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本方案通过部署各类传感器、智能控制设备，并依托物联网云平台，构建一个 内蒙古德明电子科技有限公司智慧农业“感知-传输-分析-控制” 的自动化闭环系统。它能够实时监测温室内的环境参数（温、光、湿、土、气），智能调控执行设备（卷帘、风机、滴灌等），并远程指导农事活动，最终实现温室生产的精细化、自动化、智能化管理。
系统采用三层逻辑架构，清晰明了，稳定可靠。
图表
感知层：负责采集数据，是系统的“神经末梢”。
网络传输层：负责传输数据，是系统的“神经网络”。
平台应用层：负责处理数据、做出决策，是系统的“大脑”。
执行层：负责执行指令，是系统的“手脚”。
| 监测类型 | 传感器 | 功能描述 | 安装要点 |
|---|---|---|---|
| 空气环境 | 温湿度传感器 | 监测棚内实时温度与空气湿度，预防高湿结露与高温灼伤。 | 避免阳光直射，离地1.5米，分布均匀。 |
| 光照强度 | 光照度传感器 | 监测光合有效辐射，指导补光或遮阳。 | 安装在作物冠层上方，无遮挡。 |
| 气体浓度 | CO2传感器 | 监测二氧化碳浓度，在通风不足时预警，并在光合作用强时辅助决策增施气肥。 | 位于作物生长层，避免靠近门窗。 |
| 土壤墒情 | 土壤三参数传感器 | 监测土壤体积含水量、温度、电导率，实现精准灌溉与施肥。 | 插入作物主要根系活动层，不同点位布置。 |
LoRa（推荐）：
优势：低功耗、传输距离远（3-5公里）、自组网灵活、节点容量大。
适用：大型园区、多个大棚联网，传感器采用电池供电，无需布线。
NB-IoT/4G：
优势：基于运营商网络，覆盖广，无需自建网关，部署简单。
适用：分散、偏远的大棚，或作为LoRa网络的补充。
以太网/Wi-Fi：
优势：高带宽、低延迟。
适用：单个大棚、有稳定电源和网络覆盖的场景，主要用于摄像头和控制柜。
卷膜/卷被系统：电动卷膜器，接收平台指令，自动开启/关闭棚顶通风口或保温被。
通风系统：智能控制箱驱动风机、湿帘、天窗，自动降温排湿。
灌溉系统：电磁阀/电动阀，根据土壤墒情和作物需水规律，实现定时、定量自动化灌溉。
补光系统：LED补光灯，在连续阴雨天或光照不足时自动补光。
| 传感器类型 | 监测参数 | 技术规格 | 部署密度 |
|---|---|---|---|
| 空气温湿度 | 温度（-20℃~60℃±0.5℃） 湿度（0~100%RH±3%） |
防结露涂层 | 每200㎡ 1节点 |
| 光照强度 | 0~200klux（±5%） | 硅光电池+滤光片 | 每跨区1节点 |
| 土壤墒情 | 水分（0~100%±2%） EC值（0-5ms/cm） |
陶瓷头抗腐蚀设计 | 每种植区3节点 |
| CO₂浓度 | 0~5000ppm（±50ppm） | NDIR红外原理 | 每500㎡ 1节点 |
一张图总览
可视化大屏：以电子地图或3D模型形式，集中展示所有大棚的位置、关键环境数据（温/光/湿/土）、设备状态（开/关/故障）。
实时曲线：同屏显示多参数历史曲线，直观了解环境变化趋势。
智能自动控制
手动模式：远程手动点击APP，控制任何设备。
自动模式：基于预设的环境阈值或专家模型进行自动控制。
示例规则1：当温度 > 28℃时，自动开启顶卷膜；当温度 > 32℃时，自动启动风机；温度 < 26℃时自动关闭。
示例规则2：当土壤湿度 < 65%时，自动开启滴灌10分钟。
多维报警机制
阈值报警：环境参数超限（如低温冻害、高温高湿）立即报警。
设备故障报警：传感器离线、执行器异常、断电断网时报警。
多方式推送：通过APP、短信、电话等多种方式，确保警情必达。
数据驱动决策
病虫害预测：结合历史环境数据，建立病虫害发生概率模型，提前预警。
生长模型分析：记录作物各生长阶段的环境数据，优化种植模型，用于指导未来生产。
农事记录与溯源：在APP上记录打药、施肥、采摘等农事操作，生成二维码，实现农产品全程可追溯。
| 传统种植模式痛点 | 本物联网方案价值 |
|---|---|
| 依赖经验：凭感觉浇水、通风，管理粗放，一致性差。 | 数据驱动：用精确数据代替经验，实现标准化、精细化种植，提升产品品质和一致性。 |
| 劳动强度大：人工巡检测温、开关风口，耗时耗力。 | 自动化减负：实现无人化自动调控，降低劳动强度，节省人工成本50%以上。 |
| 资源浪费：水肥灌溉过量或不足，成本高且不环保。 | 精准节水节肥：按需灌溉施肥，节水30%，节肥20%，降低生产成本。 |
| 风险响应滞后：突发病虫害、极端天气无法及时发现和处理。 | 风险预警：实时监测与预警，快速响应，减少生产损失15%-30%。 |
| 知识传承难：好经验无法有效沉淀和复制。 | 知识沉淀：将最优种植模型固化为系统策略，实现农业知识的数字化传承。 |
需求调研与方案设计：明确种植作物、规模、现有设施和具体痛点。
硬件安装与网络部署：安装传感器、执行器，部署LoRa网关或NB-IoT网络。
软件平台配置与调试：创建大棚模型，配置报警规则和控制策略。
用户培训与试运行：对农户进行培训，进行一个完整生长周期的试运行和策略优化。
全面上线与运维支持：系统正式交付，并提供持续的技术支持和数据服务。
总结：本方案通过物联网技术，将温室大棚从一个依赖人工的“黑箱”，转变为一个透明、可控、高效的现代化农业生产系统。它不仅是工具的升级，更是农业生产理念和管理模式的深刻变革，是迈向智慧农业的坚实一步。
