基于AI的育苗温室环控系统设计.pdf

2025 年 24 期 智慧农业导刊 Journal of Smart Agriculture 智慧三农 基于 AI 的育苗温室环控系统设计 杨 柳 余健群 张泽建 湖北物资流通技术研究所 湖北 襄阳 441000 优质种苗是保证农作物高产 稳产 优产的前提 农业现代化的发展对高质量育苗的需求不断增加 智 能环控系统能够显著提升种苗的质量和产量 满足市 场对种苗的需求 实现精准育苗 人工智能技术相比 与农业温室育苗传统技术具有显著的优势 它通过数 据驱动与模型优化实现环境的精准调控与资源的高 效利用 1 基于 AI 的育苗温室智能环控系统的设计可 实现育苗环境的精准 自适应调控 提高作物幼苗的 存活率 实现资源节约与可持续发展 1 基于 AI 的育苗温室智能环控系统设计的意义 1 1 提升环境因子调控精度与响应时效性 将 AI 融入育苗温室智能环控系统的设计 通过 部署多类型传感器实时采集温室内关键环境因子与 土壤墒情数据 结合卷积神经网络 CNN 长短期记 忆网络 LSTM Transformer 模型等 AI 技术对历史育 苗数据集进行深度挖掘与特征分析 可实现育苗环境 的动态精准调控 2 传统育苗温室环境调控多依赖人 工经验驱动 对温度 湿度 光照强度和 CO 2 浓度等关 键环境因子的调节存在调控响应滞后 参数适配精准 度不足 人力依赖于操作风险高等问题 基于 AI 算法 的育苗温室智能环控系统可通过构建生长预测模型 对温湿度 光照等多维度环境数据进行特征重要性排 序 精准识别影响幼苗生长的关键因子 凭借门控机 制捕捉环境参数的时间序列特征 可有效预测短时间 基金项目 湖北省科技发展专项 42000024205T000000111 湖北省自然科学基金项目 襄阳联合资助项目 2024AFD051 第一作者简介 杨柳 1986 女 硕士 助理研究员 研究方向为信息技术 摘 要 在现代农业精准化生产需求驱动下 将 AI 融入育苗智能环控系统设计成为改善设施育苗传统环控调控瓶颈 提升育 苗过程智能化与精准化的关键途径 传统育苗环控系统多依赖人工经验或简单阈值控制 精准调控能力不足 难以动态适配幼苗 全周期生长的环境需求 影响育苗成活率与品质 该文系统阐述基于 AI 的育苗智能环控系统在提高育苗质量与效率 推动农业数 字化转型 拓展 AI 技术在农业领域创新应用场景方面的设计意义 针对当前环控系统设计中存在的调控精度低 实时响应不足和 多环境因子协同调控能力薄弱等问题 该文提出基于深度学习的智能感知与生长预测模型 多传感器数据融合的动态自适应环控 策略的设计方案 为智能设施育苗技术的创新应用提供参考 关键词 环控系统 精准调控 AI 数据融合 自适应环境控制 中图分类号 S625 文献标志码 A 文章编号 2096 9902 2025 24 0015 04 Abstract Driven by the demand for precision production in modern agriculture integrating AI into the design of intelligent environmental control systems for seedling cultivation has become a key approach to overcoming the limitations of traditional environmental regulation in facility based seedling production and enhancing the intelligence and precision of the seedling process Traditional seedling environmental control systems often rely on manual experience or simple threshold controls lacking precise regulation capabilities This makes it difficult to dynamically adapt to the environmental demands throughout