生态环境监测区域地理条件复杂，难以均匀部署无线传感器网络，特别是在湖泊、沙漠、草原、森林等区域，受到天气因素影响，传感器节点发生移动，使得传感器节点呈现不均匀分布的特点。非均匀无线传感器网络中数据采集困难、数据质量不高。因此，研究了基于无人机的非均匀无线传感器网络数据自动采集方法，探索了传感器节点在单跳和多跳通信模式下的聚类分簇、簇头选举、路径规划以及无人机能量补充等工作，有效地解决了多样生态环境中大数据采集难题。由于传感器节点耗尽能量、发生故障、采样率较低、无线网络传输不可靠等因素，带来了数据缺失、数据稀疏等大数据的非完备性问题，给生态大数据分析带来了巨大挑战。因此，探索了稀疏数据的统计特征估计、缺失数据的自动推理补充、节点空间位置校准等工作，研究了多模态数据的采集方法和大规模数据存储管理技术，有效地解决了非均匀无线传感器网络采集并存储的生态环境类大数据质量不高的问题。此外，如果将目前普遍使用的静态数据发布算法用于生态大数据等动态数据发布，就会因为隐私预算有限而造成数据发布后可用性较差的问题。因此，开展了支持差分隐私保护算法自适应选择的动态数据发布模型、基于平滑敏感度的高维数据发布方法等研究工作，解决了动态数据发布的可用性和效用性降低的问题。