以下是一个现代农业智能控制系统的简化源码框架，集成温湿度、光照、水肥、病虫害等核心要素的监测与控制，采用物联网架构和AI决策算法：
```python
# 现代农业智能控制系统核心模块
import paho.mqtt.client as mqtt
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
class SmartFarmSystem:
def __init__(self):
# 硬件配置
self.sensors = {
'air_temp': Sensor('DS18B20', '温室1区'),
'soil_moisture': Sensor('FC-28', '栽培床A'),
'co2': Sensor('MH-Z19B', '环境监测'),
'camera': Camera('HIKVISION', '顶部监控')
}
# 执行机构
self.actuators = {
'irrigation': Actuator('电磁阀', '水肥系统'),
'light': Actuator('LED补光灯', '光照系统'),
'fan': Actuator('变频风机', '通风系统')
}
# 决策模型
self.crop_model = CropModel('番茄')
self.pest_detector = PestDetector()
# 通信配置
self.mqtt_client = mqtt.Client()
self.mqtt_connect()
def main_loop(self):
"""主控制循环"""
while True:
# 数据采集
env_data = self.read_sensors()
# 环境调控
self.climate_control(env_data)
# 水肥管理
self.fertigation_control()
# 病虫害监测
self.pest_monitoring()
# 数据上报
self.upload_cloud(env_data)
time.sleep(60) # 1分钟周期
# 核心控制模块
def climate_control(self, data):
"""温室气候控制"""
# 温度控制逻辑
if data['air_temp'] > self.crop_model.max_temp:
self.actuators['fan'].on()
self.actuators['light'].dim(70)
elif data['air_temp'] < self.crop_model.min_temp:
self.actuators['fan'].off()
self.actuators['light'].dim(100)
# CO2补充控制
if data['co2'] < 800: # ppm
self.co2_supply.on(30) # 开启30秒
def fertigation_control(self):
"""水肥一体化控制"""
ec_target = self.crop_model.ec_requirement()
ph_target = 6.5
# PID控制算法
water_time = self.pid_control(
current=self.sensors['soil_moisture'].value,
target=self.crop_model.moisture_target,
Kp=0.8, Ki=0.2, Kd=0.1
)
self.actuators['irrigation'].on(water_time)
self.dosing_pump.adjust(ec_target, ph_target)
def pest_monitoring(self):
"""病虫害视觉识别"""
image = self.sensors['camera'].capture()
preprocessed = self.preprocess_image(image)
# 使用机器学习模型检测
prediction = self.pest_detector.predict(preprocessed)
if prediction['is_infected']:
self.alert_management(prediction['pest_type'])
self.auto_spray(prediction['pest_type'])
# 关键技术实现
def pid_control(self, current, target, Kp, Ki, Kd):
"""PID控制算法"""
error = target - current
self.integral += error
derivative = error - self.last_error
output = Kp*error + Ki*self.integral + Kd*derivative
self.last_error = error
return max(0, min(output, 300)) # 限制在0-300秒
class PestDetector:
"""病虫害识别模型"""
def __init__(self):
self.model = RandomForestClassifier()
self.load_model('pest_classifier.pkl')
def predict(self, image):
features = self.extract_hog(image)
return self.model.predict_proba(features)
class CropModel:
"""作物生长模型"""
def __init__(self, crop_type):
self.parameters = {
'tomato': {
'day_temp': (25, 30),
'night_temp': (15, 18),
'ec_stages': {1: 2.0, 2: 3.5, 3: 5.0},
'light_hours': 14
}
}
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
farm_system = SmartFarmSystem()
farm_system.main_loop()
```
---
### **核心要素说明**：
1. **环境监测系统**：
```python
sensor_config = {
'air_temp': {'精度': ±0.5℃, '采样率': 1/60Hz},
'soil_moisture': {'量程': 0-100%RH, '校准曲线': 多项式拟合},
'co2': {'检测原理': NDIR, '响应时间': <30s},
'light': {'光谱范围': 400-700nm, '强度分辨率': 1lux}
}
```
2. **控制策略**：
```python
# 番茄不同生长阶段控制参数
growth_stages = {
