Tài liệu: Luận văn an iot based system using lora to monitor microclimate

Hệ thống IoT sử dụng công nghệ LoRa giám sát vi khí hậu cho cây sầu riêng, tối ưu hóa điều kiện trồng trọt và nâng cao năng suất thu hoạch hiệu quả.

• Tác giả: Nguyen Ton Minh
• Người hướng dẫn: Dr. Pham Hoang Anh
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology
• Chuyên ngành: Computer Engineering
• Đề tài: An IoT-based system using LoRa to monitor microclimate conditions for durian
• Loại tài liệu: Graduation Thesis
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Tóm tắt

I. Tổng quan hệ thống IoT giám sát tiểu khí hậu vườn sầu riêng

Sự phát triển mạnh mẽ của Internet of Things (IoT) đã tạo ra một cuộc cách mạng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là nông nghiệp. Đối với Durian cultivation, việc duy trì các điều kiện môi trường lý tưởng là yếu tố then chốt để đảm bảo năng suất. Hệ thống giám sát dựa trên LoRa technology được thiết kế để theo dõi các thông số tiểu khí hậu theo thời gian thực. Giải pháp này cung cấp một phương thức quản lý khoa học, thay thế cho các phương pháp thủ công truyền thống vốn tốn nhiều nhân công và thiếu chính xác. Việc ứng dụng Smart agriculture giúp người nông dân nắm bắt kịp thời những thay đổi của môi trường. Hệ thống bao gồm mạng lưới các End-node phân tán khắp vườn, kết nối với một Gateway LoRa trung tâm. Dữ liệu từ các cảm biến được truyền tải và xử lý thông qua nền tảng Cloud computing. Điều này cho phép người dùng theo dõi tình trạng vườn cây từ xa một cách tiện lợi. Dự án tập trung vào việc tối ưu hóa quy trình canh tác sầu riêng tại Việt Nam, nơi chịu nhiều ảnh hưởng từ biến đổi khí hậu. Kết quả nghiên cứu hứa hẹn mang lại giải pháp chi phí thấp nhưng hiệu quả cao cho nền nông nghiệp thông minh. Hệ thống không chỉ dừng lại ở việc thu thập dữ liệu mà còn cung cấp các phân tích chuyên sâu hỗ trợ ra quyết định.

1.1 Lợi ích nông nghiệp thông minh trong canh tác sầu riêng

Việc áp dụng nông nghiệp thông minh giúp tối ưu hóa lượng nước tưới và phân bón. Sầu riêng là loại cây nhạy cảm, yêu cầu các chỉ số Air temperature and humidity khắt khe. Hệ thống giám sát tự động giúp giảm thiểu rủi ro từ các điều kiện thời tiết bất lợi. Precision farming cho phép can thiệp chính xác vào từng khu vực trong vườn, nâng cao chất lượng trái và giảm chi phí vận hành.

1.2 Vai trò của Internet of Things IoT đối với nhà vườn

Công nghệ Internet of Things (IoT) đóng vai trò là cầu nối thông tin giữa cây trồng và người quản lý. Thông qua mạng lưới Wireless Sensor Network (WSN), mọi biến động về độ ẩm đất hay cường độ ánh sáng đều được ghi nhận. Điều này giúp loại bỏ sự phụ thuộc vào kinh nghiệm cảm tính. Nhà vườn có thể quản lý hàng mẫu đất chỉ với một thiết bị di động duy nhất.

