基于物联网技术的农业信息智能监测系统研究与设计
基于物联网技术的智能农业监测系统的设计与实现
基于物联网技术的智能农业监测系统的设计与实现（正文）一、现状分析随着物联网技术的不断发展，智能农业监测系统在现代农业中的应用日益广泛。
该系统通过感知装置和数据传输设备等多种技术手段，实现了对农作物生长环境和生长状态的实时监测和控制。
智能农业监测系统还具备数据采集、分析和预测能力，为农业生产提供了科学决策的依据。
目前，智能农业监测系统在全球范围内得到了广泛应用。
例如，在荷兰、以色列等发达国家，智能农业监测系统已经成为现代农业的重要组成部分。
这些系统通过感知装置实时监测土壤湿度、温度、光照等关键参数，将数据传输到云平台，通过数据分析和批量决策，实现了农业生产的精细化管理。
在中国，智能农业监测系统的应用也逐渐得到推广，但在规模和智能化程度上仍存在差距。
二、存在问题尽管智能农业监测系统在现代农业中具有广阔的应用前景，但在实际应用中仍然存在一些问题。
智能农业监测系统的搭建和维护成本较高。
该系统需要配备大量的感知装置、数据传输设备和云平台等硬件设施，投入较高的资金。
系统的运行和维护也需要专业技术人员进行，对人力资源的需求较大。
目前智能农业监测系统的智能化程度相对较低。
尽管系统能够实现对农作物生长环境和生长状态的实时监测，但对于数据的分析和预测能力较弱。
系统多数是将实时数据传输到云平台，由人工进行处理，缺乏数据自动分析和智能决策的能力。
智能农业监测系统在实际运行中面临着一些技术问题。
例如，感知装置的精准度和可靠性有待提高，数据传输过程中存在数据丢失和延迟等问题，系统的可扩展性和兼容性也有待进一步改进。
三、对策建议为了解决智能农业监测系统存在的问题，需要采取以下对策来提高系统的性能和应用效果。
需要加大对智能农业监测系统研发和应用的支持力度。
应加大资金投入，支持相关科研机构和企业进行技术研发和创新。
还应出台相关，鼓励农民和农业企业使用智能农业监测系统，给予相应的补贴和奖励。
需要加强人才培养和技术推广。
、高校和企业应共同合作，加强对智能农业监测系统相关技术人才的培养和培训。
基于物联网的智能农业系统研究及应用
基于物联网的智能农业系统研究及应用一、引言随着信息技术的快速发展，物联网技术逐渐被各行各业应用，农业行业也不例外。
智能农业系统基于物联网技术，通过对农业生产、农产品流向等环节进行信息化监控，从而提高农业生产效率和产品品质，实现农业可持续发展。
本文将探讨基于物联网的智能农业系统的研究现状、技术特点及应用实践。
二、智能农业系统的研究现状目前，国内外学者已经对智能农业系统进行了多年的研究，成果丰硕。
笔者通过文献检索，发现现有研究主要集中在以下几个方面。
1.农业环境监测技术农业环境监测技术是智能农业系统中的一项关键技术。
研究者通过传感器、监测设备等手段，对农田土壤、气候、水位等环境参数进行实时监测和数据采集。
这些数据可以作为决策支持、精细管理的参考依据，有助于提升农业生产效率。
另外，基于这些数据可以建立数据分析模型，通过对数据进行分析，预测农作物的发展趋势和较好的种植策略。
2.农业生产智能化技术智能农业系统还包括影响农业生产效率的智能化技术。
例如，智能灌溉系统可以根据农田土壤的湿度、气象状况、植物需求等情况，智能化决策灌溉时机、灌溉量和方式，提升农业水利利用率。
而智能施肥系统则可以通过控制农田肥料供应，监控施肥效果和较好的施肥策略，提升农作物产量和品质。
3.农产品溯源技术农产品品质和安全是消费者关注的重点问题之一。
智能农业系统中的农产品溯源技术，可以对农作物的生长周期、管理过程、加工信息等进行记录和审核，确保农产品的溯源可追溯性，实现了对农产品从生产到输送、销售全流程的监管。
三、智能农业系统的技术特点智能农业系统具有以下几个技术特点。
1.信息化管理智能农业系统通过信息化手段对农业生产各环节进行实时监控和数据采集，从而实现了精细化管理。
这使得农民能够更好地了解农作物的生长周期和需求，有针对性地开展作业，减少资源浪费和开支。
2.智能化决策智能农业系统中的各种智能化技术，可以实现数据的处理、分析和预测。
通过对数据的分析和处理，系统可以较快地形成较好的决策方案，使得农业生产更加高效。
基于物联网技术的智慧农业系统设计与实现
基于物联网技术的智慧农业系统设计与实现智慧农业系统是利用物联网技术实现农业生产的自动化和智能化的系统。
该系统通过物联网中的传感器和设备，实时监测农田中的温度、湿度、光照等环境参数，同时通过云平台收集和处理这些数据，为农民提供农作物生长的状态和需求的预测和推荐。
一、系统设计1.1 系统架构设计智慧农业系统的架构设计应包括以下组成部分：传感器网络、数据传输、云平台和应用端。
传感器网络：在农田中布置多个传感器，用于收集温度、湿度、光照、土壤湿度等环境参数的数据。
传感器采用低功耗的无线通信，与数据传输模块相连。
数据传输：传感器通过无线通信将数据传输到数据传输模块，数据传输模块将数据打包并通过云平台传送到云服务器。
云平台：云平台是数据的集中存储和处理中心，负责对传感器数据进行处理和分析。
云平台还提供用户管理、数据可视化和决策支持等功能。
应用端：应用端是农民使用的终端设备，通过应用程序与云平台进行交互。
农民可以通过应用端查看农作物生长状态、预测和推荐。
1.2 环境监测子系统设计环境监测是智慧农业系统的核心子系统之一，用于实时监测农田中的环境参数，为农民提供精确的环境信息。
温度传感器：负责测量农田中的温度，通过无线通信将数据传输至数据传输模块。
湿度传感器：测量土壤湿度和空气湿度，以确保农作物的适宜生长。
同样通过无线通信将数据传输至数据传输模块。
光照传感器：测量农田中的光照强度，为农民提供合适的光照条件，提高农作物的产量和质量。
1.3 数据处理与分析子系统设计数据处理与分析子系统主要负责对从传感器网络收集到的数据进行处理和分析。
主要包括数据存储、数据清洗、数据挖掘和数据可视化等功能。
数据存储：将传感器数据存储在云服务器中，以便后续的数据处理和分析。
可以选择关系型数据库或者分布式存储系统来存储数据。
数据清洗：对传感器数据进行清洗和预处理，去除异常值和噪声。
数据挖掘：利用数据挖掘算法分析农田中的环境数据，提取农作物生长的相关特征，并预测农作物的生长状态和需求。
开题报告《基于物联网的智能农业监测与控制系统设计》
开题报告《基于物联网的智能农业监测与控制系统设计》一、研究背景与意义随着科技的不断发展，物联网技术在各个领域得到了广泛应用，其中智能农业作为物联网技术的一个重要应用领域备受关注。
