[发明专利]一种基于神经网络的多维参量农作物智能灌溉控制方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的多维参量农作物智能灌溉控制方法，通过采集当前灌溉农田的雨量信息、土壤墒情信息、风速信息、温湿度信息、光照强度信息及流量信息等参量，基于神经网络建立以农作物需水信号为响应信息的农作物需水量模型，通过该模型对农作物多维环境参量进行计算处理，最终预测出当前农田农作物的需水量，控制器通过对需水量、降雨量及土壤墒情做出综合判决结果并根据判决结果控制电磁阀，完成对农作物的精准灌溉，全程无需人工操作，工作效率高，且精确度高，可以提高水资源利用率、农作物产量和农业信息化程度，降低作物生产成本、人力成本，同时对提高农作物的品质和产量具有积极促进作用，具有明显的社会效益。

主权项

1.一种基于神经网络的多维参量农作物智能灌溉控制方法，其特征在于，包括：基于神经网络建立以农作物需水信号为响应信息的农作物需水量模型；利用传感器采集当前灌溉农田的雨量信息、土壤墒情信息、风速信息、周围空气的温湿度信息、当前光照强度信息和灌溉管道流量信息；控制器利用无线传输方式获取雨量信息、墒情信息、风速信息、温湿度信息、光照强度信息和管道流量信息；控制器利用农作物需水量模型对风速信息、温湿度信息和光照强度进行计算，预测出当前农田农作物的需水量；控制器通过对需水量、降雨量及土壤墒情做出综合判决结果并根据判决结果得出灌溉指令、灌水量及灌水持续时间；控制器将灌溉指令以无线传输方式发送至设置在灌溉农田的灌溉管道上的电磁阀；电磁阀根据所述灌溉指令控制灌溉管道的导通，以通过灌溉管道输送与灌溉指令对应的水量至农田灌溉。