'seedling': {'temp': (22, 25), 'humidity': 70%},
'flowering': {'temp': (25, 28), 'humidity': 60%},
'fruiting': {'temp': (20, 25), 'humidity': 65%}
}
# 水肥决策矩阵
fertigation_rules = [
{'condition': 'EC<2.0', 'action': '增加A肥10%'},
{'condition': 'pH>7.0', 'action': '注入磷酸调节'}
]
```
3. **病虫害识别**：
```python
pest_library = {
'tomato_moth': {
'特征': '叶片锯齿状啃食',
'防治': '释放赤眼蜂',
'药剂': '氯虫苯甲酰胺'
},
'powdery_mildew': {
'特征': '白色粉状病斑',
'防治': '增加通风除湿',
'药剂': '醚菌酯'
}
}
```
---
### **关键技术栈**：
1. **硬件层**：
- 传感器：DHT22（温湿度）、YL-69（土壤湿度）、BH1750（光照）
- 执行器：Relay模块、步进电机、比例阀
- 控制器：ESP32（边缘计算）、树莓派（视觉处理）
2. **算法层**：
- 环境控制：模糊PID算法
- 水肥决策：专家系统+强化学习
- 病害识别：YOLOv5目标检测
3. **通信协议**：
```python
protocol_config = {
'短距': 'LoRaWAN(868MHz)',
'远程': '4G/MQTT',
'数据格式': {
'timestamp': 'ISO8601',
'sensor_data': 'JSON数组',
'alert_level': '0-5级'
}
}
```
---
### **系统架构设计**：
```
物联网三层架构：
1. 感知层：传感器网络+执行机构
2. 网络层：LoRa网关+4G路由器
3. 应用层：
- 数据中台（InfluxDB时序数据库）
- 智能决策（PyTorch模型服务）
- 可视化大屏（ECharts）
- 移动APP（Flutter开发）
```
---
### **开发路线建议**：
1. **硬件部署**：
- 安装防水型传感器簇
- 配置冗余灌溉管路
- 部署广角监控摄像头
2. **算法优化**：
```python
# 使用遗传算法优化控制参数
def ga_optimize(self):
population = init_population()
for gen in range(100):
fitness = evaluate(population)
selected = tournament_selection(fitness)
population = crossover_mutation(selected)
```
3. **安全机制**：
```python
def safety_monitor(self):
if self.water_level < 10%:
self.send_alert("水箱水位过低！")
self.close_main_valve()
if self.current_leakage():
self.cutoff_power()
```
---
### **典型应用场景**：
```python
# 智能灌溉流程
def smart_irrigation():
while True:
moisture = read_soil_sensors()
weather = get_weather_forecast()
evapotranspiration = calculate_ET0(weather)
irrigation_time = self.crop_model.calculate_water_needs(
moisture, evapotranspiration
)
self.valve_control(irrigation_time)
# 虫害绿色防治
def biological_control(pest_type):
if pest_type == 'whitefly':
release_predators('Encarsia formosa')
activate_uv_trap()
elif pest_type == 'spider_mite':
spray_miticide(concentration=0.05%)
```
---
### **关键性能指标**：
| 指标 | 目标值 | 测量方法 |
|----------------|----------------------|---------------------|
| 温度控制精度 | ±0.5℃ | 校准温度计对比 |
| 灌溉均匀度 | >85% | 雨量筒法测量 |
| 病害识别准确率 | >90% (F1-score) | 交叉验证测试集 |
| 系统响应延迟 | <5s (本地决策) | 秒表计时测试 |
| 能耗效率 | <0.5kW·h/m^2/年 | 智能电表统计 |
---
### **扩展功能开发**：
1. **数字孪生系统**：
```python
class DigitalTwin:
def sync_physical(self, sensor_data):
self.virtual_env.update(sensor_data)
def predict_growth(self):
return self.growth_model.simulate()
```
2. **区块链溯源**：
```python
def record_to_blockchain(self, operation):
block = {
'timestamp': time.time(),
'action': operation,
'sensor_snapshot': self.get_sensor_data(),
'hash': compute_sha256()
}
chain.append(block)
```
3. **AR远程指导**：
```python
def ar_guidance(self):
overlay_info = {
'plant_health': self.health_status,
'treatment_guide': self.get_treatment_steps()
}
self.ar_device.display(overlay_info)
```
实际部署需注意：
1. 电磁兼容设计（传感器与变频器隔离）
2. 防雷击保护（信号线浪涌保护）
3. 冗余通信设计（4G与LoRa双通道）
4. 农艺知识库建设（作物生长模型校准）
完整系统建议采用模块化开发，逐步实现：
1. 基础环境监控
2. 自动灌溉施肥
3. 病虫害预警
4. 生长预测模型
5. 无人化管控平台
可参考开源项目：
- OpenAgri（农业物联网框架）
- FarmBot（自动化种植系统）
- PlantCV（植物表型分析）
