Geointelligente Systeme revolutionieren den Schutz sensibler Bereiche vor Drohnenbedrohungen
Geointelligente Systeme erkennen und neutralisieren Drohnenbedrohungen in Echtzeit. Wie neue Technologien sensible Bereiche und kritische Infrastrukturen schützen.

Geointelligente Drohnenerkennung in Aktion: Sensorfusion aus Radar, Lidar und KI schützt kritische Infrastrukturen vor Bedrohungen aus der Luft.
Foto: AdobeStock-scharfsinn86
Wie geointelligente Systeme bei Bedrohungen aus der Luft helfen
Die Verbreitung und Nutzung von Drohnen nehmen weltweit kontinuierlich zu. 2023 gab es laut einer Marktstudie des Verbands für unbemannte Luftfahrt in Deutschland rund 415.400 Unmanned Aerial Systems (UAS). Während der Markt für private Drohnen gesättigt scheint, wachsen kommerzielle, industrielle und militärische Einsatzbereiche.
Jeder Drohnentyp kann sowohl Nutzen als auch Bedrohung für die innere und äußere Sicherheit darstellen, denn technische und operative Entwicklungen schreiten rasant voran. Um Herausforderungen und Lösungspotenziale zu erörtern, fand am 3. Juli 2025 erstmalig der „Bitkom Drone Day“ statt. Dessen Erkenntnisse für die öffentliche Sicherheit ordnet Prof. Dr. Roman Brylka vom oberbayrischen Tech-Unternehmen The Green Bridge ein.
Orten und analysieren
Es gibt immer mehr ungenehmigte Drohnenbewegungen im deutschen Luftraum. Das Potenzial für Unfälle und Missbrauch wächst. Allein der Flughafen BER zählte im letzten Jahr bis zu 700 Drohnensichtungen pro Woche. Ob Spionage, Sabotage oder Terrorismus, die Gefahren aus der Luft für die kritische Infrastruktur oder Großveranstaltungen sind offensichtlich. Während es zumeist eine Person braucht, um eine Drohne mittels Funkverbindung zu steuern, agieren neue Geräte durch GPS-Navigation, Sensorik und KI teils autonom. „Detektion und Abwehr müssen sich schnell auf diese heterogene Technologielandschaft einstellen“, weiß Prof. Dr. Roman Brylka.
Die von ihm entwickelte, geointelligente OAS-Technologie greift den von der Bitkom geforderten vernetzen Ansatz auf: Das Zusammenspiel aus Hochfrequenztechnik, Lidar-, Radar-, Video- und Audiosensorik bildet die Basis für eine zuverlässige Drohnen-Erkennung auch unter schwierigen äußeren Bedingungen. Um aus allen Datenquellen strukturierte Hotspotanalysen zu Bewegungsmustern, Drohnenklassifizierungen, Geschwindigkeiten, Höhen etc. zu generieren, braucht es laut Brylka offene und skalierbare Systemarchitekturen. Hier würden Informationen der Flugsicherung, Luftwaffe, Bundespolizei und des Luftfahrt-Bundesamts auswertbar zusammenfließen. Zusätzliche Datenfeeds, beispielsweise zu Wetterlage und Verkehrsflüssen, könne die Plattform integrieren und synchronisieren, um ein ganzheitliches Zonenmanagement sicherzustellen.
Neutralisieren und Beweise sichern
„Wie auf einem Schachbrett lassen auffällige Bewegungsmuster auf bedrohte Ziele schließen“, erklärt Brylka. „Es macht Sinn, trainierbare Systeme zu erschaffen, die mit digitalen Erfahrungsschätzen gefüttert akute Lagen simulieren. Diese Automatisierung hilft Verantwortlichen bei der schnellen und genauen Koordination von Rettungskräften.“ Ob temporäres Event wie Oktoberfest, Fußball-Finale und Präsidentenbesuch oder dauerhaftes Objekt wie Kraftwerk, Flughafen und Krankenhaus, erfasste Flugobjekte in sensiblen Rasterelementen oder im Anflug mit hohem Tempo benötigen automatisierte Abwehrmaßnahmen. Zur Neutralisierung der Drohnen eignen sich je nach Modell Signalstörer und -täuscher, Abfangdrohnen oder Netzsysteme. Ohne Datenaufzeichnungen bleibt die Aufklärung sicherheitsrelevanter Vorfälle unmöglich. Eine fundierte Beweissicherung baut auf einer präzisen Erfassung und Archivierung von Echtzeitdaten der Drohnen auf. „Technisch wie organisatorisch eine hohe Kunst“, weiß der Spezialist für geointelligente Datenanalyse. Die aus dem Drone Day 2025 entstandenen Vorschläge der Bitkom knüpfen dort an. Im Mittelpunkt steht die Umsetzung vernetzter und smarter Drohnenlagebilder, da sie der Schlüssel zur Handlungsfähigkeit von Sicherheits- und Strafverfolgungsbehörden sind. Die Vereinfachung gesetzlicher Regularien und niedrigschwellige Testumgebungen unter realen Bedingungen zählen ebenfalls dazu.