Java+MySQL开发智能农业病虫害预警系统

技术选型与架构设计

采用Spring Boot作为后端框架，结合MyBatis-Plus简化数据库操作。前端可选Vue.js或React，通过RESTful API与后端交互。MySQL存储病虫害特征数据、环境监测数据及预警规则。系统架构分为数据采集层（IoT传感器）、业务逻辑层（预警算法）、应用层（Web/移动端）。

数据库设计关键表

• pest_data（病虫害特征表）：含字段pest_id（主键）、name（名称）、symptoms（症状描述）、image_url（特征图路径）。
• environment_data（环境数据表）：记录temperature、humidity、soil_ph等传感器数据，关联location_id（地块编号）。
• warning_rules（预警规则表）：定义阈值条件如max_temperature，触发时关联pest_id。

CREATE TABLE pest_data (
  pest_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(50) NOT NULL,
  symptoms TEXT,
  image_url VARCHAR(255)
);

核心功能实现

环境数据实时分析
通过定时任务（如Spring Scheduler）扫描最新环境数据，调用规则引擎判断是否触发预警。使用MyBatis-Plus动态SQL构建条件查询：

// 示例：查询超过温度阈值的记录
LambdaQueryWrapper<EnvironmentData> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.ge(EnvironmentData::getTemperature, threshold);
List<EnvironmentData> warnings = environmentMapper.selectList(wrapper);

图像识别集成
农户上传作物照片后，调用Python模型（如ResNet）识别病虫害，结果存入MySQL。通过HTTP接口或消息队列（RabbitMQ）实现跨语言通信。

预警通知机制

• 邮件/SMS推送：集成阿里云短信API或SendGrid，根据预警级别（warning_level字段）选择通知方式。
• 可视化看板：ECharts展示历史环境数据趋势，高亮预警时间点。

性能优化建议

• 索引设计：为environment_data表的timestamp和location_id添加联合索引，加速时间范围查询。
• 缓存策略：Redis缓存高频访问的病虫害特征数据，减少数据库压力。
• 分表分库：环境数据按月分表（如env_data_202308），避免单表过大。

部署与扩展

• 容器化：Docker打包应用，Kubernetes管理集群，支持水平扩展。
• 边缘计算：在农田网关设备预处理传感器数据，降低云端负载。

该系统通过数据驱动决策，帮助农户提前应对病虫害风险，提升农业生产效率。