SmartAgriculture

总体架构

@startuml
allowmixing
object information{
  id: BIGINT AUTO_INCREMENT
  soil_moisture: DOUBLE //土壤水分
  soil_temperature: DOUBLE //土壤温度
  ph: DOUBLE //土壤酸碱度
  air_temperature: DOUBLE //空气温度
  air_humidity: DOUBLE //空气湿度
  light_intensity: DOUBLE // 光照强度
  create_time: datetime //收集时间
}

object controller{
    SensorDataController
}

object service{
    SensorDataService
    SensorDataHandler
}

object dao{
    InformationDao
}

object mapper{
    InformationPoMapper
}

object component{
    UdpDataReceiver
}


controller --> service
service --> dao
dao --> mapper

mapper -->dao
dao-->service
service -->controller

component --> service

rectangle 数据库
rectangle 前端页面
rectangle 后端云服务
rectangle 传感器端

后端云服务 -->前端页面:websocket
前端页面 -->后端云服务:websocket/http
后端云服务 -->数据库:http
数据库 -->后端云服务:http
传感器端 -->后端云服务:udp
@enduml

功能描述

1. 模拟各项数据：系统通过随机数模拟土壤温度、空气温度、土壤水分、空气湿度、土壤pH值和光照强度等六项指标数据。这些数据在合理范围内随机生成，并按照设定的时间间隔（15秒）发送。
2. 实时展示数据变化：系统具备实时展示数据变化的功能。通过实时监测界面的图表，用户可以直观地观察到土壤温度、空气温度等指标的实时变化，帮助用户及时了解农作物生长环境的状况。
3. 报警机制：系统具备报警机制，能够及时发现并报警异常情况。当土壤温度超出设定的阈值时，系统会自动触发报警机制，通过文字颜色变化向用户传达警报信息，以便用户及时采取措施，处理异常情况。
4. 查看统计数据：系统提供统计数据的查看功能。用户可以在前端界面查看统计数据图表，包括土壤温度每日报警次数和其余各项指标的每日平均值折线图，帮助用户了解农作物生长环境的长期变化趋势。

部署与维护

后端云服务部署在Ubuntu服务器上，使用了GitHub的workflow实现自动部署，当项目有更新时，GitHub（actions）会执行相关脚本进行相关的部署。