本發(fā)明涉及水肥調(diào)控，尤其涉及一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)中，盡管土地平整度已達(dá)到規(guī)范要求，但微地形差異（如坡降≤0.5%的標(biāo)準(zhǔn)化地塊）仍會(huì)導(dǎo)致水肥在田間運(yùn)移不均勻。由于地形起伏引發(fā)的局部高程差，灌溉過(guò)程中易出現(xiàn)低洼區(qū)積水、高地處供水不足、徑流區(qū)肥料流失等問(wèn)題，導(dǎo)致作物根系水分和養(yǎng)分吸收不均衡，影響產(chǎn)量與資源利用效率。

2、目前，針對(duì)微地形差異導(dǎo)致的水肥運(yùn)移不均問(wèn)題，現(xiàn)有主流技術(shù)方案通過(guò)地形測(cè)繪生成三維高程模型，結(jié)合土壤水分傳感器數(shù)據(jù)，預(yù)設(shè)不同地形區(qū)域的灌溉閾值，并通過(guò)固定程序控制滴灌系統(tǒng)分區(qū)域差異化供水，并定期人工校準(zhǔn)參數(shù)。此類(lèi)現(xiàn)有方案存在一些局限：依賴靜態(tài)參數(shù)，導(dǎo)致灌溉決策缺乏對(duì)作物實(shí)際需水需求的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，可能出現(xiàn)高處干旱、低處過(guò)濕的現(xiàn)象；參數(shù)更新依賴人工校準(zhǔn)或固定周期的傳感器數(shù)據(jù)，無(wú)法快速響應(yīng)局部微地形因耕作、沉降等因素產(chǎn)生的細(xì)微變化，導(dǎo)致水肥分配策略滯后于實(shí)際需求等。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法和系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中依賴靜態(tài)參數(shù)，導(dǎo)致灌溉決策缺乏對(duì)作物實(shí)際需水需求的動(dòng)態(tài)響應(yīng)；參數(shù)更新依賴人工校準(zhǔn)或固定周期的傳感器數(shù)據(jù)，無(wú)法快速響應(yīng)局部微地形因耕作、沉降等因素產(chǎn)生的細(xì)微變化，導(dǎo)致水肥調(diào)控策略滯后于實(shí)際需求的問(wèn)題。

2、第一方面，本發(fā)明提供一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法，包括：

3、獲取高標(biāo)農(nóng)田的地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)和作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)；

4、根據(jù)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成高程梯度分布特征集合，以根據(jù)所述高程梯度分布特征集合生成高程模型，所述高程模型包括灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)、徑流區(qū)邊界參數(shù)以及微地形差異參數(shù)；

5、對(duì)所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，以計(jì)算出水分脅迫指數(shù)；

6、將所述水分脅迫指數(shù)與所述微地形差異參數(shù)進(jìn)行空間位置匹配，以生成融合作物生理狀態(tài)和地形特征的地形補(bǔ)償參數(shù)集；

7、在5g邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中建立時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重，以生成多目標(biāo)灌溉控制指令；

8、根據(jù)所述多目標(biāo)灌溉控制指令和所述微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的水肥運(yùn)移速率參數(shù)，進(jìn)行高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控。

9、可選地，根據(jù)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成高程梯度分布特征集合，以根據(jù)所述高程梯度分布特征集合生成高程模型，所述高程模型包括灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)、徑流區(qū)邊界參數(shù)以及微地形差異參數(shù)，包括：

10、基于預(yù)設(shè)的相鄰點(diǎn)數(shù)量閾值，計(jì)算所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)與相鄰坐標(biāo)點(diǎn)的高程差值和水平間距，生成高程梯度分布特征集合，所述梯度分布特征集合包括坡度值、坡向角度以及曲率值；

11、將所述坡度值進(jìn)行空間插值處理，生成坡度分布表面，基于所述坡度分布表面中坡度值小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值且覆蓋面積大于第二預(yù)設(shè)閾值的閉合區(qū)域標(biāo)記為灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)；

12、對(duì)所述坡度分布表面中每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)與相鄰坐標(biāo)點(diǎn)的坡度差值超過(guò)第三預(yù)設(shè)閾值的邊界線段標(biāo)記為徑流區(qū)邊界；

13、對(duì)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，得到多個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元內(nèi)所有坐標(biāo)點(diǎn)的坡度值標(biāo)準(zhǔn)差，將所述坡度值標(biāo)準(zhǔn)差大于或等于第四預(yù)設(shè)閾值的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元標(biāo)記為微地形差異參數(shù)；

14、將所述灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)的空間坐標(biāo)范圍、所述徑流區(qū)邊界的拓?fù)溥B接關(guān)系以及所述微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元的編碼信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)映射，生成高程模型。

15、可選地，對(duì)所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，以計(jì)算出水分脅迫指數(shù)，包括：

16、將所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)檢測(cè)區(qū)域，提取所述檢測(cè)區(qū)域的第一反射率值和第二反射率值；

17、基于所述第一反射率值和第二反射率值，生成每個(gè)檢測(cè)區(qū)域?qū)?yīng)的歸一化反射率特征值；

18、獲取所述高標(biāo)農(nóng)田中作物的生長(zhǎng)階段編碼，根據(jù)預(yù)設(shè)的脅迫判定閾值映射表，確定與所述生長(zhǎng)階段編碼對(duì)應(yīng)的判定閾值范圍；

19、將所述歸一化反射率特征值與所述判定閾值范圍進(jìn)行比較，以生成水分狀態(tài)標(biāo)簽；

20、基于所述水分狀態(tài)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)權(quán)重系數(shù)和線性轉(zhuǎn)換規(guī)則，計(jì)算每個(gè)檢測(cè)區(qū)域?qū)?yīng)的水分脅迫指數(shù)。