II. Thách thức trong việc giám sát điều kiện trồng sầu riêng

Sầu riêng được mệnh danh là "Vua của các loại trái cây" tại Đông Nam Á nhưng lại rất khó tính trong canh tác. Cây sầu riêng đòi hỏi các điều kiện Microclimate monitoring cực kỳ cụ thể để phát triển tối ưu. Theo nghiên cứu, nhiệt độ lý tưởng phải nằm trong khoảng 27°C đến 30°C và độ ẩm từ 75% đến 80%. Tuy nhiên, việc duy trì các thông số này trong môi trường tự nhiên là một thách thức lớn. Các phương pháp đo đạc truyền thống thường không phản ánh đúng thực tế trên diện tích rộng. Sự biến động của Air temperature and humidity có thể xảy ra đột ngột, gây rụng trái hoặc sâu bệnh. Đặc biệt, trong giai đoạn ra hoa và đậu quả, chỉ cần một sai sót nhỏ trong việc quản lý độ ẩm cũng dẫn đến thiệt hại kinh tế nghiêm trọng. Các nhà vườn hiện nay đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt nguồn nước và đất đai suy giảm chất lượng. Việc thiếu dữ liệu lịch sử khiến nông dân khó dự đoán được các xu hướng thời tiết cực đoan. Một hệ thống Real-time monitoring là vô cùng cần thiết để giải quyết những tồn đọng này. Dự án đã khảo sát thực tế tại trang trại "Hồng Vân" để hiểu rõ những khó khăn mà nông dân đang gặp phải. Từ đó, các yêu cầu kỹ thuật về Cảm biến độ ẩm đất và nhiệt độ đã được xác định cụ thể cho từng giai đoạn tăng trưởng.

2.1 Khó khăn khi đo đạc thủ công các chỉ số môi trường

Phương pháp thủ công thường thiếu tính liên tục và độ chính xác thấp. Người nông dân không thể có mặt tại vườn 24/7 để kiểm tra Environmental sensors. Việc ghi chép bằng tay dễ dẫn đến sai sót và khó thực hiện phân tích dữ liệu dài hạn. Điều này làm chậm quá trình phản ứng trước các dấu hiệu bệnh hại của cây.

2.2 Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến chất lượng sầu riêng

Biến đổi khí hậu gây ra những hiện tượng thời tiết bất thường như hạn hán hoặc xâm nhập mặn. Cây sầu riêng dễ bị sốc nhiệt nếu Air temperature and humidity thay đổi quá nhanh. Hệ thống Giám sát khí hậu nhà vườn giúp đưa ra các cảnh báo sớm để người dân có biện pháp che chắn hoặc tưới tiêu hợp lý, bảo vệ năng suất mùa vụ.

III. Giải pháp công nghệ LoRa tối ưu cho nông nghiệp chính xác

Trong số các công nghệ không dây, LoRa technology nổi lên như một lựa chọn hàng đầu cho nông nghiệp diện rộng. Đây là một phần của mạng LPWAN (Low Power Wide Area Network), nổi bật với khả năng truyền tin xa và tiêu thụ năng lượng thấp. So với Wi-Fi hay Bluetooth, LoRaWAN có thể phủ sóng hàng kilomet mà không cần nhiều trạm lặp. Điều này cực kỳ phù hợp với địa hình vườn sầu riêng thường nằm ở vùng sâu vùng xa, tín hiệu 3G/4G không ổn định. Hệ thống sử dụng băng tần không cấp phép, giúp giảm thiểu chi phí vận hành cho nông dân. Cấu trúc mạng Wireless Sensor Network (WSN) dựa trên LoRa bao gồm các thiết bị đầu cuối tiết kiệm pin, có thể hoạt động nhiều năm chỉ với một viên pin duy nhất. Giao thức LoRaWAN đảm bảo tính bảo mật và khả năng mở rộng hệ thống dễ dàng. Khi cần mở rộng quy mô vườn, người dùng chỉ cần lắp thêm các End-node mà không cần thay đổi cấu trúc mạng lõi. Công nghệ này còn có khả năng xuyên thấu vật cản tốt, đảm bảo tín hiệu ổn định ngay cả trong tán lá sầu riêng dày đặc. Việc tích hợp Data visualization giúp chuyển đổi các tín hiệu vô tuyến phức tạp thành biểu đồ trực quan. Đây là nền tảng vững chắc để triển khai các mô hình Precision farming hiện đại tại Việt Nam.

3.1 Ưu điểm vượt trội của LoRa technology và LoRaWAN

LoRa technology sử dụng kỹ thuật điều chế Chirp Spread Spectrum, giúp chống nhiễu cực tốt. Khả năng truyền tin xa lên đến 15km trong điều kiện lý tưởng là lợi thế lớn. LoRaWAN cung cấp các lớp bảo mật mạnh mẽ, đảm bảo dữ liệu của nhà vườn không bị xâm nhập trái phép.

