农业物联网系统架构通常包括多个层次，不同的文献和标准对这些层次的划分有所不同。以下是几种常见的农业物联网系统架构层次划分：
农业物联网系统架构通常包括感知层、网络层、数据层和应用层，但根据具体需求和设计，可能会增加设施层、管理层和安全层等其他层次。
在农业物联网系统中，感知层是至关重要的组成部分，负责收集和监测农田环境的各种数据。以下是感知层的最新技术和设备：
土壤湿度传感器：用于检测土壤湿度，常见的有LM393芯片和STM32微处理器连接的传感器。
环境监测传感器：包括温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度等传感器，这些传感器通过STM32微处理器进行数据处理和传输。
水质监测传感器：用于检测水质参数，如pH值、水温、溶解氧(DO)等，这些传感器通常集成在无线传感器网络(WSN)中。
LoRa技术：用于长距离低功耗的数据传输，适用于农业IoT应用，支持星型网络拓扑结构。
ZigBee技术：用于自组网方式构成传感器网络，广泛应用于精准农业控制系统。
Wi-Fi和MQTT协议：用于远程控制和数据传输，适用于水培系统中的智能控制单元。
边缘计算模块：用于对图像数据进行局部计算，高效获取生长条件数据，实现对植物茎干和高度的持续监控。
智能控制模块：可远程启动/停止泵、灯光和报警，实现系统智能调节。
RFID标签技术：用于为传感器赋予身份，实现物体感知识别。
微型化和智能化传感器：新材料的使用提高了检测灵敏度，但成本较高，尚未普及。
基于神经网络的图像处理技术：推动了图像传感器的广泛应用，如猪脸识别方法开始取代传统的RFID方法。
全国已建立多个综合应用示范基地，一些先进的农用传感器处于应用实验阶段，未来将向微型化、低功耗、高可靠性方向发展。
农业物联网系统中的感知层通过多种先进的传感器和无线通信技术，实现了对农田环境的全面监测和数据采集。
在农业物联网系统架构中，网络层通信技术的应用非常广泛且多样。以下是几种被广泛应用的先进网络层通信技术：
在农业物联网的数据层实现高效的数据清洗和治理，需要综合考虑数据汇聚、数据清洗、数据治理和数据分析等多个方面。以下是详细的步骤和方法：
数据汇聚是将来自不同传感器和设备的数据集中存储，形成一个统一的数据资源库。这一步骤至关重要，因为它为后续的数据清洗和治理提供了基础数据支持。
数据清洗是确保数据质量的关键步骤，主要包括以下几个方面：
数据治理是确保数据长期有效管理和使用的系统性工作，包括以下几个方面：
数据分析是利用清洗和治理后的高质量数据进行统计分析和可视化展示，以支持决策和优化管理。具体方法包括：
在实现上述步骤的过程中，还需要考虑技术保障措施，包括：
农业物联网应用层的智能化管理和决策支持系统在多个实际案例中得到了应用，这些案例展示了物联网技术在农业生产中的广泛应用和显著效果。
该园区通过无线传感器组网模式，实现了对大型智能温室、草莓棚、葡萄棚、蔬菜棚等设施的远程监测与控制。系统部署了农产品生产管理系统、农产品质量安全追溯系统及园区物联网监控系统，从而实现了设施农业环境的智能化管理。
示范园区依据“一城六园”和“一个平台、六大特色产业、三个支撑体系”的建设目标，搭建了中央监控软件、视频监控与安全防范系统、智能监测与控制系统。这些系统实现了对象感测、数据采集、信息传输、分析决策、智能控制等功能，推动了高效生态农业的发展。
该平台围绕吉林省现代农业发展主导产业，实施了农业物联网建设试点示范工程，建成了设施蔬菜物联网综合服务平台和农产品质量安全追溯监管平台。通过该项目的建设，实现了设施蔬菜生产的标准化、自动化和科技化，提高了农业生产效率，并增强了农产品品牌的公信力和影响力。
平台通过对设施农业环境的监测和控制，实现了节水、节肥、节药等效果，每种一茬瓜菜节水30m3/亩，亩增产超过5%。此外，平台还减少了劳动力要素投入，提高了农产品品质，并降低了农民获取信息技术的成本。
该系统利用基于光谱的稻麦生长动态监测模型，并研发了相应的预警系统。系统已在江苏和外省多个地区应用，核心示范区达5000亩。此外，还参与建设了智能化玻璃温室和畜禽养殖物联网系统，实现了智能化管理和循环农业发展。
在农业物联网系统中，安全层确保数据传输的安全性和隐私保护主要通过以下几种方式：
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