监测溶解氧、温度、酸碱度、盐度、电导率、氨氮等水体环境重要因子，有利于对水产养殖提供科学指导和提升水产养殖的水质，从而降低水产养殖成本、提高水产养殖产量，增加水产养殖经济效益。水产养殖智能化是农业数字经济的重要一环。
大连海洋大学研究人员采用温度、酸碱度、溶解氧、电导率以及浊度传感器、STM32C8T6微控制器、ZigBee和ESP8266无线通信模块构建低功耗的水质监测智能传感器，并建立水产养殖水质在线监测系统，提高了养殖效率同时节约了人力，促使科学水产养殖进一步智能化。上海海洋大学研究人员集合水体盐度、酸碱度、氨氮、温度和溶解氧传感器，MSP430F149单片机和LoRa无线通信模块，研发出一款可视化水产养殖水质智能传感器，其所测水体溶解氧含量绝对误差小于0.12mg/L,温度绝对误差小于0.05℃，PH值绝对误差小于0.017，盐度绝对误差小于0.001%。农田土壤环境数据采集和研究是农业领域重点研究方向。靠人工的传统农田土壤数据采集方法耗时耗力，大规模种植的现代化农场，更需要发展多功能的土壤环境数据的智能传感器，可有助于提高农作物产量、改善土壤品质、防控农业面源污染具有重要的研究意义，同时也可助力于建设高标准农田。
南京信息工程大学研究人员采用温湿度、全球定位系统(Global Positioning System，GPS)位置传感器、STM32F103ZET6微控制器和华为MG323 GPRS无线通信模块，实时采集土壤的位置信息和温湿度信息，通过GPRS将采集的土壤信息传送到上位机中解析，并在MySQL数据库中存储。
华中农业大学的研究人员采用土壤水分、霍尔、超声波传感器，STM32微控制器，SIM900A GPRS无线通信模块，研发出移动式智能传感器，采用自走式循环轮检对西瓜土壤信息进行检测，提高了土壤信息采集效率。而西安科技大学学者则采用温、湿度和PH值传感器，土壤养分速测仪，Android和STM32F103微控制器，LoRa和ZigBee无线通信模块，针对耕地面积大小采用不同智能传感器对土壤参数进行测量，分析测量结果后配置土壤营养配方，实现对耕地土壤科学施肥和精准施肥。
对养殖环境中温度、湿度、氨气、硫化氢、二氧化碳、二氧化硫、光照等环境参数的监测与调控，有助于为畜禽提供适宜的生产环境，保证畜禽安全、畜牧环保和畜禽产品质量安全等问题，是现代规模化畜禽养殖的重要技术支撑。同时，畜禽生长过程中产生的甲烷、甲醇和二氧化碳等，对生态环境也具有一定威胁。
各种家禽生产环境的实时监测系统对于精准畜牧师非常有价值的，低成本、轻重量、模块化和可移植性好的传感器研究意义重大。河北农业大学研究人员等采用模块化方法构建了畜禽养殖远程监测系统，采用了SHT30温湿度传感器（瑞士Sensirion）、MH-Z19B型二氧化碳传感器（郑州炜盛）、电化学氨气和硫化氢传感器（日本Nemoto）、以及激光SDS011PM2.5/PM10激光传感器来获取畜禽环境，并选用了STM32L0微控制器、LoRa通信模块（AI-thinker Ra-02射频模块和SX127通信模块）、GPRS模块等共同构建实现，最终实现对鸡舍环境的实时远程监测，有助于为鸡舍生产管理提供技术支撑。重庆师范团队则选择STC89C单片机、温度传感器（美国SALLAS）、MQ-2烟雾传感器（郑州炜盛）和ADC0809转换器来获取畜禽环境的温度和烟雾浓度，当温度和烟雾浓度参数超出预设范围，系统将自动识别并报警。也有学者以STM32F103为主控制器，配置了MQ135空气污染传感器（郑州炜盛）监测二氧化硫和氨气、以及湿度传感器DHT11（广州奥松）和温度传感器DS18B20（美国SALLAS）来实时监测牛舍环境情况，同时还研发了空气提纯盒（气泵、压缩机、加热板和风扇）来调控牛舍环境来保证牛的健康生长、繁殖和育肥。对二氧化碳浓度、氧气浓度、氨气浓度、光照、温度、湿度等气象环境信息的监测，有助于调控改善农作物和动物生长环境，而氨气、二氧化碳、氧化亚氮、甲烷等农业污染气体的监测，有助于促进农业生态可持续发展。设施农业更需要实时监测温室大棚内气象环境信息，来维持最适宜农作物生长的环境。
例如吉林大学研究人员采用S300红外二氧化碳、光照度和温、湿度传感器，STM32F103R微控制器，NR24L0无线通信模块，研发出温室环境信息智能传感器，智能传感器将数据上传至基于 LabVIEW设计的上位机终端，即可实时监测温室大棚内的环境信息。西南石油大学研究人员采用土壤温湿度、光照、土壤电导率、PH值和空气温室度传感器，EFM32G222F128微控制器和LoRa无线通信模块，也设计出监测农田环境信息的智能传感器。也有学者采用酸碱度、电化学传感器、光照度、湿度、二氧化碳、水位、定时器传感器，Arduino微控制器及WRTnode无线通信模块，研发出监测气雾栽培环境信息的智能传感器，减少了气雾栽培中人工监视和控制过程的复杂度，提高了气雾栽培的可靠性和可用性，为植物学家提供植物生长与营养参数和生长环境相关联的信息。
