中国是世界上种茶、制茶、饮茶最早的国家,由茶而形成的中国茶文化历经数千年的不断发展,成为了中国传统文化的重要组成部分。我国茶业种植逐渐呈现大规模、集约化的特点,推进农业物联网技术在生态茶园的应用,种植生产高品质的茶叶是实施乡村振兴战略、推动新旧动能转换和加快农业供给侧结构性改革的重要手段和有效途径。考虑到我国农业物联网技术的应用仍然存在基础设施较差、实时采集精度低、系统集成度低、大面积推广应用难度大等问题,直接限制了我国传统茶园向现代化茶园转变。在此背景下,本文主要从以下几个方面展开研究,形成一套集软硬件于一体的高标准现代茶园物联网系统,提高茶园综合管理能力,加强我国茶叶产业化程度。首先,本文分析了我国农业物联网技术发展的现状,在现有问题的基础上,结合高标准智慧茶园建设的总体需求,制定了基于物联网技术的智慧茶园管理系统的总体方案,将整个系统划分为感知执行层、传输层和应用层三部分,并介绍了系统的具体工作流程。确定了硬件设计的总体架构,完成对系统所需的采集终端传感器、系统微控制器、智能水肥药一体机等设备的选型,为整个系统的搭建奠定基础。其次,开展系统的软件设计,开发了基于Spring Cloud智慧茶园云管理平台,整个平台分为茶树生长环境监测平台、视频监控平台、水肥药一体化调控平台、茶叶质量追溯平台、茶树生长过程综合管理平台五个子平台,各个平台之间相互独立,又相互调用协作,为实现智慧茶园的精准控制管理提供平台技术支撑。然后,提出了系统的改进策略:采用多传感器数据融合技术,在自适应加权融合算法的基础上进行改进,通过迭代的方式模拟增加传感器的数量,最大程度减少外界噪声对数据采集过程的影响,解决了茶园环境信息采集精确度低的问题;采用优化的AlexNet神经网络作为基本架构,先对病虫害图像样本进行优化,然后将预处理后的图像样本输入模型进行训练并测试,为实现视频监控子平台的病虫害图像识别功能提供理论依据。最后,结合智慧茶园管理的实际需求,搭建系统的测试环境,分别针对系统环境信息采集精度、病虫害图像识别准确度、智慧茶园云管理平台的正常运行三个主要问题,对系统进行实验和仿真测试。试验结果表明,自适应加权融合算法改进模型使得系统总方差比之前降低22%,有效提高茶园环境参数的采集;病虫害图像识别算法的识别平均准确率可以达到88.1%,一定程度内降低了内存需求及运行时间;智慧茶园云管理平台各个模块运行稳定,可以满足用户需求。综上所述,本文开发的基于物联网技术的智慧茶园管理系统设计合理,能够有效提高茶园的管理效率,具有一定的可推广性。