{"id":2900,"date":"2026-06-26T09:14:23","date_gmt":"2026-06-26T01:14:23","guid":{"rendered":"https:\/\/midradar.com\/?post_type=cases&p=2900"},"modified":"2026-07-27T14:33:43","modified_gmt":"2026-07-27T06:33:43","slug":"radar-and-thermal-camera-fusion-for-24-7-bird-strike-prevention-at-a-hub-airport","status":"publish","type":"cases","link":"https:\/\/midradar.com\/de\/cases\/radar-and-thermal-camera-fusion-for-24-7-bird-strike-prevention-at-a-hub-airport\/","title":{"rendered":"Fusion von Radar und W\u00e4rmebildkamera zur 24\/7-Vogelschlagpr\u00e4vention an einem Drehkreuzflughafen"},"content":{"rendered":"

Projekt-Snapshot<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Gegenstand<\/strong><\/td>\nEinzelheiten<\/td>\n<\/tr>\n
Industrie<\/strong><\/td>\nZivilluftfahrt \/ Flughafenbetrieb<\/td>\n<\/tr>\n
Region<\/strong><\/td>\nNordostasien<\/td>\n<\/tr>\n
Umwelt<\/strong><\/td>\nK\u00fcstenhub-Flughafen in einer Region mit hoher Vogelaktivit\u00e4t, gelegen in der N\u00e4he gesch\u00fctzter Feuchtgebiete und \u00c4stuarhabitate entlang einer wichtigen Zugroute<\/td>\n<\/tr>\n
Kern-Herausforderung<\/strong><\/td>\nKeine Echtzeit-Vogelerkennung nachts oder bei schlechtem Wetter; keine Fr\u00fchwarnreichweite; keine Daten zur Quantifizierung von Schw\u00e4rmen<\/td>\n<\/tr>\n
Radar eingesetzt<\/strong><\/td>\n2 \u00d7 MR-RDT10K Radar zur Tiefflug\u00fcberwachung<\/td>\n<\/tr>\n
Kamera ausgefahren<\/strong><\/td>\n7 \u00d7 MR-HTVC12035-2132 Langstrecken-PTZ-W\u00e4rmebildkamera<\/td>\n<\/tr>\n
Plattform<\/strong><\/td>\nVereinheitlichte Plattform f\u00fcr das Vogelrisikomanagement \u2013 GIS-Anzeige, Risikozonierung, automatisierte Benachrichtigungen, Wiedergabe, Statistiken, Tablet-Feldschnittstelle<\/td>\n<\/tr>\n
Projektdauer<\/strong><\/td>\n24 Monate (12 Monate Bau + 12 Monate saisonale Optimierung)<\/td>\n<\/tr>\n
Schl\u00fcsselergebnis<\/strong><\/td>\n24\/7 Allwetter-Vogel\u00fcberwachung in allen Startbahnzonen mit automatisierter Risikobewertung und Echtzeit-Einsatz des Au\u00dfenteams<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

<\/h2>\n

\"\"<\/h2>\n

Hintergrund<\/h2>\n

Vogelschl\u00e4ge stellen eines der am h\u00e4ufigsten dokumentierten Risiken f\u00fcr die Luftfahrtsicherheit dar und werden von ICAO, FAA und EASA als vorrangiges Anliegen anerkannt. Dieser Flughafen ist ein bedeutendes internationales Drehkreuz in einer K\u00fcstenregion Nordostasiens mit hoher ganzj\u00e4hriger Vogelaktivit\u00e4t. Gesch\u00fctzte Feuchtgebiete und \u00c4stuarhabitate in der Umgebung liegen nur wenige Kilometer vom Start- und Landebahnsystem entfernt und sorgen f\u00fcr eine anhaltende Exposition, die sich w\u00e4hrend der saisonalen Wanderung verst\u00e4rkt, wenn gro\u00dffl\u00e4chige Vogelbewegungen h\u00e4ufig mit Spitzenflugoperationen zusammenfallen.<\/p>\n

The airport’s existing bird management relied on ground patrols, tower observation, and reactive response once birds were already spotted. Four limitations made this approach increasingly inadequate as air traffic volume grew:<\/p>\n

