XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT THÔNG SỐ MÔI TRƯỜNG PHỤC

VỤ NÔNG NGHIỆP CHÍNH XÁC DỰA TRÊN INTERNET OF THINGS

TS. Lê Đình Tuấn – Phó Hiệu Trưởng

Trường Đại học Kinh tế Công nghiệp Long An, www.daihoclongan.edu.vn

Email: le.tuan@daihoclongan.edu.vn

Tóm tắt:

Bài báo này mô tả việc thiết kế, xây dựng và triển khai hệ thống giám sát thông số môi

trường mạng cảm biến không dây phục vụ nông nghiệp chính xác tại dựa trên Internet of

Things (IoT) trường đại học Kinh tế Công nghiệp Long An. Nông nghiệp chính xác hoặc

canh tác chính xác là kỹ thuật áp dụng đúng số lượng đầu vào (nước, phân bón, thuốc trừ

sâu, v.v…) vào đúng vị trí và vào đúng thời điểm để tăng cường sản xuất và nâng cao chất

lượng [1]. Mạng cảm biến không dây được xây dựng nhằm phục vụ yêu cầu của nông

nghiệp chính xác. Thông qua mạng cảm biến không dây, người nông dân có thể thu thập

được các thông số đến quy trình sản xuất nông nghiệp như nhiệt độ không khí, độ ẩm không

khí, ánh sáng, độ ẩm đất, độ pH, v..v... Các thông tin này được thu thập, lưu trữ và truyền

tải không dây đến trạm quản lý để phân tích và xử lý, qua đó người sử dụng có thể điều

khiển và đưa ra các quyết định phù hợp nhằm tăng cường sản xuất và nâng cao chất lượng

cây trồng. Về phần cứng, hệ thống gồm 3 phần chính: các nút cảm biến DHLA-WSN tại

khu vực giám sát, các nút quản lý vùng DHLA-WMN, và trung tâm điều hành (server). Tại

mỗi nút các phần mềm tại được xây dựng để đảm bảo hệ thống hoạt động theo yêu cầu. Hệ

thống đã được xây dựng và chạy thử nghiệm tại trường bước đầu hoạt động tốt và hứa hẹn

đem lại nhiều lợi ích đáng kể trong hệ thống sản xuất nông nghiệp.

1. Giới thiệu:

Trong những năm qua với sự nỗ lực cao của Chính phủ và các bộ, sở ban ngành, kinh tế

nông nghiệp, nông thôn ở nước ta nói chung và Đồng Bằng Sông Cửu Long nói riêng đã

đạt được những thành tựu nhất định, nhất là giá trị sản xuất và sản lượng xuất khẩu tăng

trưởng nhanh, cơ cấu kinh tế chuyển dịch tích cực, đảm bảo an ninh lương thực quốc gia,…

Bên cạnh những thành tựu đã đạt được, mặc dù năng suất lao động của ngành nông nghiệp

có tăng trong nhiều năm trở lại đây, tuy nhiên, theo báo cáo khoa học ngành nông nghiệp

Việt Nam của Bộ nông nghiệp và Phát triển nông thôn, năng suất lao động nhìn chung còn

chưa cao, chất lượng sản phẩm còn thấp và không đồng đều, dẫn đến khả năng cạnh tranh

hạn chế và thiếu bền vững. Do đó, một công nghệ mới mà có thể cải thiện liên tục năng

suất, nâng cao hiệu quả sản xuất, chất lượng sản phẩm, đảm bảo tính bền vững của

hệ thống nông nghiệp của chúng ta là một yêu cầu hết sức cấp bách và cần thiết, phù

hợp với định hướng phát triển ngày nay.

Theo truyền thống nông nghiệp được thực hiện bằng cách thực hiện một nhiệm vụ cụ thể,

chẳng hạn như trồng, chăm sóc, tưới tiêu hoặc thu hoạch với một lịch trình định trước.

