Digital Agriculture – An Integrated Solution for Agricultural Production Based on Unmanned Technology

Shandong Institute of Commerce and Technology

Projektidee

Dieses Projekt zielt darauf ab, das Internet der Dinge, künstliche Intelligenz und Big-Data-Technologie zu nutzen, um ein intelligentes und unbemanntes Pflanzenanbausystem zu entwickeln, das die Herausforderungen der traditionellen Landwirtschaft wie Ressourcenknappheit, Klimawandel und Arbeitskräftemangel bewältigt. Durch Echtzeitüberwachung und dynamische Regulierung des Wachstumsumfelds in Verbindung mit intelligenter Schädlingserkennung und datengesteuerter Entscheidungsunterstützung können die Störungsresistenz und die Wachstumseffizienz der Pflanzen verbessert werden. Gleichzeitig wird die Technologie des digitalen Zwillings eingeführt, um die Visualisierungs- und Vorhersagefähigkeiten des Managements zu verbessern und letztendlich eine effiziente und nachhaltige landwirtschaftliche Produktion zu erreichen, die wissenschaftliche Lösungen für die wirtschaftliche Entwicklung und die Wiederbelebung des ländlichen Raums bietet.

Die Idee entspringt einem tiefen Verständnis der Herausforderungen, mit denen die traditionelle Landwirtschaft konfrontiert ist, wie Ressourcenknappheit, Klimawandel und Arbeitskräftemangel, sowie der Möglichkeiten, die sich durch die rasante Entwicklung moderner Technologien wie dem Internet der Dinge, künstlicher Intelligenz und Big Data ergeben. Nachdem wir die dringende Nachfrage nach effizienten, umweltfreundlichen und sicheren landwirtschaftlichen Produkten auf dem Markt beobachtet haben, denken wir darüber nach, wie wir fortschrittliche Technologie mit der Landwirtschaft kombinieren können, um die Produktionseffizienz und den Verwaltungskomfort zu verbessern. Durch die Teilnahme an entsprechenden Projekten und Forschungen wurde festgestellt, dass eine Vielzahl von Technologien effektiv integriert werden kann, was zu der Idee führte, ein effizientes und intelligentes Pflanzenanbausystem zu entwickeln, das die nachhaltige Entwicklung und Modernisierung der Landwirtschaft fördern soll.

Die Inspiration und Motivation für dieses Projekt entspringt einer tiefgreifenden Reflexion über traditionelle Landwirtschaftsmodelle und dem Wunsch nach einer nachhaltigen Entwicklung. Da die Weltbevölkerung weiter wächst und sich die Urbanisierung beschleunigt, steht die traditionelle Landwirtschaft vor zahlreichen Herausforderungen wie Ressourcenknappheit, Klimawandel und Arbeitskräftemangel. Wir wissen, dass traditionelle Methoden allein nicht mehr ausreichen, um den Bedarf der modernen Gesellschaft an effizienten, sicheren und umweltfreundlichen landwirtschaftlichen Produkten zu decken. In diesem Zusammenhang bietet die rasante Entwicklung des Internets der Dinge, der künstlichen Intelligenz und der Big-Data-Technologien neue Möglichkeiten für die Transformation der Landwirtschaft. Indem wir die dringende Marktnachfrage nach intelligenten Lösungen für die Landwirtschaft beobachten, hoffen wir, diese Technologien nutzen zu können, um ein intelligentes und unbemanntes Pflanzenanbausystem zu entwickeln, das nicht nur die Produktionseffizienz und den Verwaltungskomfort verbessert, sondern auch umweltfreundlich und ressourcenschonend ist, die Modernisierung und nachhaltige Entwicklung der Landwirtschaft fördert und zur Wiederbelebung des ländlichen Raums und zum Wirtschaftswachstum beiträgt.

Ziel des Projektes ist es, ein intelligentes und unbemanntes Pflanzenanbausystem zu entwickeln, das die Effizienz und Qualität der landwirtschaftlichen Produktion durch fortschrittliches Internet der Dinge, künstliche Intelligenz und Big-Data-Technologie verbessern soll. Wir hoffen, die Ernteerträge und die Krankheitsresistenz zu maximieren, indem wir die Wachstumsumgebung in Echtzeit überwachen und regulieren, Schädlinge und Krankheiten genau identifizieren und wissenschaftliche Entscheidungshilfen bereitstellen. Darüber hinaus zielt die Arbeit auch darauf ab, die automatische Verwaltung des gesamten landwirtschaftlichen Produktionsprozesses zu realisieren, die Abhängigkeit von Arbeitskräften zu verringern, die Verschwendung von Ressourcen zu reduzieren und die nachhaltige Entwicklung und Modernisierung der Landwirtschaft zu fördern. Letztlich hoffen wir, dass dieses System den Landwirten eine bequemere Verwaltung ermöglicht, die Wiederbelebung des ländlichen Raums fördert und zur künftigen Entwicklung der globalen Landwirtschaft beiträgt.