\u00b7 Keine Deckung bei Nacht oder schlechter Sicht: Visuelle \u00dcberwachung kann die Vogelbewegungen in Dunkeln, Nebel oder Regen nicht verfolgen \u2013 Bedingungen, die w\u00e4hrend des normalen Flugbetriebs andauern<\/p>\n

\u00b7 Unzureichende Warnreichweite: Als V\u00f6gel in der N\u00e4he von Start- und Landebahnen visuell entdeckt wurden, war die Vorlaufzeit f\u00fcr die Ausbreitung h\u00e4ufig zu kurz, bevor ein Flugzeug Anflug- oder Abflugrolle erreichte<\/p>\n

\u00b7 Keine Schwarmquantifizierung: Die Betreiber hatten keine systematische M\u00f6glichkeit, Schwarmdichte, H\u00f6henverteilung oder Bewegungsbahn zu messen, was die Risikobewertung subjektiv und schichtabh\u00e4ngig machte<\/p>\n

\u00b7 Keine Daten f\u00fcr Lebensrauminterventionen: Ohne kontinuierliche Beobachtungsaufzeichnungen fehlte dem Flughafen die Evidenzgrundlage, um Ma\u00dfnahmen zur Reduzierung von Vogelanziehungsstoffen rund um den Perimeter zu verfolgen<\/p>\n

Vogelschl\u00e4ge nahmen zu und trugen zu Flugzeugsch\u00e4den, ungeplanten Wartungen und Betriebsverz\u00f6gerungen bei. Ein \u00dcbergang zu einer Radarbasiertes, sensorgesichertes Detektionssystem<\/a> wurde als notwendig erachtet, um operative Anforderungen und zivile Luftfahrtsicherheitsverpflichtungen gem\u00e4\u00df ICAO Doc 9137 zu erf\u00fcllen.<\/p>\n

Funktionsweise des Systems<\/h2>\n

\"\"<\/p>\n

The deployed system follows a Detect \u2192 Track & Classify \u2192 Alert & Respond\u00a0workflow. Two MR-RDT10K radars provide continuous 360\u00b0 airspace coverage. When a bird target is detected and classified, the platform automatically cues the nearest MR-HTVC12035-2132 thermal camera for visual verification, triggers tiered alerts in the control room, and simultaneously pushes live track data to field team tablets \u2014 designed for a sub-100 ms end-to-end response from detection to alert dispatch.<\/p>\n

L\u00f6sung<\/h2>\n

MR-RDT10K Tiefflug-\u00dcberwachungsradar<\/a> \u2014 Fl\u00e4chenweite Allwettererkennung<\/h3>\n

Zwei MR-RDT10K-Einheiten sind auf 10 Meter hohen frangiblen St\u00fctzstrukturen installiert, die eine \u00fcberlappende Abdeckung \u00fcber die gesamte Start- und Landebahnumgebung und den umliegenden Luftraum in niedriger H\u00f6he erm\u00f6glichen. Mit mechanischer Azimut-Scanning und Elevation Digital Beamforming (DBF) ist der MR-RDT10K so konzipiert, dass er eine kontinuierliche 360\u00b0-\u00dcberwachung unabh\u00e4ngig von Licht oder Wetter erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Parameter<\/td>\nSpezifikation<\/td>\n<\/tr>\n
Azimut-Abdeckung<\/td>\n360\u00b0 kontinuierlich<\/td>\n<\/tr>\n
Elevation-Abdeckung<\/td>\n\u22125\u00b0 bis +60\u00b0<\/td>\n<\/tr>\n
Maximale Detektionsh\u00f6he<\/td>\n3.000 m<\/td>\n<\/tr>\n
Erkennungsbereich (RCS 1 m\u00b2 \/ Vogelschwarmklasse)<\/td>\n3,5 km \u2013 20 km<\/td>\n<\/tr>\n
Erkennungsreichweite (RCS 0,01 m\u00b2 \/ kleines Ziel)<\/td>\n1,5 km \u2013 10 km<\/td>\n<\/tr>\n
Zielgeschwindigkeitsbereich<\/td>\n1 m\/s \u2013 150 m\/s<\/td>\n<\/tr>\n
Entfernungsgenauigkeit (RMS)<\/td>\n\u2264 5 m<\/td>\n<\/tr>\n
Geschwindigkeitsgenauigkeit (RMS)<\/td>\n\u2264 0,5 m\/s<\/td>\n<\/tr>\n
Winkelgenauigkeit (AZ\/EL, RMS)<\/td>\n0.3\u00b0 \u2013 0.4\u00b0<\/td>\n<\/tr>\n
Gleichzeitige Gleiskapazit\u00e4t<\/td>\n\u2265 200 Tracks<\/td>\n<\/tr>\n
End-to-End-Response (Designziel)<\/td>\n< 100 ms<\/td>\n<\/tr>\n
Betriebstemperatur<\/td>\n\u221240 \u00b0C bis +55 \u00b0C<\/td>\n<\/tr>\n
Eindringsschutz<\/td>\nIP66<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

