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基于物联网技术的智慧农业综合管理系统设计随着科技的进步和物联网技术的发展，智慧农业逐渐成为现代农业发展的趋势，为提高农业生产效率、节约资源并实现可持续发展提供了新的解决方案。
基于物联网技术的智慧农业综合管理系统的设计，旨在通过整合农业生产过程中的各种数据，实现对农作物生长环境、水肥管理、设备监控等方面的科学管理和智能化控制。
一、智慧农业综合管理系统架构设计智慧农业综合管理系统的架构设计包括感知层、传输层、数据处理层以及应用层。
1.感知层：该层通过传感器网络、监测设备等，实时获取农作物生长环境、土壤湿度、温度、光照强度等数据，并将这些数据传输至下一层进行处理。
2.传输层：该层负责将感知层采集到的数据通过有线或无线网络传输至数据处理层。
传输层的设计要考虑数据安全、稳定性和延迟等因素，以保证数据的准确性和及时性。
3.数据处理层：该层对传输层传输过来的数据进行处理和分析。
包括数据清洗、数据挖掘、数据建模等环节。
通过对农作物生长环境、土壤状况等数据进行分析，提供科学化的管理建议和预测模型，帮助农民精确调控养分供给和灌溉等。
4.应用层：该层将数据处理层分析得到的结果反馈给农民，并且可以通过移动应用、网站等形式提供多种农业管理服务，如自动化控制、远程监控、智能决策等。
通过智慧农业综合管理系统，农民能够实现对农业生产全过程的实时监控和管理。
二、智慧农业综合管理系统的功能设计智慧农业综合管理系统的功能设计主要包括以下几个方面：1.实时监测：系统能够实时监测农作物生长环境的温度、湿度、光照强度等指标，并及时反馈给农民。
农民可以通过手机或电脑等设备，随时随地监测农作物的生长情况。
2.精确控制：系统根据感知层采集到的数据，通过智能化控制装置实现对灌溉、施肥等的精确控制。
可以根据不同的农作物需求，实现个性化的水肥管理，提高农作物的产量和质量。
3.病虫害预警：系统可以通过感知层采集到的数据，分析出农作物是否存在病虫害问题，并及时预警。
智慧农业物联网系统设计方案智慧农业物联网系统设计方案近年来，随着物联网技术的不断发展，智慧农业也成为了农业领域的一个热门话题。
智慧农业物联网系统通过结合传感器、云计算、大数据等技术，为农民提供实时的农业信息和数据分析，有效提高农业生产效率和农产品质量。
下面，我将为你详细介绍智慧农业物联网系统的设计方案。
一、系统架构设计智慧农业物联网系统由传感器、物联网网关、数据中心和用户终端四个主要组成部分。
传感器：主要用于农业环境监测，包括土壤湿度、温度、光照强度等传感器，以及农作物生长监测传感器，如叶绿素含量、叶面积等。
物联网网关：负责传感器数据的采集和传输，将采集到的数据发送给云服务器进行存储和分析。
网关还可以通过无线通信技术与用户终端进行数据交互。
数据中心：承担数据存储、处理和分析的任务，运用大数据分析算法，对采集到的农业数据进行处理和挖掘，提供农民所需的实时信息和决策支持。
用户终端：包括电脑、手机APP等多种终端设备，农民可以通过这些设备实时查询农业数据和系统分析结果，进行农作物管理、灌溉控制等操作。
二、功能设计1. 农业环境监测：通过传感器实时监测农田的土壤湿度、温度、光照强度等参数，帮助农民了解农田的实际情况，及时采取相应的措施。
2. 农作物生长监测：通过叶绿素含量、叶面积等传感器监测农作物的生长情况，提供农作物的生长趋势和生长状态分析，帮助农民选择适宜的管理措施。
3. 智能灌溉控制：根据农田的土壤湿度数据，智能决策系统可以自动调整灌溉水量和灌溉时机，以达到节水和科学灌溉的目的。
4. 病虫害预警：通过传感器监测农田的温度、湿度等环境参数，结合农作物的生长数据进行分析，可以提前预警病虫害的发生，帮助农民采取控制措施。
