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基于物联网技术的智慧农业管理系统设计与实现随着科技的迅速发展，物联网技术在各行各业都得到了广泛的应用，其中智慧农业管理系统作为一个重要的应用领域，为农业生产带来了新的变革。
本文将深入探讨基于物联网技术的智慧农业管理系统的设计与实现。
一、引言智慧农业管理系统是将物联网技术与农业生产相结合的一种应用方案，通过传感器设备、物联网平台和数据分析算法等技术手段，实现对农业生产全过程的监测、管理和优化。
这种系统能够帮助农民提高生产效率、减少资源浪费，实现精细化、智能化的农业管理。
二、系统设计1. 传感器设备智慧农业管理系统的核心是传感器设备，能够实时获取农田环境、作物生长、水质等相关数据。
例如，温湿度传感器可以监测农田的温度和湿度变化，光照传感器可以判断作物所需的光照强度，土壤湿度传感器可以测量土壤湿度的变化。
这些传感器设备可以通过无线网络或者有线网络与物联网平台连接，实现数据的传输。
2. 物联网平台物联网平台是智慧农业管理系统的数据处理和分析中心，它接收传感器设备上传的数据，并进行存储、处理和分析。
物联网平台通过数据分析算法，对农田环境、作物生长等数据进行分析，为农民提供科学决策支持。
例如，通过对温湿度数据分析，可以得到最适宜的作物种植时间和生长环境；通过对土壤湿度数据分析，可以实现精确的灌溉管理，减少水资源的浪费。
3. 决策支持系统基于物联网技术的智慧农业管理系统还可以配备决策支持系统，帮助农民进行农业生产的决策。
决策支持系统可以根据农田环境、作物生长等数据，预测病虫害发生的风险，提醒农民采取相应的防治措施；也可以根据市场需求，预测作物的价格走势，引导农民选择合适的作物种植。
三、系统实现1. 传感器网络布置在农田中合理布置传感器设备是智慧农业管理系统实现的前提。
农田的空间特点和作物种类会影响传感器的数量和布置方式。
例如，对于大面积的农田，可以采用传感器网络，通过无线传输方式将数据传输到物联网平台；对于小面积或者复杂的农田，可以使用有线传输方式，如通讯电缆等。
基于物联网技术的智能农业管理系统设计与实现智能农业管理系统是基于物联网技术的应用系统，以实现农业生产智能化、信息化为目标。
本文将介绍智能农业管理系统的设计与实现，旨在提升农业生产效率、降低资源消耗和环境污染。
一、系统需求分析智能农业管理系统需要满足以下几个方面的需求：1. 数据采集：通过传感器采集农田土壤湿度、气温、光照等环境信息，采集农作物生长情况、病虫害等影响因素数据。
2. 数据传输：将采集到的数据传输至云端服务器进行存储和分析。
3. 远程控制：农户可以通过手机、平板等终端设备远程监控农田的生长情况，控制灌溉、施肥、喷药等操作。
4. 数据分析与决策支持：通过对采集到的数据进行分析，提供农田生长的预测、病虫害的预警等功能。
5. 结合业务需求：根据不同作物的需求，提供个性化的管理方案，并结合农业政策、市场变化等因素进行分析和决策。
二、系统设计与实现1. 硬件设备：(1) 传感器节点：安装在农田中的传感器节点，采集土壤湿度、气温、光照等环境信息，以及农作物生长等数据。
(2) 网关设备：将传感器采集的数据通过无线通信方式传输至云端服务器。
(3) 云端服务器：负责接收、存储和分析传感器节点采集的数据。
2. 软件系统：(1) 数据采集与传输模块：将传感器节点采集的数据传输至云端服务器，采用无线通信技术，如Wi-Fi、4G等。
(2) 远程控制模块：农户可以通过手机APP或网页端操作农田的灌溉、施肥、喷药等行动。
(3) 数据分析与决策支持模块：对采集到的数据进行分析与挖掘，提供农田生长的预测、病虫害的预警等功能。
(4) 个性化管理与决策模块：根据作物的需求、农业政策、市场变化等因素，结合智能算法给出个性化的管理方案和决策支持。
