本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)灌溉，具體為基于遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、在全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，灌溉始終是保障作物生長、提高農(nóng)作物產(chǎn)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，隨著科技進(jìn)步，自動化灌溉系統(tǒng)逐步進(jìn)入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。無論是大面積的糧食產(chǎn)區(qū)，還是集約化的蔬菜、水果種植基地，都對灌溉系統(tǒng)的智能化、精準(zhǔn)化水平提出了前所未有的高要求，遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)、全方位地監(jiān)測植物生理狀態(tài)、根際微環(huán)境以及氣象參數(shù)等多模態(tài)數(shù)據(jù)，并借助先進(jìn)的智能分析技術(shù)，精準(zhǔn)決策，實(shí)現(xiàn)高效精準(zhǔn)灌溉。

2、然而，傳統(tǒng)灌溉大多依賴人工經(jīng)驗(yàn)，農(nóng)民憑借自身對作物外觀、土壤濕度的直觀判斷來決定灌溉時(shí)機(jī)與灌溉量。這種方式缺乏科學(xué)精準(zhǔn)性，極易導(dǎo)致灌溉失誤，在一些采用傳統(tǒng)灌溉方式的農(nóng)田，每年因過度灌溉浪費(fèi)的水資源可達(dá)總灌溉量的30%-40%，相反，在農(nóng)忙時(shí)節(jié)或人力不足時(shí)，又容易出現(xiàn)灌溉不及時(shí)、灌溉量不足的情況，使得作物生長受影響，產(chǎn)量降低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請?zhí)峁┗谶h(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)及方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中水資源浪費(fèi)、灌溉效果不佳，灌溉策略調(diào)整不及時(shí)等問題。

2、本申請第一方面實(shí)施例提供基于遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)，包括：生物傳感單元，神經(jīng)計(jì)算決策引擎，驅(qū)動執(zhí)行單元，通信架構(gòu)；其中，所述生物傳感單元用于實(shí)時(shí)監(jiān)測植物生理狀態(tài)、根際微環(huán)境及氣象參數(shù)的多模態(tài)數(shù)據(jù)；所述神經(jīng)計(jì)算決策引擎用于構(gòu)建脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，融合植物維管系統(tǒng)信號傳導(dǎo)機(jī)制與多智能體優(yōu)化算法，生成毫秒級動態(tài)灌溉策略；所述驅(qū)動執(zhí)行單元用于灌溉執(zhí)行單元的毫米級水量調(diào)節(jié)與管網(wǎng)自修復(fù)；所述通信優(yōu)化架構(gòu)用于灌溉數(shù)據(jù)無縫覆蓋與安全傳輸，同時(shí)，運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法對策略進(jìn)行優(yōu)化。

3、優(yōu)選地，所述生物傳感單元包括納米級植物生理監(jiān)測、土壤微環(huán)境原位表征，其中，所述納米級植物生理監(jiān)測用于實(shí)時(shí)檢測植物木質(zhì)部aba濃度、根系有機(jī)酸成分及氣孔保衛(wèi)細(xì)胞膨壓狀態(tài)，提供分子層面的脅迫預(yù)警數(shù)據(jù)；所述土壤微環(huán)境原位表征用于實(shí)時(shí)獲取土壤水分分布、養(yǎng)分狀態(tài)及微生物群落豐度，提供土壤健康管理原位數(shù)據(jù)，制定灌溉策略。

4、優(yōu)選地，所述神經(jīng)計(jì)算決策引擎包括脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建子模塊、生物啟發(fā)式計(jì)算架構(gòu)，其中，所述脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建子模塊用于模仿生物神經(jīng)元的脈沖發(fā)放機(jī)制，構(gòu)建脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，處理和分析傳感數(shù)據(jù)；所述生物啟發(fā)式計(jì)算架構(gòu)用于模仿植物維管系統(tǒng)信號傳導(dǎo)機(jī)制，結(jié)合憶阻器交叉陣列與脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，處理生物信號，生成動態(tài)灌溉策略。

5、優(yōu)選地所述神經(jīng)計(jì)算決策引擎包括動態(tài)生長模型，所述動態(tài)生長模型用于融合衛(wèi)星遙感與地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)，結(jié)合多智能體系統(tǒng)，協(xié)同優(yōu)化算法，預(yù)測作物需水量時(shí)空分布。

6、優(yōu)選地，所述神經(jīng)計(jì)算決策引擎還包括脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的公式為：

