作为农业物联网(Internet of Things,IoT)的底层支撑技术,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)被广泛部署在各种农业应用中,但由于WSNs在能量、计算、通信和可扩展性等方面的限制,其在农业应用中也面临诸多瓶颈问题。传感云(Sensor-Cloud,SC)技术被看作是传统WSNs未来发展的一种趋势,通过将WSNs与云计算技术相结合,充分利用云计算的虚拟化技术,以减轻WSNs的诸多限制。本文面向传感云技术,对其在农业领域的应用进行深入研究,分析了农业传感云系统的分层架构及其工作模式;提出了一种基于传感云的精准喷灌控制系统模型,并给出系统各组成部分的形式化定义以及具体工作流程;针对传感云环境下的虚拟传感器配置(Virtual Sensor Provisioning,VSP)问题,提出了一种基于测量值相似性的配置优化算法,以减少网络能耗、提高数据服务质量。本文的主要研究工作可概括为:(1)基于传感云技术的研究背景,对WSNs、云计算和传感云三种技术进行了深入分析,阐述了一种面向精准农业的传感云系统框架,主要包含物理层、中间件层和用户层。该框架明确定义了各层主要职责、包含的实体对象、每个实体的工作内容以及整体的工作模式;最后,综合分析了农业传感云技术的优势与挑战。(2)提出了一种基于传感云的精准喷灌控制系统模型,通过将传统喷灌系统扩展到传感云系统的物理层,实现对喷头等喷灌设备的远程控制。该模型根据灌溉设备部署的地理位置将整个灌区划分为若干子区域,每个子区域的喷头均连接电磁驱动器,以此实现精准灌溉控制。仿真实验结果表明,基于传感云的系统模型相较于传统WSNs方案,具有较低的能耗水平和使用成本。(3)提出了一种基于测量值相似性的VSP优化算法,首先利用线性回归模型,根据传感器的历史数据对其变化趋势进行分类;在此基础上,利用6)均值聚类算法,对每个类中的传感器进行聚类分析,将相似性较高的传感器聚为一簇;最终从每一个簇中选择一个代表传感器,从而最小化冗余节点数目。实验结果表明,本文所提方案与基准方案相比,底层网络能耗更低、提供的数据准确度也更高。