IoT-For-Beginners/translations/bn/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md

<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "d105b44deae539165855c976dcdeca99",
  "translation_date": "2025-08-27T10:56:45+00:00",
  "source_file": "2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md",
  "language_code": "bn"
}
-->
# IoT ব্যবহার করে উদ্ভিদের বৃদ্ধি পূর্বাভাস দিন

![এই পাঠের একটি স্কেচনোট](../../../../../translated_images/lesson-5.42b234299279d263143148b88ab4583861a32ddb03110c6c1120e41bb88b2592.bn.jpg)

> স্কেচনোট করেছেন [নিত্য নারাসিমহান](https://github.com/nitya)। বড় সংস্করণের জন্য ছবিতে ক্লিক করুন।

## লেকচারের পূর্ববর্তী কুইজ

[লেকচারের পূর্ববর্তী কুইজ](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/9)

## ভূমিকা

উদ্ভিদের বৃদ্ধির জন্য কিছু নির্দিষ্ট উপাদান প্রয়োজন - পানি, কার্বন ডাই অক্সাইড, পুষ্টি, আলো এবং তাপ। এই পাঠে, আপনি শিখবেন কীভাবে বায়ুর তাপমাত্রা পরিমাপ করে উদ্ভিদের বৃদ্ধি এবং পরিপক্বতার হার নির্ধারণ করা যায়।

এই পাঠে আমরা আলোচনা করব:

* [ডিজিটাল কৃষি](../../../../../2-farm/lessons/1-predict-plant-growth)
* [কৃষিকাজে তাপমাত্রা কেন গুরুত্বপূর্ণ?](../../../../../2-farm/lessons/1-predict-plant-growth)
* [পরিবেশের তাপমাত্রা পরিমাপ](../../../../../2-farm/lessons/1-predict-plant-growth)
* [গ্রোইং ডিগ্রি ডেজ (GDD)](../../../../../2-farm/lessons/1-predict-plant-growth)
* [তাপমাত্রা সেন্সরের ডেটা ব্যবহার করে GDD গণনা](../../../../../2-farm/lessons/1-predict-plant-growth)

## ডিজিটাল কৃষি

ডিজিটাল কৃষি আমাদের কৃষিকাজের পদ্ধতিকে রূপান্তরিত করছে, যেখানে কৃষি থেকে ডেটা সংগ্রহ, সংরক্ষণ এবং বিশ্লেষণ করার জন্য বিভিন্ন সরঞ্জাম ব্যবহার করা হচ্ছে। আমরা বর্তমানে এমন একটি যুগে আছি, যা বিশ্ব অর্থনৈতিক ফোরামের মতে 'চতুর্থ শিল্প বিপ্লব' নামে পরিচিত। ডিজিটাল কৃষির উত্থানকে 'চতুর্থ কৃষি বিপ্লব' বা 'কৃষি ৪.০' বলা হচ্ছে।

> 🎓 ডিজিটাল কৃষি শব্দটি 'কৃষি মূল্য শৃঙ্খল'কেও অন্তর্ভুক্ত করে, যা ফার্ম থেকে টেবিল পর্যন্ত পুরো যাত্রাকে বোঝায়। এর মধ্যে খাদ্য পরিবহন এবং প্রক্রিয়াকরণের সময় উৎপাদনের গুণমান ট্র্যাক করা, গুদাম এবং ই-কমার্স সিস্টেম, এমনকি ট্রাক্টর ভাড়ার অ্যাপ্লিকেশনও অন্তর্ভুক্ত।

এই পরিবর্তনগুলো কৃষকদের উৎপাদনশীলতা বাড়াতে, কম সার এবং কীটনাশক ব্যবহার করতে এবং পানি আরও কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে সাহায্য করে। যদিও মূলত ধনী দেশগুলোতে এই প্রযুক্তি ব্যবহৃত হয়, তবে সেন্সর এবং অন্যান্য ডিভাইসের দাম ধীরে ধীরে কমছে, যা উন্নয়নশীল দেশগুলোতেও এটি আরও সহজলভ্য করে তুলছে।

ডিজিটাল কৃষি দ্বারা সক্ষম কিছু কৌশল:

* তাপমাত্রা পরিমাপ - তাপমাত্রা পরিমাপ করে কৃষকরা উদ্ভিদের বৃদ্ধি এবং পরিপক্বতা পূর্বাভাস দিতে পারেন।
* স্বয়ংক্রিয় সেচ - মাটির আর্দ্রতা পরিমাপ করে এবং মাটি খুব শুকনো হলে সেচ ব্যবস্থা চালু করা। নির্ধারিত সময়ের সেচের পরিবর্তে এই পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। নির্ধারিত সময়ের সেচে গরম, শুষ্ক আবহাওয়ায় ফসল কম পানি পেতে পারে বা বৃষ্টির সময় অতিরিক্ত পানি পেতে পারে। শুধুমাত্র মাটির প্রয়োজন অনুযায়ী পানি সরবরাহ করে কৃষকরা তাদের পানির ব্যবহার সর্বোচ্চ করতে পারেন।
* কীটপতঙ্গ নিয়ন্ত্রণ - কৃষকরা স্বয়ংক্রিয় রোবট বা ড্রোনে ক্যামেরা ব্যবহার করে কীটপতঙ্গ শনাক্ত করতে পারেন এবং শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় স্থানে কীটনাশক প্রয়োগ করতে পারেন। এটি কীটনাশকের ব্যবহার কমায় এবং স্থানীয় পানির উৎসে কীটনাশকের প্রবাহ কমায়।

✅ গবেষণা করুন। কৃষি উৎপাদনশীলতা বাড়ানোর জন্য আর কী কী কৌশল ব্যবহার করা হয়?

> 🎓 'প্রিসিশন এগ্রিকালচার' শব্দটি ক্ষেত্রভিত্তিক বা ক্ষেত্রের অংশভিত্তিক ফসল পর্যবেক্ষণ, পরিমাপ এবং প্রতিক্রিয়া জানানোর প্রক্রিয়াকে বোঝায়। এর মধ্যে পানি, পুষ্টি এবং কীটপতঙ্গের মাত্রা পরিমাপ এবং সঠিকভাবে প্রতিক্রিয়া জানানো অন্তর্ভুক্ত, যেমন ক্ষেত্রের একটি ছোট অংশে পানি সরবরাহ করা।

## কৃষিকাজে তাপমাত্রা কেন গুরুত্বপূর্ণ?

উদ্ভিদ সম্পর্কে শিখতে গিয়ে, বেশিরভাগ শিক্ষার্থীকে পানি, আলো, কার্বন ডাই অক্সাইড এবং পুষ্টির প্রয়োজনীয়তার কথা শেখানো হয়। তবে উদ্ভিদের বৃদ্ধির জন্য তাপও প্রয়োজন - এ কারণেই বসন্তে তাপমাত্রা বাড়ার সাথে সাথে উদ্ভিদ ফুল ফোটে, কেন স্নোড্রপ বা ড্যাফোডিল একটি ছোট উষ্ণ আবহাওয়ার কারণে আগেভাগে গজাতে পারে, এবং কেন হটহাউস এবং গ্রিনহাউস উদ্ভিদের বৃদ্ধিতে এত কার্যকর।

> 🎓 হটহাউস এবং গ্রিনহাউস একই ধরনের কাজ করে, তবে একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য রয়েছে। হটহাউস কৃত্রিমভাবে উত্তপ্ত হয় এবং কৃষকদের তাপমাত্রা আরও সঠিকভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়, গ্রিনহাউস সূর্যের উপর নির্ভর করে এবং সাধারণত তাপ বের করার জন্য জানালা বা অন্যান্য খোলা জায়গা ব্যবহার করে।

উদ্ভিদের একটি বেস বা ন্যূনতম তাপমাত্রা, আদর্শ তাপমাত্রা এবং সর্বোচ্চ তাপমাত্রা থাকে, যা দৈনিক গড় তাপমাত্রার উপর ভিত্তি করে নির্ধারিত।

* বেস তাপমাত্রা - এটি একটি উদ্ভিদের বৃদ্ধির জন্য প্রয়োজনীয় ন্যূনতম দৈনিক গড় তাপমাত্রা।
* আদর্শ তাপমাত্রা - এটি সর্বাধিক বৃদ্ধির জন্য সেরা দৈনিক গড় তাপমাত্রা।
* সর্বোচ্চ তাপমাত্রা - এটি একটি উদ্ভিদ সহ্য করতে পারে এমন সর্বোচ্চ তাপমাত্রা। এর উপরে উদ্ভিদ তার বৃদ্ধি বন্ধ করে দেয় এবং পানি সংরক্ষণ ও বেঁচে থাকার চেষ্টা করে।

> 💁 এগুলো গড় তাপমাত্রা, যা দিনের এবং রাতের তাপমাত্রার গড়। উদ্ভিদ আরও কার্যকরভাবে ফটোসিন্থেসিস করতে এবং রাতে শক্তি সঞ্চয় করতে দিনের এবং রাতের বিভিন্ন তাপমাত্রার প্রয়োজন।

প্রতিটি উদ্ভিদের প্রজাতির জন্য তাদের বেস, আদর্শ এবং সর্বোচ্চ তাপমাত্রার মান ভিন্ন। এ কারণেই কিছু উদ্ভিদ গরম দেশে ভালোভাবে বৃদ্ধি পায়, এবং কিছু ঠান্ডা দেশে।

✅ গবেষণা করুন। আপনার বাগান, স্কুল বা স্থানীয় পার্কে থাকা যেকোনো উদ্ভিদের জন্য বেস তাপমাত্রা খুঁজে বের করুন।

![একটি গ্রাফ যা দেখায় তাপমাত্রা বৃদ্ধির সাথে বৃদ্ধি হার বাড়ে, তারপর তাপমাত্রা খুব বেশি হলে হ্রাস পায়](../../../../../translated_images/plant-growth-temp-graph.c6d69c9478e6ca832baa8dcb8d4adcbb67304074ce50e94ac8faae95975177f9.bn.png)

উপরের গ্রাফটি একটি উদাহরণ বৃদ্ধি হার বনাম তাপমাত্রা গ্রাফ দেখায়। বেস তাপমাত্রার নিচে কোনো বৃদ্ধি নেই। বৃদ্ধি হার আদর্শ তাপমাত্রা পর্যন্ত বাড়ে, তারপর এই শীর্ষে পৌঁছানোর পরে হ্রাস পায়। 

এই গ্রাফের আকৃতি উদ্ভিদের প্রজাতি অনুযায়ী পরিবর্তিত হয়। কিছু প্রজাতির ক্ষেত্রে আদর্শ তাপমাত্রার উপরে দ্রুত হ্রাস ঘটে, আবার কিছু প্রজাতির ক্ষেত্রে বেস থেকে আদর্শ পর্যন্ত ধীরে ধীরে বৃদ্ধি ঘটে।

> 💁 একজন কৃষকের জন্য সর্বোচ্চ বৃদ্ধি পেতে হলে, তাদের তিনটি তাপমাত্রার মান এবং তারা যে উদ্ভিদ চাষ করছেন তার জন্য গ্রাফের আকৃতি জানতে হবে।

যদি একজন কৃষক তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন, যেমন একটি বাণিজ্যিক হটহাউসে, তবে তারা তাদের উদ্ভিদের জন্য তাপমাত্রা সর্বোচ্চ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, একটি বাণিজ্যিক হটহাউসে টমেটো চাষের জন্য দিনের বেলায় তাপমাত্রা ২৫°C এবং রাতে ২০°C রাখা হয় যাতে দ্রুত বৃদ্ধি হয়।

> 🍅 এই তাপমাত্রাগুলোর সাথে কৃত্রিম আলো, সার এবং নিয়ন্ত্রিত CO
এই কোডটি CSV ফাইল খুলে, শেষে একটি নতুন সারি যোগ করে। সারিতে বর্তমান তারিখ এবং সময় মানব-পঠনযোগ্য ফরম্যাটে ফরম্যাট করা থাকে, এরপর IoT ডিভাইস থেকে প্রাপ্ত তাপমাত্রা যোগ করা হয়। ডেটা [ISO 8601 ফরম্যাটে](https://wikipedia.org/wiki/ISO_8601) টাইমজোন সহ সংরক্ষণ করা হয়, তবে মাইক্রোসেকেন্ড ছাড়া।

1. এই কোডটি আগের মতোই চালান, নিশ্চিত করুন যে আপনার IoT ডিভাইস ডেটা পাঠাচ্ছে। `temperature.csv` নামে একটি CSV ফাইল একই ফোল্ডারে তৈরি হবে। এটি দেখলে আপনি তারিখ/সময় এবং তাপমাত্রার পরিমাপ দেখতে পাবেন:

    ```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. কিছুক্ষণ এই কোডটি চালান ডেটা সংগ্রহের জন্য। আদর্শভাবে, GDD গণনার জন্য যথেষ্ট ডেটা সংগ্রহ করতে এটি পুরো দিন চালানো উচিত।

    
> 💁 যদি আপনি ভার্চুয়াল IoT ডিভাইস ব্যবহার করেন, তাহলে র‍্যান্ডম চেকবক্সটি নির্বাচন করুন এবং একটি রেঞ্জ সেট করুন যাতে প্রতিবার তাপমাত্রার মান ফেরত আসার সময় একই তাপমাত্রা না পাওয়া যায়।
    ![র‍্যান্ডম চেকবক্স নির্বাচন করুন এবং একটি রেঞ্জ সেট করুন](../../../../../translated_images/select-the-random-checkbox-and-set-a-range.32cf4bc7c12e797f8c76616b10c7c23a6592321bb1a6310e0b481e72f97d23b3.bn.png) 

    > 💁 যদি আপনি এটি পুরো দিন চালাতে চান, তাহলে নিশ্চিত করুন যে আপনার সার্ভার কোড যে কম্পিউটারে চলছে সেটি ঘুমিয়ে যাবে না, হয় আপনার পাওয়ার সেটিংস পরিবর্তন করে, অথবা [এই সিস্টেম অ্যাক্টিভ রাখার পাইথন স্ক্রিপ্ট](https://github.com/jaqsparow/keep-system-active) চালিয়ে।

> 💁 আপনি এই কোডটি [code-server/temperature-sensor-server](../../../../../2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/code-server/temperature-sensor-server) ফোল্ডারে খুঁজে পেতে পারেন।

### কাজ - সংরক্ষিত ডেটা ব্যবহার করে GDD গণনা করুন

যখন সার্ভার তাপমাত্রার ডেটা সংগ্রহ করে, তখন একটি গাছের জন্য GDD গণনা করা যায়।

এটি ম্যানুয়ালি করার ধাপগুলো হলো:

1. গাছের জন্য বেস তাপমাত্রা খুঁজুন। উদাহরণস্বরূপ, স্ট্রবেরির জন্য বেস তাপমাত্রা ১০°C।

1. `temperature.csv` থেকে দিনের সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন তাপমাত্রা খুঁজুন।

1. পূর্বে দেওয়া GDD গণনা সূত্র ব্যবহার করে GDD গণনা করুন।

উদাহরণস্বরূপ, যদি দিনের সর্বোচ্চ তাপমাত্রা ২৫°C হয় এবং সর্বনিম্ন তাপমাত্রা ১২°C হয়:

![GDD = ২৫ + ১২ ভাগ ২, তারপর ফলাফল থেকে ১০ বিয়োগ করে ৮.৫ পাওয়া যায়](../../../../../translated_images/gdd-calculation-strawberries.59f57db94b22adb8ff6efb951ace33af104a1c6ccca3ffb0f8169c14cb160c90.bn.png)

* ২৫ + ১২ = ৩৭
* ৩৭ / ২ = ১৮.৫
* ১৮.৫ - ১০ = ৮.৫

সুতরাং, স্ট্রবেরি **৮.৫** GDD পেয়েছে। স্ট্রবেরি ফল ধরতে প্রায় ২৫০ GDD প্রয়োজন, তাই এখনও কিছুটা সময় বাকি।

---

## 🚀 চ্যালেঞ্জ

গাছপালা বাড়ার জন্য শুধুমাত্র তাপমাত্রা নয়, আরও অনেক কিছু প্রয়োজন। আর কী কী প্রয়োজন?

এসবের জন্য, এমন কোনো সেন্সর আছে কি যা এগুলো পরিমাপ করতে পারে? এগুলোর মাত্রা নিয়ন্ত্রণ করার জন্য অ্যাকচুয়েটর কীভাবে ব্যবহার করা যায়? কীভাবে এক বা একাধিক IoT ডিভাইস একত্রিত করে গাছপালার বৃদ্ধি অপ্টিমাইজ করবেন?

## লেকচার-পরবর্তী কুইজ

[লেকচার-পরবর্তী কুইজ](https://black-meadow-040d15503.1.azurestaticapps.net/quiz/10)

## পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন

* [ডিজিটাল কৃষি উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা](https://wikipedia.org/wiki/Digital_agriculture) থেকে ডিজিটাল কৃষি সম্পর্কে আরও পড়ুন। এছাড়াও [প্রিসিশন কৃষি উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা](https://wikipedia.org/wiki/Precision_agriculture) থেকে প্রিসিশন কৃষি সম্পর্কে আরও জানুন।
* সম্পূর্ণ গ্রোয়িং ডিগ্রি ডে (GDD) গণনা এখানে দেওয়া সরলীকৃতটির চেয়ে বেশি জটিল। [গ্রোয়িং ডিগ্রি ডে উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা](https://wikipedia.org/wiki/Growing_degree-day) থেকে আরও জটিল সমীকরণ এবং বেসলাইন তাপমাত্রার নিচে তাপমাত্রা কীভাবে সামলাতে হয় তা পড়ুন।
* ভবিষ্যতে খাদ্য সংকট হতে পারে যদি আমরা এখনও একই পদ্ধতিতে চাষাবাদ চালিয়ে যাই। এই [ভবিষ্যতের হাই-টেক ফার্ম ভিডিওটি YouTube-এ](https://www.youtube.com/watch?v=KIEOuKD9KX8) দেখে হাই-টেক চাষাবাদ কৌশল সম্পর্কে আরও জানুন।

## অ্যাসাইনমেন্ট

[Jupyter Notebook ব্যবহার করে GDD ডেটা ভিজুয়ালাইজ করুন](assignment.md)

---

**অস্বীকৃতি**:  
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদ প্রদানের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা তার জন্য দায়ী থাকব না।