ต้นแบบสถานีเก็บข้อมูลสภาพดินและอากาศสำหรับการวิเคราะห์สภาพอากาศแบบจุลภาคและเก็บรวบรวมข้อมูลสำหรับข้อมูลมหัตและการจัดการการเกษตรแม่นยำในอนาคต | Prototypes of Soil and Weather Station for Microclimate Analysis and Monitoring for Big Data and Future Precisio

Main Article Content

พิสิษฐ์ อินทรวิรัตน์ นิติรงค์ พงษ์พานิช ธนัญกรณ์ ใจผ่อง ทิตินัย เทียนแย้ม

Abstract

            Today, measurement and forecasting, as well as collecting soil conditions for optimal agricultural management, are modern and important techniques in the future, Current technology can be used with data to analyze and predict results more precisely. The more data is available and complete, the more accurate prediction and analysis will be. In addition, the recorded data can be used as a part of the data in various experiments and research related to agriculture in the future. Today's weather data collection stations are expensive, have incomplete data collection, or do not meet the demand for agricultural research. The cost of transmitting data over the network, either monthly or annually is too high. The prototype of the soil and weather data collection station used in this research was to record the direction and speed of wind, rainfall, temperature, air pressure, and humidity, as well as the amount of sunlight, humidity, and temperature of the soil, which were recorded all the time. A database system for soil and weather data collection stations was managed in order to record detailed and complete data according to the needs of agriculture and research. Users can view station status information or load data in real time through the website. Since solar energy is used, it is cheap and free for monthly or yearly network transmissions.


บทคัดย่อ


            ปัจจุบันการวัดและการพยากรณ์อากาศรวมถึงการเก็บข้อมูลสภาพดินเพื่อใช้ในการบริหารจัดการการเกษตรให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุดนั้น เป็นเทคนิคสมัยใหม่และสำคัญในอนาคต และเนื่องจากเทคโนโลยีปัจจุบันสามารถนำข้อมูลมาวิเคราะห์และทำนายผลได้แม่นยำมากขึ้น ยิ่งมีข้อมูลมากและครบถ้วนมาก การทำนายผลและวิเคราะห์ข้อมูลก็จะยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น อีกทั้งสามารถนำข้อมูลที่บันทึกได้มาใช้ในการประกอบในส่วนของข้อมูลในการทดลองและงานวิจัยต่างๆ ที่เกี่ยวกับการเกษตรในอนาคต ซึ่งสถานีเก็บข้อมูลสภาพอากาศในปัจจุบันนั้นมีราคาแพงและมีการเก็บข้อมูลที่ยังไม่ครบถ้วนหรือตอบสนองความต้องการสำหรับการวิจัยที่เกี่ยวกับการเกษตร อีกทั้งมีค่าใช้จ่ายในการส่งข้อมูลผ่านเครือข่ายเป็นรายเดือนหรือรายปี ต้นแบบสถานีเก็บข้อมูลสภาพดินและอากาศในงานวิจัยนี้ สามารถบันทึกข้อมูลทิศทางและความเร็วลม ปริมาณน้ำฝน อุณหภูมิ ความดันและความชื้นของอากาศ ปริมาณแสงแดด ความชื้นและอุณหภูมิของดิน โดยมีการบันทึก
ตลอดเวลา มีการจัดการระบบฐานข้อมูลสำหรับสถานีเก็บข้อมูลสภาพดินและอากาศให้สามารถบันทึกข้อมูลได้ละเอียดและครบถ้วนตามความต้องการสำหรับการเกษตรและงานวิจัยต่างๆ ผู้ใช้งานสามารถดูข้อมูลสถานะของสถานีฯหรือโหลดข้อมูลแบบเวลาจริงได้ผ่านหน้าเว็ปไซด์ ใช้พลังงานแสงอาทิตย์ในการทำงาน รวมถึงมีราคาถูกและไม่มีค่าใช้จ่ายสำหรับการส่งขอมูลผ่านเครือข่ายเป็นรายเดือนหรือรายปี