MTI\/GMTI-Algorithmen unterdr\u00fccken Boden- und Meeresst\u00f6rungen und erm\u00f6glichen so eine zuverl\u00e4ssige Erkennung langsam fliegender, niedrig-RCS-Objekte, darunter einzelne gro\u00dfe V\u00f6gel und kleine Schw\u00e4rme, die bei herk\u00f6mmlichen \u00dcberwachungsradaren verdeckt w\u00e4ren. Die MR-RDT10K-KI-Klassifikations-Engine erm\u00f6glicht in Echtzeit eine Mehrklassen-Zieldiskriminierung zwischen Vogelschw\u00e4rmen, einzelnen V\u00f6geln, UAVs und Flugzeugen. Eine Mikro-Doppler-Funktionserkennungsschicht unterscheidet rotorgetriebene UAV-Echos zus\u00e4tzlich von biologischen fl\u00fcgelschlagenden Vogelechos auf Signalverarbeitungsebene und reduziert so St\u00f6ralarme von Nicht-Vogelzielen in der Luft erheblich.<\/p>\n

MR-HTVC12035-2132 Fahrzeugmontierte PTZ-W\u00e4rmebildkamera<\/a> \u2014 Langstrecken-thermische PTZ-Verifikation<\/h3>\n

\"\"<\/p>\n

Sieben MR-HTVC12035-2132-PTZ-W\u00e4rmebildkameras sind an f\u00fcnf Installationspunkten im Einsatz: drei Mastpositionen auf Bodenniveau, drei Dachpositionen auf Geb\u00e4uden und ein erh\u00f6hter Turmstandort. Damit werden insbesondere die aktivsten Anflugkorridore des Vogelzugs erweitert abgedeckt.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Parameter<\/td>\nSpezifikation<\/td>\n<\/tr>\n
Erkennungsbereich (Fahrzeug \/ Mensch)<\/td>\n21 km \/ 9 km<\/td>\n<\/tr>\n
W\u00e4rmesensor<\/td>\nVOx ungek\u00fchlt, bis zu 1280\u00d71024 Aufl\u00f6sung<\/td>\n<\/tr>\n
Spektrale Antwort<\/td>\n7,5 \u03bcm \u2013 14 \u03bcm<\/td>\n<\/tr>\n
NETD<\/td>\n45 mK<\/td>\n<\/tr>\n
Thermische Linse<\/td>\n25 mm \u2013 325 mm, 13\u00d7 kontinuierlicher Zoom, Autofokus<\/td>\n<\/tr>\n
Sichtbare Kamera<\/td>\n2,1 MP, 1\/1,8\" CMOS<\/td>\n<\/tr>\n
Sichtbares Objektiv<\/td>\n4,3 mm \u2013 141 mm, 30\u00d7 optischer Zoom<\/td>\n<\/tr>\n
Minimale Beleuchtung<\/td>\n0,0002 Lux<\/td>\n<\/tr>\n
PTZ Pan<\/td>\n0\u00b0\u2013360\u00b0 kontinuierlich<\/td>\n<\/tr>\n
Betriebstemperatur<\/td>\n\u221235 \u00b0C bis +60 \u00b0C<\/td>\n<\/tr>\n
Schutzniveau<\/td>\nIP66, Dreifach-Proof-Beschichtung<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

The thermal channel provides reliable target imaging in complete darkness, rain, mist, and direct solar backlighting \u2014 conditions that degrade visible-light cameras precisely when migrating flocks are most active. With a 21 km vehicle detection range and 9 km human-scale recognition range, thermal verification remains effective well before birds enter critical runway proximity. Camera cueing is fully automated via Midradar’s optoelectronic linkage interface \u2014 the nearest unit slews to the target’s GPS coordinates, locks on, and begins tracking with no manual control required.<\/p>\n

