Smart Irrigation System

Système de supervision et gestion d'irrigation basé sur l'humidité du sol, fournissant une interface de monitoring en temps réel, une base de données persistante avec MongoDB, et une API REST pour l'intégration.

🎬 Démonstration

Voici une démonstration complète du système en action :

Ci-dessus : Interface de monitoring en temps réel affichant l'humidité actuelle, l'historique graphique, les statistiques et les recommandations d'irrigation automatisées.

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Aperçu

Ce système permet de :

• Monitorer l'humidité du sol en temps réel
• Configurer des seuils d'irrigation personnalisés
• Obtenir des recommandations automatisées d'irrigation
• Conserver un historique complet des mesures
• Intégrer des capteurs ou systèmes externes via API REST

Fonctionnalités

• Supervision en temps réel : Affichage de l'humidité actuelle, moyenne, minimum et maximum
• Historique graphique : Visualisation des 50 dernières mesures avec Chart.js
• Logique d'irrigation configurable : Seuils adaptables selon les besoins (SEC, OPTIMAL, HUMIDE)
• Analyse intelligente : Recommandations automatiques basées sur les paramètres
• Persistance MongoDB : Stockage durable des logs avec TTL (7 jours)
• API REST complète : Endpoints pour toutes les opérations (lecture, écriture, analyse)
• Interface responsive : Design moderne adapté à tous les écrans

Composants du Système

1. Capteur d'Humidité

Rôle : Le capteur d'humidité mesure le niveau d'eau dans le sol en temps réel. C'est le cœur du système qui communique avec la carte BBC Microbit pour transmettre les données au serveur central.

2. Pompe d'Irrigation

Rôle : La pompe d'irrigation est l'actionneur du système. Elle reçoit les commandes de contrôle du serveur et active ou désactive l'irrigation en fonction des recommandations du système d'analyse basé sur les seuils configurés.

3. Carte BBC Microbit

Rôle : La carte BBC Microbit est le microcontrôleur embarqué qui gère l'acquisition des données du capteur, le contrôle de la pompe et la communication réseau avec le serveur API. Elle constitue le cerveau du système IoT côté matériel.

4. Base de Données MongoDB

Rôle : MongoDB stocke de manière persistante tous les enregistrements d'humidité avec timestamps, les paramètres de logique d'irrigation configurés et les historiques. Les données expirent automatiquement après 7 jours pour optimiser l'espace disque.

5. Interface de Logs et Historique

Rôle : Affiche l'historique complet de toutes les mesures enregistrées, les timestamps précis, les sources de données et permet de consulter les patterns d'humidité pour une meilleure compréhension du comportement du système.

6. Gestion des Dates et Timestamps

Rôle : Gère tous les timestamps en format ISO 8601 pour garantir une traçabilité précise de chaque événement dans le système. Essentiel pour l'analyse temporelle et la recherche d'historique par date.

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Architecture

smart-irrigation-system/
├── index.html                 # Interface web (HTML5/CSS3/JavaScript)
├── start.bat                  # Script de démarrage (Windows)
├── README.md                  # Documentation
├── assets/                    # Ressources (images, GIF)
│   ├── detecteur.jpeg         # Photo du capteur
│   ├── pompe.jpeg             # Photo de la pompe
│   ├── BBC_microbit.png       # Image de la carte
│   ├── mongodb.png            # Logo MongoDB
│   ├── logs.png               # Interface des logs
│   ├── date.png               # Gestion des timestamps
│   └── gif-demo.gif           # Démonstration animée
│
└── backend/
    ├── app.py                 # API Flask
    ├── requirements.txt       # Dépendances Python
    └── .env                   # Configuration

Prérequis

• Python 3.8 ou supérieur
• MongoDB Community Edition 4.0+
• Navigateur moderne (Chrome, Firefox, Safari, Edge)

Installation

1. Installer les dépendances système

Windows :

# Installer Python depuis https://www.python.org/downloads/
# Installer MongoDB depuis https://www.mongodb.com/try/download/community

macOS :

brew install python@3.11
brew install mongodb-community

Linux (Ubuntu/Debian) :

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python3.11 python3-pip
sudo apt-get install -y mongodb

2. Configurer le projet

cd smart-irrigation-system
cd backend
pip install -r requirements.txt

3. Configurer MongoDB (optionnel)

Éditer backend/.env :

MONGO_URI=mongodb://localhost:27017
DB_NAME=arrosage_intelligent

4. Démarrer le système

Windows : Double-cliquer sur start.bat

macOS / Linux :

cd backend
python app.py

Le serveur démarre sur http://localhost:5000

5. Accéder à l'interface

Ouvrir index.html dans un navigateur (ou file:///chemin/vers/index.html)

Utilisation

Via l'interface web

1. Charger données de démonstration : Cliquer sur "Charger démo" pour peupler la base
2. Configurer les seuils : Modifier les valeurs d'humidité selon vos besoins
3. Analyser la situation : Cliquer "Analyser maintenant" pour obtenir une recommandation
4. Consulter l'historique : Observer le tableau des dernières mesures

Via l'API REST

Récupérer la dernière mesure

curl http://localhost:5000/api/latest

Réponse :

{
  "humidity": 65,
  "timestamp": "2026-05-19T14:30:00Z",
  "source": "sensor_01"
}

Ajouter une nouvelle mesure

curl -X POST http://localhost:5000/api/readings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "humidity": 65,
    "source": "sensor_01"
  }'

Ajouter plusieurs mesures

curl -X POST http://localhost:5000/api/readings/bulk \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '[
    {"humidity": 45},
    {"humidity": 52},
    {"humidity": 48}
  ]'

