感知層

土壤監(jiān)測(cè)：使用溫濕度傳感器、EC值傳感器、pH傳感器，對(duì)作物根系所處環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

氣象監(jiān)測(cè)：通過溫濕度、光照強(qiáng)度、風(fēng)速風(fēng)向、降雨量等傳感器，及時(shí)捕捉環(huán)境變化情況。

多光譜植被監(jiān)測(cè)儀：利用可見光和近紅外波段的反射率，計(jì)算歸一化植被指數(shù)（NDVI）和葉面積指數(shù)（LAI），以此評(píng)估作物的生長(zhǎng)情況和健康程度。

環(huán)境光傳感器：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)光照強(qiáng)度和光譜分布，例如紅光與藍(lán)光的比例，為調(diào)整補(bǔ)光方案提供依據(jù)。

病蟲害監(jiān)測(cè)：借助蟲情測(cè)報(bào)燈和高清攝像頭，再結(jié)合人工智能圖像識(shí)別技術(shù)，能夠自動(dòng)判斷蟲害種類和發(fā)生程度。

傳輸層

采用 LoRa/NB-IoT 無線通信技術(shù)，這種技術(shù)功耗低、覆蓋范圍廣，數(shù)據(jù)會(huì)經(jīng)過加密后傳輸?shù)皆贫耍ＷC數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定、安全。

平臺(tái)層（綜合管理平臺(tái)）

數(shù)據(jù)融合與處理：把土壤、氣象、多光譜、環(huán)境光等多方面的數(shù)據(jù)整合起來，建立作物生長(zhǎng)模型。

AI 分析與預(yù)警：運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，預(yù)測(cè)病蟲害發(fā)生的可能性以及作物缺乏營(yíng)養(yǎng)的風(fēng)險(xiǎn)；根據(jù)多光譜數(shù)據(jù)，靈活調(diào)整灌溉和施肥計(jì)劃，避免資源浪費(fèi)。

可視化與報(bào)表：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)看板：展示關(guān)鍵數(shù)據(jù)，比如NDVI變化趨勢(shì)、土壤濕度變動(dòng)等。

歷史數(shù)據(jù)追溯：可以按照時(shí)間、地塊等條件查詢數(shù)據(jù)，方便總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和做出決策。

自定義報(bào)表生成：能生成作物生長(zhǎng)周期報(bào)告，滿足科研或管理需要。

應(yīng)用層

移動(dòng)端APP：用戶可以隨時(shí)查看數(shù)據(jù)、接收預(yù)警信息，還能遠(yuǎn)程操控設(shè)備，比如開關(guān)灌溉閥門。

Web管理后臺(tái)：支持設(shè)置不同用戶權(quán)限，對(duì)地塊進(jìn)行分組管理，還能配置自動(dòng)化規(guī)則，比如NDVI低于0.5時(shí)自動(dòng)啟動(dòng)施肥操作。

自動(dòng)化執(zhí)行：將水肥一體化系統(tǒng)、補(bǔ)光燈、風(fēng)機(jī)等設(shè)備聯(lián)動(dòng)起來，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)作業(yè)。