Розробка мобільного додатку для розумного сільського господарства (Smart Agriculture)

Розробка мобільних додатків для розумного сільського господарства

Поле в 100 гектарів — не квартира з розумними лампочками. Датчики розкидані на кілометри, GSM-зв'язок є не везде, заміна батарейок раз на рік — вимога, не побажання. Мобільний додаток для агро-IoT будується навколо кількох реальних обмежень: низька зв'язність, довгі цикли даних (раз у 15-60 хвилин від LoRaWAN-вузла), висока вартість помилки (втрачений урожай).

Протоколи в агро-IoT

LoRaWAN — основний протокол для польових датчиків на великих площах. Діапазон до 15 км у відкритому полі, спживання мілівати, пакети 51-222 байта залежно від Spreading Factor. LPWAN-альтернативи: NB-IoT (потрібна операторська мережа, але двостороння зв'язь), Sigfox (обмеження 140 повідомлень на день).

Для теплиць та об'єктів з інфраструктурою — Zigbee/Thread, Wi-Fi, проводовий Modbus. Для мобільних активів (техніка, тварини) — GPRS/LTE з GPS-трекером.

Дані з LoRaWAN-вузлів ідуть через Network Server (TTN, ChirpStack, Helium) → Application Server → MQTT або REST → мобільний додаток.

Архітектура даних: рідкі оновлення, багата аналітика

LoRaWAN-датчик оновлює дані кожні 15-60 хвилин. Мобільний додаток показує не тільки поточні значення, але й тренди, аномалії, прогнози. Це вимагає серверної агрегації та зберігання у Time Series DB.

Структура даних для датчика ґрунту:

{
  "deviceEui": "0004A30B001C3A4D",
  "applicationId": "crop-monitoring-prod",
  "timestamp": "2024-07-15T08:30:00Z",
  "location": {"lat": 51.2345, "lon": 23.4567},
  "payload": {
    "soilMoistureVwc": 28.5,
    "soilTemperatureC": 18.2,
    "soilElectricalConductivity": 0.45,
    "batteryPercent": 87,
    "signalRssi": -98,
    "snr": 4.2
  }
}

На мобільній стороні — Kotlin Flow з Room для офлайн-роботи:

@Dao
interface SensorReadingDao {
    @Insert(onConflict = OnConflictStrategy.REPLACE)
    suspend fun insertAll(readings: List<SensorReading>)

    @Query("""
        SELECT * FROM sensor_readings
        WHERE device_eui = :eui
          AND timestamp >= :from
        ORDER BY timestamp DESC
    """)
    fun observeReadings(eui: String, from: Long): Flow<List<SensorReading>>

    @Query("""
        SELECT
          CAST(strftime('%s', datetime(timestamp/1000, 'unixepoch', 'start of day')) AS INTEGER) * 1000 AS day,
          AVG(soil_moisture_vwc) AS avg_moisture,
          MIN(soil_temperature_c) AS min_temp,
          MAX(soil_temperature_c) AS max_temp
        FROM sensor_readings
        WHERE device_eui = :eui
          AND timestamp >= :from
        GROUP BY day
        ORDER BY day
    """)
    fun getDailyAggregates(eui: String, from: Long): Flow<List<DailyAggregate>>
}

Карта полів та зональне управління

Ключовий екран у агро-додатку — карта з полігонами полів та маркерами датчиків. На Flutter з flutter_map (Leaflet-based, безплатно без API-key) або Google Maps:

class FieldMapWidget extends StatelessWidget {
  final List<Field> fields;
  final List<SensorDevice> sensors;

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return FlutterMap(
      options: MapOptions(center: LatLng(51.23, 23.45), zoom: 13),
      children: [
        TileLayer(
          urlTemplate: 'https://tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png',
          // Або агро-шари: Sentinel-2 NDVI через EO Browser
        ),
        PolygonLayer(
          polygons: fields.map((f) => Polygon(
            points: f.boundary,
            color: _fieldColorByStatus(f),
            borderColor: Colors.white,
            borderStrokeWidth: 1.5,
          )).toList(),
        ),
        MarkerLayer(
          markers: sensors.map((s) => Marker(
            point: LatLng(s.lat, s.lon),
            builder: (_) => SensorMarker(sensor: s),
          )).toList(),
        ),
      ],
    );
  }

  Color _fieldColorByStatus(Field field) {
    final ndvi = field.latestNdvi;
    if (ndvi == null) return Colors.grey.withOpacity(0.3);
    if (ndvi < 0.3) return Colors.red.withOpacity(0.4);
    if (ndvi < 0.5) return Colors.yellow.withOpacity(0.4);
    return Colors.green.withOpacity(0.4);
  }
}

NDVI (індекс вегетації) отримується з Sentinel-2 знімків через Copernicus Data Space API або Planet API. Знімки раз у 5-12 днів при безхмарній погоді — автоматично скачуються на backend та розраховуються попіксельно.

Уведення за агро-порогами

Для агро-IoT критичні пороговані алерти: «Вологість ґрунту нижче 25% на полі Північний-3» або «Заморозок очікується до 04:00, 3 датчики показують температуру нижче 2°C». Логіка на backend, доставка через FCM/APNs.

Нюанс мобільних сповіщень для фермерів: телефон часто в кишені під час роботи, потрібні короткі інформативні тексти. Перший рядок має значення: «Поле Східне: вологість 18%, потрібен полив».

Офлайн-режим

LoRaWAN шлюз на полі може не мати постійного інтернету. Частина даних синхронізується пачками при появі зв'язку. Додаток показує «останнє оновлення 2 години тому» та не паникує. Критично правильно обробляти часові мітки: дані з датчика мають свою часову мітку, яка може сильно відрізнятися від часу доставки на сервер.

Розробка агро-IoT додатка з картою полів, моніторингом датчиків та алертами для однієї культури: 2-3 місяці. Багатокультурний моніторинг, NDVI-аналітика, управління зрошенням та прогнози: 4-6 місяців. Вартість розраховується після аналізу парку датчиків та агрономічних вимог.