5. 农业数据分析和决策支持：通过对大量的农业数据进行分析和挖掘，为农民提供科学的决策支持，包括作物种植方案、灌溉方案、病虫害防控方案等。
三、数据安全与隐私保护智慧农业物联网系统中涉及到大量的农田数据和用户数据，对数据的安全和隐私保护至关重要。
面向智慧农业的物联网系统设计随着信息化和数字化技术的不断发展，农业产业也在朝着智能化方向不断迈进。
物联网技术的应用，将智慧农业从传统农业向数字化、智能化、数据化、生态化转型，以提高农业生产效率、降低成本、保障粮食安全和推动农业可持续发展。
一、智慧农业之必要性目前，全球人口增长和城市化程度的提高对农业产生了前所未有的挑战。
面对生态环境问题和气候变化的影响，提高农业生产率和农作物品质，节约水、保护土壤和减少化肥、农药等投入成为建设可持续农业的必要条件。
同时，科技的不断发展推动农业全面升级转型，从而推动农业产业的数字化、智能化、自动化和高效化。
二、智慧农业概述智慧农业是将互联网技术、移动通信技术、物联网技术、人工智能、云计算等前沿技术与农业产业相结合，以提高农业生产效率、节省资源和保护环境为目的的一种现代化农业产业。
智慧农业的核心思想是依靠科技，提高农业生产力和效率，减少农业资源的浪费和损耗，最终实现可持续农业的目标。
三、智慧农业的技术支持：物联网系统物联网系统是指由多种智能设备和传感器组成的网络，实现农业设备、农作物、动植物以及土壤、气象等信息的实时收集、传输、分析和处理，为农业生产提供数据支持。
通过物联网系统，实现远程控制和组织，提高农作物的生产和管理效率，减少人力和经济成本，提高效益。
四、面向智慧农业的物联网系统设计智慧农业物联网系统设计要考虑农业环境、气候、水利、土地利用、作物种植、人员监管等多个要素，如下所示：一是传感器节点的安装和规划。
智慧农业物联网系统要有合理的传感器站点规划，满足传感器的安装需求和数据采集策略，同时考虑传感器的数据精度、采集频率、范围、功耗、可靠性等因素。
二是物联网的数据采集和处理。
农业传感器采集的数据包括气象数据、土壤数据、作物生长数据以及人员定位等多种数据，要对这些数据进行规范化、存储、清理和分析处理，通过人工智能技术来预测生产情况，提高农业生产效率。
三是数据传输和联网安全。
智慧农业物联网系统设计智慧农业物联网系统是一种基于物联网技术和智能化管理理念的农业生产管理系统。
该系统通过将各种传感器、设备和云平台进行连接和集成，实现对农业生产全过程的实时监控和管理，提高农业生产效率、减少资源浪费，促进农业可持续发展。
一、系统架构设计1.传感器节点：传感器节点是系统的基础，可用于监测土壤湿度、温度、光照强度、二氧化碳浓度等农业环境参数，以及监测植物生长过程中的生长状态、病虫害情况等。
传感器节点需要具备低功耗、低成本、高灵敏度和稳定性等特点。
2.物联网网关：物联网网关是传感器节点与云平台之间的桥梁，负责数据的采集和传输。
物联网网关需要具备数据传输稳定、数据安全等特点，并能够支持多种通信协议，如Wi-Fi、蓝牙、LoRa等。
3.云平台：云平台是整个系统的核心，负责接收和处理传感器数据，同时提供各种数据分析、决策支持、远程控制等功能。
云平台需要具备高性能、高可用性、弹性扩展等特点，同时需要考虑数据安全和隐私保护。
4. 客户端：客户端是用户与系统进行交互的界面，可以是手机App、网页等形式。
客户端需要提供实时数据展示、报警通知、远程操控等功能，同时需要具备友好的用户界面和良好的用户体验。
二、系统功能设计1.数据采集和监测：系统通过传感器节点实时采集和监测农业环境参数、作物生长状态等数据，例如土壤湿度、温度、光照强度等。
2.数据传输和存储：传感器数据通过物联网网关传输到云平台，存储在数据库中，以供后续数据分析和决策支持。
3.数据分析和决策支持：系统对采集到的数据进行分析和处理，通过数据挖掘、机器学习等技术，提供作物生长状态评估、病虫害预警、施肥和灌溉建议等决策支持。
