Bachelorarbeit: Evaluierung der Genauigkeit eines Vorhersagemodells zur Schätzung von Chlorophyll-a Werten basierend auf Daten kosteneffizienter IoT-Sensoren

Zusammenfassung

In dieser Bachelorarbeit wird die Anwendung des Internet of Things (IoT) zur Erkennung und Prognose von Algenblüten durch die Schätzung des Chlorophyll-a-Gehalts untersucht. Es wird ein IoT-System entwickelt, das relevante Messwerte wie Temperatur, pH-Wert und gelöste Feststoffe (TDS) erfasst, um daraus den Chlorophyll-a-Gehalt abzuleiten. Der gesamte Prozess basiert auf einer multiplen Regressionsanalyse, die auf Daten der Landesanstalt für Umwelt, Messungen und Naturschutz trainiert wurde.

Inhalt der Arbeit

Die Arbeit untersucht:

• Die Entwicklung eines kostengünstigen IoT-Systems zur Umweltüberwachung.
• Die Validierung der Vorhersagegenauigkeit des Chlorophyll-a-Gehalts mithilfe eines Vorhersagemodells.
• Die Implementierung einer benutzerfreundlichen Anwendung zur Echtzeitvisualisierung der Sensordaten.
• Eine Diskussion über mögliche Erweiterungen und zukünftige Forschungsmöglichkeiten.

Dateiübersicht

• Bachelorthesis_Robert_Kessler_205015.pdf: Die vollständige Bachelorarbeit als PDF, eingereicht am 26. Juli 2023 an der Fakultät für Angewandte Informatik.

Nutzung

Diese Arbeit kann als Referenz oder Ausgangspunkt für weiterführende Forschung im Bereich der Umweltüberwachung und IoT-Systeme dienen. Sie ist frei zugänglich.

Kontakt

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