3.2 Cấu trúc mạng Wireless Sensor Network WSN diện rộng

Mạng lưới Wireless Sensor Network (WSN) bao gồm nhiều nút cảm biến giao tiếp với Gateway. Kiến trúc này cho phép thu thập dữ liệu đa điểm về Microclimate monitoring. Dữ liệu được tập trung về một mối, giúp quản lý đồng bộ toàn bộ trang trại mà không cần lắp đặt dây dẫn phức tạp.

IV. Cách triển khai hệ thống cảm biến Dragino và Gateway LoRa

Quá trình hiện thực hóa hệ thống bắt đầu bằng việc lựa chọn phần cứng từ hệ sinh thái Dragino. Các thiết bị như LSN50-v2-8 và LSE01-8 được tin dùng nhờ độ bền cao trong môi trường nông nghiệp. Soil moisture sensor (LSE01-8) được cắm sâu dưới gốc cây để đo độ ẩm, nhiệt độ đất và chỉ số EC. Trong khi đó, cảm biến LSN50v2-S31B chịu trách nhiệm theo dõi Air temperature and humidity. Tất cả các End-node này được cấu hình thông qua lệnh AT Commands để thiết lập tần suất gửi tin và khóa bảo mật. Trái tim của hệ thống là Gateway LoRa LPS8, đóng vai trò nhận dữ liệu từ các nút và chuyển tiếp lên The Things Network. Việc thiết lập Gateway yêu cầu vị trí lắp đặt cao, thoáng để tối ưu hóa phạm vi phủ sóng. Sau khi phần cứng được kết nối, dữ liệu thô dạng Hexadecimal sẽ được giải mã thông qua các Payload Formatters trên server. Quy trình này đảm bảo dữ liệu hiển thị trên Data visualization là các con số có ý nghĩa vật lý. Hệ thống còn tích hợp tính năng cảnh báo (Alarm feature), tự động gửi tin nhắn khi các chỉ số vượt ngưỡng an toàn. Việc triển khai thực tế cho thấy các thiết bị Dragino hoạt động ổn định dưới tác động của thời tiết. Đây là bước đi quan trọng trong việc xây dựng hệ thống Giám sát khí hậu nhà vườn toàn diện.

4.1 Lắp đặt cảm biến độ ẩm đất và cảm biến môi trường

Việc lắp đặt Cảm biến độ ẩm đất cần đảm bảo tiếp xúc tốt với rễ cây. Các Environmental sensors đo nhiệt độ không khí nên được đặt trong bóng râm để tránh sai số do bức xạ mặt trời trực tiếp. Độ bền của thiết bị được đảm bảo bởi tiêu chuẩn chống nước IP67, phù hợp với môi trường ngoài trời.

4.2 Cấu hình Gateway LoRa kết nối The Things Network

Gateway LoRa cần được kết nối internet thông qua Wi-Fi hoặc Ethernet. Việc đăng ký thiết bị trên The Things Network yêu cầu các thông số như Gateway EUI và Frequency plan (AS923 cho Việt Nam). Đây là bước trung gian quan trọng để đưa dữ liệu lên Cloud computing.

V. Hiệu quả giám sát khí hậu nhà vườn qua ứng dụng di động

Sau khi dữ liệu được truyền lên server, một hệ thống phần mềm hoàn chỉnh sẽ đảm nhận vai trò hiển thị và phân tích. Data visualization được thực hiện qua cả Dashboard web và Mobile Application. Người dùng có thể xem biểu đồ xu hướng của các chỉ số tiểu khí hậu theo ngày, tuần hoặc tháng. Việc tích hợp Cloud computing giúp dữ liệu luôn sẵn sàng mọi lúc mọi nơi. Hệ thống sử dụng giao thức MQTT để đảm bảo việc cập nhật dữ liệu diễn ra nhanh chóng với độ trễ thấp. Một tính năng đột phá là khả năng dự báo thời tiết và đưa ra lời khuyên canh tác dựa trên AI. Đối với cây sầu riêng, nhu cầu nước thay đổi theo từng giai đoạn: cây con, ra hoa, nuôi trái và chín. Ứng dụng sẽ tự động gợi ý điều chỉnh chế độ chăm sóc phù hợp với từng giai đoạn này. Ví dụ, trong giai đoạn trái chín, độ ẩm đất cần duy trì ở mức thấp (50-60%) để tránh làm cơm sầu riêng bị nhão. Hệ thống Real-time monitoring giúp nông dân phản ứng tức thì với các biến động. Qua thử nghiệm thực tế, tỷ lệ mất gói tin thấp và độ chính xác của cảm biến đạt trên 95%. Giải pháp này không chỉ giúp tăng năng suất mà còn góp phần xây dựng thương hiệu sầu riêng sạch, đạt chuẩn xuất khẩu nhờ quy trình giám sát nghiêm ngặt.

