无线传感器网络有着广泛的用途,如在工业领域,采用无线传感器网络可以采集工业设备的状态数据,从而掌握设备的实时信息。在环保领域,将无线传感器网络部署在监测区域,能有效测污染物的扩散。在农林业领域,将无线传感器网络部署在监测区域采集农林业信息,可以更好进行农林业研究。目前利用无线传感器网络监测采集森林数据的技术较多,常见的有采用Zigbee方式组网、采用Nb-iot技术组网或者采用GPRS技术直接将数据通过互联网发送至远程服务器。然而这些技术在林业领域中存在着诸多问题,并不适用于林业领域,如Zigbee技术的信号受障碍物影响严重,导致在复杂的森林环境下传输距离非常短,且该技术功耗高,在野外并不能长时间工作。Nb-iot技术虽然是物联网领域的一种革新技术,但是该技术需要专业基站的支持。目前比较多的是电信的基站,而在大部分的野外并没有相应的基站支持Nb-iot网络的正常运行。针对目前无线传感器网络技术在林业领域的应用现状,本文研究并开发一种基于标准LoRaWAN协议的无线传感器网络,LoRa技术有着诸多优点,如功耗极低,支持一次性电源的长时间工作;传输距离远,在无障碍物遮挡的情况下,点对点传输距离可达20km,在森林环境中传输距离可达5km;安全性高,LoRaWAN协议对数据包进行双重加密;稳定性高,数据通过单跳直接发送到网关节点。无需运营商支持,可自行组建传感器网络。因此本文采用LoRa技术研究并开发一套适用于森林检测的无线传感器网络,从而实现森林影响因子的有效采集。并基于该传感器网络提出一种数据采集算法,通过分析历史数据将监测范围划分为若干相似属性子区域,每个子区域内传感器节点采集的数据相似度较高,因此在每个子区域中选择代表节点采集数据,休眠其他节点,从而大幅降低了传感器网络采集的冗余数据,且延长了网络生存时间。