Sensordaten nutzen

Die Umweltdaten der Messstationen im gesamten Partheland stehen Dir kostenlos zur Verfügung. Ob Privatperson, Verein, Schule, Kommune oder Gewerbe – die Daten kannst Du frei nutzen.

Inhaltsverzeichnis

Was messen wir?

Überall im Partheland stehen Messstationen. Die meisten davon sind sogenannte “senseBox:home” Stationen – das sind kompakte Umweltsensoren, die verschiedene Werte erfassen:

  • Temperatur und Luftfeuchte – wie warm und feucht ist es gerade?
  • Luftdruck – ein Indikator für Wetteränderungen
  • Helligkeit – wie hell ist es draußen?
  • UV-Intensität – wie stark ist die Sonneneinstrahlung?
  • Feinstaub (PM10 und PM2.5) – winzige Partikel in der Luft, die Deine Gesundheit beeinflussen können
  • Lautstärke – wie laut ist es in der Umgebung?

Was bedeutet “Median”? Die Stationen senden nicht jeden einzelnen Messwert. Stattdessen berechnen sie einen Mittelwert über ein bestimmtes Zeitintervall – den sogenannten Median. Das filtert Ausreißer heraus und liefert verlässlichere Daten. Manche Stationen senden zusätzlich die höchsten gemessenen Werte (Maximalwerte). So erkennst Du zum Beispiel kurze Lärm- oder Feinstaubspitzen.

Neben den senseBox:home Stationen gibt es auch spezialisierte Sensoren: Pegelsensoren messen Wasserstände in Bächen und Flüssen. Wassertemperatursensoren erfassen die Temperatur in Gewässern und manchmal auch die Lufttemperatur drumherum.

Wo findest Du die Stationen?

Die Anzahl und Standorte der Stationen ändern sich laufend. Deshalb listen wir sie hier nicht einzeln auf. Aktuelle Übersichten findest Du hier:

Wie kommst Du an die Daten?

Je nachdem, was Du vorhast, gibt es verschiedene Wege, die Sensordaten abzurufen. Brauchst Du Echtzeitdaten für Dein Smart Home? Oder möchtest Du historische Daten für eine Analyse herunterladen?

Echtzeitdaten über MQTT WebSocket

Was ist MQTT? Das ist ein Übertragungsprotokoll – eine Art digitale Sprache, mit der Geräte Daten austauschen. Es ist besonders energieeffizient und wird häufig im Internet der Dinge (IoT) eingesetzt. Du kannst Dir das wie einen Radio-Sender vorstellen: Die Messstation “sendet” ihre Daten, und Dein Gerät “hört mit”, indem es sich auf den richtigen Kanal (Topic) einstellt.

Die Verbindung läuft über wss://mqtt.makerspace-partheland.de:443/mqtt.

Topics – die Kanäle für Deine Daten:

  • senseBox:home/[Stationsname] – Daten einer bestimmten senseBox:home Station
  • sensoren/[Sensorname] – Daten spezialisierter Sensoren (z.B. Wasserstand)
  • senseBox:home/median – Medianwerte für einzelne Orte oder das gesamte Partheland

Wie genau funktioniert das? Alle technischen Details, JSON-Formate und die komplette Topic-Struktur findest Du unter api-docs.makerspace-partheland.de.

Historische Daten über die REST-API

Was ist eine REST-API? Stell Dir das wie eine Bibliothek vor: Du stellst eine Anfrage (z.B. “Gib mir die Temperaturdaten vom letzten Monat”), und die API liefert Dir die Daten zurück. Das funktioniert über normale Webadressen – perfekt für Webseiten, Apps oder Datenanalysen.

Die Basis-URL lautet: https://data.makerspace-partheland.de/

Hier bekommst Du:

  • Aktuelle Messdaten aller Stationen
  • Historische Daten für längere Zeiträume
  • Detaillierte Informationen zu einzelnen Stationen

Hinweis: Die REST-API befindet sich noch im Ausbau. Die vollständige Dokumentation mit allen Endpunkten und Beispielen findest Du unter api-docs.makerspace-partheland.de.