5.1 Phân tích dữ liệu thời gian thực trên Cloud computing

Nền tảng Cloud computing cho phép lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu lịch sử. Các thuật toán phân tích sẽ tìm ra mối liên hệ giữa các yếu tố tiểu khí hậu và năng suất cây trồng. Điều này giúp nhà vườn tối ưu hóa quy trình Durian cultivation dựa trên bằng chứng khoa học thay vì phỏng đoán.

5.2 Hệ thống cảnh báo ngưỡng Microclimate monitoring tự động

Tính năng cảnh báo tự động gửi thông báo đến điện thoại khi Air temperature and humidity vượt ngưỡng. Điều này cực kỳ hữu ích trong việc phòng chống cháy lá hoặc sốc nhiệt. Người dân có thể kích hoạt hệ thống tưới tự động ngay lập tức thông qua ứng dụng để điều hòa nhiệt độ vườn.

VI. Tương lai của nông nghiệp thông minh và canh tác sầu riêng

Hệ thống giám sát tiểu khí hậu dựa trên LoRa technology đã chứng minh được tính hiệu quả và khả thi. Trong tương lai, mô hình này có thể mở rộng sang nhiều loại cây trồng có giá trị kinh tế cao khác. Việc tích hợp thêm các cảm biến dinh dưỡng đất và camera AI sẽ hoàn thiện hệ sinh thái Smart agriculture. Xu hướng nông nghiệp 4.0 tại Việt Nam đang đòi hỏi những giải pháp công nghệ cao nhưng phải dễ tiếp cận. Hệ thống này chính là câu trả lời nhờ chi phí đầu tư hợp lý và khả năng vận hành bền bỉ. Sự kết hợp giữa Internet of Things (IoT) và dữ liệu lớn (Big Data) sẽ mở ra kỷ nguyên mới cho ngành nông nghiệp. Nông dân không còn phải lo lắng về những rủi ro từ thiên nhiên nhờ sự hỗ trợ của công nghệ Real-time monitoring. Dự án cũng hướng tới việc tự động hóa hoàn toàn quy trình chăm sóc thông qua các bộ điều khiển thông minh. Kết luận lại, việc ứng dụng LoRaWAN vào giám sát vườn sầu riêng là một bước tiến quan trọng. Nó không chỉ giải quyết bài toán năng suất mà còn bảo vệ môi trường thông qua việc sử dụng tài nguyên nước hiệu quả. Đây là nền tảng để phát triển bền vững ngành nông nghiệp Việt Nam trong bối cảnh hội nhập quốc tế.

6.1 Khả năng mở rộng hệ thống LPWAN cho các loại cây trồng

Mạng LPWAN (Low Power Wide Area Network) có khả năng hỗ trợ hàng nghìn thiết bị trên diện tích rộng. Điều này cho phép áp dụng công nghệ cho các vùng chuyên canh lớn như cà phê, hồ tiêu hay cây ăn trái. Tính linh hoạt của End-node giúp hệ thống dễ dàng thích nghi với nhiều loại địa hình khác nhau.

