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基于Java的物联网智能农业系统设计与开发物联网技术的快速发展为农业行业带来了巨大的变革和机遇。
传统农业生产模式的低效率、高成本等问题逐渐凸显，而物联网技术的应用可以有效地提升农业生产的智能化水平，实现精准农业管理，提高农作物产量和质量。
本文将探讨基于Java的物联网智能农业系统的设计与开发，旨在为农业生产提供更加智能、高效的解决方案。
一、物联网在智能农业中的应用随着传感器技术、云计算和大数据分析等技术的不断成熟，物联网在智能农业中得到了广泛应用。
通过在农田中部署各类传感器设备，可以实时监测土壤湿度、温度、光照等环境参数，结合气象数据和作物生长模型，为农民提供精准的种植指导，帮助其科学施肥、灌溉，提高作物产量和品质。
二、基于Java的物联网智能农业系统架构设计1. 系统整体架构基于Java的物联网智能农业系统主要包括传感器数据采集模块、数据传输模块、数据处理与分析模块以及用户界面展示模块。
传感器数据采集模块负责实时采集土壤和环境参数数据；数据传输模块将采集到的数据上传至云服务器；数据处理与分析模块对数据进行处理和分析，生成种植建议；用户界面展示模块向用户展示监测数据和种植建议。
2. 技术选型在系统设计中，我们选择使用Java作为后端开发语言，利用Spring框架实现系统的快速开发和部署。
同时，采用MySQL数据库存储传感器数据和用户信息，利用Redis缓存技术提升系统性能。
前端界面采用HTML、CSS和JavaScript进行开发，通过Bootstrap框架实现响应式布局，确保在不同设备上都有良好的显示效果。
三、系统功能设计与实现1. 传感器数据采集通过串口通信或Wi-Fi连接等方式，将传感器采集到的土壤湿度、温度等数据上传至服务器。
利用Java语言编写数据采集程序，实现对传感器设备的控制和数据读取。
2. 数据处理与分析接收到传感器上传的数据后，系统将进行数据清洗、处理和分析。
利用Java编程语言编写算法模块，结合大数据分析技术对土壤养分情况、作物生长状态等进行评估，并生成相应的种植建议。
基于物联网技术的智慧农业系统设计与实现智慧农业系统是利用物联网技术实现农业生产的自动化和智能化的系统。
该系统通过物联网中的传感器和设备，实时监测农田中的温度、湿度、光照等环境参数，同时通过云平台收集和处理这些数据，为农民提供农作物生长的状态和需求的预测和推荐。
一、系统设计1.1 系统架构设计智慧农业系统的架构设计应包括以下组成部分：传感器网络、数据传输、云平台和应用端。
传感器网络：在农田中布置多个传感器，用于收集温度、湿度、光照、土壤湿度等环境参数的数据。
传感器采用低功耗的无线通信，与数据传输模块相连。
数据传输：传感器通过无线通信将数据传输到数据传输模块，数据传输模块将数据打包并通过云平台传送到云服务器。
云平台：云平台是数据的集中存储和处理中心，负责对传感器数据进行处理和分析。
云平台还提供用户管理、数据可视化和决策支持等功能。
应用端：应用端是农民使用的终端设备，通过应用程序与云平台进行交互。
农民可以通过应用端查看农作物生长状态、预测和推荐。
1.2 环境监测子系统设计环境监测是智慧农业系统的核心子系统之一，用于实时监测农田中的环境参数，为农民提供精确的环境信息。
温度传感器：负责测量农田中的温度，通过无线通信将数据传输至数据传输模块。
湿度传感器：测量土壤湿度和空气湿度，以确保农作物的适宜生长。
同样通过无线通信将数据传输至数据传输模块。
光照传感器：测量农田中的光照强度，为农民提供合适的光照条件，提高农作物的产量和质量。
