Tổng quan nghiên cứu

Nông nghiệp thông minh, ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) trong sản xuất nông nghiệp, đang trở thành xu hướng phát triển toàn cầu nhằm nâng cao năng suất, chất lượng và hiệu quả quản lý. Theo ước tính, đến năm 2020, Internet vạn vật (IoT) sẽ kết nối khoảng 30 tỷ thiết bị, mở ra cơ hội lớn cho việc tự động hóa và giám sát trong nông nghiệp. Tại Việt Nam, mặc dù có nhiều tiềm năng về tự nhiên và nguồn lao động, việc ứng dụng công nghệ cao trong nông nghiệp còn hạn chế, chủ yếu tập trung ở các tập đoàn lớn, trong khi các hộ gia đình nhỏ lẻ gặp nhiều khó khăn do chi phí đầu tư cao và đặc điểm sản xuất phân tán.

Luận văn tập trung nghiên cứu xây dựng phần mềm thu thập và giám sát dữ liệu trong nông nghiệp thông minh sử dụng nền tảng ThingsBoard, nhằm phát triển một hệ thống ứng dụng tinh gọn, phù hợp với đặc điểm kinh tế cá thể tại Việt Nam. Mục tiêu cụ thể là thiết kế và triển khai phần mềm có khả năng thu thập dữ liệu đa dạng từ các cảm biến môi trường, giám sát và điều khiển thiết bị từ xa, đồng thời cung cấp giao diện trực quan và các công cụ xử lý dữ liệu hiệu quả. Nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn 2017-2021, tập trung tại các mô hình nông nghiệp công nghệ cao và thử nghiệm trên nền tảng Ubuntu.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc hỗ trợ nâng cao năng suất, giảm thiểu rủi ro trong sản xuất, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng công nghệ IoT trong nông nghiệp quy mô nhỏ và vừa, góp phần thúc đẩy phát triển bền vững và thu hút giới trẻ tham gia vào lĩnh vực nông nghiệp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình nghiên cứu về Internet vạn vật (IoT) và các giao thức truyền thông trong IoT, bao gồm:

  • Lý thuyết IoT: Định nghĩa IoT là mạng lưới các thiết bị kết nối với nhau và với Internet để thu thập, truyền tải và xử lý dữ liệu tự động. IoT trong nông nghiệp thông minh cho phép giám sát môi trường, điều khiển thiết bị và tự động hóa quy trình sản xuất.

  • Mô hình hệ thống IoT: Bao gồm các thành phần chính như node cảm biến, gateway, server và ứng dụng người dùng. Mô hình này hỗ trợ thu thập dữ liệu đa dạng, xử lý và hiển thị thông tin theo thời gian thực.

  • Các giao thức truyền thông IoT: CoAP, MQTT, RESTful API là các giao thức tiêu chuẩn được sử dụng để truyền tải dữ liệu trong môi trường IoT. CoAP sử dụng UDP, phù hợp cho thiết bị hạn chế tài nguyên; MQTT theo mô hình publish/subscribe, tối ưu cho băng thông thấp và mạng không ổn định; RESTful API sử dụng HTTP, phổ biến trong các ứng dụng web.

  • Nền tảng ThingsBoard: Là nền tảng IoT mã nguồn mở hỗ trợ thu thập, xử lý, hiển thị dữ liệu và quản lý thiết bị. ThingsBoard cung cấp công cụ tạo dashboard, rule engine để xử lý dữ liệu và cảnh báo, hỗ trợ các giao thức MQTT, CoAP, HTTP.

Các khái niệm chính bao gồm: IoT, giao thức truyền thông (CoAP, MQTT, RESTful), nền tảng ThingsBoard, cảm biến môi trường, hệ thống giám sát và điều khiển từ xa.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp thực nghiệm kết hợp phân tích thiết kế phần mềm và thử nghiệm hệ thống. Cụ thể:

  • Nguồn dữ liệu: Thu thập dữ liệu thực tế từ các cảm biến đo nhiệt độ, độ ẩm không khí, độ ẩm đất, ánh sáng, pH và các thông số môi trường khác tại mô hình nông nghiệp thông minh thử nghiệm.

  • Phương pháp chọn mẫu: Lựa chọn các cảm biến và thiết bị IoT phổ biến, có khả năng tích hợp với nền tảng ThingsBoard, phù hợp với điều kiện thực tế tại Việt Nam.

  • Phương pháp phân tích: Sử dụng ThingsBoard để thu thập, lưu trữ và hiển thị dữ liệu; áp dụng rule engine để xử lý và cảnh báo; đánh giá hiệu quả qua các chỉ số như độ ổn định hệ thống, độ chính xác dữ liệu, khả năng mở rộng và tính linh hoạt.

  • Timeline nghiên cứu: Từ năm 2017 đến 2021, gồm các giai đoạn tổng quan lý thuyết, thiết kế mô hình, xây dựng phần mềm, cài đặt và cấu hình ThingsBoard trên nền tảng Ubuntu, thử nghiệm và đánh giá hệ thống.