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
อินทรวิรัตน์, พิสิษฐ์ et al. ต้นแบบสถานีเก็บข้อมูลสภาพดินและอากาศสำหรับการวิเคราะห์สภาพอากาศแบบจุลภาคและเก็บรวบรวมข้อมูลสำหรับข้อมูลมหัตและการจัดการการเกษตรแม่นยำในอนาคต |. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, [S.l.], v. 11, n. 2, p. 21-33, aug. 2022. ISSN 2286-6558. Available at: <https://kuojs.lib.ku.ac.th/index.php/jstku/article/view/5005>. Date accessed: 28 jan. 2023.
Section
สาขาวิศวกรรมศาสตร์ (Engineering )

References

เจริญ รุ่งกลิ่น, ธนาวิทย์ แซ่คู, ปรัชญ์ ศรียะพันธ์ และวราวุส ฤทธิ์เทวา. (ม.ป.ป).
การพัฒนาแบบจำลองสถานีวัดสภาพอากาศด้วยราสพ์เบอรี่พาย. การประชุมหาดใหญ่วิชาการระดับชาติและนานาชาติ ครั้งที่ 11.

ศศิมาภรณ์ มงคลพิทักษ์, ทวีผล ชื่อสัตย์. (2560). ระบบควบคุมที่ติดตามสภาพแวดล้อมเพื่อการเกษตรผ่านสมาร์ทดีไวซ์. งานประชุมวิชาการมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 54.

รีนา มะหนิ. 2558. การพัฒนาเครื่องวัดสภาพอากาศพื้นฐานแบบอัตโนมัติ. วารสารมหาวิทยาลัยทักษิณ. ปีที่ 18 ฉบับที่ 3พิเศษจากงานประชุมวิชาการระดับชาติมหาวิทยาลัยทักษิณ ครั้งที่ 25.

นพดล คีรีเพ็ชร. (2564). Predictive Farming Platform แพรตฟอร์มคาดการณ์ผลผลิตทางการเกษตรไทยทั้งประเทศ สืบค้นเมื่อวันที่ 14 มิถุนายน 2565. จากเว็บไซต์ https://www.nectec.or.th/news/news-article/predictive-farming.html

Bernardes, G.F.L.R., R. Ishibashi, A. A.S. Ivo, V. Rosset and B. Y. L. Kimura. 2022. Prototyping low-cost automatic weather stations for natural disaster monitoring. Digital Communications and Networks. pp. 1-18.

Davis Instruments. (2012). Rain Collector II. [Manual]. 3465 Diablo Avenue, Hayward, CA 94545-2778 U.S.A.: Davis Instruments.

Davis Instruments. (2013). Standard Anemometer Installation Manual. [Manual]. 3465 Diablo Avenue, Hayward, CA 94545-2778 U.S.A.: Davis Instruments.

Adam. K., M. A. Majid, M. A. I. Fakherldin and J. M. Zain. 2016. A Big Data Prediction Framework for Weather Forecast Using MapReduce Algorithm. IEEE Conference on Open Systems (ICOS). Langkawi, Malaysia.

National Instruments. (2016). NI myRIO-1900 User Guide and Specifications. [Manual]. 11500 N Mopac Expwy, Austin, TX 78759-3504 U.S.A.: National Instruments.

Seeed Technology. (2020). SenseCAP ORCH S4 User Guide Version: V1.1. [Manual]. 9F, Building G3, TCL International E City, Zhongshanyuan Road, Nanshan, Shenzhen, China: Seeed Technology.

Thai Embedded. (2018). Soil Moisture and Temperature Sensor User Manual. [Manual]. Thai Embedded.

Weerasinghe, R.M., M.S.M. Aroos, A.S. Pannile, M.K.Jayananda and D.U.J. Sonnadara. 2011. Construction of an Automated Weather Station for Ground Level Weather Measurements. Annual Transactions of IESL. Sri Lanka, pp.450-455.