三、系统特点与优势1. 实时监测与远程控制：通过传感器节点采集的数据，农户可以随时了解农田的生长情况，通过远程控制实现灌溉、施肥等操作，提高农作物的管理效率。
2. 数据分析与决策支持：通过对采集到的数据进行分析和挖掘，系统可以提供农田生长的预测、病虫害的预警等功能，帮助农户做出科学决策，提高产量和质量。
基于物联网技术的智慧农业管理系统设计与实现近年来，基于物联网技术的智慧农业风靡全球，其所带来的效益不容忽视。
智慧农业管理系统可以实现智能化的农业生产，让农业生产更加高效、安全、可持续。
本文将阐述基于物联网技术的智慧农业管理系统的设计与实现。
一、智慧农业管理系统的设计思路智慧农业管理系统的设计需要遵循一个基本的思路，即将物联网技术与农业生产有机结合。
在系统设计上，需要将农业生产的各个环节进行划分，如播种、浇水、施肥、防病治虫、采摘等。
然后根据不同环节的需要，设计相应的物联网设备进行数据采集和控制。
最后通过云计算、大数据、人工智能等技术进行数据处理和分析，实现对种植、养殖等方面的管理。
二、智慧农业管理系统的实现技术1.物联网技术物联网技术是智慧农业管理系统的基础。
通过在种植区域内添加各种物联网设备，可以实现对于环境、作物生长情况、土壤状态等的数据采集。
这些设备包括温湿度传感器、光照传感器、土壤湿度传感器、CO2传感器、PH传感器、视频摄像头等。
这些设备通过网络将数据上传到云端，为农业生产提供精确、实时、全面的数据。
2.大数据技术智慧农业数据量大，处理智慧农业数据的工具就是大数据技术。
大数据技术可以将农业生产的种植、养殖等数据进行统计、分析、预测和建模，并帮助农民有效地洞察市场需求，制定生产计划和销售方案等。
同时，大数据技术也支持农业生产环境的实时监测和调整，通过充分利用数据进行精细管理、高效生产，提高农业生产的效益。
3.人工智能技术人工智能技术可以实现对农业数据的深度挖掘和智能分析，通过模型预测和自主决策来改善农业生产。
比如，通过对某一作物的历史数据分析，结合天气预报，可以对该作物的生长情况进行精准预测，并提供养分、灌溉、施肥等的建议。
同时，人工智能技术也能自动识别病虫害，通过快速响应和治疗，为农业生产提供更为安全、高效的防控手段。
三、智慧农业管理系统的优势智慧农业管理系统的优势主要体现在以下几个方面：1.减少农民劳动费用智慧农业管理系统的自动化程度高，大大降低了农民的劳动强度，减少了人工成本。
基于物联网的智能农业管理系统设计与实现智能农业管理系统是基于物联网技术的一个创新应用。
通过将各种传感器、互联设备和智能控制系统应用到农业领域，可以实现对农业生产过程的自动化、智能化管理，提高农业生产效率和质量。
本文将对基于物联网的智能农业管理系统的设计与实现进行探讨。
一、系统需求分析设计一个基于物联网的智能农业管理系统，首先需要对系统需求进行分析。
关键的需求包括：1. 实时监测：系统能够及时采集和传输田地中的环境数据，如温度、湿度、土壤湿度等，以实时掌握农田的生长环境情况。
2. 远程控制：系统具备远程控制的功能，农民可以通过手机、平板电脑等移动终端设备对田地中的设备进行远程操控，如开关灌溉系统、调节温度等。
3. 数据分析与决策支持：系统能够对采集到的数据进行分析和处理，为农民提供科学的决策支持和建议，如何种植、合理使用农资等等。
二、系统架构设计基于以上需求，可以设计如下的系统架构：1. 传感器网络：在田地中部署各种传感器，如温湿度传感器、土壤湿度传感器等，用于采集田地的环境数据。
2. 通信模块：将传感器采集到的数据通过无线通信模块传输到数据中心，可以使用Wi-Fi、蓝牙或者移动网络等方式。
3. 数据中心：接收来自传感器采集到的数据，进行存储和处理，并提供数据的查询和分析功能。
4. 控制系统：通过移动终端设备或者电脑等远程控制系统，向田地中的设备发送指令，实现对灌溉、温度等设备的远程控制。
