CN108056010A - 灌溉控制方法及电子设备 - Google Patents
灌溉控制方法及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108056010A CN108056010A CN201711269018.1A CN201711269018A CN108056010A CN 108056010 A CN108056010 A CN 108056010A CN 201711269018 A CN201711269018 A CN 201711269018A CN 108056010 A CN108056010 A CN 108056010A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- time point
- current
- plant
- irrigation
- tatol evapotranspiration
- 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.)
- Pending
Links
Classifications
-
- 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
-
- 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
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Soil Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Cultivation Of Plants (AREA)
Abstract
本发明提供一种灌溉控制方法，包括：计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量；将每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量中的最大值作为每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量；对每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量进行累加，得到所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量；基于所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量，控制所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的灌溉操作。本发明能根据作物的实际水分需求进行智能化灌溉，减少了工作量，避免种植人员长期值守；提升了作物产量。同时节约了水资源，避免造成水资源的浪费。
Description
技术领域
本发明涉及种植技术领域，尤其涉及一种灌溉控制方法及电子设备。
背景技术
我国传统农业作物需水量是指作物生长发育所需要消耗的水量。在相当长的时期内，作物需水量方面的理论研究成果，一直成为充分灌溉的理论基础。近年来研究表明，作物本身具有生理节水与抗旱能力，作物各生育阶段的需水量不同，各生育阶段对水分的敏感程度也不同。灌溉不足，不能满足作物的生长需求；灌溉过量，也会影响作物的生长，例如导致根系淹水，影响根呼吸，也会影响造成水肥下渗损失。
现有技术中，对基质栽培的营养液供液主要有以下几种：一、按照固定的时间间隔向基质内按照经验供给一定量的营养液(定时、定量)；二、根据累积光照达到一定值时便向基质内按照经验供给一定量的营养液(累及光照)；三、根据基质势控制灌溉；四、基于水分运移模型和基质含水量控制灌溉。此外，公开了一种基质栽培灌溉控制的方法，通过供液时间、供液、排液比例控制灌溉量。
现有技术中，无论是通过经验进行灌溉控制，还是基于基质水分含量(水势)进行灌溉控制，均没有考虑环境因素以及作物实际的水分需求，而作物生长过程中的需水量在很大程度上决定了灌溉量，因此，现有技术中无法根据作物生长过程中的对水分的需求对灌溉进行精确控制。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种灌溉控制方法及电子设备，能根据作物的实际水分需求进行智能化灌溉，减少了种植人员的工作量，避免种植人员长期值守；提升了作物产量。同时也节约了水资源，避免造成水资源的浪费。
一种灌溉控制方法，所述方法包括：
计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量，所述第一蒸发蒸腾量表示在无光照状态下，当前种植物的水分需求量，所述第二蒸发蒸腾量表示在有光照状态下，所述当前种植物的水分需求量与光照强度的关系，所述第三蒸发蒸腾量表示所述当前种植物的水分需求量与饱和水汽压差的关系；
将每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量中的最大值作为每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量；
根据每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量，计算所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量；
基于所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量，控制所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的灌溉操作。
在本发明优选实施中，所述当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量包括：
获取所述当前种植物的最小水分损失量；
获取每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值；
根据所述当前种植物的最小水分损失量，及每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值，计算每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量。
在本发明优选实施中，所述当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量包括：
获取所述当前种植物的每单位光照的水分需求量；
确定每个监测时间点所处的时间段内的总光照强度；
获取每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值；
基于所述当前种植物的每单位光照的水分需求量、每个监测时间点所处的时间段内的总光照强度及每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值，计算每个监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量。
在本发明优选实施中，所述当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第三蒸发蒸腾量包括：
确定种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型；
获取每个监测时间点对应的温度，及每个监测时间点对应的湿度；
根据每个监测时间点对应的温度及每个监测时间点对应的湿度，计算每个监测时间点对应的饱和水汽压差；
根据种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型，及每个监测时间点对应的饱和水汽压差，计算每个监测时间点对应的第三蒸发蒸腾量。
在本发明优选实施中，所述种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型呈二次抛物线模型，所述二次抛物线模型的二次项系数与所述当前种植物的当前生长度的度量值有关。
在本发明优选实施中，所述计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量包括：
获取所述当前种植物中单株种植物在每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量；
获取所述当前种植物的种植数量；
基于所述当前种植物的种植数量，及所述单株种植物在每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量，计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量。
在本发明优选实施例中，所述根据每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量，计算所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量包括：