6.2 Kết luận về tính khả thi của hệ thống IoT dựa trên LoRa

Hệ thống IoT dựa trên LoRa technology là giải pháp tối ưu cho nông nghiệp hiện đại. Với ưu điểm về khoảng cách, năng lượng và chi phí, đây là lựa chọn hàng đầu cho nông dân Việt Nam. Việc làm chủ công nghệ giúp nâng cao vị thế của nông sản Việt trên thị trường thế giới.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY HO CHI MINH CITY HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FACULTY OF COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING GRADUATION THESIS An IoT-based system using LoRa to monitor microclimate conditions for durian Major: Computer Engineering THESIS COMMITTEE: Computer Engineering 1 SUPERVISOR: Dr. Pham Hoang Anh REVIEWER: Dr. Le Trong Nhan STUDENTS: Nguyen Ton Minh 2052600 Le Phan Ky Tai 2053411 Dinh Truc Tam 2053415 Ho Chi Minh City, May 2024 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự do - Hạnh phúc KHOA: KH & KT Máy tính NHIỆM VỤ LUẬN VĂN/ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP BỘ MÔN: KTMT Chú ý: Sinh viên phải dán tờ này vào trang nhất của bản thuyết trình HỌ VÀ TÊN: NGUYỄN TÔN MINH MSSV: 2052600 HỌ VÀ TÊN: LÊ PHAN KỲ TÀI MSSV: 2053411 HỌ VÀ TÊN: ĐINH TRỰC TÂM MSSV: 2053415 NGÀNH: KỸ THUẬT MÁY TÍNH LỚP: CC20KTM1 & CC20KTM2 1. Đầu đề luận văn/ đồ án tốt nghiệp: An IoT-based System using LoRa to Monitor Microclimate Conditions for Durian 2.

Nhiệm vụ (yêu cầu về nội dung và số liệu ban đầu): - Tìm hiểu các công nghệ và công cụ phát triển hệ thống liên quan đến IoT - Tìm hiểu về quy trình trồng sầu riêng và xác định các thông số tiểu khí hậu liên quan - Tìm hiểu các module phần cứng LoRa của Dragino được cung cấp - Thiết kế và xây dựng kiến trúc giải pháp và thực hiện các thử nghiệm ban đầu - Hiện thực hoàn chỉnh hệ thống đề xuất và thực nghiệm đánh giá 3. Ngày giao nhiệm vụ: 08/01/2024 4. Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 20/05/2024 5. Họ tên giảng viên hướng dẫn: Phần hướng dẫn: 1) Phạm Hoàng Anh 100% 2) Nội dung và yêu cầu LVTN/ ĐATN đã được thông qua Bộ môn.

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN CHÍNH (Ký và ghi rõ họ tên) (Ký và ghi rõ họ tên) PHẠM QUỐC CƯỜNG PHẠM HOÀNG ANH PHẦN DÀNH CHO KHOA, BỘ MÔN: Người duyệt (chấm sơ bộ): Đơn vị: Ngày bảo vệ: Điểm tổng kết: Nơi lưu trữ LVTN/ĐATN: Commitment We pledge that this project is based on our instructors’ ideas and knowledge. All studies and data have not been published. The references, numbers and statistics are reliable and honest. The group completed the thesis requirements set by the Faculty of Computer Science and Engineering - Department of Computer Engineering.

Sincerely, Nguyen Ton Minh Le Phan Ky Tai Dinh Truc Tam Acknowledgement First and foremost, we would express our most profound appreciation to our project supervisor, Dr. Pham Hoang Anh. He has been there, providing his heartfelt support and guidance at all times. He has given us invaluable guidance, inspiration, and suggestions in our quests for knowledge during our university time.

Without his assistance and dedicated involvement in every step throughout the process, this project would have never been accomplished. We sincerely thank the teachers who occupy the Faculty of Computer Science and En- gineering in particular and the Ho Chi Minh City University of Technology in general, who have constantly been imparting knowledge in the past four years. Their support, encour- agement, and credible ideas have been great contributors to the completion of the project. Finally, we would like to wish you good health and success in your noble life.

Faithfully, Nguyen Ton Minh Le Phan Ky Tai Dinh Truc Tam Abstract The rapid growth of the Internet of Things (IoT) has revolutionized various sectors, including agriculture. This thesis presents the design and implementation of an IoT-based system for monitoring microclimate conditions in durian orchards using Long Range Radio (LoRa) technology. Durian, known as the “King of Fruits” in Southeast Asia, requires specific microcli- mate conditions for optimal growth. However, traditional methods of monitoring these conditions can be labor-intensive and inaccurate.