Konzept

Unsere Idee entstand ursprünglich aus der Beobachtung und dem Nachdenken über traditionelle landwirtschaftliche Probleme. Zunächst erkannten wir, dass die traditionelle Landwirtschaft nicht in der Lage war, mit Herausforderungen wie Ressourcenknappheit, Klimawandel und Arbeitskräftemangel fertig zu werden. Mit einem vertieften Verständnis des Internets der Dinge, der künstlichen Intelligenz und der Big-Data-Technologien erkannten wir nach und nach das Potenzial dieser modernen Technologien für die Anwendung in der Landwirtschaft. Durch die Analyse der Marktnachfrage fand ich heraus, dass die Landwirte dringend die Produktionseffizienz und den Verwaltungskomfort verbessern müssen, was unser Denken weiter vorantrieb.

Im Zuge der Teilnahme an entsprechenden Projekten lernten wir die Kombination verschiedener fortschrittlicher Technologien kennen, was uns dazu inspirierte, ein effizientes und intelligentes Pflanzenanbausystem zu entwickeln. Nach vielen Diskussionen und Brainstorming haben wir die Hauptmerkmale unser Aufgaben identifiziert, darunter Umweltüberwachung in Echtzeit, intelligente Schädlings- und Krankheitserkennung und datengestützte Entscheidungshilfe. Diese Reihe von Überlegungen und Praktiken führte dazu, dass ich meine anfängliche Idee zu einem konkreten Arbeitskonzept weiterentwickelte, das in einer integrierten Lösung gipfelte, die die Landwirtschaft modernisieren und nachhaltig gestalten soll. Funktionen und Inhalte die in unserem Konzept vorgesehen sind:

1. Anwendung der Technologie des Internets der Dinge: Das Internet-der-Dinge-System wird unter Verwendung verschiedener Sensoren und Geräte aufgebaut, um die Echtzeitüberwachung und -steuerung von Umweltparametern des Pflanzenwachstums zu realisieren, um sicherzustellen, dass die Pflanzen unter den am besten geeigneten Wachstumsbedingungen wachsen.
2. Optimierung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz: Verwendung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz, wie z. B. maschinelles Lernen, um eine große Menge an gesammelten Daten zu analysieren und zu verarbeiten, Pflanzenwachstumspläne zu optimieren und die Wachstumsrate und -qualität zu verbessern.
3. Entwurf eines automatischen Kontrollsystems: Einrichtung eines automatischen Steuerungssystems zur Anpassung von Bewässerung, Belüftung, Licht usw. durch intelligente Algorithmen, um eine genaue Steuerung der Pflanzenwachstumsumgebung zu erreichen und die Kosten für manuelle Eingriffe zu reduzieren.
4. Digitale Visualisierungsplattform und intelligente Überwachungsplattform: Benutzer können das Pflanzenwachstum über den Datenvisualisierungsbildschirm überwachen, und alle Wachstumsdaten werden in Form von Diagrammen für die Fernsteuerung und -anpassung angezeigt, um die Verwaltungseffizienz zu verbessern.
5. Digitale Zwillingstechnologie: In Kombination mit der digitalen Zwillingstechnologie werden das intelligente Niveau und die Effizienz des Pflanzenanbausystems weiter verbessert. Kombinieren Sie das digitale Modell des tatsächlichen physischen Systems mit Echtzeitdaten, um das tatsächliche System durch Simulation, Vorhersage und Optimierung zu überwachen, zu verwalten und zu optimieren.
6. Deep-Learning-Modell: Das Transformer-Modell wird verwendet, um die Zeitreihen von Pflanzenwachstumsdaten zu analysieren, die den Ertrag, die Qualität und die Marktbedingungen genau vorhersagen können und einen verfeinerten Management- und Optimierungspfad für die landwirtschaftliche Produktion bieten.
7. Mensch-Computer-Interaktion: Fernsteuerung des mit einem Roboterarm ausgestatteten Fahrzeugs, das in die Fabrik einfährt, um gefährliche Güter zu handhaben und Notfälle in der Anbaufabrik zu beheben.
8. Einsatz lokaler Llama-3-Modelle: Bereitstellung von Entscheidungshilfen für Landwirte in Echtzeit durch die Analyse groß angelegter Daten zur Anbaufläche, einschließlich Bodenqualität, meteorologischer Daten und Daten zum Pflanzenwachstum, zur Vorhersage des Ernteertrags, des Schädlings- und Krankheitsrisikos und des Bewässerungsbedarfs; Optimierung der Ressourcennutzung und Verringerung der Verschwendung von Wasser, Düngemitteln und Pestiziden; Risikomanagement, Überwachung von Wetterveränderungen und des Ausbruchs von Schädlingen und Krankheiten, Bereitstellung von Frühwarnungen und Empfehlung von Gegenmaßnahmen, wodurch die Effizienz und Nachhaltigkeit der landwirtschaftlichen Produktion gesteigert wird.

