Bei Hochwasser kämpfen Rettungskräfte und Behörden nicht nur mit Wassermassen, sondern auch oft mit einer Flut von Informationen zur Situation vor Ort: Um Gefahrensituationen künftig besser einschätzen und handeln zu können, hat das Projekt sd-kama (Smart-Data-Katastrophenmanagement) ein System entwickelt, das ein zielgerichtetes Katastrophenmanagement ermöglicht: Wie schnell steigt der Flusspegel? Welche Straßen sind noch passierbar? Sind Krankenhäuser, Kindergärten oder andere kritische Infrastrukturen unmittelbar betroffen? Wie viele Sandsäcke sind noch verfügbar? Bei der Beantwortung dieser Fragen hilft sd-kama.
Was steckt hinter sd-kama?
Hinter sd-kama steckt eine Informationsplattform, die eine Vielzahl von Daten aus unterschiedlichen Quellen – wie zum Beispiel Bilder von Webcams, Werte von Pegelsensoren, Informationen von Wetter- und Verkehrsdiensten, Satellitenbilder aber auch Smartphone-Videos in Echtzeit für Einsatzstäbe und Katastrophenmanager – zusammenführt und verfügbar macht. Über die sd-kama-Smartphone-App wurden seit Anfang 2016 mehr als 3600 Medien (Fotos und Videoclips) hochgeladen, analysiert, verarbeitet und mit weiteren Daten wie dem Pegelstand angereichert. „Durch sd-kama wird ein detaillierter Überblick über Katastrophengebiete in dem Informationssystem für Einsatzleiter erstellt. Mit den Daten kann unter anderem überprüft werden, ob alle Maßnahmen umgesetzt wurden, wie die Errichtung mobiler Schutzwände gegen Hochwasser. Dadurch kann die Lage an der Katastrophenstelle unmittelbar erfasst werden, zeitaufwendiges Recherchieren entfällt“, erklärt Projektleiter Stefan Jäger.
Gleichzeitig verbessert die Plattform nicht nur das Katastrophenmanagement, sondern unterstützt auch dabei, Vorhersagen für Katastrophenszenarien zu präzisieren. Die sd-kama-App soll künftig nicht nur von unmittelbar am Einsatz beteiligten Personen genutzt werden, sondern auch Informationen für externe Nutzer verfügbar machen. So werden zum Beispiel Logistikunternehmen oder Taxifahrer rechtzeitig vor unpassierbaren Straßen gewarnt.
