Eine Fahrbahnschadenserhebung identifiziert, klassifiziert und misst systematisch jede Schadensart, deren Schweregrad und Ausmaß auf einem Fahrbahnabschnitt nach Standardprotokollen (FHWA LTPP; ASTM D6433; behördenspezifisch) und bildet die Grundlage für die PCI-Berechnung und Zustandsbewertung. Behandelt Erhebungstypen (Windschutzscheibenbefahrung; Begehung; automatisierte Bildgebung; Drohne), Stichprobenverfahren und Schulung zur Schadensidentifikation.
Eine Fahrbahnschadenserhebung ist der systematische Prozess der Identifikation, Klassifikation und Messung sichtbarer Verschleißerscheinungen auf einer Fahrbahnoberfläche. Die Erhebung liefert objektive Daten über die Art, den Schweregrad und das Ausmaß jedes vorhandenen Schadens innerhalb definierter Fahrbahnabschnitte. Diese Daten bilden die grundlegende Eingabe für den Pavement Condition Index (PCI), eine numerische Bewertung von 0 (ausgefallen) bis 100 (exzellent), die Entscheidungen über Instandhaltung und Instandsetzung (M&R) in Straßennetzen, Flughafenflugfeldern, Parkplätzen und militärischen Anlagen steuert.
Drei maßgebliche Normen definieren die Methodik der Schadenserhebung für verschiedene Fahrbahnkontexte: das FHWA Long-Term Pavement Performance (LTPP) Distress Identification Manual (DIM) , die ASTM D6433 (Straßen und Parkplätze) und die ASTM D5340 (Flughäfen). Das FHWA LTPP DIM, jetzt in der fünften überarbeiteten Ausgabe (FHWA-HRT-13-092, Mai 2014), bietet mit über 137 Seiten das umfassendste Nachschlagewerk mit standardisierten Schadensdefinitionen, Farbfotografien, Messprotokollen und Kriterien für die Schweregradzuweisung. Es wurde erstmals 1987 veröffentlicht und wird schätzungsweise von 90 Prozent der staatlichen Straßenbaubehörden in den gesamten Vereinigten Staaten verwendet. Das Handbuch unterteilt die Fahrbahntypen in drei Kategorien: (1) Fahrbahnen mit Asphaltbeton-Oberfläche, (2) Fahrbahnen aus Plattenbeton (PCC) mit Fugen und (3) Fahrbahnen aus kontinuierlich bewehrtem Beton, jeweils mit eigenem Schadenskatalog.
ASTM D6433 mit dem Titel Standard Practice for Roads and Parking Lots Pavement Condition Index Surveys überführt den Schadensidentifikationsprozess in einen PCI-Berechnungsworkflow. Sie definiert die Netzwerkhierarchie (Anlage → Abschnitt → Stichprobeneinheit), Stichprobenstrategien, Schadensmaßeinheiten und die Abzugswertmethodik, die Felderhebungen in PCI-Werte umwandelt. Die Norm umfasst 19 Schadensarten für Asphaltbeton und 19 für PCC-Straßen. Die aktuelle gültige Fassung ist ASTM D6433-24, veröffentlicht vom ASTM-Komitee E17 für Fahrbahnmanagement.
ASTM D5340, Standard Test Method for Airport Pavement Condition Index Surveys, passt die PCI-Methodik speziell für Flugfelder einschließlich Start- und Landebahnen, Rollwege, Vorfelder und Halteflächen an. Sie wurde vom US Army Corps of Engineers mit Finanzierung durch die US Air Force entwickelt und von der FAA sowie dem US Naval Facilities Engineering Command weitergehend verifiziert und übernommen. Die in Zoll-Pfund-Einheiten angegebenen Werte gelten als Standard für Flughafenanwendungen. Das FAA Advisory Circular AC 150/5380-7B schreibt vor, dass bundesweit geförderte Flughäfen mindestens einmal jährlich detaillierte Inspektionen durchführen müssen, wobei der Turnus detaillierter PCI-Erhebungen auf drei Jahre verlängert werden kann, wenn ein formelles Fahrbahnmanagementprogramm mit dokumentierter PCI-Historie unterhalten wird.
