CN107945042B - 一种作物生长灌溉决策控制系统 - Google Patents
一种作物生长灌溉决策控制系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107945042B CN107945042B CN201711228110.3A CN201711228110A CN107945042B CN 107945042 B CN107945042 B CN 107945042B CN 201711228110 A CN201711228110 A CN 201711228110A CN 107945042 B CN107945042 B CN 107945042B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- irrigation
- soil
- data
- crop
- water
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 title claims abstract description 212
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 title claims abstract description 211
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims abstract description 137
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 100
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 31
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 28
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 18
- 239000003621 irrigation water Substances 0.000 claims description 15
- 230000005068 transpiration Effects 0.000 claims description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 11
- 230000006735 deficit Effects 0.000 claims description 11
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 claims description 10
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 claims description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 8
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 7
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 claims description 6
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 6
- 238000009736 wetting Methods 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 claims description 4
- 244000038559 crop plants Species 0.000 claims description 3
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 3
- 239000003673 groundwater Substances 0.000 claims description 3
- 241000894007 species Species 0.000 claims description 3
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 3
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 description 12
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 5
- 230000004720 fertilization Effects 0.000 description 4
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 4
- 208000005156 Dehydration Diseases 0.000 description 3
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 3
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 description 2
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000035800 maturation Effects 0.000 description 2
- 230000029553 photosynthesis Effects 0.000 description 2
- 238000010672 photosynthesis Methods 0.000 description 2
- 230000001850 reproductive effect Effects 0.000 description 2
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000012271 agricultural production Methods 0.000 description 1
- 230000009418 agronomic effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 description 1
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 239000003102 growth factor Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000033772 system development Effects 0.000 description 1