三、关键技术实现在系统的设计与实现过程中，需要应用一些关键的物联网技术，如下所述：1. 传感器技术：选择适合农田环境监测的传感器，能够准确、可靠地采集环境数据。
2. 通信技术：选择适合的无线通信方式，如Wi-Fi、蓝牙、ZigBee 等，实现传感器数据的高效传输。
3. 数据存储与处理技术：选择合适的数据存储方式，如数据库、云存储等，并应用数据处理算法实现数据的分析和决策支持功能。
4. 远程控制技术：通过移动终端设备和互联网，实现对农田设备的远程控制功能，方便农民对田地进行管理。
基于物联网技术的智能农业管理系统设计与实现智能农业是利用物联网技术实现现代化农业管理的一种新型农业管理方式。
通过物联网技术，将传感器、智能设备和互联网等技术应用于农业生产和管理过程中，实现农田环境监测、农作物生长状态监控、农机设备远程控制等功能，提高农业生产效率和质量。
本文将介绍一个基于物联网技术的智能农业管理系统的设计与实现。
一、系统设计需求基于物联网技术的智能农业管理系统需要具备以下功能和特点：1. 农田环境监测：系统需要安装和部署一定数量的传感器来监测农田土壤湿度、温度、光照等环境参数。
传感器通过无线网络将数据传输到中心服务器，实现对农田环境的实时监测和数据采集。
2. 农作物生长状态监控：系统需要通过摄像头或其他传感器对农田内种植的农作物进行图像识别或生长指标测量，如测量作物的高度、叶片数量等，实时监控农作物的生长状态。
3. 农机设备远程控制：系统需要实现对农机设备的远程控制和调度。
农机设备通过物联网连接到中心服务器，农场管理人员可以通过智能手机或电脑端应用程序对农机设备进行遥控操作、排片调度和运行监测。
4. 数据管理与分析：系统需要将采集到的农田环境数据、农作物生长数据和农机设备运行数据进行存储和管理。
通过数据分析和挖掘，提供给农场管理人员有关农田环境和农作物生长状况的数据报表和统计分析结果，帮助其做出科学决策。
5. 报警与通知功能：系统需要设置报警规则，当农田环境参数超过预设阈值时，及时向农场管理人员发送报警信息。
同时，系统需要支持短信、邮件或APP推送等多种方式向农场管理人员发送通知和提醒。
二、系统架构设计基于以上需求，可以设计一个基于物联网技术的智能农业管理系统的架构如下：1. 硬件层：包括传感器、摄像头、农机设备等物联网设备。
传感器用于监测农田环境，摄像头用于拍摄农田和农作物图像，农机设备用于实现远程控制。
2. 网络通信层：物联网设备通过嵌入式无线模块（如Wi-Fi、LoRa、NB-IoT等）与云服务器进行数据交互和远程控制。
基于物联网的智能化农业管理系统设计与实现随着物联网技术的发展和应用，智能化农业管理系统在现代农业中发挥着重要的作用。
本文将针对基于物联网的智能化农业管理系统的设计和实现进行探讨。
一、引言智能化农业管理系统的设计和实现旨在利用物联网技术提升农业生产效率、降低成本、保障粮食安全，实现农业可持续发展。
该系统通过感知、信息传输和智能控制等环节，实现对农田、农作物和农机设备的智能化管理与控制。
二、系统架构设计1. 系统架构概述基于物联网的智能化农业管理系统主要由感知层、传输层、应用层三个层次组成。
感知层负责采集农田、农作物和农机设备等相关信息；传输层负责将采集到的信息传输到应用层；应用层则根据接收到的信息进行决策和控制。
2. 感知层设计感知层是系统的最底层，可以利用温湿度传感器、土壤湿度传感器、光照传感器等设备实时采集有关农田环境和作物生长的数据。
通过这些传感器的联网，农田数据可以得到准确采集和监测，为后续的决策提供数据支持。
3. 传输层设计传输层负责将感知层采集到的数据传输到应用层。
在物联网技术的支持下，采用无线传输方式，如WiFi、蓝牙、NB-IoT等，实现数据的快速、稳定和可靠传输。
4. 应用层设计应用层是系统的核心部分，主要负责数据分析、决策和控制等功能。
通过对感知层和传输层的数据进行分析和处理，系统能够提供实时的农田环境监测、作物生长状态分析、农机设备控制等功能。
