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精準灌溉優(yōu)化與高效水資源利用：基于IoT的農業(yè)解決方案
引言
傳統農業(yè)實踐缺乏實時監(jiān)控和高效操作，導致效率低下和產量不高。本項目旨在利用物聯網（IoT）技術和低成本通信協議，設計一個解決方案來解決這一問題。提出的解決方案將集成實時監(jiān)測農業(yè)田地數據和天氣條件，通過Wi-Fi、蜂窩接入和長距離通信協議進行數據傳輸。目標是通過灌溉實踐、自動化病蟲害管理、牲畜監(jiān)測、車輛跟蹤、田地、動物和鳥類軌跡以及庫存監(jiān)測等各種任務，提高操作效率和產量水平。
解決方案概述
本解決方案基于IoT技術，允許通過蜂窩通信協議遠程執(zhí)行所有這些必要任務。此外，將結合機器學習（ML）技術和圖像處理技術，以維持田間三種植物養(yǎng)分的比例：氮（N）、磷（P）和鉀（K）。目標是設計一個可持續(xù)的IoT解決方案，使傳統農業(yè)實踐更加便捷和高效。
硬件和軟件需求
硬件需求：
- ESP32微控制器（WROOM）x 2
- SX1278 LoRa模塊（Ra-02 433 MHz）x 2
- DHT-11溫度傳感器 x 1
- 土壤濕度傳感器 x 1
- 繼電器模塊（5V）x 1
- 12V直流水泵 x 1
- LED（演示用途，代替水泵）x 1
- 面包板 x 1
- 跳線 x 15
軟件需求：
系統架構
系統架構主要分為兩個部分：
- 農場現場部署
- 農民家庭設置
農場現場：
- 農場由一系列傳感器組成，用于監(jiān)測與土壤濕度和溫度相關的參數。
- 傳感器連接到農場現場的微控制器ESP32。所有由傳感器收集和感知的數據首先在該ESP32上觀察。
- ESP32然后將數據發(fā)送到LoRa發(fā)送器模塊（RA-02），使用SPI通信協議。
- LoRa然后以相同的頻率（433 MHz）傳輸這些數據到接收器模塊，準備接收數據。
- ESP32還連接到田間的噴灌機制，以便根據接收到的數據進行分析來調節(jié)和控制電機泵。
農民家庭：
- 從農場現場傳輸的數據由農民家中的LoRa接收器接收，距離約15公里，數據損失不大。
- 接收器LoRa模塊然后將這些數據傳輸到農民家中連接到互聯網的ESP32。
- 家用ESP32充當Web服務器，收集并推送傳入數據到本地托管的Flask網站，并使用AJAX進行實時數據上傳和實時數據顯示。
- 它還幫助存儲和監(jiān)測數據。
電子設置
本節(jié)展示了使項目運行所需的整體電子設置。左側系統由農場現場的組件組成，LoRa模塊建立了低成本和長距離通信，通信頻率為433 MHz。右側系統部署在農民家中，負責接收數據并將其推送到本地托管的ESP32 Web服務器，并在網站上實時顯示數據。
編程實現
編程部分分為四個主要方面：
- 發(fā)送器
- 接收器
- 實時網站顯示
- 用于水泵執(zhí)行的基于ML的模型
發(fā)送器代碼：
該代碼旨在讀取DHT11溫度和濕度傳感器以及土壤濕度傳感器的數據，然后使用LoRa收發(fā)器無線傳輸讀數。代碼包括必要的庫，定義引腳，設置函數和循環(huán)函數，用于初始化串行監(jiān)視器，DHT11傳感器和LoRa收發(fā)器模塊，并在433 MHz頻率下開始LoRa通信。
ESP32 --------------------------- Lo-Ra
GND ------------------------- GND
3.3V -------------------------- VCC
GPIO5 -------------------------- NSS
GPIO23 -------------------------- MOSI
GPIO19 -------------------------- MISO
GPIO18 -------------------------- SCK
GPIO14 -------------------------- RST
GPIO2 -------------------------- DIO0
接收器代碼：
該代碼旨在接收LoRa發(fā)射器的傳感器數據，根據水泵狀態(tài)控制LED，并提供Web界面以顯示傳感器數據和水泵狀態(tài)。代碼包括必要的庫，定義引腳和變量，設置函數和循環(huán)函數，用于處理Web服務器的傳入客戶端請求，控制LED以及解析傳入的LoRa數據包。
ESP32 --------------------------- Lo-Ra
GND ------------------------- GND
3.3V -------------------------- VCC
GPIO5 -------------------------- NSS
GPIO23 -------------------------- MOSI
GPIO19 -------------------------- MISO
GPIO18 -------------------------- SCK
GPIO14 -------------------------- RST
GPIO2 -------------------------- DIO0
ML管道預測：
主要目標是使用基于ML的方法根據從農場現場接收到的實時傳感器數據打開和關閉水泵。它為我們提供了一個ML模型，該模型可以轉換為ONNX格式，并用于執(zhí)行必要的執(zhí)行。
實時網站數據顯示：
此Python代碼使用Flask創(chuàng)建Web應用程序，根據傳感器數據預測水泵狀態(tài)和土壤濕度，使用ONNX模型進行推理。
運行項目
項目設置現已準備就緒，包括電子和編碼方面。現在可以一次性運行整個項目。按照以下順序運行項目：
- 首先打開Arduino IDE，然后運行第一個代碼文件LoRa_Sender.ino。
- 一旦服務器運行，就在另一個ESP32上運行LoRa_Receiver.ino代碼。
- 完成數據傳輸和接收后，記下您的ESP32服務器ID。
- 將此ID輸入app.py文件，最后運行Flask應用程序以在網站上查看和顯示數據。
希望這篇博文能幫助你了解如何使用IoT技術優(yōu)化精準灌溉和高效水資源利用。如果你有任何問題或想要分享你的項目，請在評論區(qū)留言。讓我們在農業(yè)科技的世界里一起探索和創(chuàng)新吧！
希望你喜歡這個項目，并在構建過程中找到樂趣！如果你有任何問題或需要幫助，歡迎在評論區(qū)交流。
作者：Svan.
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