温室环境调控是现代温室中最重要的关键技术之一,提高温室环境控制的能力才能更好的促进我国农业现代化的不断发展。随着国内温室大棚的迅速增多,为了提高农作物生产效率,增加经济收入,对温室的智能监控是实现温室高产、优质的必然要求。温室智能监控是指通过收集农业知识、技术以及各种试验数据构建专家系统,以建立作物生长的数学模型为理论依据,研究出的一种指导温室调控和作物生长的温室专家控制系统。为了设计一种指导温室供热与预测作物产量的智能监控系统,研究了温室供热能耗与作物产量之间的关系。根据温室能量与物质平衡原理,建立了以Venlo型温室为对象的温室能量流动模型;根据作物的光合作用,呼吸作用、物质分配流动等过程,建立了以番茄为对象的物质流动模型。对建立的物质能量流动模型采用优化算法进行参数辨识,使之符合真实试验温室。比较了传统遗传算法和粒子群算法的优缺点后,提出一种改进型粒子群遗传算法混合算法(改进型PSO-GA)来辨识模型的参数。改进型PSO-GA是基于粒子群和遗传算法相结合,并引入自适应算子提高算法收敛速度和收敛精度,克服了单一粒子群群算法容易陷入局部最优的缺陷,相比较于遗传算法,在收敛速度上有明显优势。结合试验温室的环境数据和温室能耗数据对温室能量流动模型分别采用三种算法进行辨识,辨识的结果表明,改进型PSO-GA优化算法比传统PSO和GA算法在辨识参数的速度上快23%,辨识精度上高1.5%。经过辨识的温室能量流动模型模拟的温室供热能耗在整体趋势上贴合实际温室能耗,6天的模拟总能耗与实际总能耗存在8.9%的误差,证明了温室能量流动模型基本符合实际试验温室。利用温室能量流动模型和作物物质流动模型模拟研究了温室供热能耗与作物产量之间关系,模拟试验温室2月10日室内平均温度从14.9℃增加25.9℃,模拟的作物产量增加了24.5%,而模拟的温室供热能耗增加了109.7%。利用建立的温室能量流动模型和作物物质流动模型来指导温室智能监控,设计了基于Android平台温室远程监控系统。系统主要由基于CAN总线的嵌入式系统、温室本地监控主机、Android远程客户端三部分组成。