- 230000017260 vegetative to reproductive phase transition of meristem Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01C—PLANTING; SOWING; FERTILISING
- A01C23/00—Distributing devices specially adapted for liquid manure or other fertilising liquid, including ammonia, e.g. transport tanks or sprinkling wagons
- A01C23/04—Distributing under pressure; Distributing mud; Adaptation of watering systems for fertilising-liquids
- A01C23/042—Adding fertiliser to watering systems
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
- A01G25/00—Watering gardens, fields, sports grounds or the like
- A01G25/16—Control of watering
- A01G25/167—Control by humidity of the soil itself or of devices simulating soil or of the atmosphere; Soil humidity sensors
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
- Y02A40/10—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture
- Y02A40/22—Improving land use; Improving water use or availability; Controlling erosion
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Soil Sciences (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
一种作物生长灌溉决策控制系统，该决策控制系统包括：作物数据库、土壤数据库、气象数据库、灌水量数据库和成果数据库，来自作物数据库的作物参数数据、来自土壤数据库的土壤参数数据以及来自气象数据库的气象数据经过所述决策控制系统的作物生长数学模型的初始化处理后，结合来自灌水量数据库的灌水量数据，经作物生长数学模型作状态计算，由所述决策控制系统根据灌水决策模型做出灌溉决策，通过成果数据库给出的每日数据输出对灌溉决策效果进行反馈，根据评估结果调整灌溉决策。
Description
技术领域
本发明属于现代农业技术领域，特别涉及一种作物生长灌溉决策控制系统。
背景技术
公开号为CN102342235A的专利文献，公开了“一种基于WSN的蔬菜大棚自动灌溉系统，包括无线传感网单元、数据处理单元和远程控制单元，其他特征于：所述无线传感网单元检测到的信号传输到数据处理单元进行数据处理后，再传输到远程控制单元，所述远程控制单元根据接收到的信号对蔬菜大棚进行自动灌溉；所述无线传感网单元基于物联网模式把蔬菜大棚按需要划分成若干区域进行模块化管理所述无线传感网单元包括终端节点、路由节点和基站节点三类不同的传感节点，每个节点分配有独特唯一的结点ID，其中所述终端节点用于蔬菜大棚内土壤湿度的采集与喷头开关的控制，所述路由节点用于信号数据的转发，所述基站节点用于把信号数据传输到数据处理单元，以通过数据处理单元的GPRS进行远距离传输”。该基于WSN的蔬菜大棚自动灌溉系统，其包括无线传感网单元、数据处理单元和远程控制单元。但是该系统通过无线传感器网络仅仅采集土壤信息，根据土壤信息，通过远程控制单元对土壤进行灌溉或者施肥。但是对于实现通用作物生长及灌溉决策控制系统，上述技术方案的这种传统的集散式采集控制系统和时序触发式逻辑控制已经远远不能满足现代农业的要求。
发明内容
本发明提供了一种作物生长灌溉决策控制系统，目的在于解决现有的作物灌溉系统在灌溉控制时，考虑的因素比较单一，无法进行大数据智能控制的问题。
本发明的技术方案是，一种作物生长灌溉决策控制系统，该决策控制系统包括：
作物数据库，用于存储与作物相关的实验和初始化数据；
土壤数据库，用于存储土壤初始化数据；
气象数据库，用于存储现场环境的最高气温度、最低气温、相对湿度、降水量、风速和太阳辐射强度，以及气象站位置的经纬度和海拔高度数据；
灌水量数据库，用于存储作物生长期灌溉的开始时间、灌水时间和灌水量大小数据；
成果数据库，用于存储每日的作物生长状态和土壤水分状况的数据库，
其中，来自作物数据库的作物参数数据、来自土壤数据库的土壤参数数据以及来自气象数据库的气象数据经过所述决策控制系统的作物生长数学模型的初始化处理后，结合来自灌水量数据库的灌水量数据，经作物生长数学模型作状态计算，由所述决策控制系统根据灌水决策模型做出灌溉决策，通过成果数据库给出的每日数据输出对灌溉决策效果进行反馈，根据评估结果调整灌溉决策。
所述作物生长数学模型包括：
作物模型、气象模型和土壤模型，
作物模型，运用统计学方法及其数理逻辑方法和数学语言建构的，是作物从种子到成熟全过程的数学模型，该数学模型由作物生长子程序、作物株重子程序、潜在作物干物质子程序和叶面指数子程序组成，通过分析计算作物生长的叶面指数推断作物潜在耗水量；
气象模型，是基于气象数据收集，根据天气属于干旱年、平均年和丰水年的典型年份的月数据，自动模拟典型年份气候状况生成每日数据的数学模型；
土壤模型，采用农业水利专业中水土平衡方法和数学语言建构的基于土壤蓄水量分析计算的数学模型，该数学模型根据土壤水分平衡方程，计算土壤水的增减变化量。
所述气象数据库连接气象监测设备，获取实时的气象数据。
所述决策控制系统连接灌溉控制器，决策控制系统根据灌水量数据控制灌溉控制器的输出。
进一步的，所述的灌溉模型决策是利用土壤水分平衡原理计算的数学模型，该数学模型包括公式：
最小土壤水分含量Wmin＝WP+0.75*(FC-WP)，
最大土壤水分含量Wmax＝ST，
其中，WP——土壤水分凋萎系数，Wmin——最小允许土壤储水量，Wmax——最大允许土壤储水量，FC——土壤田间持水量，ST——土壤饱和含水量，
由于要求保持土壤水分含量保持在Wmin～Wmax之间，按照充分灌溉的要求，当无有效降雨时，计划湿润层中的储水量由于作物的消耗水分接近于Wmin，此时需要进行灌溉，以补充水量，此时有：
M＝Wmax-Wmin-Wr-P0-K+ET，
其中，Wmin——最小允许土壤储水量，Wmax——最大允许土壤储水量，Wr——由于计划湿润层增加而增加的水量；
K——时段t内的地下水补给量，即K＝kt；M——时段t内的灌溉水量；
ET——时段t内的作物田间需水量，ET＝et，e为t时段内平均作物田间需水量；
P0－保存在土壤计划湿润层中的有效雨量，
当执行调亏灌溉时，实际灌水量：Mn＝Kn*M，Kn＝0～1之间，其中，Mn——时段t内的实际灌溉水量；Kn——时段t内的调亏灌水系数。
所述气象数据的获取分为三种情况：