4.远程控制和管理：系统可以通过客户端实现远程控制和管理，例如对灌溉系统、温室通风系统等设备进行远程开关和参数调整。
5. 报警通知：当系统检测到环境参数异常、作物病虫害等情况时，可以通过手机App、短信、邮件等渠道向用户发送报警通知。
摘要：该文旨在深入研究面向智慧农业的物联网系统设计方法。
首先，通过对物联网系统设计的优势进行分析，揭示了其在实现农业生产环境智能化管理和农产品安全监管方面的贡献。
其次，深入探讨了物联网系统设计的关键要点，包括控制系统体系架构、硬件设计和软件设计，为实现农业生产的智能监测和自动化控制提供了系统性的方法。
最后，详细讨论了物联网技术在智慧农业中的两个应用，即视频监控系统和数据处理系统，突出了它们在提高农业生产效率、确保产品质量和实现智能决策方面的重要作用。
关键词：智慧农业；物联网系统设计；设计方法在当今科技飞速发展的时代，智慧农业正逐渐崭露头角，成为农业领域的一项重要创新。
物联网技术作为推动智慧农业发展的关键驱动力之一，为农业生产注入了新的活力和智能。
因此，该文将专注于面向智慧农业的物联网系统设计方法，深入探讨传感器技术、通信协议、数据处理与分析等多个关键要点，旨在为农业管理提供更先进、科学的解决方案，推动农业迈向更为智能、高效的未来。
1 面向智慧农业的物联网系统设计优势1.1 有助于实现对农业生产环境的智能化管理面向智慧农业的物联网系统设计具有显著的优势，其中之一是其有助于实现对农业生产环境的智能化管理[1]。
首先，该系统能够实时监测农业生产环境中的多种参数，如土壤湿度、温度、光照、气象等。
这些传感器通过物联网连接，将采集到的数据传输到中央控制系统，为农民提供了对农田状况的准确了解。
这种实时监测的能力使农民能够更加敏锐地察觉潜在问题，及时做出反应，从而有效降低了生产风险。
其次，物联网系统通过数据分析，可以提供决策支持和智能化的管理建议。
通过对大量采集的数据进行分析，系统能够识别出植物生长的趋势、土壤质量的变化等关键信息。
1.2 有助于实现对农产品质量安全的有效监管面向智慧农业的物联网系统设计在实现对农产品质量安全的有效监管方面具有重要优势。
首先，物联网系统可以实时监测农田和养殖场的环境因素，包括土壤质量、水质情况、气象条件等。
面向智慧农业的农业物联网系统设计智慧农业是利用现代科技手段，提高农业生产效率和质量，促进农业可持续发展的一种新模式。
而农业物联网系统作为智慧农业的重要组成部分，通过将物理设备、传感器和互联网技术相结合，实现了农业生产的智能化管理和监控，并为农民提供了更精准、高效的农业生产方式。
为满足智慧农业需求，下面将为您详细介绍面向智慧农业的农业物联网系统设计。
一、概述面向智慧农业的农业物联网系统是建立在传感器网络和互联网技术基础上，对农田、农作物、养殖场等农业生产环境进行实时监测和管理，为农民提供数据支持和决策参考，从而实现农田资源的合理利用、农作物的精准栽培和养殖业的智能化发展。
二、系统架构1. 传感器网络层：该层是农业物联网系统的基础，通过在农田、大棚、畜牧场等位置布置传感器节点，实时采集土壤湿度、温度、光照、农作物生长指标、养殖环境指标等信息。
2. 通信网络层：该层用于传输传感器网络层采集的数据，可以选择无线传感器网络、蜂窝网络或卫星通信等方式，实现农业物联网系统中传感器节点与云平台之间的稳定、高效的数据传输。
3. 数据处理与存储层：该层接收传感器网络层传输的数据，在云平台上进行实时处理、分析和存储。
可以利用大数据技术，对海量数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息，并将处理后的数据存储在云端数据库中。
4. 应用层：该层提供基于云平台的各类应用和服务，为农民提供农田管理、种植计划、养殖指导等决策支持。
