BULLETIN OF NETWORK ENGINEER AND INFORMATICS·10月2日 · 周五论文智慧农业 / 农业物联网阅读 2
Development of an Iot-Based Automated Plant Monitoring and Watering System Using Two-Input Sugeno Fuzzy Logic
Muhammad Viki Agung Prakoso · Ahmad Taqwa · Nasron
论文解读
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速览
开发基于ESP32与ESP32-CAM的物联网植物监测与自动灌溉系统，用Sugeno模糊逻辑决策浇水
方法
ESP32/ESP32-CAM采集温湿度、土壤水分、光照与图像，零阶Sugeno
发现
系统可连续监测环境参数、自适应灌溉，并成功将数据与图像同步至网页平台。
机会点
可引入作物生长模型或机器学习优化模糊规则，并结合作物图像实现缺水胁迫的视觉诊断。
影响力8
信息增量18
专业深度15
信源权威10
时效性10
基于ESP32与Sugeno模糊逻辑的IoT自动灌溉系统研究，方法具体、实验完整，对智慧农业应用有参考价值，但属细分技术论文，公共影响有限。
原文摘要
人工灌溉往往导致用水效率低下，并且对不断变化的环境条件响应滞后。本研究旨在开发并实现一个基于物联网（IoT）的监测与自动灌溉系统，采用ESP32和ESP32-CAM。所提出的系统持续监测空气温度、湿度、土壤湿度和光照强度，同时采集植物图像，通过基于网页的界面进行远程观察。系统采用零阶Sugeno模糊逻辑算法，根据土壤湿度和光照强度输入确定灌溉时长，从而依据环境条件实现自适应浇水决策。传感器数据和采集的图像被传输至远程服务器，并通过监测网站显示，以供实时访问。户外测试表明，该系统能够持续监测环境参数，基于模糊推理结果执行自适应灌溉，成功将传感器数据传输至数据库，并使采集的图像与网络平台同步。实验结果表明，所提出的系统能够提供可靠的监测和自动灌溉功能，支持基于物联网的智慧农业应用的实施。