Unser Konzept baut auf bestehenden Ideen auf. Es integriert eine Reihe von fortschrittlichen Technologien und Konzepten aus dem aktuellen landwirtschaftlichen Bereich, wie das Internet der Dinge, künstliche Intelligenz und Big-Data-Analytik. Durch die gründliche Erforschung und praktische Anwendung dieser Technologien wurde eine neue Art von intelligenten Landwirtschaftslösungen entwickelt.

Auf dieser Grundlage habe ich die bestehenden erfolgreichen Fälle und die theoretische Forschung mit den Veränderungen der Marktnachfrage und den praktischen Herausforderungen der landwirtschaftlichen Produktion kombiniert, um das Funktionsdesign des Systems weiter zu verfeinern und zu optimieren. Diese Kombination erhöht nicht nur die Durchführbarkeit des Konzepts, sondern bringt es auch näher an das tatsächliche Anwendungsszenario heran. Daher ist die Entstehung von Konzepten das Ergebnis einer kontinuierlichen Entwicklung und Verbesserung auf der Grundlage des vorhandenen Wissens und der vorhandenen Technologie.

Unser Team hat mehrere ähnliche Projekte eingehend untersucht. Diese Projekte konzentrieren sich in der Regel auf die Anwendung des Internets der Dinge, der künstlichen Intelligenz und der Big-Data-Technologien in der Landwirtschaft und zielen darauf ab, die Effizienz und das Management der landwirtschaftlichen Produktion durch intelligente Mittel zu verbessern. So haben wir beispielsweise Erfolgsgeschichten in der Präzisionslandwirtschaft analysiert, bei denen durch den Einsatz von Sensornetzwerken und Datenanalyse zur Überwachung der Boden- und Pflanzengesundheit in Echtzeit erhebliche Ertragssteigerungen erzielt wurden. Darüber hinaus gibt es Projekte, bei denen Drohnen und Fernerkundungstechnologien zur effizienten Überwachung und Datenerfassung auf landwirtschaftlichen Flächen eingesetzt werden, was eine wichtige Referenz für mein Konzept darstellt.

Durch die Untersuchung dieser Projekte haben wir ein tiefes Verständnis für Marktbedürfnisse, Technologieanwendungen und Branchentrends gewonnen und aktuelle Herausforderungen bei der Anwendung von Technologien erkannt. Diese Einblicke verbessern nicht nur die Professionalität unserer Arbeit, sondern helfen mir auch, innovative Technologie und praktische Bedürfnisse besser in meine Entwürfe zu integrieren und so die Entwicklung und Verfeinerung unserer Konzepte voranzutreiben.

Planung der Projektdurchführung:

1. Zeitplan

Die Durchführung des Projekts ist in vier Hauptphasen mit einer geschätzten Gesamtdauer von sechs Monaten unterteilt:

1. Anforderungsanalyse und Entwurf (Monat 1-2):
   Marktforschung (2 Wochen): Sammeln von Benutzeranforderungen und Branchentrends, um die Stärken und Schwächen bestehender Lösungen zu verstehen.
   
   Funktionales Anforderungsdokument (2 Wochen): Entwicklung detaillierter funktionaler Anforderungen für das Projekt, einschließlich Systemarchitektur, wichtiger Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) und Benutzererfahrungsziele.
   
   Entwurf der Systemarchitektur (4 Wochen): Festlegung der Gesamtarchitektur des Systems, Entwurf des Datenflusses, der Modulschnittstellen und der Kommunikationsprotokolle.
2. Technologieentwicklung und Prototyping (Monat 3-5):
   Hardware-Entwicklung (4 Wochen): Auswahl und Beschaffung von Sensoren, Mikrocontrollern und anderen Hardwaregeräten zum Aufbau einer vorläufigen IoT-Umgebung.
   
   Software-Entwicklung (8 Wochen):
   Entwicklung eines Moduls zur Sensordatenerfassung, um den Upload von Daten in Echtzeit zu ermöglichen.
   Realisierung des intelligenten Kontrollsystems und automatische Anpassung der Umweltparameter.
   Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung von Schädlingen und Krankheiten (z. B. mit Hilfe von neuronalen Faltungsnetzen) und Durchführung erster Tests.
   
   Aufbau der Plattform (4 Wochen): Aufbau einer Datenanalyseplattform und Verwendung von Datenvisualisierungstools zur Implementierung der Verwaltungsschnittstelle.
3. Systemintegration und Tests (Monat 6):
   Modulintegration (2 Wochen): Integration der Module, um die Systemkoordination und die reibungslose Datenübertragung zu gewährleisten.
   