Die Internationale Zivilluftfahrtorganisation (ICAO) bezieht sich auf die Fahrbahnzustandsbewertung durch ihr Aerodrome Design and Operations Manual (Doc 9157) und die kürzlich eingeführte ACR/PCR-Methode (Aircraft Classification Rating / Pavement Classification Rating), die das ältere ACN/PCN-System ersetzt hat. Während die ICAO keine spezifische Schadenserhebungsmethode vorschreibt, verlangt sie, dass die Tragfähigkeit von Flugplatzbefestigungen gemeldet und der Fahrbahnzustand überwacht wird, um den sicheren Flugbetrieb zu gewährleisten. Viele ICAO-Mitgliedsstaaten setzen ASTM D5340 oder nationale Äquivalente um, um diese Anforderungen zu erfüllen.
Fahrbahnschadenserhebungen fallen in vier Hauptkategorien, jede mit unterschiedlichen Abwägungen zwischen Geschwindigkeit, Detailtiefe, Kosten und Abdeckung:
Die Windschutzscheibenbefahrung ist die schnellste Bewertungsmethode. Ein Prüfer fährt langsam (typischerweise 15–30 km/h) über die Fahrbahn und macht Beobachtungsnotizen zu sichtbaren Schäden, zum allgemeinen Zustand und zu offensichtlichen Sicherheitsgefahren. Es werden keine Messungen durchgeführt, keine Stichprobeneinheiten formal definiert und keine Schweregrade quantitativ zugewiesen. Das Ergebnis ist eine beschreibende Darstellung oder eine einfache Bewertung (z. B. Gut / Durchschnittlich / Schlecht). Windschutzscheibenbefahrungen eignen sich für das Netzebenen-Screening, bei dem das Ziel darin besteht, zu identifizieren, welche Fahrbahnabschnitte eine detailliertere Inspektion benötigen. Sie decken große Strecken schnell ab – ein einzelner Prüfer kann 50–100 km Fahrbahn pro Tag bewerten. Die Daten entbehren jedoch der Präzision und Wiederholbarkeit, die für die PCI-Berechnung erforderlich sind. Windschutzscheibenbefahrungen werden häufig von Kommunen für jährliche Übersichtsbewertungen zwischen formellen PCI-Zyklen und von Instandhaltungstrupps zur Identifizierung dringender Sicherheitsprobleme wie Schlaglöcher oder Randabfälle eingesetzt.
Die Begehung ist der Goldstandard für die PCI-Bestimmung auf Projektebene. Die Prüfer begehen jede Stichprobeneinheit physisch und führen Messräder, Maßbänder, Risslehren, Richtscheite und Schadenserfassungsformulare (Papier oder digitales Tablet) mit sich. Innerhalb jeder Stichprobeneinheit – etwa 2.500 Quadratfuß (±1.000 sq ft) für Asphaltbetonstraßen oder 20 zusammenhängende Platten (±8 Platten) für PCC-Straßen – identifiziert der Prüfer jeden vorhandenen Schaden, weist einen Schweregrad zu (Niedrig, Mittel oder Hoch nach LTPP/ASTM-Kriterien) und misst die Menge in der entsprechenden Einheit (Quadratfuß für flächenhafte Schäden, laufende Fuß für linienhafte Schäden, Anzahl für diskrete Schäden wie Schlaglöcher).
Die Begehung einer einzelnen 2.500 sq ft großen Stichprobeneinheit dauert typischerweise 15–30 Minuten, abhängig von der Schadensdichte. Ein vollständiger Abschnitt mit 20–40 Stichprobeneinheiten kann für ein Zweipersonenteam einen ganzen Tag erfordern. Obwohl arbeitsintensiv, liefern Begehungen die qualitativ hochwertigsten Daten für die PCI-Berechnung, da sie exakte Schadensmessungen mit Millimeterpräzision erfassen. Der Prüfer kann auch die Oberflächentextur ertasten, die Abtragungstiefe prüfen und den Randzustand beurteilen – Sinneseindrücke, die kein automatisiertes System vollständig nachbilden kann. ASTM D6433 und D5340 setzen Begehungen als Referenzmethode voraus, und alle PCI-Abzugswertkurven wurden anhand von Begehungsdaten kalibriert, die von geschulten Prüfern erhoben wurden.