Nutze die Daten in Deinem Smart Home

Du hast ein Smart Home? Dann kannst Du die Sensordaten aus Deiner Region direkt einbinden. Warum solltest Du das tun? Weil die Daten aus Deiner unmittelbaren Umgebung stammen – nicht von einer Wetterstation 20 Kilometer entfernt.

Home Assistant

Wir haben eine fertige Integration für Home Assistant entwickelt. Du findest sie in unserem GitHub Repository.

Was bringt Dir das? Nach der Installation siehst Du lokale Umweltdaten direkt in Deinem Smart Home Dashboard. Die Integration legt für jede Messstation ein eigenes Gerät an, unter dem alle verfügbaren Sensoren aufgelistet werden. Die Daten aktualisieren sich in Echtzeit.

ioBroker

ioBroker unterstützt MQTT WebSocket von Haus aus – Du brauchst keine zusätzliche Bridge oder Erweiterung.

So richtest Du es ein:

  1. Öffne den MQTT-Adapter in ioBroker
  2. Trage als URL ein: wss://mqtt.makerspace-partheland.de:443/mqtt
  3. Aktiviere “WebSocket” und “SSL”
  4. Port: 443
  5. Path: /mqtt

Welche Daten willst Du empfangen?

  • senseBox:home/+ – alle senseBox:home Stationen
  • senseBox:home/median – Medianwerte
  • sensoren/+ – spezialisierte Sensoren (Wasserstand etc.)

ioBroker wandelt die Daten automatisch in Objekte um. Mit JavaScript-Scripts kannst Du die Daten noch weiter verarbeiten – zum Beispiel Durchschnittswerte berechnen oder Benachrichtigungen verschicken.

Praxisbeispiele aus dem Partheland

Du willst konkrete Anwendungsfälle sehen? Auf unserer Seite Praxisbeispiele zeigen wir Dir, wie die Sensordaten in echten Szenarien genutzt werden. Dort findest Du auch Standorte und detaillierte Beschreibungen.

Sensordaten im Unterricht

Die Sensordaten eignen sich hervorragend für den Unterricht – und zwar in verschiedenen Fächern. Es gibt zwei grundsätzliche Ansätze:

Vorhandene Daten analysieren

Mehrere Jahre historische Daten stehen Dir zur Verfügung. Hier geht es nicht ums Messen selbst, sondern um den Umgang mit echten Daten. Was lässt sich aus den Daten ablesen? Wie vergleicht man verschiedene Standorte? Wie hängen Temperatur und Feinstaub zusammen?

Konkrete Idee: Schüler vergleichen ihre eigenen Beobachtungen (z.B. “Es war heute sehr heiß”) mit den tatsächlichen Messwerten aus dem eigenen Ort. So entsteht ein direkter Bezug zwischen subjektiver Wahrnehmung und objektiven Daten.

Selbst messen

Alternativ können Schüler auch einen eigenen Sensor aufbauen und ihre Messdaten mit denen des Netzwerks vergleichen. Das fördert das Verständnis für Sensortechnik und zeigt, wie unterschiedlich Messwerte je nach Standort und Bedingungen ausfallen können.

Fachübergreifende Projektideen

  • Physik: Wie funktioniert ein Feinstaubsensor? Was ist ein Median? Wie genau sind die Messungen?
  • Informatik: Datenvisualisierung erstellen, API-Aufrufe programmieren, eigene Dashboards bauen
  • Biologie: Wie beeinflussen Umweltfaktoren Pflanzen und Tiere? Was sagen die Gewässertemperaturen über die Ökologie aus?
  • Mathematik: Statistik anwenden, Langzeitanalysen durchführen, Korrelationen finden

LoRaWAN Netzwerk

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Praxisbeispiele

Anwendungsbeispiele

Detaillierte Anwendungsbeispiele mit echten Standorten aus dem Partheland.

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