   Funktionstest (2 Wochen): Testen Sie die Funktionen des Systems, um zu prüfen, ob die Leistungsindikatoren dem Standard entsprechen.
   
   Leistungsoptimierung (2 Wochen): Die Systemleistung wird auf der Grundlage von Testrückmeldungen optimiert, um Stabilität und Reaktionsfähigkeit zu gewährleisten.

2. Aufgabenverteilung

• Projektleiter: Verantwortlich für die Gesamtplanung des Projekts und die Kontrolle des Zeitplans, um sicherzustellen, dass jede Phase rechtzeitig abgeschlossen wird, und um die Arbeit des Teams zu koordinieren.

• Technische Entwickler (5): Verantwortlich für die Hardware-Entwicklung bzw. Software-Entwicklung, um die technische Umsetzung des Systems zu gewährleisten.

• Datenanalyse: Verantwortlich für den Aufbau von Datenverarbeitungs- und Analyseplattformen, die Entwicklung von Algorithmen und die Modellschulung.

• UI-Designer: Verantwortlich für die Gestaltung der visuellen Verwaltungsschnittstelle und die Optimierung der Benutzererfahrung, um sicherzustellen, dass die Schnittstelle benutzerfreundlich und einfach zu bedienen ist.

• Marktforscher: Verantwortlich für die Erfassung der Marktnachfrage, die Analyse von Wettbewerbern und die kontinuierliche Überwachung der Marktdynamik. 3. Ressourcenanforderungen

3. Ressourcenanforderungen

1. Technische Ressourcen:
   Hardware-Ausrüstung: Sensoren (Temperatur und Luftfeuchtigkeit, Licht, Bodenfeuchtigkeit usw.), Raspberry Pi, Ein-Chip-Mikrocomputer, drahtloses Kommunikationsmodul usw.
2. Software-Tools: Entwicklungsumgebung (wie Visual Studio Code, Anaconda, Pycharm usw.), Deep-Learning-Frameworks (TensorFlow, PyTorch usw.), Datenanalysetools (Python usw.), Datenvisualisierungstools (Unity3D, D3.js usw.).
3. Finanzierungsmittel:
   Budget: Die Arbeit befindet sich derzeit in der Entwicklungsphase, und die gesamte Ausrüstung stammt aus den Investitionen der Universität

Realisierung

Schritte zur Realisierung des Projektes:

1. IoT-Lösungen

Dieses Projekt verbindet die Pflanzenzuchtausrüstung mit dem Internet, verwendet Raspberry Pi, ESP8266 und verschiedene Sensoren und andere Hardwareausrüstung mit Softwareentwicklung und sammelt verschiedene Indexdaten des Pflanzenwachstums durch Sensoren, einschließlich Temperatur, Feuchtigkeit, Licht, Bodenfeuchtigkeit usw., um eine Echtzeitüberwachung der Pflanzenwachstumsumgebung zu erreichen. Gleichzeitig kann durch unabhängige Entscheidungsfindung eine automatische Anpassung von Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Licht und anderen Parametern realisiert werden, um die Effizienz und Qualität des Pflanzenwachstums zu verbessern.

2. Lösungen mit künstlicher Intelligenz

Deep-Learning-Algorithmen werden zur Analyse von Pflanzenwachstumsdaten eingesetzt, um die Wachstumsrate und -qualität der Pflanzen zu optimieren. Dazu gehören insbesondere die folgenden Aspekte:

1. Analyse der Wachstumsumgebung: Analyse der gesammelten Pflanzenwachstumsdaten, einschließlich meteorologischer Daten, Bodendaten usw.; der Yolov5+DepSprt-Algorithmus wurde verwendet, um Pflanzenschädlinge und -krankheiten zu identifizieren und personalisierte Schädlingsbekämpfungsmethoden anzuwenden.
2. Optimierung der Wachstumsrate: Mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen werden Pflanzenwachstumsdaten analysiert, der Trend des Pflanzenwachstums vorhergesagt und die Wachstumsrate optimiert.
3. Qualitätsoptimierung: Analysieren Sie entsprechend der Pflanzenwachstumsdaten, um die Qualität der Pflanzen zu optimieren und sie in den besten Zustand zu versetzen.
4. Deep-Learning-Modell: Verwenden Sie das Transformer-Modell, um Zeitreihen von Pflanzenwachstumsdaten zu unterteilen.

Es kann den Ertrag, die Qualität und die Marktbedingungen genau vorhersagen und bietet einen verfeinerten Management- und Optimierungspfad für die landwirtschaftliche Produktion.

