感知層

土壤監測：使用溫濕度傳感器、EC值傳感器、pH傳感器，對作物根系所處環境進行監測。

氣象監測：通過溫濕度、光照強度、風速風向、降雨量等傳感器，及時捕捉環境變化情況。

多光譜植被監測儀：利用可見光和近紅外波段的反射率，計算歸一化植被指數（NDVI）和葉面積指數（LAI），以此評估作物的生長情況和健康程度。

環境光傳感器：實時監測光照強度和光譜分布，例如紅光與藍光的比例，為調整補光方案提供依據。

病蟲害監測：借助蟲情測報燈和高清攝像頭，再結合人工智能圖像識別技術，能夠自動判斷蟲害種類和發生程度。

傳輸層

采用 LoRa/NB-IoT 無線通信技術，這種技術功耗低、覆蓋范圍廣，數據會經過加密后傳輸到云端，保證數據傳輸穩定、安全。

平臺層（綜合管理平臺）

數據融合與處理：把土壤、氣象、多光譜、環境光等多方面的數據整合起來，建立作物生長模型。

AI 分析與預警：運用機器學習算法，預測病蟲害發生的可能性以及作物缺乏營養的風險；根據多光譜數據，靈活調整灌溉和施肥計劃，避免資源浪費。

可視化與報表：實時數據看板：展示關鍵數據，比如NDVI變化趨勢、土壤濕度變動等。

歷史數據追溯：可以按照時間、地塊等條件查詢數據，方便總結經驗和做出決策。

自定義報表生成：能生成作物生長周期報告，滿足科研或管理需要。

應用層

移動端APP：用戶可以隨時查看數據、接收預警信息，還能遠程操控設備，比如開關灌溉閥門。

Web管理后臺：支持設置不同用戶權限，對地塊進行分組管理，還能配置自動化規則，比如NDVI低于0.5時自動啟動施肥操作。

自動化執行：將水肥一體化系統、補光燈、風機等設備聯動起來，實現精準作業。