Flugsicherheit: Identifizierung von Vögeln in Radardaten automatisiert
Ein neues Computerprogramm erkennt schnell und präzise Vögel in Radardaten und stellt damit eine erhebliche Zeitersparnis dar, wenn eine große Anzahl von Signalen den verursachenden Objekten zugeordnet werden muss. Der Algorithmus könnte zum Beispiel von Fluglotsen eingesetzt werden.
Während einer Studie über die Wanderung von Zugvögeln zeichneten Forscher um Serge Zaugg von der Schweizerischen Vogelwarte in Sempach Radarsignale von Vögeln, Insekten und unerwünschten Bodenechos auf, die durch Reflexion an Bergen, hohen Gebäuden und anderen Bodenerhebungen entstehen. Die Signaturen von Insektenschwärmen und Vögeln ähneln sich dabei sehr. Zwar verraten sich die gefiederten Tiere auf Grund ihres Flügelschlags durch ein typisches Muster in den Daten, doch ist dies insbesondere bei vielen und gemischten Signalen schwierig auszumachen.
Um den aufwändigen Prozess zu automatisieren, speisten die Wissenschaftler nun Tausende von bereits identifizierten Radarsignalen in ihr Programm. Danach war dieses in der Lage, bislang unbekannte Signale mit einer Genauigkeit von 93 bis 98 Prozent seiner Ursache zuzuordnen. Dabei unterteilt der neue Algorithmus die Daten in die vier Klassen Vogel, Insekt, Bodenecho und – für nicht identifizierbare Signale – Ufo.
Kollisionen zwischen Flugzeugen und Vögeln können zu Beschädigungen an der Maschine führen und stellen damit ein potenzielles Sicherheitsrisiko dar. Sie ereignen sich vor allem in niedrigen Höhen, also in der Nähe von Flughäfen. Das britische Central Science Laboratory schätzt, dass derartige Zusammenstöße die Fluggesellschaften jährlich rund 1,2 Milliarden Dollar für Reparatur- und Ausfallzeiten kosten. Der neue Algorithmus ist aber beispielsweise auch interessant für das Verfolgen von Zugvögelwanderungen oder für Umweltverträglichkeitsprüfungen – etwa im Fall von Windparks. (mp)
Während einer Studie über die Wanderung von Zugvögeln zeichneten Forscher um Serge Zaugg von der Schweizerischen Vogelwarte in Sempach Radarsignale von Vögeln, Insekten und unerwünschten Bodenechos auf, die durch Reflexion an Bergen, hohen Gebäuden und anderen Bodenerhebungen entstehen. Die Signaturen von Insektenschwärmen und Vögeln ähneln sich dabei sehr. Zwar verraten sich die gefiederten Tiere auf Grund ihres Flügelschlags durch ein typisches Muster in den Daten, doch ist dies insbesondere bei vielen und gemischten Signalen schwierig auszumachen.
Um den aufwändigen Prozess zu automatisieren, speisten die Wissenschaftler nun Tausende von bereits identifizierten Radarsignalen in ihr Programm. Danach war dieses in der Lage, bislang unbekannte Signale mit einer Genauigkeit von 93 bis 98 Prozent seiner Ursache zuzuordnen. Dabei unterteilt der neue Algorithmus die Daten in die vier Klassen Vogel, Insekt, Bodenecho und – für nicht identifizierbare Signale – Ufo.
Kollisionen zwischen Flugzeugen und Vögeln können zu Beschädigungen an der Maschine führen und stellen damit ein potenzielles Sicherheitsrisiko dar. Sie ereignen sich vor allem in niedrigen Höhen, also in der Nähe von Flughäfen. Das britische Central Science Laboratory schätzt, dass derartige Zusammenstöße die Fluggesellschaften jährlich rund 1,2 Milliarden Dollar für Reparatur- und Ausfallzeiten kosten. Der neue Algorithmus ist aber beispielsweise auch interessant für das Verfolgen von Zugvögelwanderungen oder für Umweltverträglichkeitsprüfungen – etwa im Fall von Windparks. (mp)
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