随着互联网、物联网和人工智能等技术的飞速发展,传统农业也正逐渐走向现代化。在现代化农业时代,农业监测预警工作发生了根本性变化,它所研究和分析的对象更加细化。中央连续多年一号文件都与农业相关,但在以农业为主的一些贫困山区在农业监测预警方面还较为落后,在管理种植方面还一直沿用依靠传统经验的做法。在恩施土家族苗族自治州,当地的特色扶贫产业茶业正处于上述的落后状态。在此背景下,我们急需为当地构建起一个现代化的监测预警数据平台,推动少数民族地区农业向现代化发展。本文利用单片机技术和各类传感器来采集农业数据,利用机器学习技术建立智能分析模型,最后基于前后端分离开发技术构建起一个可视化的茶叶监测预警数据平台。从具体实现的角度出发,茶叶监测预警数据平台主要分为三个工作环节:数据获取、数据处理和数据应用。本文的主要工作围绕这三个环节展开,具体工作有:1)数据获取:本平台利用各类传感器进行茶叶种植基地环境数据的采集,利用Arduino处理器来进行初步处理和传输;2)数据处理:对于采集到的各类环境数据,一方面基于机器学习的方法进行线性回归模型的训练,得出适用的预警模型;另一方面基于MySQL数据库进行数据库设计,基于前后端分离的开发模式进行API接口的开发,为数据应用环节做基础;3)数据应用:本平台使用web前端和Echarts相关技术完成平台的具体实现,建成一个集预警发布、实时监控和环境数据可视化于一体的平台。本平台的主要特点有:1)准确和广泛的数据监测:本平台在茶叶基地布置传感器,能够监测最贴近茶叶种植基地的相关数据,精确的对应各个基地和公司。采集的数据除了传统的天气类环境数据,还有PM2.5、土壤湿度等数据;2)完成全环节的监测预警工作:目前许多研究和成型的平台只注重于数据获取、处理和应用三个环节中一环或两环,而本平台的工作流贯穿三个环节,完成了全套的茶叶监测预警工作;3)易于扩展和修改:本平台是基于B/S架构和前后端分离开发的模式进行开发,三个环节所对应的工作都可以独立进行开发,未来任一环节的修改对其他环节的影响很小。