物联网+AI：构建温室大棚的“智慧大脑”与环境闭环控制

在传统温室大棚种植中，环境调控多依赖人工经验，存在监测滞后、调控精准度低、资源浪费等问题，难以适应现代农业高质量发展需求。智慧农业背景下，温室大棚环境监控系统通过融合物联网、大数据、人工智能等技术，实现对大棚环境参数的实时感知、智能分析与精准调控，为作物生长创造最优环境，助力农业生产提质增效、节本降耗。

一、系统核心设计理念

以“感知-传输-分析-控制-应用”全链路闭环为核心，打破传统人工管理模式，构建“数据驱动、智能决策、精准执行”的温室环境管理体系。坚持“实用性、兼容性、可扩展性”原则，既满足当前不同作物(蔬菜、花卉、苗木等)的种植需求，又能适配未来农业数字化升级的拓展空间。

二、系统整体架构

系统采用分层架构设计，各层级协同工作，实现环境数据从采集到应用的全流程高效处理：

1.感知层：环境数据采集终端

作为系统“眼睛”，负责采集大棚内关键环境参数，终端类型根据监测需求灵活配置：

- 核心传感器：温湿度传感器(监测空气温湿度，精度±0.3℃/±2%RH)、光照传感器(监测光合有效辐射，范围0-2000μmol/m²·s)、CO₂传感器(监测浓度，范围0-5000ppm)、土壤传感器(监测土壤温湿度、EC值、pH值);

- 辅助监测设备：土壤氮磷钾传感器、露点传感器、病虫害监测摄像头。

2.传输层：数据传输网络

承担感知层数据向平台层的传输任务，保障数据稳定、实时上传：

- 近距离传输：采用LoRa、ZigBee技术，低功耗、广覆盖，适合大棚内传感器数据汇聚;

- 远距离传输：通过4G/5G、以太网、NB-IoT等方式，将汇聚的数据上传至云端平台，适配不同园区网络条件。

3.平台层：数据处理与智能决策中心

作为系统“大脑”，是实现环境智能调控的核心：

- 数据处理：对上传的环境数据进行清洗、存储、分析，生成实时数据报表、历史趋势曲线;

- 智能决策：内置不同作物的生长环境阈值模型(如番茄适宜温度20-28℃、湿度60%-80%)，当监测数据超出阈值时，自动触发预警并生成调控方案;

- 平台载体：支持云端SaaS平台、本地服务器部署，具备多终端登录权限(电脑网页端、手机APP、平板)。

4.应用层：执行控制与管理终端

作为系统“手脚”，负责执行平台下达的调控指令，并为用户提供管理入口：

- 控制设备：智能温控设备(风机、湿帘、加热管)、光照调控设备(补光灯、遮阳网)、CO₂增施设备(发生器)、水肥一体化设备(滴灌、喷灌系统)，均支持自动/手动双模式控制;

- 管理终端：用户通过手机APP、电脑端平台，可实时查看环境数据、接收预警信息、远程控制设备运行、导出生产数据报表。

三、系统核心功能

1.实时监测与数据可视化

- 24小时不间断采集温湿度、光照、土壤参数等数据，延迟≤5秒;

- 以仪表盘、曲线图、数字面板等形式直观展示数据，支持单棚/多棚数据分屏查看，全局环境状态一目了然。

2.智能预警与告警通知

- 多阈值预警：支持设置作物生长适宜值、临界值、危险值三级阈值，触发不同级别预警;

- 多渠道通知：通过APP推送、短信、语音电话等方式向管理员告警，确保及时响应异常环境。

3.精准调控与自动化运行

- 自动调控：当环境数据超出阈值，系统自动向控制设备下达指令(如温度过高时开启风机、湿帘降温)，无需人工干预;

- 定制方案：支持根据作物品种、生长周期(育苗期、生长期、结果期)，自定义环境调控逻辑。

4.数据追溯与生产管理

- 数据存储：历史环境数据、设备运行记录、调控操作日志存储时长≥3年，支持按时间、棚区检索查询;

- 报表生成：自动生成日/周/月生产报表，包含环境参数统计、设备运行效率、资源消耗(水、电)等数据，为种植决策提供数据支撑。

四、系统应用效益

1.提质：提升作物品质与产量

通过精准控制环境参数，减少病虫害发生，作物产量提升15%-30%，优质果率提高20%以上，避免因环境波动导致的减产、品质下降问题。

2.降本：降低人力与资源消耗

- 人力成本：1人可管理数十个大棚，替代传统5-10人的人工监测与调控工作量，人力成本降低60%以上;

- 资源成本：精准水肥灌溉、智能光照调控，实现水、电、肥料等资源利用率提升30%-40%，减少资源浪费。

3.增效：优化生产管理流程

数据化管理替代经验判断，生产决策更科学;远程控制功能支持异地管理，提升应急响应效率(如突发降温时远程开启加热设备)。

五、实施建议

1. 需求适配：根据种植作物类型、大棚规模(单棚/园区)，选择合适的传感器类型与数量，避免过度配置;

2. 分阶段部署：先试点1-2个大棚，验证系统稳定性与适配性后，再逐步推广至整个园区;

3. 人员培训：对种植人员开展系统操作培训，重点掌握数据查看、预警处理、手动控制等基础操作;

4. 运维保障：定期校准传感器(每3-6个月1次)、检查传输网络与控制设备，确保系统长期稳定运行。

，为种植决策提供更精准的预判，真正实现从“环境监控”向“智慧种植”的深度升级。

审核编辑 黄宇