Automatisierte bildbasierte Erhebungen verwenden fahrzeugmontierte Kameraanordnungen, um kontinuierliche Fahrbahnaufnahmen bei Autobahngeschwindigkeiten (bis zu 100 km/h) zu erfassen. Diese Systeme umfassen typischerweise mehrere hochauflösende Zeilen- oder Flächenkameras, Laserprofilometer zur Spurrinnenmessung und Inertialmesseinheiten zur Georeferenzierung. Die Bilddaten werden mittels Photogrammetrie-Software nachbearbeitet, um Orthomosaike zu erstellen, und anschließend analysiert – entweder manuell durch Techniker oder automatisch mittels KI-basierter Schadenserkennungsalgorithmen. Automatisierte Erhebungen decken gesamte Netzwerke schnell ab – ein einzelnes Erhebungsfahrzeug kann 100–200 Fahrspur-km pro Tag erfassen – und liefern objektive, wiederholbare Daten, die frei von Ermüdung oder Verzerrung durch den Prüfer sind.
Der Bodenabtastabstand (GSD) automatisierter Systeme liegt typischerweise zwischen 1–5 mm/Pixel, abhängig von der Kameraausstattung und Fahrgeschwindigkeit. Für eine zuverlässige Risserkennung (Rissbreiten bis zu 3 mm) ist ein GSD von 2 mm/Pixel oder besser erforderlich. Der FHWA Practical Guide for Quality Management of Pavement Condition Data (FHWA-HIF-22-004) enthält detaillierte Spezifikationen für die Qualitätssicherung automatisierter Datenerfassung. Zu den Herausforderungen gehören eine verminderte Genauigkeit in schattigen Bereichen, bei nasser Fahrbahn und die Schwierigkeit, bestimmte Schadensarten (z. B. Bluten versus polierte Gesteinskörnung) allein anhand von Bilddaten zu unterscheiden. Automatisierte Erhebungen werden häufig von staatlichen Verkehrsbehörden (DOTs) für die PCI-Bewertung auf Netzebene eingesetzt, wobei stichprobenbasierte Begehungen zur Bodenkalibrierung verwendet werden.
Drohnen-basierte Schadenserhebungen sind die neueste und sich am schnellsten entwickelnde Erhebungsmethode. Unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs oder Drohnen), ausgestattet mit hochauflösenden RGB-Kameras (20+ Megapixel), fließen vorprogrammierte Rastermissionen über Fahrbahnoberflächen in Höhen von 5–30 Metern und erfassen Tausende überlappender Nadirbilder. Diese Bilder werden mittels Structure-from-Motion (SfM) Photogrammetrie zu Orthomosaiken mit einem GSD von bis zu 1–2 mm/Pixel und digitalen Oberflächenmodellen (DSMs) mit einer Höhengenauigkeit von 5–10 mm verarbeitet. Die Orthomosaike werden anschließend auf Schadensidentifikation analysiert, entweder durch geschulte Techniker oder durch KI-basierte automatische Schadenserkennungsalgorithmen.
Die FAA-gesponserte Forschung (2020–2022) mit 97 Drohnenmissionen an fünf US-Flughäfen bestätigte, dass alle Schadensarten, die bei traditionellen Begehungen erkennbar sind, in Drohnen-Orthomosaiken bei ca. 2 mm/Pixel GSD identifiziert werden konnten. Am Flughafen Paris Charles de Gaulle wurde eine einzelne Startbahn von 200.000 m² in einer Nettoflugzeit von 1 Stunde 45 Minuten vermessen – im Vergleich zu mehreren Startbahnsperrungen und Tagen manueller Inspektion. Drohnenerhebungen machen es überflüssig, dass Personal auf aktiven Fahrbahnen gehen muss, was die Sicherheitsrisiken erheblich reduziert. Die Daten sind räumlich vollständig (100 % Abdeckung des untersuchten Bereichs), georeferenziert und dauerhaft dokumentiert, was historische Zustandsvergleiche und Trendanalysen ermöglicht. TarmacView führt Drohnen-basierte Schadenserhebungen mit automatischer KI-Analyse durch, vollständig kompatibel mit den PCI-Berechnungsworkflows nach ASTM D6433/D5340.
