現(xiàn)代農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用實(shí)訓(xùn)課件4.測(cè)試驗(yàn)證：用噴壺濕潤(rùn)土壤，觀察傳感器數(shù)值變化；當(dāng)數(shù)值超過閾值時(shí)，電磁閥是否自動(dòng)開啟。注意事項(xiàng)繼電器模塊需使用外部電源（如12V適配器），避免Arduino供電不足；電磁閥需與繼電器額定電壓匹配（如DC12V電磁閥需用12V電源）；灌溉時(shí)間需根據(jù)作物類型調(diào)整（如蔬菜需每天灌溉1-2次）。項(xiàng)目四：智能溫室綜合系統(tǒng)開發(fā)（1.5-2課時(shí)）實(shí)訓(xùn)目標(biāo)1.能整合感知、傳輸、控制模塊，搭建完整的智能溫室系統(tǒng)；2.能運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化工具分析環(huán)境數(shù)據(jù)。實(shí)訓(xùn)器材DHT11、BH1750、繼電器、LoRa模塊、OneNet平臺(tái)、ECharts。實(shí)訓(xùn)步驟1.系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)：感知層：采集溫濕度、光照、土壤濕度數(shù)據(jù)；傳輸層：通過LoRa將數(shù)據(jù)發(fā)送至OneNet平臺(tái)；控制層：根據(jù)溫濕度控制通風(fēng)扇（繼電器），根據(jù)光照控制遮陽(yáng)簾（步進(jìn)電機(jī)）；應(yīng)用層：用ECharts展示數(shù)據(jù)趨勢(shì)，用Python分析作物生長(zhǎng)環(huán)境。2.硬件集成：將所有傳感器、繼電器、LoRa模塊連接至ArduinoUno；測(cè)試各模塊是否正常工作（如傳感器數(shù)據(jù)讀取、繼電器控制）；3.云端配置：在OneNet平臺(tái)添加“光照”“土壤濕度”等數(shù)據(jù)點(diǎn)；創(chuàng)建“儀表盤”，整合溫濕度、光照、灌溉狀態(tài)等信息；4.數(shù)據(jù)可視化與分析：用ECharts制作“溫濕度變化趨勢(shì)圖”，嵌入網(wǎng)頁(yè)；用Python讀取OneNet平臺(tái)數(shù)據(jù)，分析“光照與溫度的相關(guān)性”（如光照越強(qiáng)，溫度越高）。注意事項(xiàng)系統(tǒng)集成時(shí)需注意電源分配（如傳感器用5V，繼電器用12V）；步進(jìn)電機(jī)需使用驅(qū)動(dòng)模塊（如ULN2003），避免電流過大損壞Arduino；數(shù)據(jù)可視化時(shí)需選擇合適的圖表類型（如折線圖展示趨勢(shì)，gauge圖展示實(shí)時(shí)值）。六、考核與評(píng)價(jià)體系（一）過程性評(píng)價(jià)（40%）1.考勤與紀(jì)律（10%）：遲到、早退扣減分?jǐn)?shù)；2.操作規(guī)范（15%）：硬件連接是否正確、代碼編寫是否規(guī)范；3.團(tuán)隊(duì)協(xié)作（15%）：小組分工是否明確、問題解決是否配合。（二）結(jié)果性評(píng)價(jià)（60%）1.實(shí)訓(xùn)報(bào)告（20%）：要求包含實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹⒉襟E、結(jié)果、問題及解決、總結(jié)（字?jǐn)?shù)不少于800字）；2.系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)（30%）：基礎(chǔ)功能（15%）：傳感器數(shù)據(jù)采集、云端傳輸、智能控制；拓展功能（15%）：數(shù)據(jù)可視化、異常報(bào)警（如溫度超過35℃發(fā)送短信提醒）；3.數(shù)據(jù)分析報(bào)告（10%）：要求用采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單分析（如“智能灌溉系統(tǒng)對(duì)作物產(chǎn)量的影響”），并提出優(yōu)化建議。（三）拓展任務(wù)（加分項(xiàng)，10%）1.設(shè)計(jì)“畜禽監(jiān)測(cè)系統(tǒng)”（監(jiān)測(cè)氨氣濃度、水溫，自動(dòng)通風(fēng)）；2.優(yōu)化智能灌溉系統(tǒng)（加入雨水收集模塊，根據(jù)天氣預(yù)報(bào)調(diào)整灌溉策略）；3.用機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如決策樹）預(yù)測(cè)作物病蟲害（如根據(jù)溫濕度數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)白粉病發(fā)生概率）。七、實(shí)訓(xùn)總結(jié)與展望（一）實(shí)訓(xùn)總結(jié)本實(shí)訓(xùn)課程以“項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)”為核心，通過四個(gè)遞進(jìn)式項(xiàng)目，讓學(xué)生掌握了農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用方法。從“傳感器讀取數(shù)據(jù)”到“搭建完整系統(tǒng)”，學(xué)生的工程實(shí)踐能力得到了顯著提升，同時(shí)也理解了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的價(jià)值。（二）展望未來(lái)可拓展的方向包括：1.融合人工智能：用YOLO模型識(shí)別作物病蟲害，用LSTM模型預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量；2.邊緣計(jì)算應(yīng)用：在RaspberryPi上部署邊緣節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)本地處理（如實(shí)時(shí)報(bào)警），減少云端壓力；3.區(qū)塊鏈溯源：將作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)上傳至區(qū)塊鏈，實(shí)現(xiàn)“從農(nóng)田到餐桌”的全鏈路溯源。附錄：常見問題排查指南1.傳感器數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確：檢查接線是否松動(dòng)，重新校準(zhǔn)傳感器（如土壤濕度傳感器在空氣中和水中測(cè)試）；2.數(shù)據(jù)傳輸失?。簷z查L(zhǎng)oRa模塊與網(wǎng)關(guān)的頻率是否一致，MQTT參數(shù)是否正確；3.繼電器不吸合：檢查繼電器電源是否正常，控制引腳是否輸出高電平；4.云端數(shù)據(jù)不顯示：檢查設(shè)備是否在線，數(shù)據(jù)格式是否符合平臺(tái)要求。本課件設(shè)計(jì)遵循“理論聯(lián)系實(shí)際”的