首先，当作物种植开始或计划种植中没有实时气象数据，所述决策控制系统模拟生成气象数据进行分析，用以解决预估作物产量的问题；
其次，当种植开始后，从气象监测设备得到实时气象数据，计算得到基于真实气象数据的作物灌溉模拟成果；
最后，当收集到天气预报的数据，按照预报数据进行分析计算，预测未来数天后的作物生长状况和土壤水分状况。
灌溉控制器的控制方法包括：得到灌水量数据后，根据Tr＝V/Q确定控制的电磁阀运行的时间，这里，Tr是灌水时间，V是灌水量，Q是灌溉流量。
采用土壤水分平衡方程计算土壤水的增减变化量，包括计算土壤的水分亏缺胁迫因子、土壤水分过剩胁迫因子、作物蒸腾量、土壤的垂直排水量，
作物蒸腾量计算是基于Priestly-Taylor方法计算每日潜在的蒸腾量，土壤水分蒸发量根据当前土壤水分可用量大小计算实际的每日土壤蒸发量。
进一步的，所述决策控制系统的后台部署在云端服务器，用户通过远程网络访问所述云端服务器，
所述决策控制系统还包括采集模块，用来采集并显示气象和土壤的参数以对气象和土壤的环境进行实时监测；以及
传输模块，与灌溉执行部件及气象监测设备通讯以接收和发送所述灌溉执行部件和气象监测设备的数据并对接收和发送的数据进行传输；
控制模块，与所述云端服务器和所述传输模块通讯以将所述传输模块接收的数据发送至所述云端服务器并将所述云端服务器的控制指令通过传输模块发送至手机、灌溉执行部件和气象监测设备，
通讯模块，通过计算机局域网、Wifi、NB-IoT或串口与所述控制模块通讯，接收所述气象监测设备监测到的信息和通用作物生长及灌溉决策控制系统各设备的状态信息并将上述信息发送给所述数据库，所述通讯模块还将控制指令发送给所述控制模块并将其接收和发送的数据写入所述数据库。
进一步的，所述决策控制系统还包括：
设备控制模块，向所述通讯模块下达控制指令；
设备管理模块，用来根据需求添加或者删除所述控制模块和/或传输模块和/或气象和土壤监测设备和/或灌溉执行部件及所述控制模块与所述云端服务器之间的关系和/或所述控制模块与所述传输模块之间的关系和/或传输模块与气象监测设备之间的关系和/或所述传输模块与所述灌溉执行部件之间的关系以建立和/或修改所述通用作物生长及灌溉决策控制系统的控制结构；
作物生长模块，根据地域、土壤特性、灌溉方式、作物类型与作物生育期，为作物提供作物灌溉耗水量或控制指标的参数值。
灌溉控制器模块，根据作物生长模型提供的作物实时耗水量，调亏灌溉要求计算的土壤补充灌水量，最后通过电磁阀控制灌水量。
与现有技术相比，本发明的作物生长模型及其灌溉决策系统开发方法具有以下优点：
1、通过本发明的控制系统使用者不需要具备专业的计算机和作物种植知识，仅需通过简单的手机或PC机操作即可完成灌溉智能控制系统提供的灌溉本地和远程智能控制任务。另外，通过添加控制模块、传输模块和相关的物联网气象监测设备和灌溉执行部件，可开发出适用于超大规模灌溉的云端物联网智能灌溉控制系统。
2、通过模型可建立以作物生长及灌溉数学模型和土壤水分平衡模型进行分析为基础的灌溉决策系统。很显然，模型如果结合调亏灌溉方法，意味着精准灌溉将实现真正意义的充分节水。调亏灌溉是人为对作物施加一定程度的水分胁迫，影响作物生长、开花结果及成熟的过程，通过缺水让作物根系自我进行水分调整，通过调节来提高种植作物的品质和提高水分利用率。
3、通过参数更改作物生长模块可添加或修改针成为对不同作物的模型和管理生长模块的变量，使用者可通过简单的操作替换作物生长模型，使用者可根据需求建立不同作物的智能灌水控水方式，使得灌溉控制更灵活，可适应不同作物实时灌溉的要求。
4、气象数据输入包括气象传感器实时输入；现场附近的气象站发布的数据和根据水平年推算后的按照一定规则生成的随机模拟数据。
5、传感器设备在系统中属于可选设备。现场有传感器系统可利用实时数据进行分析计算；现场无传感器系统可以利用气象站台公开或购买的数据进行分析计算。
6、作物生长及灌溉数学模型及其根据模型给出的作物耗水量，其数值偏差或准确性可以通过现场设置的安装有重量传感器的蒸渗仪设备，在现场进行实测检验。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：
图1为本发明的通用作物生长及灌溉决策控制系统模型结构示意图。
图2为本发明的通用作物灌溉模型结构示意图。
图3为本发明的灌溉控制流程图。
图4为本发明的作物模型。
图5为本发明的土壤模型。
图6为本发明的气象模型。
图7为本发明的灌水决策模型。
具体实施方式
图1为本发明的通用作物生长及灌溉决策控制系统模型结构示意图。如图1所示，本发明的作物生长及灌溉决策控制系统包括：人机交互平台，它可以是云端服务器支撑下的兼容PC、手机和Pad的通用交互软件平台。
图2为本发明的通用作物灌溉模型结构示意图。它是图1的详细分解，进一步说明作物生长及灌溉决策控制系统的工作原理。系统由三个基本模块组成，它包括：作物模型、气象模型和土壤模型。每个模型都是一个真实实体的数学模型。作物数学模型是运用统计学方法及其数理逻辑方法和数学语言建构的。气象数学模型是基于气象数据收集，并运用预报数据或运用有一定限制条件的随机生成方法建构。土壤数学模型是采用农业水利专业中水土平衡方法和数学语言建构的。系统有五个数据库，它们分别是：
作物数据库，主要存储作物相关的实验和初始化数据，这些数据包括：基础温度，植物生长的最低温度；基础温度，植物生长的最低温度；高于基础温度的每日积温；生殖期开始后积温；生殖期开始后积温；冠层叶面积指数；最大叶片数；叶片数叶面积指数日增长数；叶片增加数量；最大叶面增长率；植株总干物质质量增加量；冠层干物质质量的增加量；果实干重增量；植物组织碳水化合物转化率；达到最大叶片数量后叶片干物质量损失量每株每单位；作物密度；冠层总光合作用速率；低温光合作用降低因子；叶片比面积；日太阳辐射量；土壤水分亏缺胁迫因子；土壤水分过剩胁迫因子；植株干物质总重；冠层干物质质量；果实干物质重量；根系干物质重量。
土壤数据库，存储土壤初始化数据，数据包括：根系层深度；土壤表面潜在蒸发量；潜在腾发量；土壤田间持水量；田间持水率；入渗量；灌水量；潜在入渗量；降水量；径流量；土壤饱和含水量；含水饱和度；实际土壤水含量；土壤水分累积调整因子；土壤初始含水量；土壤水分亏缺胁迫因子；土壤水分过剩胁迫因子；累积竖向排水；累积作物蒸腾量；土壤累积蒸发量；累积入渗量；累积灌水量；累积降水量；累积径流量；凋萎点土壤含水量；凋萎系数。
气象数据库，存储现场环境的最高气温度、最低气温、相对湿度、降水量、风速和太阳辐射强度，以及气象站位置的经纬度和海拔高度数据；
灌水量数据库是存储作物生长期灌溉的开始时间、灌水时间和灌水量大小数据；
成果数据库是存储每日的作物生长状态和土壤水分状况的数据库。
图2作物灌溉模型结构示意图中，有初始化、状态计算和汇总三大阶段。初始化是把作物、气象和土壤三个基本模型参数进行初始化的计算阶段，要求输入已知的原始数据，让数学模型各子程序处于准备阶段；状态计算是通过以天为步长，每天根据前一天给出的计算结果进行一次计算，得到模型的一天后的各状态参数的数值；汇总是把每天的数值计算结果汇总。
图4是作物模型，它是作物从种子到成熟全过程的数学模型。模型由作物生长子程序、作物株重子程序、潜在作物干物质子程序和叶面指数子程序组成，通过分析计算作物生长的叶面指数推断作物潜在耗水量。