the entire seedling growth cycle thereby affecting seedling survival rates and quality This paper systematically elaborates on the design significance of AI based intelligent environmental control systems for seedling cultivation in improving seedling quality and efficiency advancing agricultural digital transformation and expanding innovative application scenarios for AI technology in agriculture Addressing current limitations in environmental control system design such as low regulation precision insufficient real time responsiveness and weak coordinated regulation of multiple environmental factors this paper proposes a design framework This framework incorporates deep learning based intelligent perception and growth prediction models along with dynamic adaptive environmental control strategies enabled by multi sensor data fusion It provides a reference for the innovative application of intelligent facility seedling cultivation technology Keywords environmental control system precise regulation AI Data fusion adaptive environmental control DOI 10 20028 j zhnydk 2025 24 004 15 2025 年 24 期智慧三农 智慧农业导刊 Journal of Smart Agriculture 内的温湿度变化趋势 提升预测准确率 为提前调控 提供决策依据 因此人工智能技术驱动的育苗温室环 控系统对育苗质量的全面提升有着重要意义 1 2 优化资源配置效率 智能环控系统通过算法优化实现资源配置的精 细化管理 助力农业绿色可持续发展 育苗阶段的水 资源 电能及化学投入品 化肥 农药 消耗是农业生 产的核心成本构成 传统粗放式灌溉模式易出现灌溉 过量或亏缺现象 而温室加热 通风及补光设备常维 持满负荷运行状态 未依据环境变化动态优化运行功 率 导致能耗成本高 融合土壤墒情传感器实时数据 与作物需水模型 构建 按需灌溉 动态决策机制 实 现自动触发灌溉系统并精准控制灌溉量 提升水资源 利用率 3 在温室环控技术中引入 AI 推动农业育苗节 能化 智能化 绿色化方向转型 为农业可持续发展提 供了有力支撑 1 3 强化农业供应链抗扰能力 经济作物 蔬菜 特色花卉 中药材等 因附加值 高 市场需求刚性 其育苗质量直接决定种植效益与 供应链稳定性 育苗作为农业生产的前端关键环节 其质量直接决定后续种植环节的产量与品质 现阶段 正处于从传统模式向现代体系转型的关键阶段 4 农 业育苗供应链存在 生产分散 风险突发 协同薄弱 的特性 人工智能融入温室育苗环控系统中可实现数 据驱动的精准决策与动态调控 从根源上提升供应链 韧性 推动农业可持续发展 通过 AI 对育苗环境的精 准调控 为幼苗生长提供最优生理条件可缩短育苗周 期 保证农业供应链稳定性 人工智能可消除育苗环 节人工调控的个体差异 确保每株幼苗处于同质化的 最优生长环境中 提升成苗整齐度与一致性 有效规 