Bei großer Not müssen Helfer den Überblick bewahren, das Ausmaß der Verheerung kennen, die Zahl hilfsbedürftiger Menschen richtig einschätzen. Ein neues Christian-Doppler-Labor hilft dabei mit Bildern aus dem Orbit.
Es dauerte nicht lang, bis nach der verheerenden Explosion im Hafen Beiruts die internationale Gemeinschaft Hilfe zusagte und aktiv wurde. Noch am selben Tag lieferten Teams von Ärzte ohne Grenzen medizinisches Material an den libanesischen Katastrophenschutz, kurz darauf waren erste Rettungsmannschaften, Bergungsgeräte und andere Hilfsgüter auf dem Weg in die zerstörte Stadt. Als Frankreichs Präsident Emmanuel Macron drei Tage später die Unglücksstelle besuchte, liefen die humanitären Einsätze bereits auf Hochtouren.
Objektive Aufnahmen von oben
Derartige Katastrophen sind eine immense Herausforderung für die Einsatzkräfte: Binnen kürzester Zeit gilt es, sich in oft unbekanntem Terrain einen Überblick zu verschaffen, welche Regionen am schlimmsten betroffen sind, welche Hilfe am dringendsten benötigt wird und wie man seine immer knappen Kräfte und Ressourcen am sinnvollsten einsetzt.
„Es braucht sofort ein aktuelles Lagebild“, sagt Stefan Lang, Geoinformatiker an der Uni Salzburg und Leiter des dort neu gegründeten Christian-Doppler (CD)-Labors für raumbezogene und erdbeobachtungsbasierte humanitäre Technologien. Er unterstützt seit vielen Jahren humanitäre Einsätze durch die Auswertung von Satellitenbildern. „Das ist mittlerweile ein wesentliches Element in der Logistikplanung. Am aktuellen Beispiel von Beirut sieht man deutlich, wie wichtig diese rezenten Informationen sind – es bringt nichts, wenn das Bild fünf Tage alt ist. Und im Gegensatz zu Fotografenfotos, die ja immer eine gewisse Verzerrung aufweisen, sind die Satellitenbilder objektiv, haben standardisierte Aufnahmemethoden, mit denen man sofort Distanzen und Flächen messen kann.“
Dabei nutzt Lang eine ganze Bandbreite an Technologien, die in Erdbeobachtungssatelliten, etwa aus der Sentinel-Reihe der ESA (siehe Lexikon) oder von verschiedenen kommerziellen Anbietern verbaut sind. Neben den „normalen“ optischen Kanälen, die Bilder ohne Falschfarben mit einer Auflösung von bis zu 30 Zentimeter liefern, sind darunter auch Sensoren für Infrarot- und Radarsignale. „Mit Nahinfrarot können wir etwa sehr zuverlässig Vegetation erkennen und verschiedene Typen unterscheiden, was für die Frage der Versorgungslage sehr wichtig ist. Man kann damit auch verschiedene Unterkunftstypen deutlicher erkennen, um die darin wohnende Bevölkerung abzuschätzen und etwa die Ausdehnung und Dichte von Flüchtlingslagern zu bestimmen. Mit langwelligerem Infrarot erkennt man dagegen geologische Strukturen, die unter bestimmten Bedingungen Hinweise für Grundwasser geben können. Und mit der Radartechnik lassen sich inzwischen auch durch dichte Wolken hindurch Bilder machen“, erklärt Lang die eingesetzte Technik.