Intelligente Nutzung von Bodenfeuchte-Sensoren zur Bewässerung

Im Rahmen einer Kundenanfrage zur Verwendung von Sensoren und Messung der Bodenfeuchte kam die Idee auf, die Daten der Sensoren mit externen Daten auf der LPDG Analytics anzureichern um die Bewässerung intelligenter zu steuern.

Mein Verständnis ist, dass über die Messung der Bodenfeuchte bei Unterschreiten eines bestimmten Wertes die Bewässerung gestartet wird. 

Problem: der Sensor “kennt” aber nur den aktuellen Wert und bewässert selbst dann, wenn es in der Nacht regnen wird. Auf der LPDG Analytics haben wir bereits Wetterdaten im Datenmodell inkl. Forecast.  

Lösungsskizze:

•  Übertragen der Sensor-Werte zur Bodenfeuchte in die LPDG Analytics
• Anreichern der Sensor-Daten mit Wetterdaten/Wettervorhersage der nächsten Tage auf Stundenbasis (bereits vorhanden) am Standort des Sensors
• Aufbau einer intelligenten Steuerung, die die prognostizierte Niederschlagsmenge in die Entscheidung wann und wieviel bewässert werden muss einbezieht
•  Steuerung der Bewässerung über die LPDG Analytics. Es sollte uns auch gelingen, aus der LPDG Analytics das Ventil zu steuern, wenn wir die Payload und die ID des Ventils kennen (dann halt nicht GET sondern POST)

Ich bin gespannt auf Eure Kommentare.