Thiết kế, chế tạo nút cảm biến thu thập thông tin khí tượng khu vực trồng rừng dựa trên công nghệ truyền thông LoRa

Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

Thiết Kế, Chế Tạo Nút Cảm Biến Thu Thập Thơng Tin Khí Tượng
Khu Vực Trồng Rừng Dựa Trên Công Nghệ Truyền Thông LoRa
Trương Bảo Long và Phạm Mạnh Tồn
Viện Kỹ thuật và Cơng nghệ,
Trường Đại học Vinh
Email: ,
khí tượng khu vực trồng rừng đang được nghiên cứu và
triển khai phổ biến ở Việt Nam [1][2][3].
Trong một nghiên cứu về lĩnh vực này đã công bố
[1] chúng tôi đã xây dựng hệ thống cảnh báo cháy rừng
dựa trên truyền dẫn không dây wifi, các kết quả đo
lường giám sát có độ chính xác cao, tuy nhiên hệ thống
bị hạn chế về cự ly truyền dẫn do sử dụng công nghệ
không dây wifi.
Nghiên cứu này trình bày một giải pháp thiết kế nút
cảm biến khơng dây cho hệ thống thu thập thơng tin
khí tượng khu vực trồng rừng. Giải pháp đưa ra là sử
dụng công nghệ truyền thông không dây LoRa, vi điều
khiển Arduino kết hợp module Wifi ESP8266 trên nền
tảng ứng dụng IoT Blynk để thiết kế hệ thống đo
lường, giám sát các thông số thời tiết như nhiệt độ, độ
ẩm, áp suất khí quyển, ánh sáng, lượng mưa, tốc độ và
hướng gió. Giao diện giám sát thân thiện, dễ dàng thực
hiện trên Smartphone và máy tính PC qua Internet. Các
dữ liệu đo lường được lưu trữ trên điện toán đám mây
nên dễ dàng truy xuất để dùng cho việc phân tích khi
cần. Hệ thống đo lường có độ chính xác cao, cự ly
truyền dẫn không dây từ nút cảm biến đến trạm giám
sát, quản lý có thể đạt 3200m trong mơi trường khơng

bị che chắn, sản phẩm có giá thành thấp so với các thiết
bị nhập ngoại.

Abstract— Bài báo trình bày thiết kế và chế tạo nút cảm
biến không dây cho hệ thống thu thập thơng tin khí
tượng khu vực trồng rừng. Giải pháp đưa ra là sử dụng
công nghệ truyền thông không dây LoRa trên nền tảng
ứng dụng IoT Blynk để thiết kế hệ thống đo lường, giám
sát các thông số thời tiết như nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng,
áp suất khí quyển, lượng mưa, tốc độ và hướng gió. Việc
lắp đặt hệ thống quan trắc các thông số này là cần thiết,
hỗ trợ đắc lực trong công tác dự báo, cảnh báo, phòng
chống cháy rừng hiệu quả. Giao diện giám sát thân thiện,
dễ dàng thực hiện trên Smartphone, máy tính PC qua
Internet. Các dữ liệu đo lường được lưu trữ trên điện
toán đám mây nên dễ dàng truy xuất để dùng cho việc
phân tích khi cần. Các thử nghiệm hệ thống trong khu
vực đô thị cho cự ly truyền dẫn có thể đạt tới 3200m, kết
quả đo lường thơng số mơi trường có độ chính xác cao.
Keywords- thu thập thơng tin khí tượng; Arduino;
ESP8266; cơng nghệ LoRa; Blynk.

I.

GIỚI THIỆU

Hiện nay, nghiên cứu các giải pháp phòng chống
cháy rừng đang là vấn đề được các nhà khoa học rất
quan tâm. Các hướng nghiên cứu chủ yếu tập trung tìm
phương pháp phát hiện và cảnh báo sớm để có biện

pháp phịng ngừa hoặc chữa cháy kịp thời. Trong đó,
phương pháp phịng chống cháy dựa trên việc quan trắc

II.

