传感器在智能农业系统中起到了关键的作用。总之，通过设计和评估智能农业系统，可以更好地利用传感器的数据采集和分析能力，实现农田智能化管理和提高农业生产效率。
传感器在智能农业系统中起到了关键的作用。基于传感器的智能农业系统可以通过实时监测和收集农田的环境参数，如温度、湿度、土壤湿度和光照强度等，以及作物生长状态和需求，将这些数据传输到云端进行分析和处理，进而实现智能化的农业管理和作物种植。
智能农业系统设计：
1. 传感器选择：根据农田的需求和需要监测的参数，选择合适的传感器，如温度传感器、湿度传感器、光照传感器、土壤湿度传感器等。
2. 数据传输：通过物联网技术将传感器采集到的数据传输到云端或数据处理中心，可以通过无线通信技术，如Wi-Fi、蓝牙、LoRaWAN等进行传输。
3. 数据分析与处理：在云端或数据处理中心，对传感器采集到的数据进行实时分析和处理，如使用数据挖掘和机器学习算法进行异常检测、预测和决策等。
4. 智能控制：根据数据分析的结果，智能农业系统可以自动控制灌溉系统、温室通风系统、施肥系统等，实现智能农业的自动化管理。
效果评估：
1. 农田环境参数监测精度评估：对比传感器采集到的数据和实际测量数据之间的差异，评估传感器的监测精度。
2. 作物生长状态评估：通过比较智能农业系统控制下的作物生长状态和传统农业系统的对比，评估智能农业系统对作物生长的影响。
3. 农业资源利用率评估：评估智能农业系统在水资源、肥料等方面的利用效率，比较与传统农业系统的差异。
4. 经济效益评估：通过比较智能农业系统的投入和产出之间的关系，评估智能农业对农业经济的影响。
总之，通过设计和评估智能农业系统，可以更好地利用传感器的数据采集和分析能力，实现农田智能化管理和提高农业生产效率。