Nhưng bằng cách thu thập dữ liệu thời gian thực về thời tiết, đất và chất lượng không khí

v.v.. nhằm theo dõi sự trưởng thành của cây trồng và thậm chí cả trang thiết bị và chi phí

1

lao động, các phân tích có thể được sử dụng để đưa ra quyết định thông minh hơn. Đây

được gọi là nông nghiệp chính xác (hoặc canh tác chính xác - precision agriculture). Một

định nghĩa của nông nghiệp chính xác là [2]: kỹ thuật áp dụng đúng số lượng đầu vào

(nước, phân bón, thuốc trừ sâu, v..v..) vào đúng vị trí và vào đúng thời điểm để tăng cường

sản xuất và nâng cao chất lượng sản phẩm nông nghiệp.

Vấn đề thách thức với nông nghiệp chính xác là cần một công nghệ để tại mỗi thời điểm

cho phép thu thập các thông tin về điều kiện sống của cây trồng để đưa ra một quyết định

cụ thể (như khối lượng nước đầu vào, khối lượng phân bón, tăng hoặc giảm nhiệt độ, áp

suất, cường độ sáng v..v..) tại thời điểm đó nhằm tối ưu hóa toàn bộ chu kỳ trồng trọt. Thay

vì đưa ra quyết định dựa vào một số điều kiện trung bình giả thuyết, hay ý kiến chủ quan

của cá nhân, có thể không tồn tại bất cứ nơi nào trong thực tế, cách tiếp cận nông nghiệp

chính xác là nhận ra sự khác biệt và điều chỉnh hoạt động quản lý phù hợp.

Để thúc đẩy sự thông minh và tự động hoá trong nông nghiệp, nó là một xu hướng áp dụng

công nghệ IoT. Hệ thống giám sát môi trường dựa trên IoT có thể đáp ứng được các phép

đo nhanh, chính xác và liên tục yêu cầu trong nông nghiệp chính xác. Các kỹ thuật mới của

IoT cung cấp mới phương pháp tiếp cận với kỹ thuật thông tin môi trường nông nghiệp.

Ứng dụng mạng cảm biến không dây cho nông nghiệp chính xác là hướng đi mới đáp ứng

các yêu cầu quan trọng trong lĩnh vực hiện đại hóa nông nghiệp. Mạng cảm biến không

dây cho phép giám sát quản lý và điều khiển các thông số liên quan đến quy trình sản xuất

nông nghiệp như các thông số liên quan đến môi trường (nhiệt độ không khí, độ ẩm không

khí, ánh sáng, v..v..), các thông số liên quan đến điều kiện đất trồng (độ ẩm đất, độ pH,

v..v..) và sức khỏe của cây trồng (độ xanh của lá, côn trùng và các bệnh tật, cỏ dại, v..v..).

Các dữ liệu này được thu thập, lưu trữ và truyền tải không dây đến người dùng để xử lý,

qua đó họ có thể điều khiển và đưa ra các biện pháp thích hợp trong sản xuất nông nghiệp

nhằm tăng năng xuất, nâng cao chất lượng và sự đồng đều trong sản phẩm thu hoạch.

2. Mô hình giải pháp:

2.1 Mô hình tổng thể của giải pháp

Hình 1 mô tả mô hình tổng thể của giải pháp mạng cảm biến không dây phục vụ nông

nghiệp chính xác dựa trên IoT. Tại mỗi khu vực canh tác (ví dụ cánh đồng, nông trường

v..v.), các nút cảm biến (sensor nodes) được triển khai nhằm theo dõi các thông số kỹ

thuật liên quan đến quy trình sản xuất nông nghiệp như các thông số liên quan đến môi

trường (nhiệt độ không khí, độ ẩm không khí, ánh sáng, côn trùng, cỏ dại v..v..) và các

thông số liên quan đến điều kiện đất trồng (độ ẩm đất, độ pH, v..v..). Tại mỗi khu vực,

các dữ liệu này được thu thập, lưu trữ và truyền tải không dây về một nút quản lý vùng,

2

và sau đó dữ liệu được tiếp tục được truyền tải đến trung tâm điều hành và cuối cùng về

trung tâm tổng điều hành thông qua mạng Internet. Dựa trên các thông số thu thập được,

người dùng có thể xử lý và điều khiển từ các trung tâm điều hành hoặc trung tâm tổng điều

hành để đưa ra các biện pháp thích hợp trong sản xuất nông nghiệp nhằm tăng cường sản

xuất và nâng cao chất lượng. Ví dụ, nếu xác định độ ẩm đất tại khu vực A quá thấp, người

dùng có thể ra lệnh từ xa kích hoạt máy bơm nước tại khu vực để cải thiện độ ẩm.