1.3 数据处理与分析子系统设计数据处理与分析子系统主要负责对从传感器网络收集到的数据进行处理和分析。
主要包括数据存储、数据清洗、数据挖掘和数据可视化等功能。
数据存储：将传感器数据存储在云服务器中，以便后续的数据处理和分析。
可以选择关系型数据库或者分布式存储系统来存储数据。
数据清洗：对传感器数据进行清洗和预处理，去除异常值和噪声。
数据挖掘：利用数据挖掘算法分析农田中的环境数据，提取农作物生长的相关特征，并预测农作物的生长状态和需求。
基于物联网的智能农业监控系统设计与实现智能农业是指运用物联网、大数据、云计算等先进技术，利用传感器、监控设备等工具，对农业环境、作物生长过程等进行实时监测与管理，以提高农业生产效率、降低资源消耗、改善农产品质量的一种现代农业生产方式。
在智能农业中，智能农业监控系统起到了核心作用。
本文将介绍基于物联网的智能农业监控系统的设计与实现。
一、系统设计需求分析基于物联网的智能农业监控系统主要用于监测和管理农作物的生长环境，保障农作物的生长质量和产量。
根据这一需求，我们需要设计一个功能完善、可靠稳定的系统，具有以下特点：1.环境监测功能。
系统应能实时监测和记录农作物生长环境的关键参数，如温度、湿度、土壤湿度、光照强度等，以便及时采取调控措施。
2.远程监控与控制功能。
系统应具备远程监控和控制的能力，允许用户通过手机、电脑等终端设备对农作物生长环境进行远程监控和控制。
3.数据分析与预测功能。
系统应能对收集到的农作物生长环境数据进行分析和处理，通过数据挖掘算法，预测农作物的生长状态和产量变化，为农户提供科学决策依据。
二、系统架构设计与实现基于上述需求，我们设计了一个多层次的智能农业监控系统架构，包括传感器层、网络传输层、数据存储与处理层和应用展示层。
1.传感器层：该层布置了多个传感器节点，用于采集农作物生长环境的关键参数数据。
传感器可以包括温湿度传感器、土壤湿度传感器、光照传感器等，这些传感器将实时监测环境参数并将数据发送到网络传输层。
2.网络传输层：该层负责传输传感器采集到的环境数据，将数据传输至数据存储与处理层。
可以利用无线传输技术，如Wi-Fi、蓝牙等，实现传输层与传感器层之间的数据传输。
3.数据存储与处理层：该层用于存储和处理传感器采集到的数据。
数据存储可以采用云存储技术，将数据保存在云平台上，实现数据的长期储存和备份。
数据处理则通过数据挖掘和分析算法，对数据进行处理、分析和预测，生成可视化的数据报告。
4.应用展示层：该层为用户提供友好的用户界面，允许用户通过手机、电脑等终端设备访问系统。
智能农业监控系统的设计与实现（基于物联网技术）一、引言随着科技的不断发展，智能农业作为一种新型的农业生产方式逐渐受到人们的关注。
智能农业监控系统作为智能农业的重要组成部分，通过物联网技术实现对农田环境、作物生长情况等数据的实时监测和管理，为农民提供科学决策支持，提高农业生产效率和质量。
本文将介绍智能农业监控系统的设计与实现，重点探讨基于物联网技术的应用。
二、智能农业监控系统的架构设计1. 系统整体架构智能农业监控系统主要包括传感器节点、数据传输网络、数据处理中心和用户终端四个部分。
传感器节点负责采集农田环境数据和作物生长数据，通过数据传输网络将数据传输至数据处理中心进行处理分析，最终将结果反馈给用户终端，实现对农田的远程监控和管理。
2. 传感器节点设计传感器节点是智能农业监控系统中最基础的组成部分，其设计需要考虑到传感器类型选择、布设密度、通信协议等因素。
常用的传感器包括温湿度传感器、光照传感器、土壤湿度传感器等，通过这些传感器可以实时监测农田环境参数和作物生长情况。
