Umweltdatenbasierte Entscheidungsprozesse auf Grundlage von Sensorik

Die Metallstange für den Sensor im Löschwasserteich in Ziesar wird installiert
Die Stange für den Sensor am Löschteich in Ziesar wird installiert © Johanna Tille

Die Herausforderung

Wasserstände in Löschteichen, die Bodenfeuchte unter Stadtbäumen, Pegel an Gewässern – diese Daten sind im Alltag vieler regionaler Akteure oft entscheidend. Doch wie lassen sie sich kontinuierlich erfassen, zuverlässig übertragen und so aufbereiten, dass daraus fundierte Entscheidungen abgeleitet werden können? Bestehende kommerzielle Lösungen sind häufig teuer, wenig flexibel und binden Nutzer an herstellergebundene Systeme. Wie kann es also gelingen, Umweltdaten kostengünstig, zuverlässig und mit hoher Unabhängigkeit nutzbar zu machen?

Unser Ansatz

Wir entwickeln und erproben digitale Lösungen, die Umweltdaten – wie Pegelstände oder Bodenfeuchte – nutzen, um Kommunen, KMU und zivilgesellschaftliche Einrichtungen bei Entscheidungen zu unterstützen. Dabei sind uns Zugänglichkeit und Offenheit der Technik wichtig, statt geschlossener Lösungen. Deshalb kombinieren wir flexible, quelloffene Software mit kostengünstiger, marktgängiger Sensorik , die jeder erwerben kann – und helfen auch bei deren Installation und Inbetriebnahme vor Ort. Für die zuverlässige und energieeffiziente Datenübertragung nutzen wir etablierte Funkstandards wie LoRaWAN und NB-IoT. Durch diesen gesamten Ansatz gewährleisten wir einen hohen Grad an Flexibilität, Unabhängigkeit und Datensouveränität.

Ein aktueller Anwendungsfall ist beispielsweise das Löschwasser-Monitoring: Damit sehen Verantwortliche bereits auf der Feuerwache, wie hoch der Wasserstand in den örtlichen Löschteichen ist. Im Brandfall können die Einsatzkräfte direkt zu den gut gefüllten Teichen fahren – das spart im Ernstfall wertvolle Minuten. Ein anderes Praxisbeispiel ist der Schutz von Stadtbäumen, bei dem wir über die Erfassung der Bodenfeuchte eine gezielte und ressourcenschonende Bewässerung ermöglichen können.

Komponenten eines Wasserstandssensors

Visualisierung der einzelnen Komponenten eines Sensor-Kits
Beispielhafter Aufbau eines Ultraschallsensors zur Messung des Abstands zur Wasseroberfläche (mit Solarmodul). Wir verwenden im Projekt markterhältliche Geräte (die ähnlich aufgebaut sind) Grafik © Timon Miesner

Sensorik-Video

Wie so ein Sensor grundsätzlich in der Praxis aussieht und funktioniert, zeigen wir im Video: Ein Ultraschallsensor misst in einem Versuchsaufbau berührungslos Pegelstände – etwa für den Einsatz in Löschwasserteichen. Wir zeigen auch, wie die Datenübertragung aussehen kann und welche Möglichkeiten sich im Anschluss zur Erleichterung von Entscheidungsprozessen ergeben können.

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Messdaten

Der folgende Link führt direkt zu unseren aktuellen Messwerten. In übersichtlichen Grafiken kann dort live mitverfolgt werden, wie unsere Sensoren beispielsweise die Pegelstände erfassen und wie sich diese im Zeitverlauf ändern: Link

Beispielgrafik von Messdaten am Teich der HNEE in Eberswalde
Beispielhafte Messdaten vom Teich an der HNEE in Eberswalde (Oktober 2025)

Impressionen aus der praktischen Arbeit

Das Bild zeigt einen Mitarbeitenden mit den verschiedenen Komponenten des Sensors
Das Bild zeigt den Sensor im Teich an der HNE Eberswalde
Auf dem Bild ist zu sehen, wie ein Mitarbeiter einen Sensor im Teich installiert
Das Bild zeigt mehrere Personen, die einen Sensor im Flussbett installieren
Ein Mitarbeitender misst mit dem Zollstock die Distanz des Sensors vom Boden nach
Das Bild zeigt den Sensor im Teich und einen Sensor ohne Hülle
Ein Mitarbeiter ist auf einer Leiter in einer Zisterne
Auf dem Bild ist ein Bodenfeuchte-Sensor zu sehen
Auf dem Bild ist ein Versuchsaufbau mit einem Kind zu sehen
Das Bild zeigt ein Kind beim Einfüllen von Wasser in eine Aquarium
Das Bild zeigt den Sensor und zwei Mitarbeitende, die lächeln
Auf dem Bild ist eine Gruppe von Personen zu sehen, die um einen Sensor stehen

Ansprechperson

Philipp Grigarzik

Philipp Grigarzik

Data Engineering + Processing

Eren Misirli

Eren Misirli

Data Engineering + Prediction

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