物联网技术为我国从传统农业向现代化农业的转型发挥了重要作用。传统农业的管理方式需手动采集各种农作物环境参数,然后凭经验了解其生长情况,这种粗放式的人工采集一方面对信息的获取和处理缺乏精准性和实时性;另一方面使得农业生产管理效率低下。因此,本文设计并实现了一套基于物联网的农作物生长环境信息监测系统,能实时、精准监测农作物温湿度、光照强度、土壤p H值、土壤电导率及静态图像等生长环境参数,便于用户管理和做出相应决策。首先对系统需求进行分析和可行性研究,在此基础上给出系统设计方案。硬件方面包括信息采集模块、无线通信模块和区域网关模块,搭建了硬件系统架构。软件方面,构建了基于ZigBee的农作物信息采集无线传感器网络,用于农作物生长环境信息的数据通信及传输;借助Qt图形框架设计各种信息显示界面,在区域网关搭载的触摸屏上对传感器的测量数据进行可视化显示,同时借助SQLite数据库将数据存储到本地区域网关并上传到远程服务器。针对传感器的测量数据容易受到环境等因素的干扰而导致测量结果不准确的问题,本文提出了一种基于信任度和改进遗传的多传感器数据融合算法:先是对原始测量数据利用指数平滑法进行预处理,剔除异常数据和噪声数据;接着对平滑数据进行数据级融合,建立了基于指数型信任度的融合模型,并利用改进后的遗传算法对融合估计值进行优化,进一步提高融合精度。仿真结果表明,本文提出的算法优于算数平均法和自适应加权法等常见的融合算法,能显著提高系统的测量精度。最后,对系统进行功能测试,实际运行效果表明,能够在触摸屏上正确显示农作物生长环境信息且系统运行稳定,达到了预期的设计目标。