基于Python的物联网智慧农业数据采集与管理系统设计方案

一、系统架构设计

A[感知层] --> B[网络层]

B --> C[平台层]

C --> D[应用层]

A -->|传感器数据| B

B -->|MQTT/4G| C

C -->|数据库存储| D

D -->|可视化| E[用户终端]

二、硬件选型

  1. 主控设备
  • Raspberry Pi 4B(边缘计算节点)

  • ESP32(低成本无线节点)

  1. 传感器模块
  • 温湿度:DHT22/AM2302

  • 光照强度:BH1750

  • 土壤湿度:FC-28(带防水探头)

  • CO2浓度:MH-Z19B

  • 摄像头:Pi Camera(病虫害监测)

  1. 通信模块
  • LoRa模块(远距离低功耗)

  • SIM800C(4G通信)

  • ESP32内置WiFi/BLE

三、软件实现核心代码

  1. 传感器数据采集(Python + GPIO)

import Adafruit_DHT

import board

import busio

import adafruit_bh1750

温湿度传感器

def read_dht22(pin):

sensor = Adafruit_DHT.DHT22

humidity, temperature = Adafruit_DHT.read_retry(sensor, pin)

return {'temp': temperature, 'humidity': humidity}

光照传感器

i2c = busio.I2C(board.SCL, board.SDA)

bh1750 = adafruit_bh1750.BH1750(i2c)

lux = bh1750.lux

  1. MQTT数据传输(Paho-MQTT)

import paho.mqtt.client as mqtt

def on_connect(client, userdata, flags, rc):

print("Connected with code", rc)

client.subscribe("farm/control")

client = mqtt.Client()

client.on_connect = on_connect

client.connect("mqtt.iotcloud.com", 1883, 60)

发布传感器数据

sensor_data = {

'temperature': 25.6,

'humidity': 60

}

client.publish("farm/sensor/data", json.dumps(sensor_data))

  1. 数据存储(InfluxDB + Python)

from influxdb import InfluxDBClient

client = InfluxDBClient(host='localhost', port=8086)

client.switch_database('agriculture')

json_body = [{

"measurement": "environment",

"tags": {"location": "field1"},

"fields": {

"temperature": 25.6,

"humidity": 60

}

}]

client.write_points(json_body)

  1. Web可视化(Flask + ECharts)

from flask import Flask, render_template

import sqlite3

app = Flask(name)

@app.route('/dashboard')

def dashboard():

conn = sqlite3.connect('sensor.db')

data = conn.execute('SELECT * FROM sensor_data').fetchall()

return render_template('dashboard.html', data=data)

<!-- HTML模板中使用ECharts -->

<div id="chart" style="width:600px;height:400px;"></div>

<script>

var chart = echarts.init(document.getElementById('chart'));

chart.setOption({

xAxis: {type: 'time'},

yAxis: {type: 'value'},

series: [{data: {{ data|tojson }} }]

});

</script>

四、高级功能实现

  1. 智能预警系统

阈值检测与邮件报警

def check_threshold(sensor_value):

if sensor_value['temp'] > 35:

send_email(

to="admin@farm.com",

subject="高温预警!",

body=f"当前温度:{sensor_value['temp']}℃"

)

def send_email(to, subject, body):

import smtplib

SMTP配置代码...

  1. 灌溉自动化控制

根据土壤湿度自动打开水泵

if soil_moisture < 30:

GPIO.output(WATER_PUMP_PIN, GPIO.HIGH)

time.sleep(10) # 浇水10秒

GPIO.output(WATER_PUMP_PIN, GPIO.LOW)

五、系统优化方向

  1. 边缘计算:在Raspberry Pi上运行TensorFlow Lite实现病虫害图像实时识别

  2. 能耗优化:使用MicroPython开发低功耗传感器节点

  3. 区块链应用:利用Hyperledger记录农产品溯源数据

  4. 数字孪生:通过3D建模构建虚拟农场映射

六、部署注意事项

  1. 使用Docker容器化部署服务

  2. 配置Nginx反向代理提高Web服务稳定性

  3. 采用双机热备方案保证MQTT Broker高可用

  4. 定期备份数据库(可结合crontab定时任务)

该系统结合物联网硬件与Python生态,可实现农业环境精准监测、智能决策与远程控制,代码可根据具体传感器型号调整驱动逻辑。建议先搭建最小原型系统,再逐步扩展功能模块。

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