Nicht jeder Quadratmeter Fahrbahn muss erhoben werden, um eine statistisch valide Zustandsbewertung zu erhalten. ASTM D6433 definiert einen statistischen Stichprobenrahmen, der den Erhebungsaufwand mit den erforderlichen Konfidenzniveaus in Einklang bringt:
Die 100 %-Inspektion bedeutet, dass jede Stichprobeneinheit eines Abschnitts erhoben wird. Dies ist erforderlich für Abschnitte mit weniger als 5 Stichprobeneinheiten, für Abschnitte, bei denen die geschätzte PCI-Standardabweichung 15 Punkte übersteigt, oder für die Planung auf Projektebene, bei der genaue Schadensmengen für die Mengenermittlung von Instandsetzungsmaßnahmen benötigt werden. 100 %-Erhebungen sind auch für Flughafenstart- und -landebahnen sowie primäre Rollwege Standard, wo FAA- und ICAO-Anforderungen eine vollständige Zustandsdokumentation verlangen. Der Nachteil sind die Kosten: Die Erhebung jeder Stichprobeneinheit erfordert 3- bis 5-mal mehr Feldzeit als eine Zufallsstichprobe.
ASTM D6433 enthält die Formel n = (N × s²) / ((e²/4) × (N − 1) + s²), wobei N die Gesamtzahl der Stichprobeneinheiten im Abschnitt, s die geschätzte Standardabweichung des PCI (bei Erstuntersuchungen typischerweise mit 10 angenommen) und e der zulässige Fehler (±5 PCI-Punkte) ist. Für einen typischen Abschnitt mit 20 Stichprobeneinheiten berechnet sich n auf etwa 6 zufällige Stichprobeneinheiten. Die zufälligen Einheiten werden mittels systematischer Zufallsstichprobe ausgewählt: Teilen Sie die Gesamtzahl der Einheiten durch n, um ein Intervall i zu erhalten, wählen Sie eine zufällige Starteinheit zwischen 1 und i und inspizieren Sie anschließend jede i-te Einheit. Wenn eine zufällig ausgewählte Stichprobeneinheit einen PCI unter 40 aufweist, müssen zusätzliche “gezielte” Stichprobeneinheiten in der unmittelbaren Umgebung inspiziert werden, um das Ausmaß des schlechten Zustands zu überprüfen.
Die geschichtete Stichprobe unterteilt den Abschnitt in Teilbereiche (Strata) basierend auf bekannten Zustandsindikatoren – Verkehrslastzonen, Entwässerungsmuster, Baugeschichte oder frühere PCI-Daten. Aus jeder Schicht werden dann unabhängig voneinander zufällige Stichprobeneinheiten ausgewählt. Dieser Ansatz liefert bei gleichem Stichprobenumfang eine höhere Genauigkeit als eine einfache Zufallsstichprobe, wenn der Zustand innerhalb des Abschnitts systematisch variiert. Beispielsweise kann ein Flughafenrollweg in die mittleren 30 Fuß (höchste Verkehrslast), die äußeren Radspurzonen und die Schulterbereiche geschichtet werden. Die geschichtete Stichprobe wird vom FHWA Practical Guide for Quality Management empfohlen und ist in Flughafen-Fahrbahnmanagementprogrammen (PMPs) weit verbreitet.
Die gezielte (oder nicht-zufällige) Stichprobe wird verwendet, um spezifische Problembereiche zu untersuchen – eine Flickstelle mit Netzrissbildung, eine beschädigte Querfuge oder einen Bereich neben einem Versorgungsleitungsausschnitt. Gezielte Einheiten werden nicht in die statistische PCI-Berechnung für den Abschnitt einbezogen, sondern als separate Datenpunkte für die Instandhaltungsplanung erfasst. ASTM D6433 verlangt, dass gezielte Stichprobeneinheiten, falls inspiziert, in den Erhebungsdaten deutlich gekennzeichnet und von der Abschnitts-PCI-Berechnung ausgeschlossen werden müssen, um eine Verzerrung der statistisch zufälligen Stichprobe zu vermeiden.