7、；

8、其中，為膜時(shí)間常數(shù)；為膜電位；為靜息電位；為膜電阻；為輸入電流；為膜電位對時(shí)間的導(dǎo)數(shù)。

9、優(yōu)選地，所述神經(jīng)計(jì)算決策引擎還包括動態(tài)生長模型，所述動態(tài)生長模型的公式為：；

10、其中，為增長速率；為固有增長率；k為環(huán)境承載力；為當(dāng)前種群數(shù)量。

11、優(yōu)選地，所述驅(qū)動執(zhí)行單元包括生物模擬灌溉單元，自修復(fù)智能管網(wǎng)，其中，所述生物模擬灌溉單元用于驅(qū)動仿氣孔結(jié)構(gòu)執(zhí)行器與磁控納米顆粒引導(dǎo)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)毫米級根系靶向灌溉；所述自修復(fù)智能管網(wǎng)用于實(shí)時(shí)監(jiān)測管網(wǎng)壓力、流量及滲漏狀態(tài)，自動觸發(fā)修復(fù)機(jī)制，同時(shí)延長管網(wǎng)壽命。

12、優(yōu)選地，所述通信優(yōu)化架構(gòu)包括數(shù)據(jù)傳輸交互引擎，網(wǎng)絡(luò)智管及運(yùn)維模塊，策略智能優(yōu)化反饋單元，其中，所述數(shù)據(jù)傳輸交互引擎用于安全高效傳輸多源數(shù)據(jù)并交互，支撐系統(tǒng)協(xié)同運(yùn)行與決策；所述網(wǎng)絡(luò)智管及運(yùn)維模塊用于實(shí)時(shí)構(gòu)建、維護(hù)智能生物灌溉系統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，集中管理網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)診斷與預(yù)測故障，保障通信穩(wěn)定；所述策略智能優(yōu)化反饋單元用于收集智能生物灌溉系統(tǒng)的灌溉執(zhí)行數(shù)據(jù)與環(huán)境反饋，運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法優(yōu)化灌溉策略，提升灌溉效率。

13、本申請第二方面實(shí)施例提供基于遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉方法，包括：獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，其中，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)包括植物生理狀態(tài)、根際微環(huán)境及氣象參數(shù)；根據(jù)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于所述脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合信號傳導(dǎo)機(jī)制與優(yōu)化算法，生成動態(tài)灌溉策略；根據(jù)所述動態(tài)灌溉策略，進(jìn)行毫米級水量調(diào)節(jié)及灌溉，自動定位管網(wǎng)泄漏點(diǎn)并啟動備用管路；將所述灌溉之后的土壤濕度、灌溉量等數(shù)據(jù)安全傳輸至決策平臺，進(jìn)行數(shù)據(jù)覆蓋，同時(shí)，根據(jù)實(shí)際灌溉效果對策略進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

14、本申請第三方面實(shí)施例提供一種電子設(shè)備，包括：存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，處理器執(zhí)行程序，以實(shí)現(xiàn)如上述實(shí)施例的基于遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)。

15、由此，本申請包括如下有益效果：

16、本申請實(shí)施例通過生物傳感單元實(shí)時(shí)采集植物生理、根際微環(huán)境及氣象參數(shù)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，為精準(zhǔn)灌溉筑牢基礎(chǔ)；神經(jīng)計(jì)算決策引擎深度融合脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、植物維管系統(tǒng)信號傳導(dǎo)機(jī)制與多智能體優(yōu)化算法，毫秒級生成動態(tài)灌溉策略，精準(zhǔn)適配作物不同生長階段的需水特性；驅(qū)動執(zhí)行單元通過仿氣孔結(jié)構(gòu)執(zhí)行器實(shí)現(xiàn)毫米級水量調(diào)節(jié)，并利用智能管網(wǎng)自修復(fù)技術(shù)降低故障風(fēng)險(xiǎn)；通信優(yōu)化架構(gòu)不僅保障數(shù)據(jù)安全傳輸與無縫覆蓋，更借助強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法持續(xù)優(yōu)化灌溉策略；可提升水資源利用率超40%，減少土壤板結(jié)，適應(yīng)復(fù)雜農(nóng)田環(huán)境，降低運(yùn)維成本。由此，解決了現(xiàn)有技術(shù)中水資源浪費(fèi)、灌溉效果不佳，灌溉策略調(diào)整不及時(shí)等問題。

17、本申請附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本申請的實(shí)踐了解到。

技術(shù)特征：

1.基于遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)，其特征在于，包括：生物傳感單元，神經(jīng)計(jì)算決策引擎，驅(qū)動執(zhí)行單元，通信優(yōu)化架構(gòu)；其中，

