On this website there are more information about our project. https://lorenzozaccomer.github.io/smart-agriculture/
Questo progetto sulla Smart Agriculture consiste nell'impiego della tecnologia LoRa per la realizzazione di un prototipo IoT a basso costo che consenta di monitorare i parametri di un campo e una serra (parametri quali temperatura, umidità del terreno, luce UV...) a distanza tramite dei moduli con sensori collocati nella zona di interesse e un gateway che riceve le trasmissioni di tali moduli. I dati raccolti possono essere visualizzati in remoto tramite interfaccia grafica da qualunque dispositivo con connessione internet, previa autenticazione di sicurezza. I punti di forza del progetto sono il basso consumo energetico dei moduli, che ne permette la autonomia, la possibilità di trasmettere dati senza i costi di abbonamento delle soluzioni LTE, l'elevato range di funzionamento della comunicazione Wireless e la totale personalizzazione dei moduli per adattarli a qualsivoglia campo di utilizzo.
Questo è il repository per il progetto del corso di laboratorio didattico, sviluppato da:
Ivan Di Betta (Ivan-DB) Klaid Shyti (klacs) Lorenzo Zaccomer (loenzozaccomer)
This Smart Agriculture project consists of using LoRa technology to build a low-cost IoT prototype that allows the parameters of a field and a greenhouse (parameters such as temperature, soil moisture, UV light, etc.) to be monitored remotely using modules with sensors placed in the area of interest and a gateway that receives the transmissions from these modules. The data collected can be viewed remotely via a graphical interface from any device with an internet connection, subject to security authentication. The strengths of the project are the low energy consumption of the modules, which allows them to be autonomous, the possibility of transmitting data without the subscription costs of LTE solutions, the high operating range of wireless communication and the total customisation of the modules.
This is the repository for the "teaching laboratory" course project, developed by:
Ivan Di Betta (Ivan-DB) Klaid Shyti (klacs) Lorenzo Zaccomer (loenzozaccomer)