Plant Monitor是一个基于物联网的植物健康监测项目，旨在简化植物健康状况的监测。该项目由三部分组成：
动作明星
应用程序和物联网部分的代码都位于以下 GitHub 代码库中：
这是一个基于物联网的植物监测系统，连接到 MongoDB 数据库。这是一个 Flutter 应用，用于在移动设备上显示来自植物传感器的实时数据。
版权所有 © 2022 Souvik Biswas
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下面对该项目的所有三个部分进行详细描述。
ESP32模块用于采集数据、处理数据并上传至MongoDB数据库。它是一款低功耗微控制器，集成了WiFi和蓝牙功能。
DHT11传感器用于测量植物周围环境的原始温度和湿度数据。
LDR用于计算植物接收到的光照强度。
土壤湿度传感器模块用于测量土壤湿度或含水量。该传感器包含一个电位器，用于设置所需的湿度阈值。
MongoDB Atlas 使用 AWS、Azure 和 Google Cloud 提供云数据库服务。它还拥有各种自动化工具，用于执行各种后端功能，并配备了可视化工具。本项目中使用的服务如下所述。
Atlas被用作存储传感器读数及其时间戳的主要云数据库。
Realm 函数用于轻松存储来自 ESP32 模块的传感器数据。创建了一个HTTP 端点，用于从 ESP32 访问 MongoDB 数据库。
以下函数用于存储传感器数据：
exports = function(payload){
var atlas = context.services.get("mongodb-atlas");
var coll = atlas.db("plantdata").collection("readings");
try {
if (payload.body)
{
body = EJSON.parse(payload.body.text());
}
coll.insertOne(body);
console.log(body);
} catch (e) {
console.log("Error inserting doc: " + e);
return e.message();
}
};
图表用于在 MongoDB Web 应用程序中直接可视化传感器读数。
在这个项目中，我制作了四张图表：
为了在 Flutter 应用程序中使用 Realm 数据，我创建了一个修改版的flutter_mongodb_realm插件，以支持 Dart 空安全，并在最新版本的 Flutter SDK 上运行它。