Veranderingen

              
    

          
          
        
        

            
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12
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13
project, the City of Amersfoort commissioned 
13
project, the City of Amersfoort commissioned 
            
14
](https://hoefakker.com/boomspecialisten/smart-city-bodemvochtsensor/) 
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](https://hoefakker.com/boomspecialisten/smart-city-bodemvochtsensor/) 
            
15
to install Teneo soil moisture and climate monitor sensors at several 
15
to install Teneo soil moisture and climate monitor sensors at several 
            
16
locations in the Schothorst neighbourhood and the Central Railway 
16
locations in the Schothorst neighbourhood and the Central Railway 
            
17
area. The sensors measure soil moisture, temperature and humidity. 
17
area. The sensors measure soil moisture, temperature and humidity. 
            
18
Schothorst and the Central Railway area differ in groundwater levels. 
18
Schothorst and the Central Railway area differ in groundwater levels. 
            
19
In Schothorst the groundwater levels are higher (average height: 0.7 
19
In Schothorst the groundwater levels are higher (average height: 0.7 
            
20
meter to 1.0 meter below ground level) than in the Central Railway 
20
meter to 1.0 meter below ground level) than in the Central Railway 
            
21
area (average height: lower than 1.6 meter below ground level). The 
21
area (average height: lower than 1.6 meter below ground level). The 
            
22
lowest soil moisture sensors are placed on 1.2 meter below ground 
22
lowest soil moisture sensors are placed on 1.2 meter below ground 
            
23
level. As a result, in the Schothorst area the sensors are located 
23
level. As a result, in the Schothorst area the sensors are located 
            
24
close to or in the groundwater during winter. In the Central Railway 
24
close to or in the groundwater during winter. In the Central Railway 
            
25
area they are located far above the groundwater level. This makes both 
25
area they are located far above the groundwater level. This makes both 
            
26
areas interesting to include. What all soil moisture sensors have in 
26
areas interesting to include. What all soil moisture sensors have in 
            
27
common is that they are all located nearby trees and in public spaces. 
27
common is that they are all located nearby trees and in public spaces. 
            
28
Locations differ in terms of: being in the sun or in the shade, being 
28
Locations differ in terms of: being in the sun or in the shade, being 
            
29
in a green setting (unpaved, such as parks) or being in a paved 
29
in a green setting (unpaved, such as parks) or being in a paved 
            
30
setting, and being near surface water or not. Because of the 
30
setting, and being near surface water or not. Because of the 
            
31
differences between the locations the sensors have been installed in, 
31
differences between the locations the sensors have been installed in, 
            
32
data from the sensors can be used to investigate questions such 
32
data from the sensors can be used to investigate questions such 
            
33
as:\r\n\r\n* What is the influence of the type of surface on soil 
33
as:\r\n\r\n* What is the influence of the type of surface on soil 
            
34
moisture levels?\r\n* Does the nearby presence of surface water affect 
34
moisture levels?\r\n* Does the nearby presence of surface water affect 
            
35
soil moisture?\r\n* What is the influence of heat on soil 
35
soil moisture?\r\n* What is the influence of heat on soil 
            
36
moisture?\r\n* What is the relation between groundwater levels 
36
moisture?\r\n* What is the relation between groundwater levels 
            
37
fluctuance and soil moisture?\r\n* Are adjustments on in public spaces 
37
fluctuance and soil moisture?\r\n* Are adjustments on in public spaces 
            
38
(on street level) helpful to improve the soil situation for a more 
38
(on street level) helpful to improve the soil situation for a more 
            
n
39
climate adaptive city?\r\n\r\n![Teneo soil moisture 
n

            
40
-city-trees-sensor/download/smart_city_trees_sensor.jpg)\r\n\r\n*Teneo 

            
41
soil moisture sensors (branded as Smart City Trees by 

            
42
Hoefakker)*\r\n\r\n## Contents of the data\r\n\r\nData are being 
39
climate adaptive city?\r\n\r\n## Contents of the data\r\n\r\nData are 
            
43
harmonized using FIWARE [Smart Data 
40
being harmonized using FIWARE [Smart Data 
            
44
Models](https://www.fiware.org/smart-data-models/). Data regarding 
41
Models](https://www.fiware.org/smart-data-models/). Data regarding 
            
45
soil moisture can be modelled using the GreenSpaceRecord model. The 
42
soil moisture can be modelled using the GreenSpaceRecord model. The 
            
46
data in this dataset provide the following elements from this data 
43
data in this dataset provide the following elements from this data 
            
47
model:\r\n\r\n* id - identifier of the sensors\r\n* recordingTimetamp 
44
model:\r\n\r\n* id - identifier of the sensors\r\n* recordingTimetamp 
            
48
- timestamp of the measurement\r\n* location - GPS location of the 
45
- timestamp of the measurement\r\n* location - GPS location of the 
            
49
sensor, GeoJSON with WGS84/EPSG:4326 coordinate\r\n* soilMoistureVwc - 
46
sensor, GeoJSON with WGS84/EPSG:4326 coordinate\r\n* soilMoistureVwc - 
            
50
percentage Volumetric Water Content of soil\r\n\r\nMeteorological data 
47
percentage Volumetric Water Content of soil\r\n\r\nMeteorological data 
            
51
can be modelled using the WeatherObserved model. The data in this 
48
can be modelled using the WeatherObserved model. The data in this 
            
52
dataset provide the following elements from this data model: \r\n\r\n* 
49
dataset provide the following elements from this data model: \r\n\r\n* 
            
53
id - identifier of the sensors\r\n* recordingTimetamp - timestamp of 
50
id - identifier of the sensors\r\n* recordingTimetamp - timestamp of 
            