同时，应用层也可以提供一些决策支持工具，如智能灌溉决策、病虫害预警等，帮助农户和农机操作员做出正确的决策。
三、关键技术与实现1. 传感技术感知层的设计离不开传感技术的支持。
选择适合农田环境的传感器，如温湿度传感器、土壤湿度传感器、光照传感器等，实现对农田环境和作物生长状态的实时监测。
2. 数据传输技术传输层的设计需要选择适合的数据传输技术。
根据实际情况和需求，可以选择无线传输技术，如WiFi、蓝牙、NB-IoT等，实现数据的远程传输和互联互通。
基于物联网的智能农业管理系统设计与实施智能农业是近年来快速发展的领域，通过综合运用物联网技术、传感器技术、大数据分析等先进技术，实现农业生产的智能化和精细化管理。
基于物联网的智能农业管理系统作为智能农业的核心组成部分，对于提高农业生产效率、优化资源利用、保障农产品质量具有重要意义。
本文将探讨基于物联网的智能农业管理系统的设计与实施。
一、智能农业管理系统的设计要点1. 传感器网络的布署智能农业管理系统的核心依赖于传感器网络的布署。
传感器可以实时监测土壤湿度、温度、光照强度、气体浓度等指标，通过数据采集，提供农作物生长环境的实时信息，基于这些信息，决策者可以科学调整水肥配比、温湿度环境等，保证农作物生长的最佳状态。
传感器布署要考虑农田的大小、形状以及传感器的节点数等因素，合理布局节点，确保覆盖面积和数据采样频率。
2. 数据采集与处理在传感器网络的基础上，智能农业管理系统需要通过数据采集与处理模块，对传感器采集的海量数据进行分析和处理。
数据采集模块负责将传感器采集到的数据进行实时传输和存储，确保数据的完整性和时效性；数据处理模块则负责对数据进行分析和挖掘，提取有用信息并进行决策支持，帮助决策者实现农业生产的精细管理。
数据采集与处理过程中还需要考虑数据的安全性和隐私保护，确保农户的敏感信息不被泄露。
3. 决策支持系统智能农业管理系统的核心功能之一是提供决策支持系统，帮助决策者进行科学决策。
决策支持系统可以根据实时采集的数据和农作物生长环境要求，为决策者推荐最佳的农业生产方案，例如确定灌溉和施肥方案、病虫害防治方案等。
决策支持系统的设计要充分考虑决策者的需求，提供用户友好的界面和操作方式，便于用户使用和理解。
二、智能农业管理系统的实施步骤1. 硬件设备的选择与安装智能农业管理系统的实施需要选择合适的硬件设备。
依据农田的大小和特点，选择适合的传感器节点，包括土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器等。
同时，需要选择可靠的数据采集与处理设备，确保数据的准确采集和处理。
基于物联网的智能农业种植管理系统设计与实现智能农业是运用物联网技术，将传感器、网络通信、云计算等技术应用于农业生产过程，实现农田监测、作物生长状态监控、自动化控制和决策支持等功能的一种现代化农业管理模式。
在这篇文章中，我将介绍基于物联网的智能农业种植管理系统的设计与实现。
一、背景与需求分析随着人口的增加和农业生产的需求不断提高，传统农业生产模式已经无法满足现代需求。
这就需要引入新的技术手段，提高农业生产的效率和质量。
基于物联网的智能农业种植管理系统就是为了解决这一问题而设计的。
通过该系统可以实现对农田环境、土壤水分、气象等因素的实时监测，以及对作物生长状态、病虫害情况等进行远程监控和管理。
这样可以提供决策支持，帮助农民做出更科学准确的种植和管理决策，有效提高农业生产的效率和质量。
二、系统设计与实现1. 系统架构设计基于物联网的智能农业种植管理系统由传感器节点、数据传输网络、云平台和决策支持系统四个部分组成。
传感器节点负责采集农田环境、土壤水分、气象等数据，并将采集到的数据通过传输网络发送至云平台。
数据传输网络可以采用无线传感器网络、4G/5G网络等不同的通信方式，根据实际情况选择合适的网络技术。
