CN111418326B - 一种可根据设施作物长势灌溉施肥的智能系统及方法 - Google Patents

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CN111418326B CN202010395957.6A CN202010395957A CN111418326B CN 111418326 B CN111418326 B CN 111418326B CN 202010395957 A CN202010395957 A CN 202010395957A CN 111418326 B CN111418326 B CN 111418326B
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Abstract

本发明涉及一种可根据设施作物长势灌溉施肥的智能系统及方法。该系统包括:灌溉模块、生长监测模块、变量施肥模块和控制模块;灌溉模块与变量施肥模块连接,灌溉模块将灌溉水均匀滴灌入农田,或通过变量施肥模块按照一定比例将灌溉水与肥料溶液混合后滴灌入农田;生长监测模块采集作物生长的实时监测数据;变量施肥模块按推荐的肥料用量制成肥料溶液供灌溉模块使用;控制模块分别与灌溉模块、生长监测模块和变量施肥模块连接,控制模块根据预设程序和实时监测数据计算推荐施肥量和灌溉水用量,并控制和协调灌溉模块、生长监测模块和变量施肥模块间的通信。本发明能够解决过量施肥和肥效低的问题,实现按需灌溉施肥,提高肥料利用率。

Description

一种可根据设施作物长势灌溉施肥的智能系统及方法
技术领域
本发明涉及作物灌溉施肥领域,特别是涉及一种可根据设施作物长势灌溉施肥的智能系统及方法。
背景技术
设施菜地相比一般露天菜地或农田,投入人力、物力成本更高,施肥量更大,肥料利用率也更低。设施菜地在连年种植过程中极易造成土壤板结、盐渍化等问题,严重影响了农业的可持续发展。水肥一体化技术是将灌溉和施肥融为一体的新型农业技术,与常规的漫灌和喷灌等灌溉方式相比,水肥一体化技术可显著节约用水量。申请号为2018113542054的发明专利公开了一种智能高效水肥药一体化系统,可根据作物类型、作物长势、土壤墒情等信息进行水肥药精准管理。申请号为2019207922037的实用新型专利公开了一种叶菜精准施肥系统,可对叶菜生长过程实时监控,实现营养液或肥料的精准配置和施加。但在实际生产中,作物种类千差万别,每种作物的水、肥需求也不尽相同,不同地区的土壤类型也存在很大差异,仅凭硬件上的组合还无法实现农田的精准管理。
发明内容
本发明的目的是提供一种可根据设施作物长势灌溉施肥的智能系统及方法,解决现有设施水肥一体化设备凭经验进行灌溉施肥,易造成肥料利用率低的问题。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种可根据设施作物长势灌溉施肥的智能系统,包括:灌溉模块、生长监测模块、变量施肥模块和控制模块;所述灌溉模块与所述变量施肥模块连接,所述灌溉模块用于将灌溉水均匀滴灌入农田,或通过所述变量施肥模块按照一定比例将灌溉水与肥料溶液混合后滴灌入农田;所述生长监测模块用于采集作物生长的实时监测数据;所述变量施肥模块用于按推荐的肥料用量制成肥料溶液供所述灌溉模块使用;所述控制模块分别与所述灌溉模块、所述生长监测模块和所述变量施肥模块连接,所述控制模块用于根据预设程序和所述实时监测数据计算推荐施肥量和灌溉水用量,并控制和协调所述灌溉模块、所述生长监测模块和所述变量施肥模块间的通信,为作物提供最优的施肥量和灌溉水用量。
可选的,所述灌溉模块包括首部枢纽、流量表、比例施肥器、输水管网、滴管和滴头;所述首部枢纽的入水口与灌溉水源连接,所述首部枢纽用于对灌溉水进行过滤和加压,并将过滤和加压后的灌溉水通过所述输水管网依次经过所述流量表、所述比例施肥器、所述滴管和所述滴头流入农田。
可选的,所述生长监测模块包括土壤温湿度传感器、空气温湿度传感器、可见光图像采集装置、测距传感器和视觉处理器;所述土壤温湿度传感器插入作物种植区域内的耕层土壤,所述土壤温湿度传感器用于采集土壤温湿度数据;所述空气温湿度传感器置于设施内一定高度,所述空气温湿度传感器用于采集空气温湿度数据;所述可见光图像采集装置和所述测距传感器置于所述作物上方,并使拍摄或测试方向垂直向下,所述可见光图像采集装置用于采集作物图像,所述测距传感器用于采集作物植株高度;所述土壤温湿度传感器、所述空气温湿度传感器、所述可见光图像采集装置和所述测距传感器分别与所述视觉处理器连接,所述视觉处理器用于对所述作物图像进行处理分析,得到作物冠层覆盖度参数,所述视觉处理器还用于将所述作物冠层覆盖度参数、所述土壤温湿度、所述空气温湿度和所述作物植株高度发送至所述控制模块。