传统农业生产方式存在着效率低下、资源浪费等问题，而智能农业通过物联网技术的应用，可以实现对农业生产全过程的监测与控制，提高农业生产效率，降低生产成本，保障粮食安全，具有重要的现实意义和广阔的应用前景。
二、国内外研究现状分析目前，国内外对于基于物联网的智能农业监测与控制系统设计已经展开了一系列研究。
国外先进国家在智能农业领域投入巨大，已经形成了一套完善的智能农业监测与控制系统设计方案。
而国内也有不少学者和科研机构在这一领域进行了深入研究，取得了一定的成果。
然而，在智能农业监测与控制系统设计方面仍存在一些问题和挑战，需要进一步深入研究。
三、研究内容与技术路线本课题旨在设计一套基于物联网的智能农业监测与控制系统，主要包括以下内容：构建智能传感器网络：通过部署传感器节点实现对土壤湿度、温度、光照等环境参数的实时监测。
数据采集与传输：利用物联网技术实现传感器数据的采集、传输和存储，确保数据的及时性和准确性。
数据分析与决策：运用数据挖掘和人工智能算法对采集到的数据进行分析，为农业生产提供科学决策支持。
远程监测与控制：设计远程监测与控制系统，实现对农业设施的远程监控和操作。
四、预期研究成果通过本课题的研究，预期可以设计出一套稳定可靠、高效智能的农业监测与控制系统，具有以下特点：实时监测：可以实时监测农田环境参数，及时发现问题并采取相应措施。
智能化管理：通过数据分析和算法优化，实现对农业生产过程的智能化管理。
远程操作：支持远程监测与控制，方便农民进行远程操作管理。
五、拟解决的关键问题在研究过程中，将重点解决以下关键问题：传感器网络布局优化问题；数据传输安全性保障问题；数据分析算法优化问题；远程操作稳定性问题。
综上所述，《基于物联网的智能农业监测与控制系统设计》是一个具有重要意义和挑战性的课题，在未来将会对智能农业领域的发展起到积极推动作用。
基于物联网的智能农业系统研究
基于物联网的智能农业系统研究智能化是当今社会的重要趋势，物联网技术的飞速发展也带来了智能农业的新机遇。
随着人口和经济的增长，对粮食的需求和粮食的安全问题越来越受到关注，而智能农业正是一个可行的方案。
本文将介绍基于物联网技术的智能农业系统，并探讨其未来的发展。
一、智能农业的定义和特点智能农业是指应用先进科技手段和信息技术，对农业生产实行全过程智能化和自动化的一种现代化农业。
它主要涉及生产、管理、监控、营销等各个领域。
智能农业的特点是：数据可视化、高效自动化、精准化管理、优质产出。
二、基于物联网的智能农业系统的构成基于物联网技术的智能农业系统，主要由以下几个部分组成：1. 感知装备：包括温度、湿度、二氧化碳、光照等多种传感器，通过采集环境数据反映出不同作物生长需求。
2. 控制器：将感知装置采集的数据传输到控制器，进行目标设定和控制作用，实现对作物生长和环境因素的控制。
3. 网络传输：将采集的数据和控制信息通过局域网或互联网传输到中心平台，实现数据的收集和分析。
4. 中心平台：对所收集到的数据进行分析，形成对作物生长和环境因素的判断，调度控制器进行调节和控制。
三、智能农业的应用场景智能农业系统的应用场景很广泛，包括了种植、养殖、温室、水产养殖、多层养殖、农业物流等。
1. 在种植场合，可以提高作物产能、改善品质、减少灾害、以及增加农业收益等。
如在蔬菜种植中可以依据农田土壤、气象、食品求质等因素制定出最佳的种植计划和养护方案，从而大大提高作物的产量。
2. 在养殖中，通过智能监控可以提高养殖品质和减少成本。
像猪养殖中可以通过监测大气污染、气温变化,避免生病；在水产养殖方面，通过监测水质、鱼群疾病情况等，可以更好地管理水产养殖业。
3. 在农业物流中，通过物联网技术可以实现对农产品的溯源调查,建立完善的冷链物流监控系统，更好地保证农业产品的质量安全问题。
四、未来发展方向物联网技术为智能农业提供了新的思路和解决方案，未来智能农业将朝着以下三个方向发展：1. 大数据应用：数据分析技术将进一步应用到智能农业中。
基于物联网技术的智能农业系统设计与实现
基于物联网技术的智能农业系统设计与实现一、引言随着全球人口的增加和国民收入的增长，对食品的需求量也在增加。
但是，传统的农业生产方式已经不能满足这些需求。
物联网技术和智能农业系统的发展，为现代农业的发展带来了新的机遇。
本文将详细介绍基于物联网技术的智能农业系统设计与实现。
二、物联网技术在智能农业系统中的应用物联网技术包括无线传感器技术、云计算技术、数据挖掘技术等。
它们提高了农业生产效率，提高了农作物质量和品质、节约了水资源等资源，缩短了产品上市周期，降低生产成本。
1.无线传感器技术通过安装在土壤中的传感器，可以实时监测土壤的温度、湿度、PH值和养分含量等信息，为农业生产提供可靠的数据支持。
如果能实现与气象站的相互衔接，也将为农民提供更多的气象信息，以便采取更好的决策。
2.云计算技术农业数据已经成为一个巨大的数字数据挖掘场所，通过云计算技术，可以更好地捕获、存储和管理这些数据。
同时，云计算技术提供了更好的处理农业数据的软硬件资源，可以更好地实现数据分析和预测农业生产。
3.数据挖掘技术数据挖掘技术是基于大数据的数据分析，在智能农业系统中可以应用于预测灾害发生的趋势、种植区域的产量预测等任务。
通过数据挖掘技术，可以更好地解决农业生产过程中遇到的问题。
三、智能农业系统设计与实现在设计和实现智能农业系统时，需要考虑以下几个方面：1.系统架构智能农业系统必须包括数据采集、数据处理、数据存储和决策支持等模块。
数据采集模块包括传感器节点和数据传输，数据处理模块包括数据过滤、存储和分析，数据存储模块包括物联网云服务器和数据库等，决策支持模块包括生产规划、生产管理和决策分析等。
2.数据传输和通信为了让数据能够实时传输和处理，智能农业系统的数据传输和通信必须稳定可靠。
通过无线传感器技术，可以实现数据采集节点的无线通信。
而无线传感器网络技术则能够实现传感器节点之间的通信。
3.决策支持决策支持模块是智能农业系统中最关键的一部分。
基于物联网的智能农业环境监测系统设计
基于物联网的智能农业环境监测系统设计随着科技的发展和人们对食品安全及农业高效的关注不断增加，智能农业逐渐成为热门话题。
物联网技术的应用为农业提供了新的机遇和解决方案。
基于物联网的智能农业环境监测系统设计，可以帮助农民实时监测和控制农业生产过程中的环境参数，提升农业生产效率和质量。
一、系统概述基于物联网的智能农业环境监测系统包括传感器节点、数据传输网络、云平台和用户终端四个主要组成部分。