Die Schadensidentifikation erfordert, dass der Prüfer jede einzelne Defektart korrekt gemäß der geltenden Norm erkennt. Das FHWA LTPP DIM ordnet Schäden für Asphaltbeton (AC)-Oberflächen in fünf Kategorien:
| Kategorie | Schadensarten (AC) | Einheit | Schweregrad |
|---|---|---|---|
| Rissbildung | Netzrisse (Ermüdung), Blockrisse, Randrisse, Längsrisse (Radspur / Nicht-Radspur), Fugenreflexionsrisse, Querrisse | sq ft oder lfd. ft | N / M / H |
| Flickstellen & Schlaglöcher | Flickstellen/Flickstellenverschleiß, Schlaglöcher | sq ft oder Anzahl | N / M / H |
| Oberflächenverformung | Spurrinnen, Schieben | sq ft | N / M / H |
| Oberflächendefekte | Bluten, polierte Gesteinskörnung, Absanden | sq ft | N / M / H (Polierte Gesteinskörnung hat keinen Schweregrad) |
| Sonstiges | Fahrbahn-Bankett-Absatz, Wasserausritt und Pumpen | lfd. ft oder sq ft | N / M / H |
Für PCC-Fahrbahnen mit Fugen umfassen die Schäden Eckabbrüche, Durability Cracking („D"-Rissbildung), Längsrisse, Querrisse, Fugendichtungsschäden (quer und längs), Ausbrüche an Längsfugen und 14 weitere, in ASTM D6433 und dem LTPP DIM definierte Arten. Für kontinuierlich bewehrte PCC-Fahrbahnen (CRCP) umfassen die Schäden Durchbrüche, Querrisse, Längsrisse und Ausbrüche.
Jede Schadensart ist im LTPP DIM präzise definiert, mit Farbfotografien, die den Schaden auf jedem Schweregrad zeigen. Beispielsweise sind Netzrisse (auch Ermüdungsrisse genannt) als eine Reihe miteinander verbundener Risse definiert, die ein Muster ähnlich Krokodilhaut oder Hühnerdraht bilden, verursacht durch Ermüdungsversagen der AC-Oberfläche unter wiederholter Verkehrsbelastung. Netzrisse mit niedrigem Schweregrad weisen feine, parallel zueinander verlaufende Längsrisse ohne Ausbrüche auf, während ein hoher Schweregrad ein vollständiges Rissmuster mit erheblichen Ausbrüchen und Auspumpen von Feinmaterial zeigt.
Jede Schadensart hat drei Schweregrade – Niedrig (N) , Mittel (M) und Hoch (H) – definiert durch messbare physikalische Kriterien. Das LTPP DIM enthält detaillierte Textbeschreibungen und fotografische Referenzen für jeden Schweregrad jeder Schadensart. Die Schweregradzuweisung erfordert technisches Urteilsvermögen, das anhand der Standardreferenzen kalibriert ist. Zu den wichtigsten Schweregradkriterien gehören:
Der Schweregrad ist entscheidend, da die PCI-Abzugswertkurven nichtlinear sind – ein Schaden mit niedrigem Schweregrad bei 5 % Dichte kann einen Abzugswert von 12 ergeben, während derselbe Schaden bei gleicher Dichte mit hohem Schweregrad einen Abzugswert von 35 ergeben kann. Eine falsche Schweregradzuweisung ist die häufigste einzelne Ursache für PCI-Variabilität zwischen Prüfern. Eine FHWA-Studie aus dem Jahr 2010 ergab, dass die Interrater-Variabilität bei der Schweregradklassifikation selbst bei zertifizierten Prüfern zu Unterschieden von bis zu ±8 PCI-Punkten auf derselben Stichprobeneinheit beitrug.
Das Schadensausmaß wird in der Einheit gemessen, die von der geltenden Norm für jede Schadensart festgelegt ist. Drei Maßeinheiten werden verwendet:
Quadratfuß (sq ft) oder Quadratmeter (m²): Verwendet für flächenhafte Schäden wie Netzrisse, Blockrisse, Bluten, Wellenbildung, Mulden, Flickstellen, polierte Gesteinskörnung, Absanden, Spurrinnen, Schieben, Gleitrisse, Aufquellungen und Abwitterung. Der Prüfer misst die gesamte betroffene Fahrbahnfläche für jeden Schaden auf jedem Schweregrad. Beispielsweise würde eine 2.500 sq ft große Stichprobeneinheit mit 300 sq ft Netzrissen mittleren Schweregrads und 150 sq ft Netzrissen hohen Schweregrads diese als zwei separate Einträge erfassen. Die ASTM-Norm verlangt, dass Flächenmessungen die gesamte geschädigte Zone einschließlich aller intakten Inseln innerhalb der Schadensbereichsgrenze umfassen.