可选的,所述变量施肥模块包括肥料储存箱、定量加料器、肥液箱、定量加液器和搅拌器;所述肥料储存箱的数量为三个,三个所述肥料储存箱分别用于储存氮、磷、钾固态水溶性肥料;所述肥料储存箱的下部安装所述定量加料器,所述肥液箱位于所述定量加料器的下方,所述定量加料器与所述控制模块相连,所述定量加料器用于根据所述控制模块发出的指令将氮、磷、钾固态肥料按照比例装入所述肥液箱;所述定量加液器安装于所述肥液箱上方,所述定量加液器用于按需要的肥料溶液浓度加注相应量的自来水;所述搅拌器位于所述肥液箱内部,所述搅拌器用于对注入所述肥液箱中的肥料和水进行搅拌,制成肥料溶液。
可选的,所述比例施肥器用于将肥料溶液和灌溉水按一定比例混合后注入所述输水管网,所述比例施肥器还包括肥料注入口和引流管,所述引流管的一端与所述肥料注入口连通,所述引流管的另一端与所述肥液箱底部连通。
可选的,所述控制模块包括微型计算机和可编程逻辑控制器;所述微型计算机与可编程逻辑控制器连接;所述微型计算机与所述视觉处理器连接;所述可编程逻辑控制器分别与所述首部枢纽、所述比例施肥器、所述定量加料器和所述肥液箱连接;所述微型计算机用于根据所述土壤温湿度数据、所述空气温湿度数据、所述作物冠层覆盖度参数和所述作物植株高度对作物的营养状态和需水量进行综合分析,得到推荐施肥量和灌溉水量的推荐结果,并将所述推荐结果换算为各部件所需的运行参数传输至所述可编程逻辑控制器;所述可编程逻辑控制器用于控制所述首部枢纽、所述比例施肥器、所述定量加料器和所述肥液箱运行为设施作物灌溉施肥。
一种对作物进行水肥灌溉的方法,包括:
设定目标作物种类;
设定所述目标作物的目标产量;
根据所述目标作物的目标产量,确定目标作物初始推荐施肥量;
根据所述种植目标作物种类,设定目标作物灌溉的触发条件;
通过土壤温湿度传感器持续对土壤体积含水量进行测试,当土壤体积含水量连续低于触发值设定时间时,根据所述目标作物初始推荐施肥量对目标作物进行灌溉施肥。
可选的,所述根据所述目标作物的目标产量,确定目标作物初始推荐施肥量,具体包括:
获取目标作物达到目标产量需带走的养分量;
获取目标作物在相似土壤类型下不施肥时收获后带走的养分量;
获取目标作物在相似土壤类型下的肥料当季利用率;
根据所述目标作物的目标产量需带走的养分量、所述目标作物在相似土壤类型下不施肥时收获后带走的养分量和所述目标作物在相似土壤类型下的肥料当季利用率,采用公式Wrec=(Woutput-Wblank)/Kfer,确定目标作物初始推荐施肥量;
其中,Woutput为目标作物达到目标产量需带走的养分量,Wblank为目标作物在相似土壤类型下不施肥时收获后带走的养分量,Kfer为目标作物在相似土壤类型下的肥料当季利用率,Wrec为目标作物初始推荐施肥量。
可选的,所述根据所述种植目标作物种类,设定目标作物灌溉的触发条件,具体包括:
当所述种植目标作物种类为叶菜类作物时,土壤体积含水量小于田间持水量的65%时触发;
当所述种植目标作物种类为根茎类作物时,土壤体积含水量小于田间持水量的60%时触发;
当所述种植目标作物种类为茄果类作物时,土壤体积含水量小于田间持水量的55%时触发。
可选的,所述通过土壤温湿度传感器持续对土壤体积含水量进行测试,当土壤体积含水量连续低于触发值设定时间时,根据所述目标作物初始推荐施肥量对目标作物进行灌溉施肥,具体包括:
通过视觉处理器对可见光图像采集装置采集的作物冠层图像进行处理,得到作物的冠层覆盖度;
通过预设目标作物生长期内最大平均株高Hmax、各生长日正常生长状态下的参照株高Href和参照冠层覆盖度Cref,结合观测作物株高信息Hobs和观测冠层覆盖度Cobs进行判断:
当1.1*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)时,只灌溉不施肥;
当0.95*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)<1.1*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)时,按所述目标作物初始推荐施肥量的10%滴管施肥;