并可以通过手机APP、网页等形式向农民展示监测数据和报警信息，帮助农民及时掌握农田状况，做出相应的农业生产决策。
三、功能设计1. 农田监测功能：通过传感器节点对农田的土壤温湿度、光照强度以及气象等环境因素进行实时监测，为农民提供农田土壤水分、阳光时间、天气预报等信息，帮助农民合理制定灌溉、施肥和农作物的生长调控方法。
2. 作物生长监测功能：通过传感器节点对农作物的生长指标（如叶绿素含量、生长速率等）进行监测，及时发现作物生长异常状况，并提供相应的处理建议，帮助农民提高农作物的产量和质量。
基于物联网技术的智慧农业系统设计智慧农业是指利用物联网技术和传感器设备进行农业管理和决策，以提高农业生产的效率和质量。
基于物联网技术的智慧农业系统设计涉及到传感器网络、数据采集、数据分析和决策支持等多个方面。
本文将围绕这些方面展开，详细介绍基于物联网技术的智慧农业系统设计。
一、传感器网络设计在智慧农业系统中，传感器网络是关键的组成部分。
传感器通过采集农田中的各种信息，将数据传输到云端进行处理和分析。
传感器网络的设计需要考虑以下几个方面：1. 传感器类型选择：根据不同的农业需求，选择适合的传感器类型。
常见的农业传感器包括土壤湿度传感器、温湿度传感器、气象传感器等。
传感器应具备稳定性、精确性和耐用性。
2. 传感器位置布局：根据不同的农田特点和作物需求，合理布局传感器位置。
传感器应尽可能覆盖整个农田，确保数据收集全面准确。
3. 传感器通信方式：传感器和数据采集设备之间的通信方式需要选择适合的无线通信技术，如Wi-Fi、蓝牙、LoRa等。
同时，传感器和云端服务器之间的通信方式也需要考虑，可选择使用MQTT、HTTP等协议进行数据传输。
二、数据采集与存储数据采集是智慧农业系统中关键的一步，对农田的各项指标进行实时监测和采集。
同时，为了保证数据的安全可靠性，数据存储也是必不可少的。
以下是数据采集与存储的设计要点：1. 数据采集设备：根据传感器网络的设计确定数据采集设备的数量和类型。
数据采集设备需要与传感器进行适配，并具备稳定的数据采集功能。
2. 数据存储方式：农业数据的存储需要满足大容量、高可靠和可扩展性的要求。
可以采用云端存储、本地存储或混合存储的方式。
同时，对数据进行备份和故障恢复也是重要的考虑因素。
3. 数据采集与存储的速率：农田中的数据采集和存储需要具备较高的速率，以保证数据的实时性和准确性。
采用高速数据传输和存储设备，如SSD硬盘和高速网络设备，提升数据处理速度。
三、数据分析与决策支持基于物联网技术的智慧农业系统设计最核心的目标是通过数据分析和决策支持来提高农业生产效率和质量。
基于智能物联网的智慧农业系统设计智慧农业是指利用物联网、大数据、云计算等先进的信息技术手段，促进农业生产、管理、销售等环节的智能化和数字化。
基于智能物联网的智慧农业系统设计是为了提高农业生产效率、优化资源利用和决策管理而建立的一种综合性技术系统。
该系统通过感知设备、数据采集与传输、大数据分析和监控等手段，实现对农业生产全过程的全面智能化监管和控制。
本文将从系统架构、主要功能和实施步骤等方面，详细介绍基于智能物联网的智慧农业系统设计。
1. 系统架构基于智能物联网的智慧农业系统的架构主要包括感知层、传输层、应用层和支撑层。
感知层是系统的基础，主要包括传感器、执行器、数据采集设备等，用于采集和感知农业生产过程中的各类信息，如土壤温湿度、气象信息、水质指标等。
传输层用于实现感知层和应用层之间的数据传输和通信，包括有线网络和无线网络。
在农业环境中，常见的无线网络包括LoRaWAN、NB-IoT等。
应用层是整个系统的核心，通过大数据分析、决策算法和智能控制方法，实现对农田、养殖场、温室等不同农业环境的监控和管理。
支撑层包括云计算、物联网平台、数据库等，用于存储和处理海量的农业数据，提供决策支持和数据分析等功能。
