Fallbeispiel: Schorndorf testet Sensorik für verbesserte Bewässerungsplanung
Die Stadt Schorndorf möchte die Pflege ihrer Stadtbäume zunehmend digital und datenbasiert gestalten. Perspektivisch sollen Technologien wie GPS-gestützte Routenplanung und KI-basierte Software helfen, Arbeitsabläufe effizienter zu organisieren und Ressourcen gezielter einzusetzen. Mit dem Einsatz von TreeSense-Sensorik zur Überwachung von Wasserbedarf und Baumgesundheit ist bereits der erste Schritt in diese Richtung gemacht.
Projektüberblick
Im Rahmen des Pilotprojekts (seit Juli 2024) wurden insgesamt zehn Bäume mit Sensorik ausgestattet. Neun der Bäume befanden sich in der Jugendphase, ein weiterer Baum in der Reifephase. Alle zehn Bäume wurden mit TreeSense Pulse-Sensoren ausgestattet. Zwei der Bäume erhielten zusätzlich TreeSense Watermark-Bodenfeuchtesensoren.
Insgesamt wurden neun verschiedene Baumarten berücksichtigt, darunter unter anderem Linde, Apfelbaum, Robinie, Bergahorn und Ulme. Die Bäume befanden sich an acht über das Stadtgebiet verteilten Standorten, sodass unterschiedliche Standortbedingungen in die Auswertung einfließen konnten.
Zur Überwachung der Bäume sowie zur Unterstützung der Bewässerungsplanung stand die TreeSense Cloud zur Verfügung. In der Plattform werden die Sensordaten gespeichert und hinsichtlich des Wasserhaushalts ausgewertet.
Zielsetzung des Projekts war es, die Sensorik auf Plausibilität zu prüfen und auf Grundlage der gewonnenen Daten eine verbesserte Bewässerungsplanung zu ermöglichen.
Ein Blick in die Daten
Die Plots zeigen das tägliche Mittel des Feuchtigkeitsindex. Verglichen werden dabei die Jahre 2024 (blau) und 2025 (orange) in der Zeit von Anfang August bis Ende Oktober.
In der ersten Hälfte des August 2024 hatte der Apfelbaum (Malus domestica) eine trockene Phase mit Feuchtigkeitsindex unter der Bewässerungsempfehlung von 70%. Die Regendaten liefern eine plausible Erklärung: Die zweite Julihälfte 2024 war deutlich niederschlagsärmer als die zweite Julihälfte 2025. Gegen Ende August steigen die Werte wieder auf über 70% an. Grund hierfür können die jeweils voran gegangenen Regenereignisse sein. Über die beiden Jahre hinweg, zeigte der Baum im Jahr 2025 tendenziell einen feuchteren Zustand als im Jahr 2024.
Die Robinie (Robinia pseudoacacia) weist für die Jahre 2024 und 2025 einen sehr ähnlichen Verlauf des Feuchtigkeitsindex auf. Der Wasserhaushalt lag durchgehend über der Bewässerungsempfehlung von 70 %.
Beide Bäume zeigen in beiden Jahren einen abnehmenden Feuchtigkeitsindex mit Eintritt der Herbstmonate. Dies lässt sich damit erklären, dass die Bäume sich mit sinkenden Temperaturen auf den Winter vorbereiten: Die Blätter werden abgeworfen, die Transpiration nimmt deutlich ab, und der Wasserbedarf im Xylem sinkt.
Fazit aus Schorndorf
Die kontinuierliche Datenerfassung ermöglichte einen detaillierten Einblick in den Wasserstatus der einzelnen Bäume und deren Entwicklung über die Zeit. Im Ergebnis zeigte sich, dass die Sensoren plausible und zuverlässige Messwerte liefern, die dem tatsächlichen Zustand der Bäume entsprechen. Auf Basis der Daten konnte die Bewässerungsplanung verbessert und die Routenplanung effizienter gestaltet werden. Dadurch ließen sich unter anderem Anfahrtskosten reduzieren, da Bewässerungseinsätze gezielter geplant werden konnten. Gleichzeitig zeigte sich, dass die Installation der Sensoren einfach umsetzbar ist und die Sensoren nach Abschluss eines Projekts wiederverwendet werden können.
