一种作物生长灌溉决策控制系统的制作方法

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。

技术实现要素：

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。