Fakultät 09 / Institut für Rettungsingenieurwesen und Gefahrenabwehr
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Im Rahmen dieser Bachelorarbeit an der Technischen Hochschule Köln, deren Bearbeitungszeit vom 20.1.2017 bis 24.3.2017 ist, wird durch ein technisches Experiment geprüft, ob diverse Technologien zur 3D-Erfassung und Rekonstruktion geeignet sind Gebäudeinnenräume so zu erkunden, dass die Gefahrenabwehr dadurch einen höheren Nutzen hat, als es bei einer persönlichen oder autonomen Videoerkundung der Fall ist. Dies soll vor allem dann helfen, wenn Gebäude nicht mehr betreten werden sollten, wie es beispielsweise der Fall ist, wenn das Gebäude durch Erdbebenschäden einsturzgefährdet oder mit Gasen kontaminiert ist. 3D-Modelle einer Umgebung haben u.a. den Vorteil, dass problemlos neue Blickwinkel eingenommen, Maße ermittelt und Planungen für Rettungseinsätze oder Evakuierungen effizienter durchgeführt werden können, ohne Bildmaterial aufwendig zu sichten. Zudem können die Ergebnisse für spätere Evaluationen und Trainings genutzt werden. Um diese Geeignetheit festzustellen werden Beurteilungskriterien erarbeitet, die ein potentielles System erfüllen muss. Diese Kriterien sind: Günstig in der Beschaffung, Zeit bis zu einer 3D-Darstellung, leichte Bedienbarkeit, Qualität bzw. Informationsgewinnung aus der Darstellung (Erkennung von Zugängen und Personen), Lieferung von Zusatzinformationen (beispielsweise Maßangaben) und ob das System Online oder Offline funktionsfähig ist. Um diese Kriterien beurteilen zu können, werden Systeme der drei Haupttechnologien in der 3D-Erfassung (Laserscanner GeoSLAM ZEB-REVO, RGB-D-Kamera Microsoft Kinect und FARO Freestyle3D, Fotogrammetrie mit der Software Agisoft PhotoScan) in einem Versuch überprüft. Dabei wird das Labor für Großschadensereignisse der Technischen Hochschule Köln, der angrenzende Flur und das angrenzende Treppenhaus gescannt bzw. erfasst und rekonstruiert, wobei die nötigen Daten ermittelt werden. Dabei stellt sich heraus, dass der FARO Freestyle3D mit seiner RGB-D-Technologie und der Software FARO Scene als einziges System alle Kriterien erfüllt und somit für den Zweck der Erkundung in diesem Kontext geeignet ist. Der Microsoft Kinect Sensor mit der Software FARO Scene hat, durch Fehler in der Rekonstruktion, Schwächen in der Darstellungsqualität. Dies gilt auch für die Kombination aus GeoS-LAM ZEB-REVO/CloudCompare, da hiermit kein Farbscan erstellt werden kann und somit eine Erkennung von Objekten (z.B. geschlossene Türen) erschwert wird. Die Fotogrammetrie dauert mit einer Berechnungsdauer von ca. 38 Stunden zu lange, um in Notfallsituationen einen Nutzen zu bieten und liefert außerdem falsche Maßangaben.
Nicht näher betrachtet wird in dieser Arbeit die (autonome) Erkundung durch Roboter oder Drohnen, die die Geräte transportieren können, Strom- und Datenübertragungsproblematiken, andere ergänzende Sensortechniken und die Erkundung in dunkler Umgebung.
Die Dokumentation und Untersuchung von Massenbewegungen ist der entscheidende Schritt, um die Gefahr, die von ihnen ausgeht, zu identifizieren und im nächsten Schritt zu minimieren. Vor allem in Bergregionen kann dies im Extremfall Menschenleben retten.
Folglich untersucht diese Arbeit auf Grund bestehender Gefahr die räumliche Verteilung von Massenbewegungen in den drei iranischen Provinzen Alborz, Qazvin und Teheran.
In Anbetracht der immer weiter wachsenden Städte im erdbeben- und somit massenbewegungsgefährdeten Elbursgebirge wird mittels zweier quantitativer Analysen der isolierte Einfluss von straßen- und schienengebundener Verkehrsinfrastruktur auf Massenbewegungen (in den drei Provinzen) untersucht.
Beide Analysen vergleichen ausschließlich die lokale Häufung von Massenbewegungen mit dem vorhandenen Straßen- und Schienennetz: in der ersten Analyse durch das Vergleichen stattgefundener Massenbewegungen innerhalb von Teilgebieten des untersuchten Gebiets, in der zweiten Analyse werden die Häufungen in verschiedenen Abständen zu Straßen erfasst.
Anknüpfend an die zweite Analyse wird eine Bewertung der Häufigkeiten getätigt.
Es ergeben sich folgende wesentliche Erkenntnisse aus dieser Bachelorarbeit:
• Die Aussagekraft der Analysen kann höchstens so groß sein wie die Richtigkeit, Vollständigkeit und Detailliertheit der zur Verfügung gestellten Datenbanken
• Die verhältnismäßig große Fläche des Untersuchungsgebietes stellt eine hohe Fehlerquelle dar (z.B. durch das große Datenvolumen)
• Eine Anfälligkeitsanalyse auf Grund eines isoliert betrachteten Auslösefaktors ist mit vielen Fehlern und Annahmen behaftet (z.B. muss zunächst einmal angenommen werden, dass Massenbewegungen nicht durch andere Faktoren ausgelöst werden)
• Eine erhöhte Anfälligkeit des Untersuchungsgebietes gegenüber Massenbewegungen innerhalb von 50 m Abstand zu Straßen konnte durch die in dieser Arbeit beschriebenen „Straßenpufferanalyse“ nachgewiesen werden.
Die Analysen sind mit dem Programm ArcGIS durchgeführt. Ihre detaillierte Beschreibung ermöglicht es dem Leser, die Analysen weiterzuführen oder mit anderen Parametern zu wiederholen. Weiterführende Analysen beispielsweise in Form einer Risikokarte verhelfen den Menschen, Sachgüter und die Umwelt z.B. durch nachhaltige Bebauungspläne zu schützen.