21.07.2020

Waldbrände: OroraTech mit globalem Frühwarnsystem aus dem All

Das Münchner Startup OroraTech hat eine SaaS-Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen entwickelt. Durch die firmeneigene Technologie wurde der Wildfire Service (WFS) geschaffen, der die schnelle Erkennung und Überwachung von Waldbränden auf globaler Ebene ermöglicht. Co-Founder Thomas Grübler über diese und weitere Anwendungsmöglichkeiten.

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✨ AI Kontextualisierung

Man könnte es mit dem Ausbruch der Pandemie leicht vergessen. Doch bevor das Coronavirus hierzulande mit Mitte März einen „Lockdown“ erzwungen hat, blickte die Welt besorgt nach Australien. Dort hatten von Juni 2019 bis März 2020 landesweite Wald- und Buschbrände gewütet. Die Flammen okkupierten eine Fläche von rund 126.000 Quadratkilometern Fläche und forderten 33 Todesopfer, 240.000 Evakuierungen und Schätzungen nach der Universität Sydney eine Milliarde tote Tiere. Wirtschaftlicher Schaden dabei: über 3 Milliarden Euro. Das deutsche Startup OroraTech möchte in diesem Sinne mit seiner Technologie eine schnellere Erkennung und Überwachung von Waldbränden ermöglichen.

Wildfire Service

Die Expertise der Plattform für die Verarbeitung, Fusion und Bereitstellung satellitengestützter Echtzeitinformationen hatte zur Folge, dass das Wildfire Service (WFS) geschaffen wurde, das Waldbrände auf globaler Ebene ins Auge fasst. Der MVP wurde Anfang 2020 auf den Markt gebracht und zählt nun den australischen Staat, eine kanadische Provinz und einen der fünf größten globalen Versicherer als Kunden des WFS.

Das Feedback der OroraTech-User soll eigenen Angaben nach bereits gezeigt haben, dass Kosten im Vergleich zu herkömmlichen Überwachungssystemen wie Wachtürmen oder Flugzeugbeobachtungen erheblich gesenkt werden konnten.

Mit OroraTech Überwachungskosten sparen

„Aktuelle Lösungen mit Türmen kosten vier bis acht Euro pro Hektar Wald im Jahr. Wir kommen auf weniger als ein Zehntel und sind schon bei einer kleinen Anzahl an Kunden profitabel“, sagt Mitgründer und CEO Thomas Grübler. „Eine Fallstudie, entstanden durch einen Corona-Lockdown in Südamerika, zeigt, dass dort viele Türme mit Personal besetzt sind. Es gibt auch Türme mit Kameras, deren Detektion aber auch oft eine zweite Verifikation benötigt. Da das Personal wegen Corona daheim bleiben musste, wurde unser aktueller ‚SaaS-MVP‘ basierend auf bestehenden Satellitendaten getestet. Wir konnten jetzt schon Schäden im fünfstelligen Bereich innerhalb von nur vier Wochen verhindern.“

Auch andere Geschäftsfelder angedacht

Die Datenverarbeitung des Startups im thermischen Infrarotbereich beschränkt sich nicht nur auf die Überwachung von Waldbränden. OroraTech möchte seinen Kundenstamm mit neuen Produkten, etwa der Verbesserung der Marktinformationen durch Verfolgung industrieller thermischer Signaturen und Überwachung der Landwirtschaft durch Evapotranspiration (Verdunstung von Wasser aus Tier- und Pflanzenwelt sowie von Boden- und Wasseroberflächen) erweitern.

„Konkret betrachten wir die Bereiche Market ‚Intelligence‘ als Überwachung von Industrieanlagen, Urban Heat Mapping für die Stadtplanung, Landwirtschaft (Evapotranspiration) und Wetter für hyperlokale Vorhersagen“, erklärt der Gründer.

Marktpreise durch Beobachtung vorhersagen

Grübler persönlich fasziniert die Überwachung von Industrieanlagen am meisten, wie er sagt: „Wir starteten damit während der Corona-Pandemie. Und können jetzt schon sagen, ob ein Stahlwerk aktiv ist oder nicht. Daher planen wir an Algorithmen, um etwa den Stahlpreis vorherzusagen. Vor allem mit den hoch aufgelösten Daten der eigenen Satelliten erwarten wir uns sehr genaue ‚insights‘.“

OroraTech: Verbesserung von ESA- und NASA-Satelliten

Dabei legt das Startup den Fokus auf die Aggregation, Fusion und Verbesserung einer Vielzahl von Quellen, einschließlich Satelliten von ESA, NASA, NOAA, EUMETSAT und JAXA, da die Anwendung von KI auf diese Datensätze ein entscheidender Faktor in dieser Branche ist.

