IoT-Monitoring-Lösungen für Gemeinden und Städte

In der heutigen Zeit stehen Gemeinden und Städte vor der Herausforderung, resiliente und lebenswerte Umgebungen für ihre Bürger und Bürgerinnen zu schaffen. Starkregen, Hochwasser, Hitzewellen, Dürre, extreme Kälte und Stürme treten häufiger und intensiver auf.

Aus vergangenen Extremwetterereignissen wird deutlich, wie eng die Beschaffenheit und Funktionsweise städtischer Räume mit der Planung und Bauweise der umgebenden Gebäude und Infrastrukturen zusammenhängen und welche sich gegenseitig verstärkenden Effekte dabei zu beobachten sind. Trotz dieser offensichtlichen Zusammenhänge fehlt es derzeit an einer validen Informationsbasis, die einerseits einen aktuellen Monitoring-Überblick über den lokalen Status-Quo bieten kann (z. B. Wo ist es besonders warm?) und die durch Potenziale aktueller, intelligenter Technologien die Erprobung verschiedener Was-Wäre-Wenn-Szenarien ermöglicht.

Kleinräumige Klimadaten können dazu beitragen, Entscheidungen im Kontext der Stadt- und Raumplanung fundierter zu treffen. Das Internet der Dinge (IoT) spielt dabei eine entscheidende Rolle, indem es die Vernetzung von Geräten, Sensoren und Systemen ermöglicht. Diese intelligente Vernetzung führt zu einer verbesserten Datenerfassung und -analyse, die es Städten ermöglicht, fundierte Entscheidungen, insb. im Kontext von Klimaschutz- und Klimaanpassungsstrategien zu treffen und Dienstleistungen zu optimieren.

Forschungsschwerpunkte:

• Möglichkeiten der Ausgabe von Umwelthinweisen basierend auf kleinräumigen Messungen wie Temperatur, Luftdruck, Bodenfeuchte, Niederschlag, Wasserstand
• Verwendung verschiedener Messtechniken wie Radar, Ultraschall und optische Messverfahren sowie Kommunikationsnetze wie LoRaWAN, NoB-IoT und LTE-M
• Anomalieerkennung und Datenkorrekturen (KI-basiert)
• Sensor Placement Design (Wo ist welcher Sensor sinnvoll?)
• Verstehen von kleinräumigen Wirkungszusammenhängen (Wie viel Sensorik brauchen wir wofür?)
• Datenintegration und harmonisierte Bereitstellung auf Grundlage offener OGC-Standards
• Wie lassen sich dynamische und statische Daten kombinieren und auswerten?