農(nóng)田灌溉是農(nóng)業(yè)種植與生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對提高作物產(chǎn)量起著決定性的作用。我國水資源短缺的情況日益嚴重，農(nóng)田灌溉用水占總用水量的比例不斷降低，缺水已成為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的制約因素。

　　近年來，我國采用傳統(tǒng)的渠道防滲技術(shù)、噴灌技術(shù)、微灌技術(shù)在農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)方面取得了顯著成效，然而隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)?；?，對農(nóng)業(yè)灌溉靈活、準確、快捷的要求也越來越高，目前的灌溉方式還存在一些問題仍以傳統(tǒng)經(jīng)驗生產(chǎn)為主，農(nóng)田灌溉精度難以保證，缺乏量化指標和配套集成技術(shù)監(jiān)測與控制都采用人工管理，管理水平滯后，存在勞動強度大、人機交互能力差等弊端，嚴重影響農(nóng)作物品質(zhì)和產(chǎn)量。

　　因此，高效、智能灌溉技術(shù)隨之涌現(xiàn)，依靠人工智能算法科學(xué)計算灌水定額，確保農(nóng)田含水量保持在適宜作物生長的狀態(tài)，成為解決水資源不足、緩解農(nóng)業(yè)用水供需矛盾的有效途徑。

　　美國、以色列等發(fā)達國家于20世紀70年代就開始了智能化灌溉技術(shù)的研究。目前，美國利用“3S”技術(shù)獲取、傳送、處理各類農(nóng)業(yè)信息，確定農(nóng)田土壤水分變化情況和適宜的灌水區(qū)與灌水量，科學(xué)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)灌溉。智能灌溉技術(shù)的研究和推廣也受到我國政府的高度關(guān)注。

　　國家“十三五”規(guī)劃對做好新時期農(nóng)業(yè)農(nóng)村工作作出了重要部署，大規(guī)模推進農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉技術(shù)，加快智能灌溉控制系統(tǒng)的研發(fā)，到2020年農(nóng)田灌溉水有效利用系數(shù)提高到0．55以上。智能化灌溉是實現(xiàn)節(jié)水的必要保障，以下將多種智能灌溉技術(shù)進行分析和比較，為智能化準確灌溉系統(tǒng)的設(shè)計提供參考。

　　河南林碩農(nóng)業(yè)

　　無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

　　無線傳感網(wǎng)絡(luò)(wirelesssensornetwork，WSN)技術(shù)在智能灌溉中的應(yīng)用是將智能傳感器按照一定的布局安裝在灌溉農(nóng)田內(nèi)，然后通過無線通信方式實時監(jiān)測、感知和采集網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域內(nèi)環(huán)境和監(jiān)測對象的信息，再發(fā)送到信息采集站或灌溉系統(tǒng)集控中心，避免了灌溉現(xiàn)場布線帶來的各種問題。

　　WSN主要由傳感節(jié)點(終端)、路由節(jié)點(路由器)、協(xié)調(diào)節(jié)點(協(xié)調(diào)器)組成，分別負責(zé)灌溉區(qū)域內(nèi)的信息采集和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、控制信息的交換、傳感器網(wǎng)絡(luò)的配置和管理。WSN具有容量大、功耗低、可靠性強等優(yōu)點，可應(yīng)用于較大規(guī)模的作物生產(chǎn)基地，促進了智能農(nóng)業(yè)和精準農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

　　將WSN技術(shù)應(yīng)用在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)灌溉中，實現(xiàn)對、土壤酸堿度、土壤含水率的監(jiān)測，突破了地域限制，提高了數(shù)據(jù)的共享性，根據(jù)當前環(huán)境參數(shù)合理計算灌水定額，達到了節(jié)水的目的。此外，WSN在農(nóng)田灌溉中的應(yīng)用還應(yīng)結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)、智能控制技術(shù)，充分進行數(shù)據(jù)挖掘，準確計算灌區(qū)需水量，在無人值守的情況下完成智能灌溉。

　　模糊控制理論

　　模糊控制(fuzzycontrol，F(xiàn)C)在智能灌溉中的應(yīng)用是把基于豐富的種植經(jīng)驗總結(jié)出來的、用自然語言表述的灌溉策略，或通過大量實際灌溉數(shù)據(jù)總結(jié)出來的控制規(guī)則，用計算機予以實現(xiàn)的智能化灌溉控制。

　　土壤濕度作為作物生長的重要環(huán)境變量，在農(nóng)田灌溉中，通常把土壤濕度和土壤濕度變化率分別作為模糊控制器的輸入信號，經(jīng)過模糊化(D/F)變換成模糊量，送入含有模糊規(guī)則的模糊推理模塊(Ｒ)，經(jīng)過近似推理得出結(jié)論———模糊集合，然后被清晰化模塊(F/D)變換成清晰量，再輸出到下一級去調(diào)節(jié)被控對象，使其輸出滿意的結(jié)果，完成灌溉系統(tǒng)模糊控制。

　　模糊控制方法

　　模糊控制具有較強的知識表達能力和推理能力，經(jīng)過模糊邏輯推理可以實現(xiàn)類似人的決策過程。利用具有智能屬性的模糊控制器，可以解決農(nóng)業(yè)灌溉中控制精度低的問題，國內(nèi)外的研究焦點都集中在模糊控制方法上。