3. 数据传输网络建设数据传输网络是保证数据传输稳定可靠的关键环节，可以选择有线网络或者无线网络进行数据传输。
有线网络成本低廉但受距离限制，无线网络覆盖范围广但存在信号干扰等问题。
在设计智能农业监控系统时需要根据具体情况选择合适的数据传输网络方案。
4. 数据处理中心构建数据处理中心是智能农业监控系统的核心部分，负责接收、存储、处理和分析传感器节点采集到的数据。
通过数据处理中心可以实现对农田环境和作物生长情况的大数据分析，为用户提供科学决策支持。
5. 用户终端界面设计用户终端界面是用户与智能农业监控系统交互的窗口，设计直观友好的用户界面可以提升用户体验。
用户可以通过手机App、Web页面等方式查看农田实时数据、历史数据、报警信息等，并进行远程控制操作。
三、基于物联网技术的关键技术应用1. 物联网通信技术物联网通信技术是智能农业监控系统实现远程监控的基础，包括有线通信和无线通信两种方式。
基于物联网技术的智能农业系统设计与实现一、引言随着全球人口的增加和国民收入的增长，对食品的需求量也在增加。
但是，传统的农业生产方式已经不能满足这些需求。
物联网技术和智能农业系统的发展，为现代农业的发展带来了新的机遇。
本文将详细介绍基于物联网技术的智能农业系统设计与实现。
二、物联网技术在智能农业系统中的应用物联网技术包括无线传感器技术、云计算技术、数据挖掘技术等。
它们提高了农业生产效率，提高了农作物质量和品质、节约了水资源等资源，缩短了产品上市周期，降低生产成本。
1.无线传感器技术通过安装在土壤中的传感器，可以实时监测土壤的温度、湿度、PH值和养分含量等信息，为农业生产提供可靠的数据支持。
如果能实现与气象站的相互衔接，也将为农民提供更多的气象信息，以便采取更好的决策。
2.云计算技术农业数据已经成为一个巨大的数字数据挖掘场所，通过云计算技术，可以更好地捕获、存储和管理这些数据。
同时，云计算技术提供了更好的处理农业数据的软硬件资源，可以更好地实现数据分析和预测农业生产。
3.数据挖掘技术数据挖掘技术是基于大数据的数据分析，在智能农业系统中可以应用于预测灾害发生的趋势、种植区域的产量预测等任务。
通过数据挖掘技术，可以更好地解决农业生产过程中遇到的问题。
三、智能农业系统设计与实现在设计和实现智能农业系统时，需要考虑以下几个方面：1.系统架构智能农业系统必须包括数据采集、数据处理、数据存储和决策支持等模块。
数据采集模块包括传感器节点和数据传输，数据处理模块包括数据过滤、存储和分析，数据存储模块包括物联网云服务器和数据库等，决策支持模块包括生产规划、生产管理和决策分析等。
2.数据传输和通信为了让数据能够实时传输和处理，智能农业系统的数据传输和通信必须稳定可靠。
通过无线传感器技术，可以实现数据采集节点的无线通信。
而无线传感器网络技术则能够实现传感器节点之间的通信。
3.决策支持决策支持模块是智能农业系统中最关键的一部分。
基于物联网的智慧农场系统设计与实现智慧农场系统是利用物联网技术，将传感器、无线通信、云计算等技术应用于农业生产中，实现基于数据的精准农业管理和决策支持。
本文将介绍基于物联网的智慧农场系统设计与实现的关键内容。
一、系统架构设计智慧农场系统的架构设计主要包括感知层、数据传输层、数据处理层和应用层。
感知层主要通过传感器采集土壤湿度、温度、光照等信息，同时还可以采集农作物的生长情况、病虫害监测等数据。
数据传输层负责将感知层采集到的数据传输到数据处理层。
数据处理层使用云计算等技术对数据进行存储、分析和处理，得出农场管理的决策结果，将结果传输到应用层，为农场管理人员提供决策支持。
