Forschungsprojekt RhizoTech

RheinEnergie Stiftung (Bild: RheinEnergie Stiftung)

Teilprojekt: Aufbau eines Sensornetzwerks zur Aufzeichnung von Umweltparametern.
Gemeinschaftsprojekt mit der Universität zu Köln, Exzellenzcluster CEPLAS, gefördert von der RheinEnergie Stiftung im Themenbereich "Jugend/Beruf Wissenschaft"

Das Forschungsprojekt "RhizoTech - Forschend-entdeckendes Lernen und Lehren in Biologie und Technik zur Ökologie des Wurzelraums der Planze“ soll es Schülern ermöglichen, die Auswirkungen von Umwelt und Klima auf das Mikrobiom sowie das Wachstum und die Gesundheit von Pflanzen zu untersuchen. Das Projekt soll das Interesse von Studierenden und Lehrenden an wissenschaftlichen Studien unter Zuhilfenahme von modernen Technologien und Konzepten aus den Bereichen des Internet of Things (IoT) und der Mikrobiologie wecken.

Am 8.2.2021 begann das finale Proof-of-Concept Experiment im Gewächshaus der Universität zu Köln, in dem das Gesamtsystem aus Sensorik, Server- und Datenbanksystem sowie dem Bewässerungsroboter in seiner Gesamtfunktionalität getestet wird. Untersucht werden Modellpflanzen in 144 Einzeltöpfen mit und ohne symbiotische Bodenpilze. Die Pflanzen werden Trockenstress ausgesetzt. Dabei  wird ihr Wachstum beobachtet.
Im Messaufbau kommen die neu entwickelten Bodensensoren zum Einsatz, die Bodentemperatur und -feuchtigkeit in zwei Bodentiefen erfassen und die Daten per Bluetooth Low Energy zur Sensorbox funken. Von dort werden die aufbereiteten Daten per WLAN oder NB-IoT an den zentralen Server an der TH Köln übertragen und dort  zur weiteren Verarbeitung gespeichert und graphisch dargestellt. Die dreimal pro Tag vom Roboter automatisiert verteilte Gießmenge wird individuell für jede Pflanze in Abhängigkeit der gemessenen Bodenfeuchtigkeit und des Experimentierplans bestimmt. Das Bilder-Karussell zeigt den Aufbau, die aktuell eingesetzten Systemkomponenten und die Darstellung der Messwerte auf dem Server. Das Systemdesign und die Ergebnisse des Experiments sollen im Verlauf des Jahres in Fachzeitschriften und auf Konferenzen veröffentlicht werden.

Die untersuchten Fragestellungen umfassen den Einfluss von Umwelteinflüssen wie des Klimawandels oder den Effekt von förderlichen Mikroorganismen auf das Pflanzenwachstum.
Das Projekt wird federführend vom Forschungszentrum CEPLAS (Prof. Marcel Bucher) an der Fakultät für Biologie der Universität zu Köln und dem Labor für Digitale Kommunikation (Prof. Uwe Dettmar) an der TH Köln durchgeführt. Während das Team aus der Biologie die Experimente zur Rhizosphäre von Pflanzen plant und durchführt, ist das Team der TH Köln für die Erfassung und Bereitstellung der Umweltdaten verantwortlich. Zu diesem Zweck wurde eine Sensorbox entwickelt, die die Daten verschiedener Sensoren sammelt und an einen zentralen Server übertragen kann. Dort werden die Daten dann gespeichert, bereinigt und analysiert. Die autonome Box ist das Herzstück des Systems und soll später dupliziert und den beteiligten Schulen zur Verfügung gestellt werden, damit Lehrer und Schüler ihre eigenen Experimente durchführen und die Ergebnisse wissenschaftlich darstellen und veröffentlichen können. Die Sensordaten umfassen Luft- und Bodentemperatur, Luft- und Bodenfeuchte, Lichtintensität und Luftdruck. Die Box kann problemlos für andere Arten von Sensoren erweitert werden.
In einer zweiten Stufe sollen die Messdaten zur Steuerung eines automatisierten Agrarrobotersystems verwendet werden. Die eingehenden Daten werden analysiert und es wird automatisch entschieden, welche Maßnahmen ergriffen werden müssen, z.B. die Bewässerung der Töpfe.
Wir möchten bei den Teilnehmenden eine Verbindung zu aktuellen Forschungsthemen und -ergebnissen schaffen und dadurch als Brückeninstitution für die Kooperation zwischen Wissenschaft und Gesellschaft fungieren.

