一种基于大数据的智慧灌溉调控系统及方法与流程

本发明涉及农业灌溉，具体为一种基于大数据的智慧灌溉调控系统及方法。

背景技术：

1、农业灌溉，主要是指对农业耕作区进行的灌溉作业。农业灌溉方式一般可分为为传统的地面灌溉、普通喷灌以及微灌，尤其对种植在丘陵地区或具有一定坡度的地区的农作物，由于地势问题，灌溉难度较大。

2、现有的灌溉调控系统在对丘陵地区或具有一定坡度的地区的农作物进行灌溉时，直接根据农作物的缺水情况，对农作物进行灌溉处理，缺乏对降雨的利用，以及在对农作物进行灌溉时，无法根据各农作物的缺水情况，对各区域农作物进行实际灌溉量进行确定，导致部分区域出现超额灌溉的情况。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大数据的智慧灌溉调控系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的智慧灌溉调控系统，所述系统包括灌溉模块、水移距离预测模块、灌溉时间预测模块和灌溉调控模块；

3、所述灌溉模块用于在农业种植区域进行区域划分后，对各子区域的农作物单独进行灌溉处理，并将灌溉信息传输至水移距离预测模块；

4、所述水移距离预测模块用于在农业种植区域进行单独灌溉时，根据农作物的养分流失情况和土壤渗水情况，对土壤表面和土壤底层的水移距离进行预测，并将预测结果传输至灌溉调控模块；

5、所述灌溉时间预测模块用于根据各子区域中农作物的土壤湿度情况，判断各子区域是否需要进行灌溉，基于判断结果，结合农业种植区域受到的光照情况和农业种植区域所处位置的温度变化情况，对灌溉子区域的灌溉时间进行预测，并将预测的灌溉时间传输至灌溉调控模块；

6、所述灌溉调控模块用于对水移距离预测模块传输的土壤表面和土壤底层的水移距离，以及灌溉时间预测模块传输的灌溉时间进行接收，基于接收信息，对各子区域的灌溉量和灌溉时间进行确定，根据确定的灌溉信息对对应子区域进行灌溉处理。

7、进一步的，所述灌溉模块包括区域划分单元和灌溉单元；

8、所述区域划分单元将同一坡度种植的农作物划入同一子区域，按照坡度大小对划分的子区域进行编号处理，并将编号处理后的子区域传输至灌溉单元；

9、所述灌溉单元对区域划分单元传输的编号处理后的子区域进行接收，根据接收结果，单独对坡度最高的子区域中的农作物进行灌溉处理，并将灌溉信息传输至水移距离预测模块，灌溉信息包括灌溉子区域、灌溉时间和灌溉子区域对应的坡度，单独对坡度最高的子区域进行灌溉是因为在高处灌溉的水流会在重力作用下流向坡度较低的子区域，此操作有利于后面对农作物在灌溉前后的养分流失情况，以及水流的流动距离进行分析，进而保证预测的农作物灌溉量和灌溉时间更加精确。

10、进一步的，所述水移距离预测模块包括土壤养分监测单元、渗透水监测单元和水移距离预测单元；

11、所述土壤养分监测单元对灌溉单元传输的灌溉信息进行接收，在灌溉结束后，基于大数据对相同灌溉条件和相同种植坡度下农作物在灌溉前后的养分流失情况进行获取，当农作物在灌溉前后养分含量不同时，对对应农作物所属子区域进行确定，对确定的子区域对应的编号值进行获取，将获取的最大编号值传输至水移距离预测单元，土壤养分监测单元用于对农作物在灌溉后的养分流失情况进行分析，为水移距离预测单元对土壤表面水移距离的预测过程提供数据支撑；

