随着我国现代化农业建设的不断推进,农业物联网在设施农业中的应用不断扩大。在国家的大力发展下,农业物联网系统中的终端设备逐渐增多,较为依赖云计算模型的农业物联网系统,面临着延时、计算和存储压力增大的问题。与此同时,目前我国的农业物联网系统在环境监测和远程控制方面逐渐成熟,但是在设施农业病害预警防治方面仍不够完善,预警防治机制时效性较差、自动化能力不足。本文根据以上问题和需求,通过对边缘计算模型的研究,在农业物联网中将边缘计算技术进行了合理的应用,设计了一种简单有效的设施农业病害早期预警防治系统。本文通过研究植物病害三角理论和病害防治技术,以黄瓜为例,设计了基于环境参数预测的设施农业病害早期预警防治机制。系统收集当前环境参数后,预测未来时间点的环境参数,并根据预警环境参数范围给出不同等级的警报,在严重警报时,自动进行温湿度调节的生态防治决策。其中环境预测模型使用时序分析法,并基于滑动窗口建立了PSO-SVR模型。同时在农业物联网与边缘计算的应用方面,本文选择将一部分计算和存储任务下放至现场主控制器的应用方案,以边缘计算优化传统农业物联网的云计算模型,并总结了农业物联网与边缘计算结合后的优势。基于上述研究,本文根据边缘计算参考架构的三层模型,对设施农业病害早期预警防治系统进行了设计。系统分为物理层、边缘计算层和云服务层,其中物理层靠近现实物理世界,主要为传感器网络和执行器,并利用Wi Fi和边缘计算层进行数据交流;边缘计算层中的现场主控制器是整个系统的核心,承担着系统网络连接、数据处理和本地存储等主要功能;云服务层的功能则主要为用户信息和日平均环境数据的长期存储。本文详细介绍了现场主控制器的开发。通过研究对比,本文以搭载Android操作系统的嵌入式设备作为现场主控制器,基于Android Studio和MVP开发模式,使用Java网络编程、SQLite编程等技术以及MPAndroid Chart、Libsvm等库,设计并实现了现场控制所需的功能模块,控制端APP实现了数据收发、可视化显示、参数预测、本地存储等功能。本文在编写通信协议后,使用黑盒法对系统进行功能测试,测试表明各个功能模块满足设计要求并可以良好运行。