Kommunikation zu jeder Zeit und an jedem Ort ist für das Funktionieren unserer modernen Gesellschaft unerlässlich. Im Falle einer Katastrophe versagt die kritische Netzinfrastruktur jedoch schnell und lässt die betroffene Zivilbevölkerung ohne Kommunikationsmöglichkeiten zurück. Dieser Mangel kann durch Smartphone-basierte Notfallkommunikationssysteme überwunden werden, die basierend auf infrastrukturunabhängigen Netzwerken wie Delay-Tolerant Networks (DTN) der Bevölkerung ermöglichen, sich selbst zu organisieren und zu helfen. DTNs sind jedoch durch kurze Verbindungsdistanzen zwischen den Geräten eingeschränkt und erfordern daher Multi-Hop-Routing oder Datenfähren zwischen voneinander getrennten Netzwerkteilen. In Katastrophenszenarien ist die Fragmentierung der Netzwerke aufgrund des stark geclusterten Mobilitätsverhaltens der Menschen besonders schwerwiegend. In solchen Fällen können Luftfahrtsysteme zur Kommunikationsunterstützung genutzt werden, die unbemannte Luftfahrzeuge (Unmanned Aerial Vehicles, UAVs) als Datenfähren einsetzen, um lokale Netzwerkcluster verbinden. Um langfristige, situationsangepasste und adaptive Kommunikationsunterstützung zu ermöglichen, sind jedoch Kenntnisse der Netztopologie, die Identifizierung fehlender Kommunikationsverbindungen und die ständige Neubewertung der dynamischen Katastrophensituationen erforderlich. Diese Anforderungen werden aber in der Regel vernachlässigt, trotz vorhandener Ansätze für Luftüberwachungssysteme, die in der Lage sind Geräte oder Netzwerke mit Hilfe von UAVs zu erkennen. Diese Dissertation erforscht daher die Kombination aus luftgestützter Topologieüberwachung und Kommunikationsunterstützung für infrastrukturunabhängige Netzwerke. Unser erster Beitrag, das Konzept für Aerial Network Assistance Systems, vereint beide Anwendungen als koexistente Mechanismen innerhalb eines gemeinsamen Systems. Um Anpassungen an unbekannte und dynamische Katastrophensituationen zu ermöglichen, liefern wir als weiteren Beitrag Ansätze zur Erfassung, Verarbeitung und Nutzung von Topologieinformationen. Dabei wenden wir kooperative Ansätze zur Informationsgewinnung an, um Netzwerkknoten im DTN in den Überwachungsprozess einzubinden. Außerdem konzipieren wir Ansätze zur Datenaggregation und zur Lageabschätzung von Netzwerkclustern, um die kontinuierliche Bewertung von Topologieinformationen und eine entsprechende Systemanpassung zu ermöglichen. Auf dieser Grundlage führen wir einen adaptiven, topologiebasierten Routing-Ansatz ein, um UAVs umzuleiten und so die Abdeckung von Knoten außerhalb von Clustern zu erhöhen. Wir generalisieren unsere Beiträge durch die Integration in ein Simulationsframework, wodurch wir als dritten Beitrag eine Evaluationsplattform für autonome Luftfahrtsysteme schaffen. Dabei erhöhen wir die Aussagekraft der Simulationen durch die Modellierung der Bewegung und des Energieverbrauchs von Multikopter-UAVs basierend auf realen Messdaten. Zusätzlich verbessern wir die Simulation durch einMobilitätsmodell für Zivilisten in Katastrophenszenarien auf Grundlage eines realen Feldtests. Anhand einer prototypischen Implementierung führen wir eine umfassende Evaluierung unserer Beiträge durch und zeigen die wesentlichen Vorteile von kooperativer Informationsgewinnung sowie von adaptivem topologiebasierten Routing. Zusammenfassend belegt unsere Evaluation die Bedeutung einer kontinuierlichen und integrierten Topologieüberwachung für die Kommunikationsunterstützung aus der Luft und zeigt deren Notwendigkeit für einen adaptiven und langfristigen Katastropheneinsatz. Die Beiträge dieser Dissertation ermöglichen dabei den Einsatz von autonomen Aerial Network Assistance Systems und deren Anpassungsfähigkeit in dynamischen Katastrophenszenarien.