Печать

PDF Скачать статью в pdf.

DOI: 10.15507/2658-4123.035.202503.414-442

EDN: https://elibrary.ru/sgfvlr

УДК 004.7:551.5

 

Разработка и апробация программно-аппаратного комплекса с веб-интерфейсом отображения данных мониторинга локальных метеоусловий

 

Блохин Юрий Игоревич
научный сотрудник отдела управления агротехнологиями и агромониторингом Агрофизического научно-исследовательского института (195220, Российская Федерация, г. Санкт-Петербург, Гражданский пр., д. 14), ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2863-2734, Researcher ID: C-6221-2017, Scopus ID: 57210640448, SPIN-код: 3472-9517, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Черяев Александр Сергеевич
студент 1 курса магистратуры по направлению «Веб-технологии» Университета ИТМО (197101, Российская Федерация, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., 49А), техник-программист отдела управления агротехнологиями и агромониторингом Агрофизического научно-исследовательского института (195220, Российская Федерация, г. Санкт-Петербург, Гражданский пр., д. 14), ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9892-4196, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Блохина Светлана Юрьевна
кандидат биологических наук, старший научный сотрудник отдела управления агротехнологиями и агромониторингом Агрофизического научно-исследовательского института (195220, Российская Федерация, г. Санкт-Петербург, Гражданский пр., д. 14), ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0173-2380, Researcher ID: C-3152-2017, Scopus ID: 7003956389, SPIN-код: 4861-6030, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

 

Аннотация
Введение. Внедрение автоматических метеостанций с применением технологий Интернета вещей (IoT) является новым этапом развития интеллектуального сельхозпроизводства. Современные веб-сервисы и приложения, использующие данные с IoT автоматических метеостанций обеспечивают пользователей репрезентативной информацией о климатических условиях в режиме реального времени, что способствует более эффективному планированию полевых работ и снижению рисков, связанных с изменением погодных условий. Важным аспектом получения и анализа актуальной метеорологической информации является разработка удобных для пользователей интерфейсов.
Цель исследования. Выполнить обзор современных метеостанций и технологий разработки программного обеспечения для оперативного отображения климатических данных для сельского хозяйства; разработать и апробировать программно-аппаратный комплекс с веб-интерфейсом отображения данных мониторинга локальных метеоусловий с частотой отображения данных не менее одного раза в час.
Материалы и методы. В качестве методов и инструментов решения поставленной задачи использовался современный инструментарий веб-разработки на платформе ASP.NET Core MVC. Разработан экспериментальный образец бюджетной IoT автоматической метеостанции для получения данных о локальных метеоусловиях в течении вегетационного периода. Составлена аппаратная и программная архитектура IoT автоматической метеостанции. Микрокомпьютер Raspberry Pi Zero обеспечивает выполнение скриптов опроса многоканального совмещенного метеодатчика на языке Java для записи в локальную и удаленную систему управления базами данных PostgreSQL. Графики динамики локальных метеоусловий созданы с помощью JavaScript-библиотеки ApexCharts. Исследованы энергопотребление и динамика заряда аккумулятора IoT автоматической метеостанции от солнечной панели в полевых условиях.
Результаты исследования. Представлен обзор современных метеостанций и проведен сравнительный анализ технологий разработки программного обеспечения для оперативного отображения данных. Создан и апробирован алгоритм извлечения информации из базы данных и отображения графиков и таблиц на веб-сайте с помощью веб-приложения. Обозначены ключевые блоки кода с пояснениями, описан алгоритм развертывания веб-приложения в интернете. Разработан фронтэнд веб-приложения для наглядной визуализации данных IoT автоматической метеостанции. Представлены динамика метеоусловий, полученная IoT автоматической метеостанцией, результаты сравнения отдельных показателей с данными из открытых источников. Веб-приложение протестировано и развернуто на аппаратном сервере с доступом в интернет.
Обсуждение и заключение. Результаты полевых испытаний IoT автоматической метеостанции и веб-приложения в 2024 г. показали высокую производительность системы, минимизацию задержек при негативных условиях внешней среды (сильный дождь, ветер, низкие и высокие температуры), стабильное наполнение базы данных и отображение графиков метеоусловий на сайте. Разработанная IoT автоматическая метеостанция, построенная по модульному принципу, с совмещенным метеодатчиком является более компактной и бюджетной в сравнении с готовыми решениями, существующими на рынке. Непрерывный поток информации, открытая аппаратная архитектура обеспечивают автономность системы за счет подзарядки аккумулятора от солнечной батареи и алгоритма режима сна. В дальнейшем предполагается проведение градуировки совмещенного датчика в лабораторных условиях для повышения точности показаний или замены совмещенного датчика на классические механические датчики с незначительным изменением аппаратной и программной платформы. Для работы с динамическими моделями продукционного процесса в систему планируется добавить интерфейс и полевые датчики.