Vereinheitlichte Plattform f\u00fcr das Vogelrisikomanagement<\/h2>\n

\"\"<\/p>\n

Die integrierte Plattform bietet das gesamte operative Leistungsspektrum f\u00fcr Verhinderung von Vogelschl\u00e4ge am Flughafen<\/a>:<\/p>\n

\u00b7 Vereinheitlichte Lageanzeige: Radarspuren, thermisches und sichtbares Video, Flugzeugbewegungen (MLAT-Integration) und Risikozonen-\u00dcberlagerungen auf einer einzigen GIS-basierten Bedienerschnittstelle<\/p>\n

\u00b7 Risikozonenmanagement: Start- und Landebahnsegmente und Anflugkorridore, unterteilt in horizontale und h\u00f6henbasierte Stufen, jeweils mit konfigurierbaren unabh\u00e4ngigen Alarmschwellen<\/p>\n

\u00b7 Zieldatenerfassung: Jedes verfolgte Ereignis wird mit GPS-Koordinaten, H\u00f6he, Entfernung, Geschwindigkeit, Kurs, Schwarmgr\u00f6\u00dfensch\u00e4tzung und Klassifikationsetikett aufgezeichnet<\/p>\n

\u00b7 Vogelrisikobewertung: Echtzeit-Risikoindexberechnung, die Schwarmgr\u00f6\u00dfe, Geschwindigkeit, H\u00f6he, Flugbahn und N\u00e4he zu aktiven Startbahnzonen integriert<\/p>\n

\u00b7 Trajektorienwiedergabe und Statistiken: Vollst\u00e4ndige historische Spurdaten, die nach Zone, Zeit und Zieltyp abfragbar sind; Automatisierte Berichterstattung f\u00fcr regulatorische Dokumentation und Lebensraummanagement<\/p>\n

\u00b7 Tablet-Feldschnittstelle: Echtzeit-Radar-Track-Anzeige auf fahrzeugmontierten Tablets f\u00fcr Vogelvergr\u00e4mungspatrouillen \u2013 erm\u00f6glicht gezielte Vergr\u00e4mung ohne Sprach\u00fcbertragung vom Kontrollzentrum<\/p>\n

\u00b7 Systemredundanz: Redundante Verarbeitungsserver und eine resiliente Netzwerkarchitektur, die darauf ausgelegt ist, einzelne Ausfallpunkte zu eliminieren<\/p>\n

\u00b7 Integrationsbereit: Offene Schnittstellen f\u00fcr ATIS, MLAT, UAM-Plattformen und Anti-Drohnen-Effektorsysteme<\/p>\n

Systemarchitektur<\/h2>\n

\"\"<\/p>\n

Einsatzh\u00f6hepunkte<\/h2>\n

Design und Einhaltung von Frangible Structures: Beide MR-RDT10K-St\u00fctzstrukturen erforderten vor der Installation eine strukturelle Belastungsberechnung, Kollisionsanalyse und eine \u00dcberpr\u00fcfung der Bodenstabilit\u00e4t, koordiniert mit der Flughafenbeh\u00f6rde und der zivilen Luftfahrtaufsichtsbeh\u00f6rde gem\u00e4\u00df den Luftfahrtsicherheitsvorschriften f\u00fcr frangible Bauten.<\/p>\n

Nighttime-only installation: All integration with the airport’s live communications infrastructure was performed during nighttime maintenance windows across a multi-month schedule, requiring coordination between air traffic control, facilities management, and the installation team to protect flight operations continuity.<\/p>\n

RF-Koordination in einer Multi-Radar-Umgebung: Da Anflugradar, Oberfl\u00e4chenbewegungsradar und Wetterradar bereits vor Ort betrieben wurden, erforderte die Frequenzzuweisung f\u00fcr die MR-RDT10K eine vollst\u00e4ndige Radiowellensimulation und RF-Umwelt\u00fcberpr\u00fcfung w\u00e4hrend des Detaildesigns, gefolgt von einer formellen nationalen Frequenzlizenzierung.<\/p>\n