云平台是系统的核心部分，接收传感器节点发送的数据，并对数据进行处理、分析和存储。
同时，云平台还提供Web页面和移动应用程序等方式供农民进行数据查询和监控。
决策支持系统是基于云平台的数据分析结果，根据农民的需求提供种植和管理建议。
2. 数据采集与传输在系统实现过程中，首先需要选择合适的传感器，采集包括温度、湿度、光照强度、土壤水分等信息。
可以根据具体作物的需求和生长环境的差异，选择对应的传感器并进行布置。
数据传输可以通过无线传感器网络实现，将传感器节点连接到集中器，然后通过无线网络将数据传输至云平台。
也可以选择4G/5G网络等通信方式，直接将数据发送至云平台。
3. 数据处理与分析云平台接收到传感器节点发送的数据后，需要对数据进行处理和分析。
基于物联网技术的智能种植管理系统研发方案第1章引言 (3)1.1 研究背景 (4)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 国内外研究现状 (4)第2章物联网技术概述 (4)2.1 物联网基本概念 (5)2.2 物联网关键技术 (5)2.3 物联网在农业领域的应用 (5)第3章智能种植管理系统需求分析 (6)3.1 功能需求 (6)3.1.1 实时数据监测 (6)3.1.2 数据分析处理 (6)3.1.3 设备远程控制 (6)3.1.4 自动调节功能 (6)3.1.5 历史数据查询 (6)3.1.6 预警功能 (6)3.2 非功能需求 (6)3.2.1 可靠性 (6)3.2.2 易用性 (6)3.2.3 扩展性 (6)3.2.4 安全性 (6)3.2.5 兼容性 (7)3.3 用户需求分析 (7)3.3.1 农业种植企业 (7)3.3.2 农业科研机构 (7)3.3.3 农业种植户 (7)3.3.4 部门 (7)第4章系统总体设计 (7)4.1 设计原则 (7)4.1.1 实用性原则：系统设计充分考虑种植户的实际需求，保证系统功能完善、操作简便、易于维护，满足用户在日常种植管理中的实用需求。
(7)4.1.2 可扩展性原则：系统采用模块化设计，便于后期根据业务需求进行功能扩展和升级，同时支持多种传感器和设备的接入，提高系统兼容性。
(7)4.1.3 稳定性原则：系统采用成熟可靠的物联网技术，保证数据传输的稳定性和实时性，降低系统故障率。
(7)4.1.4 安全性原则：系统设计充分考虑信息安全，采用加密技术保障数据传输的安全性，防止信息泄露。
(7)4.1.5 经济性原则：在满足系统功能需求的前提下，充分考虑成本因素，采用性价比高的技术和设备，降低系统总体成本。
(7)4.2.1 感知层：主要包括各类传感器、控制器等设备，用于实时采集种植环境数据（如温度、湿度、光照等）和作物生长状态数据。
(8)4.2.2 传输层：采用有线和无线的通信技术，如以太网、WiFi、LoRa等，实现感知层与平台层之间的数据传输。
基于物联网的智能农业管理系统设计与实现随着科技的发展，物联网技术在各行各业都得到了广泛的应用，而农业领域也不例外。
基于物联网的智能农业管理系统正成为现代农业发展的一个重要方向。
本文旨在探讨基于物联网的智能农业管理系统的设计与实现，以提高农业生产效率、降低成本、减少资源浪费。
一、系统设计1. 系统架构基于物联网的智能农业管理系统主要由物联网传感器、边缘计算设备、云平台和用户终端组成。
传感器负责采集农田的环境参数、作物生长数据等信息，边缘计算设备对数据进行处理和分析，云平台提供数据存储和管理的功能，用户终端用于接收管理和控制农田的信息。
2. 功能模块智能农业管理系统包括数据采集、数据处理、远程监控、自动控制和数据分析等功能模块。
数据采集模块负责从传感器获取数据，并将数据上传到云平台。
数据处理模块对采集到的数据进行预处理和分析，提取有用的信息。
远程监控模块通过用户终端实时查看农田的环境和作物生长状态。