Die Ergebnisse der im Rahmen der Arbeiten zum RhizoTech Projekt durchgeführten Untersuchungen zum Thema "Performance of TCP and UDP over Narrowband Internet of Things (NB-IoT)" werden am 5.11.19 auf der "2019 International Conference on Internet of Things and Intelligence System (IoTaIS 2019)"  präsentiert und anschließend bei IEEExplore veröffentlicht.

Teilnehmer am Projekt RhizoTech

Arbeitsgruppe TH Köln:

Prof. Dr. Uwe Dettmar, Prof. Dr. Rainer Kronberger, Dipl.-Ing. Volker Wienstroer, Dipl.-Ing. Martin Seckler, Ma.Sc. Joschka Wirges, Ma.Sc. Daniel Lohmann, B.Sc. Eric Staubach, Kai Lübeck, B.Sc. Alexander Porta, B.Sc. Kitio Kana

Arbeitsgruppe Universität zu Köln:

 Prof. Dr. Marcel Bucher, Dr. Mitzi Villajuana Bonequi, Dr. Anne Braun

Projektpartner:

• Institut für Biologiedidaktik:  Jun.-Prof. Dr. Jörg Großschedl, PD Dr. Brigitte Schoenemann
• Zentrum für LehrerInnenbildung: Dr. Astrid Krämer (Team Praxisphasen)
• Versuchs- und Lehrgärtnerei des Botanischen Instituts: Herr Jürgen Hintzsche
• zdi Schülerlabor/Lehr-Lernlabore: Herr Markus van de Sand
• Partnerschulen: Ville Gymnasium Erftstadt, Ursulinenschule Hersel, Otto-Hahn-Gymnasium Bergisch Gladbach, Städtisches Gymnasium Frechen, Konrad-Adenauer Gymnasium Langenfeld 

Abschlussarbeiten, Veröffentlichungen und Research-Projekte:

• Lohmann, Daniel: "Entwicklung einer Steuer- und Kommunikationselektronik zur Erfassung von Umweltparametern", Bachelorarbeit, TH Köln, 2018
• Wirges, Joschka: "Development of a sensorbox and soil sensor for the rhizosphere", Research Project, TH Köln, 2019
• Wirges, Joschka: "Design of a Narrowband Internet of Things (NB-IoT) Low-Power Communications Module for Cloud-Based IoT Applications", Master Thesis, TH Köln, 2019
• Staubach, Eric: "Auswertung von IoT basierten Sensordaten zur Steuerung eines automatischen Pflanz- und Bewässerungssystems", Bachelorarbeit, TH Köln, 2019
• Porta Alexander: "Aufbau und Test einer Bluetooth Low Energy basierten Übertragungsstrecke in einem Sensorsystem", Bachloerarbeit, TH Köln, 2020
• Lohmann, Daniel: "Finding and integrating a suitable pH-sensor for in-situ soilmeasurements into a micro controller based environmental sensingsolution", Research Project, TH Köln, 2020
• Lohmann, Daniel: "Performance Evaluation of a Bluetooth Mesh Wireless Network", Master Thesis, TH Köln, 2020
• Kana, Kitio: "Implementation of a programming environment for the control of an automatic farming robot", Research Project, TH Köln, 2020
• Vortrag zum Thema "Performance of TCP and UDP over Narrowband Internet of Things (NB-IoT)" am 5.11.19 auf der "IoTaIS 2019", Veröffentlichung bei IEEExplore