对每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量进行累加得到所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量。
在本发明优选实施中，所述基于所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量，控制所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的灌溉操作包括：
获取所述当前种植物在当前灌溉时间点处排液与供液的对应关系；
基于所述当前种植物的实际水分需求量，及所述当前种植物在当前灌溉时间点处排液与供液的对应关系，计算所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际灌溉量；
基于所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际灌溉量，控制所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的灌溉操作。
在本发明优选实施中，所述方法还包括：
将所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量及/或所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际灌溉量，发送给用户的终端设备，对用户进行提示。
一种电子设备，所述电子设备包括存储器及处理器，所述存储器用于存储至少一个指令，所述处理器用于执行所述至少一个指令以实现任意实施例中任一项所述灌溉控制方法。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现任意实施例中的灌溉控制方法。
由以上技术方案看出，本发明通过计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量，所述第一蒸发蒸腾量表示在无光照状态下，当前种植物的水分需求量，所述第二蒸发蒸腾量表示在有光照状态下，所述当前种植物的水分需求量与光照强度的关系，所述第三蒸发蒸腾量表示所述当前种植物的水分需求量与饱和水汽压差的关系；将每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量中的最大值作为每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量；对每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量进行累加，得到所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量；基于所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量，控制所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的灌溉操作。本发明能根据种植物的实际水分需求进行智能化灌溉，减少了种植人员的工作量，避免种植人员长期值守；提升了作物产量。同时也节约了水资源，避免造成水资源的浪费。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本发明灌溉控制方法的较佳实施例的流程图。
图2是本发明灌溉控制装置的较佳实施例的功能模块图。
图3是本发明实现灌溉控制方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。
主要元件符号说明
| 电子设备 | 3 |
| 发送装置 | 31 |
| 存储器 | 32 |
| 处理器 | 33 |
| 接收装置 | 34 |
| 灌溉控制装置 | 21 |
| 计算模块 | 200 |
| 确定模块 | 201 |
| 获取模块 | 202 |
| 控制模块 | 203 |
| 发送模块 | 204 |
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，是本发明灌溉控制方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
S10，电子设备计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量。
在本发明中，所述当前种植物的株数为一株或者多株，所述当前种植物表示当前种植区域内的种植物。所述蒸发蒸腾量是土壤水分蒸发蒸腾损失总量(evapotranspiration)的简称。所述蒸发蒸腾量受环境因素及种植物的生长阶段的生长度的影响。所述环境因素包括，但不限于：温度、湿度、光照、饱和水气压差等。后续用第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量具体介绍所述蒸发蒸腾量。
在本发明的可选实施例中，针对所述当前种植物，配置多个灌溉时间点，每个灌溉时间点对应一个时间段，在每个时间段有多个监测时间点。对于任意一个灌溉时间点而言，根据其所处的时间段内的多个监测时间点的蒸发蒸腾量，计算所述任意一个灌溉时间点处的灌溉量。对于任意一个灌溉时间点对应的时间内的多个监测时间点而言，多个监测时间点中每相邻两个监测时间点之间的时间间隔可以相同或者不同，多个监测时间点中的最后一个监测时间点即为灌溉时间点。
例如，在一天中有三个灌溉时间点，第一灌溉时间点为凌晨6点，第二灌溉时间点为上午12点，第三灌溉时间点为下午6点。第一灌溉时间点对应的第一时间段为凌晨0点至凌晨6点，在第一时间段内配置了两个监测时间点，凌晨2点，凌晨6点。在凌晨0至凌晨2点，计算的蒸发蒸腾量为2个单位，在凌晨2至凌晨6点，计算的的蒸发蒸腾量为8个单位，则在第一灌溉时间点凌晨6点处，需要灌溉的灌溉量为10个单位。
在本发明中，在夜间没有光照的条件下，种植物不进行光合作用，土壤几乎没有水分蒸腾，种植物的水分消耗来自于种植物一部分气孔自发开合散失的水分。因此，在光照度为接近零或者为零的情况下，此时灌溉仅需满足种植物最基本的需求，此时种植物的水分需求量与种植物的生长阶段及种植物的种类有关。在同一生长阶段，种植物的单位时间内的水分需求量相同。
因此，用所述第一蒸发蒸腾量表示在无光照状态下，所述当前种植物的水分需求量。
优选地，所述计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量ET1包括：
获取所述当前种植物的最小水分损失量P1；
获取每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值P2；
根据所述当前种植物的最小水分损失量，及每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值，计算每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量。
具体地，所述最小水分损失量与种植物的种类有关，反映作物在无光照情况下的最小水分需求量，每种植物的最小水分损失量可以根据大量实验数据量测计算得到。例如圣女果的最小水分损失量为0.0125。
具体地，对于任意一个监测时间点而言，获取任意一个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值的方式包括，但不限于，以下几种：
(a1)对于所述任意一个监测时间点，通过摄像装置获取所述当前种植区域内的所述当前种植物的图片，对获取的图片进行图像识别，识别所述当前种植物的所有叶片，并计算叶片总面积，用所述叶片总面积衡量所述当前种植物的当前生长度的度量值；或
(a2)对于所述任意一个监测时间点，通过摄像装置获取所述当前种植区域内的所述当前种植物的图片，对获取的图片进行图像识别，识别所述当前种植物的所有叶片，计算叶片总数量，获取一片叶片的叶片面积，根据所述叶片总数量及所述一片叶片的叶片面积计算叶片总面积，用所述叶片总面积衡量所述当前种植物的当前生长度的度量值；或
(a3)对于所述任意一个监测时间点，获取所述当前种植物的株数及一株的叶片数量；根据当前种植物的株数及一株的叶片数量计算叶片总数量；计算一片叶片的面积；根据所述叶片总数量及一片叶片的面积计算叶片总面积，用所述叶片总面积衡量所述当前种植物的当前生长度的度量值，其中当前种植物的株数可以根据种植数量得到，一株的叶片数量可以根据经验设定。
本发明对如何获取任意一个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值的方式并不做任何的限制。通过上述实施可知，可以通过直接计算所述当前种植区域内叶片总面积来精确衡量所述当前种植物的当前生长度的度量值。由于在同一个生长阶段，每株的叶片数量趋于固定，因此，也可以通过单株的叶片面积来估算所述当前种植区域内叶片总面积来精确衡量所述当前种植物的当前生长度的度量值，这样可以减少计算量。
