农业信息监测作为农业现代化的重要技术,得到各研究单位的广泛关注。农业信息监测技术主要由感知技术、无线通信技术和数据应用处理技术构成,其中微电子技术和无线通信的进步促进了信息感知和无线传感网的快速发展,多样式的Web框架使具有良好交互的应用平台研发成为可能。然而,农业领域复杂多变的环境下,使农业信息监测技术及系统研发仍然面临诸多挑战。为此,本文从以下几个方面对面向温室环境的农情信息监测关键技术展开研究:1、研究基于模型驱动的数据收集方法。结合空气温度、土壤湿度、果实膨大和风速等数据时间相关性,探索ARIMA、SVR、DBP和CW-RNN等预测模型的训练参数和误差阈值设置方法。综合考虑数据采集误差、业务数据传输率、模型更新及预测代价等指标,运用熵权TOPSIS评价模型适用性。结果表明:最佳训练参数与模型机制和数据对象有关,基于前期采样值自动获取误差阈值可行,模型的适用性与数据对象、节点运算资源和网络带宽有关。2、基于Arduino和Zigbee构建了农情信息收集系统。该系统以AVR内核微处理器的Arduino控制器为核心、辅以外围电路研发了数据收集节点和网关节点。数据收集节点能够提供丰富的传感器接口、SD卡存储模块、多样的数据交互方式。网关节点提供监测系统的工作状态显示、Zigbee/GPRS/Wi Fi数据传输功能、位置与时间的精确获取。3、温室环境下农情信息监测系统部署及其验证。分析了温室环境对节点能耗和网络通信质量、吞吐量以及多跳网络数据传输的影响,探索了温室环境下农情信息监测无线传感器网络的部署策略。应用测试了模型驱动的数据收集方法,研发了温室环境下农情信息监测平台。实际应用表明,所研发的农情信息监测技术及其系统能够满足温室农业生产环境下的监测需求。