基于物联网与人工智能的多模态智慧农场控制系统架构设计与实现

1.引言

农业是人类社会的基础产业，其发展水平直接影响人类的生存与发展。然而，传统农业存在资源浪费、环境污染、劳动力短缺等诸多问题。近年来，物联网与人工智能技术的快速发展为农业现代化提供了新的思路与方法。物联网技术可以实现设备间的互联互通，获取大量实时数据；人工智能技术可以对这些数据进行分析与处理，为农业生产提供智能化决策支持。因此，本文提出一种基于物联网和人工智能的多模态智能农场控制系统的设计与实现方案，旨在通过技术创新推动农业现代化发展。

2.系统架构设计

2.1 总体架构

本文设计的多模态智能农场控制系统采用分层架构，包括感知层、网络层、平台层和应用层。感知层负责采集农场的各类数据，网络层负责数据传输，平台层负责数据处理与分析，应用层为用户提供界面与决策支持。

2.2 感知层设计

感知层是系统的数据来源，主要包括环境传感器、土壤传感器和摄像头。环境传感器用于监测农场中的温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度等环境参数；土壤传感器用于监测土壤湿度、温度、pH 值、养分含量等土壤参数；摄像头用于拍摄作物的生长状态与病虫害情况。这些传感器与摄像头通过无线通信技术将采集到的数据传输至网络层。

2.3 网络层设计

网络层负责将感知层采集的数据传输至平台层。考虑到农场环境的复杂性与数据传输的稳定性，本文采用多种通信技术结合的方案。对于短距离数据传输，采用 LoRa 技术，其具有低功耗、远距离、大容量的特点，适合农场内部使用；对于远距离数据传输，采用 NB-IoT技术，其具有广覆盖、多连接、低速率、低成本、低功耗的特点，适合将农场数据传输至云平台。

2.4 平台层设计

平台层是系统数据处理与分析的核心，主要包括数据存储、数据处理、数据分析与决策支持等功能。数据存储采用分布式数据库技术，能够高效存储和管理大量传感器数据与图像数据。数据处理模块对采集的数据进行预处理，如数据清洗、数据融合等，以提高数据质量与可用性。数据分析模块利用人工智能算法（如机器学习、深度学习）对数据进行分析与挖掘，提取有价值的信息。决策支持模块根据分析结果生成相应的决策建议，为农场生产管理提供智能化支持。

2.5 应用层设计

应用层是系统的用户界面，面向农场管理者与工作人员。应用层的功能主要包括数据可视化、远程监控、智能预警与生产管理。数据可视化模块以图表、地图等形式直观展示农场的各类数据；远程监控模块支持用户通过手机或电脑远程查看农场的实时情况；智能预警模块根据数据分析结果及时发送预警信息，提醒用户采取相应措施；生产管理模块提供生产计划制定、任务分配、设备控制等功能，帮助用户高效管理农场生产活动。

3.关键技术模块

3.1 多模态数据融合技术

多模态数据融合是实现智能农场系统的关键技术之一。本文采用基于深度学习的多模态数据融合方法，将传感器数据与图像数据进行融合。具体而言，首先从传感器数据中提取特征并转换为特征向量，然后对图像数据进行预处理并提取特征信息，最后通过深度学习模型（如卷积神经网络）将两类数据的特征向量进行融合分析，从而实现对农场环境与作物生长状态的全面感知。

3.2 人工智能算法

人工智能算法在智能农场系统中具有重要作用。本文采用多种人工智能算法，包括机器学习与深度学习算法。机器学习算法用于对传感器数据进行分类与回归分析，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等，用于预测作物生长趋势与病虫害发生概率；深度学习算法用于对图像数据进行分析与处理，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，用于识别作物生长状态与病虫害类型。通过这些算法的应用，系统可以实现对农场的智能化管理与精准控制。

3.3 无线通信技术

无线通信技术是实现物联网的关键技术之一。本文采用 LoRa 与NB-IoT 两种无线通信技术。LoRa 技术具有低功耗、远距离、大容量的特点，适合农场内部短距离数据传输；NB-IoT 技术具有广覆盖、多连接、低速率、低成本、低功耗的特点，适合将农场数据传输至云平台。通过这两种技术的结合，系统可以实现稳定高效的数据传输。

4.系统功能实现

4.1 环境监测与控制

环境监测与控制是智能农场系统的重要功能。系统通过环境传感器实时监测农场中的温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度等环境参数，并将这些数据传输至平台层进行分析处理。当环境参数超出预设范围时，系统自动启动相应的控制设备（如通风机、遮阳网、灌溉系统等），以维持农场环境的稳定性。通过这种自动化控制方式，系统可以为作物提供最佳的生长环境，提高作物产量与品质。

4.2 作物生长监测

作物生长监测是智能农场系统的核心功能。系统通过摄像头与传感器实时监测作物的生长状态，包括株高、叶片数、果实大小等信息，并将这些数据传输至平台层进行分析处理。系统利用人工智能算法预测作物生长趋势，并提前制定相应的管理措施（如灌溉、施肥、修剪等）。通过这种精准管理方式，系统可以提高作物产量与品质，同时降低生产成本。

4.3 病虫害监测与预警

病虫害是影响作物产量与品质的重要因素。系统通过摄像头与传感器实时监测病虫害情况，并将这些数据传输至平台层进行分析处理系统利用人工智能算法预测病虫害类型与发生概率，并及时发送预警信息，提醒用户采取相应的防治措施。通过这种智能预警方式，系统可以有效降低病虫害对作物的危害，提高农产品安全性。

4.4 数据可视化与远程监控

数据可视化与远程监控是智能农场系统的重要功能。系统通过数据可视化技术以图表、地图等形式直观展示农场的各类数据，帮助用户快速了解农场的实时状况。同时，系统还提供远程监控功能，用户可以通过手机或电脑随时随地查看农场的实时视频与数据，实现对农场的远程管理与监控。通过这种可视化与远程监控方式，系统可以提高用户的管理效率与决策能力。

5.结论与未来工作

本文提出了一种基于物联网和人工智能的多模态智能农场控制系统的设计与实现方案。该系统能够实现对农场的智能化管理与精准控制，提高农业生产效率与农产品品质。但系统仍存在一些不足，例如复杂环境下数据采集与传输的稳定性需进一步提升，人工智能算法的准确率与效率仍有优化空间。在未来的研究中，我们将继续优化系统的性能与功能，探索更多应用场景与技术创新，为智慧农业发展提供更好的技术支持。

参考文献：

[1]任萍.基于智能农机应用的智慧农场模式探索——以余姚市为例[J].现代农机,2025,(04):27-29.

[2]高嵩,柳春柱,刘威,等.智慧农场研究现状及其标准体系的分析[J].现代化农业,2025,(06):57-59.

[3]崔仁正,杨莹,杨倩妍,等.基于Web和物联网的云智慧农场管理系统设计[J].电脑知识与技术,2025,21(14):57-59.

[4]罗锡文,谷秀艳,胡炼,等.大田无人化智慧农场农田边界识别技术研究现状与展望[J].农业机械学报,2025,56(02):1-18.

[5]武建飞.无人化农场在智慧农业中的发展趋势分析[J].河北农机,2025,(02):67-69.

项目编号：202513208132

基金项目：本文系 2025 年大学生创新创业训练计划项目资助

项目名称：基于物联网与人工智能的多模态智慧农场控制系统研究