TEKNIKA·10月17日 · 周六论文智慧农业 / 农业物联网阅读 0

Integrasi Framework Laravel dan Android pada Sistem IoT untuk Monitoring Parameter Fisika-Kimia di Greenhouse

Ramadanzah Ramadanzah · Dodi Yudo Setyawan · Nurfiana Nurfiana 等 4 人

论文解读
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速览

集成Laravel与Android的IoT系统,实时监测温室水培小白菜的温湿度、光照和CO2。

方法

用Laravel构建RESTful API后端,Android与Web前端通过J

发现

后端稳定处理异构采样率数据,24小时连续测试每小时数据完整记录率100%。

机会点

可研究断网或断电下的离线缓存与数据补传机制,提升温室IoT系统鲁棒性。

影响力8
信息增量18
专业深度16
信源权威6
时效性8

论文将Laravel与Android集成用于水培温室多参数监测,方法具体、数据连续24小时完整,但属单点应用研究,公共影响有限,适合作为技术案例而非每日精选头条。

原文摘要

在温室生态系统中利用水培系统开发精准农业(precision agriculture)技术,面临着同时维持微环境参数稳定性的技术挑战。本研究旨在将Laravel框架和Android平台集成到物联网(IoT)系统中,以监测水培温室中小白菜(Brassica rapa L.)栽培环境的物理化学参数,包括空气温度、湿度、光照强度和二氧化碳(CO2)浓度。本研究的主要重点在于设计基于Laravel的RESTful API后端架构,以管理长期历史数据库的存储,并同步具有不同采样率特征的多传感器(DHT22、LDR和CO2气体传感器)的数据传输。在用户端,开发了Android应用和Web界面作为前端,通过HTTP GET实时轮询方法以JSON格式序列化消费数据,并提供三种执行器控制模式,即手动、基于传感器阈值的自动控制和定时调度。系统功能与性能测试通过neliti-sk.darmajaya.ac.id网站仪表板的界面可视化以及无线数据传输评估进行。基于Laravel的后端基础设施在处理复杂的传感器数据频率波动方面表现出稳定性。根据2026年8月14日(00:00–23:00 WIB)连续24小时测试期间的数据日志评估,系统成功记录了每小时全部24个数据点(100%),无一小时遗漏。该集成提供了一种可靠、集成且具有高可扩展性的精准农业监测与控制解决方案,适用于温室操作人员,但未来仍需离线日志记录机制以应对连接中断或停电情况。

信源(1 个)

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AI-Enabled IoT-Based Hydroponic Farming with Embedded Automation and Nutrient Prediction

原文标题:AI-Enabled IoT-Based Hydroponic Farming with Embedded Automation and Nutrient Prediction。作者:Jehangir Arshad、Fawad Azeem、Ayesha Butt、Maha Chaudhary、Rana Saad Safdar、M. Kamran Joyo、Izanoordina Ahmad、Prajoona Valsalan、Husham M. Ahmed(COMSATS University Islamabad等)。DOI: 10.3390/fi18090446。论文构建一个由Raspberry Pi控制、完全监测并持续评估的水培农业模拟器,采用多种传感器、数据管理与处理以及自动化环境调节。该智能水培系统采用双模型机器学习流水线:一个通过图像分析识别植物病害,另一个基于传感器数据评估植物营养水平。两个模型的数据通过云端数字孪生(DT)合并,实现远程访问并提供闭环控制,用于水培环境中的灌溉、营养剂量和所有环境因子管理。该研究展示了将物联网传感、机器学习和数字孪生模拟组合成可运行超物理系统来开发可扩展、数据驱动的精准农业解决方案的能力。