2. 主要功能基于智能物联网的智慧农业系统设计可以实现以下主要功能：2.1 数据采集和监测：通过感知层的设备，实时获取农田、养殖场、温室等各个环境的温度、湿度、光照、土壤湿度等关键指标，并将数据传输到应用层进行处理和分析。
2.2 智能灌溉和喂养：根据感知层获取的土壤湿度和植物生长情况等数据，智能控制系统可自动调整灌溉设备的工作状态，合理控制灌溉水量和频率。
同样，针对畜禽养殖，系统也能根据喂养情况进行智能化管理，减少资源浪费和人工成本。
2.3 病虫害预警和防治：基于智能物联网的智慧农业系统能够对农作物和畜禽场进行实时监测，及时发现异常情况，并通过数据分析和预警模型给出相应的防治方案，帮助农民高效、精准地防治病虫害。
面向物联网的智慧农业系统设计与实现随着科技的快速发展，物联网技术被越来越广泛地运用于各个领域。
而在农业领域，物联网技术也得到了广泛的应用。
智慧农业系统作为一种新型的农业生产模式，对于实现农业的高效优质发展有着重要的作用。
本文将探讨面向物联网的智慧农业系统设计与实现。
一、智慧农业系统的概念智慧农业系统是指利用现代信息技术，结合多种农业监测设备，采用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术手段，实现以实时监测、数据分析为基础，全面监控、精准决策、智能管理的全链条农业生产模式。
因此，智慧农业系统的实现，需要通过物联网技术的运用，来实现对农业生产全过程的数据化、可视化和智能化。
二、智慧农业系统的设计1. 设备选择智慧农业系统需要使用各种传感器和监测设备，以便对各种环境因素以及农作物的生长情况进行监测。
因此，在智慧农业系统的设计中，需要仔细选择不同的设备，并根据具体的需求进行布局，以便在监测到数据后，能够更加准确地进行数据分析和决策。
2. 数据处理在智慧农业系统中，各种传感器和监测设备会不断地采集各种数据，因此需要由一个完整的数据处理模块来对这些数据进行处理。
这个模块需要可以实时地对数据进行存储和分析，以便农民可以根据实时采集到的数据作出更加准确的决策。
3. 决策支持智慧农业系统的成功实现，需要一个良好的决策支持系统。
通过对大数据进行分析，可以为决策支持提供真实的和及时的数据支撑，以最终实现更好的决策效果。
而在决策支持系统中，需要具备预测模型和优化算法等技术，以及快速的数据交互和响应能力，从而提高决策的准确性和响应速度。
三、智慧农业系统的实现1. 数据采集和处理在智慧农业系统的实现中，数据采集和处理是非常重要的环节。
这个环节需要运用各种传感器和监测设备，获取各种需要监测的数据，然后进行数据处理和分析，以便更加精确地实现智能决策。
2. 数据存储和管理智慧农业系统中，需要大量的数据存储和管理。
因此，需要合理地设计数据库结构，并使用现代化的数据库管理技术来进行数据的存储和管理。
智慧农业物联网系统推荐设计方案智慧农业物联网系统是结合物联网技术和农业生产的需求，通过数据采集、传输、分析和应用，提供智能化的农业信息化解决方案。
下面是一个智慧农业物联网系统的设计方案。
1. 系统架构智慧农业物联网系统的整体架构包括节点设备、网络通信、数据采集与传输、数据分析与应用等模块。
节点设备：包括传感器、执行器、控制装置等，用于采集农业环境参数、农作物生长状态等数据，并通过执行器进行相应的控制。
网络通信：通过无线传输技术（如LoRa、NB-IoT等）将采集到的数据传输到云服务器。
数据采集与传输：通过节点设备采集到的数据，经过数据处理和压缩后，通过网络通信模块传输到云服务器。
数据分析与应用：云服务器接收到节点设备传输的数据后，进行数据分析、处理和存储，并通过云平台提供农业决策支持、生产管理和远程监控等应用。
2. 系统功能(1) 实时监测和远程控制：通过节点设备采集农田环境、作物生长状态等数据，并通过云平台实现对农田的实时监测和远程控制，包括自动灌溉、施肥控制、温湿度调控等。