在可选实施例地，每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量等于所述当前种植物的最小水分损失量乘以每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值，即P1*P2。例如，圣女果的最小水分损失量为0.0125个单位，在2017年3月11日上午十点处，种植了两株圣女果，每株有3片叶子，每片叶子的面积为2.15个单位，则2017年3月11日上午十点对应的第一蒸发蒸腾量为(2*3*2.15*0.0125)个单位。
当然在其他实施例，可以针对实施中计算每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量的方式做一些改进或者变形，例如，每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量等于常数乘以所述当前种植物的最小水分损失量乘以每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值，即A*P1*P2，A为常数。
在本发明中，在有光照后，种植物要进行光合作用、蒸腾作用消耗水分。这种情况下，种植物的水分需求量与种植物的生长阶段、光照强度有关，因此，用所述第二蒸发蒸腾量表示在有光照状态下，所述当前种植物的水分需求量与光照强度的关系。
优选地，所述计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量包括：
获取所述当前种植物的每单位光照的水分需求量P3；
确定每个监测时间点所处的时间段内的总光照量；
获取每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值P1；
基于所述当前种植物的每单位光照的水分需求量、每个监测时间点所处的时间段内的总光照强度、及每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值，计算每个监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量ET2。
具体地，所述每单位光照的水分需求量P3与种植物的种类有关，每种植物的每单位光照的水分需求量可以根据大量实验数据量测计算得到。例如圣女果的每单位光照的水分需求量为2.5个单位。
具体地，通过光强感应设备获取每个监测时间点所处的时间段内的光照总强度T，对每个监测时间点所处的时间段内的光照总强度T进行转换计算得到每个监测时间点所处的时间段内的总光照量lightsum。例如，转换公式为：lightsum＝T*0.36/12。
具体地，获取每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值P1的方式在计算每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量ET1时已经详述，在此不再详述。
可选地，每个监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量ET2等于每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值P1乘以每个监测时间点所处的时间段内的总光照量lightsum乘以所述当前种植物的每单位光照的水分需求量P3。例如，当前种植了圣女果，在某个监测时间点下，若光照总强度T为117，则lightsum为3.51，若P1为1个单位，圣女果的每单位光照的水分需求量为2.5个单位时，则该监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量ET2为(3.51*1*2.5＝8.775)。
当然在其他实施例，可以针对该实施中计算每个监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量的方式做一些改进或者变形。
按照上述计算每个监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量，充分考虑光照强度、种植物的生长阶段等因素对蒸发蒸腾量的影响，可以使对种植物的灌溉更精确。
在本发明中，饱和水汽压差(vapor pressure deficit，VPD)是指在一定温度下，饱和水汽压与空气中的实际水汽压之间的差值，表示的是实际空气距离水汽饱和状态的程度，即空气的干燥程度。VPD影响着种植物气孔的闭合，从而控制着种植物蒸腾、光合等生理过程，对森林生态系统蒸散过程以及水分利用效率有着重要影响。空气温度的变化，对蒸发和凝结有重要影响。高温时，饱和水汽压大，空气中所能容纳的水汽含量增多，因而能使原来已处于饱和状态的蒸发面会因为温度升高而变得不饱和，蒸发重新出现；相反，如果降低饱和空气的温度，由于饱和水汽压减小，就会有多余的水汽凝结出来。因此，在高温低湿条件下，饱和水汽压差大，空气中所能容纳的水汽含量增多，种植物蒸发蒸腾量增大。在低温高湿条件下，饱和水汽压差很小，即环境基于处于水汽饱和状态，种植物蒸发蒸腾量变小。
在本发明中，用所述第三蒸发蒸腾量表示所述当前种植物的水分需求量与饱和水汽压差的关系。优选地，所述计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第三蒸发蒸腾量ET3包括：
确定种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型；
获取每个监测时间点对应的温度，及每个监测时间点对应的湿度；
获取每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值P1；
根据每个监测时间点对应的温度及每个监测时间点对应的湿度，计算每个监测时间点对应的饱和水汽压差；
根据种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型、每个监测时间点对应的饱和水汽压差及每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值，计算每个监测时间点对应的第三蒸发蒸腾量ET3。
具体地，确定种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型的方式有很多种，包括：但不限于：
预先采集大量样本数据，所述样本数据包括，但不限于：在高温低湿条件下的饱和水汽压差及种植物蒸发蒸腾量、在低温高湿条件下的饱和水汽压差及种植物蒸发蒸腾量等等；利用回归模型对预先采集的样本数据进行回归分析，得到所述种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型；或
预先采集大量样本数据，所述样本数据包括，但不限于：在高温低湿条件下的饱和水汽压差及种植物蒸发蒸腾量、在低温高湿条件下的饱和水汽压差及种植物蒸发蒸腾量等等。利用机器学习方法自动学习种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型。
进一步地，所述种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型呈二次抛物线模型。例如开口向上的二次抛物线模型，可选地，所述种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型用ax2+bx+c表示，其中a大于0，a的取值与每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值P1有关，例如，a的值等于P1乘以一个常数，b大于0，c小于0。当通过所述二次抛物线模型计算出的种植物的蒸发蒸腾量小于0时，确定种植物的蒸发蒸腾量为0。当然在其他实施例中，也可以根据所述二次抛物线模型对所述种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型做出变形或者其他的改变。
具体地，通过测量设备来获取所述当前种植区域的每个监测时间点对应的温度，及每个监测时间点对应的湿度。
具体地，根据每个监测时间点对应的温度及每个监测时间点对应的湿度，计算每个监测时间点对应的饱和水汽压差的公式有很多种，本发明不做具体限定。
通过上述第三蒸发蒸腾量的计算，充分考虑温度、湿度、饱和水汽压差、种植物的生长阶段等因素对蒸发蒸腾量的影响，可以使对种植物的灌溉更精确。
优选地，可以通过单株种植物的在每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量来估算计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量，包括：
获取所述当前种植物中单株种植物在每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量；
获取所述当前种植物的种植数量；