Do giải pháp có khả năng mở rộng nên hệ thống này vừa có thể triển khai trên quy

mô nhỏ (như một cánh đồng canh tác của một cá thể) hoặc triển khai trên quy mô lớn như

khu vực diện rộng ở cấp huyện, cấp thị xã, thậm chí cấp quốc gia.

2.2 Mô hình chi tiết một khu vực giám sát

Hình 2 mô tả chi tiết cấu trúc của hệ thống tại một khu vực giám sát, bao gồm các nút cảm

biến và một nút quản lý vùng.

Hình 1 - Mô hình tổng thể của giải pháp

3

a. Nút cảm biến (Sensor nodes):

Nút cảm biến (Sensor nodes) là một thiết bị được trang bị khả năng cảm biến môi

trường như độ ẩm không khí, nhiệt độ, độ pH, lượng mưa, tốc độ và hướng gió, cường độ

ánh sáng, hình ảnh v..v.. (tùy vào cảm biến được trang bị). Ngoài ra, nút cảm biến còn có

khả năng giao tiếp với các nút cảm biến khác trong cùng 1 vùng phủ sóng và truyền tải

không dây các dữ liệu thu thập được về trạm trung gian nội bộ.

b. Nút quản lý vùng (Manager node):

Nút quản lý vùng là nút có nhiệm vụ quản lý các nút cảm biến trong vùng phủ sóng

và đóng vai trò là nút trung gian giữa các nút cảm biến và trung tâm điều hành, nhận dữ

liệu từ các nút cảm biến trong khu vực và truyền dữ liệu này về trung tâm điều hành gần

nhất. Ngoài ra, nút quản lý vùng còn có nhiệm vụ nhận và truyền lệnh từ trung tâm điều

hành đến các nút cảm biến để thực thi lệnh theo yêu cầu của trung tâm điều hành.

2.3 Phần cứng và phần mềm

Phần này mô tả phần cứng và phần mềm của hệ thống được triển khai tại khu vực

giám sát và trung tâm điều hành.

Hình 2 - Mô hình chi tiết một khu vực giám sát

4

2.3.1 Nút cảm biến (DHLA-WSN)

Cấu trúc một nút cảm biến (DHLA-WSN)

Hình 3 mô tả cấu trúc của một nút cảm biến trong hệ thống. Một nút cảm biến gồm

4 thành phần sau đây:

Khối cung cấp năng lượng: khối này sẽ cấp nguồn điện 12V cho thiết bị hoạt

động. Nguồn năng lượng có thể lấy từ năng lượng mặt trời, pin dự trữ …

Khối thu thập dữ liệu: bao gồm các cảm biến:

Hình 3 - Mô hình tổng thể của khu vực và trung tâm điều

hành

5

o Ánh sáng: thu thập cường độ ánh sáng.

o Nhiệt độ: thu thập nhiệt độ môi trường.

o Độ ẩm: thu thập các thông số độ ẩm của đất, độ ẩm không khí.

o Độ pH: đo độ pH của nước.

Khối trung tâm xử lý: Đảm nhận việc tập hợp dữ liệu từ khối thu thập dữ liệu

sau đó điều khiển khối giao tiếp để truyền về nút quản lý vùng, và ra lệnh cho

khối hiện thị xuất ra màn hình.

Khối giao tiếp: Sau khi khối trung tâm xử lý tập hợp dữ liệu và gửi cho khối

giao tiếp, khối giao tiếp sẽ thực hiện công việc truyền dữ liệu về nút quản lý

vùng.

Khối lưu trữ: Công việc duy nhất là lưu lại dữ liệu vào thẻ nhớ.

