Nhóm 7 phát triển hệ thống iot nông nghiệp thông minh

 Cảm biến IoT: o Cảm biến đất Soil Sensors:  Đo độ ẩm, độ pH, nhiệt độ và mức độ dinh dưỡng của đất.Cảm biến này thường được đặt trực tiếp trong đất để cungcấp dữ liệu về điều kiện đất

NHÓM 7: PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG IOT NÔNG NGHIỆP THÔNG

MINH

BẢNG PHÂN CHIA CÔNG VIỆC

21111063929 Nguyễn Quang Tùng Quản lý chuỗi cung ứng

21111063920 Đỗ Đức Tuấn Hệ thống tự đọng hoá tưới tiêu

21111063919 Bùi Thế Việt Hệ thống giám sát môi trường nông nghiệp

21111063995 Nguyễn Văn Long Phân tích dữ liệu lớn

21111063766 Nguyễn Hải Đăng Ứng dụng Drone và Robot nông nghiệp

I Hệ thống giám sát môi trường nông nghiệp.

1 Các thành phần chính của hệ thống giám sát môi trường.

 Cảm biến IoT:

o Cảm biến đất (Soil Sensors):

 Đo độ ẩm, độ pH, nhiệt độ và mức độ dinh dưỡng của đất.Cảm biến này thường được đặt trực tiếp trong đất để cungcấp dữ liệu về điều kiện đất ở các vị trí cụ thể trong trangtrại

o Cảm biến không khí (Air Sensors):

 Giám sát các yếu tố môi trường như nhiệt độ không khí, độ

ẩm, tốc độ gió, lượng mưa, và các chất gây ô nhiễm trongkhông khí

o Cảm biến ánh sáng (Light Sensors):

 Đo cường độ ánh sáng mặt trời, giúp tối ưu hóa điều kiện ánhsáng cho cây trồng trong nhà kính hoặc ngoài trời

o Edge Computing: Một số hệ thống sử dụng edge computing để xử

lý dữ liệu ngay tại gateway trước khi gửi dữ liệu lên đám mây, giúpgiảm băng thông và cải thiện tốc độ phản hồi

 Nền tảng đám mây (Cloud Platform):

o Dữ liệu thu thập từ cảm biến được gửi lên nền tảng đám mây, nơi

nó được lưu trữ, xử lý và phân tích Các nền tảng này có thể làAmazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud,hoặc các dịch vụ đám mây tùy chỉnh khác

o Big Data Analytics: Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu lớn để

tạo ra các báo cáo, dự đoán và hỗ trợ ra quyết định cho nông dân

 Giao diện người dùng (User Interface):

o Nông dân và nhà quản lý có thể truy cập dữ liệu qua các ứng dụng

di động hoặc web-based dashboard Giao diện này cung cấp thôngtin theo thời gian thực về các điều kiện môi trường, cảnh báo khi có

sự cố, và gợi ý các hành động cần thiết

2 Chức năng của Hệ thống Giám sát Môi trường.

 Giám sát thời gian thực (Real-Time Monitoring):

o Hệ thống cung cấp dữ liệu liên tục về các yếu tố môi trường nhưnhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng, và độ pH của đất Điều này cho phépnông dân đưa ra các quyết định tức thời dựa trên tình hình thực tế

 Cảnh báo sớm (Early Warning):

o Hệ thống có thể phát hiện sớm các bất thường, chẳng hạn như mức

độ ẩm quá thấp hoặc nhiệt độ quá cao, và gửi cảnh báo đến ngườidùng để họ có thể thực hiện các biện pháp khắc phục kịp thời

 Tối ưu hóa sử dụng tài nguyên (Resource Optimization):

o Bằng cách cung cấp dữ liệu chính xác về nhu cầu của cây trồng, hệthống giúp tối ưu hóa việc sử dụng nước, phân bón, và các tàinguyên khác, giảm lãng phí và chi phí

 Lập kế hoạch và dự báo (Planning and Forecasting):

o Dựa trên dữ liệu thu thập được, hệ thống có thể đưa ra các dự báo

về thời tiết, điều kiện môi trường và năng suất cây trồng, giúp nôngdân lập kế hoạch sản xuất hiệu quả hơn

3 Các Công Nghệ Sử Dụng.

 Mạng lưới cảm biến không dây (Wireless Sensor Networks - WSN):

o Hệ thống giám sát môi trường thường sử dụng mạng lưới cảm biếnkhông dây để kết nối các cảm biến với nhau và với gateway Cácgiao thức như Zigbee, LoRaWAN và NB-IoT được sử dụng để

truyền tải dữ liệu từ các cảm biến đến gateway hoặc trực tiếp lênđám mây.