Laufende Fuß (lfd. ft) oder Meter (m): Verwendet für linienhafte Schäden wie Randrisse, Fugenreflexionsrisse, Fahrbahn-Bankett-Absatz, Längs- und Querrisse. Der Prüfer misst die Gesamtlänge jedes Risses oder linienhaften Defekts. ASTM D6433 legt fest, dass linienhafte Risse kürzer als 1 Fuß (0,3 m) nicht erfasst werden. Bei Längs- und Querrissen werden einzelne Risse getrennt nach Schweregrad summiert. Die Risslängenmessung erfolgt entlang des Rissverlaufs, nicht als geradlinige Sehnenlänge.
Anzahl (Stück): Verwendet für diskrete Schäden wie Schlaglöcher und einzelne PCC-Plattendefekte. Bei Schlaglöchern wird jedes Schlagloch einzeln gezählt und sein Schweregrad anhand von Tiefen- und Durchmesserkriterien zugewiesen. ASTM D6433 definiert ein Schlagloch als eine muldenförmige Vertiefung mit einem Durchmesser > 4 Zoll (100 mm). Bei PCC-Schäden wie Eckabbrüchen oder zerbrochenen Platten ist die Anzahl die Anzahl der betroffenen Platten.
Die gemessene Menge wird in die Schadensdichte umgerechnet, indem die gemessene Menge durch die Gesamtfläche der Stichprobeneinheit geteilt wird. Die Schadensdichte ist die Eingabe variable für die PCI-Abzugswertkurven. Eine Stichprobeneinheit mit 125 sq ft Netzrissen in einer 2.500 sq ft großen Fläche hat eine Dichte von 5,0 %. Diese Dichte wird in die entsprechende Abzugswertkurve für Netzrisse beim erfassten Schweregrad eingegeben, um den Abzugswert zu erhalten.
Die PCI-Berechnung wandelt Schadenserhebungsdaten in einem vierschrittigen Prozess in eine einzelne numerische Zustandsbewertung um:
Schritt 1 – Schadensdichte berechnen: Für jeden Schadenseintrag (Kombination aus Art und Schweregrad) teilen Sie die gemessene Menge durch die Gesamtfläche der Stichprobeneinheit. Die Dichte d = 100 × (ASchaden / AStichprobe) ausgedrückt in Prozent.
Schritt 2 – Abzugswerte (DV) ermitteln: Lesen Sie für jedes Paar aus Schadensdichte und Schweregrad den entsprechenden Abzugswert aus den ASTM D6433-Abzugswertkurven ab. Diese Kurven sind in den Standardanhängen veröffentlicht und für jede der 19 AC-Schadensarten auf jedem der drei Schweregrade einzigartig – 57 Kurven allein für AC. Die Kurven leiten sich aus empirischer Fahrbahnverschleißmodellierung ab und spiegeln den relativen Beitrag jedes Schadens zur Gesamtverschlechterung der Fahrbahn wider.
Schritt 3 – Maximalen korrigierten Abzugswert (CDV) ermitteln: Sortieren Sie alle einzelnen Abzugswerte vom höchsten zum niedrigsten. Bestimmen Sie m, die maximale Anzahl zulässiger Abzüge, mit der Formel m = 1 + (9/98) × (100 − HDV), wobei HDV der höchste einzelne Abzugswert ist. Reduzieren Sie iterativ die kleinsten Nicht-Null-Abzugswerte auf 1,0 und berechnen Sie die Summe neu. Lesen Sie für jede Iteration den CDV aus der Korrekturkurve in ASTM D6433 ab, die die abnehmende marginale Auswirkung mehrerer Schäden berücksichtigt.
Schritt 4 – PCI berechnen: PCI = 100 − CDVmax, wobei CDVmax der maximale CDV über alle Iterationen ist.