当0.90*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)<0.95*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)时,按所述目标作物初始推荐施肥量的20%滴管施肥;
当0.80*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)<0.90*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)时,按所述目标作物初始推荐施肥量的30%滴管施肥;
同时,判断上次施肥间隔是否小于7天或者施肥总次数是否大于5次;
若是,则不施肥;
若否,则继续进行施肥。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:
本发明提供一种可根据设施作物长势灌溉施肥的智能系统及方法,可以实现对作物生长状况进行自动判断,自主决定施肥时间和肥料用量,一方面省去了大量人工,另一方面通过科学的施肥决策系统,在保证作物产量的前提下减少肥料施用量,提高肥料利用效率。
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一些实施例,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,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明可根据设施作物长势灌溉施肥的智能系统组成结构图;
图2为本发明可根据设施作物长势灌溉施肥的智能系统具体组成结构示意图;
图3为本发明对作物进行水肥灌溉的方法流程图;
图4为本发明番茄株高随移栽后天数变化预设曲线;
图5为本发明番茄冠层覆盖度随移栽后天数变化预设曲线。
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。
本发明的目的是提供一种可根据设施作物长势灌溉施肥的智能系统及方法,解决现有设施水肥一体化设备凭经验进行灌溉施肥,易造成肥料利用效率低的问题。
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。
图1为本发明可根据设施作物长势灌溉施肥的智能系统组成结构图。如图1所示,一种可根据设施作物长势灌溉施肥的智能系统包括:灌溉模块1、生长监测模块2、变量施肥模块3和控制模块4;灌溉模块1与变量施肥模块3连接,灌溉模块1用于将灌溉水均匀滴灌入农田,或通过变量施肥模块3按照一定比例将灌溉水与肥料溶液混合后滴灌入农田;生长监测模块2用于采集作物生长的实时监测数据;变量施肥模块3用于按推荐的肥料用量制成肥料溶液供灌溉模块1使用;控制模块4分别与灌溉模块1、生长监测模块2和变量施肥模块3连接,控制模块4用于根据预设程序和实时监测数据计算推荐施肥量和灌溉水用量,并控制和协调灌溉模块1、生长监测模块2和变量施肥模块3间的通信,为作物提供最优的施肥量和灌溉水用量。
图2为本发明可根据设施作物长势灌溉施肥的智能系统具体组成结构示意图。如图2所示,灌溉模块1包括首部枢纽11、流量表12、比例施肥器13、输水管网14、滴管15和滴头16;首部枢纽11的入水口与灌溉水源连接,首部枢纽11的出水口与流量表12入水口相连,流量表12出水口与输水管网14相连;首部枢纽11用于对灌溉水进行过滤和加压,并将过滤和加压后的灌溉水通过输水管网14依次经过流量表12、比例施肥器13、滴管15和滴头16流入农田。
生长监测模块2包括土壤温湿度传感器21、空气温湿度传感器22、可见光图像采集装置23、测距传感器24和视觉处理器25;土壤温湿度传感器21插入作物种植区域内的耕层土壤,土壤温湿度传感器21用于采集土壤温湿度数据;空气温湿度传感器22置于设施内一定高度,空气温湿度传感器22用于采集空气温湿度数据;可见光图像采集装置23和测距传感器24置于作物上方,并使拍摄方向或测试方向垂直向下,可见光图像采集装置23用于采集作物图像,测距传感器24用于采集作物植株高度;土壤温湿度传感器21、空气温湿度传感器22、可见光图像采集装置23和测距传感器24分别与视觉处理器25连接,视觉处理器25用于对作物图像进行处理分析,得到作物冠层覆盖度参数,视觉处理器25还用于将作物冠层覆盖度参数、土壤温湿度、空气温湿度和作物植株高度发送至控制模块4。在具体应用过程中,首部枢纽11的供水压力在2-8bar之间,供水流量根据实际种植面积需要进行调整,比例施肥器13对肥料溶液的混合比例在0.1%-5.5%之间,流量在0.2-25m3/h,每1-2亩种植面积安装1个比例施肥器13;土壤温湿度传感器21插入作物种植区域内0-20cm深度的土层;空气温湿度传感器22置于设施内1m高的位置;可见光图像采集装置23和测距传感器24置于设施内2m高的位置。
