Christina Lessiak
Datenakquisition und Datenspeicherung
Save the turtles sksksksksks!
Willkommen
Herzlich willkommen auf unserer Projektseite. Auf dieser Homepage erhalten Sie Informationen rund um das Projekt Brutplatzüberwachungssystem für Schildkröten - SHEL(L)TER.
Kurzbeschreibung
Deutsch Im Rahmen dieses Projekts wird ein zuverlässiges Überwachungssystem für Schildkrötenbrutnester
entwickelt, welches zur Kontrolle der Temperatur und Luftfeuchtigkeit dient. Die Ursprungsidee dieses Projekts entstand durch
eine in Guatemala errichtete österreichische Schildkrötenstation, welche Brutstellen schützt. Dort werden
die Eier regelmäßig ausgegraben, um die benötigten Werte zu überprüfen, was keine optimale Lösung ist. Dieser Messvorgang soll durch ein
automatisiertes System durchgeführt werden.
Im Projekt wird ein geeigneter Sensor eingesetzt, dessen Daten über einen LoRa32-Modul
verarbeitet und drahtlos an eine Zeitreihendatenbank übertragen werden. Dort werden die Messwerte gespeichert und
mithilfe von Grafana visualisiert. Ein integriertes Alerting-System
sorgt zusätzlich für automatische Benachrichtigungen bei Über- oder Unterschreitungen festgelegter Grenzwerte.
Ziel ist die Entwicklung einer robusten, genauen und einfach nutzbaren Lösung zur kontinuierlichen Überwachung von Brutnestern,
um langfristig den Schutz von Schildkrötenpopulationen zu unterstützen.
English As part of this project, a reliable monitoring system for turtle nesting sites is being
developed to track temperature and humidity levels. The original idea for the project came from an Austrian turtle
conservation station established in Guatemala, where breeding places are protected. At the station, the eggs are currently
dug up regularly to check environmental conditions
— a method that is far from ideal. This project aims to replace that process with an automated monitoring system. A
suitable sensor is used to measure temperature and humidity, with the collected data processed by an ESP32 microcontroller
and transmitted wirelessly to a time-series database. The data are stored and visualized using Grafana.
In addition, an integrated alerting system automatically sends notifications when predefined threshold values are exceeded
or not met.
The goal is to create a robust, accurate, and easy-to-use solution for the continuous monitoring of turtle nests, helping
to ensure the long-term protection of turtle populations.
Unser Projekt wird bearbeitet und erstellt an der HTL Mössingerstraße
Details
Nähere Informationen zu unserem Projekt:
account_tree Systemstrukturplan
Systemstruktur des Projekts
Der Systemstrukturplan dient dazu einen Überblick über das Projekt, seine Technologien und seine Komponenten zu erlangen. Als Sensor dient ein Temperatur- und Luftfeuchtigkeitssensor - der AM2315C - , dessen Daten von einem LoRA32-Modul verarbeitet werden. Die Übertragung vom LoRa32-Modul zur InfluxDB funktioniert über LoRaWAN, wofür The Things Network eingesetzt wird. Zur Speicherung der Metadaten wird eine MySQL-Datenbank eingebunden. Die Zeitreihendaten und die Metadaten werden kombiniert und mittels Grafana dargestellt. Ebenso wird dadurch ein Alertingsystem erstellt und Grafana fungiert ebenso als eine Art Benutzeroberfläche.
device_thermostat Sensorik
AM2315C
Der AM2315C-Sensor wurde für dieses Projekt ausgewählt, da er sowohl Temperatur als auch Luftfeuchtigkeit erfasst und damit entscheidende Messwerte zum Schutz der Schildkröteneier liefert. Dank seiner Flexibilität, Robustheit und hohen Genauigkeit kann er in das Schildkrötennest eingebracht werden – umhüllt von einer Schutzhülle, die den Messvorgang möglichst wenig beeinflusst – und ermöglicht so eine kontinuierliche Überwachung der Eier.
rss_feed Funktechnologie
LoRaWAN
Für die Weiterverarbeitung der Messwerte kommt das HELTEC LoRa32 V3-Modul zum Einsatz. Dank der Unterstützung von LoRa ermöglicht dieses Modul die Übertragung von Daten über große Reichweiten bei gleichzeitig geringem Energieverbrauch. LoRa (Long Range) ist eine Funktechnologie, die speziell für weitreichende und energieeffiziente Kommunikation entwickelt wurde. In Kombination mit dem zugehörigen Netzwerkprotokoll LoRaWAN lassen sich die Daten sicher und effizient übertragen. Das LoRa32 V3-Modul sendet die erfassten Werte per Funk an ein nahegelegenes Gateway. Dieses leitet die empfangenen Daten an den The Things Network (TTN)-Server weiter. Über den Application Server können die Daten schließlich eingesehen und für weitere Verarbeitungsschritte genutzt werden.
storage Datenbank
InfluxDB und MySQL
Die zeitabhängigen Messwerte werden in einer Zeitreihendatenbank gespeichert. Dazu verwenden wir InfluxDB – eine Open-Source-Datenbank, die sich besonders für die Verarbeitung von Sensordaten eignet. Ein wesentlicher Nachteil dieser Datenbank besteht darin, dass sie nur begrenzt Metadaten (zusätzliche Informationen) speichern kann. Daher kommt ergänzend eine MySQL-Datenbank mit drei Tabellen zum Einsatz. In dieser werden Informationen, wie die Menge an Eiern im Nest, Menge an geschlüpften Jungtieren, usw. gespeichert.
show_chart Darstellung
Grafana
Grafana ist ein Open-Source-Tool zur Visualisierung von Daten und Einrichtung von Alarmen, welches sich gut für unser Projekt eignet. Die Messdaten wie auch die Metadaten werden anschaulich dargestellt und in weiterer Folge wird ein Alertingsystem eingebaut. Grafana fungiert als Benutzeroberfläche, welche einfach zu bedienen ist und verschiedenste Darstellungen zur Verfügung stellt.
Die Spezialisten
Das Team arbeitet mit Fachwissen, Lernfreude und guter Laune!
Jasmin Schorli
Datenmonitoring und Datenanalyse
Schildkröten flirten nicht. Sie turteln.
Prof. Mag. Dr. Christian Stingl
Erstbetreuer
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Prof. Dipl.-Ing. Dr. Pierre Elbischger
Zweitbetreuer
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