2.3.2 Nút quản lý vùng DHLA-WMN

Nút quản lý vùng DHLA-WMN là nơi nhận dữ liệu từ các nút cảm biến rồi truyền

về cho trung tâm điều hành và đồng thời nhận lệnh từ trung tâm điều hành truyền về cho

nút cảm biến để thực thi.

6

Cấu trúc nút quản lý vùng DHLA-WMN

Hình 4 mô tả cấu trúc của một nút quản lý vùng DHLA-WMN. Một nút quản lý

vùng 4 thành phần chính như sau:

Khối cung cấp năng lượng: khối này sẽ cấp nguồn điện 12V cho thiết bị hoạt

động. Nguồn năng lượng có thể lấy từ nguồn năng lượng mặt trời hoặc nguồn

pin dự trữ …

Khối trung tâm xử lý: xử lý các thông tin nhận được từ khối giao tiếp và trả dữ

liệu về nếu cần.

Khối giao tiếp: đảm nhận công việc giao tiếp dữ các nút cảm biến và trung tâm

điều hành.

Hình 4 - Cấu trúc thiết bị nút quản lý vùng DHLA-WMN

7

Khối điều khiển: thực hiện các nhiệm vụ điều khiển như đóng, mở các thiết bị

như máy bơm, máy phun sương, đèn, quạt gió v..v..

2.3.3 Trung tâm điều hành DHLA_CENTER

Trung tâm điều hành là nơi nhận và xử lý số liệu. Tại trung tâm khi nhận dữ liệu sẽ

được lưu và hiển thị trên máy tính giúp các nhà quản lý, các nhà nghiên cứu sử dụng phân

tích hoặc điều khiển hệ thống từ xa.

Với các dữ liệu được lưu trên máy tính và một số thuật toán phân tích số liệu đặc

thù sẽ giúp cho các nhà quản lý, các nhà nghiên cứu có một góc nhìn tổng thể về khu vực

họ cần giám sát, hỗ trợ cho họ một số quyết định (hệ hỗ trợ quyết định )

Ngoài ra, từ trung tâm điều hành, các nhà quản lý có thể giám sát và điều khiển từ

xa các hoạt động của hệ thống như lập lịch tưới tiêu cho hệ thống, kích hoạt máy phun

sương, kích hoạt hệ thống chiếu sáng v..v..

Phần cứng

Máy tính: chức năng quản lý các thiết bị ngoại vi.

Modem SMS: gửi, nhận SMS qua các nhà mạng.

Modem wireless: thiết bị thu phát dữ liệu không dây.

Modem ADSL: thiết bị thu phát mạng băng thông rộng.

Phần mềm giám sát, điều kiển DHLA_SOFT

Phần mềm DHLA_SOFT được triển khai tại trung tâm điều hành hoặc tổng trung

tâm điều hành. Phần mềm DHLA_SOFT gồm các chứng năng chính sau:

Hiển thị dữ liệu thu thập được từ các nút quản lý vùng gửi về.

Lưu trữ thông dữ liệu thông số môi trường phục vụ việc theo dõi lâu dài cho

người dùng.

Lập lịch và lập kế hoạch điều khiển tự động vùng giám sát quản lý. Các nhà sản

xuất, nghiên cứu lập kế hoạch cho hệ thống hoạt động theo một chu trình nào

đó. Ví dụ hệ thống sẽ tưới tiêu được xác lập kích hoạt từ 8 giờ đến 9 giờ hằng

ngày từ thứ 2 đến thứ 7. Tuy nhiên việc lập lịch không thể linh hoạt theo sự thay

đổi của môi trường, nên hệ thông phần mềm cũng cung cấp cho việc lập kế hoạch

điều khiển tự động dựa vào những thông số mà nút quản lý vùng gửi về. Ví dụ

8

khi nhiệt độ tăng cao hơn 30oC thì hệ thống sẽ phun sương để làm mát môi

trường và tăng độ ẩm, đến khi nhiệt độ hạ xuống 26oC thì hệ thống sẽ tắt phun

sương.

Hệ hỗ trợ ra quyết định khai thác dữ liệu mà hệ thống thu thập được theo thời

gian, cùng với dữ liệu về cây trồng, phần mềm có thể giúp nhà sản xuất chăm

sóc cây trồng, vật nuôi … tốt hơn.

