12 KiB
ฟังก์ชันนี้จะเพิ่มข้อมูลใหม่ลงในไฟล์ CSV โดยใช้ข้อมูลที่ได้รับจากข้อความ telemetry และเพิ่มวันที่และเวลาปัจจุบันลงในคอลัมน์ date และข้อมูลอุณหภูมิลงในคอลัมน์ temperature
- 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
ทรัพยากรเพิ่มเติม
หากคุณสนใจเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเกษตรดิจิทัลและการใช้ IoT ในการเกษตร คุณสามารถดูแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่:
🎓 การเกษตรดิจิทัลและ IoT เป็นส่วนหนึ่งของการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 ซึ่งช่วยเปลี่ยนแปลงวิธีการทำเกษตรกรรมทั่วโลก โค้ดนี้เปิดไฟล์ CSV แล้วเพิ่มแถวใหม่ที่ท้ายไฟล์ โดยแถวนี้จะมีข้อมูลวันที่และเวลาในรูปแบบที่อ่านง่าย พร้อมกับอุณหภูมิที่ได้รับจากอุปกรณ์ IoT ข้อมูลจะถูกจัดเก็บใน รูปแบบ ISO 8601 พร้อมกับเขตเวลา แต่ไม่มีหน่วยไมโครวินาที
-
รันโค้ดนี้ในลักษณะเดียวกับที่เคยทำมาก่อน โดยตรวจสอบให้อุปกรณ์ IoT ของคุณส่งข้อมูล ไฟล์ CSV ที่ชื่อ
temperature.csvจะถูกสร้างขึ้นในโฟลเดอร์เดียวกัน หากคุณเปิดดูไฟล์นี้ คุณจะเห็นวันที่/เวลาและการวัดอุณหภูมิ: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 -
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
งาน - คำนวณ GDD โดยใช้ข้อมูลที่จัดเก็บไว้
เมื่อเซิร์ฟเวอร์ได้เก็บข้อมูลอุณหภูมิแล้ว GDD สำหรับพืชสามารถคำนวณได้
ขั้นตอนการทำด้วยตนเองคือ:
-
หาค่าอุณหภูมิฐานสำหรับพืช เช่น สำหรับสตรอเบอร์รี่ ค่าอุณหภูมิฐานคือ 10°C
-
จากไฟล์
temperature.csvหาอุณหภูมิสูงสุดและต่ำสุดของวัน -
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
ทบทวนและศึกษาด้วยตนเอง
- อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเกษตรดิจิทัลใน หน้า Wikipedia การเกษตรดิจิทัล และอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเกษตรแม่นยำใน หน้า Wikipedia การเกษตรแม่นยำ
- การคำนวณ Growing Degree Days แบบเต็มมีความซับซ้อนมากกว่าสูตรที่ให้ไว้ที่นี่ อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับสมการที่ซับซ้อนและวิธีจัดการกับอุณหภูมิที่ต่ำกว่าค่าฐานใน หน้า Wikipedia Growing Degree Day
- อาหารอาจขาดแคลนในอนาคตหากเรายังคงใช้วิธีการทำฟาร์มแบบเดิม เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคนิคการทำฟาร์มไฮเทคใน วิดีโอ Hi-Tech Farms of Future บน YouTube
งานที่ได้รับมอบหมาย
แสดงภาพข้อมูล GDD โดยใช้ Jupyter Notebook
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI Co-op Translator แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้องมากที่สุด แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้