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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:蕭凱文
研究生(外文):HSIAO,KAI-WEN
論文名稱:基於物聯網之櫻花樹與果樹病蟲害偵測
論文名稱(外文):Monitoring of Cherry Blossom Tree Disease and Insect Pests Based on Internet of Things
指導教授:蕭瑛東蕭瑛東引用關係
指導教授(外文):HSIAO,YING-TUNG
口試委員:姜義德陳柏宏
口試委員(外文):CHIANG,YI-TECHEN,PO-HUNG
口試日期:2020-06-23
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北教育大學
系所名稱:資訊科學系碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:52
中文關鍵詞:紅頸長角天牛物聯網監測
外文關鍵詞:Aromia bungiiInternet of ThingsMonitor and Measure
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防治天牛在植物病蟲害防治中是很重要的一環,以日本的櫻花經濟市場規模而言,據統計高達一千億日圓觀光財的損失。在台灣,受天牛侵害而造成大量的農損集中在文旦,柚樹,柑橘等果樹。另外,與天牛類似的植物害蟲—荔枝椿象,其成蟲及幼蟲以刺吸方式直接危害植體的嫩芽、嫩梢、花穗及幼果等部位,嚴重為害臺灣的龍眼、荔枝等過數,導致落花、落果,嫩枝、幼果枯萎及果皮黑化等徵狀,影響荔枝、龍眼等達20~90%產量損失。為維護櫻花與果樹之正常成長,進行監測樹木健康狀況,量測其生長環境的空氣溫度與溼度,土壤溼度,與樹幹水份輸送能力等以判別樹木健康狀況。對於侵食樹幹的害蟲之幼蟲,以音波量測的模式,偵測幼蟲活動時間及活動範圍。樹木健康偵測系統之設計,將以聯發科MT7697 晶片為開發平台,接收櫻花樹環境及健康資料,以及量測櫻花樹的音波訊號,經由語音處理,判別是否有天牛幼蟲活動訊息,並更進一步判別天牛幼蟲活動範圍,以提供農藥之使用更精準而有效率。透過 NB-IoT,將櫻花樹的健康狀況,上傳至雲端中華電信大平台。雲端紀錄各項量測資訊,並提供事件及狀況判別,然後經由LINE Notify 推播,可傳送偵測的各項資訊到手機端,以便提供使用者即時處理的機會。
The control of Aromia Bungii is an important part in the control of plant diseases and insect pests. In terms of the size of the Japanese cherry blossom market, it is estimated that the loss of tourism is up to 100 billion Yen (JPY). In Taiwan, a large number of agricultural losses cause by Aromia Bungii are concentrated in fruit trees such as wendan, pomelo and citrus. In addition, plant damage similar to Aromia Bungii, adults, and larvae of Tessaratoma Papillosa directly harms the shoots, tender shoots, flower spikes, and fruits of the plant by sucking sap from the young twigs. It seriously damages the longan and litchi in Taiwan, leading to symptoms such as falling flowers and falling fruits, withering of young shoots and young fruits, and blackening of the peel, affecting 20 to 90% of productivity loss of litchi and longan. This study develops an IoT based system is to maintain the normal growth of cherry blossoms and fruit trees by monitoring the health of trees, measuring the air temperature and humidity of the environment and soil moisture, as well as the ability of the trunk to transport water to determine the health of trees. For the larvae of pests that invade the trunk, the larvae's time and range of activities are detected using the sonic measurement technology. The design of the tree health detection system will use the MediaTek MT7697 chip as the development platform to receive the cherry tree environment and health data, and measure the sonic signals of the cherry tree. The voice processing will be used to determine whether there is a message of Aromia Bungii larvae activity and further judge Aromia Bungii larvae range to provide more accurate and efficient pesticide use. Through NB-IoT, upload the health status of the cherry tree to the cloud Chunghwa Telecom platform. Record all measurement data in the cloud, and provide event and status discrimination. Then push the LINE Notify to send the detected information to the mobile phone to provide users with the opportunity to deal with it in realtime.
中文摘要 i
Abstract ii
目錄 iv
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1-1研究動機與目的 1
1-2研究背景 2
1-3 文獻探討 3
1-4論文架構 5
第二章 研究方法 6
2-1樹木電導度檢測 6
2-2 蟲聲辨識 9
2-2-1 線性預測編碼介紹 10
2-2-2 蟲聲辨認流程 11
2-3 樹木健康觀測平台 12
第三章 系統架構 13
3-1 MT7697 14
3-1-1低功號藍芽 15
3-2 NB-IoT 17
3-2-1 NB-IoT通訊模組 18
3-2-2 NB-IoT優勢 19
3-3 IoT智慧聯網大平台 20
3-4 亞馬遜彈性雲端計算伺服器 21
3-4-1 EC2運行規則 21
3-5 LINE 推播 22
第四章 系統功能設計 23
4-1 MT7697平台功能規劃 23
4-1-1 空氣溫溼度計 24
4-1-2電容式土壤濕度計 24
4-1-3 MT7697與樹木電導感知電路板連接 26
4-1-4 MT7697工作流程 27
4-2 MT7697平台的通訊功能 29
4-2-1 MT7697與NB-IoT模組連接 29
4-2-2 MT7697平台間通訊-低功耗藍芽 31
4-3雲端儲存與資料處理 35
4-3-1 NB-IoT上傳IOT智慧聯網大平台 35
4-3-2 AWS EC2工作流程 39
第五章 實驗及成果 42
5-1 蟲聲辨認 42
5-1-1各種蟲聲 42
5-1-2 聲音特徵模型 43
5-2 櫻花樹的健康觀測 45
5-2-1 狀態估測器法 46
第六章結論 47
6-1 結論 47
6-2 未來發展 47
參考文獻 48
附錄 50