　　綜上所述，將模糊控制技術(shù)應(yīng)用于智能灌溉可以拋開被控對象的數(shù)學(xué)模型，解決了灌溉過程中的非線性問題，提高了灌溉精度，但是針對某種作物，模糊控制規(guī)則和隸屬函數(shù)的獲取與確定需要豐富的種植經(jīng)驗，并且控制規(guī)則一旦確定，在灌溉系統(tǒng)運行過程中不易更改。

　　因此有必要使用粒子群優(yōu)化算法、遺傳算法對模糊規(guī)則進行動態(tài)尋優(yōu)，能在線修改模糊控制規(guī)則，改善系統(tǒng)的控制品質(zhì)。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificialneuralnetworks，ANN)技術(shù)在智能灌溉中的應(yīng)用是指計算機語言模擬人腦神經(jīng)的決策方式指導(dǎo)灌溉，其實質(zhì)為采用某種網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)而構(gòu)成的農(nóng)田環(huán)境信息智能處理系統(tǒng)。在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)灌溉問題上，通過調(diào)整大量并行互聯(lián)節(jié)點間的連接關(guān)系，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠適應(yīng)于復(fù)雜環(huán)境和多目標控制要求，以完成對信息的處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以與其他類型的控制原理相結(jié)合，產(chǎn)生性能更為優(yōu)異的灌溉控制系統(tǒng)。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于灌溉領(lǐng)域可以解決灌溉控制領(lǐng)域難以解決的兩大難題:一是被控對象(土)存在不確定性和非線性特性;另一個是農(nóng)田多環(huán)境因子之間的相互耦合。

　　因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引起了廣大智慧農(nóng)業(yè)工作者的極大關(guān)注。有學(xué)者抽取表征土壤入滲性能的關(guān)鍵特征值，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用試驗數(shù)據(jù)回歸建立了灌溉水入滲深度預(yù)測模型，可以根據(jù)作物需求控制灌溉水濕潤至合理深度，減少深層滲漏。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制技術(shù)的融合

　　模糊控制算法解決了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)智能灌溉系統(tǒng)中自然語言和人類思維推理表達的數(shù)學(xué)化問題，使機器能模擬人腦的感知、推理等智能行為。

　　但是，在模糊控制系統(tǒng)的應(yīng)用過程中，還有不少工作，如大量數(shù)據(jù)的處理、操作經(jīng)驗的歸納總結(jié)，特別是灌溉系統(tǒng)中模糊規(guī)則的形成、隸屬函數(shù)的選型、調(diào)整等工作，還得依賴人工完成。

　　因此，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制融合在一起，這樣就克服了模糊控制器不具備自學(xué)習(xí)能力的缺點，從而使機器能更好地模擬人類智能而提高灌溉效率。

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)智能灌溉領(lǐng)域的學(xué)習(xí)、預(yù)測和優(yōu)化等方面表現(xiàn)出了很好的智能特性，也解決了復(fù)雜的農(nóng)田環(huán)境下多目標控制問題，不足是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和類型難以確定，無法保證結(jié)果的正確性，算法易陷入局部。

　　專家系統(tǒng)控制理論

　　專家系統(tǒng)控制(expertsystemcontrol，ESC)技術(shù)是智能控制的重要分支之一?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)智能灌溉領(lǐng)域的專家系統(tǒng)實質(zhì)上是一類包含大量專門農(nóng)業(yè)知識和經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)和計算機技術(shù)，根據(jù)農(nóng)業(yè)灌溉專家提供的知識和經(jīng)驗進行推理和判斷，使機器模擬人類專家解決智能灌溉問題的計算機程序系統(tǒng)。

　　專家系統(tǒng)控制方法

　　傳統(tǒng)農(nóng)作物種植多以經(jīng)驗為主，農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)是將農(nóng)業(yè)技術(shù)與信息技術(shù)進行了融合，綜合分析各類農(nóng)業(yè)領(lǐng)域相關(guān)知識、經(jīng)驗、數(shù)據(jù)、模型后，通過計算得出好的解決方案，用于指導(dǎo)智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的一種高新科技。當農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)運用在農(nóng)業(yè)灌溉時，可以大大提高灌溉的智能性，使灌溉系統(tǒng)具有診斷、決策及預(yù)測等功能。獲取農(nóng)作物的生長信息及各生長階段的需求進行合理灌溉是節(jié)水灌溉的關(guān)鍵。專家系統(tǒng)控制技術(shù)匯集了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域多位專家的知識和經(jīng)驗，解決了復(fù)雜的灌溉問題，表現(xiàn)出較強的工作能力，而且能夠準確、迅速、不知疲倦地工作。

　　作物生長信息知識庫能夠根據(jù)不同作物不同時期的生長需求，自動形成好的控制方案，按其所需提供適宜的灌水計劃?？v觀專家系統(tǒng)的整個設(shè)計過程不難發(fā)現(xiàn)，知識獲取成為構(gòu)建灌溉領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)的瓶頸，當外界環(huán)境變化較大時，需要通過編程的方式才能充實和完善知識庫中的知識。