The Feasibility of a Cloud-Based Low-Cost Environmental Monitoring System Via Open Source Hardware in Greenhouses

Tarımsal üretimi etkileyen en önemli parametre çevre koşullarıdır. Uygun iklim koşullarının sağlanması ve bu koşulların takip edilmesi özellikle kontrollü üretim yapıları olan seralar başta olmak üzere birçok tarımsal yapılarda ve üretim sistemlerinde hayati önem arz etmektedir. Bu amaçla kullanılan birçok veri izleme sistemi, yüksek maliyet ve yeterli teknik bilgi olmadığından yaygın bir şekilde kullanılamamaktadır. Özellikle küçük işletmelerde ve kırsal bölgelerde, tarımsal faaliyetler için hayati öneme sahip iklim verilerinin izlenmesi amacıyla, açık kaynak donanımlar ile düşük maliyetli ve ölçeklenebilir izleme, kontrol ve veri toplama sistemleri tasarlanması mümkün olabilmektedir. Bu çalışmada açık kaynak donanımlarla düşük maliyetle tasarlanan sistem, gerçek koşullarda test edilmiştir. Tasarlanan bu sistemde sıcaklık ve oransal nem değerleri sensörler ile ölçülerek kablosuz bir ağ üzerinden veri sunucusuna aktarılmıştır. Ayrıca bu veriler referans cihazlarla karşılaştırılarak istatistiksel olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, açık kaynak donanımlar ile tasarlanan düşük maliyetli bu tür sistemlerin tarımsal işletmelerde veri toplama-izleme ve karar destek sistemi olarak kullanılabileceği göstermiştir.

One of the most critical parameters in agricultural production is environmental conditions. It is of vital importance to ensure and monitor suitable climatic conditions for various controlled agricultural structures and production systems such as greenhouses. To this aim, most data monitoring systems cannot be efficiently used due to high cost and insufficient technical knowledge. It is possible to design low-cost and scalable monitoring, control and data acquisition systems via open source hardware in order to monitor climatic data for agricultural practices in small enterprises and rural areas. In this study, a low-cost system designed via open source hardware was tested under real conditions. Temperature and relative humidity were measured via the sensors in the system and sent to a data server through a wireless network. In addition, collected data was compared to reference devices for statistical analysis. The results suggest that these low-cost systems, which are designed via open source hardware, can be used as a data collection and decision support system by agricultural enterprises.