避因幼苗长势异质性导致的后续定植后产量波动 加 强供应链的供需平衡 在育苗温控技术方面引入 AI 构建 实时监测 智能预警 的风险防控技术体系 提 前拦截 断点风险 降低供应链风险冲击 人工智能 不仅能提升农业短期供应链稳定性 更能长期助力 良种推广 规模化生产 区域均衡发展 为乡村振兴 与农业强国建设提供技术支撑 1 4 驱动农业数字化转型 传统农业育苗以经验驱动为主 缺乏系统化数据 积累与标准化管理体系 难以支撑规模化 标准化生 产模式推广 农业数字化转型的核心难点在于生产端 经验驱动 向 数据驱动 的跨越 而育苗作为农业生 产的初始环节 其 AI 技术的应用为全链条数字化提 供了可复制的技术范式 基于 AI 的育苗温室智能环 控系统是温室环控技术与人工智能的交叉融合 是智 慧农业的典型应用场景 智能环控系统为农作物品种 改良 育苗工艺优化及调控模型迭代提供强有力的技 术支撑 为农业数字化转型提供了条件 AI 算法的自 学习能力可通过积累不同区域 不同气候条件下的育 苗数据 优化调控模型参数 形成区域适配性专属模 型 推动育苗技术从 通用化 向 本地化 升级 为后 续向大田种植 设施农业等领域的技术推广奠定基 础 AI 技术与环控技术的融合应用破解了农业数字化 转型中 技术适配难 的核心痛点 为小农户主导的农 业生产提供了数字化切入点 也为全产业链数字化重 构提供了可操作的实践框架 更推动农业数字化从 技术概念 走向 产业实效 成为农业数字化转型的 关键支撑 2 人工智能在农业领域环控技术应用现状 2 1 传统环控技术应用瓶颈 农业传统环控技术是指依赖人工经验或基础机 械装置调节农业生产环境的技术体系 传统环控技术 在我国设施农业中仍占据主导地位 但传统的环控系 统主要依赖人工巡查与经验判断 无法实时响应环境 变化 导致调控精度低 环境波动大 直接影响作物的 生长周期 增加病虫害的风险 5 另一方面 传统环控 技术缺乏精准的控制 资源浪费严重 能效低下 传统 技术在应对暴雨 暴雪 强风等极端天气时存在明显 短板 抗灾能力弱 天灾应对乏力 与传统环控技术相 比 智能环控系统融入人工智能技术后 技术融合驱 动场景应用突破 育苗场景智能化 种植环境精细化 温室环境控制实现从经验驱动到数据驱动 技术方式 得到升级 基于固定阈值的 PID 控制正被 感知 认 知 决策 执行 的四层架构取代 实现节能优化到 主动预测 精准调控助力安全种植 2 2 智能环控的数据质量困境 AI 在智能环控系统的设计需要在系统中搭建环 境预测和优化控制模型 环境预测的核心在于 影响作 物生长的关键环境因子 农业环境数据 多源异构 空 间 时序 图像 动态变化 区域差异大 的特点 农业 环境监测主要依赖传感器采集土壤湿度 温湿度等关 键数据 高端设备的精度虽能高达 1 2 的精度 但复杂种植环境会使得传感器漂移 导致采集的数据 长期稳定性误差每年可达 5 而数据传输问题导致的 数据延迟也会直接造成作物的减产和经济效益的损 失 温室环控系统的传感器精度和长期稳定性不足造 成了数据质量不完整性 缺乏真实性和时效性 6 人工 智能融入环控系统中通过无监督学习和自适应归一算 16 2025 年 24 期 智慧农业导刊 Journal of Smart Agriculture 智慧三农 法对采集的异构 动态数据进行自动化 精准化的预处 理解决数据缺失值 异常值 重复值和噪声数据问题 2 3 多场景的适配不足 智慧农业育苗涵盖设施育苗 特色作物育苗的多 样种植场景 对环控系统的场景适配性和精准协同调 控能力要求高 现有的环控系统在多因子协同调控和 作物生长阶段适配方面存在明显的短板 不同场景的 气候条件 土壤特性 作物品种差异显著 对 温光水 肥气 的最优调控策略需求各不相同 现有环控系统 的控制算法主要针对的单一场景下的单一参数控制 无法量化温度 光照 水 肥的交互影响 难以实现多 目标优化和动态自适应匹配 育苗过程中面临着极端 气象 土壤墒情突变 病虫害前兆等突发状况 要求环 控系统能够快速感知并即时对设施进行调整 但受限 于算法和作物生长模型复杂度的约束 当前环控系统 的感知精度 协同决策效率与执行响应速度仍难以满 足精准化育苗的严苛要求 因此 针对典型育苗场景 采用 AI 对环控算法进行优化 在保障场景适配需求 的同时 实现低延迟 