 Internet of Things (IoT):

o IoT kết nối các thiết bị cảm biến, gateway, và các hệ thống phântích lại với nhau, tạo thành một hệ sinh thái toàn diện cho việc giámsát và quản lý nông nghiệp thông minh

 Machine Learning và AI:

o Các thuật toán học máy được sử dụng để phân tích dữ liệu, nhậndiện mẫu (pattern recognition), và đưa ra dự báo về các điều kiệnmôi trường hoặc sự phát triển của cây trồng

 Công nghệ Blockchain:

o Blockchain có thể được tích hợp để bảo đảm tính toàn vẹn của dữliệu thu thập từ các cảm biến, đặc biệt quan trọng trong các hệthống truy xuất nguồn gốc nông sản

4 Lợi Ích của Hệ thống Giám sát Môi trường Nông Nghiệp.

 Tăng năng suất: Giúp nông dân theo dõi và điều chỉnh các điều kiện

canh tác để tối ưu hóa năng suất cây trồng

 Tiết kiệm chi phí: Tối ưu hóa việc sử dụng nước, phân bón, và các nguồn

lực khác, giảm lãng phí và chi phí sản xuất

 Phát hiện sớm và quản lý rủi ro: Giảm thiểu rủi ro do thiên tai, sâu bệnh

bằng cách cung cấp cảnh báo sớm và hướng dẫn các biện pháp phòngngừa

 Phát triển bền vững: Góp phần vào phát triển nông nghiệp bền vững

bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm tác động tiêu cựcđến môi trường

5 Thách Thức.

 Chi phí triển khai: Việc lắp đặt và duy trì hệ thống giám sát môi trường

có thể tốn kém, đặc biệt đối với các trang trại nhỏ

 Bảo mật dữ liệu: Các hệ thống IoT cần đảm bảo tính bảo mật và riêng tư

của dữ liệu nông nghiệp, tránh nguy cơ bị tấn công hoặc rò rỉ dữ liệu

 Khả năng mở rộng: Hệ thống cần được thiết kế sao cho dễ dàng mở rộng

khi quy mô sản xuất tăng lên hoặc khi có nhu cầu tích hợp thêm các côngnghệ mới

II Hệ thống tự động hoá tưới tiêu.

1 Kiến Trúc Hệ Thống Tưới Tiêu IoT.

1.1 Cảm biến và thiết bị đo đạc:

Cảm biến độ ẩm đất (Soil Moisture Sensors): Đo lường mức độ ẩm trongđất để xác định nhu cầu tưới nước của cây trồng

Cảm biến nhiệt độ và ánh sáng (Temperature and Light Sensors): Giámsát nhiệt độ môi trường và mức độ ánh sáng để điều chỉnh chế độ tưới tiêu phùhợp

Cảm biến lưu lượng (Flow Sensors): Đo lượng nước đi qua hệ thống đểkiểm soát và phát hiện rò rỉ

Cảm biến thời tiết (Weather Sensors): Thu thập dữ liệu về nhiệt độ, độ

ẩm, lượng mưa, và gió để điều chỉnh lịch tưới tiêu

1.2 Kết nối và truyền dữ liệu:

Gateway IoT: Thiết bị trung gian kết nối các cảm biến với mạng Internet,truyền dữ liệu từ các cảm biến đến hệ thống quản lý trung tâm

Kết nối không dây (Wireless Communication): Sử dụng các công nghệnhư Wi-Fi, LoRa, Zigbee, hoặc NB-IoT để truyền dữ liệu từ cảm biến đếngateway.