传感器节点负责采集农田中的环境参数数据，比如土壤湿度、温度、光照强度等。
数据传输网络将传感器数据传输到云平台，并提供给用户终端进行监测和控制。
云平台负责数据存储、处理和分析，为用户提供实时的环境监测报告和决策支持。
用户终端可以通过手机应用或者网页等方式，远程监测和控制农田的环境参数。
二、传感器节点设计传感器节点是系统中最基础的组成部分，负责采集和传输环境参数数据。
传感器节点应具备以下特点：1. 多功能性：传感器节点应当能够同时监测多种环境参数，比如土壤湿度、温度、光照等。
2. 低功耗：由于传感器节点需要长期工作在田间，因此功耗需要尽可能低，以确保节点的持久运行。
3. 高可靠性：传感器节点应当具备一定的抗干扰能力和抗外界条件的能力，以确保数据采集的准确性和稳定性。
4. 低成本：为了降低农户的使用成本，传感器节点的设计应尽可能简单并且价格相对低廉。
三、数据传输网络设计数据传输网络是将传感器节点采集的数据传输到云平台的关键环节。
针对农田散落分散和离线状态的特点，采用无线传输技术是合适的选择。
常见的无线传输技术包括ZigBee、LoRa等。
在选择合适的无线传输技术时，需要考虑以下因素：1. 传输距离：由于农田分散较广，传输距离较远，因此需要选择传输距离较远的无线传输技术。
2. 传输速率：基于物联网的智能农业环境监测系统需要实时传输数据，因此需要选择传输速率较快的无线传输技术。
3. 抗干扰性：农田环境存在干扰因素，传输网络需要具备一定的抗干扰能力。
基于物联网的智慧农业远程监控系统设计与优化
基于物联网的智慧农业远程监控系统设计与优化第一章：引言随着经济的不断发展和人口的不断增长，传统的农业模式已经很难满足人们对食品的需求。
为了提高农业生产的效率和质量，在智能化技术的推动下，基于物联网的智慧农业远程监控系统应运而生。
本文将介绍该系统的设计与优化方法。
第二章：智慧农业远程监控系统的组成智慧农业远程监控系统由传感器、数据传输网络、云平台和终端设备组成。
传感器用于感知农作物的环境参数，如温度、湿度、光照等；数据传输网络将感知到的数据传输到云平台；云平台对数据进行处理与分析，并通过终端设备向农民提供相关信息和操作控制。
第三章：系统设计与优化3.1 传感器的选择和布置为了准确地感知农作物的环境参数，应选择合适的传感器，并合理布置在农田中。
例如，通过温湿度传感器和光照传感器，可以实时监测土壤温湿度和光照强度，以便及时调整农作物的灌溉和光照条件。
3.2 数据传输网络的建设为了实现远程监控，需要建设可靠的数据传输网络。
可以选择无线传感器网络（WSN）或物联网（IoT）技术。
无线传感器网络可以通过无线信号传输数据，而物联网技术则可以通过互联网传输数据。
根据实际情况选择合适的网络技术。
3.3 云平台的建设和优化云平台是整个系统的核心，通过云平台可以对传感器采集到的数据进行处理、分析和存储。
为了提高系统的实时性和可靠性，可以使用云计算技术和分布式存储技术。
同时，还可以利用人工智能算法对数据进行预测和决策，提供农民需要的信息和操作建议。
3.4 终端设备的设计与开发为了方便农民进行远程监控和操作，需要设计并开发专门的终端设备。
终端设备可以是智能手机、平板电脑或专门的农业终端设备。
通过终端设备，农民可以随时随地查看农作物的状态，并进行相关的操作，如灌溉、施肥等。
第四章：系统实施与效果评估4.1 系统实施在系统实施之前，需要对系统进行充分的测试和调试，确保系统的稳定性和可靠性。
同时，还需要培训农民使用系统和终端设备，提高其操作能力和健康安全意识。
基于物联网的农业智能监控与管理系统设计
基于物联网的农业智能监控与管理系统设计在农业生产中，物联网技术的应用日益增多，为农业智能监控与管理系统的设计提供了新的思路和方法。
本文将围绕基于物联网的农业智能监控与管理系统的设计展开详细探讨。
一、系统概述物联网是将各种物体与传感器、通信设备等连接起来，实现智能化互联的技术和平台。
基于物联网的农业智能监控与管理系统旨在通过传感器、数据采集、数据处理与分析等手段，对农业生产过程中的环境、土壤、水质等关键参数进行实时监测和管理，帮助农民提高农作物产量、质量和效益。
二、系统组成1. 传感器网络基于物联网的农业智能监控与管理系统需要建立一个完善的传感器网络来实现数据采集。
传感器可以安装在农田、温室、养殖场等地，用于测量环境因素（温度、湿度、光照等）、土壤质量、水质等参数。
传感器节点之间通过无线通信技术实现数据传输。
2. 数据采集与传输系统中的传感器节点通过集中器将采集到的数据集中传输到云端服务器。
传感器节点应当具备低功耗、稳定可靠的特点，并能够定时或根据设定条件进行数据采集。
3. 数据处理与分析在云端服务器上，对采集到的农业生产数据进行处理和分析。
通过对数据的统计、分析与建模，可以获取农作物生长过程中的关键信息，如土壤湿度、氮磷钾含量、光照强度等。
同时，通过算法的优化和机器学习技术的应用，可以实现对农作物病虫害的预测和预警，提供农民决策参考。
4. 物联网终端与展示通过手机APP、网页等方式，将监测到的数据以直观的形式展示给用户。
用户可以随时随地通过手机等终端设备，查看农田、温室、养殖场等地的实时数据，了解农作物的生长情况和环境状态。
三、系统优势基于物联网的农业智能监控与管理系统相较于传统的监控系统具有以下优势：1. 实时性：通过物联网技术，实现对农田、温室、养殖场等环境的实时监测和数据采集，能够准确了解作物的生长情况和环境变化，及时采取相应的措施。
2. 自动化：系统通过自动化的数据采集和处理，减少了人工干预的成本和难度。
基于物联网的智能农业监控系统设计
基于物联网的智能农业监控系统设计智能农业是物联网技术在农业领域的应用，利用物联网技术将传感器、网络通信与智能控制等技术相结合，实现对农田环境、农作物生长和农业设施的监测与管理。
基于物联网的智能农业监控系统设计，旨在提升农业生产效率、优化资源利用以及保护环境等方面具有广泛的应用前景。
一、智能农业监控系统的概述智能农业监控系统是指通过物联网技术实现对农业环境参数的实时监测与控制，帮助农民及时获取农田信息、实现远程监控和精确控制，从而提高作物生长质量、减少人工成本、提升农产品质量。
该系统通常由传感器节点、控制节点、数据传输网络和数据处理平台等组成。
二、物联网传感器在智能农业监控中的应用1.土壤湿度传感器：通过感知土壤湿度、盐分、酸碱度等参数，实现农田的自动灌溉和远程监测，保证作物的适宜生长环境。