12-monatige saisonale Optimierung: Nach der Bau\u00fcbergabe kalibrierte eine spezielle Optimierungsphase die MR-RDT10K-Empfindlichkeitsschwellen, passte die Warnparameter f\u00fcr Risikozonen an und verfeinerte die KI-Klassifikationsleistung unter Verwendung eines vollst\u00e4ndigen saisonalen Zyklus tats\u00e4chlich beobachteter Vogelaktivit\u00e4t \u2013 wobei die lokale Artenzusammensetzung, Zugzeiten, Herdengr\u00f6\u00dfenvariationen und der Betriebsplan des Flughafens ber\u00fccksichtigt wurden.<\/p>\n

Ergebnisse<\/h2>\n

Nach der Inbetriebnahme und Optimierung wechselte der Flughafen von reaktiver visueller Beobachtung zu proaktivem, datenbasiertem Vogelrisikomanagement \u00fcber alle Betriebszeiten und Wetterbedingungen. Die folgenden operativen Verbesserungen wurden w\u00e4hrend der Optimierungsphase erreicht und best\u00e4tigt:<\/p>\n

\u00b7 Kontinuierliche Allwetterabdeckung der Start- und Landebahn: Die Radarschicht bietet eine Erkennungsf\u00e4higkeit bei Nacht- und Sichtverh\u00e4ltnissen, die zuvor nicht \u00fcberwacht wurden, und deckt alle Betriebszeiten ohne zus\u00e4tzliches Personal ab<\/p>\n

\u00b7 Erweiterte Fr\u00fchwarnreichweite: Die Vogelaktivit\u00e4t wird nun auf Entfernung verfolgt, bevor Schw\u00e4rme sich der kritischen Start- und Landebahn n\u00e4hern, was den Feldteams Vorlaufzeit gibt, um Streuungsma\u00dfnahmen vor der Flugzeugbewegung einzusetzen \u2013 eine grundlegende Abweichung vom vorherigen reaktiven Modell<\/p>\n

\u00b7 Konsistenter, bewerteter Alert-Workflow: Automatisierte gestufte Alarme ersetzen unklassifizierte visuelle Sichtungen und erm\u00f6glichen standardisierte Reaktionsentscheidungen \u00fcber alle Schichten und Wetterbedingungen hinweg<\/p>\n

\u00b7 Strukturierte Dokumentation pro Vorfall: Jedes verfolgte Ereignis wird mit Schwarmgr\u00f6\u00dfensch\u00e4tzung, H\u00f6he, Geschwindigkeit, Flugbahn und Risikowert protokolliert \u2013 was den objektiven Vorfallprotokoll liefert, den manuelle Beobachtung nicht liefern konnte<\/p>\n

\u00b7 Zielgerichteter Einsatz von Feldteams: Vogelkontroll-Patrouillenfahrzeuge werden durch Live-Radardaten zu aktiven Bedrohungsstandorten gef\u00fchrt, anstatt feste Patrouillenrouten zu betreiben<\/p>\n

\u00b7 Datenbank zur saisonalen Vogelaktivit\u00e4t: Die 12-monatige Optimierungsphase ergab eine kontinuierliche r\u00e4umliche und zeitliche Vogelaktivit\u00e4tsaufzeichnung, die der Flughafenbeh\u00f6rde eine Datengrundlage f\u00fcr Lebensraummanagemententscheidungen rund um den Flughafenperimeter liefert<\/p>\n

Hinweis: Quantitative Kennzahlen, darunter die Reduzierung der Vogelschlagrate und die systemweiten Fehlalarmraten, unterliegen der laufenden Pr\u00fcfung durch die Flughafenbeh\u00f6rde sowie Vertraulichkeitsanforderungen. Leistungskennzahlen werden nach Freigabe aktualisiert.<\/p>\n

H\u00e4ufig gestellte Fragen<\/h2>\n

Warum ist Radar erforderlich \u2013 k\u00f6nnen W\u00e4rmebildkameras die Vogelerkennung am Flughafen allein \u00fcbernehmen?<\/h3>\n

