本發(fā)明涉及智能水肥精準(zhǔn)灌溉控制，尤其涉及一種智能水肥一體化精準(zhǔn)灌溉控制方法。
背景技術(shù)：
1、在全球水資源日益緊張、農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展面臨挑戰(zhàn)的當(dāng)下，傳統(tǒng)灌溉與施肥方式已難以滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)高效、環(huán)保、可持續(xù)的需求。傳統(tǒng)灌溉多采用大水漫灌，該方式不僅浪費大量水資源，還易導(dǎo)致土壤鹽堿化、養(yǎng)分流失等問題；施肥則依賴經(jīng)驗判斷，存在過量施用、養(yǎng)分不均衡等情況，既增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，又對環(huán)境造成污染。
2、因此，水肥一體化技術(shù)應(yīng)運而生。該技術(shù)將灌溉與施肥過程有機融合，通過智能化控制系統(tǒng)，依據(jù)作物生長需求和土壤環(huán)境狀況，實現(xiàn)水分與養(yǎng)分的同步供給和精確管理。然而，現(xiàn)有的水肥一體化系統(tǒng)在智能化和精準(zhǔn)化程度上仍有提升空間。例如，部分系統(tǒng)雖能根據(jù)預(yù)設(shè)方案進行灌溉施肥，但難以實時精準(zhǔn)監(jiān)測土壤環(huán)境參數(shù)和作物生長狀況并及時調(diào)整方案。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、有鑒于此，本發(fā)明提出一種智能水肥一體化精準(zhǔn)灌溉控制方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的水肥一體化灌溉智能化精準(zhǔn)化程度不足的問題。
2、本發(fā)明具體的技術(shù)方案如下：
3、一種智能水肥一體化精準(zhǔn)灌溉控制方法，包括：
4、步驟1，通過植物莖稈微形變傳感器、根系層土壤剖面水分傳感器陣列、氣象站以及作物冠層紅外攝像頭，構(gòu)建涵蓋生理、土壤、氣象及冠層溫度的多模態(tài)數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)；
5、步驟2，將步驟1獲取的數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型整合作物品種基因型特征庫、歷史生長階段水分響應(yīng)曲線，以及歷史的植物生理參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，通過分析作物品種遺傳特性與蒸騰速率的關(guān)聯(lián)性，預(yù)測未來6小時作物蒸騰需水量；lstm模型通過基因型特征匹配優(yōu)化預(yù)測精度，并基于實時輸入數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整預(yù)測值；
6、步驟3，基于步驟2的需水量預(yù)測結(jié)果，結(jié)合土壤電導(dǎo)率傳感器實時反饋的氮磷鉀養(yǎng)分濃度分布，利用水肥耦合運移模型計算各灌溉分區(qū)的氮磷鉀配比；水肥耦合運移模型通過機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練歷史土壤養(yǎng)分遷移數(shù)據(jù)，輸出滿足作物需求的養(yǎng)分配比函數(shù)；通過三通道比例泵動態(tài)調(diào)節(jié)肥料母液與灌溉水的流量，實現(xiàn)精準(zhǔn)混配；
7、步驟4，采用分布式壓力補償?shù)晤^陣列，基于管道流量計和壓力傳感器的實時數(shù)據(jù)，通過mpc算法動態(tài)調(diào)整各支路脈沖灌溉時長，使實際土壤含水量與預(yù)測值的偏差控制在±3%以內(nèi)；滴頭陣列通過彈性膜片與渦旋流道設(shè)計實現(xiàn)壓力自適應(yīng)，并結(jié)合分形拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)架構(gòu)聯(lián)動補償局部壓力異常；
8、步驟5，在灌溉周期結(jié)束后啟動負(fù)壓虹吸裝置，回收管網(wǎng)末端殘留液至緩沖罐，通過電化學(xué)傳感器檢測回收液的ec值，基于ec值與氮磷鉀濃度的映射關(guān)系，修正下一灌溉周期的配比算法。
9、具體地，步驟1中，通過植物莖稈微形變傳感器實時監(jiān)測作物莖稈的微小形變，基于莖稈形變量與蒸騰速率的非線性關(guān)系獲取作物蒸騰作用強度；結(jié)合根系層土壤剖面水分傳感器陣列獲取土層三維濕度分布數(shù)據(jù)，同步采集氣象站光照強度、蒸發(fā)量及作物冠層紅外熱成像數(shù)據(jù)。
10、具體地，步驟1中，所述植物莖稈微形變傳感器直接安裝在作物莖稈上，采用應(yīng)變片或壓電材料制作，將莖稈微小形變轉(zhuǎn)化為數(shù)字化信號傳輸至數(shù)據(jù)集中管理設(shè)備；所述根系層土壤剖面水分傳感器陣列按分層和分區(qū)方式布置在?0?-?60cm?土層中，利用電容式或時域反射原理測量土壤水分，通過數(shù)據(jù)融合和三維建模技術(shù)得到土層三維濕度分布數(shù)據(jù)。