图5是土壤模型图，土壤模型是基于土壤蓄水量分析计算数学模型。模型根据土壤水分平衡方程，计算土壤水的增减变化量。计算考虑土壤的水分亏缺胁迫因子和土壤水分过剩胁迫因子影响潜在的作物蒸腾速率，从而影响作物蒸腾量。状态计算时考虑了土壤的垂直排水量的计算，从而影响净降水量大小。
水分蒸腾子程序是基于Priestly-Taylor方法计算每日潜在的蒸腾量。表面反射率由土壤(0.1)和作物(0.2)反射率的加权平均值来估计(基于叶面指数计算)。
土壤水分蒸发量子程序根据当前土壤水分可用量大小计算实际的每日土壤蒸发量。如果土壤含水量低于凋萎系数，则不会发生水分蒸发，如果土壤含水量大于田间持水量，则会发生蒸发。
图6气象模型图，气象模型只是使用在没有或缺少气象采集的数据时，根据天气属于干旱年、平均年和丰水年的典型年份的月数据自动模拟典型年份气候状况生成每日数据的数学模型。
采用谐波分析方法，生成逐日的气候数据(平均气温、最高、最低气温、日照时数和太阳辐射总量)。
气象数据由三部分组成。首先，当作物种植开始或计划种植中没有实时气象数据，采用软件生成气象数据进行分析，可以解决预估作物产量等问题；其次，当种植开始后，从传感器得到实时气象数据(或从气象站拾抓取的数据)已经完成的时间计算得到基于真实气象数据的作物灌溉模拟成果；最后，当收集到天气预报的数据，按照预报数据进行分析计算，可以预测未来数天后的作物生长状况和土壤水分状况。
图7灌水决策模型，灌溉模型决策是利用土壤水分平衡原理计算的数学模型。
最小土壤水分含量：Wmin＝WP+0.75*(FC-WP)，最大土壤水分含量：Wmax＝ST。式中：WP——土壤水分凋萎系数；Wmin——最小允许土壤储水量；Wmax——最大允许土壤储水量；
FC——土壤田间持水量；ST——土壤饱和含水量。
保持土壤水分含量保持在Wmin～Wmax之间。按照充分灌溉的要求，当无有效降雨时，计划湿润层中的储水量由于作物的消耗水分接近于Wmin，此时需要进行灌溉，以补充水量。此时：M＝Wmax-Wmin-Wr-P0-K+ET。式中：Wmin——最小允许土壤储水量；Wmax——最大允许土壤储水量；Wr——由于计划湿润层增加而增加的水量；K——时段t内的地下水补给量，即K＝kt；M——时段t内的灌溉水量；ET——时段t内的作物田间需水量，ET＝et，e为t时段内平均作物田间需水量；P0——保存在土壤计划湿润层中的有效雨量。
执行调亏灌溉，实际灌水量：Mn＝Kn*M，Kn＝0～1之间。式中：Mn——时段t内的实际灌溉水量；Kn——时段t内的调亏灌水系数。
模拟农作物的耗水过程。模型气象参数采用物联网智能数据传感器采集，通过作物系数Kc与叶面积指数LAI高度相关性，采用叶面积指数传感器获取LAI确定灌水量。根据作物生长模型统计出作物在各生育期的LAI，推导出实时作物耗水量。
灌水的起始时间可由农艺、施肥、种植技术根据施肥灌溉需要确定。可以按作物的生育时间表事先设定，也可以由程序自动根据作物环境条件，主要是作物耗水量变化自动给出。如果无农艺师输入的起始灌水时间，由系统根据监控作物冠层温度与气温的差值做出灌溉的时间预报，触发灌溉系统工作。作物灌水量的大小由本发明的灌水决策模块给出。
调亏灌溉是经过实验证实对作物提高产量和品质有益的高效节水灌溉方法。调亏灌溉是人为对作物施加一定程度的水分胁迫，以影响作物生长、开花结果及成熟的过程，通过缺水让作物根系提高在干旱条件下自我进行水分调整，通过调节来提高种植作物的品质和水分利用率。系统设计了可调整灌水量的子程序模块，该子程序就是为了利用调亏灌溉达到提高作物产量或果实品质的目的。
图3为本发明的灌溉控制流程图。它是灌溉控制器的控制程序流程，重点是在图7系统得到灌水量大小后，根据Tr＝V/Q确定控制的电磁阀运行的时间。这里，Tr是灌水时间(h)；V是灌水量(m3)；Q是灌溉流量(m3/h)。
灌溉控制系统采用本发明的通用作物生长及灌溉决策控制系统模型，完成灌溉控制任务。由于本地数据运算速度限制以及获取气候数据的完整度不够，会在计算时出现累积误差，因此灌溉机控制系统今后会结合物联网云端服务器更新的积累数据优化计算，能做出尽量准确灌溉用水决策。
作为优选，作物生长及灌溉数学模型可加入各生长阶段，植物碳、氮等营养元素的需求。作物生长数学模型针对不同品种生长和产量有独立的模拟模块。
本发明的作物生长及灌溉决策控制系统，可以作为一种通用的农业作物生长灌溉控制系统，具体部署时，需要包括：
云端服务器，运行Web或APP后台的云端服务器和其作物生长及灌溉决策控制系统模块；
远程浏览器，可通过网络访问所述云端服务器；
气象监测设备，用于监测气象和土壤环境参数；
灌溉执行部件，用于执行所述云端服务器或手机APP的控制指令；
传输模块，与所述灌溉执行部件及气象监测设备通讯以接收和发送所述灌溉执行部件和气象监测设备的数据并对接收和发送的数据进行传输；
控制模块，所述控制模块与所述云端服务器和所述传输模块通讯以将所述传输模块接收的数据发送至所述云端服务器并将所述云端服务器的控制指令通过传输模块发送至所述手机、灌溉执行设备和气象监测设备；
其中，所述作物生长及灌溉决策控制系统模块包括：
采集模块，用来采集并显示气象和土壤的参数以对气象和土壤的环境进行实时监测；
数据库，用来记录和存储所述气象和土壤监测设备监测到的信息和通用作物生长及灌溉决策控制系统各设备的状态信息，所述数据库还响应所述作物生长及灌溉决策控制系统模块的其他模块的服务请求并将处理结果返回各个模块；
通讯模块，通过计算机局域网、Wifi、NB-IoT或串口与所述控制模块通讯，接收所述气象监测设备监测到的信息和通用作物生长及灌溉决策控制系统各设备的状态信息并将上述信息发送给所述数据库，所述通讯模块还将控制指令发送给所述控制模块并将其接收和发送的数据写入所述数据库；
设备控制模块，向所述通讯模块下达控制指令；
设备管理模块，用来根据需求添加或者删除所述控制模块和/或传输模块和/或气象和土壤监测设备和/或灌溉执行部件及所述控制模块与所述云端服务器之间的关系和/或所述控制模块与所述传输模块之间的关系和/或传输模块与气象监测设备之间的关系和/或所述传输模块与所述灌溉执行部件之间的关系以建立和/或修改所述通用作物生长及灌溉决策控制系统的控制结构；
作物生长模块，根据地域、土壤特性、灌溉方式、作物类型与作物生育期，为作物提供作物灌溉耗水量或控制指标的参数值；
灌溉控制器模块，根据作物生长模型提供的作物实时耗水量，调亏灌溉要求计算的土壤补充灌水量，最后通过电磁阀控制灌水量。
所述灌溉智能控制模块还包括可根据需要建立智能控制模型的模型管理模块。
所述灌溉智能控制模块还包括用来添加和/或修改所述模型管理模块的变量的参数设置模块。
所述无线模块包括：
信号采集中间件，与所述非脉冲型传感器连接以采集非脉冲型传感器的数据，所采集的数据经多路模拟转换开关输出；
Wifi、NB-IoT或Zigbee无线收发模块，与所述控制模块的Wifi、NB-IoT或Zigbee无线收发模块通讯，接收和发送所述灌溉执行部件和所述非脉冲型传感器的数据及所述云端服务器的控制指令；
所述非脉冲型传感器包括土壤水分传感器、温度传感器、湿度传感器、蒸渗仪及其重量传感器和太阳辐射强度传感器，所述脉冲型传感器包括灌水量传感器、雨量传感器和风速传感器，所述灌溉执行设备包括水泵、过滤器、电磁阀和施肥注肥器。