„Aktuelle Daten haben sehr viel ‚false positives‘ und erkennen nur einzelne Pixel. Wir erhöhen die Zuverlässigkeit durch Verringerung der ‚false positives‘. Zudem erkennen wir zusammenhängende Pixel als ein Feuer und können so den Verlauf besser darstellen und vorläufige Informationen über die ‚burned area‘ ableiten. Wir kennen das spatio-temporal aggregation (clustering) of fire hotspots“, sagt Grübler.

Im Google-Accelerator dabei

Durch seine innovative Zugangsweise wurde das Unternehmen als eines von elf Startups, bei 1200 Bewerbungen, für den „Google for Startups Accelerator on the Sustainable Developement Goals“ ausgewählt. Dort soll die geplante vertikale Integration beschleunigt werden, durch die Erweiterung der SaaS-Plattform zu einer „komplett neuartigen Erd-Observations-Architektur“, wie es heißt.

Das Wildfire Service von OroraTech verarbeitet Daten bereits im All.

„Wir bekommen Coaching und Mentoring von Google Experten. Auf der einen Seite zum System wie UI/UX, ML, aber auch direkt aus den Fachabteilungen der ‚disaster response‘ von Google. Für mich ganz wertvoll war es unter anderem mit dem Experten zu reden, der OKRs bei Google mit einführte. Wenn man bedenkt, dass Google führend und einer der ersten bei der ‚OKR Management-Methode‘ war, ist das schon ziemlich gutes Coaching“, freut sich der Gründer.

Nanosatelliten, die Stunden zu Sekunden machen

Als Spin-Off der TU-München hat das OroraTech-Kern-Team bereits vorher drei Nanosatelliten gebaut und gelauncht. Um die Produkte zu verbessern, entwickelt das Unternehmen nun kostengünstige Nanosatelliten für die Wärmeinfrarot-Bildgebung, die einen völlig neuen Datensatz generieren sollen.

Diese Satelliten verfügen über eine zum Patent angemeldete Kamera zur präzisen Temperaturmessung sowie eine AI-fähige „On-Orbit-Verarbeitungseinheit“. Ein Intersatelliten-Modem reduziert dabei eigenen Angaben nach die Informationsübertragungsverzögerung vom Satelliten zum Boden auf eine Zeitraum von Sekunden anstatt auf Stunden.

Multispektrale Optik für Feuererkennung

Grübler dazu: „Wir schaffen es, eine Kamera die normalerweise komplexe Kühlsysteme benötigt (runter auf 50K) ungekühlt zu bauen und integrieren eine multispektrale Optik für Feuererkennung und Temperaturmessung. Dafür benötig man im Normalfall zwei Kameras und einen Kühlschrank-großen Satelliten.“

Daten bekomme man nur, so der CEO weiter, wenn eine Sicht- und Richtverbindung zur Bodenstation besteht. „Die meisten davon befinden sich ganz nördlich. Daher gebe es 90 Minuten und mehr Verzögerung.“, sagt er.

OroraTech filtert essentielle Daten „oben“

„Wenn der Satellit die Bodenstation nicht trifft – das passiert öfters – sogar doppelt so viel Verzögerung. Wir aber verarbeiten die Daten bereits oben am Satellit. Dadurch erkennen wir die Hotspots aus dem All und reduzieren die Gigabytes zu Metadaten. Diese Metadaten versenden wir über einen Intersatellitenlink. Das ist vergleichbar damit, dass man über ein Satellitenhandy eine SMS versendet. Das dauert nur maximal drei Minuten. Diese Plattform werden wir langfristig auch für Kunden öffnen. Durch ‚Apps‘ können dann allerhand von Muster erkannt werden“, erklärt Grübler.

Vetrag zwischen OroraTech und ESA

OroraTech bereitet derzeit für Mitte bis Ende 2021 eine Demonstration dieser Fähigkeiten im Weltraum vor, die vom „UK satellite applications catapult program“ unterstützt wird. Darüber hinaus hat das Unternehmen einen laufenden Vertrag mit der ESA und dem „Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt“ (DLR) über den Bau des modularen Nanosatelliten, der teure terrestrische Überwachungssysteme ersetzen kann.

