diff --git a/Documents/.keepemty b/Documents/.keepemty deleted file mode 100644 index e69de29..0000000 diff --git a/Documents/Abschlussbericht-Waldbrandfrüherkennung mit LoRaMesh.docx b/Documents/Abschlussbericht-Waldbrandfrüherkennung mit LoRaMesh.docx index bf9532f..5cd45ab 100644 Binary files a/Documents/Abschlussbericht-Waldbrandfrüherkennung mit LoRaMesh.docx and b/Documents/Abschlussbericht-Waldbrandfrüherkennung mit LoRaMesh.docx differ diff --git a/Documents/Abschlussbericht-Waldbrandfrüherkennung mit LoRaMesh.pdf b/Documents/Abschlussbericht-Waldbrandfrüherkennung mit LoRaMesh.pdf new file mode 100644 index 0000000..1ba0e20 Binary files /dev/null and b/Documents/Abschlussbericht-Waldbrandfrüherkennung mit LoRaMesh.pdf differ diff --git a/Documents/Images/Title.png b/Documents/Images/Title.png new file mode 100644 index 0000000..f6fd832 Binary files /dev/null and b/Documents/Images/Title.png differ diff --git a/Hardware/PCB/readme.md b/Hardware/PCB/readme.md deleted file mode 100644 index 78e5aff..0000000 --- a/Hardware/PCB/readme.md +++ /dev/null @@ -1,87 +0,0 @@ - - - -![](https://hedgedoc.wieland.org/uploads/3838dac6-8274-4f98-a1ba-d82385e62f2d.png) - -## Ausgangssituation -Durch den Klimawandel steigt die Waldbrandgefahr signifikant an, da längere Trockenperioden, höhere Temperaturen und häufigeres „Feuerwetter“ (Hitze, geringe Luftfeuchtigkeit, Wind) die Austrocknung von Vegetation beschleunigen. -Obwohl menschliche Aktivitäten wie Lagerfeuer oder Brandstiftung als Hauptursachen gelten, bleibt ein Großteil der Auslöser ungeklärt – in Deutschland sind über 50 % der Waldbrandursachen unbekannt. Bisherige Forschungen vernachlässigten unseres Erachtens kritische Faktoren wie: -- **Bodenfeuchte-Variabilität** (entscheidend für Brandausbreitung) sowie -- **Schadstoffemissionen in Bodennähe**
-Insbesondere VOC (flüchtige organische Verbindungen) und extrem hohe CO-Konzentrationen (bis zu 150 ppm im Nahbereich) wurden trotz ihrer -ökologischen Risiken kaum systematisch erfasst. - - -## Lösungsansatz -Unser Konzept integriert erstmals Feuerwinde (durch Thermik verstärkte Winde), Bodentemperaturmodelle (basierend auf thermischer Diffusivität) und Echtzeit-Messungen von Schwebstaub und Gasen. Die Daten werden vor Ort gesammelt, ausgewertet und per Funk übertragen. -Dieses System ermöglicht eine Früherkennung innerhalb wenige Minuten nach Brandausbruch, selbst in schwer zugänglichen Waldgebieten. - -## Herausforderung -In dichtbewachsenen Wäldern ist eine direkte Datenübertragung per Funk nur mit hohem technischen und energetischem Aufwand realisierbar. Die Energiebereitstellung durch erneuerbare Energie, wie PV-Module und Ladezellen ist durch die bodennahe Montage erschwert bzw. nur in Waldlichtungen möglich. - -## Executive Summary -In unserem Projekt haben wir uns zunächst auf die primären Rahmenbedingungen, wie -- **Funkübertragung** und -- **Energieverbrauch** -fokussiert, da diese entscheidend für den Erfolg der Waldbrandfrüherkennung sind und einen möglichen Ansatz für weitere Projekte im Umwelt-, Klima- und Katastrophenschutz (wie zum Beispiel bei Überschwemmungen, ausgelöst durch lokalen Starkregen) sein können. - -In unseren Lösungsansätzen können wir den Eigenenergieverbrauch durch geeignete Bauelemente und zeitliche Funktionsslots stark einschränken. Ein Betrieb des Systems mit eine Langzeitbatterie (19Ah) ist, unseren Messungen und Berechnungen nach, für die Dauer von bis zu 10 Jahren ohne Wartung denkbar. - -Die bodennahe Datenübertragung aus dichtbewachsenen Gebieten ist über ein LoRaFunkMesh realisierbar. Dabei werden die Informationen vom Sensor über mehrere Hubs bis an das Ziel (Zugang zum Internet) übertragen. Das Meshnetzwerk ist in zufälligen Zeitslots aktiv und schafft damit Redundanz und Übertragungssicherheit. Dazu haben wir verschiedenen Produkte in einem LoRaMesh vernetzt und getestet. - -Ein Prototyp wurde konstruiert, der auf den o.g. Grundlage ein energiesparendes Meshnetzwerk aufbauen kann. Weiter wurde in dieser Konstruktion bereits ein Sensor integriert, der die Voraussetzungen für die Erfassung der Bodennahen Gase aufnimmt, auswertet und mittels einer vortrainierten KI entsprechende Waldbrandprognosen liefern kann, - noch bevor es zu einem umfangreichen Waldbrand kommt. - ---- diff --git a/readme.md b/readme.md index 50aa787..565c726 100644 --- a/readme.md +++ b/readme.md @@ -63,7 +63,6 @@ Obwohl menschliche Aktivitäten wie Lagerfeuer oder Brandstiftung als Hauptursac Insbesondere VOC (flüchtige organische Verbindungen) und extrem hohe CO-Konzentrationen (bis zu 150 ppm im Nahbereich) wurden trotz ihrer ökologischen Risiken kaum systematisch erfasst. - ## Lösungsansatz Unser Konzept integriert erstmals Feuerwinde (durch Thermik verstärkte Winde), Bodentemperaturmodelle (basierend auf thermischer Diffusivität) und Echtzeit-Messungen von Schwebstaub und Gasen. Die Daten werden vor Ort gesammelt, ausgewertet und per Funk übertragen. Dieses System ermöglicht eine Früherkennung innerhalb wenige Minuten nach Brandausbruch, selbst in schwer zugänglichen Waldgebieten.