W\u00e4rmebildkameras eignen sich sehr gut f\u00fcr die visuelle Verifikation und die Identifizierung im Nahbereich, k\u00f6nnen jedoch auf Flughafengr\u00f6\u00dfe keine gro\u00dffl\u00e4chige, volumetrische Erfassung bei allen Wetterlagen leisten. Der MR-RDT10K ist f\u00fcr die kontinuierliche Abtastung eines Radius von mehreren Kilometern bei v\u00f6lliger Dunkelheit oder ohne Sicht ausgelegt \u2013 Bedingungen, unter denen kamerabasierte Systeme an physikalische Grenzen sto\u00dfen. Die Quantifizierung der Schwarmdichte, die Kartierung der H\u00f6henverteilung und die gleichzeitige Verfolgung von Hunderten von Zielen im gesamten Luftraumvolumen des Flughafens sind Aufgaben des Radars. Die Kombination aus Radar- und W\u00e4rmebilddetektion gilt als anerkannter Standard f\u00fcr professionelle Systeme zur Vogelschlagpr\u00e4vention an Flugh\u00e4fen.<\/p>\n

Wie unterscheidet der MR-RDT10K gleichzeitig V\u00f6gel von Flugzeugen und Drohnen?<\/h3>\n

Die MR-RDT10K-KI-Klassifikations-Engine erm\u00f6glicht Multi-Class-Zieldiskriminierung \u00fcber Vogelschw\u00e4rme, einzelne V\u00f6gel, UAVs und Flugzeuge mit einem einzigen Sensor. Die Mikro-Doppler-Funktionserkennung unterscheidet rotorgetriebene UAV-Echos zudem von biologischen Fl\u00fcgelfl\u00fcgel-Vogelechos auf Signalverarbeitungsebene. Flugzeugbewegungsdaten aus der bestehenden MLAT-Infrastruktur k\u00f6nnen auf das Display gelegt werden, um das Luftbild zu kombinieren, und durch Bedienerwahl ausgeschaltet werden. Dieser geschichtete Ansatz ist darauf ausgelegt, Fehlalarme von nicht-vogelbezogenen Luftzielen w\u00e4hrend des normalen Flughafenbetriebs zu minimieren.<\/p>\n

Wie werden Alarmschwellen kalibriert, um unerw\u00fcnschte Alarme zu vermeiden?<\/h3>\n

Die 12-monatige Optimierungsphase kalibriert alle Alarmparameter anhand eines vollst\u00e4ndigen saisonalen Zyklus tats\u00e4chlicher Vogelaktivit\u00e4tsdaten am jeweiligen Flughafen \u2013 lokale Artenzusammensetzung, typische Schwarmgr\u00f6\u00dfen, Zugzeiten und aktive Betriebspl\u00e4ne der Start- und Landebahn. Dies erzeugt eine standortspezifische Alarmkonfiguration statt generischer Werksstandardwerte, sodass das System die Erkennungsempfindlichkeit gegen die Rate unerw\u00fcnschter Alarme f\u00fcr die jeweilige Betriebsumgebung abw\u00e4gen kann.<\/p>\n

Kann das System mit vorhandenen Vogelvergr\u00e4mungsanlagen und k\u00fcnftigen Anti-Drohnen-Plattformen verbunden werden?<\/h3>\n

Yes. Midradar’s standard interfaces support connection with acoustic, laser, and pyrotechnic dispersal devices, allowing existing equipment to be triggered automatically based on radar-detected bird activity. The platform also provides open integration interfaces for ATIS, UAM operational platforms, and anti-drone effector systems \u2014 keeping the bird detection investment architecturally compatible with the airport’s broader low-altitude airspace management roadmap.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Diese Fallstudie beschreibt, wie ein Drehkreuzflughafen in Nordostasien das Tiefflug\u00fcberwachungsradar MR-RDT10K und die weitreichenden W\u00e4rmebild-PTZ-Kameras MR-HTVC12035-2132 einsetzte, um ein 24\/7-System zur Vogelerkennung und Vogelschlagpr\u00e4vention f\u00fcr alle Wetterlagen aufzubauen. Die L\u00f6sung erm\u00f6glicht Echtzeitverfolgung, automatische Risikowarnungen, W\u00e4rmebild-Verifikation, den Einsatz von Au\u00dfenteams und ein datenbasiertes Vogelrisikomanagement in den Start- und Landebahnbereichen.<\/p>","protected":false},"featured_media":2902,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","class_list":["post-2900","cases","type-cases","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/midradar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/cases\/2900","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/midradar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/cases"}],"about":[{"href":"https:\/\/midradar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/cases"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/midradar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2900"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/midradar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2902"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/midradar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2900"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}