(2) 数据分析与预警：根据定期采集到的农田数据，通过云平台进行数据分析和预测，包括作物生长情况、病虫害预警等，提供农业决策和管理支持，减少损失和风险。
(3) 农业决策支持：根据历史数据和分析结果，提供农业生产的策略和决策支持，包括播种期、施肥期、喷药期等农业操作的最佳时间和方式。
(4) 资源优化与节约：通过系统的智能化控制和调度，实现资源的优化利用和节约，如节水灌溉、精准施肥等。
(5) 数据存储与共享：将采集到的数据进行存储和管理，提供数据查询、统计和共享功能，方便用户实时了解农田状况和农作物生长情况。
3. 系统优势(1) 提高农业生产效率：通过实时监测和远程控制，及时调整农田环境和作物生长状态，提高农业生产的效率和产量。
(2) 降低农业成本：通过精细化的管理和调控，节约农业资源的使用，降低农业生产成本。
(3) 优化农田管理：通过数据分析和预测，提供农业决策和管理支持，优化农田管理策略，减少损失和风险。
科技·探索·争鸣科技视界Science &Technology Vision科技视界※基金项目：嘉兴市科技计划项目（2009AY2016；2010BY6016；2010BY9001）；浙江省新苗项目(2012R417039)。
作者简介：莫娇(1991—)，女，四川南充人，在校本科生，测控技术与仪器专业，从事软件设计。
通讯作者：张伟（1980—），男，山东沂南人，博士，嘉兴学院，讲师，主要从事信息技术在农业中的应用研究。
0引言我国是一个农业大国，农作物种植在全国范围内都非常广泛。
而农作物的种植灌溉、病虫防害工作的好坏，对于农作物的产量、质量影响至关重要。
传统农业对天气以及农作物的“生理”难以掌控，导致农产品生产成本持续提高、农产品价格波动变化大，农民收益不稳定等。
除此之外，传统农业占地面积大，可生产规模小，不易于集中且收益较小，浪费颇多。
造成资源严重不足，普遍浪费，不能实现产品种类需求多样化等诸多问题[1]。
随着全球现代化以及智能化水平的显著提高，专门用于智慧农业的物联网系统应运而生。
“智慧农业”是以物联网技术为支撑和手段的一种现代农业形态。
其最大的特点是以高新技术和科学管理来换取对资源的最大节约。
智慧农业为现代农业的发展提供了一条光明之路，让我们仔细想想，将各式传感器（如温度、湿度、水分）放置在种植区域，再把众多“农业技术专家”收集的数据输入电脑，建立一套科学的程序。
这样，就形成了用电脑模仿人脑进行推理决策的完整系统，实现了对各种单项的农业先进技术成果进行综合组装配套[2]。
综上所述，智慧农业不仅能提高资源的附加值、减少资源消耗，还能彻底的改变粗放的农业经营管理方式、增强植物疫情防控能力。
本文基于物联网技术在农业中的运用，设计了物联网系统，并对农业施行全面监控，确保了农产品的质量安全，引领了当代农业的跨越式发展。
1物联网介绍到目前为止，对物联网还没有统一的定义。
但通常来说物联网指的是将所有物品通过各种信息传感设备与互联网结合起来，实现智能化识别和管理。
换一种解释，我们可以认为物联网是以感知为目的，实现人与人、人与物、物与物全面互联的网络[3]。
无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)是20世纪末发展起来的一种无线自组织网络，是物联网的关键组成部分。
WSN 是传感器信息采集技术、嵌入式计算技术、无线通信技术、分布式信息处理技术等的综合产物，可以实时感知所需要的信息，以实现实时监控对象，并对这些信息进行处理，传送给用户。
因此，WSN 可精准地获取作物的生长信息，并及时将信息反馈给用户，为操作者提供现场监控的依据，是重要的支撑技术。
2系统的总体设计2.1系统总构架图系统总体结构如图1所示，系统由无线传感器网络、现场用户、远程专家组成。
无线传感器网络采用星状网拓扑结构，节点分为三类：传感器节点、控制器节点与协调器节点。
