农户可以通过手机应用程序或者网页端远程查看土壤墒情数据。无论他们是在家里还是在外地，都能及时了解田间湿度情况。这使得灌溉管理更加灵活，减少了因土壤过干或过湿导致的农作物生长问题。

云端服务器接收到数据后，利用专门的数据分析软件进行处理。例如，通过设定土壤湿度的阈值，当湿度低于或高于一定范围时，系统能够自动发出警报。

可以根据历史数据和当前数据进行灌溉决策支持。比如，结合气象数据和土壤墒情数据，预测未来几天内土壤水分的变化情况，从而合理安排灌溉时间和灌溉量。

在田间安装土壤湿度传感器，这些传感器能够实时感知土壤中的水分含量。例如，频域反射仪（FDR）传感器通过测量土壤介电常数来确定土壤含水量，它可以将土壤湿度数据转化为电信号。

传感器将数据传输给物联网网关，网关就像一个数据中转站，收集来自各个传感器的数据，并将其发送到云端服务器。

根据苗情监测数据，可以实现精准施肥、精准施药等操作。如果监测到部分区域的幼苗生长缓慢是由于养分缺乏引起的，就可以对该区域进行针对性的施肥，提高肥料利用率，减少浪费。

传感器和无人机获取的数据通过物联网网络传输到数据中心。在数据中心，根据这些数据构建农作物生长模型。

生长模型可以模拟幼苗在不同环境条件下的生长过程，预测其未来的生长趋势。例如，根据当前的苗情数据和气象预报，预测幼苗在未来一周内是否会受到低温冻害影响，从而提前采取防护措施。

在田间安装多光谱或高光谱传感器，这些传感器能够获取农作物幼苗的光谱信息。不同的植物生长状况（如健康苗、弱苗、病苗等）在光谱反射特性上存在差异。

同时，利用无人机搭载摄像头进行定期的农田图像拍摄。通过图像识别技术，可以分析幼苗的株高、叶面积、叶片颜色等参数。例如，通过计算图像中植物像素的高度来估算株高，通过颜色分析来判断植物是否缺乏营养（如叶片发黄可能是缺氮）。

通过积累多年的虫情监测数据，利用大数据分析技术可以分析害虫的发生规律和趋势。例如，分析某种害虫在不同年份、不同季节的发生数量变化，找出其与气候变化、农作物种植结构变化等因素之间的关系，为长期的虫灾防控策略制定提供科学依据。

虫情监测数据通过物联网实时传输到农业管理部门和农户的终端设备上。这些数据可以在区域内进行共享，方便农业部门进行虫情预警和防控指导。

当害虫数量达到一定的预警阈值时，系统会自动向农户发送警报信息，提醒农户及时采取防治措施，如喷洒农药或者释放天敌昆虫进行生物防治。

采用智能虫情测报灯，这些灯具有自动诱捕、拍照、计数和识别害虫的功能。例如，当害虫被灯光吸引飞向测报灯时，会被风机吸入虫箱，同时设备内部的传感器会对害虫进行计数和拍照。

有些虫情监测设备还集成了性诱剂传感器，利用害虫的性信息素吸引同种异性害虫，提高诱捕效率。通过传感器感知诱捕到的害虫数量变化，及时掌握虫情动态。

在灾害发生后，通过物联网设备收集的灾情数据，如受灾面积、农作物受损程度等，进行灾后评估。利用卫星遥感和无人机影像分析受灾范围和损失情况。

根据评估结果，为农户提供恢复生产的指导意见，包括补种适宜的农作物品种、调整种植结构等，帮助农户尽快恢复农业生产。

物联网系统将气象和灾害传感器数据实时传输到应急指挥中心。当数据显示可能发生灾害时，如降雨量超过一定阈值可能引发洪涝，系统会立即发出预警信息。

应急响应系统可以根据灾情的严重程度，协调农业保险机构、救援队伍等相关部门，开展救灾工作，如组织排水设备应对洪涝，或者发放救灾物资帮助农户恢复生产。

在农田周边和田间建立气象站，监测温度、湿度、降雨量、风速、风向等气象参数。这些气象数据对于预测和监测干旱、洪涝、台风等气象灾害非常重要。

同时，安装一些特殊的灾害传感器，如水位传感器用于监测田间积水情况，以判断是否发生洪涝灾害；霜冻传感器用于监测低温情况，提前预警霜冻灾害。