TỔNG QUAN HỆ THỐNG
Mạch giao
tiếp wifi

Mạch giao
tiếp wifi

Hệ thống giám sát

Mạch truyền dẫn
LoRa phía nhận

Hệ thống giám sát

Mạch truyền dẫn
LoRa phía phát

Mạch xử
lí và điều
khiển

Mạch nguồn

Mạch nguồn
Mạch xử lí và điều khiển

Hệ thống cảm biến

Hệ thống cảm biến

Hình 1. Sơ đồ trạm quan trắc khí tượng dựa trên cơng nghệ
truyền dẫn wifi [1].

Hình 2. Sơ đồ hệ thống quan trắc khí tượng dựa trên cơng nghệ
truyền dẫn LoRa.

ISBN 978-604-80-7468-5

370


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

Để thu thập thông số môi trường khu vực trồng
rừng, chúng tôi thiết kế mạng cảm biến khơng dây gồm
6 thành phần chính, sơ đồ tổng thể hệ thống như mơ tả
trên Hình 2, hệ thống bao gồm: các cảm biến, mạch xử
lí điều khiển, mạch giao tiếp không dây wifi, hệ thống
truyền thông không dây LoRa, mạch nguồn và giao
diện giám sát.

a, Cảm biến nhiệt độ, áp suất

Hệ thống cảm biến gồm 7 cảm biến có chức năng
thu thập các thơng số môi trường cần đo, bao gồm cảm

biến nhiệt độ, cảm biến áp suất, cảm biến độ ẩm, cảm
biến ánh sáng, cảm biến mưa, cảm biến hướng và tốc
độ gió. Các thơng số này sau khi được thu thập, xử lí sơ
bộ tại các cảm biến tương ứng, tín hiệu sẽ được đưa
đến mạch xử lí và điều khiển. Mạch xử lí sử dụng vi
điều khiển nhúng Arduino. Từ đây số liệu quan trắc khí
tượng được truyền dẫn khơng dây sử dụng cơng nghệ
LoRa, tín hiệu tiếp tục thu phát qua mạch giao tiếp
không dây wifi đưa lên Internet. Hệ thống giám sát có
thể là thiết bị Smartphone hoặc máy tính PC, việc giám
sát dựa trên nền tảng công nghệ IoT thông qua ứng
dụng Blynk. Các mạch điện tử của thiết bị được cấp
điện DC từ khối mạch nguồn pin năng lượng mặt trời
[1][4][5].
III.

c, Cảm biến độ ẩm

f, Cảm biến ánh sáng

Hình 4. Sơ đồ đấu nối hệ thống cảm biến.

biến được mơ tả như trên Hình 4c [1] [8].
- Đo tốc độ gió sử dụng cảm biến FST200-201. Sơ đồ
đấu nối cảm biến được mơ tả như Hình 4d.
- Đo lượng mưa sử dụng cảm biến RAINGAUGE. Sơ
đồ đấu nối cảm biến được mơ tả như trên Hình 4e.
- Đo ánh sáng sử dụng cảm biến ALS-PT19. Sơ đồ đấu
nối cảm biến được mơ tả như trên Hình 4f.

A. Hệ thống cảm biến
Để phòng chống cháy rừng yêu cầu giám sát liên
tục các thông số môi trường khu vực trồng rừng, thông
số quan trọng là nhiệt độ, độ ẩm, áp suất khí quyển,
ánh sáng, lượng mưa, hướng và tốc độ gió. Chúng tơi
lựa chọn các cảm biến đo các thơng số này dựa trên
tiêu chí cảm biến có độ chính xác và độ bền cao [6].

B. Mạch xử lí trung tâm
Mạch xử lí trung tâm được xem là hạt nhân của
tồn bộ hệ thống, mạch có chức năng tiếp nhận, xử lí
các tín hiệu ngõ vào thu được từ các cảm biến sau đó
truyền dữ liệu lên Webserver.

