在农业生产中,土壤的温度、湿度以及光照强度等农田环境要素对农作物的产量与质量起很大的影响作用。因此,及时的获取农田环境数据,对其进行实时监测,是实现农业智能化管理的重要保障。然而由于农田传感设备常常部署在无人值守或恶劣环境中,极易由于老化、腐蚀、人或畜等等原因导致采集到的数据不可信。采用不可信的数据进行农业智能化管理其危害性不言而喻。本文围绕感知源可信性评估问题开展农田环境监测系统的研究,具有重要的现实意义。本文首先针对感知源信任度评估问题展开研究,提出了一种物联网感知源数据可信性评估模型,从直接信任值、监督信任值、同行推荐信任值、能量信任值和历史信任值等多个维度对感知源数据的可信性进行评估。根据源数据的可信性度判别感知设备的状态(故障或者正常),具有算法简单、能耗低和可动态扩展的特点。该模型把能量作为感知源信任值的重要评价因子之一,符合感知设备长期工作在野外能量补充难的实际情况。在此基础上,本文对现有的物联网设备资源描述模型进行了扩展,设计了能支持可信性评估的传感设备资源描述模型,从属性类、状态类、隐私类、历史信息类、信任度类等多个维度对农田传感设备进行统一资源描述,有效地屏蔽了农田传感设备之间的异构性。同时通过对跨平台数据传输技术XML与JSON进行对比分析,选用轻量级JSON技术解决数据跨平台传输问题,然后设计出基于JSON的温度、湿度和光照传感器的描述文件。最后在上述理论研究成果的基础上,设计和实现了基于感知源信任评估的农田环境监测系统。该系统分为上位机与下位机两部分,其中下位机采用C语言开发,上位机采用JAVA语言进行开发。采用STM32F103C8T6实现对采集到的数据的可信性进行评估,对于识别出的可信环境数据(温度、湿度、光照),发送给上位机。对于不可信的数据定位到故障感知设备,并通过系统发出报警。上位机将接收到的JSON格式数据通过解析后存放在数据库中。系统管理员与普通用户能够及时获取农田环境数据的同时,也能掌握感知设备的故障情况。