本发明具体实施时，采用了一种农业作物生长及灌溉决策控制系统通用开发方法，采用作物生长及灌溉决策控制系统，包括以下步骤：
(1)根据灌溉的土地规模和需求选择气象监测设备和灌溉执行部件，确定这些土壤监测设备和灌溉执行部件的安装方式和安装位置，根据这些气象监测设备和灌溉执行部件的数量和安装位置选择相应数量和种类的传输模块。
(2)操作云端服务器的作物生长及灌溉决策控制系统模块的设备管理模块，根据需求选定并添加或者删除控制模块、传输模块、气象监测设备和灌溉执行部件及所述控制模块与所述传输模块之间的关系和/或传输模块与气象监测设备之间的关系和/或所述传输模块与所述灌溉执行设备之间的关系以建立和/或修改所述通用作物生长及灌溉决策控制系统的控制结构。
(3)操作云端服务器的作物生长及灌溉决策控制系统模块的模型管理模块以建立所需的智能控制模型。
(4)操作云端服务器的作物生长及灌溉决策控制系统模块的参数设置模块以添加和/或修改所述模型管理模块的变量。
本发明可以作为一种通用的农作物生长及灌溉决策控制系统。在对比研究了国外的先进产品，结合国内的实际情况和管理模式，申请人有针对性进行研究并开发生产出的适合国情的智能灌溉控制系统。这款控制系统的自动化灌溉控制过程已经不等同与传统的集散式采集控制系统和时序触发式逻辑控制器。本发明采用场景感知的智慧产品设计理念，能根据作物生长情景的变化，触发内置算法，进行灌溉决策，这也超越了传统的所谓智能灌溉控制产品。
本发明的系统主要是根据气象传感器和作物生长模型给出的作物耗水量，决策执行灌溉或施用水溶肥的。能够根据田间小气候气象数据、作物生理特征、土壤特性、作物生长因素组成数学模型做出灌溉决策，不再依靠传统的经验或土壤信息进行灌溉水量的估算和灌水时机的推断。灌水的起始时间可由农艺、施肥、种植技术根据施肥灌溉需要确定。可以按作物的生育时间表事先设定，也可以由程序自动根据作物环境条件，主要是作物耗水量变化自动给出。如果无农艺师输入的起始灌水时间，由系统根据监控作物冠层温度与气温的差值做出灌溉的时间点预报，通过灌水决策模块给出灌水量大小。
作物生长灌溉的数学模型采用决策支持模型，它是采用作物数学模型的决策支持系统，它是标准开放的数据及其格式，提供作物生长影响的各种输入参数格式。作物模型可逐日模拟作物生长和发育过程，作物生长的参数响应因子，它包括作物遗传特性、管理措施、环境和水分的胁迫等因子。
作物生长及灌溉数学模型是实现智慧农业平台的基础，用户使用作物生长及灌溉决策控制系统衍生出的智慧农业平台可以改善农业种植技术，提高种植水平。它可以通过物联网传感系统，提供当地、当时生长环境参数下，作物正常的状态，无论在任何时候都能看到作物生长应当有的正常状态。通过自己种植和作物状态与标准化种植的状态对比，查找自己在种植上存在的问题，推进农业标准化种植的实践。
优选的，本发明可以集成作物生长模拟技术，利用独创的作物灌溉模拟技术和标准化种植推广技术，通过记录农户大量种植数据，灌溉施肥使用情况和种植的农作物长势等农业数据，解决种植户关心的农业作物如何种的问题。在物联网技术下，真正地解决了农业的工业化种植问题。
作为优选，本发明通过开放的接口，接入传感器等硬件，根据作物耗水量的计算和作物生长管理决策系统组成智能模块，实地建设标准化种植的农场，利用地头安装的各种农业作业传感器，摄像头，实测得到的图像，以及数据，把数据分享给注册用户，让他们通过自己的作物种植情况数据与标准化种植的数据进行比较，从而实现农业生产的智慧种植。
作为优选，本发明的云端服务器的作物生长及灌溉决策控制系统模型管理模块可以搭建用户所要求的智能控制模型。
值得说明的是，虽然前述内容已经参考若干具体实施方式描述了本发明创造的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。
Claims (9)
1.一种作物生长灌溉决策控制系统，其特征在于，该决策控制系统包括：
作物数据库，用于存储与作物相关的实验和初始化数据；
土壤数据库，用于存储土壤初始化数据；
气象数据库，用于存储现场环境的最高气温度、最低气温、相对湿度、降水量、风速和太阳辐射强度，以及气象站位置的经纬度和海拔高度数据；
灌水量数据库，用于存储作物生长期灌溉的开始时间、灌水时间和灌水量大小数据；
成果数据库，用于存储每日的作物生长状态和土壤水分状况的数据库，
其中，来自作物数据库的作物参数数据、来自土壤数据库的土壤参数数据以及来自气象数据库的气象数据经过所述决策控制系统的作物生长数学模型的初始化处理后，结合来自灌水量数据库的灌水量数据，经作物生长数学模型作状态计算，由所述决策控制系统根据灌溉决策模型做出灌溉决策，通过成果数据库给出的每日数据输出对灌溉决策效果进行反馈，根据评估结果调整灌溉决策，
所述的灌溉决策模型是利用土壤水分平衡原理计算的数学模型，该模型包括公式：
最小土壤水分含量Wmin＝WP+0.75*(FC-WP)，
最大土壤水分含量Wmax＝ST，
其中，WP——土壤水分凋萎系数，Wmin——最小允许土壤储水量，Wmax——最大允许土壤储水量，FC——土壤田间持水量，ST——土壤饱和含水量，
由于要求保持土壤水分含量保持在Wmin～Wmax之间，按照充分灌溉的要求，当无有效降雨时，计划湿润层中的储水量由于作物的消耗水分接近于Wmin，此时需要进行灌溉，以补充水量，此时有：
M＝Wmax-Wmin-Wr-P0-K+ET，
其中，Wmin——最小允许土壤储水量，Wmax——最大允许土壤储水量，Wr——由于计划湿润层增加而增加的水量；
K——时段t内的地下水补给量，即K＝kt；M——时段t内的灌溉水量；
ET——时段t内的作物田间需水量，ET＝et，e为t时段内平均作物田间需水量；
P0－保存在土壤计划湿润层中的有效雨量，
当执行调亏灌溉时，实际灌水量：Mn＝Kn*M，Kn＝0～1之间，其中，Mn——时段t内的实际灌溉水量；Kn——时段t内的调亏灌水系数。
2.如权利要求1所述的作物生长灌溉决策控制系统，其特征在于，所述作物生长数学模型包括：
作物模型、气象模型和土壤模型，
作物模型，运用统计学方法及其数理逻辑方法和数学语言建构的，是作物从种子到成熟全过程的数学模型，该数学模型由作物生长子程序、作物株重子程序、潜在作物干物质子程序和叶面指数子程序组成，通过分析计算作物生长的叶面指数推断作物潜在耗水量；
气象模型，是基于气象数据收集，根据天气属于干旱年、平均年和丰水年的典型年份的月数据，自动模拟典型年份气候状况生成每日数据的数学模型；
土壤模型，采用农业水利专业中水土平衡方法和数学语言建构的基于土壤蓄水量分析计算的数学模型，该数学模型根据土壤水分平衡方程，计算土壤水的增减变化量。
3.如权利要求1所述的作物生长灌溉决策控制系统，其特征在于，所述气象数据库连接气象监测设备，获取实时的气象数据。
4.如权利要求1所述的作物生长灌溉决策控制系统，其特征在于，所述决策控制系统连接灌溉控制器，决策控制系统根据灌水量数据控制灌溉控制器的输出。
5.如权利要求3所述的作物生长灌溉决策控制系统，其特征在于，所述气象数据的获取分为三种情况：
首先，当作物种植开始或计划种植中没有实时气象数据，所述决策控制系统模拟生成气象数据进行分析，用以解决预估作物产量的问题；
其次，当种植开始后，从气象监测设备得到实时气象数据，计算得到基于真实气象数据的作物灌溉模拟成果；
最后，当收集到天气预报的数据，按照预报数据进行分析计算，预测未来数天后的作物生长状况和土壤水分状况。