12、所述渗透水监测单元对灌溉单元传输的灌溉信息进行接收，在灌溉结束后，基于大数据对相同灌溉条件和相同种植坡度下农作物在灌溉前后的土壤湿度进行获取，当农作物在灌溉前后的土壤湿度不同时，对对应农作物所属子区域进行确定，对确定的子区域对应的编号值进行获取，将获取的最大编号值传输至水移距离预测单元，渗透水监测单元用于对农作物在灌溉后的土壤湿度变化进行分析，为水移距离预测单元对土壤底层水移距离的预测过程提供数据支撑；

13、所述水移距离预测单元对土壤养分监测单元和渗透水监测单元分别传输的最大编号进行接收，基于接收的编号信息，利用数学模型对土壤表面的水移距离进行预测，利用数学模型对土壤底层的水移距离进行预测，并将预测的水移距离传输至灌溉调控预测模块，其中，l表示土壤表面的水移距离，j=1,2,…,m，表示土壤养分监测单元获取的编号值，m表示土壤养分监测单元获取的最大编号值，hj表示编号为j的子区域对应的划分宽度，f表示土壤底层的水移距离，i=1,2,…,n，表示渗透水监测单元获取的编号值，m表示渗透水监测单元获取的最大编号值，hi表示编号为i的子区域对应的划分宽度。

14、进一步的，所述灌溉时间预测模块包括判断单元和灌溉时间预测单元；

15、所述判断单元利用土壤检测仪对各子区域中的土壤湿度进行采集，将采集的土壤湿度与临界湿度进行对比，若采集的土壤湿度＞临界湿度，则此时无需对农作物进行灌溉处理，若采集的土壤湿度≤临界湿度，则此时需要对农作物进行灌溉处理，根据对比结果对需要灌溉处理的子区域进行确定，并将确定的灌溉子区域传输至灌溉调控模块，将无需灌溉的子区域传输至灌溉时间预测单元，农作物在低于临界湿度时无法正常生长；

16、所述灌溉时间预测单元对判断单元传输的无需灌溉的子区域进行接收，根据农业种植区域受到的光照情况和农业种植区域所处位置的温度变化情况，对接收的子区域的灌溉时间进行预测，若预测的灌溉时间＜最近降雨时间，则以预测时间对种植区域进行灌溉处理，若预测的灌溉时间≥最近降雨时间，则以降雨时间对种植区域进行灌溉处理，并将确定的灌溉时间和灌溉子区域传输至灌溉调控模块，灌溉时间预测单元用于对判断单元判断的无需灌溉的子区域的灌溉时间进行预测，避免上述子区域中的农作物出现过度灌溉的情况，有利于减少水资源的浪费。

17、进一步的，所述灌溉调控模块包括第一调控单元、第二调控单元和灌溉调控单元；

18、所述第一调控单元对判断单元传输的灌溉子区域，以及灌溉时间预测单元传输的灌溉时间和灌溉子区域进行接收，基于接收信息，对各灌溉子区域在对应灌溉时间的灌溉量进行确定，并将各灌溉子区域在对应灌溉时间的灌溉量传输至灌溉调控单元；

19、所述第二调控单元对水移距离预测单元传输的土壤表面和土壤底层的水移距离进行接收，结合降雨量，在降雨作用后，对未发生渗透现象的子区域对应的灌溉量进行确定，并将确定的灌溉量传输至灌溉调控单元；

20、所述灌溉调控单元对第一调控单元传输的各灌溉子区域在对应灌溉时间的灌溉量，以及第二调控单元传输的未发生渗透现象的子区域对应的灌溉量进行接收，基于接收信息，对对应子区域进行灌溉处理。

21、进一步的，所述灌溉时间预测单元根据农业种植区域受到的光照情况和农业种植区域所处位置的温度变化情况，对接收的子区域的灌溉时间进行预测的具体方法为：

22、根据农业种植区域在降雨前受到的光照情况和农业种植区域所处位置的温度变化情况进行获取，基于获取信息，对各子区域在降雨前土壤湿度的变化情况进行预测，具体的预测公式w为：