基于所述当前种植物的种植数量，及所述单株种植物在每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量，计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量。
S11，所述电子设备将每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量中的最大值作为每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量。
例如，对于一个监测时间点T1而言，监测时间点T1对应的第一蒸发蒸腾量为ET1、第二蒸发蒸腾量为ET2及第三蒸发蒸腾量为ET3，若ET3最大，则ET3为监测时间点T1对应的目标蒸发蒸腾量。这样可以满足当前种植物的最大水分需求量。
S12，所述电子设备根据每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量，计算所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量。
优选地，对每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量进行累加，得到所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量。
例如，在一天中有三个灌溉时间点，第一灌溉时间点为凌晨6点，第二灌溉时间点为上午12点，第三灌溉时间点为下午6点。第二灌溉时间点对应的第二时间段为凌晨6点至上午12点，在第一时间段内配置了三个监测时间点，上午9点，上午11点，上午12点。按照上述计算监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量方法，计算出上午9点对应的目标蒸发蒸腾量为3个单位，上午11点为6个单位，上午12点为10个单位，则在第二灌溉时间点上午12点处的灌溉量为(3+6+10)个单位。
S13，所述电子设备基于所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量，控制所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的灌溉操作。
在本发明中，由于实际种植物的种植过程中，为确保作物能够充分供水，基质也会存储一部分水分。可选地，所述方法还包括：
获取所述当前种植物在当前灌溉时间点处排液与供液的对应关系；
基于所述当前种植物的实际水分需求量，及所述当前种植物在当前灌溉时间点处排液与供液的对应关系，计算所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际灌溉量；
基于所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际灌溉量，控制所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的灌溉操作。
例如，通过上述S10至S13计算所述当前种植物的实际水分需求量为15个单位，在当前灌溉时间点处的排液与供液的对应关系为供液为15个单位时，排液为5个单位，因此，为了保证灌溉后，当前种植物的实际水分需求量能得到满足，则灌溉量应该为(15+5)个单位，才能保证当前种植物的实际水分需求量的15个单位。因此，这样能真正考虑当前种植物的实际水分需求，防止当前种植物的水分不够量。
可选地，所述方法还包括：将所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量及/或所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际灌溉量，发送给用户的终端设备，对用户进行提示。这样便于管理员及时对种植物的灌溉进行管理。
本发明计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量，所述第一蒸发蒸腾量表示在无光照状态下，当前种植物的水分需求量，所述第二蒸发蒸腾量表示在有光照状态下，所述当前种植物的水分需求量与光照强度的关系，所述第三蒸发蒸腾量表示所述当前种植物的水分需求量与饱和水汽压差的关系；将每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量中的最大值作为每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量；对每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量进行累加，得到所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量；基于所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量，控制所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的灌溉操作。本发明能根据种植物的实际水分需求进行智能化灌溉，减少了种植人员的工作量，避免种植人员长期值守；提升了作物产量。同时也节约了水资源，避免造成水资源的浪费。
如图2所示，本发明灌溉控制装置的较佳实施例的功能模块图。所述灌溉控制装置21包括计算模块200、确定模块201、控制模块203及发送模块204。本发明所称的模块是指一种能够被电子设备的处理器所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。在本实施例中，关于各模块的功能将在后续的实施例中详述。
所述计算模块200计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量。
在本发明中，所述当前种植物的株数为一株或者多株，所述当前种植物表示当前种植区域内的种植物。所述蒸发蒸腾量是土壤水分蒸发蒸腾损失总量(evapotranspiration)的简称。所述蒸发蒸腾量受环境因素及种植物的生长阶段的生长度的影响。所述环境因素包括，但不限于：温度、湿度、光照、饱和水气压差等。后续用第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量具体介绍所述蒸发蒸腾量。
在本发明的可选实施例中，针对所述当前种植物，配置多个灌溉时间点，每个灌溉时间点对应一个时间段，在每个时间段有多个监测时间点。对于任意一个灌溉时间点而言，根据其所处的时间段内的多个监测时间点的蒸发蒸腾量，计算所述任意一个灌溉时间点处的灌溉量。对于任意一个灌溉时间点对应的时间内的多个监测时间点而言，多个监测时间点中每相邻两个监测时间点之间的时间间隔可以相同或者不同，多个监测时间点中的最后一个监测时间点即为灌溉时间点。
例如，在一天中有三个灌溉时间点，第一灌溉时间点为凌晨6点，第二灌溉时间点为上午12点，第三灌溉时间点为下午6点。第一灌溉时间点对应的第一时间段为凌晨0点至凌晨6点，在第一时间段内配置了两个监测时间点，凌晨2点，凌晨6点。在凌晨0至凌晨2点，计算的蒸发蒸腾量为2个单位，在凌晨2至凌晨6点，计算的的蒸发蒸腾量为8个单位，则在第一灌溉时间点凌晨6点处，需要灌溉的灌溉量为10个单位。
在本发明中，在液间没有光照的条件下，种植物不进行光合作用，土壤几乎没有水分蒸腾，种植物的水分消耗来自于种植物一部分气孔自发开合散失的水分。因此，在光照度为接近零或者为零的情况下，此时灌溉仅需满足种植物最基本的需求，此时种植物的水分需求量与种植物的生长阶段及种植物的种类有关。在同一生长阶段，种植物的单位时间内的水分需求量相同。
因此，用所述第一蒸发蒸腾量表示在无光照状态下，所述当前种植物的水分需求量。
优选地，所述计算模块200计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量ET1包括：
获取所述当前种植物的最小水分损失量P1；
获取每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值P2；
根据所述当前种植物的最小水分损失量，及每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值，计算每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量。
具体地，所述最小水分损失量与种植物的种类有关，反映作物在无光照情况下的最小水分需求量，每种植物的最小水分损失量可以根据大量实验数据量测计算得到。例如圣女果的最小水分损失量为0.0125。
具体地，对于任意一个监测时间点而言，所述计算模块200获取任意一个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值的方式包括，但不限于，以下几种：
(a1)对于所述任意一个监测时间点，通过摄像装置获取所述当前种植区域内的所述当前种植物的图片，对获取的图片进行图像识别，识别所述当前种植物的所有叶片，并计算叶片总面积，用所述叶片总面积衡量所述当前种植物的当前生长度的度量值；或