2.气象监测传感器：监测气温、湿度、光照等气象数据，为农户提供合理的气象信息，帮助其做出科学的种植决策。
3.作物生长环境传感器：监测光照、二氧化碳浓度和空气湿度等作物生长环境参数，为农民提供精确的养殖和种植建议。
三、基于物联网的智能农业监控系统设计方案1.传感器选择与布局：根据农田环境参数需求，选择合适的传感器，并合理布局在农田中，以实现全面监控和高效采集数据。
2.物联网通信技术选择：选择合适的物联网通信技术，如NB-IoT或LoRaWAN 等，以保障监控系统的数据传输稳定性和覆盖范围。
3.数据传输与处理：将传感器采集到的数据传输到云平台进行处理与分析，并实现数据的可视化展示，提供决策支持和预警功能。
4.远程控制与管理：通过云平台实现对农田环境参数的远程监控与调控，包括灌溉、施肥、温度控制等，提高农田管理的便捷性和精确性。
四、基于物联网的智能农业监控系统的优势与应用1.提高农业生产效率：通过实时监测和准确控制农田环境参数，提供科学合理的农田管理方案，提高农作物的生长效率。
2.优化资源利用：根据农田环境参数的变化，精确投放灌溉水量、施肥量等资源，避免资源浪费，保护环境。
基于物联网的智慧农业监测系统设计
基于物联网的智慧农业监测系统设计智慧农业是指借助物联网技术，通过植物生长环境信息的实时监测和数据分析，实现农业生产的智能化管理。
基于物联网的智慧农业监测系统设计旨在提高农业生产的效率和质量，降低农业生产的成本和风险。
本文将详细介绍基于物联网的智慧农业监测系统的设计原理与功能。
一、系统设计原理基于物联网的智慧农业监测系统设计的核心原理是通过传感器网络实时监测农田环境的多个参数，包括温度、湿度、光照、土壤湿度和肥料浓度等，并将这些参数传输到云平台进行数据分析和决策支持。
同时，系统还能实现对农田的自动控制，包括自动灌溉、自动施肥、自动通风等。
1. 传感器网络：通过在农田布设温度传感器、湿度传感器、光照传感器、土壤湿度传感器和肥料浓度传感器等传感设备，实现对农田环境参数的实时监测。
这些传感器将采集到的数据通过无线网络传输至云平台，实现大规模的农田监测和数据采集。
2. 云平台：通过云计算技术构建的智能农业数据平台，能够接收并存储来自农田传感器的实时数据。
云平台具备数据处理和分析的能力，可以对传感器采集到的数据进行实时分析和处理，并生成各种农田环境指标和农作物生长状态的报告。
农民可以通过智能手机或电脑客户端查看和分析农田数据，实现远程监控和管理。
3. 自动控制系统：基于云平台分析的结果，智慧农业监测系统可以自动控制灌溉系统、施肥系统、通风系统等农田设备，实现农田环境的自动调节。
例如，在检测到土壤湿度过低时，系统可以自主启动灌溉系统进行浇水，保持土壤湿度在适宜的范围内。
二、系统功能基于物联网的智慧农业监测系统设计具备如下功能：1. 农田环境监测：系统能够实时监测农田的温度、湿度、光照、土壤湿度、肥料浓度等参数。
农民可以通过云平台查看农田环境传感器的数据，了解农田的实时状况。
2. 报警和预警功能：系统能够根据设定的阈值，实时监测农田环境参数的变化，并在异常情况下及时发出报警信息。
例如，当温度超过设定阈值或土壤湿度过低时，系统会自动发送短信或推送消息给农民，提醒其采取相应的措施。
基于物联网的智能农业管理系统设计
基于物联网的智能农业管理系统设计智能农业是利用物联网技术在农业领域进行数据采集、分析和应用的一种创新方式。
基于物联网的智能农业管理系统设计旨在提高农业生产的效率和质量，促进农业可持续发展。
本文将为您介绍智能农业管理系统的设计要点和关键技术。
一、系统设计要点1. 农业环境监测基于物联网的智能农业管理系统的第一步是监测农业环境条件。
通过使用各种传感器来实时收集农田的温度、湿度、光照强度和土壤湿度等信息。
这些传感器将通过物联网连接到中央系统，使农民能够通过手机或电脑随时获取农田的实时环境数据。
2. 智能灌溉和施肥根据农田的具体需求，智能农业管理系统可以自动调节灌溉和施肥的量和时机。
系统会根据农田的湿度和植物的需水量，自动开启或关闭灌溉设备。
同样，根据土壤的养分含量和植物的需求，系统还可以自动调节施肥机的投放量和频率。
3. 病虫害监测和预防智能农业管理系统可以通过安装病虫害监测传感器来实时监测农田中的病虫害情况。
一旦检测到病虫害的存在，系统将会自动发送警报给农民，并提供相应的建议和控制措施。
此外，系统还可以借助机器视觉技术，通过图像识别植物病虫害，提前预警并进行防治。
4. 自动化设备与机器人智能农业管理系统还可以集成自动化设备和机器人，以进一步提高农业生产的效率。
例如，无人机可以用于植保喷洒和巡视农田，智能机器人可以用于自动化收割和种植作业。
这些设备和机器人将通过物联网与系统连接，实现集中控制和智能协作。
5. 数据分析与决策支持通过物联网的智能农业管理系统不仅能够实时收集各种农田数据，还能对这些数据进行分析和处理。
系统可以利用大数据分析和机器学习算法，对农田环境、作物生长和产量进行预测和优化。
这些分析结果将为农民提供决策支持，帮助他们做出更科学有效的农业管理决策。
二、关键技术1. 物联网通信技术基于物联网的智能农业管理系统的核心是实现农田各种设备和传感器之间的信息传输和互联。
因此，物联网通信技术如无线传感器网络、射频识别和蓝牙等是不可或缺的。
基于物联网技术的智能农业监控系统设计
基于物联网技术的智能农业监控系统设计随着社会的进步和科技的发展，物联网技术在农业领域的应用日益广泛。
基于物联网技术的智能农业监控系统可以帮助农民实时监测农田环境、作物生长情况，提高农业生产效益。
本文将介绍一个基于物联网技术的智能农业监控系统设计。
一、系统需求分析基于物联网技术的智能农业监控系统主要用于监测农田环境和作物的生长情况，为农民提供实时的数据和决策支持。
系统应具备以下功能：1. 农田环境监测：通过传感器实时监测农田的温度、湿度、光照等环境指标，并将数据上传到云端服务器。
2. 作物生长监测：通过图像识别技术，对作物的生长情况进行监测和评估，并提供相应的决策支持。
3. 灌溉控制：根据农田环境和作物生长情况，自动调节灌溉系统，实现智能化的农田管理。
4. 警报和预警功能：当农田环境异常或作物出现病害时，及时产生警报，并发送给农民，以便采取相应的措施。
5. 数据分析和决策支持：对农田环境和作物生长数据进行分析，生成农业生产的相关指标和决策支持报告。
二、系统设计与实现1. 硬件设计：系统的硬件部分包括传感器、执行器、嵌入式设备和通信模块。
传感器用于获取农田环境和作物生长的数据，执行器用于控制灌溉系统，嵌入式设备负责数据采集和处理，通信模块负责与云端服务器的通信。