3. Kết quả triển khai tại trường Đại học KT-CN Long An

Hiện nay, hệ thống đang được thử nghiệm và triển khai tại trường Đại học KTCN Long An

(hình 5 và hình 6). Quá trình thực nghiệm trồng nấm Hồng chi và nấm Sò xám tại nhà

trồng thử nghiệm tại trường sử dụng công nghệ mạng cảm biến không dây bắt đầu từ tháng

03/2013 đến nay.

Đặc điểm nhà trồng thử nghiệm:

- Diện tích 3.8 X 5.5 X 3.2 m

- Mái nhà và vách lợp tole, nền xi măng

- Nhiệt độ trung bình từ 10h – 15h: 320C

- Có mùng lưới chống côn trùng.

Đặc điểm yêu cầu về môi trường trồng: cần giữ nhiệt độ và độ ẩm của môi trường

như sau

- Nhiệt độ:

o Giai đoạn ủ tơ: 27 – 300C

o Giai đoạn phát triển: 26 – 280C

- Ẩm độ không:

o Giai đoạn ủ tơ: 40 -60%

o Giai đoạn phát triển: 65-80%

Hệ thống cảm biến nhiệt độ và độ ẩm được triển khai để điều khiển chênh lệch về nhiệt độ

và ẩm độ giữa nhà trồng và môi trường phát triển của nấm. Kết quả theo dõi như sau:

- Với hệ thống mạng cảm biến hệ thống tưới phun sương hoạt động tốt và liên tục

trung bình 8h/ngày (5 bec phun, chiều dài ống dẫn nước 6.5m).

- Mạng cảm biến có nhiệm vụ theo dõi nhiệt độ và độ ẩm nhà trồng. Ở từng giai đoạn

(ủ tơ, phát triển), nhiệt độ và độ ẩm nhà trồng được duy trì ở điều kiện như yêu cầu

9

trên. Nếu nhiệt độ hoặc độ ẩm thấp hơn/cao hơn khoảng cho phép, hệ thống sẽ kích

hoạt tự động các thiết bị điều khiển môi trường khác như phun sương và hệ thống

quạt để duy trì nhiệt độ và độ ẩm nhà nấm về miền giá trị mong muốn. Ngoài ra,

thông qua mạng cảm biến không dây người dùng theo dõi và kích hoạt từ xa các thiết

bị điều khiển môi trường khi cần thiết qua điện thoại di động (gởi sms hoặc qua kích

hoạt bằng chương trình điều khiển trên web).

- Kết quả nuôi trồng:

o Hồng chi: số lượng 105 bịch phôi, kết quả thể tương đối đều sau 12 ngày ủ

tơ (nhập phôi giống ngày 24/7/2013) và đang trong giai đoạn phát triển, dự

kiến thu hoạch lần 1 ngày 30/9/2013.

- Sò xám: số lượng 130 bịch phôi của đợt 2, nhập ngày 15/8/2013 đang trong giai đoạn

tưới đón nấm và 100 bịch phôi đợt 3, nhập ngày 7/9/2013 đang trong giai đoạn đầu

tưới đón nấm. Dự kiến bắt đầu thu hái vào khoảng cuối tháng 9/2013.

-

Hình 5 - Hình ảnh nhà trồng nấm tại trường ĐH KTCN Long An

10

Trong tương lai, chúng tôi tiếp tục thử nghiệm triển khai hệ thống với các giống cây trồng

khác như cà chua, dưa lưới với các yêu cầu khác nhau.