3. Big-Data-Lösungen

Die Big-Data-Technologie wird zur Analyse und Verwaltung von Pflanzenwachstumsdaten eingesetzt, um die Effizienz und Stabilität des gesamten Systems zu verbessern. Im Einzelnen umfasst sie die folgenden Aspekte:

1. Wachstumsdatenmanagement:
   Die gesammelten Pflanzenwachstumsdaten werden auf einheitliche Weise verwaltet, und eine leistungsstarke visuelle Big-Data-Verwaltungsplattform wird mit HTML, js, php und Ajax aufgebaut, um die Datenanalyse und die Entscheidungsfindung der Manager zu erleichtern.
2. Intelligente Entscheidungsunterstützung:
   Einsatz des lokalen Llama 3-Modells zur intelligenten Analyse der Plattformdaten, Analyse entsprechend der Pflanzenwachstumsdaten und Bereitstellung intelligenter Entscheidungsunterstützung für Manager, einschließlich Anpassung der Wachstumsumgebung, Düngung usw.

4. Digitale Zwillingssysteme

Die Technologie des digitalen Zwillings verwendet Unity, um die unbemannte intelligente Fabrik und die Anbaugeräte zu modellieren und in 3D zu rendern, um eine digitale virtuelle Fabrik aufzubauen, ein digitales Zwillingsmodell des Pflanzenanbausystems zu erstellen, die genaue Simulation und Vorhersage der Pflanzenwachstumsumgebung zu realisieren, den Anbauplan zu optimieren und die Produktionseffizienz und -qualität zu verbessern.

 Aufteilung von Rollen und Verantwortung im Team:

1. Projektleiter: Verantwortlich für die Gesamtprojektplanung und Terminkontrolle. Koordinierung der Kommunikation zwischen den Teammitgliedern, um sicherzustellen, dass die Phasen pünktlich abgeschlossen werden.
2. Technologieentwickler: Hardware-Ingenieur: Verantwortlich für die Auswahl, Integration und Prüfung von Sensoren und anderer Hardware, um den normalen Betrieb des Geräts sicherzustellen.
3. Softwareentwickler: Verantwortlich für die Softwareentwicklung des Systems, einschließlich Datenerfassung, intelligenter Steuerung und Implementierung Algorithmen.
4. Datenanalyst: Verantwortlich für die Datenverarbeitung und -analyse, Entwicklung von Algorithmen zur Vorhersage des Pflanzenwachstums sowie zur Identifizierung von Schädlingen und Krankheiten.
5. UX-Designer: Verantwortlich für das Design der visuellen Verwaltungsoberfläche, die Gewährleistung der Benutzerfreundlichkeit und Benutzerfreundlichkeit sowie die Durchführung von Benutzererfahrungstests.
6. Marktforscher: Verantwortlich für die Erfassung der Marktnachfrage und des Benutzerfeedbacks, die Durchführung von Wettbewerbsanalysen und die Bereitstellung von Unterstützung für die Marketingstrategie des Projekts.

Wir mussten uns in bestimmten Bereichen zusätzliches Wissen aneignen:

1. IoT-Sicherheit:

Mit der zunehmenden Vernetzung von Geräten rückt das Thema Cybersicherheit immer stärker in den Vordergrund. Um die Sicherheit des Systems und den Datenschutz der Benutzerdaten zu gewährleisten, ist ein tiefgreifendes Verständnis des Sicherheitsdesigns, der Datenverschlüsselung und der Schutzmechanismen von IoT-Geräten erforderlich.

2. Künstliche Intelligenz und Deep Learning:

Obwohl wir über einige Erfahrung in der Entwicklung grundlegender Algorithmen verfügen, müssen wir noch mehr über die neuesten Deep-Learning-Technologien (wie selbstüberwachtes Lernen, Transferlernen usw.) und Modelloptimierungsmethoden lernen, um die Genauigkeit und Effizienz von Algorithmen zu verbessern.

3. Agrarökologie:

Ein tiefgreifendes Verständnis des Pflanzenwachstums und der Schädlingsbekämpfung ist unerlässlich. Es besteht die Notwendigkeit, die Grundlagen der Agrarökologie systematischer zu erlernen und die Wachstumsbedürfnisse verschiedener Nutzpflanzen zu erfassen, um die Umweltbedingungen besser zu regulieren und Pflanzstrategien zu optimieren.

Funktion

Zielgruppen an die sich das Projektergebnis richtet:

1. Agrarproduzenten:

Hauptsächlich für Landwirte, landwirtschaftliche Unternehmen und Genossenschaften, um ihnen durch intelligente Pflanzenanbausysteme zu helfen, die Wachstumseffizienz und Qualität von Pflanzen zu verbessern, die Auswirkungen von Schädlingen und Krankheiten zu reduzieren und höhere Erträge und wirtschaftliche Vorteile zu erzielen.

