近年来,随着科技的发展,我国农业自动化水平不断提高,信息化农业越来越受到国家政策和社会各界的重视。在农业现代化的进程中,设施农业扮演着极其重要的角色。设施农业是一种采用工程技术手段对动植物生长环境进行干预,以达到高效生产目的的现代农业方式。在越来越多科学工作者的深入研究和大力推广下,设施农业已经取得了跨越式的发展。基于此背景,本文开展了针对物联网环境下的温室大棚远程环境监测系统的研究与设计工作。本系统分为温室环境监测终端子系统、ZigBee无线传感网络及后台服务中心三个部分。本文主要成果如下:(1)设计了以温室环境监测终端子系统为基础单元的硬件系统,硬件部分包含环境传感器与数据采集器,两者通过无线与有线结合方式连接。环境传感器将所在监测点位的环境信息源源不断地采集发送给数据采集器,数据采集器对数据进行预处理并在LCD屏上显示,同时通过ZigBee模块发送到无线传感网中。在数据采集器上还扩展了多路数据通道,满足了温室大棚内多监测点位需要同时环境参数采集的要求;(2)在系统软件方面,系统设计了数据库、下位机软件和上位机界面。其中,上位机界面包含数据采集器(移动端)和后台服务中心(PC端)的上位机设计,并且对数据采集器还进行了Linux操作系统移植,为运行温度预测模型奠定了系统环境基础,提升了温室终端的稳定性;(3)针对温室中温度把控存在滞后性的问题,本文还提出一种基于PCA_PSO_SVM组合算法的温度预测模型。模型考虑了温室内环境因子间的耦合作用对温度变化产生的综合影响。实验利用主成分分析法PCA筛选出影响温室温度变化的主因子,然后将主因子输入到PSO_SVM模型中,接着使用粒子群算法PSO对模型参数进行优化,最终得出最佳预测模型。实验表明,PCA_PSO_SVM组合算法对温室温度预测具有良好效果,比传统方法具有更高的预测精度,为温室温度提前调控带来了便利。系统借助ZigBee强大的自组网能力,可以将单体温室扩展到多个温室,实现区域内的温室大棚在局域网内的远程监测,将物联网技术与农业生产紧密结合。本套系统及方案适应农业现代化的要求,具有高精度、高可靠性、低成本的特点,能够满足农业温室大棚远程监测的需要,适合推广。