Ключевые слова: веб-приложение, фронтэнд, ASP.NET Core MVC, IoT, метеостанция, мониторинг параметров окружающей среды

Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Для цитирования: Блохин Ю.И., Черяев А.С., Блохина С.Ю. Разработка и апробация программно-аппаратного комплекса с веб-интерфейсом отображения данных мониторинга локальных метеоусловий. Инженерные технологии и системы. 2025;35(3):414–442. https://doi.org/10.15507/2658-4123.035.202503.414-442

Вклад авторов:
Ю. И. Блохин – формулирование идеи исследования, целей и задач; осуществление научно-исследовательского процесса, включая выполнение полевых экспериментов, сбор и анализ экспериментальных данных; создание и подготовка рукописи: критический анализ черновика рукописи, внесение замечаний и исправлений членами исследовательской группы, в том числе на этапах до и после публикации.
А. С. Черяев – осуществление научно-исследовательского процесса, включая выполнение экспериментов, сбор и анализ экспериментальных данных; создание и подготовка рукописи: написание черновика рукописи.
С. Ю. Блохина – осуществление научно-исследовательского процесса, включая выполнение экспериментов, сбор и анализ экспериментальных данных; создание и подготовка рукописи: написание черновика рукописи, включая его перевод на иностранный язык.

Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Поступила в редакцию 24.12.2024;
поступила после рецензирования 04.02.2025;
принята к публикации 20.02.2025

