameras liefern Bilddaten, die speziell trainierte, mehrstufige KI-Modelle auswerten. Diese Modelle erkennen Rauch früh und unterscheiden ihn zuverlässig von Wolken, Nebel oder Staub. Die Verknüpfung von Sensor-, Bild- und Geoinformationen senkt die Zahl der Fehlalarme deutlich. Zugleich erlaubt die moderne Bilderkennung günstigere Hardware – ein Vorteil für kleine, gefährdete Flächen. Die Funktechnologie mioty® überträgt Sensordaten wie Temperatur, Wind, Bodenfeuchte oder Rauch energieautark und störungsresistent. Sie funktioniert selbst bei brandbedingtem Ausfall der Infrastruktur. Drei Basisstationen in Marloffstein, Tennenlohe und im Erlanger Süden spannen rund 200 Quadratkilometer auf. Die Sensorpositionen bestimmt das Team über Laufzeitdifferenzmessung. Alle Daten laufen in einer zentralen Plattform zusammen. Dort entsteht ein aktuelles Lagebild für Leitstellen – mit Bildsequenzen, Analysen zu Wald, Wetter und Erreichbarkeit sowie Hinweisen zur Priorisierung. 

Das Fraunhofer IML analysiert im Projekt »SmartForestFire«, wie eine Waldbrandalarmierung sowie Waldbrandeinsätze heute ablaufen und wie sie sich künftig digital unterstützen lassen. In Gesprächen mit der Kreisbrandinspektion Erlangen-Höchstadt, dem Amt für Brand- und Katastrophenschutz Erlangen und der Integrierten Leitstelle Nürnberg nimmt das Fraunhofer IML die realen Abläufe und Prozesse auf und visualisiert diese als IST-Prozesse. Auf dieser Grundlage entwickelt das Fraunhofer IML SOLL-Prozesse und zeigt konkrete Integrationsmöglichkeiten des »SmartForestFire-Systems« auf.

Sie möchten Leitstellen- und Einsatzabläufe zukunftssicher gestalten? Das Fraunhofer IML bringt seine Expertise in ziviler Sicherheitsforschung, Prozessanalyse sowie digitalem Einsatz- und Ablaufmanagement ein.

Sprechen Sie mit uns über die Digitalisierung Ihrer Einsatzabläufe

Teile Frankens zählen zu den waldbrandgefährdetsten Regionen Bayerns. Trockene Nadelwälder, schwer zugängliches Gelände und Altmunition erschweren die Lage. Der munitionsbelastete Tenneloher Forst im Landkreis Erlangen-Höchstadt zeigt das Problem deutlich. Weil das Fraunhofer IIS seinen Hauptsitz im Erlanger Ortsteil Tennenlohe hat, wurde der Forst als Pilotgebiet gewählt. Seit September 2025 läuft dort die erste Kamera auf einem Funkturm des Instituts im Testbetrieb. Die Anonymisierung erfolgt direkt auf der Kamera, bevor Bilddaten das Gerät verlassen – personenbezogene Daten entstehen nicht. Bis Spätsommer 2026 kommen drei Kamerastandorte sowie zusätzliche mioty®-Basisstationen und -Sensoren hinzu. So lässt sich der Waldzustand großflächig erfassen. Erste Tests belegen die zuverlässige Erkennung von Rauch in frühen Entstehungsstadien – ein entscheidender Zeitgewinn. Nach der internen Testphase informiert das System die Integrierte Leitstelle Nürnberg automatisiert über potenzielle Brände. Die aufgebaute Infrastruktur erlaubt es zudem, neue KI-Modelle direkt im Realbetrieb zu prüfen.

Ein Waldbrand Frühwarnsystem nützt nur, wenn Daten auch im Ernstfall ankommen. Genau hier setzt die Funktechnologie mioty® an. Das patentierte Telegram Splitting macht die Übertragung robust, störungsresistent und energieautark. Das erhöht die Ausfallsicherheit. Fällt die vorhandene Infrastruktur brandbedingt aus, überträgt mioty® Sensordaten weiter – über weite Strecken und neben anderen Funksystemen. Drei Basisstationen in Marloffstein, Tennenlohe und im Erlanger Süden decken rund 200 Quadratkilometer ab. Über Laufzeitdifferenzmessung ermittelt das Team die Position jedes Sensors. Meldet ein Sensor ein Ereignis, lässt sich die Ausbreitung nachverfolgen. Für die Digitalisierung im Einsatz- und Ablaufmanagement bereitet »SmartForestFire« diese Daten in einer zentralen Plattform auf. 

Das Fraunhofer IML prüft, wie sich das System in bestehende Einsatzabläufe integrieren lässt, und leitet daraus Optimierungspotenziale ab. So verbinden sich Technik und Prozesswissen zu einem belastbaren Lagebild für Leitstellen sowie für Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben (BOS).

»SmartForestFire« ist ein Pilotprojekt des Fraunhofer Cluster für kognitive Technologien CCIT. Als Forschungspartner arbeiten das Fraunhofer IIS und unser Institut zusammen. Praxisexpertise bringen die Kreisbrandinspektion Erlangen-Höchstadt, das Amt für Brand- und Katastrophenschutz der Stadt Erlangen, die Integrierte Leitstelle Nürnberg, der Bundesforst sowie die Bayerischen Staatsforsten ein. Die beiden Kamerastandorte außerhalb des Fraunhofer IIS ermöglichen der Zweckverband zur Wasserversorgung der Marloffsteiner Gruppe, die Erlanger Stadtwerke und der Freistaat Bayern durch geeignete Flächen. Die Lösung richtet sich an Feuerwehren, Leitstellen, Katastrophenschutz-, Forst- und Umweltbehörden, Kommunen, Betreiber kritischer Infrastrukturen sowie die Sicherheitsforschung.