Récupérer les statistiques

curl http://localhost:5000/api/stats

Réponse :

{
  "avg": 55,
  "min": 25,
  "max": 80
}

Obtenir une analyse et recommandation

curl http://localhost:5000/api/analyze

Réponse :

{
  "current_humidity": 26,
  "status": "ALERTE_SECHERESSE",
  "recommendation": "Irrigation immédiate recommandée",
  "urgency": "CRITIQUE",
  "thresholds": {
    "dry": 30,
    "optimal_min": 45,
    "optimal_max": 75,
    "wet": 80
  },
  "timestamp": "2026-05-19T14:30:00.000Z"
}

Endpoints API

Lectures

Méthode	Endpoint	Description
GET	/api/latest	Dernière mesure enregistrée
GET	/api/history	50 dernières mesures
GET	/api/stats	Statistiques (moyenne, min, max)

Écriture

Méthode	Endpoint	Description
POST	/api/readings	Ajouter une mesure
POST	/api/readings/bulk	Ajouter plusieurs mesures

Logique et Analyse

Méthode	Endpoint	Description
GET	/api/logic	Récupérer les paramètres d'irrigation
PUT	/api/logic	Mettre à jour les paramètres
GET	/api/analyze	Analyser et obtenir une recommandation

Utilitaires

Méthode	Endpoint	Description
GET	/api/health	Vérifier la santé du système
POST	/api/demo/seed	Charger données de démonstration

Configuration des seuils

Les paramètres d'irrigation peuvent être personnalisés :

Paramètre	Valeur par défaut	Description
dry_threshold	30%	Seuil d'alerte sécheresse
optimal_min	45%	Humidité minimale recommandée
optimal_max	75%	Humidité maximale recommandée
wet_threshold	80%	Seuil d'humidité excessive
auto_irrigation	true	Activation de l'irrigation automatique

Recommandations d'irrigation

Humidité	Statut	Recommandation	Urgence
< 30%	ALERTE_SECHERESSE	Irrigation immédiate	CRITIQUE
30-45%	SEC	Irrigation recommandée	HAUTE
45-75%	OPTIMAL	Aucune action	BASSE
75-80%	HUMIDE	Attendre avant irrigation	BASSE
> 80%	TRÈS_HUMIDE	Trop d'eau - vérifier	MOYENNE

Base de données

MongoDB contient deux collections :

Collection readings

Enregistre chaque mesure d'humidité :

{
  "_id": ObjectId,
  "humidity": 65,
  "timestamp": "2026-05-19T14:30:00Z",
  "source": "sensor_01"
}

TTL Index : Les mesures expirent après 7 jours

Collection logic

Stocke les paramètres d'irrigation :

{
  "name": "default",
  "dry_threshold": 30,
  "optimal_min": 45,
  "optimal_max": 75,
  "wet_threshold": 80,
  "auto_irrigation": true,
  "last_updated": "2026-05-19T14:00:00Z"
}

Dépannage

Le serveur ne démarre pas

Vérifier que MongoDB est en cours d'exécution :

# Windows
net start MongoDB

# Linux
sudo systemctl start mongod
sudo systemctl status mongod

L'interface affiche "API hors ligne"

1. Vérifier que le serveur Flask est lancé sur le port 5000
2. Vérifier la configuration MongoDB dans .env
3. Consulter les logs du terminal pour les erreurs de connexion

Les données ne sont pas persistées

• Vérifier que MongoDB est connecté
• Vérifier la configuration MONGO_URI dans .env
• Recharger les données avec le bouton "Charger démo"

Port 5000 déjà utilisé

Modifier le port dans backend/app.py (dernière ligne) :

app.run(debug=True, host="localhost", port=8000)  # Port 8000 au lieu de 5000

Intégration capteurs

Pour intégrer un capteur d'humidité :

import requests

# Configuration
API_URL = "http://localhost:5000/api/readings"
SENSOR_ID = "greenhouse_01"

# Lire le capteur et envoyer les données
humidity = read_sensor()  # Votre fonction de lecture

requests.post(API_URL, json={
    "humidity": humidity,
    "source": SENSOR_ID
})

Personnalisation

Modifier les couleurs

Éditer index.html dans la section <style> :

:root {
  --teal: #1d9e75; /* Couleur principale */
  --red: #da3633; /* Couleur d'alerte */
  --bg: #0d1117; /* Fond */
  --surface: #161b22; /* Surface secondaire */
  /* ... autres couleurs ... */
}

Adapter les seuils par défaut

Éditer backend/app.py ligne 50 :

db.logic.insert_one({
    "name": "default",
    "dry_threshold": 25,      # Modifier ici
    "optimal_min": 40,
    "optimal_max": 70,
    "wet_threshold": 85,
    "auto_irrigation": True
})

Performance et limitations

• Maximum 50 mesures affichées dans l'historique
• Les mesures expirent après 7 jours (configurable)
• Serveur de développement Flask (non adapté à la production)
• Pas de mécanisme d'authentification pour les endpoints API

Déploiement en production

Pour déployer en production :

1. Utiliser un serveur WSGI (Gunicorn, uWSGI)
2. Configurer HTTPS
3. Ajouter une authentification API
4. Utiliser MongoDB Atlas ou une instance dédiée
5. Configurer des sauvegardes automatiques

Support et contribution

Pour signaler des bugs ou proposer des améliorations, créer une issue sur GitHub.

Licence

MIT License - Libre d'utilisation à des fins personnelles, éducatives et commerciales.

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Auteur : Wassim Lazim
Dernière mise à jour : Mai 2026