养殖业是人类食物供应链中至关重要的一环，为满足不断增长的全球人口对食物的需求发挥着重要作用。然而，随着全球人口的增加和人们对高品质食物的需求提升，养殖业面临着许多挑战。其中之一是如何优化养殖环境，提高生产效率和动物福利的同时，减少对环境的负面影响。
传统的养殖环境监测方法往往依赖于人工观察和手动数据记录，这种方法存在许多局限性，如信息不及时、数据量有限、主观性高等。为了解决这些问题，越来越多的研究开始应用智能监测系统来改善养殖环境管理。
养殖环境管理的关键问题之一是如何及时、准确地收集和分析养殖环境的相关数据。这些数据包括温度、湿度、空气质量、饲料消耗量、动物行为等。传统的监测方法无法实时获取这些数据，限制了对养殖环境状况的全面了解和调控。
智能监测系统是基于先进的传感技术和数据处理方法构建的一套集成系统。系统的整体架构包括以下组成部分：传感器网络、数据采集模块、数据处理和分析模块以及决策支持系统。.
传感器网络是智能监测系统的核心组成部分，用于实时感知养殖环境的各种参数。传感器的选择要根据监测需求确定，常见的传感器包括温湿度传感器、气体传感器、光照传感器、饲料消耗传感器等。这些传感器通过布置在养殖场的关键位置，可以全面、准确地感知环境参数的变化。
传感器的选择要考虑到养殖环境的特点和监测需求。例如，温湿度传感器可用于监测养殖环境的温度和湿度变化，气体传感器可用于检测氨气、二氧化碳等有害气体浓度，光照传感器可用于监测光照强度，饲料消耗传感器可用于记录动物的饲料摄入量。传感器的布置要考虑到养殖场的布局和环境特点，以确保传感器能够充分覆盖监测区域。
智能监测系统可以监测各种养殖环境参数和指标。常见的监测参数包括温度、湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度、光照强度、饲料消耗量、水质等。这些参数能够反映养殖环境的状况和动物的健康状况。
监测指标是对养殖环境和动物健康状况进行评估的量化指标。例如，可以使用平均温度和湿度指数评估温湿度的适宜性，使用氨气浓度和二氧化碳浓度评估空气质量，使用饲料消耗量和体重增长率评估饲养效果等。
