水资源是人类赖以生存和发展的基础性资源,是影响农业生产的重要因素之一。我国水资源总量较丰富,但人均占有量偏低。随着人口增长、气候变化和经济社会的发展,水资源消耗迅速增加。在农业水资源利用方面,基于人工经验的粗放型管理方式不仅大量浪费水源,也进一步加剧了农业水资源的供给矛盾和稳定性。随着物联网技术、通信技术和机器学习等学科的发展,这些新兴技术在农业领域中的应用日趋广泛,可有效实现农业生长环境信息的广域感知、实时传输和智能决策,推动着现代农业向智能化和信息化的方向迈进。作物生长过程中的需水量受其生长环境的影响,因而及时获取作物生长环境信息是提高作物产量与品质、减少资源浪费、科学指导生产的必要前提。在获得作物生长环境数据基础上,科学预测作物不同生长阶段的需水量,可为生产决策提供科学依据,对减少水资源浪费、提升水资源利用效率等方面具有重要的实际意义。为实时获取作物生长环境信息,为科学决策提供依据,本文以日光温室种植的番茄为例进行分析,构建了一种基于物联网技术的环境信息采集系统。利用多种不同的传感器采集番茄环境信息,诸如温度、湿度、光照等多种生长环境因素。在此基础上,采用GPRS(General Packet Radio Service)和LoRa(Long Range Radio)技术对这些数据进行有效传输,从而可实现日光温室番茄生长环境信息的实时获取,具有低功耗、远距离的优势。接下来,利用极端提速上升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)算法对这些环境数据进行科学分析,进而对日光温室番茄需水量做出准确预测。本文的主要工作包括以下三个方面:(1)根据系统需要,完成了系统整体方案的设计,包括所监测的环境因素的选择、无线传输技术分析、基于环境数据的预测方法等,给出了系统的整体架构。(2)在整体设计基础上,完成了系统硬件的选型与设计,包括传感器选择、信息采集模块、供电模块、传输模块等,并分别进行了分析设计。然后完成了软件部分的设计与实现,主要包括数据采集模块和中心基站部分的程序流程设计。(3)在远程中心获取数据基础上,进一步借助于XGBoost算法对所采集的数据进行分析和处理,实现了对日光温室番茄需水量的预测,预测效果良好。通过本文的设计,能够较好的实现对日光温室番茄生长环境信息的实时采集与传输,并通过数据分析来实现番茄需水量的预测,从而有助于缓解农业用水短缺严重及利用效率不高的问题,提高水资源的利用效率,促进水资源的合理使用。