An Stränden in New South Wales sollen Drohnen Haie früh erkennen, ohne Meerestiere durch Netze oder Köderleinen zu gefährden. Eine neue Auswertung von 900 Flügen zeigt jedoch, wie schwer es ist, Bullen-, Weiße und Tigerhaie auf einem kleinen Bildschirm in Echtzeit sicher zu unterscheiden.
In 269 Flügen meldeten die Pilotinnen und Piloten mindestens eine dieser drei Zielarten. Die spätere Prüfung der hochauflösenden Videos bestätigte das nur in 101 Fällen. 168 Meldungen – 62 Prozent – waren Fehlzuordnungen. Damit erschien die Präsenz der Zielhaie im Live-Betrieb doppelt so hoch, wie sie tatsächlich war.
Nichttödliche Alternative mit Zeitdruck
Drohnen sind ein zentraler Teil des Shark Management Program von New South Wales. Seit 2017 wurden an 56 Stränden mehr als 160.000 Flüge durchgeführt. Anders als Hainetze oder klassische Trommelleinen sollen sie das Risiko für Badende senken, ohne Haie und andere Meerestiere zu fangen oder zu töten.
Die Flüge finden meist zwischen 9 und 16 Uhr bei geeignetem Wetter statt. Eine Drohne kontrolliert bis zu einen Kilometer Küste, fliegt gewöhnlich in 60 Metern Höhe hinter der Brandungszone und bleibt bis zu etwa 25 Minuten in der Luft. Wird ein Hai entdeckt, muss die Besatzung ihn sofort als Zielart, anderen Hai oder unbekannten Hai einordnen.
Von dieser Entscheidung können Lautsprecherwarnungen, Strand- oder Drohnensirenen, der Einsatz eines Rettungsboots oder eine Räumung des Wassers abhängen. Die Artbestimmung erfolgt also nicht unter Laborbedingungen, sondern parallel zur Beobachtung eines bewegten Tieres und unter Zeitdruck.
Warum drei Haiarten besonders beobachtet werden
Als Zielarten gelten in New South Wales der Bullenhai (Carcharhinus leucas), der Weiße Hai (Carcharodon carcharias) und der Tigerhai (Galeocerdo cuvier). Sie stehen im Zentrum des Risikomanagements, weil sie weltweit mit dem größten Teil der nicht provozierten Haiunfälle in Verbindung gebracht werden. Das bedeutet jedoch nicht, dass jede Sichtung automatisch eine unmittelbare Gefahr darstellt. Entfernung, Verhalten, Größe und Nähe zu Menschen bleiben für die konkrete Lage entscheidend.
Zugleich sind diese Arten selbst schutzbedürftig. Nichttödliche Überwachung soll deshalb zwei Ziele verbinden: Menschen rechtzeitig informieren und auf Maßnahmen verzichten, die gefährdete Haie oder unbeteiligte Tiere verletzen. Eine belastbare Bestimmung ist dafür wichtiger als ein möglichst häufiger Alarm.
Live-Bild gegen spätere Videoanalyse
Für die Untersuchung verglichen die Forschenden die Meldungen professionell geschulter Drohnenpilotinnen und -piloten mit einer späteren Videoanalyse. Zwei erfahrene Haiforschende konnten die Aufnahmen anhalten, verlangsamen und mehrfach abspielen. So ließ sich die Art in vielen Fällen genauer bestimmen als während des Flugs.
Die Echtzeitklassifikation erkannte 75 Prozent der Flüge, in denen nachträglich tatsächlich eine Zielart bestätigt wurde. Gleichzeitig wurden 78 Prozent der Flüge ohne Zielart korrekt als solche eingeordnet. Der positive Vorhersagewert betrug jedoch nur 38 Prozent: Von allen Live-Meldungen einer Zielart waren also weniger als vier von zehn nach der Videoanalyse richtig.
Auf Artebene lagen die Fehlbestimmungsraten bei 53 Prozent für gemeldete Bullenhaie und 79 Prozent für gemeldete Weiße Haie. Alle fünf als Tigerhai gemeldeten Sichtungen erwiesen sich als andere Tiere. Wegen dieser sehr kleinen Zahl lässt sich daraus jedoch keine belastbare allgemeine Quote für Tigerhaie ableiten.
Whaler-Haie wurden besonders häufig verwechselt
Am häufigsten zeigten die Aufnahmen sogenannte Whaler-Haie der Gattung Carcharhinus. Von 361 nachträglich bestätigten Whaler-Sichtungen waren 80 im Live-Betrieb als Weißer Hai, 53 als Bullenhai und zwei als Tigerhai gemeldet worden. Größere Bronze- oder Düsterhaie können aus schrägem Winkel, auf Distanz und in bewegtem Wasser schwer von den Zielarten zu unterscheiden sein.
