| บทคัดย่อ |
งานวิจัยนี้ศึกษาการพัฒนาระบบจัดเก็บข้อมูลแวดล้อมแบบเรียลไทม์สำหรับโรงเรือนปลูกพืช โดยใช้เทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) เพื่อการเกษตรแม่นยำ วัตถุประสงค์หลักของการศึกษานี้คือการพัฒนาระบบต้นแบบสำหรับการจัดเก็บข้อมูลแวดล้อมแบบเรียลไทม์ ออกแบบแนวทางการติดตั้งระบบตรวจวัดสภาพแวดล้อม และช่วยลดภาระงานของเกษตรกรในการติดตามสภาพแวดล้อมในโรงเรือน ผลการศึกษานี้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับหลักการออกแบบระบบตรวจวัดสภาพแวดล้อมในโรงเรือน โดยระบบที่พัฒนาขึ้นสามารถติดตามและรายงานผลแบบเรียลไทม์ พร้อมทั้งสามารถบันทึกและเรียกดูข้อมูลย้อนหลัง ทำให้สามารถวิเคราะห์แนวโน้มของสภาพแวดล้อมในโรงเรือน ซึ่งเป็นฐานข้อมูลสำคัญสำหรับการปรับปรุงผลผลิตและพัฒนาสู่การเกษตรแม่นยำ
ในการประเมินประสิทธิภาพของระบบ ได้ทำการวิเคราะห์ค่าความผิดพลาดของการตรวจวัด โดยสำหรับค่าการวัดอุณหภูมิ มีการทดสอบเซ็นเซอร์สองชุด ชุดแรกมีค่าความผิดพลาดเฉลี่ย (A1) อยู่ที่ 0.23 โดยมีค่าความเบี่ยงเบนมาตรฐาน 0.96 และชุดที่สอง (A2) มีค่าความผิดพลาดเฉลี่ย 3.88 โดยมีค่าความเบี่ยงเบนมาตรฐาน 1.97 สำหรับค่าความชื้นสัมพัทธ์ในอากาศ ชุดแรกมีค่าความผิดพลาดเฉลี่ย (A1) อยู่ที่ -4.27 โดยมีค่าความเบี่ยงเบนมาตรฐาน 2.87 และชุดที่สอง (A2) มีค่าความผิดพลาดเฉลี่ย -1.30 โดยมีค่าความเบี่ยงเบนมาตรฐาน 3.22 นอกจากนี้ ยังได้ทำการทดสอบค่าความผิดพลาดของการวัดค่าความเข้มแสงจำนวน 5 ครั้งในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน พบว่าค่าความผิดพลาดเฉลี่ยอยู่ที่ 0.67% โดยมีค่าความเบี่ยงเบนมาตรฐาน 0.41 และสำหรับการวัดค่าความชื้นในดินจากการทดสอบ 5 ครั้ง พบว่าค่าความผิดพลาดเฉลี่ยอยู่ที่ 12.67% โดยมีค่าความเบี่ยงเบนมาตรฐาน 4.09ผลลัพธ์ของการศึกษานี้ช่วยส่งเสริมการพัฒนาโซลูชันการตรวจวัดสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์สำหรับการเกษตรแม่นยำ เพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการโรงเรือน และสนับสนุนการตัดสินใจบนพื้นฐานข้อมูลเพื่อเพิ่มผลผลิตทางการเกษตร
This research investigates the development of a real-time environmental data collection system for plant cultivation greenhouses utilizing Internet of Things (IoT) technology for precision agriculture. The primary objectives of this study are to develop a prototype system for real-time environmental data collection in greenhouses, design an installation framework for environmental monitoring, and assist farmers in reducing the workload associated with tracking greenhouse conditions. The study provides insights into the design principles for environmental monitoring systems within greenhouses. The results demonstrate that the proposed system is capable of real-time monitoring and reporting while also storing and retrieving recorded data. This enables an analysis of environmental trends, which serves as a database for optimizing agricultural productivity in precision farming.
In evaluating system performance, measurement errors were analyzed. For temperature readings, two sensor sets were tested: the first set exhibited an average error (A1) of 0.23 with a standard deviation of 0.96, while the second set (A2) had an average error of 3.88 with a standard deviation of 1.97. For humidity measurements, the first set showed an average error (A1) of -4.27 with a standard deviation of 2.87, whereas the second set (A2) had an average error of -1.30 with a standard deviation of 3.22. Additionally, light intensity measurement errors were examined over five trials in different environmental conditions, revealing an average error of 0.67% with a standard deviation of 0.41. Soil moisture readings were also tested over five trials, showing an average error of 12.67% with a standard deviation of 4.09. The findings from this study contribute to the advancement of real-time environmental monitoring solutions for precision agriculture, improving greenhouse management efficiency and supporting data-driven decision-making for optimized plant cultivation.
|
|---|
| คำสำคัญ |
ระบบจัดเก็บข้อมูลสภาพแวดล้อม,เรียลไทม์,โรงเรือนปลูกพืช,เทคโนโลยี IoT,การเกษตรแม่นยำ,Environmental Data Logging System,Real-time,Plant House,IoT Technology,Precision Agriculture
|
|---|
