传统农业生产管理方法简单、粗放、生产模式过于单一。农业信息获取渠道的匮乏造成了生产低效高耗、生产成本无法精准控制、盲目随意的种植也造成了更多的资源浪费。随着农业物联网技术的日趋成熟，基于物联网的精细化种植将逐步淘汰原有的农业耕种模式。应用物联网技术进行农业生产精细种植管理将成为现代农业发展的新常态。　　然而，在农业生产精细化管理的具体实施过程中会遇到很多生产数据问题。因为农业生产环境的特殊性使得数据采集、数据传输大都采用无线通信方式，所以保障数据采集网络的稳定性与有效性就十分关键。另外，由于生产环境的突变、传感器自身问题等原因容易造成数据采集过程中存在错误与丢失现象，所以对含有错误和丢失的不完整数据进行有效治理并对生产数据进行有效划分、界定、降低信息冗余度、提升控制系统处理数据的效率更是农业生产精细化管理面临的重要问题。针对以上存在的问题，本文做了以下几个方面的研究:　　(1)农业物联网数据采集的有效性管理。本文设计了一种基于剩余能量级别的负载均衡分簇路由协议及基于空间位置的事件查询处理算法来协调物联网能量的负载均衡，延长物联网数据采集系统的生命周期，保障数据采集的有效性。　　(2)农业物联网数据的可用性管理。本文提出了一种基于相关性排序的事件查询过滤算法和一种基于Kmeans聚类的不完整数据填充算法来过滤问题数据从而保证数据后续分析处理的准确性，为数据分析层提供高可用性的数据。　　(3)农业物联网数据处理的高效性方法研究。本文研究了两种基于MapReduce分布式模型的聚类算法来提高系统运行效率，为即时决策提供高效可靠的数据分析支撑，为实现精细化种植提供一种高效处理数据的解决方法。　　最后，本文构建了面向精细化种植的物联网大棚实验方案并利用上文提出的方法对信息采集、信息传输和信息分析应用层进行设计与实现。实验结果表明，本文提出的面向精细化种植的物联网数据处理机制能够满足智慧农业的应用需求，提升了农业生产的管理效能，具有一定理论意义与工程实践价值。