(a2)对于所述任意一个监测时间点，通过摄像装置获取所述当前种植区域内的所述当前种植物的图片，对获取的图片进行图像识别，识别所述当前种植物的所有叶片，计算叶片总数量，获取一片叶片的叶片面积，根据所述叶片总数量及所述一片叶片的叶片面积计算叶片总面积，用所述叶片总面积衡量所述当前种植物的当前生长度的度量值；或
(a3)对于所述任意一个监测时间点，获取所述当前种植物的株数及一株的叶片数量；根据当前种植物的株数及一株的叶片数量计算叶片总数量；计算一片叶片的面积；根据所述叶片总数量及一片叶片的面积计算叶片总面积，用所述叶片总面积衡量所述当前种植物的当前生长度的度量值，其中当前种植物的株数可以根据种植数量得到，一株的叶片数量可以根据经验设定。
本发明对如何获取任意一个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值的方式并不做任何的限制。通过上述实施可知，可以通过直接计算所述当前种植区域内叶片总面积来精确衡量所述当前种植物的当前生长度的度量值。由于在同一个生长阶段，每株的叶片数量趋于固定，因此，也可以通过单株的叶片面积来估算所述当前种植区域内叶片总面积来精确衡量所述当前种植物的当前生长度的度量值，这样可以减少计算量。
在可选实施例地，每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量等于所述当前种植物的最小水分损失量乘以每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值，即P1*P2。例如，圣女果的最小水分损失量为0.0125个单位，在2017年3月11日上午十点处，种植了两株圣女果，每株有3片叶子，每片叶子的面积为2.15个单位，则2017年3月11日上午十点对应的第一蒸发蒸腾量为(2*3*2.15*0.0125)个单位。
当然在其他实施例，可以针对实施中计算每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量的方式做一些改进或者变形，例如，每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量等于常数乘以所述当前种植物的最小水分损失量乘以每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值，即A*P1*P2，A为常数。
在本发明中，在有光照后，种植物要进行光合作用、蒸腾作用消耗水分。这种情况下，种植物的水分需求量与种植物的生长阶段、光照强度有关，因此，用所述第二蒸发蒸腾量表示在有光照状态下，所述当前种植物的水分需求量与光照强度的关系。
优选地，所述计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量包括：
获取所述当前种植物的每单位光照的水分需求量P3；
确定每个监测时间点所处的时间段内的总光照量；
获取每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值P1；
基于所述当前种植物的每单位光照的水分需求量、每个监测时间点所处的时间段内的总光照强度、及每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值，计算每个监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量ET2。
具体地，所述每单位光照的水分需求量P3与种植物的种类有关，每种植物的每单位光照的水分需求量可以根据大量实验数据量测计算得到。例如圣女果的每单位光照的水分需求量为2.5个单位。
具体地，通过光强感应设备获取每个监测时间点所处的时间段内的光照总强度T，对每个监测时间点所处的时间段内的光照总强度T进行转换计算得到每个监测时间点所处的时间段内的总光照量lightsum。例如，转换公式为：lightsum＝T*0.36/12。
具体地，获取每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值P1的方式在计算每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量ET1时已经详述，在此不再详述。
可选地，每个监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量ET2等于每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值P1乘以每个监测时间点所处的时间段内的总光照量lightsum乘以所述当前种植物的每单位光照的水分需求量P3。例如，当前种植了圣女果，在某个监测时间点下，若光照总强度T为117，则lightsum为3.51，若P1为1个单位，圣女果的每单位光照的水分需求量为2.5个单位时，则该监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量ET2为(3.51*1*2.5＝8.775)。
当然在其他实施例，可以针对该实施中计算每个监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量的方式做一些改进或者变形。
按照上述计算每个监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量，充分考虑光照强度、种植物的生长阶段等因素对蒸发蒸腾量的影响，可以使对种植物的灌溉更精确。
在本发明中，饱和水汽压差(vapor pressure deficit，VPD)是指在一定温度下，饱和水汽压与空气中的实际水汽压之间的差值，表示的是实际空气距离水汽饱和状态的程度，即空气的干燥程度。VPD影响着种植物气孔的闭合，从而控制着种植物蒸腾、光合等生理过程，对森林生态系统蒸散过程以及水分利用效率有着重要影响。空气温度的变化，对蒸发和凝结有重要影响。高温时，饱和水汽压大，空气中所能容纳的水汽含量增多，因而能使原来已处于饱和状态的蒸发面会因为温度升高而变得不饱和，蒸发重新出现；相反，如果降低饱和空气的温度，由于饱和水汽压减小，就会有多余的水汽凝结出来。因此，在高温低湿条件下，饱和水汽压差大，空气中所能容纳的水汽含量增多，种植物蒸发蒸腾量增大。在低温高湿条件下，饱和水汽压差很小，即环境基于处于水汽饱和状态，种植物蒸发蒸腾量变小。
在本发明中，用所述第三蒸发蒸腾量表示所述当前种植物的水分需求量与饱和水汽压差的关系。优选地，所述计算模块200计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第三蒸发蒸腾量ET3包括：
确定种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型；
获取每个监测时间点对应的温度，及每个监测时间点对应的湿度；
获取每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值P1；
根据每个监测时间点对应的温度及每个监测时间点对应的湿度，计算每个监测时间点对应的饱和水汽压差；
根据种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型、每个监测时间点对应的饱和水汽压差及每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值，计算每个监测时间点对应的第三蒸发蒸腾量ET3。
具体地，确定种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型的方式有很多种，包括：但不限于：
预先采集大量样本数据，所述样本数据包括，但不限于：在高温低湿条件下的饱和水汽压差及种植物蒸发蒸腾量、在低温高湿条件下的饱和水汽压差及种植物蒸发蒸腾量等等；利用回归模型对预先采集的样本数据进行回归分析，得到所述种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型；或
预先采集大量样本数据，所述样本数据包括，但不限于：在高温低湿条件下的饱和水汽压差及种植物蒸发蒸腾量、在低温高湿条件下的饱和水汽压差及种植物蒸发蒸腾量等等。利用机器学习方法自动学习种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型。
进一步地，所述种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型呈二次抛物线模型。例如开口向上的二次抛物线模型，可选地，所述种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型用ax2+bx+c表示，其中a大于0，a的取值与每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值P1有关，例如，a的值等于P1乘以一个常数，b大于0，c小于0。当通过所述二次抛物线模型计算出的种植物的蒸发蒸腾量小于0时，确定种植物的蒸发蒸腾量为0。当然在其他实施例中，也可以根据所述二次抛物线模型对所述种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型做出变形或者其他的改变。