对于无线传感器网络部分，我们采用了星行网络和网状网结合。
如图所示，每一个单独的监控区域，我们采用了路由节点的星型结构，而在每一个监控区域之间，我们则采用了网状网结构，这种结合更加有效的实现了信号的接收。
此时，采用自组多条路由无线方式把数据传到汇聚节点。
同时，汇聚节点也可将信息发送给节点。
并将汇聚节点直接与用户PC 相连，实现现场用户的监测分析、决策控制等。
此外，对于远程专家，我们通过GPRS 或INTERNET 公司于现场用户PC 相连，帮助用户进行分析与决策，也可以通过汇聚节点直接访问现场节点进行监测分析[4-5]。
图1系统总构架图通过系统总构架图，我们可以清晰的看到设计的原理：归根结底，主要采用了物联网技术，我们用无线传感器收集各块土地上农作物的信息，包括作物生长温度、湿度、水分等生长因子。
再将这些信息传给上位机，通过上位机的分析采取相应的决策。
最后通过GPRS 网络实面向智慧农业的物联网系统设计莫娇1祝增献1江莹旭1张伟1季大夫2（1.嘉兴学院机电工程学院，浙江嘉兴314001；2.嘉兴市宏联电子科技有限公司，浙江嘉兴314001）【摘要】为充分掌握农田间土壤水分、环境温度和湿度、光照、风速、风向等信息数据，实现适时、适地、适量灌溉、施肥与远程管理，本文设计了一种面向智慧农业的物联网系统。
该系统由无线传感器网络、现场用户和远程专家组成。
该系统通过传感器节点采集农田间信息，并将采集到的信息通过无线传感器网络发送给本地用户，用户实时查看农田各区域相关参数，各控制设备的实时状态。
本地用户GPRS 技术与远程专家相连，远程专家提供辅助决策信息（状态评价结果，包括精确施肥、灌溉、杀虫或环境控制建议等），决策信息以决策图的形式提供给用户，实现农业管理的“智慧化”。
【关键词】智慧农业；无线传感器网络；物联网Design of The Internet of Thing System Faced on Wisdom Agriculture MO Jiao 1ZHU Zeng －xian 1JIANG Ying －xu 1ZHANG Wei 1JI Da －fu 2(1．College of Mechanical and Electrical Engineering,Jiaxing University,Jiaxing Zhejiang 314001;2.Jiaxing HonLine Electronic Technology Co.,Ltd.,Jiaxing Zhejiang 314001)【Abstract 】To realize fertilization and remote management ,irrigating timely and moderately,grasping the farmland soil moisture,ambienttemperature and humidity,light,wind speed,wind direction and other data this paper designed a wisdom-oriented agricultural system of things.The system consists of a wireless sensor network,the local user and remote expert.The system collected farmland information by sensor nodes,and the information collected by the wireless sensor network is sent to the local user,the user real-time view of the farmland area-related