二、感知层设计感知层是智慧农场系统的基础，通过传感器实时采集农田的环境和作物生长状况等数据。
其中，土壤湿度传感器可以通过测量土壤中的水分含量来确定灌溉的时机和量。
温度传感器可以测量环境的温度变化，对于温室种植的农作物来说尤为重要。
光照传感器可以测量光照强度，帮助农场管理人员调节遮阳网的开合程度。
此外，还可以使用摄像头监测农作物生长情况及病虫害等信息。
三、数据传输层设计数据传输层负责将采集到的数据传输到数据处理层，常见的传输方式包括有线通信和无线通信。
其中，无线通信方式更加适用于农场环境，可以选择使用LoRa、NB-IoT 等低功耗宽区域网络技术进行数据传输。
此外，还可以利用物联网网关将数据传输到云平台或者本地服务器。
四、数据处理层设计数据处理层对从感知层传输过来的数据进行存储、分析和处理。
首先，需要建立农田的空间地理信息数据库，将地理位置与农田的具体信息进行关联，以便进行农田的分类管理。
然后，可以运用云计算技术对海量数据进行存储和分析，比如使用Hadoop、Spark等大数据处理框架。
最后，可以使用数据挖掘和机器学习算法对数据进行分析，提取出农场管理所需的关键信息，比如预测农作物的生长趋势、病虫害的风险等。
五、应用层设计应用层是智慧农场系统的最终用户界面，提供农场管理人员所需的决策支持。
基于物联网的智能农业灌溉系统设计与实现智能农业灌溉系统是基于物联网技术的一种新型农业灌溉系统，它通过传感器、控制器和网络通信等技术手段，实现对灌溉设备的实时监控、数据采集和智能控制，从而实现农田的精准灌溉，提高农业生产效益。
本文将围绕智能农业灌溉系统的设计与实现进行阐述。
首先，智能农业灌溉系统的设计需要考虑到农田土壤的湿度、温度、光照和气象等因素，以便根据实际情况调控灌溉设备。
为此，需要部署土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器和气象传感器等，用于实时采集这些参数的数据。
这些传感器可以通过有线或无线方式与控制器相连，将数据传输给控制器。
其次，控制器是智能农业灌溉系统的核心部件，负责数据的处理和决策。
控制器需要具备一定的算法和智能算法，能够通过对采集到的数据进行分析和处理，判断农田的灌溉状态，并做出相应的灌溉决策。
例如，当土壤湿度过低时，控制器可以自动打开灌溉设备进行补水。
同时，控制器还要能够与传感器进行通信，接收传感器的数据，并向灌溉设备发送控制命令。
此外，智能农业灌溉系统还需要与互联网相连，以实现远程监控和控制。
这样，农田的灌溉状态和数据可以随时随地被农民通过手机或电脑进行监控，对灌溉设备进行远程控制。
同时，通过云端平台的数据存储和分析，还可以对农田的灌溉情况进行统计和分析，帮助农民做出科学决策。
在实现方面，智能农业灌溉系统需要根据实际情况选择适合的硬件设备和软件平台。
例如，可以选择低功耗的传感器和高性能的控制器，以减少能耗和提高系统的响应速度。
同时，可以选择基于云计算和大数据技术的软件平台，以实现数据的存储、分析和可视化。
总结起来，基于物联网的智能农业灌溉系统是一个集数据采集、控制决策和远程监控于一体的综合系统。
通过合理设计和实施，可以实现农田的精准灌溉，提高农业生产效益。
未来，随着物联网技术的不断发展和普及，智能农业灌溉系统有望在农业生产中发挥更大的作用。
基于物联网技术的农业智能化种植系统设计与实现农业智能化种植系统是指利用物联网技术，对农田进行有效管理和监测、提高农业生产效率和质量的一种系统。
本文将从系统设计和实现两个方面探讨如何基于物联网技术实现农业智能化种植系统，以满足农业生产的需求。
一、系统设计1. 传感器网络设计农业智能化种植系统需要大量的传感器来感知土壤温度、湿度、光照、气象等环境参数。
