传统的农田信息监测主要靠农业技术人员实地现场采集数据、A／D转换、通过PC保存分析数据，或者通过数传电台的方式进行数据传输。这些方式存在很多问题：由于农业环境相对恶劣，严寒、高温、高湿等气候因素很容易导致PC无法正常工作：PC机因其体积较大、费用较高、功耗显著造成性能价格比低；无法实现远程监测，即便使用数传电台，也会受到地形的限制，距离仅限于几十公里之内；无法进行24小时实时监测。因此，农业环境的远程实时监控问题亟待解决。
目前国内外的研究大多采用单片机作为微控制器，由于其自身性能的局限性，使得系统功能扩展时出现一系列不可预知的调试问题。在数据传输部分有的采用CDMA模块，但成本太高，不宜推广。
本设计提出了基于ARM、WiFi、蓝牙的嵌入式农田环境信息采集发送系统设计方案，降低功耗和成本，可靠性强，易于升级。可采集的农田数据有：包括土壤墒情、盐碱度、养分、土壤平整度、农田长势图片、主要虫害状况，气象信息，种植面积，种植品种，灌溉状况，施肥情况，测土情况等。
3、基于iOS的农田数据管理信息系统设计
资源紧张是我国和世界面临的严重问题。对于水资源本来就匮乏的新疆来说，干旱发生十分频繁，水资源供求矛盾日趋尖锐。但另一方面，农业用水由于灌溉设施、技术、方式落后，又存在着严重的浪费现象，水分利用效率低。本研究以农田节水灌溉和提高水分利用效率为目标，建立新疆部分农田水分动态监测、预报和灌溉决策系统。从获得最佳经济效益和提高水分利用效率的角度进行综合分析，提出灌与不灌、灌溉期和灌溉量等决策建议，服务于各级政府和农业生产部门。本项目将区域气候模式、遥感测墒模型、土壤水分预报模型和灌溉决策模型有机结合在一起，实现了较长时段内的土壤水分预报和灌溉决策。灌溉决策引入了目标函数模型，将灌溉决策和经济效益、水分利用效率有机地结合起来。体现了资源利用的科学性；将数值天气预报产品应用到土壤水分预报模型中，可提供格点化的土壤水分预报信息，更便于大范围应用；研究了单点土壤水分预报模型和区域土壤水分预报模型，实现了点面结合，可同时满足地方和区域需要，并进行周年服务，有利于提高服务质量和效果。