【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能农田灌溉，特别涉及一种基于数字孪生的农田灌溉方法。
技术介绍
1、随着信息化进程的推进，农村农业由人工向数字化发展，但农村农业配套的基础设施、基础数据、公共服务等却没有与数字化发展相匹配，绝大部分农业建设仍然处于初级阶段。
2、大部分农田灌溉还处于人工控制管理阶段，农田设备、作物等数据通过人工采集或者定期手动录入，数据量小、实时性差，用户很难直观、及时地获取农田的环境状态和作物的生长情况；此外，农田灌溉设备大多手动开关，缺乏成熟可靠的控制策略，难以实现自动控制；部分农田虽然采用了较为先进的物联网技术，实现了对农田环境和作物土壤墒情等数据的实时采集，用户也能较为及时地接收到相应的数据。但是该方式中系统的功能只局限于数据的实时监控，过于单一，智能决策、控制等功能依旧薄弱，对农田中的水分情况、农作物需水规律和土壤湿度进行精确灌溉，造成水源浪费，且对于农田数据不能直观的展现在用户面前。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种基于数字孪生的农田灌溉方法，能够实时监测农田的水分状况，根据作物需水规律和土壤湿度进行精确灌溉，避免水资源浪费，提高农田水资源的利用效率。具体技术方案如下：
2、一种基于数字孪生的农田灌溉方法，包括：
3、建立农田3d模型；
4、通过传感器网络技术获取农田数据；
5、通过智能控制系统对数据处理和分析，智能调整灌溉策略；
6、模拟和预测农田水分状况和灌溉需求
7、利用大数据和可视化工具，对农田的水分状况、灌溉效果和管理决策进行分析和展示。
8、优选的，所述建立农田3d模型，包括：
9、通过使用无人机、航空摄影或卫星图像获取高分辨率的农田影像数据；
10、对收集到的农田影像进行图像处理，对农田影像数据进行校正，并获取农田的地形；
11、通过点云处理和划分，生成具有高精度地形信息的数字模型。
12、优选的，所述农田影响数据包括不同波段的多光谱图像、激光扫描数据、北斗高精度定位数据以及倾斜摄影数据。
13、优选的，所述对收集到的农田影像进行图像处理，对农田影像数据进行校正，并获取农田的地形，包括：
14、对农田影像数据去除噪音、图像增强和镶嵌；
15、根据收集到的北斗高精度定位数据进行几何校正；
16、利用激光扫描数据，获取农田的地形数据。
17、优选的，所述通过传感器网络技术获取农田数据，包括：
18、传感器会定期采集环境数据，通过有限或者无线网络将传感器采集的环境数据传输给只能控制系统中的中央控制单元进行处理。
19、优选的，所述通过智能控制系统对数据处理和分析，包括：
20、通过数字孪生模型对农田数据进行清洗、校正以及转换；
21、对通过上述处理后的农田数据进行统计和分析，了解农田的水分状况和需求，并做出相应的灌溉决策，智能控制系统中的中央控制单元自动控制灌溉系统进行精确的水量和灌溉时间调整。
22、优选的，所述模拟和预测农田水分状况和灌溉需求，辅助决策和优化灌溉管理，包括：
23、通过数学模型实现，所述数学模型包括：
24、水分平衡模型，该模型考虑土壤水分的变化过程，包括降雨输入、蒸发散发、作物蒸腾和地下水补给因素；通过模型计算，可以得到不同时期的土壤含水量和水分利用率指标；
25、土壤水分传输模型，该模型根据土壤性质、作物特性和环境条件因素，模拟土壤中水分在垂直和水平方向上的运动、渗透和蓄积过程；
26、作物生长模型：作物生长模型用于预测作物对水分的需求和反应；
27、通过将作物生长模型与水分平衡模型结合，可以评估不同灌溉方案对作物生长和产量的影响。
28、优选的，所述用大数据和可视化工具，对农田的水分状况、灌溉效果和管理决策进行分析和展示，包括：
29、收集农田相关的数据，并存储在数据库和云平台中；
30、对数据进行清洗和预处理；
31、应用各种数据分析和挖掘技术来揭示数据中的隐藏信息和模式，了解不同因素对农田灌溉的影响和关联关系；
32、评估不同灌溉策略和管理措施的效果指导合理的灌溉调整；
33、将复杂的数据结果以直观和易于理解的方式可视化呈现给用户。
34、优选的，所述所述数据清洗和预处理包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值以及数据格式转换。
35、优选的，所述相关的农田数据包括土壤湿度、气象数据以及作物生长情况。
36、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
37、1、本专利技术中，可以实时监测农田的水分状况，根据作物需水规律和土壤湿度进行精确灌溉，避免水资源浪费，提高农田水资源的利用效率；
38、2、本专利技术中，可实时了解农田的生长状况，为农民提供精准施肥、病虫害防治等指导意见，降低农业生产成本；
39、3、本专利技术中，有助于农民根据作物生长周期和需求进行合理灌溉，保证作物生长发育所需的水分和养分，从而提高农作物产量；
40、4、本专利技术中，实现农田灌溉的精细化管理，减少化肥、农药等农业投入品的使用，降低对环境的污染，改善生态环境。
41、5、本专利技术中，为农业决策提供科学依据，帮助农民制定合理的农业生产计划，实现农业生产的可持续发展。
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1.一种基于数字孪生的农田灌溉方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的农田灌溉方法，其特征在于，所述建立农田3D模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的农田灌溉方法，其特征在于，所述农田影响数据包括不同波段的多光谱图像、激光扫描数据、高精度北斗定位数据以及倾斜摄影数据。
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生的农田灌溉方法，其特征在于，所述对收集到的农田影像进行图像处理，对农田影像数据进行校正，并获取农田的地形，包括：
5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的农田灌溉方法，其特征在于，所述通过传感器网络技术获取农田数据，包括：
6.根据权利要求1所述的基于数字孪生的农田灌溉方法，其特征在于，所述通过智能控制系统对数据处理和分析，包括：
7.根据权利要求1所述的基于数字孪生的农田灌溉方法，其特征在于，所述模拟和预测农田水分状况和灌溉需求，辅助决策和优化灌溉管理，包括：
8.根据权利要求1所述的基于数字孪生的农田灌溉方法，其特征在于，所述用大数据和可视化工具，对农田的水
9.根据权利要求8所述的基于数字孪生的农田灌溉方法，其特征在于，所述所述数据清洗和预处理包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值以及数据格式转换。
10.根据权利要求8所述的基于数字孪生的农田灌溉方法，其特征在于，所述相关的农田数据包括土壤湿度、气象数据以及作物生长情况。
...【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的农田灌溉方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的农田灌溉方法，其特征在于，所述建立农田3d模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的农田灌溉方法，其特征在于，所述农田影响数据包括不同波段的多光谱图像、激光扫描数据、高精度北斗定位数据以及倾斜摄影数据。
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生的农田灌溉方法，其特征在于，所述对收集到的农田影像进行图像处理，对农田影像数据进行校正，并获取农田的地形，包括：
5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的农田灌溉方法，其特征在于，所述通过传感器网络技术获取农田数据，包括：
6.根据权利要求1所述的基于数字孪生的农田灌...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐斌，李磊，李树，裴永，谢晓泉，龚敏，龙宣佑，胡焕金，韦柯柯，
申请(专利权)人：润建股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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