基于窄带物联网的智能温室环境监测系统设计.pptxVIP

基于窄带物联网的智能温室环境监测系统设计汇报人：2024-01-14

项目背景与意义系统总体设计硬件设计与实现软件设计与实现系统测试与性能分析应用推广与前景展望

项目背景与意义01

温室环境监测现状传统监测方法目前，许多温室仍然采用传统的环境监测方法，如人工观测和记录，这种方法不仅效率低下，而且容易出错。技术局限性现有的温室环境监测系统多采用有线传输方式，布线复杂，维护成本高，且难以实现远程实时监测。

技术特点窄带物联网（NB-IoT）是一种专为低功耗、广覆盖、大连接等物联网应用场景设计的通信技术，具有低成本、低功耗、广覆盖、大连接等技术特点。应用于温室环境监测的优势NB-IoT技术能够满足温室环境监测系统的实时性、准确性和可靠性要求，同时降低系统复杂度和成本。窄带物联网技术及其优势

项目目标本项目旨在设计一种基于NB-IoT技术的智能温室环境监测系统，实现对温室内温度、湿度、光照、CO2浓度等环境参数的实时监测和数据传输。项目意义该项目的实施将有助于提高温室作物的产量和品质，降低生产成本，提高农业生产效益。同时，该项目还有助于推动农业信息化和智能化发展，提升我国农业现代化水平。项目目标与意义

系统总体设计02

123利用各类传感器对温室环境参数进行实时监测，包括温度、湿度、光照强度、CO2浓度等。感知层基于窄带物联网技术，实现传感器数据的可靠传输和远程管理。网络层对数据进行处理、分析和展示，提供智能决策支持。应用层架构设计

人机交互模块提供友好的用户界面，方便用户查看实时数据、历史记录以及进行操作设置。控制执行模块根据分析结果，对温室环境进行自动调节，如开启/关闭通风设备、调节光照强度等。数据分析模块运用算法对处理后的数据进行挖掘和分析，提取有用信息。数据采集模块负责从传感器网络中获取实时数据。数据处理模块对采集的数据进行清洗、转换和存储。功能模块划分

数据采集通过传感器网络实时采集温室环境参数。数据传输将采集的数据通过窄带物联网技术传输至数据中心。数据处理对接收到的数据进行清洗、转换和存储，以供后续分析使用。数据分析运用算法对处理后的数据进行挖掘和分析，提取有用信息并生成控制指令。控制执行将控制指令发送至相应的执行设备，对温室环境进行自动调节。数据展示与交互通过人机交互界面展示实时数据、历史记录以及接收用户操作指令。数据流程与交互

硬件设计与实现03

温湿度传感器选择具有高精度和稳定性的温湿度传感器，如SHT21，布局在温室内各个关键位置，实时监测温室内的温度和湿度变化。光照传感器选用宽光谱、高灵敏度的光照传感器，如TSL2561，布局在温室顶部，用于检测光照强度和光谱分布。CO2浓度传感器选用非分散红外（NDIR）原理的CO2浓度传感器，如MH-Z19，布局在温室内部，实时监测温室内CO2浓度变化。传感器选型及布局

数据采集与处理模块数据采集通过模拟/数字转换电路将传感器输出的模拟信号转换为数字信号，由微控制器（如STM32）进行数据采集。数据处理微控制器对采集到的数据进行滤波、去噪、标定等处理，以提高数据准确性和可靠性。数据存储将处理后的数据存储在本地存储器（如SD卡）中，以便后续分析和处理。

选用适用于窄带物联网（NB-IoT）的通信模块，如BC95，实现温室环境监测系统与NB-IoT网络的连接。通信模块数据传输窄带物联网接入通过NB-IoT网络将温室环境监测数据实时传输到云端服务器，以便进行远程监控和数据分析。利用NB-IoT网络的低功耗、广覆盖、大连接等特点，实现温室环境监测系统的远程管理和控制。030201通信模块与窄带物联网接入

软件设计与实现04

通过窄带物联网技术，实时接收来自各类传感器的环境监测数据，包括温度、湿度、光照强度、CO2浓度等。对接收到的原始数据进行解析，提取出有效信息，并进行数据清洗和预处理，以确保数据的准确性和可用性。数据接收与解析数据解析数据接收

将解析后的数据存储在数据库中，以便进行长期保存和后续分析。同时，支持历史数据的查询和导出功能。数据存储对数据进行分类、标签化等管理操作，方便用户根据需求对数据进行快速检索和分析。数据管理数据存储与管理

通过图表、曲线等形式，将实时监测数据和历史数据以直观的方式展示给用户，帮助用户更好地了解温室环境状况。数据展示设定各项环境参数的阈值，当监测数据超出设定范围时，系统自动触发报警机制，通过声音、短信等方式提醒用户及时处理异常情况。同时，支持报警记录的查询和导出功能。报警功能数据展示与报警功能

系统测试与性能分析05

包括传感器节点、网关、服务器等硬件设备，以及温室内的环境参数模拟设备。硬件环境包括嵌入式系统软件、服务器操作系统、数据库管理系统等。软件环境搭建窄带物联网网络环境，模拟温室现场的网络通信条件。网络环境测试环境搭建

验证传感器节