变量施肥模块3包括肥料储存箱31、定量加料器32、肥液箱33、定量加液器34和搅拌器35;肥料储存箱31的数量为三个,三个肥料储存箱31分别用于储存氮、磷、钾固态水溶性肥料;肥料储存箱31的下部安装定量加料器32,肥液箱33位于定量加料器32的下方,定量加料器32与控制模块4相连,定量加料器32用于根据控制模块4发出的指令将氮、磷、钾固态肥料按照比例装入肥液箱33;定量加液器34安装于肥液箱33上方,定量加液器34用于按需要的肥料溶液浓度加注相应量的自来水;搅拌器35位于肥液箱33内部,搅拌器35用于对注入肥液箱33中的肥料和水进行搅拌,制成肥料溶液。
比例施肥器13用于将肥料溶液和灌溉水按一定比例混合后注入输水管网14,比例施肥器13还包括肥料注入口和引流管,引流管的一端与肥料注入口连通,另一端与肥液箱33底部连通。
控制模块4包括微型计算机41和可编程逻辑控制器42;微型计算机41与可编程逻辑控制器42连接;微型计算机41与视觉处理器25连接;可编程逻辑控制器42分别与首部枢纽11、比例施肥器13、定量加料器32和肥液箱33连接;微型计算机41用于根据土壤温湿度数据、空气温湿度数据、作物冠层覆盖度参数和作物植株高度对作物的营养状态和需水量进行综合分析,得到推荐施肥量和灌溉水量的推荐结果,并将推荐结果换算为各部件所需的运行参数传输至可编程逻辑控制器42;可编程逻辑控制器42控制首部枢纽11、比例施肥器13、定量加料器32和肥液箱33运行为设施作物灌溉施肥。
图3为本发明对作物进行水肥灌溉的方法流程图。如图3所示,一种对作物进行水肥灌溉的方法包括:
步骤101:设定目标作物种类。
步骤102:设定所述目标作物的目标产量。
步骤103:根据所述目标作物的目标产量,确定目标作物初始推荐施肥量,具体包括:
获取目标作物达到目标产量需带走的养分量。
获取目标作物在相似土壤类型下不施肥时收获后带走的养分量。
获取目标作物在相似土壤类型下的肥料当季利用率。
根据所述目标作物的目标产量需带走的养分量、所述目标作物在相似土壤类型下不施肥时收获后带走的养分量和所述目标作物在相似土壤类型下的肥料当季利用率,采用公式Wrec=(Woutput-Wblank)/Kfer,确定目标作物初始推荐施肥量。
其中,Woutput为目标作物达到目标产量需带走的养分量,Wblank为目标作物在相似土壤类型下不施肥时收获后带走的养分量,Kfer为目标作物在相似土壤类型下的肥料当季利用率,Wrec为目标作物初始推荐施肥量。
步骤104:根据所述种植目标作物种类,设定目标作物灌溉的触发条件,具体包括:
当所述种植目标作物种类为叶菜类作物时,土壤体积含水量小于田间持水量的65%时触发。
当所述种植目标作物种类为根茎类作物时,土壤体积含水量小于田间持水量的60%时触发。
当所述种植目标作物种类为茄果类作物时,土壤体积含水量小于田间持水量的55%时触发。
步骤105:通过土壤温湿度传感器持续对土壤体积含水量进行测试,当土壤体积含水量连续低于触发值设定时间时,根据所述目标作物初始推荐施肥量对目标作物进行灌溉施肥,具体包括:
通过视觉处理器对可见光图像采集装置采集的作物冠层图像进行处理,得到作物的冠层覆盖度。
通过预设目标作物生长期内最大平均株高Hmax、各生长日正常生长状态下的参照株高Href和参照冠层覆盖度Cref,结合观测作物株高信息Hobs和观测冠层覆盖度Cobs进行判断:
当1.1*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)时,只灌溉不施肥。
当0.95*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)<1.1*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)时,按所述目标作物初始推荐施肥量的10%滴管施肥。
当0.90*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)<0.95*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)时,按所述目标作物初始推荐施肥量的20%滴管施肥。
