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申请/专利权人：苏州朗禾农业科技有限公司

摘要：本发明公开了基于光辐射和排液量分析的灌溉监测方法及系统，涉及灌溉监测技术领域，该方法的步骤包括：通过在灌溉设施的管道部位安装流量传感器获得排液量，通过卫星遥感数据得到光辐射强度；建立瓜果作物生长模型，为作物生长阶段分配瓜果作物水分需求系数；通过所述光辐射强度和所述排液量结合所述瓜果作物水分需求系数计算现阶段耗水指数；建立自适应灌溉调度模型，将所述现阶段耗水指数作为所述自适应灌溉调度模型的输入，输出最佳灌溉量。本发明降低了人工管理的难度和成本，提高了灌溉管理的智能化和自动化水平。

主权项：1.基于光辐射和排液量分析的灌溉监测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、通过在灌溉设施的管道部位安装流量传感器获得排液量，通过卫星遥感数据得到光辐射强度；S2、建立瓜果作物生长模型，为作物生长阶段分配瓜果作物水分需求系数；S3、通过所述光辐射强度和所述排液量结合所述瓜果作物水分需求系数计算现阶段耗水指数；S4、建立自适应灌溉调度模型，将所述现阶段耗水指数作为所述自适应灌溉调度模型的输入，输出最佳灌溉量；所述作物生长模型具体建立步骤包括：S21、采集灌溉样地土壤特性，包括土壤温度、土壤湿度和土壤孔隙度，计算得到土壤水分需求影响值；S22、通过采集气象数据获得空气湿度、空气温度和空气风速，得到环境蒸腾影响值；S23、通过所述土壤水分需求影响值和所述环境蒸腾影响值得到第一瓜果作物水分需求系数；S24、设置瓜果不同生长阶段水分需求权值，结合所述第一瓜果作物水分需求系数得到瓜果不同生长阶段第二瓜果作物水分需求系数；所述土壤温度通过在灌溉样地均匀安装温度传感器得到，土壤温度的取值为温度传感器的均值；所述土壤湿度通过在灌溉样地均匀安装湿度传感器得到，土壤湿度的取值为温度传感器的均值；所述土壤孔隙度通过在土壤上方采集土壤图像信息得到，提取所述土壤图像信息的RGB空间红色和蓝色的像素值之和，表示为，其中表示从土壤图像左上角像素开始向右下角像素遍历的第个像素的RGB空间红色和蓝色的像素值之和，表示像素的总数量，则灌溉样地得到土壤孔隙度计算公式为：，其中表示标准土壤孔隙度，表示标准RGB空间红色和蓝色的像素值之和；则土壤水分需求影响值计算公式为：，其中表示温度传感器的均值的权重，表示湿度传感器的均值的权重，表示土壤孔隙度的权重；所述空气温度、空气湿度和风速通过气象数据得到，设置风速阈值、，当时，环境蒸腾影响值计算公式为，当时或时，环境蒸腾影响值计算公式为；所述第一瓜果作物水分需求系数计算公式为：，其中，表示土壤水分需求影响值的权重，表示环境蒸腾影响值的权重；所述瓜果不同生长阶段水分需求权值包括种子发芽阶段权值为0.6，幼苗生长阶段权值为0.3，生长成熟阶段权值为0.7，开花阶段权值为0.5，结果阶段权值为0.8，则种子发芽阶段第二瓜果作物水分需求系数，幼苗生长阶段第二瓜果作物水分需求系数，生长成熟阶段第二瓜果作物水分需求系数，开花阶段第二瓜果作物水分需求系数，结果阶段第二瓜果作物水分需求系数；所述光辐射强度具体计算过程包括：通过卫星遥感数据采集灌溉样地的光谱信息，包括近红外波段反射率数据集、红光波段反射率数据集和蓝光波段反射率数据集，其中，表示近红外波段数量，表示红光波段数量，表示蓝光波段数量；通过叶绿素仪采集灌溉样地植被的叶绿素含量；设置植被NDVI光谱组合，和植被EVI光谱组合，设置NDVI灌溉样地植被波段选取策略，计算公式为，和EVI灌溉样地植被波段选取策略，计算公式为，其中，，函数表示计算相关系数，表示提取内相关系数最大的的光谱波段组合，，其中表示为不同生长阶段分配的太阳高度角影响权重，其中，种子发芽阶段太阳高度角影响权重，幼苗生长阶段太阳高度角影响权重，生长成熟阶段太阳高度角影响权重，开花阶段太阳高度角影响权重，结果阶段太阳高度角影响权重，则不同阶段光辐射强度计算公式为；所述耗水指数计算过程包括：提取现阶段第二瓜果作物水分需求系数，，同时通过流量传感器获得现阶段灌溉样地排液量，则现阶段耗水指数计算公式为；所述自适应灌溉调度模型包括设置适应度函数，其中表示实际灌溉量，表示目标灌溉量，表示节水效果项的权重，表示生长需求满足程度项的权重，表示作物在现阶段的最大耗水指数；设置灌溉量控制器，控制行为包括调整实际灌溉量；随机生成一组个灌溉量控制器控制参数，根据所述适应度函数评价每个控制参数的适应度，比较当前位置的适应度与历史适应度最高位置的适应度，若，则将作为新的最高位置的适应度；提取所有控制行为参数个体的最高位置的适应度中的最大值作为全局最高位置；当满足时，其中表示同时满足括号内的条件，停止迭代，输出此时的实际灌溉量。

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