6.如权利要求4所述的作物生长灌溉决策控制系统，其特征在于，灌溉控制器的控制方法包括：得到灌水量数据后，根据Tr＝V/Q确定控制的电磁阀运行的时间，这里，Tr是灌水时间，V是灌水量，Q是灌溉流量。
7.如权利要求2所述的作物生长灌溉决策控制系统，其特征在于，采用土壤水分平衡方程计算土壤水的增减变化量，包括计算土壤的水分亏缺胁迫因子、土壤水分过剩胁迫因子、作物蒸腾量、土壤的垂直排水量，
作物蒸腾量计算是基于Priestly-Taylor方法计算每日潜在的蒸腾量，土壤水分蒸发量根据当前土壤水分可用量大小计算实际的每日土壤蒸发量。
8.如权利要求1或2所述的作物生长灌溉决策控制系统，其特征在于，所述决策控制系统的后台部署在云端服务器，用户通过远程网络访问所述云端服务器，
所述决策控制系统还包括采集模块，用来采集并显示气象和土壤的参数以对气象和土壤的环境进行实时监测；以及
传输模块，与灌溉执行部件及气象监测设备通讯以接收和发送所述灌溉执行部件和气象监测设备的数据并对接收和发送的数据进行传输；
控制模块，与所述云端服务器和所述传输模块通讯以将所述传输模块接收的数据发送至所述云端服务器并将所述云端服务器的控制指令通过传输模块发送至手机、灌溉执行部件和气象监测设备，
通讯模块，通过计算机局域网、Wifi、NB-IoT或串口与所述控制模块通讯，接收所述气象监测设备监测到的信息和通用作物生长及灌溉决策控制系统各设备的状态信息并将上述信息发送给所述数据库，所述通讯模块还将控制指令发送给所述控制模块并将其接收和发送的数据写入所述数据库。
9.如权利要求8所述的作物生长灌溉决策控制系统，其特征在于，所述决策控制系统还包括：
设备控制模块，向所述通讯模块下达控制指令；
设备管理模块，用来根据需求添加或者删除所述控制模块和/或传输模块和/或气象和土壤监测设备和/或灌溉执行部件及所述控制模块与所述云端服务器之间的关系和/或所述控制模块与所述传输模块之间的关系和/或传输模块与气象监测设备之间的关系和/或所述传输模块与所述灌溉执行部件之间的关系以建立和/或修改所述通用作物生长及灌溉决策控制系统的控制结构；
作物生长模块，根据地域、土壤特性、灌溉方式、作物类型与作物生育期，为作物提供作物灌溉耗水量或控制指标的参数值；
灌溉控制器模块，根据作物生长模型提供的作物实时耗水量，调亏灌溉要求计算的土壤补充灌水量，最后通过电磁阀控制灌水量。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711228110.3A CN107945042B (zh) | 2017-11-29 | 2017-11-29 | 一种作物生长灌溉决策控制系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711228110.3A CN107945042B (zh) | 2017-11-29 | 2017-11-29 | 一种作物生长灌溉决策控制系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107945042A CN107945042A (zh) | 2018-04-20 |
| CN107945042B true CN107945042B (zh) | 2021-09-21 |
Family
ID=61947744
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711228110.3A Active CN107945042B (zh) | 2017-11-29 | 2017-11-29 | 一种作物生长灌溉决策控制系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107945042B (zh) |
Families Citing this family (43)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108684506A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-10-23 | 山东锋士信息技术有限公司 | 一种果园灌溉设施布局优化方法 |
| CN108901758A (zh) * | 2018-06-14 | 2018-11-30 | 鄂尔多斯市斯创网络科技有限责任公司 | 一种灌溉服务器、终端、系统及方法 |
| CN109089449A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-12-28 | 青岛全域盐碱地稻作改良研究院有限公司 | 一种应用四维改良术改良盐碱地的计算机系统及方法 |
| CN109005216A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-12-14 | 青岛全域盐碱地稻作改良研究院有限公司 | 基于物联网和智能传感器的四维改良系统及其应用 |
| CN109076766A (zh) * | 2018-08-28 | 2018-12-25 | 衡阳市仙碧果蔬专业合作社 | 一种基于大数据的水肥一体化灌溉系统 |
| CN109006412B (zh) * | 2018-09-18 | 2024-04-02 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 一种温室作物灌溉决策预警装置及方法 |
| CN109345039B (zh) * | 2018-11-13 | 2021-02-23 | 中国水利水电科学研究院 | 一种综合考虑水盐胁迫的作物产量预测方法 |
| CN109712110B (zh) * | 2018-11-20 | 2020-12-29 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 一种基于机器视觉的作物实时耗水量监测方法和装置 |
| CN109452146B (zh) * | 2018-11-21 | 2021-06-11 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 冬小麦节水灌溉决策方法、控制装置及控制系统 |
| CN110084539B (zh) * | 2018-11-30 | 2021-10-22 | 武汉大学 | 灌溉决策学习方法、装置、服务器和存储介质 |
| CN111369093B (zh) * | 2018-12-26 | 2023-09-29 | 天云融创数据科技（北京）有限公司 | 基于机器学习的灌溉方法和装置 |
| CN109829626A (zh) * | 2019-01-03 | 2019-05-31 | 固安京蓝云科技有限公司 | 一种农机作业分析模型生成方法、模型、分析方法及管理方法 |
| CN109699451A (zh) * | 2019-02-01 | 2019-05-03 | 黑龙江工业学院 | 一种基于物联网的稻田灌溉系统及灌溉方法 |
| CN109903179A (zh) * | 2019-02-21 | 2019-06-18 | 苏州旅联智能科技有限公司 | 禾苗智慧管养方法及系统 |