23、当q-q＇≥0且t-t＇≥0时：

24、w=et+（q-q＇）*t*e+p t＇+（t-t＇）*t＇*p；

25、当q-q＇＜0时，et+（q-q＇）*t*e≡0，此时土壤水分不蒸发；

26、当t-t＇＜0时，p t＇+（t-t＇）*t＇*p≡0，此时土壤水分不蒸发；

27、其中，t表示农作物受到光照的时间，t＇表示农作物未受到光照的时间，t+ t＇表示距离灌溉时间预测单元接收信息的时间，et表示在t时间内在标准光照情况下土壤的水分蒸发量，q表示农作物在t时间内受到的平均光照强度，q＇表示标准光照强度，e表示光照强度每增加1勒克斯时土壤对应的水分蒸发量，p t＇表示在t＇时间内土壤在标准温度下的水分蒸发量，t表示农业种植区域所处位置在t＇时间内的平均温度，t＇表示标准温度，p表示温度每增加1℃时土壤对应的水分蒸发量，w表示土壤在t+ t＇时间内对应的水分蒸发量；

28、根据灌溉时间预测单元接收的各子区域对应的土壤湿度，利用土壤湿度=土壤实际含水量/土壤最大含水量，对接收的各子区域土壤对应的含水量进行计算，将土壤在t+t＇时间内对应的水分蒸发量与接收的各子区域土壤对应的含水量之间的差值进行计算，得到各子区域在t+ t＇时间点的土壤含水量，将得到的土壤含水量与临界含水量进行对比，若得到的土壤含水量＞临界含水量，则此时无需对农作物进行灌溉处理，若得到的土壤含水量≤临界含水量，则表示对应子区域的灌溉时间为t+ t＇，其中，临界含水量指土壤在临界湿度时对应的含水量。

29、进一步的，所述第一调控单元对各灌溉子区域在对应灌溉时间的灌溉量进行确定的具体方法为：

30、根据灌溉时间预测单元预测的土壤在t+ t＇时间内对应的水分蒸发量，对各灌溉子区域在降雨开始前的土壤水分蒸发量进行获取， 将获取的土壤水分蒸发量转换为土壤湿度值，转换的土壤湿度值=土壤水分蒸发量/土壤最大含水量，对各灌溉子区域的初始土壤湿度进行获取，对临界湿度值与转换的土壤湿度值之间的和值进行计算，对上述计算的和值与各灌溉子区域获取的初始土壤湿度值之间的差值进行计算，利用土壤湿度=土壤实际含水量/土壤最大含水量，对各灌溉子区域对应的灌溉量进行确定，初始湿度值指判断单元采集的土壤湿度值，在对农作物的灌溉量进行预测的过程中，考虑到水分在高温下的蒸发情况，保证预测的农作物灌溉量与实际需求相近，避免出现农作物因缺水而发生枯萎的情况。

31、进一步的，所述第二调控单元在降雨作用后，对各子区域对应的灌溉量进行确定的具体方法为：

32、灌溉调控单元根据第一调控单元确定的灌溉量对对应灌溉子区域进行灌溉后，在开始降雨时，各灌溉子区域对应的土壤湿度值=临界湿度值；

33、①.在开始降雨时，对各子区域的土壤湿度值进行获取，各灌溉子区域对应的土壤湿度值=临界湿度值，其它子区域的土壤湿度值=其它子区域对应的初始土壤湿度值与第一调控单元中转换的土壤湿度值之间的差值，其它子区域指除灌溉子区域以外的子区域；

34、②.利用公式a=c/c+y，判断各子区域是否发生渗透现象，若a＞1，则表示对应子区域发生渗透现象，若a≤1，则表示对应子区域不会发生渗透现象，其中，c表示降雨量，c表示土壤最大含水量，y表示在开始降雨时，各子区域对应的土壤湿度值，a表示在降雨作用后，对应子区域若不发生渗透时对应的土壤湿度值；