高稳定性的精准调控 是未来智 能环控系统在实际育苗场景中必须攻克的核心难题 3 基于 AI 算法的育苗温室智能环控系统设 计方法 3 1 基于深度学习的环境感知分析 针对育苗温室 不同作物 不同生长阶段 的精准 环控需求 加强育苗温室智能环控系统对多维度环境 参数与作物生长动态的协同感知及精准调控效率 引 入多模态人工智能算法 构建 环境 作物 的双维度 感知模型 挖掘温湿度 CO 2 浓度 土壤墒情 光照与作 物不同育苗期 出芽期 幼苗期 成苗期 生长状态的 内在相连性 提升环控系统控制决策的精准度与智能 化 利用育苗温室温湿度传感器 光照传感器 CO 2 传 感器和土壤传感器等分布式传感器采集不同作物在 出芽期 幼苗期 成苗期的环境数据 结合高清摄像头 采集作物叶片形态 颜色 株高图像数据 并依据作物 生长周期规律及专家经验对样本数据 如适宜温湿度 区间 作物生长阶段标签 进行标注 构建多维度温室 环境 作物生长数据集 基于该数据集 设计并训练深 度学习模型 CNN 用于提取作物图像的生长特征 LSTM 用于建模环境参数的时序变化规律 如昼夜温 湿度波动 Transformer 用于分析环境参数与作物生 长的相关联 建立多源传感数据与育苗场景特征的模 型 实现对异常寒潮 强光照射 作物生长拐点等特殊 环境状况的精准识别 模型可通过迁移学习 将作物 的模型参数迁移到不同作物育苗场景持续迭代训练 增强算法对不同作物 不同季节育苗场景的泛化能力 例如 针对作物育苗期不同阶段的环境参数动态 切换问题 基于上述 AI 算法构建阶段自适应调控模 型 利用温室传感网络与摄像头 在不同季节采集番 茄 黄瓜出芽 成苗过渡期的环境数据 温湿度 CO 2 浓 度 光照 与作物图像 通过专家标注各阶段的最优环 境阈值及作物形态特征 建立作物发育阶段数据集 构建由 CNN LSTM 与 Transformer 融合而成的阶段感 知模型 CNN 提取作物株高 叶片颜色等形态特征 LSTM 分析环境参数的时序趋势 Transformer 协同挖 掘 环境参数 作物形态 的关联规律 通过生长发育 阶段判定 环境异常预警的多任务学习优化模型参 数 精准识别作物育苗期生长阶段切换节点 实时输 出温湿度调节 水肥补施 光照补光的协同控制策略 经过育苗温室闭环测试 该模型能够实现对作物育苗 期生长阶段的精准判定 阶段切换响应时间小于 1 s 复杂环境下作物生长状态识别准确率超过 96 幼苗 期至成苗期的作物成活率较传统控制提升 20 大幅 优化了育苗品质与周期 3 2 多源数据融合的育苗自适应环境控制系统设计 育苗阶段的自适应环境控制需要融合多源异构 传感数据和视频图像数据 协同制定环境调控策略 全面提升控制系统的育苗场景适应性和稳定性 从温 湿度 光照强度 CO 2 浓度和土壤墒情等环境传感器 以及株高 叶面积 叶数量等幼苗生长监测仪采集的 各类数据 结合气象预报 历史育苗数据库等异构数 据 统一转换为环境调控决策所需的特征表征形式 基于人工神经网络的多源数据融合算法 结合幼苗生 长需求预测 环境因子变化趋势预测等模型 实现对 未来一段时间内育苗环境与作物生长状态的动态预 估 从而提前做好环境参数调控策略 育苗环境的高精度动态调控关键在于解决 环境 波动 和 幼苗生长刚需 适配难题 环境条件的适配 不应仅停留于对不同品种 生长阶段或外部气候的简 单响应 而应转向一种动态 前瞻的系统性思维 温 度 湿度 光照 CO 2 及灌溉等参数 不再视为单一的控 制项 而是作为整体生长环境中相互关联 彼此影响 的变量 根据幼苗实际状态作出灵活而连贯的调整 这种调控的策略是将环境调控从 设定条件 转向 理 解需求 在感知与调控之间建立一种持续对话的机 制 基于这种策略 我们在设计智能环控系统时有传 统的机械设定固定阈值转向多源数据的 协同感知 预判决策 的闭环控制系统 传统被动调控仅依赖实 时环境传感数据 难以应对气象变化 幼苗生长节律 17 2025 年 24 期智慧三农 智慧农业导刊 Journal of Smart Agriculture 波动等不确定性 而智能环控系统将建立环境参数与 幼苗生理需求之间的动态模型 环境传感器的实时监 测数据 幼苗生长状态的可视化感知结果 中长期气 象预测数据与历史育苗过程中的经验调控数据库深 度融合 通过这套多维度数据体系 