- Đo áp suất và nhiệt độ sử dụng module CJMCU
MPL3115A2. Sơ đồ đấu nối cảm biến được mơ tả như
trên Hình 4a: chân 4 nối nguồn 3.3V, chân 2 nối đất
qua tụ 100nF, chân 7 và chân 8 nối tương ứng với chân
IO20 và IO21 của Arduino [1][7].

Với yêu cầu trên, hiện nay có nhiều lựa chọn bộ xử
lí ở nhiều phân khúc khác nhau như các dòng PLC của
Siemens, Panasonic…hay các dòng vi điều khiển họ
PIC, các dòng vi điều khiển ARM, các dòng KIT
ARDUINO,…Tuy nhiên với yêu cầu tiện dụng, dễ sử
dụng, tính năng phù hợp cho các tác vụ xử lí cơ bản và
quan trọng nhất là giá cả phù hợp nên chúng tôi lựa
chọn KIT Arduino MEGA 2560 sử dụng cho thiết kế
mạch xử lí trung tâm.

- Đo hướng gió sử dụng cảm biến WIND VANE INV00A. Sơ đồ đấu nối cảm biến mơ tả như trên Hình 4b.
- Đo độ ẩm sử dụng module SI7021. Sơ đồ đấu nối cảm

b, Cảm biến độ ẩm

d, Cảm biến đo
lượng mưa

e, Cảm biến ánh sáng

c, Cảm biến đo
tốc độ gió

Hình 5. Kit Arduino Mega 2560.

f, Cảm biến đo
hướng gió

KIT Arduino MEGA 2560 sử dụng bộ xử lí Atmega
2560, KIT có 54 chân digital I/O, 16 chân đầu vào

Hình 3. Các cảm biến sử dụng cho thiết kế.

ISBN 978-604-80-7468-5

d, Cảm biến tốc độ gió

e, Cảm biến mưa

THIẾT KẾ PHẦN CỨNG

a, Cảm biến áp suất và
nhiệt độ

b, Cảm biến hướng gió

371


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

Analog, 4 UART, thạch anh dao động 16 MHz, kết nối

giúp bộ xử lí giao tiếp được với mạng, làm cầu nối để
nhận dữ liệu từ mạch xử lí trung tâm đưa lên Website.
Hiện nay dòng vi mạch Wifi ESP8266 rất phổ biến và
ứng dụng rộng lớn. Chúng tơi lựa chọn ESP8266-12E
vì đây là dịng sản phẩm có kích thước nhỏ gọn, dễ sử
dụng, giá thành hợp lí, có cổng micro USB để nạp
chương trình và cấp nguồn nên khơng cần mạch nạp
trung gian. ESP8266-12E là vi mạch tích hợp Wifi, cho
phép lập trình thực hiện các tác vụ TCP/IP cho các ứng
dụng khác nhau, đặc biệt ứng dụng IoT.
Kết nối ESP8266 với module truyền thông không
dây LoRa 32E thể hiện trên Bảng 2.
BẢNG II. KẾT NỐI ESSP 8266 VỚI LORA 32E

Hình 6. Sơ đồ đấu nối mạch xử lí trung tâm.

USB, 1 jack cắm điện, 1 đầu ICSP và 1 nút reset. Bộ

nhớ flash 128 KB, SRAM 8 KB và EEPROM 4 KB
[8]. Sơ đồ đấu nối mạch xử lí trung tâm mơ tả như
Hình 6.