自动控制模块根据数据分析结果，对农田进行自动灌溉、施肥等操作。
数据分析模块通过对采集的数据进行分析，提供决策支持。
二、系统实现1. 硬件平台智能农业管理系统的硬件平台包括物联网传感器、边缘计算设备和用户终端。
传感器可以使用温度传感器、湿度传感器、光照传感器等监测农田的环境参数，同时使用土壤湿度传感器、PH传感器等监测作物生长所需的土壤条件。
边缘计算设备可以使用单片机或者嵌入式开发板，用于数据处理和分析。
用户终端可以使用手机或者电脑进行远程监控和控制。
2. 网络通信智能农业管理系统的网络通信可以使用无线网络，如Wi-Fi、蓝牙等。
传感器通过无线网络将采集到的数据传输到边缘计算设备和云平台，用户终端通过云平台获取农田的实时数据。
3. 软件开发系统设计采用面向对象的软件开发方法，使用C/C++、Java等编程语言进行开发。
云平台可以使用开源的物联网平台，如OpenIoT、ThingSpeak等。
用户终端可以使用移动APP或者Web应用进行开发。
基于物联网的草莓无土栽培智能管理系统设计与实现研究本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！无土栽培是指不用天然土壤，使用基质或不使用基质，用营养液灌溉植物根系或用其他方式来种植植物的方法。
无土栽培能够避免水分大量渗透和流失，克服土壤连作障碍，在节约用水、缓解耕地紧张等问题上优势突出，具有作物生长快、经济效益高，产品质量好，无污染、不受地区和季节限制、便于实现生产工厂化和自动化等优点，是设施栽培发展的高级阶段和重要方向。
在发展速度快、栽培效益高，连作障碍明显的设施草莓栽培中，无土栽培的应用优势更为突出，且其可实现温室大棚立体栽培，显著提高经济效益和生态效益。
无土栽培以人工创造的作物根系环境取代土壤环境，不仅能满足作物对矿物质营养、水分和氧气的需要外，还能应用人工技术对这些环境加以控制和调整，使其在品质方面按照需求发展。
然而传统的应用人工对温室环境及其营养液进行控制、调整和检测，效率低下，容易出现错误和偏差。
如何对无土栽培环境实施全方位实时监测、实时传输，根据生产要求及时调整环境参数，有效地提高生产效率和产品质量成为目前无土栽培技术的一大难点。
随着农业物联网技术的发展，以传感技术与物联网技术相结合的全方位田间环境监控技术得到迅速发展。
但所研制的产品功能普遍比较单一，扩展性差，更由于不能大批量生产，导致价格较高，没有取得较好的推广效果。
设施农业物联网技术还没有出现一个可以在稳定性、经济性和通用性上均衡发展，最终占据市场主导地位的管理系统或管理平台。
本文利用先进的计算机技术对无土栽培温室大棚的生长环境进行科学检测、科学分析和有效控制，使其具有最为适宜的生长小环境，准确、及时掌握环境数据，科学控制草莓生长过程，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的，进而实现农业生产集约、高产、优质、高效、生态和安全的目标。
设计的系统适用性好、扩展性强、稳定性好，经济性和通用性都相对较高。
同时，可通过远程监控，实时分析，实现远程指导、实时动态教学和管理，实现智能温室的全自动化，也可以在广大设施农业领域中起到示范作用，实现“智慧农业”的推广和应用。
1 系统架构设计本研究设计的无土栽培温室大棚物联网智能管理系统，可使生产或其他过程按照人们编制的工作程序自动进行监控，当被监控的对象运行时，无需人的直接参与。
智能监控包括自动监测和智能控制 2 个方面，即利用计算机对环境因素或生产过程各因素进行全天候不间断的实时监测，并根据实时数据和控制模型进行智能判断，根据实际需要给出实时控制方案，自动完成各设备的控制。
本系统集传感器、自动化监测、自动化控制、通讯、计算等技术与专家系统于一体，通过预置草莓生长发育所需的适宜环境参数和控制模型，搭建温室智能化软硬件平台，实现对草莓无土栽培温室中温度、湿度、光照、营养液浓度、pH 值、EC 值和CO2浓度等因子的自动监测和控制。