Fünf Millionen Euro Series-A?

Um die Unternehmens- und Geschäftsentwicklung weiter voranzutreiben, strebt OroraTech auch aktuell an, bis zu fünf Millionen Euro in einer „Series-A Equity Financing“-Runde aufzustellen und fokussiert auf den Aufbau eines transatlantischen Syndikats institutioneller Anleger. Das Kapital soll dafür verwendet werden, um den Service-Level zu erhöhen, den Kundenstamm zu erweitern, neue Märkte zu erschließen und das Geschäft zu vergrößern. Und dafür OroraTech als ersten „commercial supplier of real-time thermal-infrared satellite data“ zu positionieren.

LinktippZum Startup

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 „Aufbrechen„ erschienen

Ob für das LinkedIn-Profil oder die Unternehmenswebsite: Das Porträtfoto ist oft der erste Eindruck, den eine Führungskraft hinterlässt. Trotzdem zeigen viele dieser Bilder vor allem eine einstudierte Pose. Antje Wolm geht es dagegen, wie sie selbst sagt, „nicht um Inszenierung, sondern um Substanz“. Sie fotografiert Führungskräfte, Unternehmer:innen und Personenmarken, neben Oberösterreich unter anderem in Wien, Berlin und München. Ihr eigener Hintergrund liegt in der Wirtschaft, in der Welt der Zahlen und Prozesse. Bei ihren Shootings setzt sie auf Zeit, auf Fragen im richtigen Moment und auf Orte, die zur Person passen. Mit brutkasten hat sie darüber gesprochen, was ein gutes Porträt ausmacht.

brutkasten: Warum zeigen Bilder von Führungskräften so selten die tatsächliche Person?

Viele haben im Kopf, dass ein Foto ein konservatives Abbild sein muss. Sie haben gar nicht das Gefühl, dass man durch ein Foto auch Persönlichkeit zeigen kann. Dabei kann ein Bild unheimlich viel transportieren statt einfach nur ein Gesicht, zwei Augen und eine Nase.

Vor der Kamera stehen sonst souveräne Menschen…

Die meisten, die zu mir kommen, führen Teams. Vor der Kamera ist plötzlich nichts mehr mit Routine; da sind die selbstsichersten Menschen unsicher und wissen nicht, wohin mit den Händen. Puls und Herzschlag steigen, und dann übernehme ich die Führung. Das, was diese Menschen sonst im Unternehmen machen, ist in dem Moment meine Aufgabe.

Wie löst du jemanden von den einstudierten Posen?

Man fordert ihn auf, komplett aus seiner Komfortzone zu kommen. In der Interviewsituation davor schaue ich zu, wie jemand sitzt, wie er die Beine verschränkt, wie er agiert. Und dann merkt man, dass er die Pose vor der Kamera sonst überhaupt nicht einnimmt.

Wie kommst du zu einem authentischen Bild?

Deswegen ist die Zeit so wichtig – irgendwann kann man sich nicht mehr verstellen. Manche schaffen es überhaupt nicht, wirklich authentisch zu schauen. Dann stelle ich Fragen und drücke in dem Moment ab, in dem eine bestimmte Emotion im Gesicht ist. Es geht um diese Zwischenmomente.

Welche Rolle spielt die Umgebung?

Eine ziemlich große – sie wird oft unterschätzt. Am besten fotografiert man dort, wo sich jemand gern bewegt; an einem Ort, der ihn in seiner Art widerspiegelt. Jemanden aus einem aufgeräumten, cleanen Büro würde ich nicht in einer Startup-Umgebung fotografieren. Das Umfeld sagt viel über einen Menschen aus.

Was rätst du für das nächste LinkedIn-Bild?

Weg von der weißen Wand – man soll ein bisschen Raum spüren, nicht nur dieses passbildähnliche Foto. Und gerne das anziehen, was man normalerweise trägt, nicht die typische Krawatte und den Anzug. Gute Bilder zeigen nicht nur ein Gesicht, sondern Haltung, Wirkung und ob du wirklich bei dir bist.

Was hältst du von KI-generierten Porträts?

Ich finde KI prinzipiell okay, das kann jeder machen, wie er glaubt. Aber in dem Bereich, wo man Persönlichkeit zeigt, finde ich sie nicht notwendig. Für mich zählt der Mensch; wer du bist, wenn du einfach mal nur du bist.