4. Kết luận:

Để thúc đẩy sự thông minh và tự động hoá trong nông nghiệp, nó là một xu hướng áp

dụng công nghệ IoT. Hệ thống giám sát môi trường dựa trên IoT có thể đáp ứng được các

phép đo nhanh, chính xác và liên tục yêu cầu trong nông nghiệp chính xác. Hệ thống đã

được xây dựng, triển khai và chạy thử nghiệm tại trường bước đầu hoạt động tốt hứa hẹn

đem lại nhiều lợi ích đáng kể. Đây là công nghệ mới giúp nông dân và doanh nghiệp dễ

dàng tiếp cận và ứng dụng vào sản xuất nông nghiệp, tiết kiệm nguyên liệu đầu vào, nâng

cao hiệu quả, năng suất và lợi nhuận trong hệ thống sản xuất nông nghiệp. Đặc biệt, với

việc làm chủ công nghệ hoàn toàn từ việc thiết kế xây dựng phần cứng đến phần mềm cho

các nút cảm biến hoạt động nên giá thành của sản phẩm không cao, ít phụ thuộc vào công

nghệ nước ngoài và phù hợp với thị trường tại Việt Nam.

Mô hình này có thể được phát triển và ứng dụng rộng rãi cùng với các chuyên gia nông

nghiệp để tìm ra bộ thông số tối ưu cho mỗi loại cây trồng phù hợp cho mỗi địa phương,

phát huy được tiềm năng và thế mạnh của sản xuất tại địa phương để tạo ra sản phẩm năng

suất cao và giá trị được lợi nhuận trên đầu tư của mình bằng cách tiết kiệm các chi phí có

liên quan.

Mạng cảm biến không dây phục vụ cho nông nghiệp là một hướng đi mới cho nông

nghiệp đồng bằng sông Cửu Long nói riêng và cả nước nói chung để hướng tới nông nghiệp

bền vững. Nông nghiệp bền vững tìm cách để đảm bảo một nguồn cung cấp liên tục của

thực phẩm trong giới hạn sinh thái, kinh tế và xã hội cần thiết để duy trì sản xuất trong dài

Hình 6 - Giao diện thông tin từng nút cảm biến

11

hạn. Do đó nông nghiệp chính xác bằng cách sử dụng mạng cảm biến không dây sẽ cho

phép theo đuổi mục tiêu này.

Tài liệu tham khảo:

[1] A. Thiagarajan et al., “VTrack: Accurate, Energy-Aware Traffic Delay Estimation

Using Mobile Phones,” Proc. 7th ACM SenSys, Berkeley, CA, Nov. 2009.

[2] UC Berkeley/Nokia/NAVTEQ, “Mobile Millennium”; http://traffic.berkeley.edu/

[3] E. Miluzzo et al., “Sensing meets Mobile Social Networks: The Design,

Implementation, and Evaluation of the CenceMe Application,” Proc. 6th ACM SenSys,

2008, pp. 337–50.

[4] M. Mun et al., “Peir, the Personal Environmental Impact Report, as a Platform for

Participatory Sensing Systems Research,” Proc. 7th ACM MobiSys, 2009, pp. 55–68.

[5] S. Consolvo et al., “Activity Sensing in the Wild: A Field Trial of Ubifit Garden,” Proc.

26th Annual ACM SIGCHI Conf. Human Factors Comp. Sys., 2008, pp. 1797–1806.

[6] AL-HAMDI, Ali, Ahmed Monjurul HASAN, and Muhammad AKRAM. "WSN-

based Support for Irrigation Efficiency Improvements in Arab Countries."

[7] KSHITIJ SHINGHAL, ARTI NOOR, etc, Wireless Sensor Networks in agriculture:

for potato farming.

[8] Xiong, S.-M.; Wang, L.-M.; Qu, X.-Q.; Zhan, Y.-Z. Application Research of WSN

in Precise Agriculture Irrigation. In Proceedings of International Conference on

Environmental Science and Information Application Technology, Wuhan, China,

4–5 July 2009; Volume 2, pp. 297-300.

[9] de Lima, G.H.E.L.; e Silva, L.C.; Neto, P.F.R. WSN as a Tool for Supporting

Agriculture in the Precision Irrigation. In Proceedings of International Conference

on Networking and Services, Cancun, Mexico, 7–13 March 2010; pp. 137-142.

[10] Kim, Y.; Evans, R.; Iversen, W. Remote Sensing and Control of an Irrigation

System Using a Distributed Wireless Sensor Network. IEEE Trans. Instrum. Meas.

2008, 57, 1379-1387.