2. 软件设计：系统的软件部分包括嵌入式软件、图像识别算法和云端服务器软件。
嵌入式软件用于数据采集、传输和控制，图像识别算法用于作物生长监测，云端服务器软件用于数据存储、分析和决策支持。
3. 系统架构：系统采用分布式架构，包括边缘计算节点和云端服务器。
边缘计算节点负责实时数据采集和信号处理，云端服务器负责数据存储和分析。
通过云端服务器，农民可以远程监控和控制农田环境和作物生长。
4. 数据通信与安全：系统采用无线通信技术，通过物联网协议将数据上传到云端服务器。
为确保数据的安全性，系统需采取数据加密和访问控制等措施，保护用户隐私和数据的完整性。
5. 用户界面设计：系统的用户界面应简洁明了，提供直观的数据展示和操作界面。
基于物联网的智能农业监控系统设计与实施
基于物联网的智能农业监控系统设计与实施随着物联网技术的不断发展，智能农业监控系统在现代农业生产中的应用越来越广泛。
本文将针对基于物联网的智能农业监控系统的设计与实施进行阐述，包括系统的需求分析、系统架构设计、传感器选择与部署、数据采集与处理、系统的实施与应用等方面。
首先，我们需要进行对智能农业监控系统的需求分析。
农业生产过程中，对环境因素和作物生长状态的监测是必不可少的。
因此，我们需要构建一个能够实时监测温度、湿度、光照强度、土壤湿度、二氧化碳浓度等环境参数的系统，并且能够通过云端平台进行数据存储和分析。
此外，系统还需要提供远程控制的能力，以便及时调整农田环境，保证农作物的生长和产量。
在系统架构设计方面，我们可以采用分布式架构。
将传感器网络分布在农田中，通过无线通信与中控服务器连接，实现数据的采集和传输。
中控服务器不仅可以接收传感器数据，还可以控制执行设备，如灌溉系统、温室自动化设备等。
通过云端平台，受益者可以随时远程监控和控制农场。
在选择和部署传感器时，我们需要根据需要选择适用的传感器。
温度、湿度传感器可用于监测气候条件，光照传感器可用于判断光照强度，土壤湿度传感器可用于监测土壤湿度，二氧化碳传感器可用于测量二氧化碳浓度等。
这些传感器可以通过无线通信与中控服务器连接，形成一个完整的传感器网络。
数据采集与处理是智能农业监控系统的核心。
传感器读取环境参数后，将数据传输到中控服务器，中控服务器将数据存储到数据库中，并进行实时处理和分析。
通过数据分析，我们可以获取农作物的生长状态和环境变化趋势，根据数据结果进行农田管理的决策。
在系统的实施与应用方面，我们需要编写软件程序、配置传感器和设备，部署传感器网络，并测试系统的可靠性和稳定性。
在实施过程中，我们需要保证传感器和设备的正确安装位置，确保数据的准确性。
此外，系统部署后还可以结合机器学习和人工智能技术，提高农田管理的智能化水平，如通过预测模型为农民提供种植时间和灌溉量的建议。
基于物联网技术的智能农业环境监测与控制系统设计
基于物联网技术的智能农业环境监测与控制系统设计智能农业，作为物联网技术为农业领域带来的创新应用，正在逐渐改变着传统农业的面貌。
基于物联网技术的智能农业环境监测与控制系统的设计，为农业生产提供了更加高效、精准的手段，不仅能够提高农作物的产量和质量，还能减少资源的浪费和环境的污染。
本文将以智能农业环境监测与控制系统的设计为主题，探讨其原理、功能和应用前景。
一、智能农业环境监测与控制系统的原理智能农业环境监测与控制系统基于物联网技术，通过传感器、数据采集、数据传输和数据分析等模块组成。
主要原理是利用传感器感知农业环境的各项参数，并将数据通过数据采集设备传输到中心服务器进行实时监测和分析，最后根据分析结果进行相应的控制。
这个系统可以监测的参数包括但不限于温度、湿度、光照、土壤湿度、二氧化碳浓度等，以确保农作物在最适宜的环境条件下生长。
二、智能农业环境监测与控制系统的功能1. 实时监测：智能农业环境监测与控制系统可以实时监测农作物所处环境的各个参数，通过传感器的感知和数据采集设备的传输，及时了解农作物所处环境的变化情况。
2. 数据分析：系统会对采集到的数据进行分析和处理，根据不同作物的生长特性，结合历史数据和相关模型，预测农作物的生长趋势、病虫害风险等，并提供相应的决策支持。
3. 远程控制：基于数据分析的结果，系统可以通过设备控制模块实现对农田环境的控制，例如自动灌溉、自动通风、自动施肥等操作，以保持农作物在最佳环境条件下快速生长。
4. 报警与预警：系统可以监测到环境异常情况，并即时发出报警或预警，提醒农户或管理员及时采取措施，以避免产生不利影响。
三、智能农业环境监测与控制系统的应用前景智能农业环境监测与控制系统的应用前景广阔，它不仅可以提高农作物产量和质量，还可以减少对生态环境的破坏，具有非常重要的意义。
1. 提高农作物产量和质量：智能农业环境监测与控制系统可以根据不同作物的生长需求，控制灌溉、施肥、通风等关键要素，使得农作物在最适宜的环境条件下生长，从而提高产量和质量。
基于物联网的智慧农业监测管理系统研究
基于物联网的智慧农业监测管理系统研究目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 国内外研究现状综述 (5)1.4 研究内容与方法 (6)二、相关理论基础 (7)2.1 物联网技术概述 (9)2.2 智慧农业理论基础 (9)2.3 农业监测管理技术 (11)2.4 本章小结 (12)三、基于物联网的智慧农业监测管理系统架构设计 (13)3.1 系统总体架构 (15)3.2 系统功能模块划分 (16)3.4 本章小结 (19)四、基于物联网的智慧农业监测管理关键技术研究 (20)4.1 传感器网络设计与部署 (21)4.2 数据采集与传输技术 (22)4.3 数据处理与存储技术 (24)4.4 数据分析与决策支持技术 (25)4.5 本章小结 (26)五、基于物联网的智慧农业监测管理应用模式研究 (27)5.1 农业生产环境监测与管理 (29)5.2 农业生产过程监控与管理 (30)5.3 农产品质量安全追溯与管理 (31)5.4 农业资源与环境管理 (32)5.5 本章小结 (33)六、基于物联网的智慧农业监测管理系统实现与优化 (34)6.2 系统测试与验证 (36)6.3 系统优化与升级策略 (38)6.4 本章小结 (39)七、结论与展望 (40)7.1 研究成果总结 (41)7.2 研究不足与局限性分析 (42)7.3 对未来研究的展望 (44)一、内容概要本文档旨在研究基于物联网的智慧农业监测管理系统，随着科技的快速发展，物联网技术在农业领域的应用日益广泛，为农业生产的智能化、精细化管理提供了强有力的支持。
