Algorithmus hilft Flugzeugen bei schlechter Sicht

Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) testen ein System, das Piloten von Kleinflugzeugen vor und während gefährlicher Flüge bei schlechter Sicht unterstützt. [...]

Die in Kooperation mit der US-Bundesluftfahrtbehörde Federal Aviation Administration (FAA) entwickelte Technologie setzt auf einen Algorithmus, der Bilder hunderter Webkameras analysiert und daraus Echtzeit-Prognosen für die Wetterverhältnisse auf der geplanten Route erstellt. Bei ersten Tests ließen sich schlechte Sichtbedingungen in über 90 Prozent der Fälle korrekt vorhersagen.

Für abgelegene Regionen

„In unwegsamen Gegenden sind kleine Flugzeuge oft die einzige Möglichkeit, Menschen und Güter wie Lebensmittel an- und abzutransportieren“, sagt Michael Matthews, Meteorologe am MIT Lincoln Laboratory. In Alaska könnten beispielsweise zwei Drittel der Ortschaften nicht über Straßen beliefert werden. Gerade dort seien die Flüge aber aufgrund des häufig schlechten und schlagartig wechselnden Wetters besonders gefährlich. „Für die Piloten ist es deshalb enorm wichtig, sich schon im Vorfeld eines Fluges bestmöglich über die prognostizierten Wetterverhältnisse informieren zu können.“

Vor allem bei Kleinflugzeugen, die in der Regel auf Sicht geflogen werden, gilt es, gewisse Regeln zu beachten. „Zum Beispiel sollte man nicht fliegen, wenn die Sicht weniger als fünf Kilometer beträgt“, erläutert Matthews. Eine richtige Einschätzung der Wetterverhältnisse sei allerdings oft nur schwer möglich, weil es in abgelegeneren Regionen meist zu wenig Messstationen gibt. „Deshalb haben wir gemeinsam mit der FAA ein System entwickelt, das es ermöglicht, Webkameras in Sensoren zu verwandeln, deren Daten mithilfe eines Algorithmus automatisch zur akkuraten Bestimmung der Sichtverhältnisse eingesetzt werden können.“

Technik imitiert Menschen

Vom Prinzip her funktioniert der Ansatz namens „Visibility Estimation through Image Analysis“ (VEIA) ähnlich wie beim Menschen. Auch die technische Lösung sucht nämlich Bilder der Umgebung nach stationären Flächen und Kanten ab, die als Orientierungspunkte dienen können, um etwa die Entfernung zu einem Landeplatz, einem Flugplatz-Tower oder einer Bergkuppe zu bestimmen. Je besser diese Punkte auf der Aufnahme zu erkennen sind, desto besser werden auch die Sichtverhältnisse eingeschätzt.

Um zu wissen, wann die Sicht wirklich gut ist, wertet der Algorithmus zudem die Aufzeichnungen der vergangenen zehn Tage aus. Aus dem Ergebnis wird dann ein ideales Referenzbild erstellt, mit dem sich aktuelle Fotos aus derselben Gegend vergleichen lassen. Bei einem ersten Test lieferte das VEIA-System auf Basis von 221 Webkamera-Aufnahmen in Alaska ein vielversprechendes Ergebnis: Schlechte Sichtverhältnisse konnten in über 90 Prozent der Fälle korrekt vorhergesagt werden. Als nächstes soll die Technik in Hawaii auf die Probe gestellt werden.