在设计传感器网络时，需考虑传感器的布局和密度，以确保覆盖整个农田，同时避免资源浪费。
传感器节点应具有低功耗和长寿命特性，同时具备高精度的测量能力。
2. 数据采集与传输传感器采集到的数据需要通过物联网技术进行传输。
可以利用无线通信技术（如LoRa、NB-IoT）或有线通信技术（如以太网）将数据传输到云服务器或农场管理中心。
在数据采集和传输过程中，需要确保数据的安全性和完整性，以防止数据泄露和篡改。
3. 数据存储与处理采集到的数据需要进行存储和处理，以生成有用的决策依据。
可以利用云服务器搭建数据存储和处理平台，使用云计算和大数据分析技术对数据进行处理和挖掘。
同时，还可以利用机器学习算法建立模型，对农田环境和作物生长进行预测和优化。
4. Web应用与移动应用农场管理人员可以通过Web应用或移动应用查看农田的状态和数据。
Web应用和移动应用应提供直观易用的界面，以方便管理人员实时监测农田的环境和作物的生长情况，并进行相应的操作和管理。
二、系统实现1. 传感器节点的选择与部署根据农田的大小和特点，选择合适的传感器节点，并进行布局和部署。
传感器节点应确保能够感知到农田各个位置的环境参数，并能够长时间稳定运行。
2. 数据采集与传输的实现根据传感器节点的类型和通信方式，选择相应的数据采集设备和通信模块。
在数据采集过程中，注意数据的采样频率和采样精度，以满足农田环境监测的需求。
同时，选择合适的通信技术和协议，保证数据能够稳定传输到云服务器或农场管理中心。
3. 云服务器的搭建与配置选择可靠的云服务器提供商，搭建并配置属于自己的云服务器。
基于物联网的智能农业管理系统的设计与实现随着科技的不断进步，智能化已经成为了农业领域的趋势之一。
而物联网技术更是给智能农业带来了前所未有的发展机遇。
基于物联网技术的智能农业管理系统，可以通过网络连接各种传感设备和机器，实现远程监测、自动控制和数据分析，进而优化农业生产流程和提高农业效益。
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。
一、系统架构设计智能农业管理系统的架构设计是关键之一。
该系统可以分为三层，即物理层，网络层和应用层。
物理层：物理层是指各种传感设备和机器，用于收集农业生产过程中的各种数据。
物理层包括温度传感器，湿度传感器，光照传感器，土壤水分传感器等各种传感器，以及涉及到的自动化控制设备，如自动灌溉系统，自动施肥系统、自动喷雾器等等。
网络层：网络层是指将物理层中收集的所有数据通过网络传输到应用层。
网络层主要包括通信协议设计、通信接口选择和网络拓扑结构设计等方面。
应用层：应用层是指使用这些数据进行决策和控制。
应用层可以包括数据存储、处理和分析，以及实现各种决策和控制的应用程序。
二、系统功能设计智能农业管理系统的功能设计需要根据农业生产过程中的需要做出相应的涉及到的功能。
主要的功能如下：1. 数据采集：系统可以采集各种传感器和其他设备生成的数据，并进行实时监测数据变化，比如温度、湿度、光照等指标。
2. 数据分析：系统可以实时分析采集到的数据，反映出农业生产的状况，提高农业生产的效率。
3. 报警系统：系统可以设置不同的报警阈值。
当数据达到阈值时，系统会发出报警信号，提示农民进行相应操作。
4. 自动控制系统：系统可以通过自动化控制设备执行自动化操作。
比如，当空气湿度过低时，系统可以自动启动自动化喷水系统。
5. 远程控制系统：系统可以通过Internet连接到远程控制系统，实现远程监测和控制。
三、系统实现方案系统实现方案包括硬件和软件两个方面。
