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project, the City of Amersfoort commissioned Flexyz to install Teneo 
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project, the City of Amersfoort commissioned Flexyz to install Teneo 
            
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soil moisture and climate monitor sensors at several locations in the 
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soil moisture and climate monitor sensors at several locations in the 
            
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Schothorst neighbourhood and the Central Railway area. The sensors 
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Schothorst neighbourhood and the Central Railway area. The sensors 
            
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measure soil moisture, temperature and humidity. Schothorst and the 
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measure soil moisture, temperature and humidity. Schothorst and the 
            
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Central Railway area differ in groundwater levels. In Schothorst the 
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Central Railway area differ in groundwater levels. In Schothorst the 
            
18
groundwater levels are higher (average height: 0.7 meter to 1.0 meter 
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groundwater levels are higher (average height: 0.7 meter to 1.0 meter 
            
19
below ground level) than in the Central Railway area (average height: 
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below ground level) than in the Central Railway area (average height: 
            
20
lower than 1.6 meter below ground level). The lowest soil moisture 
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lower than 1.6 meter below ground level). The lowest soil moisture 
            
21
sensors are placed on 1.2 meter below ground level. As a result, in 
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sensors are placed on 1.2 meter below ground level. As a result, in 
            
22
the Schothorst area the sensors are located close to or in the 
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the Schothorst area the sensors are located close to or in the 
            
23
groundwater during winter. In the Central Railway area they are 
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groundwater during winter. In the Central Railway area they are 
            
24
located far above the groundwater level. This makes both areas 
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located far above the groundwater level. This makes both areas 
            
25
interesting to include. What all soil moisture sensors have in common 
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interesting to include. What all soil moisture sensors have in common 
            
26
is that they are all located nearby trees and in public spaces. 
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is that they are all located nearby trees and in public spaces. 
            
27
Locations differ in terms of: being in the sun or in the shade, being 
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Locations differ in terms of: being in the sun or in the shade, being 
            
28
in a green setting (unpaved, such as parks) or being in a paved 
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in a green setting (unpaved, such as parks) or being in a paved 
            
29
setting, and being near surface water or not. Because of the 
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setting, and being near surface water or not. Because of the 
            
30
differences between the locations the sensors have been installed in, 
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differences between the locations the sensors have been installed in, 
            
31
data from the sensors can be used to investigate questions such 
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data from the sensors can be used to investigate questions such 
            
32
as:\r\n\r\n* What is the influence of the type of surface on soil 
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as:\r\n\r\n* What is the influence of the type of surface on soil 
            
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moisture levels?\r\n* Does the nearby presence of surface water affect 
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moisture levels?\r\n* Does the nearby presence of surface water affect 
            
34
soil moisture?\r\n* What is the influence of heat on soil 
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soil moisture?\r\n* What is the influence of heat on soil 
            
35
moisture?\r\n* What is the relation between groundwater levels 
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moisture?\r\n* What is the relation between groundwater levels 
            
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fluctuance and soil moisture?\r\n* Are adjustments on in public spaces 
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fluctuance and soil moisture?\r\n* Are adjustments on in public spaces 
            
37
(on street level) helpful to improve the soil situation for a more 
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(on street level) helpful to improve the soil situation for a more 
            
38
climate adaptive city?\r\n\r\n## Contents of the data\r\n\r\nData are 
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39
being harmonized using FIWARE [Smart Data 
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being harmonized using FIWARE [Smart Data 
            
40
Models](https://www.fiware.org/smart-data-models/). Data regarding 
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Models](https://www.fiware.org/smart-data-models/). Data regarding 
            
41
soil moisture can be modelled using the GreenSpaceRecord model. The 
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soil moisture can be modelled using the GreenSpaceRecord model. The 
            
42
data in this dataset provide the following elements from this data 
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model:\r\n\r\n* id - identifier of the sensors\r\n* recordingTimetamp 
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- timestamp of the measurement\r\n* location - GPS location of the 
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45
sensor, GeoJSON with WGS84/EPSG:4326 coordinate\r\n* soilMoistureVwc - 
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46
percentage Volumetric Water Content of soil\r\n\r\nMeteorological data 
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percentage Volumetric Water Content of soil\r\n\r\nMeteorological data 
            
47
can be modelled using the WeatherObserved model. The data in this 
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can be modelled using the WeatherObserved model. The data in this 
            
48
dataset provide the following elements from this data model: \r\n\r\n* 
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the measurement\r\n* location - GPS location of the sensor, GeoJSON 
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51
with WGS84/EPSG:4326 coordinate\r\n* temperature - temperature in 
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52
degrees Celsius\r\n* relativeHumidity - percentage relative 
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53
humidity\r\n\r\n## Access the data\r\n\r\nData are available using 
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different API's:\r\n\r\n* The Orion ContextBroker allows you to access 
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55
the [current status of 
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56
-gravitee-scorewater-gateway.dataplatform.nl/teneo/orion/v2/entities). 
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57
Use the information provided by the Orion ContextBroker to compile 
57
Use the information provided by the Orion ContextBroker to compile 
            
58
requests for the Short Term History API, the ContextBroker provides 
58
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59
information on which entities are present and what attributes those 
59
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60
entities support. \r\n* The Short Term History API allows you to 
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61
download historical data for the different sensors in both raw and 
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download historical data for the different sensors in both raw and 
            
62
aggregated form in either JSON or CSV format:\r\n    * 
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63
soilMoistureVwc\r\n        * JSON, 
63
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64
2/entities/206/attrs/soilMoistureVwc?type=GreenSpaceRecord&lastN=100), 
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65
MoistureVwc?type=GreenSpaceRecord&aggrMethod=min&aggrPeriod=month)\r\n        
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66
* CSW, 
66
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67
6/attrs/soilMoistureVwc?type=GreenSpaceRecord&lastN=100&fileType=csv), 
67
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68
ype=GreenSpaceRecord&aggrMethod=min&aggrPeriod=month&fileType=csv)\r\n    
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69
* temperature\r\n        * JSON, 
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70
STH/v2/entities/240/attrs/temperature?type=WeatherObserved&lastN=100), 
70
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71
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72
* CSW, 
72
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73
es/240/attrs/temperature?type=WeatherObserved&lastN=100&fileType=csv), 
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e?type=WeatherObserved&aggrMethod=min&aggrPeriod=day&fileType=csv)\r\n    
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75
* relativeHumidity\r\n        * JSON, 
75
* relativeHumidity\r\n        * JSON, 
            
76
2/entities/240/attrs/relativeHumidity?type=WeatherObserved&lastN=100), 
76
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77
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78
* CSW, 
78
* CSW, 
            
79
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79
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81
The OGC web services allows you to [render 
81
The OGC web services allows you to [render 
            
82
vice=WMS&srs=EPSG%3A4326&format=image%2Fpng&request=GetMap&height=384) 
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83
of the sensors and to download historical data in different formats 
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of the sensors and to download historical data in different formats 
            
84
such as 
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such as 
            
85
taplatform_nl%3Ackan_current_weather_observed_hegcudye&version=2.0.0), 
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