ฟังก์ชันนี้จะเพิ่มข้อมูลใหม่ลงในไฟล์ CSV โดยใช้ข้อมูลที่ได้รับจากข้อความ telemetry และเพิ่มวันที่และเวลาปัจจุบันลงในคอลัมน์ *date* และข้อมูลอุณหภูมิลงในคอลัมน์ *temperature* 1. ทดสอบโค้ดของคุณโดยเรียกใช้งานเซิร์ฟเวอร์และตรวจสอบว่าไฟล์ CSV ถูกสร้างขึ้นและมีข้อมูลที่ถูกต้องเมื่อ IoT device ส่งข้อมูล telemetry ✅ ทำการวิจัยเพิ่มเติม: คุณคิดว่าไฟล์ CSV มีข้อจำกัดอะไรบ้างเมื่อใช้เก็บข้อมูลในระยะยาว? ## สรุป ในบทเรียนนี้ คุณได้เรียนรู้เกี่ยวกับการใช้ IoT device เพื่อวัดอุณหภูมิและคำนวณ Growing Degree Days (GDD) เพื่อช่วยในการคาดการณ์การเติบโตและการสุกของพืช การวัดอุณหภูมิและการคำนวณ GDD เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับเกษตรกรในการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและลดการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ ## แบบทดสอบหลังการบรรยาย [แบบทดสอบหลังการบรรยาย](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/10) ## ทรัพยากรเพิ่มเติม หากคุณสนใจเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเกษตรดิจิทัลและการใช้ IoT ในการเกษตร คุณสามารถดูแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่: * [การเกษตรดิจิทัล](https://www.digitalagriculture.com) * [IoT และการเกษตร](https://www.iotforagriculture.com) > 🎓 การเกษตรดิจิทัลและ IoT เป็นส่วนหนึ่งของการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 ซึ่งช่วยเปลี่ยนแปลงวิธีการทำเกษตรกรรมทั่วโลก โค้ดนี้เปิดไฟล์ CSV แล้วเพิ่มแถวใหม่ที่ท้ายไฟล์ โดยแถวนี้จะมีข้อมูลวันที่และเวลาในรูปแบบที่อ่านง่าย พร้อมกับอุณหภูมิที่ได้รับจากอุปกรณ์ IoT ข้อมูลจะถูกจัดเก็บใน [รูปแบบ ISO 8601](https://wikipedia.org/wiki/ISO_8601) พร้อมกับเขตเวลา แต่ไม่มีหน่วยไมโครวินาที 1. รันโค้ดนี้ในลักษณะเดียวกับที่เคยทำมาก่อน โดยตรวจสอบให้อุปกรณ์ IoT ของคุณส่งข้อมูล ไฟล์ CSV ที่ชื่อ `temperature.csv` จะถูกสร้างขึ้นในโฟลเดอร์เดียวกัน หากคุณเปิดดูไฟล์นี้ คุณจะเห็นวันที่/เวลาและการวัดอุณหภูมิ: ```output date,temperature 2021-04-19T17:21:36-07:00,25 2021-04-19T17:31:36-07:00,24 2021-04-19T17:41:36-07:00,25 ``` 1. รันโค้ดนี้เป็นระยะเวลาหนึ่งเพื่อเก็บข้อมูล โดยควรรันโค้ดนี้ตลอดทั้งวันเพื่อรวบรวมข้อมูลให้เพียงพอสำหรับการคำนวณ GDD > 💁 หากคุณใช้อุปกรณ์ IoT เสมือนจริง ให้เลือกช่องทำเครื่องหมายแบบสุ่มและตั้งค่าช่วงเพื่อหลีกเลี่ยงการได้รับค่าอุณหภูมิเดิมทุกครั้งที่ส่งคืนค่าอุณหภูมิ  > 💁 หากคุณต้องการรันโค้ดนี้ตลอดทั้งวัน คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าคอมพิวเตอร์ที่รันโค้ดเซิร์ฟเวอร์ของคุณจะไม่เข้าสู่โหมดพักเครื่อง โดยการเปลี่ยนการตั้งค่าพลังงาน หรือรันบางอย่างเช่น [สคริปต์ Python เพื่อให้ระบบทำงานต่อเนื่อง](https://github.com/jaqsparow/keep-system-active) > 💁 คุณสามารถหาโค้ดนี้ได้ในโฟลเดอร์ [code-server/temperature-sensor-server](../../../../../2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/code-server/temperature-sensor-server) ### งาน - คำนวณ GDD โดยใช้ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ เมื่อเซิร์ฟเวอร์ได้เก็บข้อมูลอุณหภูมิแล้ว GDD สำหรับพืชสามารถคำนวณได้ ขั้นตอนการทำด้วยตนเองคือ: 1. หาค่าอุณหภูมิฐานสำหรับพืช เช่น สำหรับสตรอเบอร์รี่ ค่าอุณหภูมิฐานคือ 10°C 1. จากไฟล์ `temperature.csv` หาอุณหภูมิสูงสุดและต่ำสุดของวัน 1. ใช้สูตรการคำนวณ GDD ที่ให้ไว้ก่อนหน้านี้เพื่อคำนวณ GDD ตัวอย่างเช่น หากอุณหภูมิสูงสุดของวันคือ 25°C และต่ำสุดคือ 12°C:  * 25 + 12 = 37 * 37 / 2 = 18.5 * 18.5 - 10 = 8.5 ดังนั้น สตรอเบอร์รี่ได้รับ **8.5** GDD สตรอเบอร์รี่ต้องการประมาณ 250 GDD เพื่อออกผล ดังนั้นยังต้องรออีกสักพัก --- ## 🚀 ความท้าทาย พืชต้องการมากกว่าแค่ความร้อนเพื่อเติบโต สิ่งอื่นๆ ที่จำเป็นคืออะไร? สำหรับสิ่งเหล่านี้ ค้นหาว่ามีเซ็นเซอร์ที่สามารถวัดได้หรือไม่ แล้วตัวกระตุ้นเพื่อควบคุมระดับเหล่านี้ล่ะ? คุณจะรวมอุปกรณ์ IoT หนึ่งตัวหรือมากกว่าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเติบโตของพืชได้อย่างไร? ## แบบทดสอบหลังการบรรยาย [แบบทดสอบหลังการบรรยาย](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/10) ## ทบทวนและศึกษาด้วยตนเอง * อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเกษตรดิจิทัลใน [หน้า Wikipedia การเกษตรดิจิทัล](https://wikipedia.org/wiki/Digital_agriculture) และอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเกษตรแม่นยำใน [หน้า Wikipedia การเกษตรแม่นยำ](https://wikipedia.org/wiki/Precision_agriculture) * การคำนวณ Growing Degree Days แบบเต็มมีความซับซ้อนมากกว่าสูตรที่ให้ไว้ที่นี่ อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับสมการที่ซับซ้อนและวิธีจัดการกับอุณหภูมิที่ต่ำกว่าค่าฐานใน [หน้า Wikipedia Growing Degree Day](https://wikipedia.org/wiki/Growing_degree-day) * อาหารอาจขาดแคลนในอนาคตหากเรายังคงใช้วิธีการทำฟาร์มแบบเดิม เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคนิคการทำฟาร์มไฮเทคใน [วิดีโอ Hi-Tech Farms of Future บน YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=KIEOuKD9KX8) ## งานที่ได้รับมอบหมาย [แสดงภาพข้อมูล GDD โดยใช้ Jupyter Notebook](assignment.md) --- **ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**: เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้องมากที่สุด แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้