11、具體地，步驟1中，莖稈形變量與蒸騰速率滿足非線性關(guān)系：
12、
13、其中，為莖稈形變量，表示作物莖稈因蒸騰作用發(fā)生的微小形變程度；k表示作物品種特異性系數(shù)；r表示莖稈半徑；表示蒸騰速率；表示時間變量；是一個關(guān)于蒸騰速率t和時間t的非線性函數(shù)，根據(jù)實際實驗數(shù)據(jù)進行擬合確定。
14、具體地，步驟2中，未來6小時作物的蒸騰需水量的預(yù)測公式表示為：
15、
16、其中，表示輸入向量，包括步驟1采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)，莖稈形變量、土壤水分含量w、光照強度i、蒸發(fā)量e、作物冠層溫度；表示lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)集合，包括權(quán)重矩陣和偏置向量，通過對歷史數(shù)據(jù)，包括作物品種基因型特征庫、歷史生長階段水分響應(yīng)曲線、歷史的植物生理參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，進行訓(xùn)練得到；表示在給定輸入和模型參數(shù)的情況下，lstm?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過一系列計算后所產(chǎn)生的輸出，這個輸出用于預(yù)測未來6小時作物的蒸騰需水量。
17、具體地，步驟3中，所述三通道比例泵安裝在灌溉管道上，與肥料母液儲存容器和灌溉水管道相連，通過控制線路與控制系統(tǒng)連接，根據(jù)計算得到的氮磷鉀配比控制肥料母液和灌溉水的流量。
18、具體地，步驟3中，設(shè)、、分別為第i個灌溉分區(qū)所需的氮、磷、鉀養(yǎng)分含量，單位為克，則
19、，
20、，
21、，
22、其中，為步驟2預(yù)測的未來6小時作物的蒸騰需水量，單位為升；、、分別表示第i個灌溉分區(qū)土壤電導(dǎo)率傳感器反饋的氮、磷、鉀養(yǎng)分濃度，單位為克/升；、、分別是關(guān)于作物需水量和土壤養(yǎng)分濃度的函數(shù)。
23、具體地，步驟3中，設(shè)、、分別為肥料母液中氮、磷、鉀的流量，單位為升/小時；為灌溉水的流量，單位為升/小時，則：
24、，
25、，
26、，
27、其中，、、分別為肥料母液中氮、磷、鉀的濃度，單位為克/升。
28、具體地，步驟4中，所述分布式壓力補償?shù)晤^陣列安裝在灌溉管道的支路上，采用分形拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，融合壓力自適應(yīng)技術(shù)與渦旋穩(wěn)壓機制，確保在不同地形和壓力條件下滴頭出水量均勻穩(wěn)定，mpc?算法根據(jù)實際土壤含水量與預(yù)測值的偏差，自動優(yōu)化灌溉策略，將偏差控制在±3%以內(nèi)。
29、具體地，步驟5中，設(shè)修正后的第i個灌溉分區(qū)所需的氮、磷、鉀養(yǎng)分含量分別為、、，回收液的ec值為，則：
30、，
31、，
32、，
33、其中，、、分別表示步驟3計算得到的第i個灌溉分區(qū)所需的氮、磷、鉀養(yǎng)分含量；、、分別是與回收液ec值相關(guān)的修正系數(shù)，通過實驗測定不同ec值下回收液中氮、磷、鉀的含量得到；表示回收液的電導(dǎo)率。
34、本發(fā)明的有益效果在于：
35、（1）構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，整合植物莖稈微形變傳感器、根系層土壤剖面水分傳感器陣列、氣象站及紅外攝像頭等設(shè)備，全面準(zhǔn)確采集作物生理和環(huán)境數(shù)據(jù)，為后續(xù)決策提供可靠依據(jù)；
36、（2）基于實時采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)，運用訓(xùn)練好的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（lstm）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合作物歷史數(shù)據(jù)，動態(tài)預(yù)測未來6小時作物蒸騰需水量并能隨新數(shù)據(jù)及時調(diào)整；
37、（3）依據(jù)需水預(yù)測和土壤養(yǎng)分濃度分布，利用水肥耦合運移模型，通過三通道比例泵實現(xiàn)精準(zhǔn)灌溉和施肥，提高資源利用率，促進作物生長并減少污染；
38、（4）采用分布式壓力補償?shù)晤^陣列，結(jié)合管道流量計和壓力傳感器數(shù)據(jù)，通過mpc算法動態(tài)調(diào)整各支路脈沖灌溉時長，將實際土壤含水量與預(yù)測值偏差控制在±3%以內(nèi)，適應(yīng)復(fù)雜農(nóng)業(yè)環(huán)境；
39、（5）灌溉周期結(jié)束后，利用負(fù)壓虹吸裝置回收管網(wǎng)末端殘留液，通過檢測ec值自動修正下一周期配比算法，實現(xiàn)資源回收再利用，減少浪費和環(huán)境壓力。