21、第二方面，本發(fā)明提供一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控系統(tǒng)，包括：

22、獲取模塊，用于獲取高標(biāo)農(nóng)田的地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)和作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)；

23、生成模塊，用于根據(jù)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成高程梯度分布特征集合，以根據(jù)所述高程梯度分布特征集合生成高程模型，所述高程模型包括灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)、徑流區(qū)邊界參數(shù)以及微地形差異參數(shù)；

24、解析模塊，用于對(duì)所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，以計(jì)算出水分脅迫指數(shù)；

25、匹配模塊，用于將所述水分脅迫指數(shù)與所述微地形差異參數(shù)進(jìn)行空間位置匹配，以生成融合作物生理狀態(tài)和地形特征的地形補(bǔ)償參數(shù)集；

26、優(yōu)化模塊，用于在5g邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中建立時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重，以生成多目標(biāo)灌溉控制指令；

27、調(diào)控模塊，用于根據(jù)所述多目標(biāo)灌溉控制指令和所述微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的水肥運(yùn)移速率參數(shù)，進(jìn)行高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控。

28、第三方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算設(shè)備，包括處理器和存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器被設(shè)置為運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序以執(zhí)行第一方面任一所述的一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法。

29、第四方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令，所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)第一方面中任意一項(xiàng)所述的一種高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控方法。

30、本發(fā)明中，獲取高標(biāo)農(nóng)田的地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)和作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)；根據(jù)所述地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成高程梯度分布特征集合，以根據(jù)所述高程梯度分布特征集合生成高程模型，所述高程模型包括灌溉低洼區(qū)標(biāo)識(shí)、徑流區(qū)邊界參數(shù)以及微地形差異參數(shù)；對(duì)所述作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，以計(jì)算出水分脅迫指數(shù)；將所述水分脅迫指數(shù)與所述微地形差異參數(shù)進(jìn)行空間位置匹配，以生成融合作物生理狀態(tài)和地形特征的地形補(bǔ)償參數(shù)集；在5g邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)中建立時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)所述地形補(bǔ)償參數(shù)集和歷史灌溉記錄，利用所述時(shí)序優(yōu)化關(guān)聯(lián)模型優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重，以生成多目標(biāo)灌溉控制指令；根據(jù)所述多目標(biāo)灌溉控制指令和所述微地形差異參數(shù)對(duì)應(yīng)的水肥運(yùn)移速率參數(shù)，進(jìn)行高標(biāo)農(nóng)田水肥一體化智能調(diào)控。本發(fā)明提供的技術(shù)方案通過(guò)同步獲取高精度地形特征與作物生理狀態(tài)數(shù)據(jù)，為水肥調(diào)控提供多維度輸入基礎(chǔ)，解決傳統(tǒng)方法中地形與作物數(shù)據(jù)分離采集導(dǎo)致的時(shí)空不一致問(wèn)題；基于地形點(diǎn)云數(shù)據(jù)量化灌溉低洼區(qū)、徑流路徑及微地形差異參數(shù)，構(gòu)建高程模型，解決傳統(tǒng)地形測(cè)繪無(wú)法捕捉高標(biāo)農(nóng)田微地形波動(dòng)的問(wèn)題；通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的水分脅迫指數(shù)，解決傳統(tǒng)目視判讀或單波段閾值法的主觀性與適應(yīng)性不足問(wèn)題；通過(guò)空間位置匹配融合水分脅迫指數(shù)與微地形差異參數(shù)，構(gòu)建作物需水與地形導(dǎo)流能力的耦合決策依據(jù)，解決單一地形或生理指標(biāo)調(diào)控導(dǎo)致的局部水肥失衡問(wèn)題；利用邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)融合實(shí)時(shí)地形補(bǔ)償參數(shù)集與歷史灌溉規(guī)律，動(dòng)態(tài)優(yōu)化脈沖灌溉時(shí)序因子和流量分配權(quán)重，解決傳統(tǒng)定時(shí)定量灌溉模式無(wú)法適應(yīng)微地形動(dòng)態(tài)變化的問(wèn)題；結(jié)合水肥運(yùn)移速率參數(shù)實(shí)現(xiàn)灌溉動(dòng)作的時(shí)空差異化執(zhí)行，解決傳統(tǒng)均一化灌溉導(dǎo)致的高滲漏區(qū)浪費(fèi)與低滲透區(qū)供給不足的復(fù)合缺陷。進(jìn)一步的，將作物冠層水分脅迫數(shù)據(jù)劃分為檢測(cè)區(qū)域，提取其中的第一反射率值和第二反射率值生成歸一化反射率特征值；通過(guò)生長(zhǎng)階段編碼匹配判定閾值范圍，基于歸一化反射率特征值和判定閾值范圍生成的水分狀態(tài)標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)權(quán)重系數(shù)和線性轉(zhuǎn)換規(guī)則，生成水分脅迫指數(shù)。其中，通過(guò)動(dòng)態(tài)閾值機(jī)制與生長(zhǎng)階段編碼的協(xié)同，解決傳統(tǒng)固定閾值方法無(wú)法適應(yīng)作物生育期變化的缺陷；基于歸一化反射率特征值與水分狀態(tài)標(biāo)簽的線性映射，實(shí)現(xiàn)水分脅迫的精細(xì)化分級(jí)判定，顯著提升高標(biāo)農(nóng)田水肥調(diào)控決策的空間適配性與生理響應(yīng)準(zhǔn)確性。

31、本發(fā)明的這些方面或其他方面在以下實(shí)施例的描述中會(huì)更加簡(jiǎn)明易懂。