智慧农业监测管理系统结合物联网技术，实现对农田环境、作物生长状况、土壤数据等关键信息的实时监控与智能分析，以提高农业生产效率，优化资源配置，降低环境风险。
本文将首先介绍智慧农业监测管理系统的研究背景和意义，阐述其在现代农业发展中的重要性。
分析系统的主要功能和特点，包括数据采集、传输、处理和分析，以及决策支持等。
基于物联网的智能农业监测系统的设计与实现共3篇
基于物联网的智能农业监测系统的设计与实现共3篇基于物联网的智能农业监测系统的设计与实现1基于物联网的智能农业监测系统的设计与实现随着科技的不断进步，物联网技术也得以广泛应用于农业领域。
传统的农业生产方式需要耗费大量的人力和物力，而现在随着物联网技术的应用，农业生产已经可以实现智能化、自动化，这对提高农业生产效率、改善农业生产环境、提升农业生产质量等方面都有着积极的作用。
而本文将介绍一种基于物联网的智能农业监测系统的设计与实现。
1.系统的设计基于物联网的智能农业监测系统主要由传感器、数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块以及移动终端等组成。
1.1 传感器传感器是系统的核心部件之一，其用于采集农业生产中关键的环境指标参数，如温度、湿度、土壤水分、土壤肥力等，并将采集到的数据传输到数据采集模块。
传感器需要有良好的防水、防尘、耐腐蚀等性能，以确保其在恶劣的环境下也能正常运行。
1.2 数据采集模块数据采集模块是系统中的第二个核心模块，主要用于整合传感器采集的数据，并将其传输到数据处理模块。
该模块需要有较好的稳定性和可靠性，保证数据的准确性以及数据流的稳定性。
同时，该模块可以帮助种植者进行数据管理，包括数据存储、数据转储等，为后续的数据处理工作提供了基础。
1.3 数据传输模块数据传输模块主要负责将数据采集模块采集到的数据与数据处理模块相连接，对数据进行传输和转换。
在实现过程中，可以采用不同的通讯方案，如WIFI、蓝牙等传输方式。
对于农场较为分散或者农田较为遥远机动力不足等因素，可以使用移动网络或者卫星网络进行数据传输。
1.4 数据处理模块数据处理模块主要是对采集到的数据进行计算、分析和处理，并且可以根据不同的数据情况，提出不同的反馈建议。
例如，如果某个农田干旱严重，该模块可以提供相应的浇水计划。
1.5 移动终端移动终端主要是指传统的PC机、手机、平板等具有数据显示功能和数据交互功能的电子设备，它们可以接受到数据处理模块传递的处理结果，帮助种植者更好地了解农业生产状况，以便对下一步的农业生产进行合理的规划。
基于物联网技术的农业智能化监控系统研究
基于物联网技术的农业智能化监控系统研究引言农业一直是国民经济中非常重要的领域，特别是近年来国家在推动乡村振兴政策下，农业发展和农村建设逐渐提上政府议程。
然而，作为传统的朴实农业，它在科技上的发展一直非常缓慢，同时受人力、物力、地力的限制，农业效益远远不如其他领域。
针对以上种种问题，本文将对基于物联网技术的农业智能化监控系统研究进行探讨，希望能够推动农业智能化的发展，更好地为农业信息化、数字化发展作出贡献。
一、技术背景物联网（Internet of Things, IoT）是将传感器、智能设备、物理设备、网络连接、云计算、人工智能等多种技术结合起来，构建一个互联、互通、互操作的智能化网络环境。
而农业智能化系统是运用现代计算机技术、通信技术、自动控制技术等实现对农业生产过程进行信息化、智能化、自动化的系统。
二、应用场景基于物联网技术的农业智能化监控系统主要应用于以下场景：1. 土壤湿度检测传统农业中常规的土壤湿度检测是通过人工采集土样、根据经验来判断。
而基于物联网技术的农业智能化监控系统可以通过在线传感器实现实时监测和数据的自动采集，及时地反映出土壤的湿度、温度等信息。
这些数据可以帮助农业从业者掌握土壤的变化情况，快速制定相应保护措施，提高土地的利用率，减少浪费。
2. 水肥降温系统农作物对于水、肥料和温度有特殊的需求，过高或过低的条件会严重影响作物的生长，进而导致作物死亡或产量降低。
基于物联网技术的农业智能化监控系统可以实时监测土壤的湿度和气温，通过控制灌溉结构关节，按照预设的湿度和温度范围，自动给作物进行适量的灌溉和施肥操作，同时自动控制降温设备，保持作物的温度在适宜范围内，从而提高作物的产量和质量。
3. 养殖场智能化管理2018年，山东发生一个非常沉重的猪瘟疫情，给养殖业带来了巨大的损失。
基于物联网技术的农业智能化监控系统可以实现对养殖场环境、饲料投喂、动物体温、活体重等信息的远程监测和数据采集。
基于物联网技术的智能农业中生长环境监测与控制系统设计
基于物联网技术的智能农业中生长环境监测与控制系统设计随着物联网技术的不断发展，智能农业正逐渐成为现代农业的趋势和发展方向。
基于物联网技术的智能农业中生长环境监测与控制系统能够实时监测农作物的生长环境参数，并通过智能控制手段对环境进行调控，从而提高农作物的产量、质量和耐病性，实现农业产业的可持续发展。
本文将对智能农业中生长环境监测与控制系统的设计进行探讨和分析。
一、生长环境参数监测1. 光照强度监测：光照是农作物生长的重要因素之一，合理的光照强度能够促进光合作用的进行，从而提高光合效率。
通过在农田或温室内布置光照传感器，实时监测光照强度，并将数据传输到监测中心。
监测中心可以根据所测得的光照强度数据，智能调节光照设备的工作状态，保证农作物在适宜的光照条件下生长。
2. 温度和湿度监测：温度和湿度是影响农作物生长的重要环境参数。
通过设置温湿度传感器，监测环境中的温度和湿度变化，并将数据传输到监测中心。
监测中心可以根据所测得的温湿度数据，智能控制温湿度设备的工作状态，调节温湿度条件，为农作物提供适宜的生长环境。
3. 土壤湿度监测：水分是农作物生长的重要因素之一。
通过埋设在土壤中的土壤湿度传感器，监测土壤湿度的变化，并将数据传输到监测中心。
监测中心可以根据所测得的土壤湿度数据，智能控制灌溉设备的工作状态，实现对农作物的及时灌溉，保证农作物得到适量的水分供应。
二、生长环境参数控制1. 光照控制：通过智能调节光照设备的工作状态，实现对农作物生长环境中光照强度的控制。
根据所测得的光照强度数据，监测中心可以判断是否需要调整光照设备的亮度、光照时间等参数，从而为农作物提供适宜的光照环境。
2. 温度和湿度控制：通过智能控制温湿度设备的工作状态，实现对农作物生长环境中温度和湿度的调控。