Auch Sandtigerhaie, Hammerhaie, Zebrahai und Wobbegongs tauchten in den Aufnahmen auf. Solche Arten können groß werden, gelten im Programm aber nicht als die drei Zielarten. Je nach Größe und Nähe zu Badenden können Verantwortliche dennoch vorsorgliche Maßnahmen auslösen. Eine abweichende Artbestimmung bedeutet deshalb nicht in jedem Einzelfall, dass jede Reaktion unnötig war.
Selbst Geigenrochen lösten Räumungen aus
Die Verwechslungen reichten über andere Haie hinaus. Geigenrochen besitzen einen haiförmigen Körper und eine spitze Schnauze, leben aber als Rochen häufig dicht über sandigem Grund. In neun Fällen wurden sie live als Bullenhai und in fünf Fällen als Weißer Hai eingestuft. Acht große Knochenfische wurden als unbekannte Haie gemeldet.
Nicht-Haie führten zu 39 Gegenmaßnahmen, darunter 28 Räumungen des Wassers. In Situationen, in denen eine Maßnahme ausdrücklich auf der Live-Einstufung als Bullen-, Weißer oder Tigerhai beruhte, bestätigte die spätere Analyse die Klassifikation insgesamt nur in 36 Prozent der Fälle. Fehlalarme binden damit Rettungskräfte und können Badegäste an häufige, aber ungenaue Warnungen gewöhnen.
Es gab auch übersehene Zielhaie
Das Problem verlief nicht nur in Richtung Überwarnung. In 34 der 135 Flüge, bei denen die spätere Analyse tatsächlich einen Bullen- oder Weißen Hai zeigte, war das Tier live als anderer oder unbekannter Hai eingeordnet worden. Das entspricht 25 Prozent der bestätigten Zielhai-Flüge.
Eine vorsichtige Einstufung verhindert also nicht alle falschen Entwarnungen. Kleine Displays, Sonnenreflexe, die Schwimmtiefe und eine ungünstige Position der Drohne können wichtige Merkmale verbergen. Für das Strandmanagement zählt deshalb nicht nur, wie viele Haie entdeckt werden, sondern auch, wie sicher die Art und die konkrete Situation bewertet werden können.
Klares Wasser löste das Problem nicht
Weder Wassertrübung noch Seegang beeinflussten die korrekte Erkennung der Zielarten in dieser Stichprobe statistisch signifikant. Die Flüge fanden allerdings ohnehin überwiegend bei leichtem bis mäßigem Wind und in relativ flachem Wasser statt. Schlechtere Bedingungen waren daher nur begrenzt vertreten.
Überraschend traten falsche Zielhai-Meldungen in klarerem Wasser sogar häufiger auf. Die Forschenden vermuten eine vorsichtige Entscheidungstendenz, konnten den Mechanismus aber nicht klären. Das Ergebnis spricht dagegen, die Fehlerquote allein mit Sichtbedingungen zu erklären. Ausbildung, Erfahrung, Bildschirmgröße und Entscheidungsregeln dürften ebenfalls eine Rolle spielen.
KI soll unterstützen, nicht allein entscheiden
Automatische Bilderkennung könnte Pilotinnen und Piloten künftig in Echtzeit eine zweite Einschätzung liefern. Erste KI-Systeme haben in Versuchen gute Ergebnisse bei der Erkennung bestimmter Haiarten erzielt. Für den zuverlässigen Einsatz am Strand brauchen sie jedoch umfangreiche Trainingsdaten aus unterschiedlichen Habitaten, Blickwinkeln, Tiefen und Wetterlagen.
Auch KI verliert an Sicherheit, wenn Tiere tief schwimmen oder nur teilweise sichtbar sind. Größere und hellere Monitore, höher aufgelöste Live-Bilder, gezielte Schulung und klare Eskalationsregeln sind deshalb ebenso wichtig. Sinnvoll wäre ein Assistenzsystem, das Unsicherheit sichtbar macht und die menschliche Entscheidung verbessert, statt einen automatischen Hai-Alarm auszulösen.
Drohnen bleiben wertvoll – ihre Meldungen brauchen Kontext
Die Ergebnisse sprechen nicht gegen Drohnen. Sie zeigen vielmehr eine konkrete Schwachstelle eines grundsätzlich nichttödlichen Werkzeugs. Drohnen können große Küstenabschnitte beobachten, Menschen direkt warnen und zugleich wertvolle Daten über Haie liefern. Ihre Wirkung hängt aber davon ab, wie zuverlässig Live-Bilder interpretiert werden.
Für Badegäste und andere Meeresnutzer bedeutet eine Drohnenwarnung weiterhin: Anweisungen vor Ort befolgen. Für Behörden bedeutet dieselbe Warnung jedoch nicht automatisch, dass eine Hochrisikoart bestätigt ist. Transparente Kommunikation, nachträgliche Qualitätskontrolle und bessere technische Unterstützung können verhindern, dass Vorsicht in unnötige Angst oder Routinealarme umschlägt.