1.3 Hệ thống quản lý trung tâm (Central Management System):

Phân tích dữ liệu: Sử dụng các thuật toán và trí tuệ nhân tạo (AI) để phântích dữ liệu thu thập từ các cảm biến, dự đoán nhu cầu tưới tiêu và điều chỉnh tựđộng hệ thống

Lập lịch tưới tiêu: Dựa trên dữ liệu thời tiết, độ ẩm đất, và các yếu tố môitrường khác để lập kế hoạch tưới tiêu tự động

Giao diện người dùng (User Interface): Ứng dụng di động hoặc web chophép người dùng giám sát hệ thống, điều chỉnh lịch tưới và nhận thông báo vềcác sự cố

2 Các Tính Năng Chính Của Hệ Thống Tưới Tiêu IoT.

2.1 Tưới tiêu tự động dựa trên dữ liệu thời gian thực:

Hệ thống IoT tự động tưới nước cho cây trồng khi cảm biến phát hiện đấtkhô hoặc nhiệt độ cao Điều này giúp đảm bảo cây luôn nhận đủ nước cần thiết

mà không cần sự can thiệp của con người

2.2 Lập lịch tưới tiêu thông minh:

Sử dụng dữ liệu từ cảm biến và dự báo thời tiết để lập lịch tưới tiêu phùhợp, tránh tình trạng tưới nước trong điều kiện không cần thiết (ví dụ như trờisắp mưa)

2.3 Phát hiện và xử lý sự cố:

Hệ thống có khả năng phát hiện rò rỉ nước hoặc tắc nghẽn trong hệ thốngtưới thông qua cảm biến lưu lượng Khi phát hiện sự cố, hệ thống sẽ gửi cảnhbáo đến người dùng và tự động điều chỉnh hoặc ngắt tưới nếu cần

2.4 Tối ưu hóa sử dụng nước:

Dựa trên phân tích dữ liệu, hệ thống điều chỉnh lượng nước tưới sao chophù hợp với từng loại cây trồng và điều kiện thời tiết, giúp tiết kiệm nước vànâng cao hiệu quả sản xuất

3 Lợi Ích Của Tự Động Hóa Tưới Tiêu Qua Ứng Dụng IoT.

3.1 Tiết kiệm nước:

Hệ thống chỉ tưới khi cần thiết và sử dụng lượng nước chính xác, giảmthiểu lãng phí tài nguyên nước

3.2 Tăng năng suất và chất lượng cây trồng:

Cây trồng được cung cấp đủ nước và dinh dưỡng đúng thời điểm, giúp tối

ưu hóa sự phát triển và nâng cao chất lượng sản phẩm

3.3 Giảm chi phí vận hành:

Hệ thống tưới tự động giảm nhu cầu về lao động thủ công và giảm thiểucác sai sót do con người gây ra

3.4 Quản lý dễ dàng và hiệu quả:

Người nông dân có thể quản lý hệ thống tưới tiêu từ xa qua các ứng dụng

di động, giám sát và điều chỉnh hệ thống theo nhu cầu một cách dễ dàng

3.5 Bảo vệ môi trường:

Giảm lượng nước sử dụng không cần thiết và ngăn chặn rò rỉ, giúp bảo vệnguồn nước và môi trường xung quanh

4 Ứng Dụng Thực Tế.

Nông nghiệp công nghệ cao: Các trang trại lớn, nhà kính hiện đại ứngdụng hệ thống IoT để quản lý tưới tiêu, giảm thiểu chi phí và nâng cao năngsuất

Thủy canh và khí canh: Trong các hệ thống canh tác không đất, tưới tiêuchính xác và điều khiển từ xa qua IoT giúp duy trì điều kiện môi trường tối ưu

5 Kết Luận

Ứng dụng IoT trong tự động hóa tưới tiêu là một bước tiến quan trọngtrong nông nghiệp hiện đại, giúp tiết kiệm tài nguyên, tăng năng suất, và giảmchi phí vận hành Với các giải pháp này, người nông dân có thể quản lý hệ thốngtưới tiêu một cách thông minh, đảm bảo cây trồng luôn trong điều kiện tốt nhất

để phát triển và góp phần bảo vệ môi trường

III Quản lý chuỗi cung ứng.

1 Giám sát và Theo dõi Thời gian Thực.

 Quản lý hàng tồn kho:

o Cảm biến IoT: Cảm biến được gắn vào các kệ hàng, thùng chứa,

hoặc pallet để theo dõi số lượng và vị trí hàng hóa trong kho Điềunày giúp cập nhật tình trạng hàng tồn kho theo thời gian thực, giảmthiểu tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa hàng hóa

o RFID và GPS: Các thẻ RFID và thiết bị GPS giúp theo dõi vị trí và

trạng thái của hàng hóa trong quá trình vận chuyển, đảm bảo rằngsản phẩm được bảo quản và vận chuyển đúng cách