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Chamara N., Islam, Md D., Bai G., Shi Ye., Ge Yu. Ag-IoT for Crop and Environment Monitoring: Past, Present, and Future. Agricultural Systems. 2022;203:103497. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2022.103497
  2. Adli H.K., Remli M.A., Wan Salihin Wong K.N.S., Ismail N.A., González-Briones A., Corchado J.M., Mohamad M.S. Recent Advancements and Challenges of AIoT Application in Smart Agriculture: A Review. Sensors. 2023;23(7):3752. https://doi.org/10.3390/s23073752
  3. Quy V.K., Hau N.V., Anh D.V., Quy N.M., Ban N.T., Lanza S., Randazzo G., Muzirafuti A. IoT-Enabled Smart Agriculture: Architecture, Applications, and Challenges. Applied Sciences. 2022;12(7):3396. https://doi.org/10.3390/app12073396
  4. Placidi P., Morbidelli R., Fortunati D., Papini N., Gobbi F., Scorzoni A. Monitoring Soil and Ambient Parameters in the IoT Precision Agriculture Scenario: An Original Modeling Approach Dedicated to Low-Cost Soil Water Content Sensors. Sensors. 2021;21(15):5110. https://doi.org/10.3390/s21155110
  5. Narayana T.L., Venkatesh C., Kiran A., Babu J C., Kumar A., Khan S.B., et al. Advances in Real Time Smart Monitoring of Environmental Parameters Using Iot and Sensors. Heliyon. 2024;10(7):e28195. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e28195
  6. Shahab H., Naeem M., Iqbal M., Aqeel M., Ullah S.S. Iot-Driven Smart Agricultural Technology for Real-Time Soil and Crop Optimization. Smart Agricultural Technology. 2025;10:100847. https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.100847
  7. Chawngsangpuii R. Using IoT for Smart Weather Station. Journal of Emerging Technologies and Innovative Research. 2019;6(1):15–19. URL: https://www.jetir.org/papers/JETIR1901E04.pdf (дата обращения: 21.09.2024).
  8. Dayananda L.P.S.S.K., Narmilan A., Pirapuraj P. An IoT Based Low-Cost Weather Monitoring System For Smart Farming. Agricultural Science Digest. 2022;42(4):393–399. https://doi.org/10.18805/ag.D-370
  9. Desai V., Shevade N., Nigal K., Narkhede M., SonuneT., Londhe T., et al. IoT-Based Smart Weather Station Using ESP32 for Real-Time Environmental Monitoring. International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology. 2025;5(1):491–501. https://doi.org/10.48175/IJARSCT-24870
  10. Ali H., Farooque A.A., Abbas F., Yaqub R., Abdalla A., Soora P. An IoT Based Weather Monitoring System for Smart Agriculture. In: IEEE Conference on Technologies for Sustainability (SusTech) (14–17 April 2024). Portland, OR, USA, 2024:378–382. https://doi.org/10.1109/SusTech60925.2024.10553425
  11. Morais R., Mendes J., Silva R., Silva N., Sousa J., Peres E. A Versatile, Low-Power and Low-Cost IoT Device for Field Data Gathering in Precision Agriculture Practices. Agriculture. 2021;11(7):619. https://doi.org/10.3390/agriculture11070619
  12. Duguma A.L., Bai X. How the Internet of Things Technology Improves Agricultural Efficienc. Artificial Intelligence Review. 2025;58:63. https://doi.org/10.1007/s10462-024-11046-0
  13. Miller T., Mikiciuk G., Durlik I., Mikiciuk M., Łobodzińska A., Śnieg M. The IoT and AI in Agriculture: The Time Is Now – A Systematic Review of Smart Sensing Technologies. Sensors. 2025;25(12):3583. https://doi.org/10.3390/s25123583
  14. Ncube M.M., Ngulube P. Enhancing Environmental Decision-Making: A Systematic Review of Data Analytics Applications in Monitoring and Management. Discover Sustainability. 2024;5:290. https://doi.org/10.1007/s43621-024-00510-0
  15. Ganesan S., Lean C.P., Li C., Yuan K.F., Kiat N.P., Khan M.R.B. IoT-enabled Smart Weather Stations: Innovations, Challenges, and Future Directions. Malaysian Journal of Science and Advanced Technology. 2024;4(2):180–190. https://doi.org/10.56532/mjsat.v4i2.293
  16. Вечерков В.В., Абдураимов С.Р., Дунаева Е.А. Разработка комплексной агрометеостанции, основанной на микроконтроллере Arduino. Известия сельскохозяйственной науки Тавриды. 2023;(33):105–114. https://elibrary.ru/nvobpm
  17. Bella H.K.D., Naidu M.S., Digumarti J., Khan M. Developing a Sustainable IoT-Based Smart Weather Station for Real Time Weather Monitoring and Forecasting. In: 15th International Conference on Materials Processing and Characterization, E3S Web of Conferences. 2023:430. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202343001092
  18. Тихомиров А.А., Корольков В.А., Смирнов С.В., Азбукин А.А., Богушевич А.Я., Кальчихин В.В., и др. Метеорологические наблюдения и их приборное обеспечение в ИМКЭС СО РАН. Оптика атмосферы и океана. 2022;35(2):122–131. https://doi.org/10.15372/AOO20220206
  19. Algarín R.C., Cabarcas C.J., Llanos P.A. Low-Cost Fuzzy Logic Control for Greenhouse Environments with Web Monitoring. Electronics. 2017;6(4):71. https://doi.org/10.3390/electronics6040071
  20. Kushagra S., Shivandu S.K. Integrating Artificial Intelligence and Internet of Things (IoT) for Enhanced Crop Monitoring and Management in Precision Agriculture. Sensors International. 2024;5:100292. https://doi.org/10.1016/j.sintl.2024.100292
  21. Rathor A.S., Choudhury S., Sharma A., Nautiyal P., Shah G. Empowering Vertical Farming Through IoT and AI-Driven Technologies: A Comprehensive Review. Heliyon. 2024;10(15):e34998. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e34998
  22. Morchid A., Jebabra R., Ismail A., Khalid H.M., Alami R., Qjidaa H., et al. IoT-Enabled Fire Detection for Sustainable Agriculture: A Real-Time System Using Flask and Embedded Technologies. Results in Engineering. 2024;23:102705. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2024.102705
  23. Vilas M.P., Thorburn P.J., Fielke S., Webster T., Mooij M., Biggs J.S., et al. 1622WQ: A Web-Based Application to Increase Farmer Awareness of the Impact of Agriculture on Water Quality. Environmental Modelling & Software. 2020;132:104816. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2020.104816
  24. Badenko V., Topaj A., Medvedev S., Zakharova E., Dunaeva I. Estimation of Agro-Landscape Productivity in Regional Scale Using Dynamic Crop Models in a GIS-Environment. Landscape Modelling and Decision Support. 2020:545–565. https://doi.org/10.1007/978-3-030-37421-1_28
  25. Медведев С.А., Черяев А.С. Перспективы создания универсального сервиса удаленных ансамблевых расчетов динамических моделей продукционного процесса культурных растений. Агрофизика. 2020;(3):45–52. https://doi.org/10.25695/AGRPH.2020.03.07
  26. Blokhin Yu.I., Blokhina S.Yu. Wireless Hybrid Sensor Network for Agriculture Monitoring. In: IX International Scientific Conference on Agricultural Science 2024 “Current State, Problems and Prospects for the Development of Agricultural Science” (AGRICULTURAL SCIENCE 2024). 2024;141:02025. https://doi.org/10.1051/bioconf/202414102025

 

 

Лицензия Creative Commons
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

Подробности
Просмотров: 12