随着物联网、大数据、云计算的发展,智慧农业的展开对提高作物的产量和保护生态环境有着重要的意义。随着世界人口的增长和可耕地面积的减少恶化,世界粮食储备量的缺口仍在日益增长。因此,为了保证生态环境的绿色发展,科技兴农显得尤为重要。农业环境信息的采集对农业数字化耕种策略有很大的影响,传感器为环境信息获取的感知设备,功能不同的传感器接口类型繁多。多类接口的不同使用方法增加了农业科技设备安装、运维的难度,而实现海量环境数据实时、在线处理需要“高额”成本。本文对传感器技术、数据分析算法和硬件算法移植等部分进行研究,旨在设计与实现一种基于FPGA的传感器数据采集和边缘计算系统。实验测试结果表明本文设计的系统可稳定运行,处理结果有效可靠,可为智慧农业物联网系统提供实时数据感知、在线处理的技术支持。本文首先根据IEEE 1451标准实现I2C型传感器标准化。即选取合适的USB数据转换器将I2C型传感器接口进行USB统一化。以树莓派开发平台为数据采集系统模块,对环境信息各传感器数据进行采集、存储。然后,采用Vivado HLS工具对小波分解算法进行面向边缘计算的硬件算法移植,再经过硬件算法优化后,将其打包成IP核供Zynq-7000系列开发平台调用,以实现对原始环境数据进行小波分解的加速处理。最后,编写基于Socket的TCP应用程序,将树莓派采集模块的数据传输至FPGA边缘计算模块。其中,上位机的交互界面使用Qt编写。为简化设计、减少成本,上位机的数据传输同样使用TCP协议;同时,树莓派开发板和FPGA开发板采用接入路由器与PC进行通信的方式。在Vivado HLS环境下,采用C/C++语言进行IP核开发,具有可移植性强的特点,为本系统后续面向边缘节点数据预测模块的算法实现奠定基础。