| CN109934400B (zh) * | 2019-03-08 | 2023-05-16 | 河北工程大学 | 基于改进神经网络的集雨调亏作物需水量预测方法 |
| CN109977515A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-07-05 | 固安京蓝云科技有限公司 | 用于农作物的实际耗水量处理方法及装置、服务器 |
| CN110070278B (zh) * | 2019-04-10 | 2021-04-09 | 好农易电子商务有限公司 | 用于农作物的灌溉最不利点确定方法及装置、服务器 |
| CN109934515B (zh) * | 2019-04-18 | 2021-03-23 | 中国水利水电科学研究院 | 一种作物精量灌溉决策方法及系统 |
| CN110754343B (zh) * | 2019-10-08 | 2022-01-25 | 京蓝物联技术(北京)有限公司 | 灌溉决策的方法及装置 |
| CN111126662B (zh) * | 2019-11-25 | 2023-04-28 | 中工武大设计研究有限公司 | 基于大数据的灌溉决策制定方法、装置、服务器和介质 |
| CN111553806B (zh) * | 2020-05-08 | 2022-08-16 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 基于低功耗传感器和Boost模型的自适应作物管理系统及方法 |
| CN111640038B (zh) * | 2020-05-25 | 2022-03-04 | 湖北省水利水电科学研究院 | 水稻作物系数计算方法以及水稻灌溉系统 |
| CN112273208B (zh) * | 2020-09-23 | 2022-07-01 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 一种基于多源信息的潮汐育苗灌溉决策方法和系统 |
| CN112270124B (zh) * | 2020-10-23 | 2023-12-01 | 河海大学 | 一种实时灌溉方法及系统 |
| CN112931150B (zh) * | 2021-02-03 | 2022-06-03 | 华南农业大学 | 一种基于柑橘冠层光谱响应的灌溉系统和方法 |
| CN112931167B (zh) * | 2021-03-22 | 2021-10-15 | 中国农业大学 | 植物灌溉决策系统和方法 |
| CN115104515B (zh) * | 2021-03-22 | 2023-09-22 | 霍君灌溉工程(上海)有限公司 | 一种基于降雨利用最大化的灌溉决策云计算方法、云计算平台和灌溉终端 |
| CN113467553A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-10-01 | 江西省科学院应用物理研究所 | 一种基于物联网的农产品生产调控系统和方法 |
| CN113475212B (zh) * | 2021-07-07 | 2022-06-21 | 江苏云工场信息技术有限公司 | 一种肥水一体机控制方法及装置 |
| CN113575389A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-02 | 浙江工业大学 | 一种基于树莓派的智能灌溉控制系统 |
| CN113642729A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-11-12 | 福建省致青生态环保有限公司 | 基于机器学习的智能沼液施用方法、系统及存储介质 |
| CN113973693B (zh) * | 2021-10-29 | 2022-09-16 | 春泉园林股份有限公司 | 一种园林绿化灌溉装置 |
| CN113919964A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-01-11 | 西安航天自动化股份有限公司 | 一种基于bim的智慧农业大棚管理系统及方法 |
| CN114342786B (zh) * | 2022-01-19 | 2022-12-23 | 江苏环保产业技术研究院股份公司 | 一种土壤修复湿度调节系统及方法 |
| CN114766172B (zh) * | 2022-04-29 | 2023-01-03 | 安徽农业大学 | 一种大田固定管网式智能水肥灌溉方法 |
| CN115088595A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-09-23 | 中联智慧农业股份有限公司 | 针对农作物的自动灌溉方法、装置、系统及处理器 |
| CN114938770B (zh) * | 2022-06-02 | 2024-05-03 | 湖州云慧数字灌溉科技有限公司 | 一种灌溉控制方法、装置、系统、设备及介质 |
| CN116369175B (zh) * | 2023-04-10 | 2024-05-07 | 宁夏大学 | 一种提升番茄风味品质的灌溉决策方法及装置 |
| CN116484287B (zh) * | 2023-06-21 | 2023-09-01 | 云南省地质矿产勘查开发局中心实验室(自然资源部昆明矿产资源检测中心) | 基于误差修正的土壤水分预测方法、系统、终端及介质 |
| CN116609375B (zh) * | 2023-07-13 | 2023-09-22 | 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心) | 一种利用热脉冲分布式光纤估算设施作物耗水量的方法 |
| CN116686689B (zh) * | 2023-08-01 | 2024-03-19 | 中山大学 | 考虑土壤和大气双重胁迫作用的灌溉控制方法、系统及介质 |
| CN116776129B (zh) * | 2023-08-22 | 2023-10-31 | 贵州中昂科技有限公司 | 一种多源农业数据的采集管理方法 |
| CN117111663B (zh) * | 2023-10-23 | 2023-12-26 | 沈阳仪表科学研究院有限公司 | 用于中药材灌溉的高稳态性阀门控制系统及方法 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105050385A (zh) * | 2012-11-06 | 2015-11-11 | 新西兰土地保护研究所 | 用于自动化微分灌溉的方法和系统 |
| CN104521699A (zh) * | 2014-11-18 | 2015-04-22 | 华北水利水电大学 | 田间智能灌溉在线控制管理方法 |
| CN106688827B (zh) * | 2016-12-09 | 2019-12-03 | 中国科学院新疆生态与地理研究所 | 一种基于农业系统模型的灌溉决策系统及方法 |
