农业大棚的规模正随着国民经济的发展逐渐扩大,互联网时代的进步,给农业生产带来新的思路。传统的生产方式,对环境参数的获取和控制都无法做到及时性。对蔬菜生长最为关键的温湿度、CO₂浓度、土壤水含量、光照等因素,如果不能合理配置和控制,将大大降低作物的产量。同时,过量的CO₂浓度和湿度,将给种植培育人员的身体带来严重伤害。结合现阶段的状况和功能需求,设计了智慧农业远程监控系统。将系统分为数据监测、无线通信、控制管理中心三大模块。数据监测模块采用多类型传感器,完成了现场数据的采集。无线通信模块采用Simplici TI协议的CC1110,构建了串行拓扑结构的低功耗网络,完成了数据的接收发送与处理。在控制管理中心模块,开发了智慧农业管理平台。完成了对温湿度、CO₂浓度、土壤水含量、光照等现场数据的显示、报警和分析,以及对现场风机、补光灯等设备的监控。结合器件选型和要求,分别对三大模块的硬件电路进行了设计。根据无线传感器网络三类节点的功能需求,分别进行了程序设计。完成了终端节点的数据采集和发送,中继节点的路由转发,中心节点的汇集与上传等功能。由于环境因素之间并不是相互独立,而存在很强的耦合性;系统存在的滞后性;以及一些非线性之类的问题等。提出加入预测函数的模糊PID控制方案,完成对被控变量的提前预测和对偏差的模糊处理。仿真结果表明,与单纯的PID和模糊PID相比,预测模糊PID在不需要建立精准的数学模型的情况下,能较好地解决现场存在的耦合、滞后等大问题。利用Eclipse、SQL Server2012工具以及Java语言,开发的基于B/S架构的智慧农业管理平台,完成了用户信息、数据监测、历史数据、控制中心、服务站等界面的设计。最后,对数据采集效果和系统控制性能进行了测试。完成了对现场环境的实时检测,数据传输与控制管理,验证了智慧农业远程监控系统整体方案的可行性。