 Quản lý vận chuyển:

o Giám sát phương tiện: IoT giúp theo dõi các phương tiện vận

chuyển như xe tải, tàu biển, hoặc máy bay, cung cấp dữ liệu về vịtrí, tốc độ, và điều kiện vận chuyển Điều này giúp tối ưu hóa tuyếnđường và giảm thiểu rủi ro chậm trễ

o Điều kiện bảo quản: Cảm biến IoT có thể theo dõi nhiệt độ, độ

ẩm, và rung động trong quá trình vận chuyển, đặc biệt quan trọngđối với các sản phẩm nhạy cảm như thực phẩm hoặc dược phẩm

2 Tối ưu hóa Quy trình.

 Tự động hóa và tích hợp hệ thống:

o Hệ thống tự động hóa: Các thiết bị IoT có thể tự động kích hoạt

quy trình như đặt hàng tự động khi hàng tồn kho giảm xuống dướimức xác định, hoặc tự động điều chỉnh điều kiện bảo quản trongkho

o Tích hợp với hệ thống ERP: IoT có thể tích hợp với hệ thống

quản lý tài nguyên doanh nghiệp (ERP), giúp hợp nhất dữ liệu vàtối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng trên toàn bộ tổ chức

 Phân tích dự đoán:

o Dự đoán nhu cầu: Sử dụng dữ liệu từ IoT để phân tích xu hướng

và dự đoán nhu cầu sản phẩm, từ đó điều chỉnh sản xuất và phânphối để đáp ứng nhu cầu một cách tối ưu

o Phân tích rủi ro: Phân tích dữ liệu về thời tiết, biến động thị

trường, hoặc các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng

để giảm thiểu rủi ro và chuẩn bị kế hoạch dự phòng

3 Nâng cao Hiệu quả và Bảo mật.

 Tối ưu hóa tài nguyên:

o Quản lý năng lượng: Cảm biến IoT giúp theo dõi và tối ưu hóa

việc sử dụng năng lượng trong quá trình sản xuất và vận chuyển,giảm thiểu lãng phí và chi phí vận hành

o Giảm thiểu lỗi và hư hỏng: IoT có thể cảnh báo sớm khi có sự cố

như hư hỏng thiết bị hoặc sai lệch trong quá trình sản xuất, giúpgiảm thiểu lỗi và tổn thất

 Bảo mật và tính minh bạch:

o Chuỗi cung ứng minh bạch: IoT giúp tạo ra một chuỗi cung ứng

minh bạch hơn bằng cách cung cấp thông tin chính xác và kịp thời

về tình trạng và vị trí hàng hóa, từ đó tăng cường niềm tin củakhách hàng và đối tác

o An ninh dữ liệu: IoT cung cấp các giải pháp bảo mật nâng cao,

như mã hóa dữ liệu và quản lý truy cập, để bảo vệ dữ liệu nhạy cảmtrong chuỗi cung ứng khỏi các mối đe dọa an ninh mạng

4 Ứng dụng Thực tế.

 Theo dõi chuỗi lạnh (Cold Chain Monitoring):

o Trong ngành thực phẩm và dược phẩm, việc duy trì nhiệt độ lạnh là

vô cùng quan trọng IoT giúp giám sát liên tục nhiệt độ trong suốtquá trình vận chuyển, từ kho lưu trữ đến tay người tiêu dùng, đảmbảo chất lượng sản phẩm

 Quản lý vận tải thông minh:

o IoT giúp tối ưu hóa việc vận tải hàng hóa bằng cách phân tích dữliệu thời gian thực về giao thông, điều kiện đường xá, và thời tiết,

từ đó tối ưu hóa lộ trình và giảm thiểu thời gian giao hàng

 Kiểm soát chất lượng:

o IoT có thể theo dõi các thông số sản xuất như độ ẩm, nhiệt độ, hoặc

áp suất trong thời gian thực, giúp đảm bảo rằng sản phẩm đáp ứngcác tiêu chuẩn chất lượng trước khi đến tay khách hàng

5 Thách thức và Cơ hội.

 Thách thức:

o Đầu tư ban đầu: Việc triển khai IoT trong chuỗi cung ứng đòi hỏi

đầu tư vào hạ tầng, cảm biến, và công nghệ

o Khả năng tương thích: Các hệ thống IoT cần được tích hợp mượt

mà với các hệ thống quản lý hiện có để đạt hiệu quả tối đa

o Bảo mật và quyền riêng tư: Cần có các biện pháp bảo mật chặt

chẽ để bảo vệ dữ liệu chuỗi cung ứng khỏi các mối đe dọa an ninh

 Cơ hội:

o Tăng cường hiệu quả: IoT giúp tối ưu hóa các quy trình trong

chuỗi cung ứng, giảm thiểu lãng phí và tăng cường hiệu suất

o Tính minh bạch và trách nhiệm: IoT tạo ra một chuỗi cung ứng

minh bạch, nơi mà mỗi bước trong quy trình có thể được theo dõi

và kiểm soát, tăng cường sự tin cậy từ khách hàng và đối tác

IV Phân tích dữ liệu lớn.