具体地，通过测量设备来获取所述当前种植区域的每个监测时间点对应的温度，及每个监测时间点对应的湿度。
具体地，根据每个监测时间点对应的温度及每个监测时间点对应的湿度，计算每个监测时间点对应的饱和水汽压差的公式有很多种，本发明不做具体限定。
通过上述第三蒸发蒸腾量的计算，充分考虑温度、湿度、饱和水汽压差、种植物的生长阶段等因素对蒸发蒸腾量的影响，可以使对种植物的灌溉更精确。
优选地，所述计算模块200可以通过单株种植物的在每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量来估算计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量，包括：
获取所述当前种植物中单株种植物在每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量；
获取所述当前种植物的种植数量；
基于所述当前种植物的种植数量，及所述单株种植物在每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量，计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量。
所述确定模块201将所述配置的多个监测时间点中每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量中的最大值作为所述配置的多个监测时间点中每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量。
例如，对于一个监测时间点T1而言，监测时间点T1对应的第一蒸发蒸腾量为ET1、第二蒸发蒸腾量为ET2及第三蒸发蒸腾量为ET3，若ET3最大，则ET3为监测时间点T1对应的目标蒸发蒸腾量。这样可以满足当前种植物的最大水分需求量。
所述计算模块200根据每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量，计算所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量。
优选地，对每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量进行累加，得到所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量
例如，在一天中有三个灌溉时间点，第一灌溉时间点为凌晨6点，第二灌溉时间点为上午12点，第三灌溉时间点为下午6点。第二灌溉时间点对应的第二时间段为凌晨6点至上午12点，在第一时间段内配置了三个监测时间点，上午9点，上午11点，上午12点。按照上述计算监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量方法，计算出上午9点对应的目标蒸发蒸腾量为3个单位，上午11点为6个单位，上午12点为10个单位，则在第二灌溉时间点上午12点处的灌溉量为(3+6+10)个单位。
所述控制模块203基于所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量，控制所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的灌溉操作。
在本发明中，由于实际种植物的种植过程中，为确保作物能够充分供水，基质也会存储一部分水分。可选地，所述控制模块203具体用于：
获取所述当前种植物在当前灌溉时间点处排液与供液的对应关系；
基于所述当前种植物的实际水分需求量，及所述当前种植物在当前灌溉时间点处排液与供液的对应关系，计算所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际灌溉量；
基于所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际灌溉量，控制所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的灌溉操作。
例如，通过上述方法计算所述当前种植物的实际水分需求量为15个单位，在当前灌溉时间点处的排液与供液的对应关系为供液为15个单位时，排液为5个单位，因此，为了保证灌溉后，当前种植物的实际水分需求量能得到满足，则灌溉量应该为(15+5)个单位，才能保证当前种植物的实际水分需求量的15个单位。因此，这样能真正考虑当前种植物的实际水分需求，防止当前种植物的水分不够量。
可选地，所述发送模块204具体用于：将所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量及/或所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际灌溉量，发送给用户的终端设备，对用户进行提示。这样便于管理员及时对种植物的灌溉进行管理。
本发明计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量，所述第一蒸发蒸腾量表示在无光照状态下，当前种植物的水分需求量，所述第二蒸发蒸腾量表示在有光照状态下，所述当前种植物的水分需求量与光照强度的关系，所述第三蒸发蒸腾量表示所述当前种植物的水分需求量与饱和水汽压差的关系；将每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量中的最大值作为每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量；对每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量进行累加，得到所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量；基于所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量，控制所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的灌溉操作。本发明能根据种植物的实际水分需求进行智能化灌溉，减少了种植人员的工作量，避免种植人员长期值守；提升了作物产量。同时也节约了水资源，避免造成水资源的浪费。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。
如图3所示，图3是本发明实现灌溉控制方法的较佳实施例的电子设备的结构示意图。所述电子设备3包括至少一个发送装置31、至少一个存储器32、至少一个处理器33、至少一个接收装置34以及至少一个通信总线。其中，所述通信总线用于实现这些组件之间的连接通信。
所述电子设备3是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。所述电子设备3还可包括网络设备和/或用户设备。其中，所述网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量主机或网络服务器构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。
所述电子设备3可以是，但不限于任何一种可与用户通过键盘、触摸板或声控设备等方式进行人机交互的电子产品，例如，平板电脑、智能手机、个人数字助理(PersonalDigital Assistant，PDA)、智能式穿戴式设备、摄像设备、监控设备等终端。
所述电子设备3所处的网络包括，但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)等。
其中，所述接收装置34和所述发送装置31可以是有线发送端口，也可以为无线设备，例如包括天线装置，用于与其他设备进行数据通信。
所述存储器32用于存储程序代码。所述存储器32可以是集成电路中没有实物形式的具有存储功能的电路，如RAM(Random-Access Memory，随机存取存储器)、FIFO(First InFirst Out，)等。或者，所述存储器32也可以是具有实物形式的存储器，如内存条、TF卡(Trans-flash Card)、智能媒体卡(smart media card)、安全数字卡(secure digitalcard)、快闪存储器卡(flash card)等储存设备等等。
所述处理器33可以包括一个或者多个微处理器、数字处理器。所述处理器33可调用存储器32中存储的程序代码以执行相关的功能。例如，图3中所述的各个单元是存储在所述存储器32中的程序代码，并由所述处理器33所执行，以实现一种灌溉控制方法。所述处理器33又称中央处理器(CPU，Central Processing Unit)，是一块超大规模的集成电路，是运算核心(Core)和控制核心(Control Unit)。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种灌溉控制方法，其特征在于，所述方法包括：