表3-1 MT7697 與 Arduino 比較表 14
表3-2中華電信NB-IoT收費規則表 17
表3-3 NB-IoT通訊模組規格 18
表3-4 低功耗廣域網通訊比較表 19
表4-1 電容式土壤濕度計規格 25
表5-1 紅頸長角天牛蟲聲特徵表 43
表5-2 各種蟲聲特徵平均值表 43

圖2-1樹木電導感知電路圖 7
圖2-2 麥克風安裝圖 9
圖2-3 漢明窗圖 10
圖2-4蟲聲辨認流程 11
圖2-5觀測器判別法 12
圖3-1系統架構圖 13
圖3-2 藍芽通訊協議圖 16
圖3-3 NB-IoT通訊模組接線圖 18
圖3-4 IoT智慧大平台系統架構圖 20
圖3-5 Line 推播流程圖 22
圖4-1 樹木電導度偵測器 23
圖4-2 MT7697 與空氣溫溼度計接線圖 24
圖4-3 土壤濕度計使用圖 26
圖4-4 MT7697與樹木電導感知電路板連接圖 27
圖4-5 MT7697 工作流程圖 28
圖4-6 MT7697與NB-IoT模組連接圖 29
圖4-7 NB-IoT通訊模組工作流程圖 30
圖4-8 藍芽連接傳輸 32
圖4-9 藍芽連接方式 33
圖4-10 MT7697之藍芽模組工作流程圖 34
圖4-11 系統連接架構圖 35
圖4-12 IoT智慧聯網大平台建立流程圖 36
圖4-13 IoT智慧聯網大平台設備架構圖 37
圖4-14 IoT智慧聯網大平台介面 38
圖4-15 雲端配置圖 40
圖4-16 AWS EC2 工作流程圖 41
圖5-1 各種蟲聲音訊圖 42
圖5-2 特徵濾波圖 44
圖5-3 樹木資訊曲線圖 45
圖5-4 估測值對比櫻花樹正常狀態圖 46
圖5-5 估測值對比櫻花樹異常狀態圖 46


[1]ETtoday(2018),10隻外來天牛啃死一株櫻花樹,日本砍樹搶救賞櫻文化,新聞雲,取自:
https://www.ettoday.net/news/20180328/1138491.htm#ixzz5ooY2RjPs
[2]行政院農委會林務局,櫻花樹上的紅寶石:霧社血斑天牛,2011年出版。
[3]林明瑩,陳昇寬,張煥英,“柑桔窄胸天牛之形態與發生調查”,植物保護學會會刊,卷 46,頁177-180,2004。
[4]荔枝保護-行政院農業委員會,植物保護圖鑑系列 16,2006 出版。
[5]荔枝椿象檔案,台灣環境資訊協會,取自:https://teia.tw/zh-hant/natural-valley/species/19105。
[6]蔡育宸(2015),台灣中部五種平地造林樹種乾濕季水分生理之研究。國立中興大學森林學系碩士論文,台灣台中,頁5-8,2015。
[7]林威延(2005),基於聽覺特性之LPC編碼之研究,國立中原大學電機工程學系碩士論文,台灣桃園,頁7-9,2005。
[8]Hongli Ge, Wei Jin and Huaqiang Du,“Automatic Extraction of Bursaphelenchus” xylophilu-sinduced Sporadic Death Trees on Unmanned Airborne Digital Photography, International Workshop on Earth Observation and Remote Sensing Applications, Beijing, 2008, PP. 134-137.
[9]Mingyang Li, Milan Liu, Min Liu and Yunwei Ju, “Monitoring Exotic Forest Pest Based on High-resolution Remote Sensing Image and CART Model,” 3rd International Congress on Image and Signal Processing (CISP2010), Yantai, 2010,PP. 2203-2206.
[10]Ding-jiang Wang and Yu-xiang Dong, “Stability of a Model of Nonlinear Forest Insect Pests,” Second International Conference on Information and Computing Science, Manchester, 2009, PP. 134-147.
[11]Liang Mao, Danying Chen, Jinye Zhong, Jiaying Fang, Mengqian Lu and Dingjiang Wang, “Mathematical Modeling and Simulation for the Deadly Disease of Pine Trees,” 4th International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics, Nanchang, Jiangxi, 2012, PP. 208-211.

[12]Jianbo Yi and Qi Huang, ”Fault Detection and Isolation Based on Optimal FaultTolerant Observers for Linear System”, International Conference on Electrical and Control Engineering, Wuhan, 2010. PP. 982-985.
[13]Lamine Mohamadi, Xuewu Dai and Krishna Busawon”Output observer for fault detection in linear systems” IEEE 14th International Conference on Industrial Informatics, Poitiers, 2016, PP. 1262-1267.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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