Wissenschaft & Forschung

DLR-Kamerasystem unterstützt Einsatzkräfte bei Katastrophenübung

Vor Kurzem übte die Medizinische Task Force (MTF) des Bundes, wie Verletzte bei Großschadenslagen bestmöglich versorgt werden können. Hierbei wurden verschiedene Kamerasysteme im Rahmen des Projektes Vabene des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) eingesetzt.

Luftaufnahme der Katastrophenübung. Bild: DLR

Bei der Übung auf dem Truppenübungsplatz in Lehnin (Landkreis Potsdam-Mittelmark) trainierte das Bundesamt für Bevölkerungsschutz und Katastrophenhilfe (BBK) gemeinsam mit Helfern aus vier Bundesländern.

Schnelle und genaue Erfassung der Verkehrslage im Katastrophenfall

In der MTF-Übung kam neben bodengestützter Sensorik zur Verkehrserfassung auch ein hochauflösendes Kamerasystem auf dem DLR-Forschungshubschrauber BO-105 zum Einsatz, um präzise Lagebilder der Übung zu liefern. Aufgabe des Systems ist die Unterstützung von Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben (BOS) und Verkehrsbehörden beim Umgang mit Katastrophen und Großveranstaltungen.

Gerade bei Großveranstaltungen, Großschadenslagen oder Katastrophensituationen ist die Funktionsfähigkeit des Verkehrssystems von besonderer Bedeutung. In diesen Situationen sei es wichtig, sich möglichst schnell ein genaues Bild von der Verkehrslage machen zu können, um die Arbeitsfähigkeit der Einsatzkräfte zu gewährleisten, sagte Ronald Nippold vom DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik in Berlin und verantwortlich für die Übung. Das Verkehrsmanagement müsse in der Lage sein, auch unter extremen Bedingungen die Rettungskräfte zügig an ihren Einsatzort zu bringen und die notwendige Rettungslogistik effizient zu leiten. Darüber hinaus sei es wichtig, dass auch die umliegenden Verkehrsströme nicht vollständig zum Erliegen kämen und die Mobilität der Bevölkerung und der Wirtschaftsverkehr gewährleistet blieben, so Prof. Dr. Karsten Lemmer, Direktor des DLR-Instituts für Verkehrssystemtechnik.

Luftbilder aus Hubschrauber und Oktokopter

Die Übung der MTF konnte genutzt werden, um die unterschiedlichen Sensoren für die Gewinnung eines Verkehrs- und Gesamtlagebildes zu erproben. Dabei habe man neue und weiterentwickelte Sensoren und Datenübertragungswege erfolgreich getestet und Echtzeit-Informationen über die aktuelle Position und die voraussichtliche Ankunftszeit der Rettungskräfte an die Einsatzleitung übermittelt, erläuterte Nippold. Während der Übung wurden Luftbilder mit Hilfe des 4k-Kamerasystems, welches am Hubschrauber BO-105 montiert ist, gewonnen, an Bord weiterverarbeitet und per Mikrowellendatenlink direkt zum Gebäude der Einsatzleitung übertragen. Dort wurden die Bilder als Zusatzinformation für die Lageerfassung bereitgestellt, visualisiert und in aktuelle Kartenprodukte eingebunden. Zusätzlich zu den Luftbildern aus größeren Höhen und den Bildern der terrestrischen Kameras ermöglichten Aufnahmen einer Kamera, die an einem Oktokopter montiert wurde, einen weiteren Blickwinkel auf das Übungsgeschehen.

Die MTF-Übung bildete den idealen Rahmen für den Test von unterschiedlichen Sensorsystemen. Im Nachgang der Übung können somit die gewonnenen Daten überprüft und damit Aussagen zur Verlässlichkeit und Einsatzreife einzelner Komponenten gemacht werden. Diese Erkenntnisse dienen sowohl den Forschern und Entwicklern, als auch den Bevölkerungsschützern als Grundlage für die Arbeit der kommenden Jahre.

Im Projekt Vabene werden leistungsfähige Unterstützungswerkzeuge für Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben und Verkehrsbehörden für den Umgang mit Katastrophen und Großveranstaltungen entwickelt. Das Ziel ist, sowohl die notwendige Rettungslogistik als auch die umliegenden Verkehrsströme selbst unter extremen Bedingungen effizient zu leiten und somit Einsatzkräfte schnell an ihren Einsatzort zu bringen. Die Forschungsschwerpunkte liegen unter anderem in den Bereichen Simulation und großflächiger Verkehrsmodellierung, luftgestütztes Verkehrsmonitoring, verkehrliche Risikobewertung, Datenfusion/Datenmanagement sowie der Weiterentwicklung von Webtechnologien im GIS-Umfeld.

Weitere Informationen unter www.dlr.de

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