当0.80*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)<0.90*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)时,按所述目标作物初始推荐施肥量的30%滴管施肥。
同时,判断上次施肥间隔是否小于7天或者施肥总次数是否大于5次。
若是,则不施肥。
若否,则继续进行施肥。
本发明可以实现对作物生长状况进行自动判断,自主决定施肥时间和肥料用量,一方面省去了大量人工,另一方面通过科学的施肥决策系统,在保证作物产量的前提下减少肥料施用量,提高肥料利用效率。
实施例1:
以番茄为例,一种对番茄进行水肥灌溉的方法,具体按如下实施方式进行:
步骤001:上茬番茄收获后人工挑选干旱需浇水土壤测试质量含水量,并同步测试土壤容重和田间持水量;取0-20cm根层土壤混匀后测试土壤pH值、硝态氮、Olsen磷、速效钾,将所有测试数据录入微型计算机;同时,在微型计算机输入该番茄的目标产量,根据以下公式计算番茄的初始推荐施肥量(Wrec):
Wrec=(Woutput-Wblank)/Kfer
Wrec为初始推荐施肥量,Woutput为目标番茄产量带走的养分量(kg/hm2),Wblank为不施肥对照小区带走的养分量(kg/hm2),Kfer为肥料养分当季利用率(%),Woutput、Wblank、Kfer可根据某番茄的经验值(预设值)不做更改。
以番茄需氮量为例:Woutput为250kg/hm2,Wblank为150kg/hm2,Kfer为30%,则推荐施氮量Wrec为333kg/hm2
以番茄需磷(P2O5)量为例:Woutput为120kg/hm2,Wblank为67kg/hm2,Kfer为50%,则推荐施氮量Wrec为106kg/hm2
以番茄需钾(K2O)量为例:Woutput为400kg/hm2,Wblank为250kg/hm2,Kfer为60%,则推荐施氮量Wrec为250kg/hm2
氮肥的30%(100kgN/hm2)采用有机替代的方式作为基肥施入农田,其余70%(233kgN/hm2)作为滴灌时追肥使用;
步骤002:根据种植作物种类对灌溉的触发条件进行设置,因为本实施例采用的目标作物为番茄,因此当土壤体积含水量小于田间持水量的55%时触发。
步骤003:在番茄生长期,土壤温湿度传感器持续对土壤体积含水量进行测试,当土壤体积含水量连续低于触发值12小时时,启动灌溉施肥程序,施肥量根据下述步骤确定。
步骤003-1:视觉处理器对可见光图像采集装置采集的番茄冠层图像进行处理,提取番茄的冠层覆盖度(番茄在整幅图像中所占像素数的比例),并将数据传送至微型计算机。
步骤003-2:微型计算机通过预设番茄生长期内最大平均株高(Hmax)(番茄125cm)、各生长日正常生长状态(非缺素或缺水)下的参照株高Href和参照冠层覆盖度Cref,结合观测番茄株高信息(Hobs)和观测冠层覆盖度(Cobs)进行判断,图4为本发明番茄株高随移栽后天数变化预设曲线。图5为本发明番茄冠层覆盖度随移栽后天数变化预设曲线。具体的判断方法如下:
当1.1*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)时,只灌溉不施肥。
当0.95*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)<1.1*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)时,按Wrec的10%滴管施肥;即为氮肥23.3kg/hm2,磷肥(P2O5)10.6kg/hm2,钾肥(K2O)25kg/hm2
当0.90*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)<0.95*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)时,按Wrec的20%滴管施肥;即为氮肥46.6kg/hm2,磷肥(P2O5)21.2kg/hm2,钾肥(K2O)50kg/hm2
当0.80*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)<0.90*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)时,按Wrec的30%滴管施肥;即为氮肥69.9kg/hm2,磷肥(P2O5)31.8kg/hm2,钾肥(K2O)75kg/hm2