Phương pháp nghiên cứu đảm bảo tính thực tiễn, khả năng ứng dụng cao và phù hợp với điều kiện phát triển nông nghiệp thông minh tại Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả thu thập và giám sát dữ liệu đa nền tảng: Hệ thống sử dụng ThingsBoard cho phép thu thập dữ liệu từ nhiều loại cảm biến khác nhau (nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng, pH) với độ chính xác cao, hỗ trợ hiển thị trên web và ứng dụng di động. Tỷ lệ dữ liệu thành công gửi lên server đạt khoảng 98%, đảm bảo tính liên tục và tin cậy trong giám sát.

  2. Khả năng giao tiếp tầm xa và tiết kiệm năng lượng: Sử dụng giao thức LoRa với tầm phát lên đến 7 km trong môi trường trang trại, hệ thống giảm thiểu chi phí hạ tầng và tiêu thụ năng lượng. So với các giải pháp truyền thống, LoRa giúp giảm 30-40% chi phí truyền dẫn và tăng thời gian hoạt động của thiết bị lên gấp đôi.

  3. Tính linh hoạt và mở rộng của nền tảng ThingsBoard: Việc sử dụng rule engine kéo thả và API cho phép người dùng dễ dàng tạo các quy tắc cảnh báo và điều khiển thiết bị từ xa. Hệ thống có thể mở rộng để quản lý hàng nghìn thiết bị với độ trễ trung bình dưới 200 ms, phù hợp với yêu cầu thời gian thực trong nông nghiệp.

  4. Độ ổn định và bảo mật hệ thống: Việc cấu hình PostgreSQL làm cơ sở dữ liệu chính và lựa chọn dịch vụ In Memory cho hàng đợi tin nhắn giúp hệ thống hoạt động ổn định với thời gian uptime trên 99%. Các giao thức bảo mật như DTLS cho CoAP và TLS cho MQTT được áp dụng, đảm bảo an toàn dữ liệu truyền tải.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của hiệu quả trên là do sự kết hợp giữa nền tảng ThingsBoard mã nguồn mở với các giao thức truyền thông IoT hiện đại như MQTT và LoRa, phù hợp với điều kiện thực tế của nông nghiệp Việt Nam. So với các nghiên cứu trước đây, hệ thống này có ưu điểm về chi phí thấp, dễ triển khai và khả năng tùy biến cao.

Kết quả cũng cho thấy việc áp dụng IoT trong nông nghiệp không chỉ giúp nâng cao năng suất mà còn cải thiện khả năng quản lý và giảm thiểu rủi ro do thời tiết và dịch bệnh. Dữ liệu thu thập được có thể được trình bày qua các biểu đồ thời gian thực, bảng thống kê và bản đồ nhiệt, giúp người dùng dễ dàng theo dõi và ra quyết định.

Tuy nhiên, một số hạn chế như phụ thuộc vào chất lượng mạng và thiết bị cảm biến vẫn cần được khắc phục trong các nghiên cứu tiếp theo. Ngoài ra, việc mở rộng hệ thống cho quy mô lớn hơn đòi hỏi tối ưu hóa phần mềm và phần cứng để đảm bảo hiệu suất.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai mở rộng hệ thống IoT trong nông nghiệp quy mô nhỏ và vừa: Khuyến khích các hộ nông dân và doanh nghiệp vừa và nhỏ áp dụng phần mềm thu thập và giám sát dữ liệu dựa trên ThingsBoard để nâng cao hiệu quả quản lý. Thời gian thực hiện trong 1-2 năm, chủ thể là các tổ chức nông nghiệp và doanh nghiệp công nghệ.

  2. Đào tạo và nâng cao nhận thức về công nghệ IoT cho người nông dân: Tổ chức các khóa đào tạo, hội thảo về ứng dụng IoT và phần mềm giám sát nhằm giúp người dùng hiểu và vận hành hiệu quả hệ thống. Mục tiêu tăng tỷ lệ sử dụng công nghệ lên 50% trong vòng 3 năm, do các cơ quan đào tạo và chính quyền địa phương thực hiện.

  3. Phát triển các module phần mềm tùy biến theo đặc thù vùng miền và loại cây trồng: Tập trung nghiên cứu và phát triển các tính năng đặc thù như cảnh báo dịch bệnh, điều khiển tưới tiêu tự động phù hợp với từng vùng sinh thái. Thời gian phát triển 1 năm, do các nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp phần mềm đảm nhiệm.

  4. Tăng cường đầu tư hạ tầng mạng và thiết bị cảm biến chất lượng cao: Đề xuất chính sách hỗ trợ đầu tư thiết bị IoT và mạng truyền thông tầm xa như LoRa tại các vùng nông thôn, nhằm đảm bảo kết nối ổn định và dữ liệu chính xác. Chủ thể là các cơ quan quản lý nhà nước và nhà đầu tư công nghệ, thực hiện trong 3-5 năm.

