Drohnenbasierte Korrosionsdetektion mit Hyperspektralaufnahmen im sichtbaren Spektrum

Die manuelle Korrosionsprüfung an Stahlbauwerken nach DIN 1076 ist zeit‐ und kostenintensiv und erfordert Sperrungen, die den Betrieb von Infrastrukturen beeinträchtigen. Hyperspektrale Bildgebung bietet die Möglichkeit, Korrosionsprodukte durch charakteristische Absorptionsbänder von Fe(III)‐Verbindungen im sichtbaren Spektrum berührungslos zu identifizieren. Als Anwendungsfall wird eine drohnenbasierte Korrosionsinspektion an der Brückenkappe der Norderelbbrücke in Hamburg über 270 m in 10 min Flugzeit vorgestellt. Der Inspektionsflug erfolgte im Betrieb und ermöglichte eine flächendeckende Aufnahme des Bauwerks ohne Verkehrseinschränkungen. Zur Auswertung wurde ein Hauptkomponenten‐basiertes Verfahren entwickelt, das hyperspektrale Aufnahmen von Stahloberflächen analysiert. Erste Ergebnisse zeigen, dass Korrosionsflächen zuverlässig identifiziert werden können, jedoch führen Rostfahnen zu falsch‐positiven Ergebnissen. Die Methode erlaubt eine Abschätzung der Korrosionsfläche auf Basis der bekannten Drohnenposition und einer zuvor erstellten 3D‐Punktwolke aus LiDAR‐Daten.

Manual corrosion inspection of steel structures according to DIN 1076 is time‐consuming, costly, and requires closures that disrupt infrastructure operation. Hyperspectral imaging enables the contactless identification of corrosion products through characteristic absorption bands of Fe(III) compounds in the visible spectrum. As a case study, a drone‐based corrosion inspection of the edge beam of the Norderelbe Bridge in Hamburg is presented, covering 270 m within 10 minutes of flight time. The inspection was carried out under operating conditions and allowed for comprehensive documentation of the structure without traffic restrictions. For data analysis, a principal component–based method was developed to process hyperspectral images of steel surfaces. Initial results demonstrate that corrosion areas can be reliably identified; however, rust streaks lead to false‐positive detections. The method allows for a coarse estimation of corrosion areas based on the known drone position and a previously generated 3D point cloud from LiDAR data.