54
the measurement\r\n* location - GPS location of the sensor, GeoJSON 
51
the measurement\r\n* location - GPS location of the sensor, GeoJSON 
            
55
with WGS84/EPSG:4326 coordinate\r\n* temperature - temperature in 
52
with WGS84/EPSG:4326 coordinate\r\n* temperature - temperature in 
            
56
degrees Celsius\r\n* relativeHumidity - percentage relative 
53
degrees Celsius\r\n* relativeHumidity - percentage relative 
            
57
humidity\r\n\r\n## Access the data\r\n\r\nData are available using 
54
humidity\r\n\r\n## Access the data\r\n\r\nData are available using 
            
n
58
different API's:\r\n\r\n* The Orion ContextBroker allows you to access 
n
55
different API's:\r\n\r\n* Archives of the data are available as a CKAN 
            
56
resource for both [GreenSpaceRecord 
            
57
urce-f9dc5371bdb117348be116cc5891c911f5466ac42ef69f6fb8a654be9bc64bbd) 
            
58
and [WeatherObserved 
            
59
rce-a8b1ca2b02669d05b945f6739966cc2ddbcc9ebafa67770714d033fb161295f7). 
            
60
Once a week, data from the live datasets is archived in this [CKAN 
            
61
dataset/archived-teneo-soil-moisture-temperature-and-humidity-sensors) 
            
62
which allows for a) previewing the data, b) a CSV download and c) CKAN 
            
63
datastore API access to the data. \r\n* The Orion ContextBroker allows 
            
59
the [current status of 
64
you to access the [current status of 
            
60
-gravitee-scorewater-gateway.dataplatform.nl/teneo/orion/v2/entities). 
65
/gravitee-scorewater-gateway.dataplatform.nl/teneo/orion/v2/entities). 
            
61
Use the information provided by the Orion ContextBroker to compile 
66
Use the information provided by the Orion ContextBroker to compile 
            
n
62
requests for the Short Term History API, the ContextBroker provides 
n
67
requests for the Short Term History API. the ContextBroker provides 
            
63
information on which entities are present and what attributes those 
68
information on which entities are present and what attributes those 
            
64
entities support. \r\n* The Short Term History API allows you to 
69
entities support. \r\n* The Short Term History API allows you to 
            
n
65
download historical data for the different sensors in both raw and 
n
70
download historical data for the different sensors in both 
            
66
aggregated form in either JSON or CSV format:\r\n    * 

            
67
soilMoistureVwc\r\n        * JSON, 

            
68
2/entities/206/attrs/soilMoistureVwc?type=GreenSpaceRecord&lastN=100), 
71
v2/entities/206/attrs/soilMoistureVwc?type=GreenSpaceRecord&lastN=100) 
            
72
and 
            
69
MoistureVwc?type=GreenSpaceRecord&aggrMethod=min&aggrPeriod=month)\r\n        
73
soilMoistureVwc?type=GreenSpaceRecord&aggrMethod=min&aggrPeriod=month) 
            
70
* CSW, 
74
form in either 
            
71
6/attrs/soilMoistureVwc?type=GreenSpaceRecord&lastN=100&fileType=csv), 

            
72
ype=GreenSpaceRecord&aggrMethod=min&aggrPeriod=month&fileType=csv)\r\n    

            
73
* temperature\r\n        * JSON, 

            
74
STH/v2/entities/240/attrs/temperature?type=WeatherObserved&lastN=100), 
75
/STH/v2/entities/240/attrs/temperature?type=WeatherObserved&lastN=100) 
            
75
rs/temperature?type=WeatherObserved&aggrMethod=min&aggrPeriod=day)\r\n        
76
or 
            
76
* CSW, 

            
77
es/240/attrs/temperature?type=WeatherObserved&lastN=100&fileType=csv), 
77
ies/240/attrs/temperature?type=WeatherObserved&lastN=100&fileType=csv) 
            
78
e?type=WeatherObserved&aggrMethod=min&aggrPeriod=day&fileType=csv)\r\n    

            
79
* relativeHumidity\r\n        * JSON, 

            
80
2/entities/240/attrs/relativeHumidity?type=WeatherObserved&lastN=100), 

            
81
lativeHumidity?type=WeatherObserved&aggrMethod=min&aggrPeriod=day)\r\n        

            
82
* CSW, 

            
83
0/attrs/relativeHumidity?type=WeatherObserved&lastN=100&fileType=csv), 

            
84
?type=WeatherObserved&aggrMethod=min&aggrPeriod=day&fileType=csv)\r\n* 

            
85
The OGC web services allows you to [render 
78
format:\r\n* The OGC web services allows you to [render 
            
86
vice=WMS&srs=EPSG%3A4326&format=image%2Fpng&request=GetMap&height=384) 
79
vice=WMS&srs=EPSG%3A4326&format=image%2Fpng&request=GetMap&height=384) 
            
87
of the sensors and to download historical data in different formats 
80
of the sensors and to download historical data in different formats 
            
88
such as 
81
such as 
            
89
taplatform_nl%3Ackan_current_weather_observed_hegcudye&version=2.0.0), 
82
taplatform_nl%3Ackan_current_weather_observed_hegcudye&version=2.0.0), 
            
90
ataplatform_nl%3Ackan_current_weather_observed_hegcudye&version=2.0.0) 
83
ataplatform_nl%3Ackan_current_weather_observed_hegcudye&version=2.0.0) 
            
n
91
and shape file. ",
n
84
and shape file. \r\n\r\n![Teneo soil moisture 
            
85
-city-trees-sensor/download/smart_city_trees_sensor.jpg)\r\n\r\n*Teneo 
            
86
soil moisture sensors (branded as Smart City Trees by Hoefakker)*",
            
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