根据所测得的温湿度数据，监测中心可以判断是否需要调整温湿度设备的工作模式、温度、湿度等参数，为农作物提供适宜的生长环境。
3. 液体供应控制：通过智能控制灌溉设备的工作状态，实现对农作物生长环境中水分的供应控制。
基于物联网技术的智能农业病害监测研究
基于物联网技术的智能农业病害监测研究智能农业病害监测是基于物联网技术的一种新型农业管理方法，通过将传感器和通信技术与农业生产相结合，实现对农作物健康状态的监测和预警。
本文将对基于物联网技术的智能农业病害监测进行一些研究和探讨。
一、智能农业病害监测的背景随着全球人口的不断增加和农作物种植面积的不断扩大，农作物的病害成为农业生产中的重要问题。
传统的农业病害监测方法通常依靠人工巡视和样本采集，不仅费时费力，而且对农民的专业素养有较高要求。
因此，基于物联网技术的智能农业病害监测应运而生。
二、物联网技术在智能农业病害监测中的应用1. 传感器技术方面物联网技术中的传感器是实现智能农业病害监测的关键组成部分。
传感器可安装在田间地头的农作物上，通过对环境因素的实时监测，如温度、湿度、土壤水分等，及时掌握作物生长环境的变化情况。
同时，传感器还可以监测作物叶片的病害指标，如叶片颜色、病斑面积等，提供病害发生的早期预警。
2. 通信技术方面物联网技术中的通信技术是实现智能农业病害监测与远程管理的重要手段。
通过与云服务器的连接，收集到的作物病害数据可以直接上传至云平台，农民和农业专家可以通过手机或电脑终端实时查看数据，及时制定农作物病害防治方案。
三、智能农业病害监测的优势1. 提高农作物病害监测的准确性和及时性传统的农作物病害监测往往依赖于人工巡视和经验判断，易受主观因素的影响。
而基于物联网技术的智能农业病害监测可以实现对作物环境和病害指标的自动监测，减少了人为误差，提高了监测的准确性和及时性。
2. 降低农作物病害防治的成本传统的农作物病害防治方法往往依赖于大量的农药使用，不仅对环境造成污染，而且对农民自身健康也有较大的风险。
而通过智能农业病害监测，农民可以根据实时监测数据，有针对性地制定病害防治方案，减少了农药的使用量和成本，同时提高了作物产量和质量。
3. 实现农作物病害预防与精细管理基于物联网技术的智能农业病害监测可以实现作物病害的早期预警，帮助农民在病害发生之前采取相应的防治措施。
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农业工程农业信息化是指计算机技术、微电子技术、通信技术、光电技术、遥感技术等多项信息技术在农业上普遍应用的过程。
随着农业信息化的发展，我国在互联网技术、传感器技术、遥感监测技术、监测技术、农业数据库系统技术等农业信息化相关技术取得了一定的成果。
但是，与发达国家相比，我国的农业信息化的研究相对滞后，信息技术、信息基础设施规模、信息化水平和农业信息人才等方面差距比较大。
随着智能农业等农业信息化技术的发展，加快了嵌入式系统、智能感知芯片等物联网技术在现代农业中的应用，促进了农业物联网的发展，出现了很多农业物联网新技术和新方法。
物联网技术在农业信息化研究中的广泛应用，成为衡量农业现代化水平的一个重要标志。
农业专家系统、精准农业、病虫害预警系统、农产品溯源系统等农业物联网技术得到迅速发展。
但是，在整个农产品生产过程中的产品监测等问题有待进一步探讨和研究，特别是在如何更好的实现智能化和自动化这一问题上亟需深入研究。
为此，本文在研究农业信息监测系统的基础上，结合现代农业物联网技术，提出农业信息智能监测系统，旨在促进现代农业信息化水平的发展。
1农业信息智能监测系统总体设计针对农业信息的特点和生产养殖的特点，本系统可分为前端数据硬件采集端，以及后端数据管理软件端两个部分。
前端数据采集指的是以传感器核心技术为基础对农产品生长及其生长环境活动进行实时监控；后端数据管理指的是利用企业各业务系统管理各环节上报的真实信息以及对前端采集的数据进行统计、分析、实时管理等，并发布数据指导养殖用户控制和管理养殖场(系统的整体设计流程如图1所示)。
本系统从生长各环节着手，通过不同形式的传感器设备和GPRS 传输技术以及WEB 网络技术的实时信息［收稿日期］2014-10-13［基金项目］国家科技支撑计划课题（2012BAD35B07）。
［作者简介］方晓航（1983—），男，湖南长沙人，湖南农业大学硕士研究生，研究方向：物联网技术。
［通讯作者］朱幸辉（1971—），男，湖南双峰人，副教授，硕士生导师，研究生方向：物联网技术、农业信息技术。
基于物联网技术的农业信息智能监测系统研究与设计方晓航1，朱幸辉1，陈益能2（1.湖南农业大学信息科学技术学院，湖南长沙410128；2.贺州学院，广西贺州542899）［摘要］农业物联网为智能农业的快速发展提供了前所未有的机遇，同时促进农业信息化的发展。
为了提高农业智能化、信息化水平，在深入分析农业物联网发展现状的基础上，结合农业物联网技术和农产品监测技术，应用传感器、数据传输和3G 网络等技术建立了农业信息智能监测系统。
描述了该系统的总体设计和拓扑结构，详细介绍了该系统各子系统的设计方案，并以此促进农业智能化、自动化和信息化的发展。
［关键词］智能农业；传感器；监测系统；物联网［中图分类号］S126［文献标识码］A方晓航，等：基于物联网技术的农业信息智能监测系统研究与设计-69-控制，用户和管理者通过移动无线通信技术自动化分别对生长养殖各环节链接生长及环境信息和数据上传下载，实现农产品生长状况和生长环境相关信息的正向跟踪，同时也实现了用户和管理者控制农产品生长养殖相关信息的逆向追溯，从而用户无论在何时何地都能对鱼类生长及其环境进行有效实时管理，并有力支持企业和政府主管部门对农产品生产养殖的监管与综合分析(系统拓扑图如图2所示)。
2农产品生长及其环境监测系统农产品生长的影响因素很多，针对湖南地区农场的特点，本系统主要监测和管理农产品的温度、含氧量、湿度和食物资源量等指标。
2.1生长温度的监测管理———温度传感器系统温度传感器装置用处有三：一是用来装连接传感器和数据发射中心的连接线；二是支撑和固定测量温度的传感器；三是支撑和固定数据信息发射中心。
温度传感器选用杆状温度传感器，这样能够更好的测量出农场的实际温度。
信号发射塔固定在空杆上方，采用GPRS传输技术和3G移动网络技术向服务器平台传输测量数据。
为了推动农产品监测系统的发展，信号发射时间以及时间间隔可以自行设定，可以结合各地区的具体情况和农场的需要设定时间。