1 Phân tích Dự đoán (Predictive Analytics).

 Thu thập dữ liệu:

o Nguồn dữ liệu: Dữ liệu từ cảm biến trong nông trại (độ ẩm đất,

nhiệt độ, độ ẩm không khí), dữ liệu thời tiết, dữ liệu vệ tinh, thôngtin về lịch sử mùa vụ, và dữ liệu thị trường (giá cả, nhu cầu)

o Dữ liệu lịch sử: Lịch sử năng suất mùa vụ, lịch sử sử dụng phân

bón, thuốc trừ sâu, và các biện pháp canh tác khác

o Dữ liệu thời gian thực: Cảm biến IoT cung cấp dữ liệu liên tục về

điều kiện môi trường và tình trạng cây trồng

 Phân tích xu hướng và dự đoán:

o Mô hình học máy (Machine Learning Models): Sử dụng các mô

hình như hồi quy (regression), cây quyết định (decision tree), mạngnơ-ron nhân tạo (neural networks), và mô hình thời gian (timeseries models) để dự đoán năng suất mùa vụ dựa trên dữ liệu hiệncó

o Dự đoán thời gian thực: Mô hình dự đoán thời điểm tối ưu để gieo

trồng và thu hoạch, dựa trên điều kiện thời tiết và tình trạng hiện tạicủa cây trồng

o Phân tích rủi ro: Dự đoán các nguy cơ tiềm ẩn như hạn hán, sâu

bệnh, và điều kiện thời tiết xấu, từ đó đưa ra các biện pháp phòngngừa kịp thời

 Lợi ích:

o Tối ưu hóa năng suất: Giúp nông dân tối ưu hóa quy trình sản

xuất để đạt được năng suất cao nhất

o Giảm thiểu chi phí: Dự đoán chính xác giúp giảm thiểu việc sử

dụng quá mức phân bón, nước, và thuốc trừ sâu

o Quản lý tài nguyên hiệu quả: Giúp phân bổ tài nguyên (như nhân

lực, thiết bị) một cách hợp lý

2 Hỗ trợ ra Quyết định (Decision Support).

 Mô hình dự báo (Forecasting Models):

o Dự báo sản lượng: Dự báo tổng sản lượng mùa vụ dựa trên dữ liệu

đầu vào như điều kiện thời tiết, chất lượng đất, và phương phápcanh tác

o Dự báo thị trường: Dự báo giá cả và nhu cầu của thị trường trong

tương lai, giúp nông dân lên kế hoạch phân phối sản phẩm mộtcách hiệu quả

 Hệ thống hỗ trợ quyết định (Decision Support Systems - DSS):

o Tích hợp dữ liệu: Hệ thống này tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn,

cung cấp thông tin kịp thời và chính xác cho người dùng

o Kịch bản giả lập (Scenario Simulation): Cho phép nông dân mô

phỏng các kịch bản khác nhau (như thay đổi thời điểm gieo trồng,thay đổi loại phân bón) và đánh giá tác động của chúng lên năngsuất

o Khuyến nghị hành động: Hệ thống DSS có thể đề xuất các hành

động cụ thể dựa trên phân tích dữ liệu, như thời điểm bón phân,tưới nước, hoặc sử dụng thuốc trừ sâu

 Lợi ích:

o Quyết định dựa trên dữ liệu: Thay vì dựa vào kinh nghiệm và

phỏng đoán, nông dân có thể dựa vào dữ liệu và mô hình phân tích

để ra quyết định

o Tăng cường hiệu quả: Quyết định đúng đắn giúp nâng cao hiệu

quả sản xuất và giảm thiểu lãng phí

o Phản ứng nhanh với thay đổi: Hỗ trợ việc điều chỉnh nhanh

chóng các hoạt động nông nghiệp khi có biến động về điều kiệnmôi trường hoặc thị trường

3 Triển khai và Phát triển.