在森林中部署物联网设备进行实时环境参数监测时，应当如何设计系统架构？监测到的数据如何辅助进行森林火灾预测和非法砍伐监测？

为了有效地部署物联网技术进行森林环境监测，首先需要构建一个合理的系统架构。这通常涉及四个层次：感知层、网络层、处理层和应用层。感知层包括各种传感器节点，用于收集环境参数如温度、湿度、光照等，并将数据无线传输至网络层。网络层负责将收集到的数据安全、稳定地传输到处理层，这通常通过卫星、移动网络或自组网络实现。处理层负责数据的存储、分析和决策支持，使用深度学习算法来识别模式和预测潜在问题。应用层则是数据的具体应用，例如森林火灾预测和非法砍伐监测。

参考资源链接：[物联网(IoT)赋能：森林4.0与生态系统可持续发展](https://wenku.csdn.net/doc/a6ma01xeyh?spm=1055.2569.3001.10343)

在设计系统架构时，需要考虑设备的能源供应、数据传输的可靠性、系统的可扩展性和维护成本。例如，可以在森林中部署太阳能充电的无线传感器节点，使用低功耗蓝牙或LoRa技术进行数据传输。

监测到的数据可以用于森林火灾预测，通过分析温度、湿度、风向等参数的变化趋势，结合历史数据和天气预报，深度学习模型可以预测出可能发生森林火灾的高风险区域，并及时发出警报。对于非法砍伐监测，可以利用声音传感器检测异常的砍伐声或运输声，结合摄像机拍摄的图像，利用图像识别技术进行自动报警。

总之，物联网技术能够提供实时、连续的森林环境监测，通过数据分析和智能算法辅助森林管理，从而有效预测和预防森林火灾和非法砍伐等风险。为了深入理解这些技术在实际中的应用，建议参考《物联网(IoT)赋能：森林4.0与生态系统可持续发展》这篇论文，它详细介绍了物联网技术在森林生态系统中的实际应用案例和挑战。

参考资源链接：[物联网(IoT)赋能：森林4.0与生态系统可持续发展](https://wenku.csdn.net/doc/a6ma01xeyh?spm=1055.2569.3001.10343)