2. Urbane Landwirtschaft:

In städtischen Umgebungen, insbesondere in der vertikalen Landwirtschaft und der Indoor-Landwirtschaft, bietet die Arbeit praktische Anbaulösungen für Stadtbewohner, fördert eine nachhaltige Stadtentwicklung und deckt die Nachfrage nach frischen Produkten.

3. Forschungseinrichtungen und Universitäten:

Bereitstellung einer experimentellen Plattform für landwirtschaftliche Forschungseinrichtungen und Universitäten für Pflanzenwachstumsforschung, Schädlingsbekämpfungsexperimente usw. und Unterstützung der wissenschaftlichen Forschung und Technologieentwicklung in verwandten Disziplinen.

4. Medizin- und Gesundheitsindustrie:

Im Hinblick auf den Anbau hochwertiger medizinischer Materialien können die Arbeiten in Krankenhäusern und Pharmaunternehmen eingesetzt werden, um eine stabile Versorgung und hervorragende Qualität medizinischer Materialien sicherzustellen und den modernen Anbau und die Bewirtschaftung chinesischer medizinischer Materialien zu fördern.

5. Politische Unterstützung und ländliche Wiederbelebung:

In den von der Regierung geförderten Projekten zur Wiederbelebung des ländlichen Raums und zur Armutsbekämpfung können die Arbeiten technische Unterstützung für die landwirtschaftliche Entwicklung in armen Gebieten leisten und die nachhaltige Entwicklung der lokalen Wirtschaft fördern.

In diesem Projekt kam folgende Hard- und Software zu Einsatz:

1. Hardware:

In erster Linie sind Sensoren die Kernkomponente. Wir verwenden Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren, um die Temperatur und Luftfeuchtigkeit der Wachstumsumgebung in Echtzeit zu überwachen und sicherzustellen, dass die Pflanzen unter optimalen Bedingungen wachsen. Darüber hinaus werden Bodenfeuchtesensoren eingesetzt, um den Feuchtigkeitsgehalt im Boden zu erfassen, was für die präzise Regelung automatischer Bewässerungssysteme unerlässlich ist. Wir verfügen außerdem über Lichtsensoren, die die Lichtintensität überwachen und dabei helfen, die Lichtquelle anzupassen, um sicherzustellen, dass die Pflanzen die richtige Lichtmenge erhalten.

Zweitens haben wir uns bei den Controllern für den Raspberry Pi als Hauptsteuereinheit entschieden, der Daten effizient verarbeiten und Anweisungen ausführen kann, indem er verschiedene Sensoren und Aktoren verbindet. Durch Programmierung realisieren wir die Echtzeiterfassung und -verarbeitung von Sensordaten.

Auf der Aktorseite integriert das System ein automatisches Bewässerungssystem, das die Pumpe anhand der Rückmeldung des Bodenfeuchtigkeitssensors automatisch anpasst, um sicherzustellen, dass die Pflanzen die richtige Menge Wasser erhalten. Gleichzeitig werden Ventilatoren und Heizungen zur Regulierung der Umgebungstemperatur und Belüftung eingesetzt, um das für das Pflanzenwachstum erforderliche stabile Klima aufrechtzuerhalten.

2. Software:

Bei der Softwarenutzung setzen wir vor allem auf Python, Java, C++, PHP etc. als Programmiersprachen, mit Hilfe der Bibliotheken NumPy, Pandas und SciPy zur Datenverarbeitung und -analyse. Für die Entwicklung und das Training von Modellen für maschinelles Lernen verwenden wir TensorFlow oder PyTorch, Deep-Learning-Frameworks, die uns helfen, Schädlinge und Krankheiten zu identifizieren und das Pflanzenwachstum vorherzusagen.

Für die Datenspeicherung und -verwaltung verwenden wir MySQL oder MongoDB, die Sensordaten und Benutzerinformationen effizient verwalten können und so einen schnellen Zugriff und eine schnelle Analyse der Daten gewährleisten. Gleichzeitig verwenden wir zur Visualisierung der Daten Grafana oder Matplotlib, mit denen Benutzer den Wachstumsstatus von Pflanzen visuell überwachen können.

Schließlich haben wir auf der Front-End-Entwicklungsseite HTML, CSS, JavaScript und Ajax verwendet, um eine Benutzeroberfläche zu erstellen, die es Benutzern ermöglicht, einfach auf das System zuzugreifen, die Ausrüstung zu steuern und die Wachstumsdaten in Echtzeit anzuzeigen.

Punkte, die noch nicht realisiert, aber bereits geplant sind:

Derzeit befindet sich unser Benutzer-Feedback-Loop-Mechanismus in der Entwicklungsphase und wir beabsichtigen, einen Benutzer-Feedback-Mechanismus zu etablieren, um die Systemfunktionalität und Benutzeroberfläche durch das Sammeln von Benutzererfahrungen und Vorschlägen kontinuierlich zu optimieren.