The proposed system aims to address these challenges by leveraging IoT and LoRa technology. The system comprises of various sensors deployed across the orchard to collect real- time data on critical parameters such as temperature, humidity, soil moisture, and light intensity. These sensors are connected to a LoRa network, chosen for its long-range capabilities and low power consumption, making it ideal for large-scale agricultural ap- plications. The system includes an alert mechanism that notifies farmers of any significant changes in the microclimate conditions that could potentially affect the health of the durian trees.

Along with that, a integrated Dashboard and Mobile Application are also included to help the monitoring process becomes more convenient for users. Other features are discussed later on. In summary, the proposed IoT-based system provides a cost-effective, scalable, and reliable solution for monitoring microclimate conditions in durian orchards. By harnessing the power of IoT and LoRa technology, it offers a significant advancement over traditional methods, paving the way for smart agriculture practices.

The thesis contributes to the field by demonstrating the practical application of IoT and LoRa technology in precision agriculture, specifically in the context of durian culti- vation. It also provides a foundation for future research into the development of smart farming solutions for other crops. Throughout phase 1, the goals set for the Computer Engineering Project was completed. The architectural foundation and system initial steps was built thoroughly.

In phase 2 - Capstone Project, the system is deployed and improved with some advanced and planned requirements from the first phase. Moreover, the system is tested in the realistic environment, which provides the general insight in terms of checking, testing and evaluating the availability of the system and the expectations of garden’s owners who are willing to utilize an automated and convenient solution for managing and monitoring their orchards.1 Purpose and Motivation .1 Business Analysis - Durian .2 The Development of IoT .1 Structure of Report .2 Non Functional Requirements .1 The Standard IoT Architecture .2 Wireless Network Technologies .1 What is LoRa technology? .4 LoRaWAN Network Fundamentals .1 LoRaWan Network Architecture .4 RSSI and SNR .5 Advantages and Disadvantages of LoRaWAN .1 System Architecture Proposal .2 Proposed Block Diagram .1 Hardware and Network Selections .2 Network Server - The Things Network .2 Hardware and Network Configurations .1 Using AT Commands to configure sensor nodes .2 Configuring LoRa gateway to retrieve data from sensor nodes and forward them to The Things Network Server .3 Creating environment in The Things Network .4 Results on The Things Stack .3 Software Infrastructure - Application Server .1 Frontend: React Native - Angular .3 Database Management System .4 JSON Web Token .1 Software Analysis - Use case Diagrams .2 Software Analysis - Sequence Diagrams .3 Software Analysis - Design Pattern .4 Implementation - Mobile Application .5 Implementation - Dashboard Application. 77 5 Testing and Performance Evaluation 88 5.2 Real-world Testing .1 Overall Self-assessment .2 Hardware Infrastructure - Network Server Integration .3 Network Server - Software Infrastructure Integration .4 Innovative Features in Software Infrastructure .5 Testing and System Performance Evaluation. 100 List of Tables 2.1 Three-layer IoT Architecture .2 Addition layers to make up the Five-layer IoT Architecture .3 Comparison between LoRaWan 1.1 List of Dragino devices .2 Common AT Commands to configure sensors’ parameters .3 AT Commands to configure alarm feature .4 Comparison between PostgreSQL and MySQL .5 Use case scenario: Choose durian tree’s phase .6 Use case scenario: View dashboard .7 Use case scenario: Weather forecasting .8 Use case scenario: View sensors data .9 Use case scenario: Export QR Code .10 Use case scenario: Update current conditions .11 Use case scenario: View analysis page .12 Use case scenario: Export CSV .13 Use case scenario: View user profile .14 Use case scenario: Chat .15 Use case scenario: AI Lookup .16 Use case scenario: Tips for optimal growth .17 Use case scenario: View sensors data (Admin) .18 Use case scenario: Export QR Code (Admin) .19 Use case scenario: Update current conditions (Admin) .20 Use case scenario: View analysis page (Admin) .21 Use case scenario: Export CSV (Admin) .22 Use case scenario: Chat (Admin) .23 Use case scenario: AI Lookup (Admin) .24 Use case scenario: Tips for optimal growth (Admin) .25 Dashboard’s features overview .1 Average RSSI, SNR and PLR Daily of LSN50v2-8 .2 Average RSSI, SNR and PLR Daily of LSN50v2-S31B .3 Average RSSI, SNR and PLR Daily of LSE01-8 .4 Sample data from LSN50v2-8 Sensor .5 Sample Data from LSN50v2-S31B Sensor .6 Sample Data from LSE01-8 Sensor .7 Environmental Sensor Data .8 Soil Sensor Data .9 Average Sensor Data.