硬件方案：硬件方案包括各种传感器和其他设备的选择和组装。
基于物联网的智能农业平台的设计与实现
摘要：21世纪是物联网的时代，把物联网技术与农业相结合，不仅可以改变我
国传统农业落后的生产方式，同时，无论是在经济效益还是环境效益上都取得了
革命性的进步。
给出了一个完整的智能农业平台的解决方案，包括平台设计目标，平台模块说明，以及设计思路和对该平台的实现，进行了详细的分析和说明。
文
章主要是基于B／S的系统模式，运用了物联网的相关技术，构建了一个智慧农
业信息平台。
通过智慧农业平台，可以实现高效率、便捷化的管理，大大减少了
投入成本，解放了劳动力。
关键词：物联网；智慧农业；智能农业平台
智能农业平台即借助物联网等信息技术手段，远程操作相关设备，按时、按
量地对指定位置完成一整套预定农事操作技术和管理的系统。
具体监控采集的对
象有大棚内的温度、湿度、CO浓度、光照强度、土壤温湿度以及作物叶面的湿
度等相关环境参数，通过客户端对比采集对象参数与预设对象参数的区别，确定
操作指令，远程控制指定设备完成相关操作。
该系统可以以最少的人力投入、最
小的能源消耗、最低的环境破坏，完成对控制对象定位、定时、定量的操作。
1基于物联网的智慧农业信息平台的相关技术
1.1农业物联网体系
平台业务层面技术采用分层结构实现，从低至高共包含如下五层：传感层、
传输层、业务层、应用层、用户层。
1.2系统开发模式
数据中心的主要功能在于为监测端提供应用服务，与上位机进行网络通信。
网络开发应用系统主要有两种模式：Client／Server客户端／服务端(c／s)模式和Brower／Server浏览器(B／S)模式。
1.3通讯技术
具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个执行绪，进而提升整体处理性能。
因此，本系统选用是基于多线程背景的Socket技术
应用，可在有限的服务器资源内，同时并发地支持多终端采集、多业务入口查询
以及业务内部数据处理和应用。
1.4数据库技术
对于海量的信息，如何存储与处理取决于数据库技术。
数据库技术在收集和
存储数据方面有着巨大的优势，因此采用SQLSERVER数据库，其中包括数据库建
表和数据库处理。
1.5HighCharts图线技术
High charts是一个用纯脚本编写的一个图表库。
通过High charts技术，可以
将我们的数据以可视化的形式展示出来。
一般来说，数据展示有五种基本的图线
型式：曲线图、饼图、柱状图、散点图、区域图等。
High charts的界面简洁，又
纯脚本编写而成，不依赖于任何插件，运行速度较快。
2智能农业平台的解决方案
2.1智能农业平台设计目标
（1）实现的功能
智能农业解决方案可以实现的功能有：大棚内各路传感信息的存储、分析、
智能展示；阈值设置；智能报警；智能控制；身份验证及密码修改；账号与权限
管理；视频链接等。
（2）性能指标
为保证智能农业在实际中的广泛实施，考虑到系统的可靠性、稳定性等因素，本系统应该满足以下性能指标：
1)系统支持对不少于10万个大棚及仓库的管理，或者系统能确保容量的限制
仅受硬件条件限制，可以通过扩充硬件扩充系统性能；
2)系统平均无故障时间不小于8760小时(1年)；
3)系统可靠性：99．999％；．
4)系统对用户操作的响应时间小于5s；
5)系统应能支持无限容量的传感器、控制器以及RFID前端设备的管理；
6)系统关键部件CPU占用率忙时小于30％，其他资源占用率忙时小于50％。
2.2智能农业平台模块说明
（1）登陆界面是整个系统的入口，同时在后台根据登录账号判断登陆的是普通用户还是管理员用户，不同用户具有的权限也不同。
