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.header-table {
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.logo-cell {
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width: 15%; /* Breite für die Logo-Zelle anpassen */
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padding-top: 1px !important; /* Abstand von oben anpassen */
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padding-bottom: 1px !important; /* Abstand von unten anpassen */
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}
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width: 30%; /* Breite für die Titel-Zelle anpassen */
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#padding-top: 1px !important; /* Abstand von oben anpassen */
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#padding-top: 1px !important; /* Abstand von oben anpassen */
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#padding-left: 1px !important; /* Abstand von links anpassen */
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#padding-right: 1px !important; /* Abstand von rechts anpassen */
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}
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.txt-cell {
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width: 10%; /* Breite für die Logo-Zelle anpassen */
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text-align: right;
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padding-top: 0.1px; /* Abstand von oben anpassen */
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padding-bottom: 0.1px; /* Abstand von unten anpassen */
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}
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@media print {
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.TOC {
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}
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@media print {
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.toc {
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display: none;
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# FireNose – Waldbrandfrüherkennung mit LoRaMesh
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## Projektübersicht
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Durch den Klimawandel steigt die Waldbrandgefahr erheblich aufgrund längerer Trockenperioden, höherer Temperaturen und häufigerer „Feuerwetter“-Lagen (Hitze, geringe Luftfeuchtigkeit, Wind). Obwohl menschliche Aktivitäten wie Lagerfeuer oder Brandstiftung als Hauptursachen gelten, bleiben über 50% der Waldbrandursachen in Deutschland unbekannt. Kritische Faktoren wie Bodenfeuchte-Variabilität und Schadstoffemissionen (VOC, CO) in Bodennähe wurden bislang kaum systematisch erfasst.
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FireNose integriert erstmalig Modelle für Feuerwinde, thermische Bodentemperaturen und Echtzeit-Gas-Messungen. Die Daten werden lokal vor Ort gesammelt, ausgewertet und per energieeffizientem LoRaMesh-Funknetz übertragen. So ist eine Früherkennung von Waldbränden schon wenige Minuten nach Ausbruch möglich – selbst in schwer zugänglichen Waldgebieten.
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## Herausforderungen und Lösungsansatz
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- Direkte Funkübertragung in dichtbewachsenen Wäldern ist technisch sowie energetisch anspruchsvoll.
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- Energieversorgung erfolgt über PV-Module und Ladezellen mit eingeschränkten Möglichkeiten.
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- Das Meshnetzwerk verwendet synchrone Zeitslots für Redundanz und Übertragungssicherheit.
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- Prognosemodelle basieren auf KI-Algorithmen für Gasdetektion und Brandvorhersage.
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- Der Energieverbrauch ist so gering, dass ein Betrieb mit einer Langzeitbatterie bis zu 10 Jahre wartungsfrei möglich ist.
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## Verzeichnisstruktur
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- **assets/**
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Unterstützende Dateien wie Bilder oder Grafiken.
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- **docs/**
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Umfassende Projektdokumentation, Benutzer- und Entwickleranleitungen.
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- **firmware/**
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Quellcode und Firmware für Sensorik und Mesh-Netzwerk. Lizenz: Apache 2.0.
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- **hardware/**
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Hardware-Designs, Schaltpläne und Leiterplattenlayouts. Lizenz: CERN-OHL-P.
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- **mechanical/**
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Mechanische Konstruktionen und CAD-Modelle für Gehäuse und Halterungen.
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- **.editorconfig**
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Editor-Konfiguration für Formatierungsrichtlinien.
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- **.gitattributes**
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Git-Attribute für Zeilenenden und Merge-Verhalten.
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- **.gitignore**
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Dateien und Ordner, die von Git ignoriert werden.
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- **CODE_OF_CONDUCT.md**
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Verhaltenskodex für respektvolle Zusammenarbeit.
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- **CONTRIBUTING.md**
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Leitfaden für Beiträge und Mitarbeit im Projekt.
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- **Info.md**
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Projektbezogene Zusatzinformationen.
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- **LICENSE-HARDWARE.md**
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Ausführliche Lizenzinformationen zur Hardware (CERN-OHL-P).
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- **LICENSE.md**
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Gesamtprojektlizenz, Firmware unter Apache 2.0, Dokumentation in der Regel CC BY-SA.
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- **readme.md**
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Diese Projektübersicht.
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- **RELEASE_NOTES.md**
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Changelog und Infos zu Versionen und Updates.
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- **SECURITY.md**
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Vorgehensweise zur Meldung und Handhabung von Sicherheitsproblemen.
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## Lizenz
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- **Firmware**: Apache License 2.0
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- **Hardware**: CERN Open Hardware Licence Version 2 – Permissive (CERN-OHL-P)
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- **Dokumentation & sonstige Inhalte**: Creative Commons Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 (CC BY-SA 4.0)
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Bitte beachten Sie die einzelnen Lizenztexte in den jeweiligen LICENSE-Dateien für Details.
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## Weiterführende Links
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- Git-Repository: [https://gitea.iotxs.de/RainerWieland/FireNose](https://gitea.iotxs.de/RainerWieland/FireNose)
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- Lizenztext CERN-OHL-P: [https://www.ohwr.org/project/cernohl/wikis/Documents/Approved-CERN-OHL-v2-permissive](https://www.ohwr.org/project/cernohl/wikis/Documents/Approved-CERN-OHL-v2-permissive)
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