1. 1 系统设计目标本系统由前端部分来完成对环境监测因子的含量监测与汇总、转换、传输等工作，监测因子包括空气温度、湿度、光照、营养液温度、pH 值、EC值、溶解氧、CO2浓度等环境参数，这些监测因子由数据采集终端使用不同的方法进行测量，通过数据处理转换后经由GPRS 等网络向在线监测数据平台传输数据，由在线监测数据传输平台实现数据的接收、过滤、存储、处理、统计分析并提供实时数据查询等任务。
当某个指标超过设定值的时候，自动开启或者关闭指定设备。
整个系统可安全、可靠、准确、实时、全面、快速、高效地将真实的草莓无土栽培生产环境信息展现在管理人员的面前，并实现智能化管理和控制。
使草莓在一个充分优化的环境中生长发育，充分提高资源利用效率，减少病虫为害，节约养分、水分、能源及管理成本等，使管理精准、生产高效、生态安全。
系统总体设计1. 2 系统设计框架无土栽培温室智能管理系统主要包含智能监测管理、智能控制模型和智能控制管理三部分。
系统设计框架图见图2。
其中智能监测管理系统主要由传感器、数据接驳器、集线器、数据传输终端及传输网络、数据存储器构成的在线监测系统，该系统主要负责水培温室环境因子的采集、处理和管理等。
智能控制模型主要由草莓栽培专家系统、草莓生长发育各函数模型及其管理模型组成，主要实施对监测到的数据根据草莓生长发育与环境的关系模型进行科学分析、准确判别，实施控制方案的制定和发布。
智能控制管理系统由控制策略程序和执行机构组成，执行机构由营养液调控系统、水分调控系统、pH 调控系统、EC 值调控系统、溶解氧调控基于物联网的草莓无土栽培智能管理系统设计与实现857无土栽培温室的环境智能监控系统设计框架系统、空气温度调控系统、空气湿度调控系统、光照调控系统等组成，执行机构的实施均采用电磁阀或电机控制。
1. 3 系统重要功能1. 3. 1 温室环境的自动监测通过在线监测系统能对所有影响草莓生长发育的温室环境实施全天候的在线自动监测。
即可自动监测温室内的空气温度、空气湿度、光照强度、CO2浓度、营养液温度、溶解氧、pH 值、EC 值、营养液用量、灌溉水量等参数; 同时，可以监测温室外的空气温度、空气湿度、光照强度等参数。
并且在线监测数据传输平台可以实现数据的接收、过滤、存储、处理、统计分析并提供实时数据查询等。
不但可以使管理人员或系统本身根据实时数据和历史数据实施精准的管理，同时，还可以使领导、专家及其科研、教学人员实时观察、掌握植物生长发育状况及其与环境因子的关系，并进行相关决策、研究和教学等等。
1. 3. 2 温室环境的自动控制根据自动监测各环境参数及其系统设计的草莓生长发育模型、专家系统及其管理模型等，制定和发布的指令，智能控制系统可以实现温室环境的自动控制，主要包含棚内栽培营养液调节和更换，溶解氧的自动调节、pH 的自动调节、EC 值的自动调控、遮阳网和薄膜的卷帘、闭帘，水帘、风机的开和关，加温、降温、通风、排湿设施的开关、灌溉和增湿设施的开关等。
所有系统既可以实施全自动的控制，根据需要也可以实施手动控制。
自动控制可以单个温室为基本控制单位、室内单个控制设备为基本控制单元，利用计算机技术开发分布式控制系统; 基于分布式控制系统，开发利用动力供电线路( 交流220 V) 为母线的载波数据传输接口电路。
1. 3. 3 信息管理本系统可以实现监测数据的自动存储和分析管理，监测数据的远程遥测与控制指令的远程传输管理，及其自动控制方案的制定与发布，包括根据营养液溶度、溶解氧、pH 值、EC 值等控制下限和上限进行自动的营养液调节或更换等控制方案; 根据棚内温度、棚内外光照强度或时间进行水帘和风机及遮阳网的卷帘和闭帘等控制方案; 根据棚内空气湿度大小制定的排风控制方案、根据作物需要或按照时间制定的增湿控制方案等; 棚内营养液积温、空气积温、累计光照时间及气温湿度、营养液pH、EC 等影响水培植物生长发育的重要参数曲线图表的绘制管理。