Der PCI reicht von 0 (Ausgefallen) bis 100 (Gut) und wird gemäß ASTM D6433 sieben verbalen Bewertungskategorien zugeordnet:
| PCI-Bereich | Bewertung | Typische Maßnahme |
|---|---|---|
| 86–100 | Gut | Routinemäßige Überwachung |
| 71–85 | Zufriedenstellend | Vorbeugende Instandhaltung |
| 56–70 | Mittelmäßig | Kleine Instandsetzung |
| 41–55 | Schlecht | Große Instandsetzung |
| 26–40 | Sehr schlecht | Strukturelle Instandsetzung |
| 11–25 | Ernsthaft | Erneuerung |
| 0–10 | Ausgefallen | Sofortige Erneuerung |
Der PCI drückt die gemeinsame Beurteilung von Fahrbahninstandhaltungsingenieuren aus und ist ein indirektes Maß für die strukturelle Integrität der Fahrbahn (nicht die strukturelle Kapazität) sowie funktionale Zustandsindikatoren wie die Oberflächenebenheit. Der PCI ist nicht dazu gedacht, die direkte Messung von Fahrkomfort, struktureller Kapazität oder Reibung zu ersetzen.
Die automatisierte Schadenserkennung mittels künstlicher Intelligenz (KI) und Deep Learning hat die Fahrbahnzustandserhebung im letzten Jahrzehnt grundlegend verändert. Convolutional Neural Networks (CNNs) und Transformer-basierte Architekturen werden auf großen annotierten Datensätzen von Fahrbahnbildern trainiert, um Schadensarten automatisch zu erkennen, zu klassifizieren und zu messen. Moderne Systeme erzielen klassenspezifische F1-Werte von über 0,85 für die Risserkennung und über 0,90 für die Schlaglocherkennung auf gut beleuchteten, trockenen Fahrbahnoberflächen.
Die automatisierte Pipeline umfasst typischerweise: (1) Bildaufnahme mittels Erhebungsfahrzeugkameras oder Drohnen, (2) Aufteilung großer Orthomosaike in Analyse-Kacheln (z. B. 512×512 Pixel bei 2 mm/Pixel GSD), (3) KI-Modellinferenz zur Klassifikation jeder Kachel und Lokalisierung von Schadensbereichen mittels Objekterkennung oder semantischer Segmentierung, (4) morphometrische Messung von Schadensfläche, -länge und -anzahl aus pixelgenauen Vorhersagen, (5) Schweregradklassifikation basierend auf Rissbreite, Ausbruchsausmaß oder Spurrinnentiefe aus der Segmentierungsmaske und (6) automatisierte PCI-Berechnung aus den gemessenen Schadensmengen.
Der National Academies Bericht von 2024 über KI-Anwendungen für die automatische Fahrbahnzustandsbewertung identifizierte die Deep-Learning-basierte Schadenserkennung als die ausgereifteste KI-Anwendung in der Fahrbahntechnik mit mehreren kommerziell eingesetzten Systemen. Herausforderungen bleiben bestehen bei wechselnden Lichtverhältnissen, nasser Fahrbahn, Schattenabdeckung und der Unterscheidung von Schadensarten, die visuell ähnlich erscheinen (z. B. Netzrisse niedrigen Schweregrads versus Blockrisse). Hybride Systeme, die KI-Vorprüfung mit menschlicher Verifikation kombinieren, sind derzeit der häufigste operationelle Ansatz, obwohl sich vollständig autonome Systeme rapide verbessern.
TarmacView implementiert eine vollständig automatisierte Drohne-zu-PCI-Pipeline: Drohnen-erfasste Orthomosaike bei 2 mm/Pixel GSD werden durch proprietäre KI-Modelle verarbeitet, die auf dem LTPP DIM-Klassifikationssystem trainiert wurden, und liefern schadensbezogene Messungen pro Stichprobeneinheit, die direkt in die ASTM D6433 PCI-Berechnung einfließen.
