一种园艺智能滴灌系统及其控制方法

本发明属于农业智能化灌溉，特别是涉及一种园艺智能滴灌系统及其控制方法。

背景技术：

1、园艺产业是农业生产的重要组成部分，对灌溉技术的需求也越来越高。传统的园艺灌溉方式存在诸多问题，例如：

2、灌溉不均匀：传统灌溉方式难以实现精准灌溉，导致水资源浪费和养分流失。例如，水在土壤中流动时，会因为地形、土壤类型等因素产生不均匀分布，导致部分作物缺水，而部分作物则过量灌溉，造成资源浪费。

3、施肥不合理：传统施肥方式难以根据作物生长需求进行精准施肥，导致肥料浪费和土壤污染。例如，过量施肥会导致肥料残留，造成土壤板结，影响作物生长；而施肥不足则会导致作物营养不良，影响产量和品质。

4、劳动强度高：传统灌溉方式需要大量人力进行操作，劳动强度高，效率低。例如，人工进行灌溉和施肥需要耗费大量时间和精力，且难以做到精准控制。

5、缺乏智能控制：传统灌溉系统缺乏智能控制，难以适应复杂多变的生长环境。例如，天气变化、土壤湿度变化等因素都会影响作物的水分需求，传统灌溉系统难以根据这些变化进行实时调整。

6、因此开发一种能够精准感知园艺作物生长环境、智能制定灌溉策略并高效执行的园艺智能滴灌系统及其控制方法显得尤为重要。

技术实现思路

1、本发明旨在提供一种园艺智能滴灌系统及其控制方法，通过集成大数据分析、物联网感知与人工智能技术，实现对园艺作物生长环境的实时监测、灌溉需求的精准预测与灌溉过程的智能控制，以提高灌溉效率、节约水资源，并促进园艺作物的健康生长。

2、为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

3、本发明为一种园艺智能滴灌系统，包括

4、数据采集模块：用于采集土壤温湿度、气象数据和作物生长状况数据；

5、数据处理模块：对采集到的数据进行预处理操作，并提取关键特征，为后续智能决策提供支持；

6、智能决策模块：用于分析采集到的数据，利用人工智能算法进行灌溉需求预测和灌溉策略制定，判断灌溉条件和施肥需求，并根据预设模型计算灌溉量和施肥量，判断当前环境条件是否满足植物生长需求，并计算出每个灌溉区的最优灌溉量和灌溉时间；

7、设备控制模块：用于接收智能决策模块发送的指令，控制滴灌执行模块进行灌溉和施肥操作；

8、滴灌执行模块：所述滴灌执行模块，包括控制设备以及滴灌设备；

9、智能预警模块：实时监测滴灌系统的运行状态和作物生长情况，一旦发现异常情况，立即发出预警信息，提醒管理人员及时处理；

10、数据存储模块：用于存储采集到的数据和灌溉施肥记录，为后续分析和决策提供数据支持；

11、云服务器：用于存储系统软件、用户数据和灌溉施肥策略，并与其他模块进行数据交换。

12、作为本发明的一种优选技术方案，所述数据采集模块包括均匀布置于农田中的环境参数传感器和摄像头，所述环境参数传感器包括土壤温湿度传感器、光照强度传感器、空气温湿度传感器以及太阳辐射传感器，所述数据采集模块还能通过互联网获取气象站公布的气象信息。

13、作为本发明的一种优选技术方案，所述土壤温湿度传感器由上往下埋藏在不同深度的土壤层中。

14、作为本发明的一种优选技术方案，所述控制设备包括控制器、电磁阀、水泵以及加压设备，所述滴灌设备包括滴灌管网以及安装于滴灌管网上的滴灌器，所述滴灌管网包括干管、支管、毛管，所述滴灌器安装在所述毛管末端，所述滴灌器包括低压灌溉区和加压灌溉区。

15、作为本发明的一种优选技术方案，还包括对比测试模块，所述对比测试模块包括若干比照单元，所述比照单元内的植物组之间所采用的滴灌和施肥策略均不同，从而用于提供辅助数据，为后续分析和决策提供辅助数据。

16、作为本发明的一种优选技术方案，所述数据处理模块对采集到的数据进行数据清洗、数据去噪以及数据标准化，并从预处理后的数据中提取出对滴灌决策有重要影响的特征。

17、作为本发明的一种优选技术方案，所述智能决策模块中，采用的人工智能算法为机器学习算法或深度学习算法，所述预设模型为根据不同植物的生长需求提前训练好的计算模型，不同植物的预设模型均不同，且会定期调整预设模型。

18、作为本发明的一种优选技术方案，还包括用户交互模块，所述用户交互模块提供直观的操作界面和预警提示功能，方便用户查看灌溉状态、调整灌溉参数以及接收异常预警信息。

