Entwicklung eines Gießempfehlungssystems basierend auf Wetter- und Bodenfeuchtedaten

Kontext

Durch den Klimawandel sind städtische Grünflächen zunehmend von Trockenheit betroffen, was die Pflege und den Wasserverbrauch zu einer Herausforderung macht. Eine gezielte Bewässerung kann dazu beitragen, Ressourcen effizient zu nutzen und das Stadtklima positiv zu beeinflussen. Indem Gärtnern Gießempfehlungen zur Verfügung gestellt werden, können Über- und Unterbewässerung vermieden, der Wasserverbrauch reduziert und die Gesundheit der Pflanzen langfristig gesichert werden. Dies fördert eine nachhaltige Stadtentwicklung und schont wertvolle Wasserressourcen.

In Zusammenarbeit mit der Stadt Rastatt soll daher ein System entwickelt werden, das Gärtnern eine präzise Gießempfehlung gibt. Ziel der Arbeit ist es, anhand von Wetterdaten und Messungen der Bodenfeuchte ein prädiktives Modell zu erstellen, das auf historischen Daten basiert und auf zukünftige Bewässerungsbedarfe hinweist. Dies soll den Wasserverbrauch optimieren und eine nachhaltige Bewässerung ermöglichen.

Ziele

• Recherche zum Stand der Technik im Bereich bestehender Methoden zur Bewässerungsplanung und deren Einsatz im städtischen Kontext
• Konzeptentwicklung zur Bodenfeuchtemessung; Identifizierung und Auswahl geeigneter Sensoren und Messmethoden.
• Entwicklung eines Modells, das basierend auf historischen Wetter- und Bodenfeuchtedaten Empfehlungen für die Bewässerung gibt.
• Dokumentation der Arbeit, Vorstellung der Ergebnisse vor Ort

Voraussetzungen

• Interesse an Maschinellem Lernen und Natur
• Kenntnisse in Datenanalyse und Modellierung
• Erfahrung im Bereich von KI von Vorteil
• Team- und Kommunikationsfähigkeit
• Bereitschaft zur Zusammenarbeit mit Kommunen sowie regelmäßigen Reisen nach Rastatt