BẢNG I. KẾT NỐI ARDUINO MEGA 2560 VỚI LORA 32E
Kết nối với Arduino

M0

Digital 26

M1

Digital 27

RX

TX 18

TX

RX 19

VCC

5VDC

GND

GND

GIPO12

M1

GIPO13

RX

TX

TX

RX

VCC

3V3

GND

GND

E. Ứng dụng Blynk
Thiết kế này sử dụng ứng dụng Blynk để xây dựng
giao diện giám sát, điều khiển. Blynk là một ứng dụng
chạy trên nền tảng iOS và Android để điều khiển và
giám sát thiết bị thông qua internet. Blynk không bị
ràng buộc với những phần cứng cụ thể, thay vào đó, nó
hỗ trợ phần cứng cho phép lựa chọn như Arduino,

Raspberry Pi, ESP8266 và nhiều module phần cứng
phổ biến khác. Ưu điểm của Blynk là dễ dàng sử dụng,
việc cài đặt ứng dụng và đăng ký tài khoản trên điện
thoại rất đơn giản cho cả IOS và Android; Blynk hỗ trợ
nhiều chức năng thiết kế giám sát với giao diện đẹp và
thân thiện.

C. Khối giao tiếp khơng dây Wifi
Vì lựa chọn Arduino MEGA 2560 làm bộ xử lí
trung tâm nên khơng thể giao tiếp trực tiếp với Internet
vì Arduino MEGA 2560 khơng hỗ trợ kết nối mạng. Vì
vậy u cầu đặt ra là cần có một khối trung gian để

Hình 8. Module LoRa E32.

Hình 7. Module WIFI ESP8266-12E.

ISBN 978-604-80-7468-5

Kết nối với ESP8266

M0

D. Module truyền thông không dây LoRa
Thiết kế này sử dụng mạch thu phát RF UART
Lora SX1278 433Mhz 3000m EBYTE E32-433T20DC
và anten để truyền nhận một chuỗi ký tự gửi từ
Arduino Mega đến ESP8266 ở khoảng cách xa.

Kết nối Arduino MEGA 2560 với module truyền

thông không dây LoRa 32E thể hiện trên Bảng 1.
LoRa E32

LoRa E32

372


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

F. Khối mạch nguồn

a , PIN năng lượng mặt trời

b , Bộ điều khiển sạc

d , Mạch hạ áp

c , Acquy

Hình 9. Các thành phần khối mạch nguồn.

Khối mạch nguồn cung cấp toàn bộ điện năng cho
thiết bị quan trắc khí tượng. Nguồn điện sử dụng Pin
năng lượng mặt trời để sạc cho Acquy 12V-9A cấp
nguồn cho toàn bộ mạch. Do thiết bị yêu cầu các mức
điện áp 3.3V, 5V, 12V nên chúng tôi sử dụng Pin năng
lượng mặt trời 12V-10W cùng với bộ điều khiển sạc
12V/24V-10A.

Hình 11. Sản phẩm nút cảm biến không dây.

công nghệ IoT với nền tảng ứng dụng IoT Blynk. Như
đã trình bày trên, bắt đầu quá trình làm việc Arduino
khởi tạo cấu hình cho hệ thống cảm biến và hệ thống
giao tiếp khơng dây Wifi, sau đó bộ điều khiển quét
phát hiện yêu cầu người dùng. Khi người dùng mở ứng
dụng IoT Blynk trên smartphone hoặc máy tính, nhập
địa chỉ IP của mạng Wifi, ứng dụng IoT Blynk sẽ phát
tín hiệu quét phát hiện hệ thống quan trắc khí tượng
theo địa chỉ IP đã nhập. Khi phát hiện có yêu cầu từ
người dùng cảm biến đọc dữ liệu quan trắc khí tượng
và gửi đến bộ xử lí, Arduino xử lí và tạo dữ liệu sau đó
gửi đến Module LoRa 32E, từ đây dữ liệu gửi đến IoT
Blynk thông qua ESP8266-12E. Dữ liệu quan trắc khí
tượng khu vực trồng rừng bao gồm nhiệt độ, áp suất,
độ ẩm, ánh sáng, lượng mưa, hướng và tốc độ gió được
hiển thị thơng qua giao diện của ứng dụng IoT Blynk.
Lưu đồ giải thuật mơ tả q trình làm việc của hệ thống
được trình bày trên Hình 10.