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)，其特征在于，所述生物傳感單元包括納米級植物生理監(jiān)測、土壤微環(huán)境原位表征，其中，所述納米級植物生理監(jiān)測用于實(shí)時(shí)檢測植物木質(zhì)部aba濃度、根系有機(jī)酸成分及氣孔保衛(wèi)細(xì)胞膨壓狀態(tài)，提供分子層面的脅迫預(yù)警數(shù)據(jù)；所述土壤微環(huán)境原位表征用于實(shí)時(shí)獲取土壤水分分布、養(yǎng)分狀態(tài)及微生物群落豐度，提供土壤健康管理原位數(shù)據(jù)，制定灌溉策略。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)，其特征在于，所述神經(jīng)計(jì)算決策引擎包括脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建子模塊、生物啟發(fā)式計(jì)算架構(gòu)，其中，所述脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建子模塊用于模仿生物神經(jīng)元的脈沖發(fā)放機(jī)制，構(gòu)建脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，處理和分析傳感數(shù)據(jù)；所述生物啟發(fā)式計(jì)算架構(gòu)用于模仿植物維管系統(tǒng)信號傳導(dǎo)機(jī)制，結(jié)合憶阻器交叉陣列與脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，處理生物信號，生成動態(tài)灌溉策略。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)，其特征在于，所述神經(jīng)計(jì)算決策引擎包括動態(tài)生長模型，所述動態(tài)生長模型用于融合衛(wèi)星遙感與地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)，結(jié)合多智能體系統(tǒng)，協(xié)同優(yōu)化算法，預(yù)測作物需水量時(shí)空分布。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)，其特征在于，所述神經(jīng)計(jì)算決策引擎還包括脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的公式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)，其特征在于，所述神經(jīng)計(jì)算決策引擎還包括動態(tài)生長模型，所述動態(tài)生長模型的公式為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)，其特征在于，所述驅(qū)動執(zhí)行單元包括生物模擬灌溉單元，自修復(fù)智能管網(wǎng)，其中，所述生物模擬灌溉單元用于驅(qū)動仿氣孔結(jié)構(gòu)執(zhí)行器與磁控納米顆粒引導(dǎo)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)毫米級根系靶向灌溉；所述自修復(fù)智能管網(wǎng)用于實(shí)時(shí)監(jiān)測管網(wǎng)壓力、流量及滲漏狀態(tài)，自動觸發(fā)修復(fù)機(jī)制，同時(shí)延長管網(wǎng)壽命。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)，其特征在于，所述通信優(yōu)化架構(gòu)包括數(shù)據(jù)傳輸交互引擎，網(wǎng)絡(luò)智管及運(yùn)維模塊，策略智能優(yōu)化反饋單元，其中，所述數(shù)據(jù)傳輸交互引擎用于安全高效傳輸多源數(shù)據(jù)并交互，支撐系統(tǒng)協(xié)同運(yùn)行與決策；所述網(wǎng)絡(luò)智管及運(yùn)維模塊用于實(shí)時(shí)構(gòu)建、維護(hù)智能生物灌溉系統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，集中管理網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)診斷與預(yù)測故障，保障通信穩(wěn)定；所述策略智能優(yōu)化反饋單元用于收集智能生物灌溉系統(tǒng)的灌溉執(zhí)行數(shù)據(jù)與環(huán)境反饋，運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法優(yōu)化灌溉策略，提升灌溉效率。

9.一種應(yīng)用于權(quán)利要求1-8中任一項(xiàng)所述的基于遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)的方法，其特征在于，所述方法包括：

10.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序，以實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的基于遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)灌溉技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于遠(yuǎn)程控制的智能生物灌溉系統(tǒng)及方法，包括：生物傳感單元，神經(jīng)計(jì)算決策引擎，驅(qū)動執(zhí)行單元，通信優(yōu)化架構(gòu)；其中，生物傳感單元用于實(shí)時(shí)監(jiān)測植物生理狀態(tài)、根際微環(huán)境及氣象參數(shù)的多模態(tài)數(shù)據(jù)；神經(jīng)計(jì)算決策引擎用于構(gòu)建脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，融合植物維管系統(tǒng)信號傳導(dǎo)機(jī)制與多智能體優(yōu)化算法，生成毫秒級動態(tài)灌溉策略；驅(qū)動執(zhí)行單元用于灌溉執(zhí)行單元的毫米級水量調(diào)節(jié)與管網(wǎng)自修復(fù)；通信優(yōu)化架構(gòu)用于灌溉數(shù)據(jù)無縫覆蓋與安全傳輸，同時(shí)，運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法對策略進(jìn)行優(yōu)化。由此，解決了現(xiàn)有技術(shù)中水資源浪費(fèi)、灌溉效果不佳，灌溉策略調(diào)整不及時(shí)等問題。

技術(shù)研發(fā)人員：賈德旺,楊海蘭,孫文娟,尹輝彥,劉強(qiáng)德,封成智,李建霞,王雷,孫福成,陳立濤,劉興宇,尤文軍,孫晗嘉
受保護(hù)的技術(shù)使用者：甘肅畜牧工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/22