2 系统的实现2. 1 智能感知无土栽培温室环境因子的实时监测是实现智能化控制的前提和基础。
由于无土栽培植物生长受诸多自然条件的影响，如环境温度、湿度和光照及其营养液温度、浓度、pH、EC 等，信息采集量很大，所以本系统根据无线传感器网络具有数据采集量大、精度高的特点，可以为用户提供详细准确的设施农业环境的信息参数，且成本低，可减小人为活动对环境的不利影响等优点[5]，选择了无线传感网络实施温室草莓无土栽培的在线监测系统，该系统是通过新一代物联网数据远程传输系统实现的实时监测系统。
该系统能够以最快、最稳定的方式采集、传输监测的温室环境实时参数，为项目系统集成用户提供最佳的方案。
温室在线监测系统示意图温室环境在线监测系统主要分为三部分: 数据驳系统、远程传输系统、后台存储系。
2. 1. 1 数据接驳器系列数据接驳器实现了任意传感器的数据接入功能，内置低功耗高速ARM 处理核心，可完成目标数据采集，通道校准、存储，设备诊断，设备休眠等功能，任意传感器输出信号均可通过数据接驳器转换成标准的MODBUS-RTU 协议输出，简化用户后端系统接入，并可与现有DCS、组态软件进行无缝连接，同时也集成了常用传感器供用户快速部署。
2. 1. 2 远程数据传输终端系列远程数据传输终端能够满足大多数环境下的数据传输需求，全系列终端均支持ZA 系列数据接驳器，远程数据传输终端可利用WiFi 网络、以太网( RJ45 有线) 、GSM/GPRS /3G ( 手机网络) 、Zigbee 无线自组织网络、北斗一代进行数据传输。
终端支持远程巡检，自动采集，低功耗控制，远程配置，远程预警，GPS /北斗定位等功能; 大大增强了终端的适用范围，真正意义上实现了物联网中的“物物相联”目标。
传输终端配有数据存储平台软件( ZA DataCenter Service) ，支持MySQL /MS SQL /Oracle 数据库，最大可支持1 万个终端同时在线传输，同时支持插件式传感器解析模块，可方便系统扩展。
通过不同传感器可以采集各类环境参数及其需要控制的技术参数。
传输终端可接驳系列化智能数字传感器，单个传输终端可同时接入5 到10 路传感器，实现对传感器的自动识别。
它具有超低功耗，自动关断负载电源，RTC 定时唤醒等的特性。
终端节点支持太阳能、风光互补等多种供电模式，最大程度适应复杂的应用环境; 所有传输终端均采用专利低功耗技术，以GPRS 传输终端为例，在使用4 个智能传感器的情况下，使用普通太阳能能源系统( 约2 W) ，4 000 mA 蓄电池可连续工作2 年( 采集频率按5 min·次- 1计) 。
2. 1. 3 后台存储系统ZA-DATA-CENTER 后台存储系统是为ZA 系列传输终端设计的后台存储服务软件，服务软件可将前端远程任意传感器的数据进行实时、定时的采集、并通过ODBC 泛用接口进行稳定存储，同时还负责检测终端及传感器设备状态、电池电量、定位数据等信息，用户可通过访问数据库中的实时表及历史表进行数据的访问及统计，也可通过服务器所提供的WebService 数据访问接口直接访问远程数据。
ZA-DATA-CENTER 采用数据解析插件技术，用户可根据前端应用不同、传感器的不同，添加自定义解析插件，轻松实现系统的扩展和特殊应用需求，同时还可以通过插件接口API 开发自定义的数据访问接口。
服务器采用内存池及并发连接处理技术，可同时处理大量、高频的数据请求及存储请求，非常适用于大规模终端部署及监测，增强了项目集成软件的稳定性。
2. 2 智能分析智能分析即将监测数据实时通过网络上传到应用服务平台，应用服务平台通过云计算平台对环境情况进行计算分析，结合植物的生长发育各函数模型及其管理模型，精确判断其对环境参数对植物生长发育的影响，及时做出对环境参数调控的指令。