既能精准判断当 前生长阶段的适宜环境区间 更能提前预判环境变化 趋势 从而前置调整调控策略 比如根据气象预报的 降温预警 提前微调温度梯度 参考历史数据中同类 品种的展叶期光照需求 优化光周期参数 以温室集约化育苗为例 通过分布式传感器实现 环境 幼苗 的同步监测 实时捕捉温湿度 光照 CO 2 浓度的细微变化 区域气象预测 品种专属生长模型数 据等多维信息 构建一个不断自我修正的环境调控逻 辑 智能环控系统可以识别出幼苗在不同阶段对环境 因子的差异化需求 同时还具备预判能力 在环境尚未 偏离理想阈值前就做出微调 最终输出个性化调控方 案 该系统通过多源数据融合 生长状态预判 环境精 准调控等算法的协同优化 对环境变化的响应时间较 传统定值控制缩短 60 以上 幼苗成活率提升 15 20 多源数据融合与育苗环境自适应调控策略的深 度融合 可推动设施育苗向精准化 智能化水平迈进 为现代农业种苗培育构筑坚实的环境调控基础 4 结束语 随着现代农业育苗向精准化 智能化转型升级 优质种苗对育苗环境调控的精细化需求日益迫切 基 于 AI 算法的育苗智能环控系统设计理念应运而生 7 智能环控系统通过对育苗环境 温湿度 光照 CO 2 浓 度和土壤墒情 与幼苗生长发育指标的精准感知 动 态决策与自适应优化控制 能够显著提升极端天气 多品种育苗 环境胁迫干预等复杂环境下的幼苗成活 率与品质一致性 降低传统人工调控的能耗成本与主 观误差 提供优化的育苗方案 面对传统环控系统感 知精度有限 品种适应性不足 调控滞后性突出等问 题 本文提出的基于 AI 算法的多传感协同优化的多 源数据融合 深度学习的环境感知分析模型 自适应 环境控制设计策略等关键方案 为突破技术瓶颈 提 升系统综合调控效能提供了有效路径 随着人工智能 感知决策 物联网实时传输 数字孪生建模等核心技 术的持续突破 新一代农业育苗智能环控系统的环境 适配性 调控精准度与能耗经济性将不断升级 成为 智慧育苗 精准农业的核心支撑 智能环控技术的创 新发展也必将与智慧温室建设 数字农业管理 绿色 低碳农业等前沿领域深度融合 携手构筑更加高效 优质 可持续的现代化育苗体系 参考文献 1 相姝楠 朱礼好 徐峰 智能技术在农业生产中的应用现状及 发展建议 J 农业工程 2024 14 11 30 34 2 侯祥英 崔运鹏 刘娟 深度学习在植物基因组学与作物育 种中的应用现状与展望 J 农业图书情报学报 2022 34 8 4 18 3 李世柱 黄文明 不同种植模式下智能化灌溉技术需求分析 与优化策略 J 农业工程 2025 15 4 132 137 4 芦千文 农业生产托管促进中国种业高质量发展探析 J 农村 金融研究 2021 5 23 31 5 郭威 吴华瑞 郭旺 等 特色农产品设施环境下品质智能管 控技术研究现状与展望 J 智慧农业 中英文 2024 6 6 44 62 6 胡瑾 杨永霞 李远方 等 温室环境控制方法研究现状分析 与展望 J 农业工程学报 2024 40 1 112 128 7 赵春江 李瑾 冯献 面向 2035 年智慧农业发展战略研究 J 中国工程科学 2021 23 4 1 9 参考文献 1 姚远 王文洋 乡村振兴背景下体育运动文化传播的新探 索 以贵州 村超 为例 J 中国广播电视学刊 2024 10 125 128 2 于鸿敏 商楚鹰 徐东盛 网络媒体对 村超 现实图景的传播 研究实践 A 第十一届中国体能训练科学大会论文集 下 C 中国班迪协会 澳门体能协会 广东省体能协会 广东省 体能协会 2024 7 3 魏晓瑞 乡村振兴战略下抖音平台的 三农 短视频传播研究 J 农业技术与装备 2024 1 75 77 4 林桃千 乡村振兴战略下 三农 短视频的传播机理研究 J 传 媒 2021 15 94 96 5 左菲 网络短视频平台内容监管问题研究 D 西安 长安大 学 2022 6 杨宇涛 自媒体短视频在区域形象建构与传播中的作用探 析 以贵州 村超 为例 J 新闻世界 2024 2 36 40 7 王梦杰 张锐 庄妍 从李子柒爆红海外探索中国文化对外传 播策略 J 传媒论坛 2021 4 21 115 116 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 上接 14 页 18