Funktionstests des Projektergebnisses:

Wir haben die Funktionalität der Arbeit mit unseren Teammitgliedern in einem systematischen Prozess getestet, um die Stabilität des Systems und die Benutzerzufriedenheit sicherzustellen. Das Testteam bestand aus Projektentwicklern und einer Reihe von Landwirten sowie Agrarexperten. Die Entwickler sind für die technische Umsetzung verantwortlich, während die Landwirte praxisnahes Feedback zur Nutzung geben.

Zunächst entwickelten wir einen detaillierten Testplan, um die Testziele, Testfälle und erwarteten Ergebnisse jedes Funktionsmoduls zu klären und dabei mehrere Aspekte wie Sensordatenerfassung, Umgebungskontrolle und Benutzeroberflächeninteraktion abzudecken. Während der internen Testphase testete das Entwicklungsteam dann die Funktionalität jedes Moduls, um sicherzustellen, dass das System ordnungsgemäß funktionierte, indem es beispielsweise überprüfte, ob die Sensoren Daten korrekt erfassten und ob sich das Bewässerungssystem automatisch an Änderungen der Luftfeuchtigkeit anpasste.

Anschließend haben wir eine Reihe von Landwirten und Agrarexperten eingeladen, an Benutzertests teilzunehmen, das System in einer realen Umgebung einzusetzen und ihr Feedback durch Beobachtung und Interviews einzuholen, wobei der Schwerpunkt auf der Benutzerfreundlichkeit und praktischen Wirksamkeit des Systems lag. Basierend auf den Testergebnissen haben wir iterative Verbesserungen vorgenommen, die gefundenen Fehler zeitnah behoben und das Benutzererlebnis optimiert. Am Ende jeder Testphase halten wir ein Meeting ab, um Feedback zu besprechen und einen Verbesserungsplan zu entwickeln, um sicherzustellen, dass das System kontinuierlich verbessert wird.

Nachdem wir alle Funktionstests und Benutzerrückmeldungen gesammelt hatten, führten wir schließlich die Endabnahme des Systems durch, um sicherzustellen, dass das Produkt die erwarteten Leistungsstandards und Benutzeranforderungen erfüllen konnte. Diese Reihe von Test- und Optimierungsprozessen ermöglicht es uns, potenzielle Probleme effektiv zu identifizieren, die Zuverlässigkeit des Systems und das gesamte Benutzererlebnis zu verbessern.

Ideen und Pläne die nicht verwirklicht werden konnten:

Obwohl wir viele der Kernideen und Pläne des Projekts umgesetzt haben, wurden nicht alle davon vollständig umgesetzt. Derzeit befinden sich einige Funktionen noch in der Entwicklungsphase.

Zunächst planen wir die Einführung komplexerer Modelle für maschinelles Lernen, um die Genauigkeit und Tiefe der Datenanalyse zu verbessern. Insbesondere für die Vorhersage des Pflanzenwachstums und die Schädlingsrisikobewertung hoffen wir, mehr Variablen und historische Daten integrieren zu können, diese Arbeit ist jedoch noch nicht abgeschlossen.

Darüber hinaus haben wir uns ein intelligentes Entscheidungsunterstützungssystem vorgestellt, das automatisch Pflanzempfehlungen generieren kann, was sich noch in der Entwurfsphase befindet. Die Realisierung dieses Systems wird dazu beitragen, den Benutzern intelligentere Managementlösungen bereitzustellen und die Effizienz der landwirtschaftlichen Produktion zu verbessern. Was den Umgebungsanpassungsmechanismus betrifft, so verfügt das System zwar über grundlegende Umweltkontrollfunktionen, komplexere adaptive Algorithmen wurden jedoch noch nicht integriert und es ist eine weitere technische Entwicklung erforderlich. Obwohl wir einen ersten Plan zur Sammlung von Benutzerfeedback erstellt haben, muss schließlich die gesamte Feedbackschleife perfektioniert werden, um sicherzustellen, dass das System kontinuierlich optimiert und iteriert werden kann.

Innovation und Nachhaltigkeit

Neue Ansätze die das Projekt verfolgt:

Deep-Learning-Modelle: Ich habe fortschrittliche Deep-Learning-Algorithmen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Transformer-Modelle für die Analyse von Pflanzenwachstumsdaten und die Identifizierung von Schädlingen und Krankheiten erforscht und angewendet. Diese Modelle tragen zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit bei und können komplexe Eingabedaten verarbeiten.