parameters,real-time status of each control device.Through GPRS technology local users connected to remote expert ，and remote experts provide decision support information (state of the evaluation results,including the exact fertilization,irrigation,pesticides or environmental control recommendations,etc.)decision-making information available to the user as the form of decision diagram,to achieve Agricultural management “intelligent.”【Key words 】Wisdom agriculture;Wireless sensor network;The Internet of things项目与课题14科技视界Science &Technology Vision 科技视界科技·探索·争鸣行远程监控。
2.2农业物联网的体系结构农业物联网主要包括三个层次：即感知层、网络层、应用层[6]。
第一层是感知层，主要是由传感器采集环境与土壤信息。
第二层是网络层，主要采用无线传感器网络-星形网与网状网结合，实现远距离无线传输来自物联网所采集到的信息。
第三层是应用层，可以对农田数字信息进行记录、管理，并精确灌溉，施肥等。
农业物联网的三个层次分别赋予了物联网能全面感知信息以及智能处理信息等特征。
3系统软件设计3.1系统界面设计本软件系统设计，旨在通过各无线传感器节点自动采集农田间的土壤水分信息、环境温度、环境湿度、风速风向等气象信息数据，需要对灌溉量进行控制管理。
远程监控系统界面如图2所示。
图2远程监控中心系统界面图3基于离线模糊决策的灌溉控制图4模糊决策系统界面对于灌溉量，影响因素比较多，并且这些影响因素不能很容易的经测量获得，因此，采用模糊控制的方法，对灌溉量进行控制[7]。
3.2基于Matlab 的灌溉量模糊决策与控制流程图图3为基于离线模糊决策灌溉控制的上位机程序结构图，农田技术人员应用上位机显示的农田数字信息，通过基于气象信息与土壤水分的农田灌溉里模糊决策系统(如图4所示)计算农田灌溉时间，并将计算所得灌溉时间输入至上位机，从而控制系统灌溉时间。
3.3系统监控功能实现系统主要实现了对现场环境的监测，主要包括土壤温湿度、土壤水分、风速以及风向等。
传感器节点将采集到的现场信息通过WSN 上传至服务器端，服务器端通过B/S 模式上传至浏览器。
用户通过浏览器实时在线浏览系统的运行状态，查看各区域相关参数，各控制设备的实时状态，实现远程监控。
由于用户或管理员远程利用Web 界面直观显示该监控系统的环境信息，因此需要在服务器端编写Web 界面程序。
并与SQL 数据库进行信息交互，直观的显示监测区域的环境信息。
另外，设定了参数的阈值报警，当超出阈值时，节点位置信息显示为红色。
除此之外，点击某一节点时，即可实现跳转到相应的节点采集的环境信息界面，同时可以查询历史曲线。
历史数据也是系统很重要的一部分，历史数据一方面以曲线的直观形式展示出来，图5所示；另一方面，历史数据以表格的形式存储在服务器中，用户可以根据需要点击查询按钮，选择查询不同时间的数据信息。
图5历史数据曲线4结论物联网的显著特点并不在于它是一个庞大而复杂的系统，而是技术的综合性和体系化[8]。
本文所提出的面向智慧农业的物联网设计，可检测土壤温湿度、土壤水分等并对其作自动管理———通过监控系统来控制作物的灌溉量。