35、③.根据土壤表面和土壤底层的水移距离，将未发生渗透现象的子区域与发生渗透现象的子区域进行匹配（匹配依据：发生渗透现象的子区域产生的渗透水经过未发生渗透现象的子区域），根据匹配结果，对匹配的发生渗透现象的子区域对应的编号信息进行获取，结合对应子区域的渗水量和农作物对渗透水的吸水率，对未发生渗透现象的子区域的实际土壤湿度值进行预测，则：

36、利用公式v=(ak-1)*c*α对未发生渗透现象的子区域土壤吸收编号为k的发生渗透现象的子区域的渗透水量进行计算，其中，k=1,2,…,b，表示划分的子区域对应的编号，b表示划分的子区域的总数，α表示农作物对渗透水的吸水率；

37、根据获取的编号信息，对未发生渗透现象的子区域土壤吸收的总渗透水量进行确定，将确定的总渗透水量转换为土壤湿度值（土壤湿度值=总渗透水量/土壤最大含水量），对总渗透水量转换的土壤湿度值与对应未发生渗透现象的子区域对应的土壤湿度值a之间的和值进行计算，得到对应未发生渗透现象的子区域在降雨作用后的实际土壤湿度值，对（1-实际土壤湿度值）与土壤最大含水量之间的乘积进行计算，得到对应未发生渗透现象的子区域在降雨作用后的灌溉量，即灌溉量=土壤最大含水量*（1-实际土壤湿度值）；

38、在对农作物的灌溉量进行预测的过程中，根据各划分子区域土壤的渗透情况，对各划分子区域土壤的湿度值进行确定，实现定点定量灌溉，保证农作物灌溉合理。

39、一种基于大数据的智慧灌溉调控方法，所述方法包括：

40、s10：将同一坡度种植的农作物划入同一子区域，按照坡度大小对划分的子区域进行编号处理，在农业种植区域进行区域划分后，对各子区域的农作物单独进行灌溉处理；

41、s20：基于大数据在农业种植区域进行单独灌溉时，对农作物的养分流失情况和土壤渗水情况进行分析，基于分析结果，对土壤表面和土壤底层的水移距离进行预测；

42、s30：根据各子区域中农作物的土壤湿度情况，判断各子区域是否需要进行灌溉，基于判断结果，结合农业种植区域受到的光照情况和农业种植区域所处位置的温度变化情况，对灌溉子区域的灌溉时间进行预测；

43、s40：基于s30中预测的灌溉子区域的灌溉时间，结合各灌溉子区域在降雨开始前的土壤水分蒸发量，对各灌溉子区域在对应灌溉时间的灌溉量进行确定，基于s20中预测的土壤表面和土壤底层的水移距离，结合降雨量，在降雨作用后，对未发生渗透现象的子区域对应的灌溉量进行确定，根据确定的灌溉信息对对应子区域进行灌溉处理。

44、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

45、1.本发明通过对各子区域在降雨前土壤湿度的变化情况，对降雨前土壤的水分蒸发量进行确定，基于确定的水分蒸发量和土壤临界湿度，对子区域在降雨前的最少灌溉量进行计算，基于计算的灌溉量，在对应灌溉时间对对应子区域进行灌溉处理，保证对降雨的充分利用。

46、2.本发明通过在降雨后，对各子区域是否发生渗透现象进行判断，基于判断结果，结合土壤表面和土壤底层的水移距离，将未发生渗透现象的子区域与发生渗透现象的子区域进行匹配，根据匹配结果和对应子区域的渗水量，以及农作物对渗透水的吸水率，对未发生渗透现象的子区域的实际土壤湿度值进行预测，根据预测的实际土壤湿度值，对降雨后，各子区域对应的灌溉量进行确定，此过程考虑到了水渗透的问题，避免在对子区域进行灌溉处理后，出现超额灌溉的情况，减少水资源的浪费，进一步提高了系统的调控效果。