计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量，所述第一蒸发蒸腾量表示在无光照状态下，当前种植物的水分需求量，所述第二蒸发蒸腾量表示在有光照状态下，所述当前种植物的水分需求量与光照强度的关系，所述第三蒸发蒸腾量表示所述当前种植物的水分需求量与饱和水汽压差的关系；
将每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量中的最大值作为每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量；
根据每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量，计算所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量；
基于所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量，控制所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的灌溉操作。
2.如权利要求1所述的灌溉控制方法，其特征在于，所述当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量包括：
获取所述当前种植物的最小水分损失量；
获取每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值；
根据所述当前种植物的最小水分损失量，及每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值，计算每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量。
3.如权利要求1所述的灌溉控制方法，其特征在于，所述当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量包括：
获取所述当前种植物的每单位光照的水分需求量；
确定每个监测时间点所处的时间段内的总光照强度；
获取每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值；
基于所述当前种植物的每单位光照的水分需求量、每个监测时间点所处的时间段内的总光照强度及每个监测时间点对应的所述当前种植物的当前生长度的度量值，计算每个监测时间点对应的第二蒸发蒸腾量。
4.如权利要求1所述的灌溉控制方法，其特征在于，所述当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第三蒸发蒸腾量包括：
确定种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型；
获取每个监测时间点对应的温度，及每个监测时间点对应的湿度；
根据每个监测时间点对应的温度及每个监测时间点对应的湿度，计算每个监测时间点对应的饱和水汽压差；
根据种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型，及每个监测时间点对应的饱和水汽压差，计算每个监测时间点对应的第三蒸发蒸腾量。
5.如权利要求4所述的灌溉控制方法，其特征在于，所述种植物的蒸发蒸腾量与饱和水汽压差的关系模型呈二次抛物线模型，所述二次抛物线模型的二次项系数与所述当前种植物的当前生长度的度量值有关。
6.如权利要求1至5中任一项所述的灌溉控制方法，其特征在于，所述计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量包括：
获取所述当前种植物中单株种植物在每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量；
获取所述当前种植物的种植数量；
基于所述当前种植物的种植数量，及所述单株种植物在每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量，计算当前灌溉时间点所处的时间段内的每个监测时间点对应的第一蒸发蒸腾量、第二蒸发蒸腾量及第三蒸发蒸腾量。
7.如权利要求1所述的灌溉控制方法，其特征在于，所述根据每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量，计算所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量包括：
对每个监测时间点对应的目标蒸发蒸腾量进行累加得到所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量。
8.如权利要求1中所述的灌溉控制方法，其特征在于，所述基于所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量，控制所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的灌溉操作包括：
获取所述当前种植物在当前灌溉时间点处排液与供液的对应关系；
基于所述当前种植物的实际水分需求量，及所述当前种植物在当前灌溉时间点处排液与供液的对应关系，计算所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际灌溉量；
基于所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际灌溉量，控制所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的灌溉操作。
9.如权利要求1或7中所述的灌溉控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际水分需求量及/或所述当前种植物在所述当前灌溉时间点的实际灌溉量，发送给用户的终端设备，对用户进行提示。
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器及处理器，所述存储器用于存储至少一个指令，所述处理器用于执行所述至少一个指令以实现如权利要求1至9中任一项所述灌溉控制方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711269018.1A CN108056010A (zh) | 2017-12-05 | 2017-12-05 | 灌溉控制方法及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711269018.1A CN108056010A (zh) | 2017-12-05 | 2017-12-05 | 灌溉控制方法及电子设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108056010A true CN108056010A (zh) | 2018-05-22 |
Family
ID=62135916
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711269018.1A Pending CN108056010A (zh) | 2017-12-05 | 2017-12-05 | 灌溉控制方法及电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108056010A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109452146A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-03-12 | 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 |
| CN110428106A (zh) * | 2019-08-05 | 2019-11-08 | 山东农业大学 | 一种基于机器学习的农作物需水量预测方法 |
| CN110692500A (zh) * | 2019-10-10 | 2020-01-17 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 一种潮汐育苗标定与灌溉装置及方法 |
| CN111480557A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-04 | 顾晓东 | 一种基于大数据物联网的农业灌溉实时监测调控系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN202232350U (zh) * | 2011-09-08 | 2012-05-30 | 甘肃大禹节水集团股份有限公司 | 温室滴灌自动控制系统 |