95 List of Figures 1.1 Global IoT Market [1] .1 Comparison between Three-layer Architecture and Five-layer Architecture 14 2.2 LoRaWAN technology stack [2] .3 A typical LoRaWAN network architecture [3] .4 Class A devices operation [5] .5 Class B devices operation [5] .6 Class C devices operation [5] .1 IoT architecture of the system .1 The Things Stack - The Things Network [8] .2 LSN50v2-S31B - UART connection .3 LSN50v2-S31B - First Connection - Transmitting Interval .4 LSN50v2-8 - UART connection .5 LSN50v2-8 - First Connection - Transmitting Interval .6 LSE01-8 - UART connection .7 LSE01-8 - First Connection - Transmitting Interval .10 LSN50v2-S31B alarm feature configuration .11 The Things Stack - Send Downlink Payload for alarm feature .12 LSN50v2-S31B - Receive Downlink Payload for alarm feature .13 The Things Stack - Display threshold values .14 Gateway page - The Things Stack .15 Application page - The Things Stack .16 End Devices - The Things Stack .17 Gateway successfully retrieve data from sensors .18 Sensors send data - The Things Stack captures them .19 LSN50v2-S31B - Decoded payload .20 The Things Stack - Integration - MQTT protocol .21 A solution for invalid payloads .22 Database successfully retrieves payloads through MQTT protocol .25 Use case Diagram: User view .26 Use case Diagram: Admin view .27 Sequence Diagram: Update Profile .28 Sequence Diagram: Dashboard with Weather Forecast .29 Sequence Diagram: Get data and analysis .30 Sequence Diagram: AI Lookup .31 Sequence Diagram: Chat between User and Admin .32 Sensor Screen to view current sensor data .33 Factory design pattern .34 Passing the UserToken down .35 Create a Provider with Context API .37 User Interface - Onboard page and Login page .38 User Interface - SignUp page and HomeScreen page .39 User Interface - Sensor1 page and Sensor2 page .40 User Interface - Sensor3 page and Statistics page .41 User Interface - Settings page and View Profile .43 Main Dashboard Screen .44 Sensors Screen and Tips fpr Optimal Growth .45 User Profile Screen .48 Durian Phases Selection Dialog .49 Critical Alert about climate condtions .50 Weather Forecast feature .51 AI Lookup Screen .52 QR code and the Webpage of LSN50v2-S31B .53 QR code and the Webpage of LSN50v2-8 .54 QR code and the Webpage of LSE01-8 .2 Sensors Setup at our environment .4 Gateway and Sensors Setup at the orchard. 94 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering Chapter 1 Introduction The content of chapter 1 briefly presents the topic, the current context and clarifies the reason the topic was chosen. From there, determining the goals to be achieved when implementing and the scope of the project. GRADUATION THESIS - SEMESTER 232 - ACADEMIC YEAR 2023 - 2024 PAGE 1/103 University of Technology, Ho Chi Minh City Faculty of Computer Science and Engineering 1.1 Purpose and Motivation 1.1 Business Analysis - Durian This section provide several infromation about the business objective: Durian, a tropical fruit native to Southeast Asia, thrives in very specific climatic conditions.

Here are the ideal and unfavorable conditions for durian growth summarized based on various Internet sources: 1.1 Ideal Conditions ˆ Temperature: Durian trees prefer a warm climate. The optimal temperature for their growth is from 27°C to 30°C. ˆ Humidity: A relative humidity of 75% to 80% is ideal for durian trees. ˆ Soil: Durian trees need deep, well-drained, and fertile soils that are rich in nutrients and organic matter.

ˆ Light Intensity: Durian trees require direct sunlight to thrive.