| CN106780086A (zh) * | 2016-12-15 | 2017-05-31 | 新疆水利水电科学研究院 | 一种基于农田水分监测的灌溉用水管理系统及管理方法 |
-
2017
- 2017-11-29 CN CN201711228110.3A patent/CN107945042B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107945042A (zh) | 2018-04-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107945042B (zh) | 一种作物生长灌溉决策控制系统 | |
| CN106718695B (zh) | 一种智能节水灌溉物联网控制系统 | |
| CN105830870B (zh) | 一种远程无线农田监控系统和方法 | |
| CN105230450B (zh) | 一种智能式灌溉快速诊断装置与方法 | |
| CN104866970B (zh) | 智能种植管理方法和智能种植设备 | |
| Hussain et al. | Control of irrigation automatically by using wireless sensor network | |
| Lea-Cox et al. | Advancing wireless sensor networks for irrigation management of ornamental crops: An overview | |
| CN104521699A (zh) | 田间智能灌溉在线控制管理方法 | |
| US20180014452A1 (en) | Agronomic systems, methods and apparatuses | |
| CN111480554A (zh) | 农田灌区水肥气热药一体化智能灌溉系统 | |
| CN108781926B (zh) | 基于神经网络预测的大棚灌溉系统及方法 | |
| CN108029515A (zh) | 一种现代农业智能节水灌溉系统 | |
| CN110209077A (zh) | 基于互联网的远程灌排系统实时动态监测系统 | |
| US20190307087A1 (en) | Plant growth control system | |
| CN212877002U (zh) | 农田灌区水肥气热药一体化智能灌溉系统 | |
| CN107950324A (zh) | 基于玉米分阶段灌溉需水量计算的灌溉管理系统及灌溉方法 | |
| CN113841595A (zh) | 基于土壤湿度和深度结合的节能型智能精准灌溉系统 | |
| CN109452146A (zh) | 冬小麦节水灌溉决策方法、控制装置及控制系统 | |
| CN111557158A (zh) | 智能灌溉控制方法及系统 | |
| CN115530054A (zh) | 灌溉控制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| KR102374864B1 (ko) | 영농형 태양광 발전 시스템의 관리 장치, 방법 및 시스템 | |
| CN113039908A (zh) | 一种施肥和灌溉动态决策方法及系统 | |
| CN111459033A (zh) | 水、肥精量灌溉的灰色预测模糊pid控制方法及设备 | |
| CN110432046B (zh) | 一种温室内的智能灌溉系统 | |
| Flores-Cayuela et al. | Verifiable water use inventory using ICTs in industrial agriculture |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 201505 No. 5859 Nanting Highway, Tinglin Town, Jinshan District, Shanghai Applicant after: HUAWEI WATER SAVING TECHNOLOGY GROUP Co.,Ltd. Address before: 201505 No. 5859 Nanting Highway, Tinglin Town, Jinshan District, Shanghai Applicant before: SHANGHAI HUAWEI WATER SAVING IRRIGATION CO.,LTD. |
|
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |
Address after: 201505 No. 5859 Nanting Highway, Tinglin Town, Jinshan District, Shanghai Patentee after: Shanghai Huawei Controllable Agricultural Technology Group Co.,Ltd. Address before: 201505 No. 5859 Nanting Highway, Tinglin Town, Jinshan District, Shanghai Patentee before: HUAWEI WATER SAVING TECHNOLOGY GROUP Co.,Ltd. |
|
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20180420 Assignee: Huaweinongzhuang Zhigu (Inner Mongolia) Co.,Ltd. Assignor: Shanghai Huawei Controllable Agricultural Technology Group Co.,Ltd. Contract record no.: X2023980035567 Denomination of invention: A Decision Control System for Crop Growth Irrigation Granted publication date: 20210921 License type: Common License Record date: 20230515 |
|
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: A Decision Control System for Crop Growth Irrigation Effective date of registration: 20230921 Granted publication date: 20210921 Pledgee: Bank of Communications Co.,Ltd. Shanghai Jing'an Sub branch Pledgor: Shanghai Huawei Controllable Agricultural Technology Group Co.,Ltd. Registration number: Y2023980058304 |