Nguồn cấp chính của mạch là nguồn DC 12V nên
muốn sử dụng cho các thiết bị 3.3V, 5V cần phải hạ áp
nguồn, trong thiết kế sử dụng mạch hạ áp LM2596.
IV.

LƯU ĐỒ GIẢI THUẬT

Truyền thông của hệ thống được thiết kế dựa trên
START

Khởi tạo Arduino, LoRa 32E,
ESP 8266, hệ thống cảm biến
NO
YES
Bộ điều khiển quét phát hiện
yêu cầu của người dùng

Có yêu cầu từ
người dùng

V. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Cảm biến đọc dữ liệu quan trắc
khí tượng

Sau q trình nghiên cứu thiết kế chúng tơi đã xây
dựng được nút cảm biến khơng dây quan trắc khí tượng
khu vực trồng rừng, bao gồm các thông số: nhiệt độ, áp
suất và độ ẩm khí quyển, ánh sáng, lượng mưa, hướng
và tốc độ gió như Hình 11.

Bộ xử lí nhận dữ liệu từ
cảm biến

NO
Đóng Service

Gửi dữ liệu đến LoRa 32E

Thử nghiệm nút cảm biến quan trắc khí tượng đặt
tại khu vực trồng rừng phòng hộ núi Dũng Quyết, nút
nhận dữ liệu đặt tại tầng 4 nhà A0 Trường Đại học
Vinh. Anten sử dụng cho bộ điều khiển trung tâm là
anten dây, có độ lợi 3,5 dBi và được gắn ra ngồi lan
can. Nút cảm biến sử dụng anten có độ lợi 3,5 dBi và di
chuyển đến các địa điểm định sẵn để thử nghiệm.

YES
Gửi dữ liệu đến ESP 8266

ESP 8266 phát dữ liệu lên
webserver hiển thị qua giao
diện ứng dụng IoT Blink

Với pin mặt trời được sử dụng loại 10W, 12V;
acquy 12V-9Ah, tổng dòng điện tiêu thụ khoảng 3 mA,
dung lượng nguồn cho phép trạm có thể hoạt động tới
trên một tuần trong tình trạng trời ít nắng.

END

Hình 10. Lưu đồ giải thuật.

ISBN 978-604-80-7468-5

373


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

Đánh giá thử nghiệm hệ thống thông qua các yếu tố
cự ly truyền dẫn và độ chính xác của phép đo, chúng
tơi thu được kết quả như sau:

theo giờ, ngày, tuần, tháng thể hiện như trên Hình 12
và Hình 13.
BẢNG III. SỐ LIỆU QUAN TRẮC KHÍ TƯỢNG

A. Khoảng cách truyền dẫn trong đơ thị
Kết quả cho thấy khoảng cách truyền xa nhất
3200m đạt được ở vị trí khơng có vật cản khi cấu hình
tham số trải phổ SF = 12, độ rộng băng BW = 125kHz. Khi
giảm hệ số trải phổ xuống SF = 8, khoảng cách truyền
giảm xuống còn 2000m. Khi gặp mơi trường thử
nghiệm có vật cản lớn là tịa nhà chung cư sinh viên thì
nhận thấy dữ liệu nhận được khơng cịn ổn định.

