Se diseña e implementa una plataforma innovadora de monitoreo del crecimiento de plantas y control ambiental en este estudio. Además de utilizar fuentes de luz artificial de múltiples bandas para el crecimiento y desarrollo de las plantas, también se utiliza un enfoque de inteligencia artificial de las cosas (AIoT) para el monitoreo de parámetros ambientales, control y registro de rasgos de crecimiento de plantas y enfermedades. Las cinco bandas de LED son blanco (5000 K), blanco frío (5500 K), azul (pico: 450 nm), rojo (660 nm) y rojo claro (630 nm). La planta de té (Camellia sinensis f. formosana) se irradia utilizando diodos emisores de luz (LED) compuestos por bandas de diferentes longitudes de onda. Además, se analizan el número de hojas, el área de contorno de las hojas y el color de las hojas durante el período de crecimiento de dos variedades de plantas de té (Taicha No. 18 y Taicha No. 8) bajo diferentes intensidades de irradiación. Se utilizan simultáneamente el procesamiento de imágenes morfológicas y modelos de aprendizaje profundo para obtener rasgos de caracterización del crecimiento de las plantas y enfermedades. El efecto de la distribución espectral de la fuente de luz en la respuesta de crecimiento de las hojas de té y el efecto de supresión de enfermedades no se comprenden completamente. Este estudio muestra cómo la calidad de la luz afecta los cambios en la fórmula de iluminación en plantas de té en entornos controlados. Los resultados experimentales muestran que en tres rangos de longitudes de onda (360-500 nm, 500-600 nm y 600-760 nm), la proporción de intensidad de luz fue de 2.5:2.0:5.5 cuando la intensidad de iluminación era de aproximadamente 150 umolms con un fotoperíodo de 20:4 (oscuro); esto permitió más hojas, un área de contorno más pequeña de las hojas y un color verde claro de las hojas de la planta de té (Taicha No. 18). Además, durante el tratamiento de iluminación, cuando la proporción de la banda con una intensidad de irradiación de 360-500 nm a la de una intensidad de irradiación de 500-600 nm fue de 2:1.5, resultó en un mejor efecto de inhibición de enfermedades de las hojas. Cuando la intensidad de luz se incrementó a más de 400 umolms, tuvo poco efecto en el crecimiento y desarrollo de las plantas de té y la inhibición de enfermedades. Los resultados del estudio también encontraron que había una diferencia significativa entre el color de las hojas y el contenido relativo de clorofila de los árboles de té. Finalmente, se comparan y discuten los datos de respuesta al crecimiento de la planta de té obtenidos de registros manuales y registros automáticos. Las tasas de precisión de número de hojas y enfermedades fueron del 94% y 87%, respectivamente. En comparación con los resultados de la medición y registro manual, los errores fueron del 3 al 15%, lo que verificó la efectividad y practicidad de la solución propuesta. La plataforma innovadora proporciona una aplicación de modelado de cultivos basada en datos para fábricas de plantas.