Development of an Embedded System-Based Brown Planthopper (BPH) Kit: A Case Study in Mueang District, Phetchabun
Main Article Content
Abstract
The objective of this research is to design and develop a brown planthopper detection kit using an embedded system and as well as to analyze performance measurement survey results of brown planthopper outbreak data with outbreak numbers in six sub-districts, including Sa Deang, Tha Phol, Dong Mun Lek, Na Yom, Huai Yai and Ra Wing. This study used data from 2020-2023, which indicate a moderate outbreak volume. Brown planthopper detection kit was with embedded system consisting of Node MCU ESP8266, motion detector, CCTV camera, LCD display and memory. The performance of the detection system was evaluated through 10 experiments. The identification accurate was 100% when one to two brown planthoppers were detected. If more than two brown planthoppers appeared at a time, they not all could detected. The average separation rate is 70%. The detection kits were installed in rice fields, In the middle of the rainy season (June-November). When the rice plants begin to grow, which is when the brown planthopper outbreak begins. The results of the inspections in all six sub-districts are as follows: The brown planthopper detection device detected a total of 219 insects, averaging of 36.5 insects per sub-district. Among these 28 were brown planthoppers, an averaging 4.67 insects per sub-district. Consist of Sa Diang Subdistrict, 6 individuals (12%); Tha Phol Subdistrict, 3 individuals (7.9%); Dong Mun Lek Subdistrict, 7 individuals (19.4%); Na Yom Subdistrict, 5 individuals (12.5%); Huai Yai Subdistrict, 4 individuals (15.4%); and Ra Wing Subdistrict, 3 individuals (10.3%). The frequency of brown planthopper detection varied significantly across sub-districts, although the overall number remained low.
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Articles in this journal are copyrighted by the x may be read and used for academic purposes, such as teaching, research, or citation, with proper credit given to the author and the journal.use or modification of the articles is prohibited without permission.
statements expressed in the articles are solely the opinions of the authors.
authors are fully responsible for the content and accuracy of their articles.
other reuse or republication requires permission from the journal."
References
วันทนา ศรีรัตนศักดิ์ ชัยรัตน์ จันทร์หนู และชวนชม ดีรัศมี. (2551). การคาดการณ์การระบาดของเพลี้ยกระโดดสีน้ำตาลในจังหวัดชัยนาทโดยใช้กับดักแสงไฟ. วารสารวิชาการข้าว, 2(2), 52-60. https://li03.tci-thaijo.org/index.php/TRRJ/article/view/55/72
สำนักงานเกษตรจังหวัดเพชรบูรณ์. (2563). ข้อมูลพื้นฐานด้านการเกษตรจังหวัดเพชรบูรณ์. สืบค้นเมื่อ 20 มีนาคม 2565, จาก https://phetchabun.doae.go.th/province/?p=195
สำนักงานเกษตรอำเภอเมือง จังหวัดเพชรบูรณ์. (2567). ข้อมูลปริมาณผลผลิตข้าวและศัตรูข้าว ปีการผลิต 2566/2567. สำนักงานเกษตรอำเภอเมือง จังหวัดเพชรบูรณ์.
สำนักงานจังหวัดเพชรบูรณ์. (2565). ประวัติจังหวัดเพชรบูรณ์. สืบค้นเมื่อ 1 พฤษภาคม 2565, จาก https://www.phetchabun.go.th/main/content_history.php#contact.
สำนักงานวิจัยและพัฒนาข้าว กรมการข้าว. (2564). องค์ความรู้เรื่องข้าว ศัตรูข้าวและการป้องกันกำจัด: เพลี้ยกระโดดสีน้ำตาล (brown planthopper, BPH). สืบค้นเมื่อ 4 กรกฎาคม 2565, จาก http://webold.ricethailand.go.th/rkb/disease%20and%20insect/index.php-file=content.php&id=46.htm
Gillis, A. S., and Lutkevich, B. (2024). What is an embedded system? TechTarget. Retrieved June 17, 2025, from https://www.techtarget.com/iotagenda/definition/embedded-system
Ibrahim, M. F., Khairunniza-Bejo, S., Hanafi, M., Jahari, M., Saad, F. S. A., and Bookeri, M. A. M. (2023). Deep CNN-Based Planthopper Classification Using a High-Density Image Dataset. Agriculture, 13(6), 1155. https://doi.org/10.3390/agriculture13061155
He, Y., Zhou, Z., Tian, L., Liu, Y., and Luo, X. (2020). Brown rice Planthopper detection based on deep learning. Precision Agriculture, 21(6), 1385-1402. https://doi.org/10.1007/s11119-020-09726-2.
Shah, N. A. N., Osman, M. K., Othman, N. A., Ahmad, F., and Ahmad, A. R. (2019). Identification and Counting of Brown Planthopper in Paddy Field using Image Processing Techniques. Procedia Computer Science, 163, 580-590. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.140.