Das FAA AC 150/5380-7B schreibt vor, dass bundesweit geförderte Flughäfen mindestens einmal jährlich detaillierte Fahrbahninspektionen durchführen müssen. Wenn der Flughafen jedoch ein formelles Fahrbahnmanagementprogramm (PMP) mit dokumentierter PCI-Erhebungshistorie unterhält, kann die Häufigkeit detaillierter PCI-Erhebungen auf drei Jahre verlängert werden. In der Praxis führen größere Flughäfen alle 3 Jahre PCI-Erhebungen für ihr gesamtes Fahrbahnnetz durch, ergänzt durch jährliche Windschutzscheibenbefahrungen und kontinuierliche routinemäßige Instandhaltungsinspektionen. Kleinere Flughäfen mit begrenzten Fahrbahnflächen können jährliche PCI-Erhebungen durchführen.
Für Straßennetze empfehlen die AASHTO-Richtlinien für Fahrbahnmanagementsysteme PCI-Erhebungen alle 3–5 Jahre für die Netzebenenbewertung, mit jährlichen Erhebungen für stark befahrene Straßen und Abschnitte mit bekannter schneller Verschleißrate. Auslöseschwellen für die Einleitung einer Schadenserhebung umfassen:
Die kontinuierliche Zustandsüberwachung mittels eingebetteter Sensoren (Glasfaser, Schallemission) und fahrzeugmontierter Sensoren (mobiles Mapping, Inertialprofilometer) entwickelt sich zu einer Ergänzung periodischer Schadenserhebungen und ermöglicht eine Echtzeit-Verfolgung der Verschlechterung sowie frühere Eingriffe.
Die Qualität der Schadenserhebung hängt direkt von der Schulung der Prüfer ab. Das FHWA LTPP-Programm hat Tausende von Prüfern durch strukturierte Zertifizierungsprogramme geschult. Das PAVER-Schulungsprogramm (entwickelt vom Construction Engineering Research Laboratory des US Army Corps of Engineers – ERDC-CERL) bietet drei Stufen: Stufe 1 (Einführung in Bestandsaufnahme und Schadensidentifikation), Stufe 2 (PCI-Erhebung und Datenerfassung) und Stufe 3 (Fortgeschrittene PCI-Analyse und Projektplanung). Die Zertifizierung von Prüfern erfordert das Bestehen einer schriftlichen Wissensprüfung und einer praktischen Feldprüfung, bei der der Kandidat mehrere Stichprobeneinheiten erhebt und eine Übereinstimmung der Schadensidentifikation mit einem zertifizierten Referenzprüfer innerhalb von ±5 PCI-Punkten erreicht.
Die vom Asphalt Institute und verschiedenen staatlichen DOT-Programmen durchgeführte Zertifizierung für Fahrbahnschadenserheber erfordert eine jährliche Rezertifizierung mit einem Online-Auffrischungsmodul und alle drei Jahre eine praktische Prüfung. Zu den wichtigsten Schulungselementen gehören:
Interrater-Zuverlässigkeitsstudien zeigen durchgängig, dass zertifizierte Prüfer eine Übereinstimmung von ±3–5 PCI-Punkten auf denselben Stichprobeneinheiten erzielen, während nicht zertifizierte Prüfer um ±10–15 PCI-Punkte abweichen können. Die ASTM-Normen betonen, dass die Zuverlässigkeit der PCI-Methode von der Qualität und Konsistenz der Schadenserhebungsdaten abhängt. Alle PCI-Erhebungen sollten den Zertifizierungsstatus des Erhebungsteams dokumentieren und eine Qualitätssicherungskomponente enthalten, bei der mindestens 10 % der Stichprobeneinheiten zur Validierung von einem anderen zertifizierten Prüfer nacherhoben werden.
Der automatisierte Drohnen-basierte Ansatz von TarmacView eliminiert die Interrater-Variabilität vollständig, da das KI-Modell auf jedem Pixel jedes Erhebungsbildes konsistente Kriterien für die Schadensidentifikation und Schweregradklassifikation anwendet und vollständig wiederholbare Ergebnisse liefert, die der Leistung geschulter menschlicher Prüfer bei ca. 2 mm/Pixel GSD entsprechen.
TarmacView ersetzt manuelle Schadenserhebungen durch Drohnen-basierte automatisierte Analyse. Unsere KI identifiziert, klassifiziert und misst alle Schadensarten gemäß ASTM-Standards – schneller, sicherer und mit vollständiger räumlicher Abdeckung. Vereinbaren Sie eine Demo, um zu sehen, wie wir Ihren Fahrbahnzustandsbewertungs-Workflow digitalisieren.
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