Die ersten Sensoren sind im Boden
Gemeinsam mit dem TBZ Flensburg haben wir die ersten drei Bodenfeuchtesensoren an Stadtbäumen eingebaut. Die ersten Messwerte kommen bereits über LoRaWAN an.
Cedrik Hoffmann
Lead Developer & Projektleitung
2 Minuten Lesezeit
Green Ecolution will die Bewässerung von Stadtbäumen auf Grundlage gemessener Daten planen statt nach Gefühl. Dafür braucht es Sensoren im Boden, und die ersten liegen jetzt dort. Am 21. Mai 2026 haben wir gemeinsam mit dem Technischen Betriebszentrum Flensburg (TBZ) die ersten drei Bodenfeuchtesensoren an Stadtbäumen im Flensburger Stadtgebiet eingebaut. Es ist der erste von mehreren Probeeinbauten, mit denen wir die Technik und die Abläufe unter realen Bedingungen erproben.
Was die Sensoren messen
Die Sensoren erfassen Bodenfeuchte, Temperatur und Bodenwasserspannung in zwei Tiefen (40 und 80 cm). Die Messung in 80 cm zeigt, ob das Wasser bis in die Schichten reicht, aus denen die Wurzeln es aufnehmen, oder ob nur die Oberfläche nass geworden ist. Auf dieser Grundlage soll die Plattform künftig zeigen, wann eine Bewässerung notwendig ist, damit Gießfahrten gezielt dort ankommen, wo sie gebraucht werden.
Der Einbau
Bohren und Vergraben liefen reibungslos. Pro Standort haben wir etwa 10 bis 15 Minuten gebraucht: Das TBZ hebt das Loch mit dem Erdbohrer aus, wir setzen den Sensor ein, schließen ihn an und verfüllen das Loch wieder. Eine Erkenntnis für die nächsten Einbauten gab es trotzdem schon. Auf die Packliste gehört künftig eine Taschenlampe.
Mit dem Erdbohrer am Minibagger ist das Loch für eine Sensoreinheit in wenigen Minuten ausgehoben
Erste Daten über LoRaWAN
Ihre Messwerte senden die Sensoren über LoRaWAN, ein Funknetz, das mit wenig Energie auskommt und hohe Reichweiten erzielt. Das hält den Wartungsaufwand gering und macht es einfach, weitere Standorte einzubinden. Eine der offenen Fragen vor dem Einbau war allerdings, ob die Verbindung auch aus dem Erdreich heraus zuverlässig steht.
Auch unter der Bodenoberfläche senden die Sensoren zuverlässig, sofern der Standort gut vom LoRaWAN-Netz abgedeckt ist. Wie sich eine schlechte Abdeckung auswirkt, wissen wir noch nicht.
Die Daten lesen lernen
Als Nächstes schauen wir uns die eintreffenden Daten genauer an und lernen, sie zu interpretieren: Wie reagieren die Werte auf Regen, wie auf trockene Tage? Bei den nachfolgenden Probeeinbauten wollen wir außerdem die Zuordnung zwischen Sensor und Baum in der Webanwendung erproben, die sich derzeit noch in der Entwicklung befindet. Am Ende fließen die Messwerte genau dorthin, in eine Plattform, die den Bewässerungsbedarf auf einer Karte sichtbar macht und daraus optimierte Bewässerungstouren ableitet.