KI-Multispektral-Pflanzensensor auf LoRaWAN-Basis

Kunde

Ein AgTech-Startup, das einen solarbetriebenen Sensor für Reihenkulturen entwickelt, der Echtzeit-Vegetationsindexdaten liefert, ohne dass während der Wachstumsperiode Batterien gewechselt werden müssen.

Herausforderung

Entwicklung eines selbstversorgten, wetterfesten Feldsensors, der multispektrale Reflexion (NDVI, NDRE, PRI) zuverlässig unter wechselnden Sonnenlichtbedingungen messen und Daten aus abgelegenen Feldern ohne Mobilfunkabdeckung übertragen kann.

Produktkonzept & Architektur

Der STM32WLE5 LoRa-SoC wird mit einem AS7341 10-Kanal-Spektralsensor kombiniert, der den sichtbaren bis NIR-Bereich (415-940nm) abdeckt. Ein 2W polykristallines Solarmodul lädt eine 2000mAh LiFePO4-Batterie.

Technische Lösung

Das Gerät führt Spektralmessungen zur Sonnenmittagszeit (optimaler Sonnenwinkel) durch und nutzt den ADC des STM32WLE5 im Oversampling-Modus für einen SNR >60dB. NDVI-, NDRE- und PRI-Indizes werden auf dem Gerät berechnet. Das TinyML-Modell korreliert die Spektralindizes mit der Bodenfeuchtigkeit und sagt den Bewässerungsbedarf voraus.