18:03 KOMMUNAL

Software: Ein scharfes Auge für Gebäudeschäden

Teaserbild-Quelle: Nasa

Dank Fotos, Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen nach einer Naturkatastrophe Gebäudeschäden einer ganzen, kleineren Stadt innert weniger Stunden beurteilen: US-Forscher haben mit „DamageMap“ eine entsprechende Software entwickelt.


Waldbrand in Kalifornien im November 2018

Quelle: Nasa

Die Waldbrandsaison von 2018 gilt als eine der verheerendsten und schlimmsten, die es in Kalifornien bisher gegeben hat. Laut einer im Fachmagazin "nature Sustainability" veröffentlichten Studie zerstörten die über 8500 Feuer etwa eine Fläche rund insgesamt 7700 Quadratkilometern oder zirka 2 % der gesamten kalifornischen Landfläche. (Im Bild: Aufnahme vom Vormittag des 8. November 2018, Region um Sacramento.)

Am Morgen des 8. November 2018 brach rund 140 Kilometer nördlich von Sacramento in Kalifornien ein gewaltiger Brand aus. In Windeseile frassen sich die Flammen über das Land. Bis zum Abend hatten sie laut Medienberichten ein Gebiet von 18‘000 Hektar verwüstet. Den Rettungskräften war es unmöglich das Feuer einzudämmen. Derweil mussten mehrere Städte evakuiert werden, darunter auch Paradise. Der Ort mit knapp 28‘000 Einwohnern war praktisch vollständig verbrannt.

Von dieser Katastrophe erzählt auch obenstehendes Bild, das der Landsat-8-Satellit an jenem um 10.45 Uhr Ortszeit geschossen hat. Die Aufnahme in natürlichen Farben ist unter anderem mit kurzwelligem Infrarotlicht erstellt worden, deshalb ist das aktive Feuer sehr deutlich zu erkennen. Dass der Schaden gewaltig ist, den es anrichtete, lässt sich auf hier nur erahnen.

Künstliche Intelligenz mit menschlichen Augen?

Dass sich mit Hilfe von Fotos und maschinellem Lernen bei Naturkatastrophen das Ausmass von Zerstörungen an Bauwerken ziemlich genau und vor allem aber auch schnell beurteilen lässt, zeigt ein neuartiges Bildauswertungssystem, das ein Team der Universität von Stanford und der Califronia Polytechnic State University entwickelt hat:„DamageMap“ basiert auf Künstlicher Intelligenz (KI), die derart trainiert wird, dass sie fähig ist, anhand von Luftaufnahmen Gebäudeschäden zu beurteilen.

Dabei sucht die Software nicht nach Unterschieden zwischen Vorher-Nachher-Bildern, sondern Fotos aller Art, die vor dem Brand entstanden sind. Dies, um das Gebiet zu kartieren und Standorte von Bauwerken zu lokalisieren. Danach analysiert „DamageMap“ die Bilder nach einem Waldbrand, um Schäden mittels Merkmalen wie schwarze Oberflächen, eingebrochene Dächer oder fehlende Strukturen zu identifizieren. „Menschen können schnell erkennen, ob ein Gebäude beschädigt ist oder nicht, ohne es mit einem Bild vergleichen zu müssen, das vor dem Feuer entstanden ist“, sagt Krishna Rao von der Universität von Stanford. „Das haben wir dem Programm mithilfe von maschinellem Lernen beigebracht.“

Informationen für Versicherungsansprüche

„Wir wollten den Begutachtungsprozess automatisieren“, erklärt dazu Marios Galanis Entwickler von der Universität von Stanford und einer der Köpfe hinter der Software. Dies, damit Rettungsdienste und Bevölkerung schneller erfahren können, was mit einem Haus passiert ist. Das Programm sei allerdings nicht dazu gedacht, die Schadensklassifizierung durch Gutachter zu ersetzen, es sei vielmehr ein ergänzendes Tool, so Galanis weiter. Das es funktioniert, zeigten Tests mit Satelliten-, Luft- und Drohnenaufnahmen: Die Trefferquote lag laut Medienmitteilung bei 92 Prozent.

Gebäudeschäden einer ganzen Stadt schnell überprüfen

„Mit dieser Software kann man die ganze Stadt Paradise in wenigen Stunden scannen“, ergänzt Andrew Fricker von der California Polytechnic State University. Er hoffe, dass „DamageMap“ Feuerwehrleuten und anderen Notfalldiensten wertvolle Informationen liefern könne. Wie Fricker weiter ausführt, könnten die Daten auch Geschädigten beim geltend machen von Versicherungsansprüchen helfen. (mai)


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