Gollnick, VolkerVolkerGollnick1290405250000-0001-7214-0828Müller, Johannes AlexanderJohannes AlexanderMüller2026-03-312026-03-312026Technische Universität Hamburg (2025)https://hdl.handle.net/11420/62465Die vorliegende Dissertation untersucht die techno-ökonomische Eignung von drohnen- und satellitengestützten Fernerkundungsverfahren zur Inspektion ausgedehnter Netzinfrastrukturen wie Stromnetze, Gaspipelines und Bahnstrecken. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer Methodik zur System-of-Systems-Konzeptionierung, die verschiedene Sensorträgerplattformen hinsichtlich ihrer Effizienz und Wirtschaftlichkeit vergleicht, mit besonderem Fokus auf unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) und Satelliten. Die Arbeit beginnt mit einer Analyse der Inspektionsanforderungen dieser Infrastrukturen, einschließlich der benötigten Datenqualität und -häufigkeit. Anschließend werden die Grundlagen der Fernerkundungssensorik (z. B. LIDAR, RADAR, Infrarot) sowie die Eigenschaften von Drohnen (Starrflügel, VTOL, Multikopter) und Satelliten erläutert. Ein zentraler Bestandteil ist die Entwicklung eines Algorithmus zur Routenoptimierung und eines Kostenmodells, das Faktoren wie Befliegungshäufigkeit und damit einhergehender Auslastung, Reichweite, Betriebsbasen und Fixkosten berücksichtigt. Die Methodik wird an zwei Fallstudien angewendet: dem deutschen Bahnnetz und dem US-amerikanischen Erdgasfernleitungsnetz. Für das Bahnnetz zeigt sich, dass hochautomatisierte VTOL-Drohnen die kosteneffizienteste Lösung bieten, sofern mit dieser Konfiguration eine hinreichend große Reichweite erzielt werden kann. Bei der Befliegung des wesentlich größeren Gebietes des US-amerikanischen Pipelinesystems können hochautomatisierte Starrflügel-UAVs etwaige Reichweitenvorteile leichter ausspielen, da die Anforderungen an eine effiziente Routenplanung hier höher liegen. Satelliten sind in beiden Fällen vor allem bei niedrigen Auflösungsanforderungen wirtschaftlich konkurrenzfähig gegenüber Drohnensystemen mit begrenzten Reichweitenfähigkeiten. Herausgearbeitet wird dabei insbesondere der wirtschaftliche Mehrwert inkrementeller Reichweite im Flugzeugentwurf von Drohnen innerhalb eines bestimmten Reichweitenspektrums. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass Drohnensysteme durch Automatisierung und Skalierbarkeit traditionelle Inspektionsmethoden (z. B. Helikopter) übertreffen können, wobei die Wahl der Plattform stark von der Infrastruktur und den spezifischen Anforderungen abhängt. Die Arbeit schließt mit einer Diskussion alternativer Ansätze und einem Ausblick auf zukünftige Forschung, insbesondere zur Reichweitensteigerung von UAVs und deren Integration in hybride Systeme mit Satelliten.This dissertation investigates the techno-economic suitability of drone- and satellite-based remote sensing methods for the inspection of extensive network infrastructures, such as power grids, gas pipelines, and railway lines. The objective of the work is to develop a methodology for a System-of-Systems conceptualization that compares various sensor carrier platforms regarding their efficiency and cost-effectiveness, with a particular focus on Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and satellites. The study begins with an analysis of the inspection requirements for these infrastructures, including the necessary data quality and frequency. Subsequently, the fundamentals of remote sensing sensor technology (e.g., LiDAR, RADAR, Infrared) as well as the characteristics of drones (fixed-wing, VTOL, multicopter) and satellites are explained. A central component is the development of a route optimization algorithm and a cost model that considers factors such as flight frequency (and the resulting utilization), range, operating bases, and fixed costs. The methodology is applied to two case studies: the German railway network and the U.S. natural gas transmission pipeline network. For the railway network, it is shown that highly automated VTOL (Vertical Take-Off and Landing) drones offer the most cost-efficient solution, provided that a sufficiently large range can be achieved with this configuration. When surveying the significantly larger area of the U.S. pipeline system, highly automated fixed-wing UAVs can more easily leverage their range advantages, as the requirements for efficient route planning are higher in this context. In both cases, satellites are economically competitive with drone systems of limited range capabilities, primarily when resolution requirements are low. In particular, the study highlights the economic added value of incremental range in drone aircraft design within a specific range spectrum. The results illustrate that through automation and scalability, drone systems can outperform traditional inspection methods (e.g., helicopters), although the choice of platform depends heavily on the infrastructure and specific requirements. The work concludes with a discussion of alternative approaches and an outlook on future research, particularly regarding increasing UAV range and their integration into hybrid systems with satellites.dehttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Remote SensingTechno-Economic AnalysisInfrastructure InspectionUAV Mission PlanningSystem-of-Systems (SoS)Technology::629: Other Branches::629.8: Control and Feedback Control Systems::629.89: Computer-Controlled Guidance::629.892: RobotTechnology::681: Precision Instruments and Other Devices::681.2: Testing, Measuring, Sensing InstrumentsTechnology::658: General Managament::658.5: Of ProductionDoctoral Thesishttps://doi.org/10.15480/882.1693010.15480/882.16930Ihl, ChristophChristophIhlOther