Áp suất
(mbar)

Thời gian

B. Kết quả đo lường, quan trắc khí tượng
Dữ liệu quan trắc độ ẩm, áp suất, nhiệt độ và tốc độ
gió được hiển thị dưới dạng biểu đồ có thể quan sát

Nhiệt
độ
(oC)

Tốc độ
gió
(m/s)

Độ ẩm
(%)

A

B

A

B

A

B

A

B

11/9/2022

1005

1012

32

33

2,7

2,8

65

67

12/9/2022

1001

1011

32

32

4,2

4,1

56

57

13/9/2022

1002

1011

34

35

4,1

4,1

57

57

14/9/2022

1001

1008

33

34

4,0

3,9

58

58

15/9/2022

1002

1011

35

35

4,1

4,1

53

54

16/9/2022

1007

1012

36

37

5,6

5,6

50

50

17/9/2022

1001

1010

37

37

5,7

5,8

50

52

18/9/2022

1006

1013

34

33

4,2

4,2

55

56

19/9/2022

1005

1012

35

36

3,2

3,2

56

56

20/9/2022

1003

1012

35

36

3,6

3,5

51

51

21/9/2022

1014

1009

36

35

4,2

4,3

52

51

22/9/2022

1006

1012

35

34

3,8

3,8

47

47

23/9/2022

1004

1013

33

35

3,8

3,8

47

47

BẢNG IV. SAI SỐ CỦA CÁC PHÉP ĐO
Thời gian

Hình 12. Đồ thị thu thập độ ẩm và áp suất.

11/9/2022

0,69

3,03

3,57

2,98

12/9/2022

0,99

0

2,43

1,75

13/9/2022

0,89

2,85

0

0

14/9/2022

0,69

2,94

2,56

0

15/9/2022

0,89

0

0

1,85

16/9/2022

0.5

2,71

0

0

17/9/2022

0,89

0

1,72

3,84

18/9/2022

0,69

3,03

0

1,78

19/9/2022

0,69

2,77

0

0

20/9/2022

0,89

2,77

2,85

0

21/9/2022

0.5

2,85

2,32

1,96

22/9/2022

0,59

2,94

0

0

23/9/2022

0,89

5,71

0

0

Sai số trung
bình (%)

0,75

2,43

1,24

1,08

Kết quả đo lường được so sánh với kết quả đo
lường của trạm thời tiết với dữ liệu được cung cấp trên
AccuWeather [9][10]. Các thơng số quan trắc khí
tượng từ hệ thống thử nghiệm thống kê trong cột A và
các thông số mơi trường từ trạm thời tiết thống kê trong

Hình 13. Đồ thị thu thập nhiệt độ và tốc độ gió.

ISBN 978-604-80-7468-5

Sai số tương đối của các phép đo (%)
Tốc độ
Độ
Nhiệt độ
gió
ẩm

Áp suất

374


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

cột B của Bảng III. Trong Bảng III, kết quả đo lường
được thống kê trong các thời điểm khác nhau quan trắc
từ ngày 11/9/2022 đến ngày 23/9/2022.

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Phạm Mạnh Toàn, “Thiết kế và xây dựng mơ hình hệ thống
quan trắc khí tượng cảnh báo cháy rừng”, Hội thảo quốc gia
lần thứ XXIV: Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thơng
tin và truyền thơng–Thái Ngun, trang 510-514, 12.2021
[2] Nguyễn Chí Ngôn, Lưu Trọng Hiếu, Phạm Bảo Nhân, Phạm
Duy Nghiệp, Nguyễn Chánh Nghiệm, “Xây dựng giải pháp
cảnh báo sớm tình trạng cháy rừng”, Tạp chí Khoa học &
Cơng nghệ Việt Nam, số 4(1), trang 52–57, 1.2016.
[3] Mare Srbinovska, Cvetan Gavrovski, Vladimir Dimcev,
Aleksandra Krkoleva, Vesna Borozan, 2015. “Environmental
parameters monitoring in precision agriculture using wireless
sensor networks”. Journal of Cleaner Production, Volume 88,
pp 297-307.
[4] Mare Srbinovska, Cvetan Gavrovski, Vladimir Dimcev,
Aleksandra Krkoleva, Vesna Borozan, 2014. “Environmental
parameters monitoring in precision agriculture using wireless
sensor networks”. Journal of Cleaner Production , pp 1-11.X.