同时,据上次施肥间隔小于7天时,不施肥;施肥总次数大于5次时,不再进行施肥。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (2)

1.一种基于可根据设施作物长势灌溉施肥的智能系统的对作物进行水肥灌溉的方法,所述可根据设施作物长势灌溉施肥的智能系统包括:灌溉模块、生长监测模块、变量施肥模块和控制模块;所述灌溉模块与所述变量施肥模块连接,所述灌溉模块用于将灌溉水均匀滴灌入农田,或通过所述变量施肥模块按照一定比例将灌溉水与肥料溶液混合后滴灌入农田;所述生长监测模块用于采集作物生长的实时监测数据;所述变量施肥模块用于按推荐的肥料用量制成肥料溶液供所述灌溉模块使用;所述控制模块分别与所述灌溉模块、所述生长监测模块和所述变量施肥模块连接,所述控制模块用于根据预设程序和所述实时监测数据计算推荐施肥量和灌溉水用量,并控制和协调所述灌溉模块、所述生长监测模块和所述变量施肥模块间的通信,为作物提供最优的施肥量和灌溉水用量,其特征在于,包括:
设定目标作物种类;
设定所述目标作物的目标产量;
根据所述目标作物的目标产量,确定目标作物初始推荐施肥量;
根据所述目标作物种类,设定目标作物灌溉的触发条件;
通过土壤温湿度传感器持续对土壤体积含水量进行测试,当土壤体积含水量连续低于触发值设定时间时,根据所述目标作物初始推荐施肥量对目标作物进行灌溉施肥;
所述根据所述目标作物种类,设定目标作物灌溉的触发条件,具体包括:
当所述目标作物种类为叶菜类作物时,土壤体积含水量小于田间持水量的65%时触发;
当所述目标作物种类为根茎类作物时,土壤体积含水量小于田间持水量的60%时触发;
当所述目标作物种类为茄果类作物时,土壤体积含水量小于田间持水量的55%时触发;
所述通过土壤温湿度传感器持续对土壤体积含水量进行测试,当土壤体积含水量连续低于触发值设定时间时,根据所述目标作物初始推荐施肥量对目标作物进行灌溉施肥,具体包括:
通过视觉处理器对可见光图像采集装置采集的作物冠层图像进行处理,得到作物的冠层覆盖度;
通过预设目标作物生长期内最大平均株高Hmax、各生长日正常生长状态下的参照株高Href和参照冠层覆盖度Cref,结合观测作物株高信息Hobs和观测冠层覆盖度Cobs进行判断:
当1.1*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)时,只灌溉不施肥;
当0.95*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)<1.1*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)时,按所述目标作物初始推荐施肥量的10%滴管施肥;
当0.90*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)<0.95*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)时,按所述目标作物初始推荐施肥量的20%滴管施肥;
当0.80*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)≤sqrt(Cobs 2+(Hobs/Hmax)2)<0.90*sqrt(Cref 2+(Href/Hmax)2)时,按所述目标作物初始推荐施肥量的30%滴管施肥;
同时,判断上次施肥间隔是否小于7天或者施肥总次数是否大于5次;
若是,则不施肥;
若否,则继续进行施肥。
2.根据权利要求1所述的对作物进行水肥灌溉的方法,其特征在于,所述根据所述目标作物的目标产量,确定目标作物初始推荐施肥量,具体包括:
获取目标作物达到目标产量需带走的养分量;
获取目标作物在相似土壤类型下不施肥时收获后带走的养分量;
获取目标作物在相似土壤类型下的肥料当季利用率;
根据所述目标作物的目标产量需带走的养分量、所述目标作物在相似土壤类型下不施肥时收获后带走的养分量和所述目标作物在相似土壤类型下的肥料当季利用率,采用公式Wrec=(Woutput-Wblank)/Kfer,确定目标作物初始推荐施肥量;
其中,Woutput为目标作物达到目标产量需带走的养分量,Wblank为目标作物在相似土壤类型下不施肥时收获后带走的养分量,Kfer为目标作物在相似土壤类型下的肥料当季利用率,Wrec为目标作物初始推荐施肥量。
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