Adaptive Steuerungsalgorithmen: Derzeit arbeite ich an einem neuen Typ eines adaptiven Steuerungsalgorithmus, der es dem System ermöglicht, Parameter automatisch genauer und als Reaktion auf Umgebungsänderungen in Echtzeit anzupassen. Diese Methode ermöglicht eine präzisere Reaktion auf die Wachstumsbedürfnisse empfindlicher Pflanzen.

Benutzer-Feedback-Schleife: Ich plane die Entwicklung eines integrierten Benutzer-Feedback-Systems, um Benutzernutzungsdaten und Feedback in Echtzeit zu sammeln und die Datenanalyse zur Optimierung der Systemfunktionalität zu nutzen. Durch diesen Ansatz kann das System besser auf die Bedürfnisse des Benutzers abgestimmt und dynamisch angepasst werden.

Potentiale zur Weiterentwicklung des Projektergebnisses:

Unsere Arbeit soll in Richtung größerer Intelligenz und Automatisierung weiterentwickelt werden und sich dabei auf mehrere Schlüsselbereiche konzentrieren. Zunächst werden wir ein umfassendes intelligentes Entscheidungsunterstützungssystem aufbauen, das eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen integriert, um Pflanzdaten und Marktdynamiken in Echtzeit zu analysieren, um Benutzern personalisierte Pflanzvorschläge und Frühwarnungen vor Schädlingen und Krankheiten zu bieten Optimierung des Produktionsmanagements. Zweitens wird in Zukunft eine mobile App mit vollem Funktionsumfang entwickelt, die es Benutzern ermöglicht, das System jederzeit und überall zu überwachen und zu steuern und Echtzeit-Datenvisualisierung, Fernsteuerung und sofortige Benachrichtigungen zu integrieren, um das Benutzererlebnis deutlich zu verbessern.

Darüber hinaus werden wir den adaptiven Kontrollmechanismus weiter verbessern und verfeinerte umweltadaptive Kontrollalgorithmen entwickeln, sodass das System die Wachstumsumgebung basierend auf Echtzeit-Überwachungsdaten automatisch anpassen kann, um den spezifischen Wachstumsbedürfnissen verschiedener Pflanzen gerecht zu werden. Gleichzeitig planen wir, fortschrittlichere Datenanalysetools einzuführen und die Visualisierung von Daten zu verbessern, damit Benutzer Pflanzenwachstum und Umweltveränderungen intuitiv verstehen und so wissenschaftlichere Entscheidungen treffen können. Schließlich werden in Zukunft Möglichkeiten zur Optimierung der Nutzung von Ressourcen wie Wasser, Düngemitteln und Energie untersucht, um eine nachhaltige Landwirtschaft zu fördern, die Umweltbelastung zu verringern und die Produktionseffizienz zu steigern.

Durch diese Entwicklungsrichtungen hoffen wir, das intelligente Niveau des Systems umfassend zu verbessern, die Modernisierung der Landwirtschaft weiter voranzutreiben und einen größeren wirtschaftlichen und sozialen Mehrwert für die Nutzer zu schaffen.

Nachhaltigkeit

Aus ökologischer Sicht können unsere Projekte durch intelligentes Management und Ressourcenoptimierung den Einsatz von Wasser, Düngemitteln und Pestiziden wirksam reduzieren und die Auswirkungen der Landwirtschaft verringern

Produktion auf die Umwelt. Dies trägt nicht nur zur Verbesserung der Boden- und Wasserqualität bei, sondern fördert auch den Erhalt der Artenvielfalt und unterstützt die Entwicklung einer nachhaltigen Landwirtschaft.

Auf sozialer Ebene zielt die Arbeit darauf ab, die Effizienz und Qualität der landwirtschaftlichen Produktion zu verbessern, den Landwirten zu helfen, einen höheren Produktionswert zu erzielen und so die ländliche Wirtschaft zu verbessern. Durch die Bereitstellung intelligenter Entscheidungsunterstützung sind Landwirte in der Lage, fundiertere Managemententscheidungen zu treffen, die Resistenz gegen Pflanzenkrankheiten zu verbessern und Risiken zu reduzieren. Darüber hinaus hat die Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit des Systems es mehr Landwirten ermöglicht, an der modernen Landwirtschaft teilzunehmen und so ihr Einkommen und ihre Lebensqualität zu verbessern.

Aus wirtschaftlicher Sicht hat das Projekt gute Marktaussichten und kann den Bedarf der modernen Gesellschaft an effizienten, sicheren und umweltfreundlichen Agrarprodukten decken. Durch die Steigerung der Produktionseffizienz und die Senkung der Betriebskosten werden landwirtschaftliche Erzeuger profitabler. Gleichzeitig verfügt das Projekt angesichts der steigenden Nachfrage nach intelligenten Landwirtschaftslösungen über ein starkes Kommerzialisierungspotenzial und kann den Anlegern beträchtliche Renditen bringen.