This study endeavors to conceptualize and execute a sophisticated agricultural greenhouse control system grounded in the amalgamation of the Internet of Things (IoT) and machine learning. Through meticulous monitoring of intrinsic environmental parameters within the greenhouse and the integration of machine learning algorithms, the conditions within the greenhouse are aptly modulated. The envisaged outcome is an enhancement in crop growth efficiency and yield, accompanied by a reduction in resource wastage. In the backdrop of escalating global population figures and the escalating exigencies of climate change, agriculture confronts unprecedented challenges. Conventional agricultural paradigms have proven inadequate in addressing the imperatives of food safety and production efficiency. Against this backdrop, greenhouse agriculture emerges as a viable solution, proffering a controlled milieu for crop cultivation to augment yields, refine quality, and diminish reliance on natural resources [b1]. Nevertheless, greenhouse agriculture contends with a gamut of challenges. Traditional greenhouse management strategies, often grounded in experiential knowledge and predefined rules, lack targeted personalized regulation, thereby resulting in resource inefficiencies. The exigencies of real-time monitoring and precise control of the greenhouse's internal environment gain paramount importance with the burgeoning scale of agriculture. To redress this challenge, the study introduces IoT technology and machine learning algorithms into greenhouse agriculture, aspiring to institute an intelligent agricultural greenhouse control system conducive to augmenting the efficiency and sustainability of agricultural production.

Bản dịch tiếng Việt:

Nghiên cứu này nỗ lực khái niệm hóa và thực hiện một hệ thống kiểm soát nhà kính nông nghiệp phức tạp dựa trên sự hợp nhất của Internet of Things (IoT) và học máy. Thông qua việc giám sát tỉ mỉ các thông số môi trường nội tại trong nhà kính và tích hợp các thuật toán học máy, các điều kiện trong nhà kính được điều chỉnh một cách hợp lý. Kết quả dự kiến ​​là nâng cao hiệu quả và năng suất tăng trưởng cây trồng, đi kèm với việc giảm lãng phí tài nguyên. Trong bối cảnh dân số toàn cầu ngày càng tăng và tình trạng biến đổi khí hậu ngày càng cấp bách, nông nghiệp phải đối mặt với những thách thức chưa từng có. Các mô hình nông nghiệp truyền thống đã được chứng minh là không đủ trong việc giải quyết các yêu cầu cấp thiết về an toàn thực phẩm và hiệu quả sản xuất. Trong bối cảnh đó, nông nghiệp nhà kính nổi lên như một giải pháp khả thi, mang lại môi trường canh tác cây trồng có kiểm soát nhằm tăng năng suất, cải tiến chất lượng và giảm bớt sự phụ thuộc vào tài nguyên thiên nhiên [b1]. Tuy nhiên, nông nghiệp nhà kính phải đối mặt với rất nhiều thách thức. Các chiến lược quản lý nhà kính truyền thống, thường dựa trên kiến ​​thức kinh nghiệm và các quy tắc được xác định trước, thiếu quy định cá nhân hóa có mục tiêu, do đó dẫn đến sự thiếu hiệu quả về tài nguyên. Nhu cầu cấp thiết của việc giám sát thời gian thực và kiểm soát chính xác môi trường bên trong nhà kính trở nên hết sức quan trọng với quy mô nông nghiệp đang phát triển. Để giải quyết thách thức này, nghiên cứu giới thiệu công nghệ IoT và thuật toán học máy vào nông nghiệp nhà kính với mong muốn tạo ra một hệ thống kiểm soát nhà kính nông nghiệp thông minh có lợi cho việc nâng cao hiệu quả và tính bền vững của sản xuất nông nghiệp.

Document Ready

Click below to load the full PDF document natively.