基于物联网和AI 的智慧农业解决方案设计

0 引言

农业是国民经济和社会发展的基础。根据联合国粮农组织（FAO）数据，到 2050 年全球粮食需求将增长 60% 。然而，传统农业依赖人工经验，水资源浪费率高达 40% ，化肥利用率不足 30% ，造成了严重的资源浪费。随着物联网和AI 技术的发展，设备成本下降，AI 模型轻量化，为智慧农业发展提供了基础。将物联网和 AI 技术应用于农业，物联网实现数据实时采集，AI 提供决策支持，能够提高农业生产和管理效率，实现垂直农业与资源可持续发展，降低生产成本，助力乡村振兴战略[1]。将物联网、大数据、AI 技术融合，通过多源数据感知、智能决策与自动化执行，解决传统农业中资源利用率低、病虫害响应滞后等问题，实现农业生产全流程的精准化、智能化与可持续发展[2]。

1 系统总体设计

系统总体方案下图所示。

系统主要包括传感器节点模块，用于获取获取土壤及空气数据；边缘网关模块，用于数据预处理、模型推理等工作；云平台模块，用于大数据存储以及AI 模型训练；移动终端模块，用于可视化监控、远程控制。

2 系统各模块设计

2.1 传感器节点模块

土壤湿度采集部分使用 XM-M217 传感器，将电阻的阻值转换为电信号传输给单片机，采用3.3V 电压供电; 土壤氮肥沃程度检测采用NH52DLJ 传感器，检测土壤中氮磷钾的含量，进而判断土壤的肥沃程度 ; 空气温湿度采集部分使用DHT11 传感器，测量范围为 -20^∘C 到 +60^∘C ，能直接与单片机 I/0 口连接 ; 浓度使用 MG811 进行采集，该传感器使用固体电解质电池原理 ; 光照强度使用 GY-302 进行采集，利用光敏电阻的阻值随光照强度变化，灵敏度较高，稳定性强。内置AD 转换器，可以直接输出数字信号。

2.2 边缘网关模块

边缘网关选用高性能的嵌入式设备，如搭载 ARM 处理器的工业级网关。该网关具备丰富的通信接口，包括以太网接口、 4G/5G 通信模块、Wi-Fi 模块以及 LoRa 通信模块 [3]，以满足不同传感器节点的数据接入需求。同时，配备一定容量的内存和存储设备，用于缓存和存储临时数据。此外，为了保障在复杂环境下的稳定运行，网关采用工业级设计，具备良好的抗干扰能力和环境适应性。软件系统包括操作系统、数据处理程序、AI 推理引擎和通信管理模块，在边缘网关中部署经过训练的CNN 模型。

2.3 云平台模块

云平台模块是智慧农业系统的核心大脑，承担着大数据存储、管理、分析以及 AI 模型训练的重任。它接收来自边缘网关上传的海量数据，对数据进行长期存储和深度分析，挖掘数据背后的规律和价值。同时，利用云计算的强大计算能力，训练复杂的 AI 模型，如作物生长模型、产量预测模型等，为农业生产提供精准的决策支持。此外，云平台还提供数据共享和开放接口，方便第三方应用接入，促进农业产业的数字化生态建设。在设计方面，主要包括大数据存储架构、AI 模型训练和数据管理与分析。

2.4 移动终端模块

移动终端应用采用简洁直观的界面设计，以用户需求为导向，分为数据监测、设备控制、报警管理、生产计划等多个功能模块。数据监测模块以图表、地图等形式展示传感器采集的实时数据，如土壤温湿度、空气环境参数等，让用户一目了然。设备控制模块提供便捷的操作按钮，用户可以远程控制灌溉设备、施肥设备、通风设备等农业生产设备。报警管理模块实时推送系统产生的报警信息，如病虫害预警 [4]、设备故障报警等，并提供相应的处理建议。生产计划模块允许用户制定和管理农作物的种植计划、施肥计划、灌溉计划等，确保农业生产的有序进行[5]。

移动终端通过互联网与云平台进行通信，采用安全可靠的通信协议（如HTTPS），保障数据传输的安全性。此外，应用定期进行安全漏洞检测和更新，确保系统的安全性和稳定性。

3 结语

本文提出的基于物联网和 AI 的智慧农业解决方案，通过传感器节点模块、边缘网关模块、云平台模块和移动终端模块的协同工作，实现了农业生产的智能化、精准化和高效化。该方案能够实时监测农业生产环境，快速响应环境变化，为农业生产提供科学的决策支持，有效提升农业生产效率，降低资源浪费和生产成本。随着物联网和 AI 技术的不断发展和完善，本智慧农业解决方案有望在更广泛的领域得到应用和推广，为推动全球农业现代化进程做出积极贡献。未来的研究可以进一步探索如何优化系统架构，提高系统的稳定性和可靠性；加强AI 模型的创新和应用，提升农业生产的智能化水平；以及推动智慧农业与其他产业的融合发展，拓展农业的产业价值。

参考文献

[1] 姜士璇 , 李淮江 , 吴瑞瑞 , 等 . 基于 ZigBee 和 NB-IOT 的智慧垂直农业系统设计 [J]. 电子测试 ,2022,36(11):11-15.

[2] 何建强 , 张莹 , 许兴 . 基于物联网的智慧农业监测管理系统研究 [J].湖北农业科学 ,2024,63(08):176-181+187.

[3] 吴江雪 .LoRa 的智能农业系统设计与实现 [J]. 科技创新与应用 ,2020,(07):98-99.

[4] 杨巧梅 , 崔婷婷 , 袁永榜 , 等 . 轻量化 YOLO 模型在农作物微小病虫害检测中的应用研究 [J]. 中国农机化学报 ,2024,45(09):265-270+284.

[5] 马玉龙 . 基于深度学习与边缘计算的电网智能调度与决策支持系统研究 [J]. 电气技术与经济 ,2025,(01):48-50.

基金：河南科技大学大学生训练项目（2024142）