Getestet von der Universität Córdoba.
Eine unabhängige, EU-geförderte Validierung der SoilSense-Bodenfeuchtesensoren gegen gravimetrische Referenzmessungen, auf zwei gegensätzlichen Böden — tonig und sandig. Córdoba, Spanien. März 2026.
Innerhalb der Nenngenauigkeit. Auf schwerem Ton.
2,77%
RMSE — globales Modell auf Vertisol, nach Entfernung der Ausreißer
Unter der ±3% Nenngenauigkeit des Herstellers. R² 0,91 gegen die gravimetrische Referenz, sechs Wochen Verdunstung.
Bester Einzelsensor:
- 1,69%
- MAE
- 1,70%
- RMSE
- 0,99
- R²
Acht Töpfe. Zwei Böden. Die Daten hinter den Zahlen.
AgrifoodTEF ist eine der europäischen Testing & Experimentation Facilities, die im Rahmen des Digital-Europe-Programms eingerichtet wurden — eigens dafür geschaffen, digitale und KI-Technologien unter realen landwirtschaftlichen Bedingungen zu validieren. Ihr spanischer Knoten ist an der Universität Córdoba angesiedelt, einer mediterranen Agrarwissenschafts-Institution mit langer Tradition in Bodenphysik und Bewässerung.
Auf dem Versuchsgut Rabanales der UCO in Córdoba wurden acht Töpfe vorbereitet. Vier enthielten einen kalkhaltigen Vertisol — schweren Ton (66% Ton, 18% Sand), jene Bodenart, die beim Austrocknen reißt und beim Befeuchten wieder verschließt. Vier enthielten einen stagnischen Luvisol — grobkörnigen Oberboden (24% Ton, 66% Sand). Jeder Topf wurde bis zur Sättigung gebracht und beim Austrocknen gravimetrisch gewogen, während ein SoilSense-Sensor in 12 cm Tiefe parallel den volumetrischen Wassergehalt aufzeichnete. Der Fehler wurde mit MAE, RMSE und linearer Regression gemessen; Ausreißer wurden über robuste standardisierte Residuen im globalen Datensatz identifiziert.
Vertisol — schwerer Ton
Drei von vier Sensoren innerhalb oder nahe der ±3%.
| Sensor | MAE (%) | RMSE (%) | R² |
|---|---|---|---|
| 1 Verle | 3.64 | 3.72 | 0.86 |
| 2 Verle | 2.64 | 2.88 | 0.83 |
| 1 Jasmin | 5.15 | 5.46 | 0.18 |
| 2 Jasmin | 1.69 | 1.70 | 0.99 |
Luvisol — sandig
Höhere Streuung auf grobkörnigem Boden.
| Sensor | MAE (%) | RMSE (%) | R² |
|---|---|---|---|
| 1 Verle | 5.61 | 5.72 | 0.75 |
| 2 Verle | 3.91 | 4.06 | 0.53 |
| 1 Jasmin | 4.33 | 4.40 | 0.75 |
| 2 Jasmin | 2.75 | 2.78 | 0.65 |
Auf groben Böden mehr Streuung — und der ehrliche Grund dafür.
Das globale Luvisol-Modell erreichte nach Entfernung der Ausreißer einen RMSE von 3,95%, leicht über der ±3% Nenngenauigkeit. Sandigere Böden halten Wasser ungleichmäßig, und das kleine Topfvolumen verstärkt das. Das System bildet den Trend zuverlässig ab; wenn Ihr Betrieb auf grobkörnigen Böden auf kalibrierte Absolutwert-Schwellen angewiesen ist, planen Sie etwas mehr Streuung ein als auf Ton.
Diese Arbeit zitieren
Universidad de Córdoba / AgrifoodTEF (2026). Validation Report: SoilSense — UCO. Service ID S00383. Córdoba, Spanien.
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