（2）通过安装在大棚内
的高精度的网络摄像头和中国电信全球眼系统，来实时监控温室大棚内的农作物
及其周边环境。
（3）智能展示主要是提供给用户查看大棚内各个环境参数指标
的功能。
用户可以根据需要，点击需要查看的大棚内传感器的图标，来查看各个
传感器的具体数据。
（4）控制柜的功能顾名思义，主要是用户可以通过点击控
制柜界面中的各个按钮，来实现远程操纵安装在温室大棚内的各种农业生产设备，如喷淋、滴灌、卷帘、风机等。
（5）阈值设置用户可以根据需要设置相应传感
器的阈值上限和下限，以及传感器数据的显示周期等。
根据这些设定好的阈值，
当传感器上的数据据超过阈值的设置范围，则会自动触发告警功能，立即对现场
没备进行决策控制，并及时把信息反馈给农户。
2.3智能农业平台设计思路及难点
（1）农业平台设计思路，通过对光照、温度、湿度等无线传感器的远程控制，以实现对农作物温室内的温度、湿度信号以及光照、土壤温度、土壤含水鲢、
C0z浓度、叶面湿度、露点温度等环境参数的实时采集，自动开启或者父闭指定
设备(如远程控制浇灌、开关卷帘等)；同时在温室现场布置摄像头等监控设备，
实时采集视频信号；用户通过电脑或3G于机，可以随时随地观察现场情况、查
看现场温湿度等数据和远程拄制、智能调节指定设备。
（2）智能农业平台难点
随着物联网技术的深入发展，智能农业平台的功能性已经不再成为制约智能农业
平台发展的关键因素，这就要求我们在搭建智能农业甲台时必须要采取优化算法，以实现对有限的带宽资源的合理分配，满足系统实时处理用户响应的需求。
3智能农业平台的实现
3.1开发环境与工具
本文设计的系统是建立在Java语言上的，采用基于JDKl．5以上版本的J2EE
架构，在Windows XP乎台上用MyEclipse8．5进行开发。
J2EE包含许多组件，是
一套完全不同于传统软件开发的技术架构，主要可简化且规范应用系统的开发与
部署，进而提高系统安全与再用价值。
3.2 IP地址进行访问
进入智能农业管理系统后，在登录界面上输入用户名、密码和验证码，点击
登录，即可进入系统平台。
登录成功后，即进入系统主界面。
主界面上包含了系
统状态、智能展示、控制柜、阈值设置等功能模块，同时，可以显示用户所在地
城市天气预报等信息。
在智能展示功能模块中，用户可以根据需要点击要查看的
人棚内传感器的图标来查看传感器的具体数据。
将鼠标放在场图的传感器图标上，
传感器的实时数据就会立刻显示出来。
将传感器选中(变为浅红色背景)，还可以
查看传感器在近期内的数据趋势曲线，让大棚环境监测更一目了然。
在控制柜功
能模块，用户可以选择手动控制和智能控制。
而智能控制需要用户有丰富的生产
经验，点击“智能控制”开启后在规则设置中设定触发智能控制的传感器临界数值，从而实现农业大棚的电动设施根据传感器数据自动调整运行，实现真正的农业智
能化，解放人力。
在阈值设置功能模块，用户可以根据需要设置相应传感器的阈
值上、下限，以及传感器数据的显示周期等。
另外，本系统还新增了手机客户端
访问功能，可以实现手机实时访问系统平台。
4结束语
基于物联网(IOT)的智慧农业与传统农业和现代农业有着很大的差异，智慧农
业是在农业领域运用科技手段实现生产开发的高级阶段，它整合了传感器技术、
网关技术、服务器技术、数据库技术、通信传输技术、云计算、云存储以及物联
网技术等多个领域的技术，搭载形成一个智慧农业平台，这对研究实现农业生产
的高效化和推动农业走向智能化有着重要的意义。
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