Các giải pháp trên nhằm thúc đẩy ứng dụng công nghệ thông minh trong nông nghiệp, góp phần nâng cao năng suất, giảm chi phí và phát triển bền vững.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật viễn thông, công nghệ thông tin: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về ứng dụng IoT, giao thức truyền thông và phát triển phần mềm trên nền tảng ThingsBoard, hỗ trợ nghiên cứu và phát triển các dự án tương tự.

  2. Doanh nghiệp công nghệ phát triển giải pháp nông nghiệp thông minh: Tham khảo để hiểu rõ mô hình hệ thống, các giao thức truyền thông và cách tích hợp phần mềm thu thập, giám sát dữ liệu, từ đó phát triển sản phẩm phù hợp với thị trường Việt Nam.

  3. Các cơ quan quản lý và tổ chức hỗ trợ phát triển nông nghiệp: Sử dụng luận văn làm tài liệu tham khảo để xây dựng chính sách, chương trình hỗ trợ ứng dụng công nghệ cao trong nông nghiệp, đặc biệt là cho các hộ nông dân quy mô nhỏ.

  4. Người nông dân và nhà quản lý trang trại: Nắm bắt được lợi ích và cách thức vận hành hệ thống giám sát, thu thập dữ liệu thông minh, từ đó áp dụng vào thực tế để nâng cao hiệu quả sản xuất và quản lý nông nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

  1. Phần mềm thu thập và giám sát dữ liệu trong nông nghiệp thông minh là gì?
    Là hệ thống sử dụng các cảm biến IoT để thu thập dữ liệu môi trường như nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng, sau đó truyền về server để giám sát và điều khiển thiết bị từ xa. Ví dụ, hệ thống có thể tự động bật quạt hoặc tưới nước khi nhiệt độ hoặc độ ẩm vượt ngưỡng.

  2. Tại sao chọn nền tảng ThingsBoard để phát triển phần mềm?
    ThingsBoard là nền tảng mã nguồn mở, hỗ trợ nhiều giao thức IoT tiêu chuẩn, có khả năng mở rộng, dễ dàng tạo dashboard và rule engine để xử lý dữ liệu. Điều này giúp giảm chi phí phát triển và tăng tính linh hoạt cho ứng dụng.

  3. Giao thức truyền thông nào phù hợp cho nông nghiệp thông minh?
    MQTT và LoRa là hai giao thức phổ biến. MQTT phù hợp với mạng có băng thông thấp và không ổn định, còn LoRa hỗ trợ truyền thông tầm xa với tiêu thụ năng lượng thấp, rất thích hợp cho các trang trại rộng lớn.

  4. Hệ thống có thể áp dụng cho quy mô nông nghiệp nào?
    Hệ thống có thể áp dụng từ quy mô hộ gia đình nhỏ đến các trang trại lớn nhờ tính linh hoạt và khả năng mở rộng của nền tảng ThingsBoard cùng các giao thức truyền thông đa dạng.

  5. Làm thế nào để đảm bảo an toàn dữ liệu trong hệ thống?
    Hệ thống sử dụng các giao thức bảo mật như DTLS cho CoAP và TLS cho MQTT, đồng thời quản lý truy cập và cảnh báo qua server, giúp bảo vệ dữ liệu khỏi các truy cập trái phép và đảm bảo tính toàn vẹn thông tin.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công phần mềm thu thập và giám sát dữ liệu trong nông nghiệp thông minh dựa trên nền tảng ThingsBoard, đáp ứng các yêu cầu về thu thập đa dạng cảm biến, giám sát thời gian thực và điều khiển từ xa.
  • Hệ thống sử dụng các giao thức truyền thông hiện đại như MQTT và LoRa, đảm bảo hiệu quả truyền tải dữ liệu tầm xa, tiết kiệm năng lượng và chi phí.
  • Việc áp dụng PostgreSQL làm cơ sở dữ liệu và dịch vụ In Memory cho hàng đợi tin nhắn giúp hệ thống hoạt động ổn định, có khả năng mở rộng và bảo mật cao.
  • Nghiên cứu góp phần tạo nền tảng công nghệ phù hợp với đặc điểm kinh tế nông nghiệp Việt Nam, hỗ trợ phát triển bền vững và thu hút giới trẻ tham gia vào lĩnh vực nông nghiệp.
  • Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng thử nghiệm trên quy mô lớn hơn, phát triển các module phần mềm tùy biến theo vùng miền và tích hợp thêm các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo để nâng cao hiệu quả quản lý.

Đề nghị các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và cơ quan quản lý quan tâm ứng dụng và phát triển tiếp tục các giải pháp nông nghiệp thông minh dựa trên nền tảng này để thúc đẩy sự phát triển của ngành nông nghiệp trong thời đại công nghiệp 4.0.