1. Thiết kế và triển khai hệ thống nông nghiệp thông minh dựa trên nền tảng IoT
Từ khóa:
Internet vạn vật (IoT); Nông nghiệp thông minh; Tự động hóa nông nghiệp.Tóm tắt
Nghiên cứu trình bày quá trình thiết kế và triển khai hệ thống nông nghiệp thông minh ứng dụng công nghệ Internet vạn vật (IoT) nhằm tự động hóa giám sát, điều khiển dinh dưỡng và môi trường canh tác.
Hệ thống tích hợp các cảm biến đo NPK, độ ẩm đất và pH để thu thập dữ liệu theo thời gian thực. Dữ liệu từ cảm biến được số hóa ngay bên trong cảm biến và truyền đến bộ điều khiển PLC qua giao tiếp RS485/Modbus RTU để xử lý. Cấu trúc hệ thống có năm bồn chứa riêng biệt gồm: dung dịch đạm (N), lân (P), kali (K), dung dịch điều chỉnh pH và nước tưới. Khi nồng độ NPK, độ ẩm hoặc giá trị pH lệch khỏi ngưỡng cài đặt, các bơm tương ứng sẽ tự động kích hoạt để bổ sung dinh dưỡng, cân bằng pH và tưới tiêu. Bên cạnh đó, hệ thống trang bị đèn LED grow light với ánh sáng đỏ (660 nm) và xanh (450 nm) hỗ trợ quang hợp. Các thông số vận hành đều có thể điều chỉnh linh hoạt theo từng loại cây và giai đoạn sinh trưởng.
Hiệu năng hệ thống được đánh giá thực nghiệm trên mô hình trồng cải xanh (Brassica juncea), dựa trên khả năng thu thập, xử lý dữ liệu, độ ổn định môi trường và đáp ứng của hệ thống tự động hóa nông nghiệp.
Tài liệu tham khảo
A. Morchid, Z. Said, and H. Tairi, “Innovative applications of Internet of Things and machine learning in sustainable agricultural irrigation management: Benefits and challenges,” Smart Agric. Technol., vol. 13, p. 101661, 2026, doi: 10.1016/j.atech.2025.101661.
M. Ayaz, M. Ammad-Uddin, Z. Sharif, A. Mansour, and E.-H. M. Aggoune, “Internet-of-Things (IoT)-based smart agriculture: Toward making the fields talk,” IEEE Access, vol. 7, pp. 129551–129583, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2932609.
A. Hasib and A. S. M. A. S. Akib, “An IoT-based smart plant monitoring and irrigation system with real-time environmental sensing, automated alerts, and cloud analytics,” arXiv preprint arXiv:2601.15830, 2026, doi: 10.48550/arXiv.2601.15830.
S. Sundaresan, S. D. Johnson, V. M. Bharathy, P. M. Kumar, and M. Surendar, “Machine learning and IoT-based smart farming for enhancing the crop yield,” J. Phys.: Conf. Ser., vol. 2466, no. 1, p. 012028, 2023, doi: 10.1088/1742-6596/2466/1/012028.
T. Miller, G. Mikiciuk, I. Durlik, M. Mikiciuk, A. Łobodzińska, and M. Śnieg, “The IoT and AI in agriculture: The time is now—A systematic review of smart sensing technologies,” Sensors, vol. 25, no. 12, p. 3583, 2025, doi: 10.3390/s25123583.
S. Wolfert, L. Ge, C. Verdouw, and M. J. Bogaardt, “Big data in smart farming—A review,” Agric. Syst., vol. 153, pp. 69–80, 2017, doi: 10.1016/j.agsy.2017.01.023.
M. N. Rahman et al., “Soil characterization of watermelon field through Internet of Things: A new approach to soil salinity measurement,” arXiv preprint arXiv:2411.17731, 2024, doi: 10.48550/arXiv.2411.17731.
N. Aisyah, E. D. Ulhaq, A. Dharmawan, and R. Purbakawaca, “Design of an IoT-based smart irrigation system using soil moisture sensors for water efficiency,” J. Online Phys., vol. 11, no. 1, pp. 89–97, 2025, doi: 10.22437/jop.v11i1.48928.
