Abstract A cloud-based Internet of things monitoring system in aquaponics is proposed in this study. The system can measure water temperature, water depth, dissolved oxygen, and p H value. Moreover, three infrared distance sensors were attached to the aquarium glass at different heights to monitor the group activity of fish. Continuous water depth sensing in the rearing tank can be used to monitor the ebb-and-flow irrigation and calculate the flowrate of water circulation. By using the fish activity sensing to determine if the fish are at rest, the dissolved oxygen and water temperature at fish’s resting states are collected, then based on the established oxygen transfer rate model in this study, the systemic metabolic rate and fish’s locomotion-induce metabolic rate can be calculated through the daily regression analysis. Fish activity sensing is a proactive measuring method compared with the measuring of dissolved oxygen and p H value, it has the advantage of immediacy and can technically be used to cross check whether the reading of dissolved oxygen or p H sensor near feeding time is within a reasonable range. The measuring module incorporating sensors and sub-1 GHz communication can transmit data to a 1-km-long gateway module. Finally, the data are uploaded to ThingSpeak™, a cloud platform, through Wi-Fi. By using the data stored on the cloud, a real-time alarm system for indicating abnormalities is developed and a periodic regression analysis is conducted using the cloud-based programming of ThingSpeak™.

中文翻译：

---

开发基于云的物联网监测系统，用于鱼菜共生中的鱼类代谢和活动

摘要 本研究提出了一种基于云的鱼菜共生物联网监控系统。该系统可以测量水温、水深、溶解氧和p H值。此外，在不同高度的水族箱玻璃上安装了三个红外距离传感器，以监测鱼类的群体活动。养殖池内连续水深传感可用于监测涨落灌溉并计算水循环流量。利用鱼类活动感知来判断鱼类是否处于静止状态，采集鱼类静止状态下的溶解氧和水温，然后基于本研究建立的氧转移率模型，计算鱼类全身代谢率和运动诱导代谢率可以通过每日回归分析计算。鱼类活动传感与溶解氧和p H值的测量相比是一种主动测量方法，它具有即时性的优点，技术上可以用来交叉检查溶解氧或p H传感器的读数是否在接近喂食时间的范围内。合理的范围。包含传感器和低于 1 GHz 通信的测量模块可以将数据传输到 1 公里长的网关模块。最后，数据通过 Wi-Fi 上传到云平台 ThingSpeak™。通过使用存储在云端的数据，开发用于指示异常的实时警报系统，并使用基于ThingSpeak™的基于云的编程进行周期性回归分析。它具有即时性的优点，技术上可用于交叉检查加料时间附近溶解氧或pH传感器的读数是否在合理范围内。包含传感器和低于 1 GHz 通信的测量模块可以将数据传输到 1 公里长的网关模块。最后，数据通过 Wi-Fi 上传到云平台 ThingSpeak™。通过使用存储在云端的数据，开发用于指示异常的实时警报系统，并使用基于ThingSpeak™的基于云的编程进行周期性回归分析。它具有即时性的优点，技术上可用于交叉检查加料时间附近溶解氧或pH传感器的读数是否在合理范围内。包含传感器和低于 1 GHz 通信的测量模块可以将数据传输到 1 公里长的网关模块。最后，数据通过 Wi-Fi 上传到云平台 ThingSpeak™。通过使用存储在云端的数据，开发用于指示异常的实时警报系统，并使用基于ThingSpeak™的基于云的编程进行周期性回归分析。一个云平台，通过Wi-Fi。通过使用存储在云端的数据，开发用于指示异常的实时警报系统，并使用基于ThingSpeak™的基于云的编程进行周期性回归分析。一个云平台，通过Wi-Fi。通过使用存储在云端的数据，开发用于指示异常的实时警报系统，并使用基于ThingSpeak™的基于云的编程进行周期性回归分析。