| US20150081115A1 (en) * | 2013-07-01 | 2015-03-19 | Skydrop, Llc | Using forecast data to cancel the execution of an irrigation protocol |
| CN205455083U (zh) * | 2016-03-18 | 2016-08-17 | 陈玺阳 | 一种新型智能节水灌溉自动控制系统 |
| CN106508622A (zh) * | 2016-11-11 | 2017-03-22 | 河北农业大学 | 一种基于水平衡模型的自动灌溉控制方法 |
| CN106718695A (zh) * | 2017-01-04 | 2017-05-31 | 吉林省沃特管业有限公司 | 一种智能节水灌溉物联网控制系统 |
-
2017
- 2017-12-05 CN CN201711269018.1A patent/CN108056010A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN202232350U (zh) * | 2011-09-08 | 2012-05-30 | 甘肃大禹节水集团股份有限公司 | 温室滴灌自动控制系统 |
| US20150081115A1 (en) * | 2013-07-01 | 2015-03-19 | Skydrop, Llc | Using forecast data to cancel the execution of an irrigation protocol |
| CN205455083U (zh) * | 2016-03-18 | 2016-08-17 | 陈玺阳 | 一种新型智能节水灌溉自动控制系统 |
| CN106508622A (zh) * | 2016-11-11 | 2017-03-22 | 河北农业大学 | 一种基于水平衡模型的自动灌溉控制方法 |
| CN106718695A (zh) * | 2017-01-04 | 2017-05-31 | 吉林省沃特管业有限公司 | 一种智能节水灌溉物联网控制系统 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109452146A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-03-12 | 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 |
| 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 |
| CN110428106A (zh) * | 2019-08-05 | 2019-11-08 | 山东农业大学 | 一种基于机器学习的农作物需水量预测方法 |
| CN110692500A (zh) * | 2019-10-10 | 2020-01-17 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 一种潮汐育苗标定与灌溉装置及方法 |
| CN110692500B (zh) * | 2019-10-10 | 2021-06-29 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 一种潮汐育苗标定与灌溉装置及方法 |
| CN111480557A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-04 | 顾晓东 | 一种基于大数据物联网的农业灌溉实时监测调控系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Nikolaou et al. | Irrigation of greenhouse crops | |
| CN108056010A (zh) | 灌溉控制方法及电子设备 | |
| WO2019118460A1 (en) | Irrigation system control with predictive water balance capabilities | |
| Barradas et al. | A decision support system-fertigation simulator (DSS-FS) for design and optimization of sprinkler and drip irrigation systems | |
| CN109492619B (zh) | 集遥感、模型、算法为一体的变量施农药方法及系统 | |
| CN115530054A (zh) | 灌溉控制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN104521699A (zh) | 田间智能灌溉在线控制管理方法 | |
| Wang et al. | Estimations of vapour pressure deficit and crop water demand in APSIM and their implications for prediction of crop yield, water use, and deep drainage | |
| Karandish et al. | A field-modeling study for assessing temporal variations of soil-water-crop interactions under water-saving irrigation strategies | |
| CN108510107A (zh) | 一种农业种植指导方法、电子设备及存储介质 | |
| Hovenden et al. | Relative humidity has dramatic impacts on leaf morphology but little effect on stomatal index or density in Nothofagus cunninghamii (Nothofagaceae) | |
| CN113016450A (zh) | 一种温室作物灌溉方法及系统 | |
| CN112042353A (zh) | 一种适用于日光温室的水肥精准决策方法及系统 | |
| Povilaitis et al. | Relationship between spring barley productivity and growing management in Lithuania’s lowland | |
| CN109711272A (zh) | 农作物智能化管理方法、系统、电子设备及存储介质 | |
| Amiri et al. | Calibration and evaluation of CERES rice model under different nitrogen-and water-management options in semi-mediterranean climate condition | |
| Ezekiel et al. | Calibrating and validating AquaCrop model for maize crop in Northern zone of Nigeria | |
| CN110929917A (zh) | 一种农业土地作物最优化管理系统 | |
| CN104751279A (zh) | 一种农业生产管理方法、装置及系统 | |
| CN201595053U (zh) | 一种模糊灌溉控制系统 | |
| CN112715322A (zh) | 一种农业灌溉用水获取方法和装置 | |
| CN108040840A (zh) | 灌溉控制方法 | |
| Tari et al. | Simulating the impact of nitrogen management on rice yield and nitrogen uptake in irrigated lowland by ORYZA2000 Model | |
| Yang et al. | Indicator-based spatiotemporal characteristics of apple drought in North China | |
| Singh et al. | Increasing the efficiency of agronomy experiments in potato using INFOCROP-POTATO model |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180522 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |