You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
IoT-For-Beginners/translations/km/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth
localizeflow[bot] 2a0b86ec92
chore(i18n): sync translations with latest source changes (#577)
4 months ago
..
code-notebook chore(i18n): sync translations with latest source changes (#577) 4 months ago
README.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (#577) 4 months ago
assignment.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (#577) 4 months ago
pi-temp.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (#577) 4 months ago
single-board-computer-temp-publish.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (#577) 4 months ago
virtual-device-temp.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (#577) 4 months ago
wio-terminal-temp-publish.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (#577) 4 months ago
wio-terminal-temp.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (#577) 4 months ago

README.md

ការព្យាករណ៍ការលូតលាស់របស់រុក្ខជាតិជាមួយ IoT

រូបរាងសង្ខេបនៃមេរៀននេះ

រូបរាងសង្ខេបដោយ Nitya Narasimhan។ ចុចលើរូបនេះសម្រាប់មើលជារូបធំ។

ប្រឡងមុនមេរៀន

ប្រឡងមុនមេរៀន

ណែនាំ

រុក្ខជាតិត្រូវការអ្វីខ្លះមួយចំនួនសម្រាប់លូតលាស់ - ទឹក, កាបូនឌីអុកស៊ីដ, សារធាតុអាហារ, ពន្លឺ និងកំដៅ។ ក្នុងមេរៀននេះ អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបគណនាអត្រាការលូតលាស់ និងវ័យក្តៅរបស់រុក្ខជាតิโดยវាស់សីតុណ្ហភាពខ្យល់។

ក្នុងមេរៀននេះយើងនឹងដោះស្រាយ៖

កសិកម្មឌីជីថល

កសិកម្មឌីជីថលកំពុងបម្លែងរបៀបដែលយើងធ្វើកសិកម្ម ដោយប្រើឧបករណ៍សម្រាប់ជួបប្រមូល, រក្សាទុក និងវិភាគទិន្នន័យពីការធ្វើកសិកម្ម។ យើងកំពុងនៅក្នុងដំណើរការដែលគេហៅថា 'ប្រជុំឧស្សាហកម្មទីបួន' ដោយក្រុមប្រឹក្សាអេកូណូមិចពិភពលោក ហើយការកើតមកនៃកសិកម្មឌីជីថលត្រូវបានគេហៅថា 'ប្រជុំកសិកម្មទីបួន' ឬ 'កសិកម្ម 4.0'។

🎓 ពាក្យ "កសិកម្មឌីជីថល" រួមបញ្ចូលខ្សែភាពយន្តទាំងមូល "ខ្សែកម្លាំងតម្លៃកសិកម្ម" ហើយមានផ្លូវចេញគ្រប់ពីស្រោមចាប់ពីកសិដ្ឋាន ដល់តុបរិច្ឆេទ។ វារួមមានការតាមដានគុណភាពផលិតផលនៅពេលចែកចាយ និងដំណើរការអាហារ ប្រព័ន្ធឃ្លាំង និងអ៊ី-កോമមិនស៍ រហូតដល់កម្មវិធីជួលម៉ាស៊ីនចំរុះ!

ការផ្លាស់ប្តូរនេះអនុញ្ញាតឲ្យអ្នកកសិកម្មបង្កើនផលិតផល ការប្រើប្រាស់ថ្ម fertilizer និង pesticide កាន់តិច ហើយប្រើទឹកយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពថែមទៀត។ ទោះបីជាធ្វើនៅក្នុងប្រទេសមានអំណាចសេដ្ឋកិច្ច ក៏ឧបករណ៍វាស់ និងឧបករណ៍ផ្សេងទៀតក៏កំពុងតែល្អតម្លៃថោក ចំណាយតិចធ្វើឲ្យវាងាយស្រួលប្រើនៅក្នុងប្រទេសអភិវឌ្ឍន៍។

បច្ចេកទេសខ្លះៗដែលបានអនុញ្ញាតដោយកសិកម្មឌីជីថលមាន៖

  • ការវាស់សីតុណ្ហភាព - ការវាស់សីតុណ្ហភាពអនុញ្ញាតឲ្យអ្នកកសិកម្មទាយទ្រង់នូវការលូតលាស់ និងវ័យក្តៅរបស់រុក្ខជាតិ។
  • ការផ្តល់ទឹកដោយស្វ័យប្រវត្តិ - វាស់សំណើមដី ហើយបើកប្រព័ន្ធជីរដីពេលដីស្ងួតពេក ជំនួសការប្រាក់ទឹកតាមពេលកំណត់។ ការផ្តល់ទឹកតាមពេលកំណត់អាចនាំឲ្យផលិតផលបានទឹកមិនគ្រប់គ្រាន់នៅពេលកំដៅ និងសំណើមទាប ឬទឹកលើសពេលភ្លៀង។ ដោយផ្តល់ទឹកពេលដែលដីត្រូវការ អ្នកកសិកម្មអាចប្រើប្រាស់ទឹកបានត្រឹមត្រូវ។
  • ការត្រួតពិនិត្យសត្វល្អិត - អ្នកកសិកម្មអាចប្រើកាមេរ៉ាព្រមទាំងរ៉ូបូតឬឌ្រូនក្នុងការត្រួតពិនិត្យសត្វល្អិត ហើយបញ្ចូលថ្នាំប្រឆាំងសត្វល្អិតត្រឹមត្រូវកន្លែងដែលត្រូវការ បន្ថយការប្រើប្រាស់ថ្នាំ និងការលេចធ្លាយថ្នាំចូលទៅក្នុងប្រព័ន្ធទឹកក្នុងតំបន់។

សូមស្រាវជ្រាវបន្ថែម។ តើបច្ចេកទេសផ្សេងទៀតមានអ្វីខ្លះដែលប្រើសម្រាប់បង្កើនផលិតផល?

🎓 ពាក្យ 'កសិកម្មម៉ឺតត្រឹម' (Precision Agriculture) ត្រូវបានប្រើសម្រាប់កំណត់ការសង្កេត, វាស់ និងឆ្លើយតបទៅនឹងដំណាំក្នុងមួយចំណតដី ឬតំបន់តូចៗផ្សេងទៀតក្នុងកសិដ្ឋាន។ វារួមបញ្ចូលការវាស់ជំងឺសត្វល្អិត ការបំពង់ទឹក និងសារធាតុអាហារ ហើយឆ្លើយតបយ៉ាងត្រឹមត្រូវ ដូចជា ផ្តល់ទឹកតែនៅតំបន់តូចៗរបស់ចំណតដីប៉ុណ្ណោះ។

ហេតុអ្វីបានជា​សីតុណ្ហភាព​មានសារៈសំខាន់​នៅពេល​ធ្វើ​កសិកម្ម?

នៅពេលរៀនអំពីរុក្ខជាតិ បេក្ខជនភាគច្រើនត្រូវបានបង្រៀនអំពីការរស់នៅពីទឹក ពន្លឺ កាបូនឌីអុកស៊ីដ (CO2) និងសារធាតុអាហារ។ រុក្ខជាតិនៅតែត្រូវការកំដៅដើម្បីលូតលាស់ នេះជាមូលហេតុដែលរុក្ខជាតិបង្ហើរបែបបង្ហោះនៅរដូវមេសាដោយសារកំដៅកើនឡើង, ហេតុអ្វីបានជាសម្លៀកបំពង់ទ្រនចឬផ្កាដីមានការលូតលាស់រហ័សដោយសារឧបករណ៍កំដៅខ្លីៗ, និងហេតុអ្វីបានជាបន្ទប់ក្តៅ និងផ្ទះបាយជាច្រើនមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការចិញ្ចឹមរុក្ខជាតិ។

🎓 បន្ទប់ក្តៅ និងផ្ទះបាយមានមុខងារដូចគ្នា ប៉ុន្តែមានភាពខុសគ្នាសំខាន់មួយ។ បន្ទប់ក្តៅត្រូវបានកំដៅដោយបច្ចេកវិទ្យា និងអនុញ្ញាតឲ្យអ្នកកសិកម្មគ្រប់គ្រងសីតុណ្ហភាពបានត្រឹមត្រូវ ខណៈផ្ទះបាយពឹងផ្អែកលើព្រះអាទិត្យសម្រាប់កំដៅ ហើយការគ្រប់គ្រងទូទៅគឺបើកបំពង់ ឬបង្អួចដើម្បីដេញកម្លាំងកំដៅចេញ។

រុក្ខជាតិត្រូវការសីតុណ្ហភាពមូលដ្ឋាន ឬអប្បបរមា សីតុណ្ហភាពល្អបំផុត និងសីតុណ្ហភាពអតិបរមា ដែលអាស្រ័យលើមធ្យមសីតុណ្ហភាពប្រចាំថ្ងៃ។

  • សីតុណ្ហភាពមូលដ្ឋាន តំណាងឱ្យសីតុណ្ហភាពមធ្យមប្រចាំថ្ងៃអប្បបរមាដែលត្រូវការ សម្រាប់រុក្ខជាតិលូតលាស់។
  • សីតុណ្ហភាពល្អបំផុត តំណាងឱ្យសីតុណ្ហភាពមធ្យមប្រចាំថ្ងៃដែលល្អបំផុតសម្រាប់ការលូតលាស់ច្រើនបំផុត។
  • សីតុណ្ហភាពអតិបរមា គឺសីតុណ្ហភាពអតិបរមាដែលរុក្ខជាតិសាមញ្ញអាចទ្រាំបាន។ នៅលើសីតុណ្ហភាពនេះរុក្ខជាតិ នឹងផ្អាកការលូតលាស់របស់ខ្លួនដើម្បីរក្សាទឹកនិងរស់នៅ។

💁 នេះជាសីតុណ្ហភាពមធ្យម ដែលគិតសរុបពីសីតុណ្ហភាពថ្ងៃ និងយប់។ រុក្ខជាតិត្រូវការសីតុណ្ហភាពខុសគ្នាជាពេលថ្ងៃ និងយប់ ដើម្បីជួយពPhotosynthesize ឱ្យមានប្រសិទ្ធភាព និងរក្សាទំហឹងថាមពលក្នុងយប់។

រុក្ខជាតិតំបន់ផ្សេងគ្នាអាចមានតម្លៃមូលដ្ឋាន, ល្អបំផុត និងអតិបរមាខុសៗគ្នា។ នេះជាមូលហេតុដែលរុក្ខជាតិខ្លះរីកចម្រើននៅប្រទេសក្តៅ ខណៈដទៃស្ថិតនៅប្រទេសត្រជាក់។

សូមស្រាវជ្រាវបន្ថែម។ សម្រាប់រុក្ខជាតិណាមួយនៅក្នុងសួន, សាលា, ឬសួនសាធារណៈ ដើម្បីបើកលទ្ធផលសីតុណ្ហភាពមូលដ្ឋាន។

ក្រាហ្វដែលបង្ហាញអត្រាការលូតលាស់កើនឡើងពេលសីតុណ្ហភាពកើន បន្ទាប់មកធ្លាក់ក្រោមពេលសីតុណ្ហភាពលើស

ក្រាហ្វខាងលើបង្ហាញអត្រាការលូតលាស់ដូចតំណាងទៅនឹងសីតុណ្ហភាព។ រហូតដល់សីតុណ្ហភាពមូលដ្ឋាន គ្មានការលូតលាស់ទេ។ អត្រាការលូតលាស់កើនឡើងដល់សីតុណ្ហភាពល្អបំផុត បន្ទាប់មកធ្លាក់ចុះចាប់ពីពេលនោះ។ នៅសីតុណ្ហភាពអតិបរមា ការលូតលាស់បញ្ឈប់។

រាងដំណាក់កាលនៃក្រាហ្វនេះផ្លាស់ប្តូរពីប្រភេទរុក្ខជាតិទៅប្រភេទ។ ខ្លះមានការធ្លាក់ចុះច្រើននៅលើសីតុណ្ហភាពល្អបំផុត ខណៈខ្លះកើនឡើងយឺតពីមូលដ្ឋានទៅលើសីតុណ្ហភាពល្អបំផុត។

💁 សម្រាប់អ្នកកសិកម្មដើម្បីទទួលបានការលូតលាស់ល្អបំផុត ពួកគេចាំបាច់ត្រូវដឹងតម្លៃសីតុណ្ហភាពទាំងបី និងយល់ពីរាងនៃក្រាហ្វរបស់រុក្ខជាតិនៅក្នុងការដាំដុះ។

បើអ្នកកសិកម្មគ្រប់គ្រងសីតុណ្ហភាពបាន, ឧ. នៅក្នុងបន្ទប់ក្តៅពាណិជ្ជកម្ម, ពួកគេអាចបង្រួមតាមរុក្ខជាតិបាន។ បន្ទប់ក្តៅពាណិជ្ជកម្មដែលដាំក្រូចឆ្មារ រៀបចំសីតុណ្ហភាពនៅប្រហោង 25°C ពេលថ្ងៃ និង 20°C ពេលយប់ ដើម្បីឲ្យរុក្ខជាតិលូតលាស់លឿនបំផុត។

🍅 ការលាយបញ្ចូលសីតុណ្ហភាពទាំងនេះជាមួយពន្លឺសិប្បនិម្មិត, សារធាតុរុក្ខជាតិ និងកំរិតទឹកកាបូនឌីអុកស៊ីដ (CO2) ដែលគ្រប់គ្រងបាន អ្នកដាំដុះពាណិជ្ជកម្មអាចចិញ្ចឹមនិងដាំចោលបានគ្រប់ពេលវេលា។

វាស់សីតុណ្ហភាពបរិយាកាស

ឧបករណ៍វាស់សីតុណ្ហភាព អាចប្រើជាមួយឧបករណ៍ IoT ដើម្បីវាស់សីតុណ្ហភាពបរិយាកាស។

កម្មវិធី - វាស់សីតុណ្ហភាព

អនុវត្តតាមមគ្គុទេសក៍សមរម្យសម្រាប់ត្រួតពិនិត្យសីតុណ្ហភាពដោយប្រើឧបករណ៍ IoT របស់អ្នក៖

កំរិតដឺក្រែលកើនឡើង

កំរិតដឺក្រែលកើនឡើង (ដែរ​ហៅ​ថា​គ្រឿង​នៅកំរិតដឺក្រែលកើនឡើង) គឺជា​របៀបវាស់អត្រាលូតលាស់របស់រុក្ខជាតិនៅលើសីតុណ្ហភាព។ បើសិនរុក្ខជាតិមានទឹកគ្រប់គ្រាន់ សារធាតុអាហារ និង CO2 តម្រូវ, សីតុណ្ហភាពជាអ្វីដែលកំណត់អត្រាលូតលាស់។

កំរិតដឺក្រែលកើនឡើង (GDD) គណនាប្រចាំថ្ងៃជាមធ្យមសីតុណ្ហភាពក្នុងដឺក្រេសែលស្យ៊ីយសម្រាប់មួយថ្ងៃលើសព្រំដែនសីតុណ្ហភាពមូលដ្ឋានរបស់រុក្ខជាតិ។ រៀងរាល់រុក្ខជាតិត្រូវការកំរិត GDD មួយចំនួនសម្រាប់លូតលាស់, ចង្វាក់ផ្កា ឬផលិត និងវ័យក្តៅ។ កំរិត GDD ក្នុងមួយថ្ងៃច្រើនប៉ុណ្ណោះ រុក្ខជាតិលូតលាស់លឿនប៉ុណ្ណោះ។

🇺🇸 សម្រាប់អ្នកអាមេរិក កំរិត GDD ក៏អាចគណនាដោយប្រើហ្វារ៉េនហៃត៍ផងដែរ។ 5 GDDC (GDD នៅ Celsius) ស្មើនឹង 9 GDDF (GDD នៅ Fahrenheit)។

រូបមន្តពេញលេញសម្រាប់ GDD មានស្មុគស្មាញខ្លាំង តែមានរូបមន្តសាមញ្ញដែលច្រើនប្រើសម្រាប់ប្រហាក់ប្រហែលល្អ៖

GDD = T max + T min divided by 2, all minus T base

  • GDD - ចំនួនកំរិតដឺក្រែលកើនឡើង
  • Tmax - សីតុណ្ហភាពបំផុតប្រចាំថ្ងៃនៅចំណុចសេស្យ៊ូ
  • Tmin - សីតុណ្ហភាពអប្បបរមាប្រចាំថ្ងៃនៅចំណុចសេស្យ៊ូ
  • Tbase - សីតុណ្ហភាពមូលដ្ឋានរបស់រុក្ខជាតិនៅចំណុចសេស្យ៊ូ

💁 មានការផ្លាស់ប្តូរលើក Tmax លើស 30°C ឬ Tmin ក្រោម Tbase ប៉ុន្តែយើងនឹងមិនគិតសម្រាប់ពេលនេះទេ។

ឧទាហរណ៍ - ស្រូវខេមឬស្រូវគោ 🌽

អាស្រ័យលើប្រភេទ ស្រូវស្រូវ (ឬស្រូវគោ) ត្រូវការទៅ בין 800 និង 2,700 GDD ដើម្បីវ័យក្តៅ ជាមួយសីតុណ្ហភាពមូលដ្ឋាន 10°C។

នៅថ្ងៃដំបូងលើសសីតុណ្ហភាពមូលដ្ឋាន សីតុណ្ហភាពត្រូវបានវាស់បានដូចតទៅ៖

វាស់ សីតុណ្ហភាព °C
ខ្ពស់បំផុត 16
ទាបបំផុត 12

ដាក់លេខទាំងនេះក្នុងការគណនា៖

  • Tmax = 16
  • Tmin = 12
  • Tbase = 10

នេះផ្តល់នូវការគណនាដូចតទៅ៖

GDD = 16 + 12 divided by 2, all minus 10, giving an answer of 4

ស្រូវបានទទួល 4 GDD នៅថ្ងៃនោះ។ បើសិនជាប្រភេទស្រូវត្រូវការទៅ 800 GDD ដើម្បីវ័យក្តៅ វានឹងត្រូវការបន្ថែម 796 GDD ទៀតដើម្បីបង្កើតវ័យក្តៅ។

សូមស្រាវជ្រាវបន្ថែម។ សម្រាប់រុក្ខជាតិណាមួយដែលមាននៅក្នុងសួន សាលា ឬសួនសាធារណៈ សូមពិនិត្យថាចំនួន GDD ត្រូវការជា​ប៉ុន្មានដើម្បីវ័យក្តៅ ឬបង្កើតផលិតផល។

គណនាកំរិត GDD ដោយប្រើទិន្នន័យឧបករណ៍វាស់សីតុណ្ហភាព

រុក្ខជាតិកើតឡើងមិនមែនតាមកាលបរិច្ឆេទថ្នាក់ខ្លះទេ - ឧ. អ្នកមិនអាចដាំគ្រាប់បានហើយដឹងថារុក្ខជាតិ​នឹងផ្តល់ផ្លែប្រហែល 100 ថ្ងៃក្រោយបានទេ។ ជំនួសវិញ អ្នកកសិកម្មអាចមានគំនិតប្រហែលពីរយៈពេលរុក្ខជាតិចាំបាច់សម្រាប់លូតលាស់ ហើយពិនិត្យរៀងរាល់ថ្ងៃថាតើផលិតផ្លែរបស់ខ្លួនបានរួចរឺនៅ។

នេះមានឥទ្ធិពលធំលើការងាររបស់ពលករ នៅក្នុងកសិដ្ឋានធំៗ ទំនងជាអ្នកកសិកម្មនឹងខកខានការទទួលផលក្នុងករណីផលិតផលមានភាពរីកចម្រើនរហ័ស។ ដោយវាស់សីតុណ្ហភាព អ្នកកសិកម្មអាចគណនាកំរិត GDD ដែលរុក្ខជាតិទទួលបាន ប្រាប់ឲ្យពួកគេត្រួតពិនិត្យនៅកន្លែងជិតនឹងគណនាបាន។

ដោយប្រមូលទិន្នន័យសីតុណ្ហភាពដោយឧបករណ៍ IoT អ្នកកសិកម្មអាចទទួលបានការជូនដំណឹងដោយស្វ័យប្រវត្តិពេលរុក្ខជាតិជិតវ័យក្តៅ។ ស្ថាបត្យកម្មមួយក្នុងករណីនេះគឺឲ្យឧបករណ៍ IoT វាស់សីតុណ្ហភាព ហើយបញ្ជូនទិន្នន័យនោះតាមអ៊ិនធឺណិតប្រើ MQTT។ កូដម៉ាស៊ីនមេនឹងស្ដាប់ទិន្នន័យនេះ និងរក្សាទុកទៅកាន់ទីតាំងណាមួយ ដូចជាឃ្លាំងទិន្នន័យ។ នេះអនុញ្ញាតឲ្យវាអាចវិភាគនៅពេលក្រោយ ដូចជាការងារប្រចាំយប់ក្នុងការគណនាកំរិត GDD ប្រចាំថ្ងៃ, បូកសរុប GDD សម្រាប់ប នសរុប និងបញ្ជូនព្រឹត្តិការណ៍ពេលដំណាំជិតវ័យក្តៅ។

ទិន្នន័យ Telemetry ត្រូវបានផ្ញើទៅម៉ាស៊ីនមេ ហើយបន្ទាប់មករក្សាទុកទៅកាន់ឃ្លាំងទិន្នន័យ

កូដម៉ាស៊ីនមេក៏អាចបន្ថែមទិន្នន័យបន្ថែមបាន។ ឧ. ឧបករណ៍ IoT អាចផ្សាយលេខសម្គាល់ ដើម្បីបង្ហាញថាឧបករណ៍ណា ហើយកូដម៉ាស៊ីនមេប្រើលេខសម្គាល់នេះសម្រាប់ស្វែងរកទីតាំងនៃឧបករណ៍ និងដំណាំដែលវាប្រុងប្រយ័ត្ន។ វាក៏អាចបន្ថែមទិន្នន័យមូលឋាន ដូចជា ពេលវេលាបច្ចុប្បន្នដោយសារមានឧបករណ៍ IoT មួយចំនួនមិនមានរឹងប៊៍វ៉ែរផ្គត់ផ្គង់ពេលវេលាត្រឹមត្រូវ ឬត្រូវការកូដបន្ថែមដើម្បីអានពេលវេលាតាមអ៊ិនធឺណិត។

តើហេតុអ្វីបានជា អ្នកគិតថាចំណតដីខុសៗគ្នាអាចមានសីតុណ្ហភាពខុសគ្នា?

កម្មវិធី - ផ្សាយព័ត៌មានសីតុណ្ហភាព

អនុវត្តតាមមគ្គុទេសក៍សមរម្យសម្រាប់ផ្សាយទិន្នន័យសីតុណ្ហភាពតាម MQTT ដោយប្រើឧបករណ៍ IoT របស់អ្នក ដូច្នេះវាអាចវិភាគនៅពេលក្រោយ៖

កម្មវិធី - ចាប់យក និងរក្សាទុកព័ត៌មានសីតុណ្ហភាព

ពេលឧបករណ៍ IoT ផ្សាយទិន្នន័យ telemetry, អ្នកអាចសរសេរកូដម៉ាស៊ីនមេដើម្បីជាវទិន្នន័យនិងរក្សាទុកវា។ មិនមែនរក្សាទុកក្នុងឃ្លាំងទិន្នន័យ តែរក្សាទុកជា​ឯកសារ CSV (Comma Separated Values)។ ឯកសារ CSV រក្សាទិន្នន័យជាជួរតួ​របស់តម្លៃជាអក្សរ បំបែកដោយឧទាហរណ៍ ហើយរេកតខ្ទង់មួយនៅជួរថ្មី។ វា​ជា​របៀបងាយស្រួល មានមនុស្សអាចអាន និងឧបករណ៍គាំទ្រជាច្រើនសំរាប់រក្សាទុកទិន្នន័យជាឯកសារ។

ឯកសារ CSV នឹងមាន ២ ជួរឈរ កាលបរិច្ឆេទ និង សីតុណ្ហភាព។ ជួរឈរ កាលបរិច្ឆេទ កំណត់ជាកាលបរិច្ឆេទ និងម៉ោងបច្ចុប្បន្នដែលសារ​ត្រូវបានទទួលដោយម៉ាស៊ីនមេ។ ជួរឈរ សីតុណ្ហភាព មកពីសារទិន្នន័យ telemetry។

  1. អនុវត្តជំហានក្នុងមេរៀន 4 ដើម្បីបង្កើតកូដម៉ាស៊ីនមេសម្រាប់ជាវទិន្នន័យ telemetry។ អ្នកមិនចាំបាច់បន្ថែមកូដផ្សាយពាក្យបញ្ជាទេ។

    ជំហានសម្រាប់នេះមាន៖

    • កំណត់ និងសកម្ម Virtual EnvironmentPython

    • ដំឡើងកញ្ចប់ paho-mqtt

    • សរសេរកូដដើម្បីស្តាប់សារ MQTT ដែលផ្សាយលើប្រធានបទ telemetry

      ⚠️ អ្នកអាចយោងទៅមេរៀន 4 សម្រាប់បង្កើតកម្មវិធី Python ដើម្បីទទួល telemetry ប្រសិនបើចាំបាច់។(../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md#receive-telemetry-from-the-mqtt-broker)

    ឈ្មោះថតគម្រោងនេះជា temperature-sensor-server

  2. ត្រួតពិនិត្យឲ្យប្រាកដថា client_name បង្ហាញគម្រោងនេះ៖

    client_name = id + 'temperature_sensor_server'
    
  3. បន្ថែមការនាំចូលខាងក្រោម នៅខាងលើឯកសារ ខាងក្រោមការនាំចូលដែលមានស្រាប់៖

    from os import path
    import csv
    from datetime import datetime
    

    នេះនាំចូលបណ្ណាល័យសម្រាប់អានឯកសារ, បណ្ណាល័យសម្រាប់ប្រើរួមគ្នាជាមួយឯកសារ CSV និងបណ្ណាល័យជួយគណនាពេលវេលា។

  4. បន្ថែមកូដខាងក្រោមមុនមុខងារ handle_telemetry

    temperature_file_name = 'temperature.csv'
    fieldnames = ['date', 'temperature']
    
    if not path.exists(temperature_file_name):
        with open(temperature_file_name, mode='w') as csv_file:
            writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=fieldnames)
            writer.writeheader()
    

    កូដនេះកំណត់អថេរប្រាំបីសម្រាប់ឈ្មោះឯកសារសម្រាប់សរសេរ និងឈ្មោះជួរឈរជាផងសម្រាប់ឯកសារ CSV។ ជួរដំបូងរបស់ឯកសារ CSV ជាheader ដែលផ្ទុកឈ្មោះជួរឈរ ដែលបំបែកដោយកომ៉ា។

    កូដនេះពិនិត្យមើលថា​ឯកសារ CSV មានរួចហើយឬអត់។ បើមិនទាន់មាន វាត្រូវបានបង្កើតជាមួយ header នៅជួរដំបូង។

  5. បន្ថែមកូដខាងក្រោមទៅចុងមុខងារ handle_telemetry

    with open(temperature_file_name, mode='a') as temperature_file:        
        temperature_writer = csv.DictWriter(temperature_file, fieldnames=fieldnames)
        temperature_writer.writerow({'date' : datetime.now().astimezone().replace(microsecond=0).isoformat(), 'temperature' : payload['temperature']})
    

កូដនេះបើកឯកសារ CSV បន្ទាប់មកបន្ថែមជួរថ្មីមួយនៅចុង។ ជួរនេះមានទិន្នន័យបច្ចុប្បន្ន និងពេលវេលាស្របតាមទ្រង់ទ្រាយដែលអាចអានបានដោយមនុស្ស ហើយបន្ទាប់មកវាត្រូវបានបំពេញដោយសីតុណ្ហភាពដែលទទួលបានពីឧបករណ៍ IoT។ ទិន្នន័យត្រូវបានរក្សាទុកនៅក្នុងទ្រង់ទ្រាយ ISO 8601 format ដែលមានតំបន់ម៉ោង ប៉ុន្តែមិនមានមីក្រូវិនាទី។

  1. ប្រតិបត្តិការកូដនេះដូចដែលមុន ដើម្បីធានាថាឧបករណ៍ IoT របស់អ្នកកំពុងផ្ញើទិន្នន័យ។ ឯកសារ CSV ដែលមានឈ្មោះ temperature.csv នឹងត្រូវបានបង្កើតនៅក្នុងថតដដែល។ ប្រសិនបើអ្នកមើលវា អ្នកនឹងឃើញកាលបរិច្ឆេទ/ពេលវេលា និងការវាស់សីតុណ្ហភាពៈ

    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
    
  2. ប្រតិបត្តិការកូដនេះរយៈពេលមួយ ដើម្បីទទួលបានទិន្នន័យ។ ជាការពិត អ្នកគួរប្រតិបត្តិការនេះរយៈពេលមួយថ្ងៃពេញ ដើម្បីប្រមូលបានទិន្នន័យគ្របគ្រាន់សម្រាប់ការគណនារយៈពេល GDD។

    💁 ប្រសិនបើអ្នកកំពុងប្រើឧបករណ៍ IoT Virtual សូមជ្រើសប្រអប់បោះពុម្ព random និងកំណត់ជួរដើម្បីជៀសវាងការទទួលបានសីតុណ្ហភាពដដែលគ្រប់ពេលដែលតំលៃសីតុណ្ហភាពត្រូវបានត្រឡប់មកវិញ។
    Select the random checkbox and set a range

    💁 ប្រសិនបើអ្នកចង់ប្រតិបត្តិការនេះរយៈពេលមួយថ្ងៃពេញ អ្នកត្រូវប្រាកដថាកុំព្យូទ័រដែលកំពុងរត់កូដម៉ាស៊ីនបម្រើរបស់អ្នកមិនត្រូវទៅដេក ដោយផ្លាស់ប្តូរការកំណត់ថាមពលរបស់អ្នក ឬរត់អ្វីមួយដូចជា គន្លឹះ Python script ដើម្បីរក្សាប្រព័ន្ធមានសកម្មភាព

💁 អ្នកអាចរកឃើញកូដនេះនៅក្នុងថត code-server/temperature-sensor-server

ភារកិច្ច - គណនារៀងរាល់ថ្ងៃ (GDD) ដោយប្រើទិន្នន័យដែលរក្សាទុក

ពេលម៉ាស៊ីនបម្រើបានទទួលទិន្នន័យសីតុណ្ហភាព GDD សម្រាប់រុក្ខជាតិអាចត្រូវបានគណនា។

ជំហានដើម្បីធ្វើនេះដោយដៃគឺ៖

  1. រកសីតុណ្ហភាពមូលដ្ឋានសម្រាប់រុក្ខជាតិ។ ឧទាហរណ៍ សម្រាប់ផ្លែឈើទន្សាយ សីតុណ្ហភាពមូលដ្ឋានគឺ ១០°C។

  2. ពី temperature.csv រកសីតុណ្ហភាពខ្ពស់បំផុត និងទាបបំផុតរបស់ថ្ងៃនោះ

  3. ប្រើការគណនារៀងរាល់ថ្ងៃ (GDD) ដែលបានផ្តល់ពីមុន ដើម្បីគណនា GDD

ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើសីតុណ្ហភាពខ្ពស់បំផុតសម្រាប់ថ្ងៃនោះគឺ ២៥°C ហើយសីតុណ្ហភាពទាបបំផុតគឺ ១២°C ៖

GDD = 25 + 12 divided by 2, then subtract 10 from the result giving 8.5

  • 25 + 12 = 37
  • 37 / 2 = 18.5
  • 18.5 - 10 = 8.5

ដូច្នេះផ្លែឈើទន្សាយទទួលបាន 8.5 GDD។ ផ្លែឈើទន្សាយត្រូវការអំពី ២៥០ GDD ដើម្បីផ្លាស់ប្តូរជាផល លើសពីនេះមិនទាន់បានទេ។


🚀 챌린지 (បញ្ហា)

រុក្ខជាតិចាំបាច់ត្រូវការថាមពលកម្ដៅគួរជាងនេះដើម្បីដុះឈើ។ តើមានអ្វីបន្ថែមទៀតដែលត្រូវការទៅ?

សម្រាប់រឿងទាំងនេះ សូមស្វែងរកថាតើមានខ្សែឧបករណ៍ដែលអាចវាស់វែងបានតែ மரែងបើកតែ? តើអ្វីទៅជា actuator ដើម្បីគ្រប់គ្រងកម្រិតទាំងនេះ? តើអ្នកនឹងរួមបញ្ចូលឧបករណ៍ IoT មួយ ឬច្រើនដើម្បីបង្កើតការកែលម្អដំណើរការការលូតលាស់រុក្ខជាតិយ៉ាងដូចម្តេច?

វិញ្ញាសាបន្ទាប់បទបង្រៀន

វិញ្ញាសាបន្ទាប់បទបង្រៀន

ការពិនិត្យឡើងវិញ និងការសិក្សាឯករាជ្យ

ភារកិច្ច

បង្ហាញទិន្នន័យ GDD ដោយប្រើ Jupyter Notebook


ការព្រមាន:
ឯកសារនេះត្រូវបានបកប្រែដោយប្រើសេវាបកប្រែ AI Co-op Translator។ ខណៈពេលដែលយើងខិតខំរកភាពត្រឹមត្រូវ សូមចំណាំថាការបកប្រែដោយស្វ័យប្រវត្តិអាចមានកំហុសឬភាពមិនត្រឹមត្រូវ។ ឯកសារដើមដែលមានជាតិភាសាដើមគួរត្រូវបានពិចារណាថាជាជំនាញផ្លូវការនៃមូលដ្ឋាន។ សម្រាប់ព័ត៌មានសំខាន់ៗ សូមផ្តល់អាទិភាពការបកប្រែដោយមនុស្សជំនាញ។ យើងមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ច្រឡំឬការពន្យល់អ្វីៗដែលមានឡើងពីការប្រើប្រាស់ការបកប្រែនេះឡើយ។