Die Bewältigung von Naturkatastrophen, speziell von Starkregen und Hochwasser, stellt besondere Anforderungen an die Einsatzkräfte des Katastrophenschutzes. Aus Sicht von Einsatzleitungen sind im Hochwasserfall Beobachtungen der Fließgewässer für ein möglichst genaues Lagebild wünschenswert. Optische Messverfahren mit Hilfe von Kameras bieten hier Vorteile, da sie ohne Kontakt mit dem Wasser auskommen und gefahrlos einsetzbar sind. Vor diesem Hintergrund entwickelt das Projekt „KIWA: Künstliche Intelligenz(KI) für die Hochwasserwarnung“ (http://kiwa.hydro.tu-dresden.de/) KI-basierte Werkzeuge für die robuste Quantifizierung von Wasserständen, Fließgeschwindigkeiten und Durchflüssen aus Überwachungskameras.
Im Beitrag präsentieren wir den Arbeitsablauf für eine vollständig optische Messung von Zeitreihen des Wasserstandes und des Durchflusses aus Einzelbildern und kurzen Videosequenzen. Grundlage ist ein hochpräzises, georeferenziertes 3D-Geländemodell der Messstellenumgebung und des Flussbettes in Zentimetergenauigkeit, das mit Hilfe der Structure-from-Motion-Technik und durch Einmessen von Kontrollpunkten mit einem Multiband GNSS Empfänger erarbeitet wird. Für die Bestimmung des Wasserstandes wird die Wasserfläche in den Einzelbildern automatisiert mit einer KI basierend auf CNNs (convolutional neural networks) segmentiert und anschließend mit dem Geländemodell verschnitten. Da im Langzeitbetrieb Bewegungen der Kamera die Messgenauigkeit beeinflussen, werden die Kontrollpunkte in den Einzelbildern mit einem zweiten CNN detektiert und die Kameraposition korrigiert. Zur Bestimmung des Durchflusses wird die Oberflächengeschwindigkeit anhand kurzer Videosequenzen mit dem Partikel Tracking Verfahren (PTV) bestimmt, wobei die segmentierte Wasserfläche den Suchraum abbildet. Mithilfe des neuartigen Modellansatzes „OptiQ“ werden anschließend aus den PTV-Messungen Durchflusszeitreihen abgeleitet. Dabei kommen Methoden der Datenfilterung und Fehlerkorrektur zum Einsatz, um kontinuierliche Zeitreihen zu erzielen. Die Entwicklung der Methoden erfolgt an drei unterschiedlichen Messpegeln der BfUL Sachsen, deren Kameras Einzelbilder und Videos über mehrere Monate alle 15 min aufzeichnen. Die Genauigkeit der Wasserstandsmessung liegt im Zentimeterbereich, auch nachts mit Unterstützung von Infrarot-Strahlern. Beim Durchfluss sind wasserstandsabhängig größere Abweichungen zu verzeichnen, die im Mittel unter 10% betragen.

Schlagwörter: Optische Messung, künstliche Intelligenz, Wasserstand, Durchfluss