Raspberry Pi als Datenlogger Mit Raspberry Pi die Natur schützen

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Ein Team der Fakultät für Forstwirtschaft der University of British Columbia hat System entwickelt, das die Daten mehrerer Sensoren kombiniert, um die Natur in Städten zu schützen und zu verwalten.

Dieses System kann nicht nur den Wert von Naturgütern – z. B. Bäumen in Städten – ermitteln, überwachen und bewerten, sondern auch verwertbare Erkenntnisse darüber gewinnen, wie Naturgüter von Menschen genutzt werden. Wenn sich beispielsweise Menschen an heißen, sonnigen Tagen in einem ansonsten schattenlosen Gebiet um Bäume herum versammeln, könnten Stadtplaner überlegen, ob sie mehr Bäume pflanzen oder in der Nähe der vorhandenen Bäume Sitzgelegenheiten oder Mülleimer aufstellen sollten.

Dreiteiliges System aus Bodensensoren, Luftsensoren und mobilen Daten

Die Lösung des UBC-Teams misst den Zustand des Bodens und der Bäume sowie das menschliche Verhalten anhand von drei verschiedenen Datensätzen: Bodensensoren (1), die in den Bäumen und im Boden unter den Bäumen in­stalliert sind, überwachen die ökologischen Aktivitäten. In der Zwischenzeit überwachen Luftsensoren (2), die auf einem unbemannten Luftfahrzeug montiert sind, zusammen mit mobilen Daten (3), die von Smartphones erfasst werden, sowohl ökologische als auch soziale Aktivitäten.

Bodensensoren messen die Bodenbeschaffenheit, während die Beschleunigungssensoren in den Bäumen messen, wie sie sich im Wind bewegen. Die Stromversorgung und die Datenerfassungshardware für die Boden- und Baumsensoren befinden sich in Kunststoffgehäusen.

Ein Raspberry Pi fungiert als Datenlogger und kommuniziert mit InfluxDB und Azure

Der Datenlogger ist ein Raspberry Pi. Jeder Raspberry Pi ist zur Kommunikation mit einem Mobilfunkmodul verbunden und sowohl der Pi als auch das Modul werden von der gleichen Powerbank versorgt, die auch die Sensoren speist.

Die Bodensensoren befinden sich einen Meter unter der Erde, wobei das Gehäuse mit der anderen Hardware bündig mit der Oberfläche abschließt, während die Baumsensoren oben auf den Ästen sitzen und das Gehäuse am Stamm befestigt ist.

Jeder Raspberry Pi sammelt alle 60 Sekunden Daten und lädt sie zu InfluxDB Cloud und Azure hoch. Ein großes Grafana-Dashboard zeigt alles zusammen an. Das Team der University of British Columbia hat 60 Sensoren manuell in neun Messgeräte eingelötet.

Ein Multispektralsensor in einem UAV kontrolliert rasch ein großes Gebiet

Ein multispektraler Sensor, der an einem unbemannten Luftfahrzeug (UAV) angebracht ist, erkennt und zeichnet Farbveränderungen in Baumblättern auf. Durch den Einsatz eines UAV kann das Team ein großes Gebiet viel schneller erfassen, als wenn es dies selbst zu Fuß tun müsste.

Daten von Mobiltelefonen zeigen, wie Menschen natürliche Ressourcen nutzen

Handydaten helfen zu verstehen, wie sich das menschliche Verhalten auf den Zustand der Stadtbäume auswirkt. Daraus lässt sich ableiten, wie die Menschen die natürlichen Ressourcen nutzen, und wie wertvoll diese für die Bevölkerung einer Stadt sind. Wenn Stadtplaner sich fragen, ob es sich lohnt, in viele Grünflächen zu investieren, könnten die Daten des Teams ihnen zeigen, wie viele Menschen Grünflachen nutzen. Die Daten können auch Aufschluss darüber geben, wie stark sich Bäume und Vegetation durch die Verdichtung des Bodens durch Fußgänger verschlechtern, so dass die Planer angemessene Budgets für ihre Pflege festlegen können.

 (mk)

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