[5] C. Liu, T. C. Gao, and L. Liu, “A comparison of rainfall
measurements from multiple instruments”, Atmos. Meas.
Tech., vol. 6, pp.1585–1595, 2013.
[6] Mekala, M.S.; Viswanathan, P. A Survey: Smart Agriculture
IoT with Cloud Computing. In Proceedings of the 2017
International Conference on Microelectronic Devices, Circuits
and Systems (ICMDCS), Vellore, India, 10–12 August 2017;
pp. 1–7.
[7] Medilla Kusriyanto, Agusti Anggara Putra, “Weather Station
Design
Using
IoT
Platform
Based
On Arduino Mega”, Conference: 2018 International
Symposium on Electronics and Smart Devices (ISESD),
October 2018.
[8] Baste, P and Dighe, “Low Cost Wheater Monitoring Station
Using Raspberry PI”, International Research Journal of
Engineering and Technology (IRJET), Vol. 4, Issue 05, May
2017.
[9] Patil, M., Pachpande, S.R., Chaudari, JP., and Rane, K.P.,
“Study of Literature on Wheater Monitoring System”,
International Journal of Computer Application, Vol. 153, No. 3
November 2016.
[10] Soe, Lwin, and Tun, ”Implementation of Microcontroller
Based Sensing Unit in Transmitter for Wireless Weather
Station, InternationalJournal of Science, Engineering and
Technology Research (IJSETR), Vol 3, Issue 6, June 2014.
[1]

Nếu xem số liệu của trạm thời tiết là số liệu đo
lường chuẩn khi đó từ số liệu quan trắc khí tượng của
hệ thống thử nghiệm và số liệu của trạm thời tiết,
chúng tôi xác định được sai số tương đối của các phép
đo, kết quả sai số thể hiện trong Bảng IV. Từ Bảng IV
cho thấy sai số tương đối của hệ thống quan trắc khí
tượng như sau: Đối với phép đo nhiệt độ sai số 2,43%;
phép đo áp suất sai số 0,75%; phép đo độ ẩm 1,08% và
phép đo tốc độ gió 1,24%. Đối với phép đo lượng mưa,
cường độ ánh sáng và hướng gió cũng cho kết quả có
độ chính xác cao.
VI. KẾT LUẬN
Trong nghiên cứu này chúng tôi đã thiết kế và xây
dựng thành công hệ thống quan trắc khí tượng khu vực
trồng rừng sử dụng cơng nghệ IoT dựa trên truyền
thông không dây LoRa. Kết quả thử nghiệm cho thấy,
trong điều kiện đô thị, cự ly truyền dẫn có thể đạt
3200m tùy theo các thơng số cài đặt và khu vực lắp đặt
có nhiều hay ít nhà cao tầng che chắn. Điều này chứng
tỏ, công nghệ LoRa phù hợp cho những bài tốn liên
quan đến IoT như đơ thị thông minh, giám sát và cảnh
báo cháy rừng hiệu quả. Những thông tin bao gồm
nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, lượng mưa, ánh sáng, tốc độ
và hướng gió đã được quan trắc trực tiếp với kết quả
phép đo có độ chính xác cao. Thiết bị nhỏ gọn, giá
thành thấp so với thiết bị nhập ngoại.
Trong tương lai, hệ thống có thể được định hướng
phát triển tích hợp thêm nhiều cảm biến để quan trắc
thêm các tham số môi trường đầy đủ hơn, đồng thời sử

dụng các phương thức truyền dẫn không dây tiên tiến
nhằm tăng thêm khoảng cách truyền dẫn từ nút cảm
biến đến nút nhận dữ liệu, hỗ trợ đắc lực trong cơng tác
dự báo, cảnh báo, phịng chống cháy rừng đạt hiệu quả
cao.

ISBN 978-604-80-7468-5

375