智慧农业/农业物联网技术架构
以下是一套基于开源技术的智慧农业/农业物联网项目技术方案，覆盖从硬件接入、数据采集、云端管理到智能应用的全链路，兼顾成本、可扩展性和落地性。
一、项目核心目标
实现农业环境实时监测（温湿度、土壤墒情、光照等）、设备智能控制（灌溉、通风、补光）、生产数据追溯、病虫害预警及决策支持，降低人工成本，提升产量与品质。
二、整体架构设计
采用“端-边-云-用”四层架构，核心模块均基于开源技术实现：
层级 | 功能描述 | 核心开源技术/工具 |
|---|---|---|
设备端 | 传感器数据采集、执行器控制 | Arduino/Raspberry Pi、Modbus/MQTT |
边缘层 | 本地数据处理、协议转换、边缘计算 | EdgeX Foundry、Mosquitto（MQTT Broker） |
云端 | 数据存储、设备管理、算法分析 | InfluxDB（时序数据）、PostgreSQL（业务数据）、ThingsBoard（物联网平台） |
应用层 | 可视化监控、智能决策、用户交互 | Vue.js（前端）、Grafana（可视化）、Python AI模型 |
三、各层级详细技术方案
1. 设备端（硬件采集与控制）
目标：低成本、高可靠性地采集农业环境数据，控制执行器（如水泵、风机）。
硬件选型：
主控：树莓派（Raspberry Pi 4B）或Arduino开发板（适合低成本场景）。
传感器：
环境类：DHT22（温湿度）、BH1750（光照）、SGP30（CO₂）。
土壤类：FC-28（土壤湿度）、YL-69（土壤电导率）。
执行器：继电器模块（控制水泵/风机）、电磁阀（灌溉）。
通信协议：
短距通信：传感器通过I2C/SPI/UART与主控通信（Arduino/RPi内置库支持）。
长距回传：主控通过MQTT协议（开源轻量级消息协议）将数据上传至边缘或云端（兼容低带宽、不稳定网络）。
2. 边缘层（本地处理与协议转换）
目标：解决设备协议碎片化问题，实现本地数据过滤、边缘计算（如异常报警），减少云端压力。
核心工具：
EdgeX Foundry（开源物联网边缘平台）：
支持Modbus、MQTT、BACnet等工业协议，可将不同厂商的传感器/设备统一接入，提供数据标准化、规则引擎（如温度>35℃时触发本地报警）、本地存储（SQLite）。
Mosquitto（开源MQTT Broker）：
作为边缘端MQTT服务器，负责设备与云端/本地的消息转发（轻量、低资源占用）。
3. 云端（数据存储与智能处理）
目标：集中管理设备、存储全量数据、支持分析与远程控制。
数据存储：
时序数据：InfluxDB（开源时序数据库）存储传感器时间序列数据（如每分钟温湿度），支持高效写入、聚合查询（如小时/日均值）。
业务数据：PostgreSQL（开源关系型数据库）存储设备元数据（位置、型号）、用户信息、控制指令日志等结构化数据。
多媒体数据：MinIO（开源对象存储）存储摄像头抓拍的作物图像（用于病虫害识别）。
设备管理：
ThingsBoard（开源物联网平台）：
提供设备注册、鉴权（TLS加密）、远程控制（下发开关指令）、规则链（如“土壤湿度<20%时自动启动灌溉”）、实时数据看板（无需开发即可预览）。
支持通过REST API与第三方系统（如ERP）集成。
数据处理与AI分析：
实时流处理：Apache Flink（开源流计算框架）消费InfluxDB/MQTT数据，实现异常检测（如温度骤降报警）、滑动窗口统计（如日平均光照）。
离线分析：Python + Pandas清洗数据，Scikit-learn/XGBoost训练预测模型（如灌溉需求预测、产量预估）。
计算机视觉：OpenCV（开源计算机视觉库）+ TensorFlow Lite部署轻量级病虫害识别模型（如识别番茄晚疫病），通过Flask提供API供前端调用。
4. 应用层（用户交互与决策支持）
目标：为农户/管理员提供可视化界面，支持远程控制、报警推送、数据报表。
前端开发：
Vue.js（开源前端框架）构建响应式Web页面，适配PC/手机。
Grafana（开源可视化工具）对接InfluxDB/PostgreSQL，快速生成实时监控面板（如温湿度曲线、设备在线状态）。
微信小程序（可选）：通过MQTT.js或HTTP API与云端交互，实现移动端监控（需配置合法域名）。
核心功能：
实时监控：地图展示设备位置，图表显示环境数据。
智能控制：远程开关灌溉设备，设置阈值（如自动通风）。
报警通知：通过WebSocket/短信/微信模板消息推送异常（如设备离线、土壤过干）。
数据追溯：按时间轴查询历史数据，生成PDF/Excel报表。
四、关键技术优势
低成本：基于树莓派/Arduino的硬件方案，开源软件替代商业平台（如AWS IoT、华为云IoT），降低初期投入。
高扩展性：ThingsBoard支持百万级设备接入，InfluxDB可横向扩展集群；EdgeX Foundry兼容多协议，方便新增传感器。
智能化：集成AI模型（如病虫害识别、灌溉预测），从“监测”升级到“决策”。
自主可控：全链路开源技术，避免闭源依赖，可根据需求定制（如修改规则引擎、优化模型）。
五、部署与运维建议
硬件部署：传感器节点需防水防尘（IP65外壳），部署在田间/温室，通过4G/LoRa（长距离低功耗）回传数据。
云端部署：使用Docker容器化（ThingsBoard/InfluxDB/Flink），通过Kubernetes或Docker Compose管理，提升部署效率。
安全加固：
设备与云端通信启用TLS 1.3加密。
ThingsBoard配置RBAC（角色权限控制），限制不同用户（农户/管理员）的操作权限。
定期备份InfluxDB/PostgreSQL数据，避免丢失。
六、开源技术栈清单
类别 | 技术/工具 | 用途 |
|---|---|---|
硬件 | Raspberry Pi、Arduino | 边缘计算与传感器接入 |
通信协议 | MQTT、Modbus | 设备与云端/边缘通信 |
边缘计算 | EdgeX Foundry、Mosquitto | 协议转换、本地数据处理 |
云端存储 | InfluxDB、PostgreSQL、MinIO | 时序数据、业务数据、多媒体存储 |
物联网平台 | ThingsBoard | 设备管理、规则引擎、可视化 |
数据处理 | Apache Flink、Python（Pandas/Scikit-learn） | 实时流计算、机器学习模型训练 |
应用开发 | Vue.js、Grafana、Flask | 前端界面、监控面板、API服务 |
总结
该方案基于全开源技术，覆盖智慧农业从设备到应用的全链路需求，兼顾成本与扩展性，适合农场、农业园区等场景落地。核心优势是通过开源工具快速搭建，同时支持自定义开发（如AI模型、业务规则），满足个性化需求。