针对湖南省地区天气气候变化情况和大通湖水产养殖场的特点，每隔4个小时定时向服务器平台发射水温变化数据。
2.2含氧量的监测管理———氧气排送系统该子系统不同于其它三个子系统，与其它子系统最大的区别是系统内置了一个接收器，用户管理者可以直接向该系统发送执行命令打开或关闭氧气的排放，而不需要必须通过服务器平台发送执行命令。
该系统包括类手机设备和氧气排放设备。
类手机装备如我们日常生活中所用的手持移动设备相似，可以接收用户管理者和服务器平台发送过来的执行命令，控制氧气排放设备的开关，以方便用户更好的管理水产养殖场，防止突发事件发生造成的损失和困扰。
此系统有统一的一个号码，如我们的手机号码一样，唯一、固定、可鉴别，用户可以以短信的形式向该系统发送执行命令，方便并且实用。
氧气排送系统的部分装置如图3所示。
2.3设备及系统供能管理———太阳能设备系统系统的供能系统采用日常的太阳能设备（如图4所示）。
温度传感器子系统和湿度传感器子系统需要的能量不大，太阳能设备完全可以供应足够的能量使这两个子系统运行。
氧气排送子系统中的类手机设备如同我们日常生活中的移动设备，只需提供微量的能量就能使其工作，所以采用锂电池的模式供应能量。
3服务器平台数据收集及管理系统基于Web服务的农场服务器平台的主体流程是温度传感器子系统的数据发送中心把数据信息传给服务器且服务器对数据加以分析和整合，用户登录WEB网页就能看到农场的整体数据，然后通过对比和分析数据库中标准数据，用户就能对农场加以合理的控制。
根据实体和任务将系统划分为三大模块，即信息管理模块（管理员）、BZC模块（客户）和BZB模块（供应商）。
系统的软件架构分为表示层、业务逻辑层、数据访问层和数据层等四个层次，其结构图5所示。
表示层是浏览器页面。
该层通过CSS(cascedeStylesheet)模式来实现相应的webForm，Web控件、HTML标记，同时该层完成数据录入和校验(通过Web验证控件)并传送给其它层；业务逻辑层不仅为表示层提供功能调用，而且调用数据访问层访问数据库；数据访问层主要用来实现与数据库的交互；数据层主要用来存储数据信息，包括数据表、视图和存储过程。
4用户实时分析和管理系统(下转P154)-70-(上接P70)用户是整个系统的主体，整个系统是为用户提供更加方便、快捷的控制和管理农场。
用户上网登录WEB网页查阅养殖场数据的设备是用户日常所用的智能手机，用户通过智能手机上网登录账号就能查看到最新数据和历史数据，且系统会提供标准数据供用户参考，方便用户把当前数据与标准数据作对比并加以分析从而做出合理的决策、控制和管理。
用户登录WEB网页后，能够查看到所有农场的当前数据和历史数据，这样一方面方便用户分析各个养殖场的数据并学习农产品知识和增长经验，另一方面便于政府监管、客户溯源和用户间的监督。
系统依据用户申报顺序对拥有多种农产品的用户进行场地排序，如场地1、场地2、场地3等，登录用户根据对应的序号能够轻松的控制和管理名下的所有农场。
5系统应用的初步效果和展望本文在深入了解农产品生长环境的基础上，结合农业物联网技术和农产品监测技术，提出的基于物联网技术的农业信息智能监测系统，可对农产品生长环境进行实时的监测和跟踪，实现了监测的智能化和自动化，虽然系统目前还处于研发阶段，但已经凸显优势。
该农产品智能监测系统成本低，易建设实现，可拓展性好，稳定性好，可快速的嵌入已经建立的农业信息化平台，同时该系统能够便捷地与不同规模的农业信息系统组合成新农业信息化平台，并且所构建的平台稳定可靠。
［参考文献］［1］谢招犇，刘万蓉，谢静如.依托物联网技术促推农业信息化［J］.安徽农业科学，2011，39(36):22821-22822，22832.［2］石琳.专家系统在农业上的应用概况及前景［J］.农机化研究，2011，(1):215-218.［3］曾小红，王强.国内外农业信息技术与网络发展概况［J］.中国农学通报，2011，27(8):468-473.［4］杨予昆，方逵，陈益能，等.农产品信息高频智能数据采集系统的研究和设计［J］.农业经济与科技，2014，25(2):131-133.［5］孙彦景，丁晓慧，于满，田红.基于物联网的农业信息化系统研究与设计［J］.计算机研究与发展，2011（48）:326-331.［6］王亚维．物联网发展综述［J］．科技信息，2010(2):54-56.提升保险营销人员的素质，为开发农村市场打好基础。
2.4消除落后思想，提高收入水平无风险则无保险，深化农民对风险和保险的认识是把农民潜在的保险需求转化为有效保险需求的重要途径，要想让农民投资保险产品，必须消除农民传统的落后思想，让农民意识到购买农村商业养老保险也是预防风险、提供养老保证的有效途径，并且在一定程度上可以减轻子女赡养压力、促进资金的合理分配。
所以，政府和保险公司应深入广泛地开展好宣传工作。
保险公司可以将自己乡村已经发生的一些重大保险理赔案例编成各式的小品、相声等进行宣传，向农民介绍商业养老保险的保障功能，定期组织送保险知识下乡，召开各种形式的产品说明会，提供咨询服务，帮助农民树立风险保障意识，也可以根据农民的收入、家庭情况等，帮助农民规划一旦风险来临，农民家庭需要承担多大的损失，而这些损失是可以通过投保多少保险来弥补的。
除此之外，农民的收入水平也是影响农民购买商业养老保险的重要因素，因此，要想推广农村商业养老保险必须从根本上增加农民收入，农民手中有了剩余的可支配收入，才会从生存需求转变为追求更高层次的需求———安全需求，这样农民才会用可支配收入用于购买商业养老保险。
2.5出台扶持政策，明确保险定位发展农村商业养老保险存在诸多益处，不但可以提高农民的生活水平，也可以缓解农村社会保障的压力，减轻国家财政负担。
但是从现实情况看，国家政策积极鼓励和倡导商业保险在解决养老问题中的作用，但没有出台具体的针对商业养老保险的政策内容，这就使得商业养老保险在农村社会保障体系中的定位不明确，商业保险公司也无法获得政府的支持和投入。
通过政府的政策支持提升保险公司资金运作的渠道，在国家的监管下，选择高回报的投资项目进行投资，使得商业保险公司在投资渠道上有更多的选择，获得更大的保险收益，这样既可以提高分红水平，也可以提高保险公司的收益率，给农民更高的保障。
制定养老保险法，将农民购买商业养老保险由原来的自主行为变成强制购买，商业养老保险在农村得不到拥护的原因是保费高而农民觉得收益低，那国家通过立法强制农民参加商业养老保险，让保险公司开发出真正适合农民收入的低保费的养老产品，只要有足够多的农民参加养老保险，商业保险公司依然能够获得一定的收益。