19、本发明还提供了一种基于上述的园艺智能滴灌系统的控制方法，包括以下步骤：

20、步骤一、数据实时采集步骤：通过数据采集模块实时采集土壤温湿度、气象数据和作物生长状况数据；

21、步骤二、数据预处理步骤：在数据处理模块中对采集到的数据进行清洗、去噪和标准化处理，提取关键特征；

22、步骤三、智能灌溉决策步骤：智能决策模块利用预处理后的数据，通过人工智能算法分析灌溉需求和施肥需求，计算每个灌溉区的最优灌溉量和灌溉时间，并判断当前环境条件是否满足植物生长需求；

23、步骤四、设备控制执行步骤：设备控制模块接收智能决策模块的指令，控制滴灌执行模块中的电磁阀、水泵等设备启动，按照计算得到的灌溉量和灌溉时间进行灌溉和施肥操作；

24、步骤五、状态监测与预警步骤：智能预警模块实时监测滴灌系统的运行状态和作物生长情况，一旦发现异常立即通过用户交互模块发出预警信息；

25、步骤六、自适应调整步骤：在完成一次灌溉周期后，收集灌溉后的土壤和作物数据，与预设模型进行比对分析，根据分析结果自动调整下一灌溉周期的灌溉策略和预设模型参数，以实现灌溉效果的持续优化；

26、步骤七、远程监控与管理步骤：通过云服务器与用户终端建立连接，允许用户通过用户交互模块远程查看灌溉状态、历史灌溉记录以及异常预警信息，并允许用户远程调整灌溉参数，实现对园艺智能滴灌系统的远程监控与管理。

27、在一个可选的实施了中该方法为一种基于作物生长周期的阶段性控制方法，具体包括以下步骤：

28、步骤一、生长周期划分步骤：根据作物的生长特性，将其生长周期划分为若干阶段，如播种期、幼苗期、生长期、开花期、结果期等，每个阶段对应不同的生长需求和灌溉策略；

29、步骤二、阶段性需求分析步骤：在每个生长阶段开始时，智能决策模块根据当前环境参数、历史数据和作物生长模型，分析该阶段的灌溉需求、施肥需求以及可能遇到的病虫害风险；

30、步骤三、灌溉策略制定步骤：基于阶段性需求分析的结果，智能决策模块制定该阶段的灌溉策略和施肥计划，包括灌溉量、灌溉频率、施肥种类和施肥量等，以确保作物在每个生长阶段都能得到适当的水分和养分供应；

31、步骤四、动态调整步骤：在生长周期内，智能决策模块持续监测作物的生长情况和环境参数变化，如果发现实际情况与预期不符(如干旱、病虫害等)，则根据预设的应急处理机制或实时分析结果，动态调整灌溉策略和施肥计划，以应对突发情况；

32、步骤五、反馈与优化步骤：在每个生长阶段结束后，收集并分析该阶段的灌溉和施肥效果数据，评估灌溉策略的有效性和作物的生长响应，将评估结果反馈给智能决策模块，用于优化下一阶段的灌溉策略和预设模型参数，以实现灌溉效果的持续改进和作物产量的最大化。。

33、本发明具有以下有益效果：

34、精准灌溉与施肥：通过集成高精度环境参数传感器和先进的人工智能算法，本系统能够实时分析土壤温湿度、气象条件及作物生长状况，从而制定出精确的灌溉和施肥策略；这种精准化管理不仅满足了作物不同生长阶段的具体需求，还避免了过量灌溉和施肥导致的资源浪费和环境污染；

35、高效节水节肥：智能决策模块根据实时数据和作物模型，计算出每个灌溉区的最优灌溉量和施肥量，确保每一滴水、每一份肥料都能发挥最大效用；这种精细化管理显著提高了水肥利用率，降低了生产成本，同时符合现代农业可持续发展的要求；

36、智能预警与实时监控：智能预警模块能够实时监测滴灌系统的运行状态和作物生长情况，一旦发现异常立即发出预警信息，提醒管理人员及时处理。这种实时监控和预警机制有效预防了系统故障和作物病虫害的发生，保障了园艺生产的顺利进行；

37、远程监控与管理：用户可通过云服务器与用户终端的连接，远程查看灌溉状态、历史记录、异常预警信息，并根据需要远程调整灌溉参数；这种远程监控与管理功能打破了地域限制，提高了管理效率，为用户提供了更加便捷、高效的管理手段；

38、自适应调整与优化：系统具备自适应调整能力，能够根据实际灌溉效果和环境参数变化，动态调整灌溉策略和预设模型参数；这种持续优化机制确保了灌溉管理的精准性和有效性，进一步提高了园艺生产的稳定性和产量。

39、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。