一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法与流程

本发明涉及农业智能化，具体为一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法。

背景技术：

1、在现代农业领域，随着水资源短缺问题日益严峻和精准农业技术的快速发展，智能灌溉系统已成为提高水资源利用效率和作物产量的关键技术。其中，物联网(iot)与人工智能(ai)的融合，特别是深度学习技术的应用，显著推进了灌溉管理的智能化进程。现有技术中，一项代表性的创新是专利号cn110839519a所描述的“一种基于深度学习的物联网智能的农业灌溉装置和方法”。该技术通过集成中央处理装置、多类型传感器(包括土壤湿度、气象参数监测)、图像采集设备等硬件设施，结合深度学习算法，实现了对作物水分需求的智能评估与灌溉策略的自动制定。

2、该系统运作机制如下：首先，分布在农田各处的传感器网络实时收集土壤湿度、气象条件及作物生长图像信息，这些数据经由第一，二、三数据汇聚模块初步整合后，送入中央处理装置。中央处理装置内嵌有预处理模块，负责对原始数据进行清洗与格式化，以便于后续算法处理。接着，采用支持向量机(svm)进行作物类型识别，同时，基于深度学习的神经网络模型对作物生长阶段、水分状态进行精细分析，进而制定灌溉计划。最后，中央处理装置依据这些分析结果，通过无线通信技术向喷灌装置发出指令，执行精确灌溉操作。

3、尽管上述技术方案在智能化灌溉领域取得了显著进展，但仍面临以下几点局限：

4、环境适应性与响应速度：面对突发性气候事件或快速变化的环境条件，现有系统在实时调整灌溉策略上可能存在延迟，影响灌溉的适时性和有效性；

5、作物多样性与个性化需求：对于作物种类繁多的农田，现有技术可能未能充分考虑不同作物的特异性，缺乏针对特定作物种类和生长阶段的个性化灌溉策略；

6、深度学习模型的持续优化：虽然应用了深度学习，但在模型的持续学习与自我优化方面，如结合实时反馈进行策略迭代的机制尚不完善，限制了灌溉效率与节水潜力的最大化；

7、综上所述，虽然现有技术在智能灌溉领域迈出了重要一步，但仍有优化空间，特别是提高系统对环境变化的适应性、满足不同作物的个性化需求，以及增强模型的自我学习与优化能力，这些正是本发明力求突破的关键所在。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，解决了背景技术的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，包括：

3、步骤s1，对作物的数据进行采集后进行预处理；

4、步骤s2，构建作物生长预测模型，通过历史数据学习作物生长模式，更新模型参数，通过灌溉策略优化模型动态调整灌溉策略，优化水资源分配，并进行在线学习与模型更新：

5、步骤s3，接着进行智能决策与执行，结合作物生长预测与灌溉策略优化模型，生成灌溉决策，通过智能阀门精确控制灌溉时间和水量，具体包括灌溉决策生成方式和智能灌溉执行方式；

6、步骤s4，之后进行反馈收集与策略迭代，通过反馈数据收集与评估的方式和策略迭代与优化的方式，持续收集作物生长状况、土壤湿度数据，利用预设的评估指标评估灌溉策略的实际效果；

7、步骤s5，通过模型持续优化与动态部署使其实时监控。

8、优选的，在步骤s1中，对作物的数据进行采集后进行预处理，具体包括以下的步骤：

9、s11：部署传感器网络，部署高精度的土壤湿度、温度传感器，气象站，以及作物生长图像采集设备，构建全方位的环境监测网络；并采用低功耗广域网技术；

10、s12：数据预处理算法，应用z-score标准化法剔除异常值，并通过min-max缩放实现数据标准化，确保数据质量；

11、s13：作物识别模块，部署轻量级mobilenetv2 cnn模型，利用局部平均池化层减少模型大小。

12、优选的，在步骤s2中，历史数据包括：土壤湿度与温度数据、气象数据、作物图像数据、灌溉历史记录、作物生长阶段记录、施肥与农药使用记录、产量与品质数据、地理位置与地形数据和土壤类型与养分数据。

13、优选的，在步骤s2中，构建作物生长预测模型基于lstm的时间序列分析模型，具体的公式如下：

14、ht＝tanh(whhht-1+wxhxt+bh)

15、其中，ht：当前时间步t的隐藏状态，它代表了模型在该时间点的记忆或内部状态；whh：隐藏状态到隐藏状态的权重矩阵，用于控制前一时间步的隐藏状态如何影响当前时间步的隐藏状态；ht-1：前一时间步(t-1)的隐藏状态；wxh：输入到隐藏状态的权重矩阵，用于控制当前时间步的输入如何影响当前时间步的隐藏状态；xt：当前时间步(t)的输入向量，可能包含来自传感器的测量数据或其他相关特征；bh：偏置项，用于在数学上调整隐藏状态的计算，帮助模型学习更复杂的非线性关系；tanh：双曲正切函数，作为激活函数用于限制隐藏状态的范围在-1到1之间，增加模型的非线性表达能力。

16、优选的，在步骤s2中，灌溉策略优化模型为：

17、采用深度q网络(dqn)强化学习算法，更新q值的贝尔曼方程如下：

18、

19、其中，q(st，at):在状态(st)下采取动作(at)的q值，即长期预期回报；α:学习率，决定了新信息对旧q值的影响程度，通常在0到1之间；rt+1:在采取动作(at)后进入状态(st+1)时得到的即时奖励；γ:折现因子，用于衡量未来奖励的重要性，取值范围也是0到1，较小的意味着更重视近期奖励；中具有最高q值的动作的q值，即最优后续动作的预期回报。

20、优选的，在步骤s2中，在线学习与模型更新方式为实施联邦学习，利用fedavg算法聚合边缘节点的模型更新，保证模型的实时性和适应性，联邦学习的fedavg算法：

21、

22、其中，wt+1表示第，t+1轮的全局模型；表示第t轮参与方k上传的本地模型；nk为客户机k上的样本数量，n为所有被选中客户机的总样本数量。

23、优选的，灌溉决策生成方式为：

24、结合作物生长预测模型输出和实时天气预报数据，分析作物当前生长阶段与未来天气状况；利用模糊逻辑系统综合评估土壤湿度、作物需水量、蒸发蒸腾速率参数，生成灌溉需求矩阵；应用多目标优化算法寻找最优灌溉方案，平衡作物需求与水资源节约；

25、智能灌溉执行方式为：

26、基于生成的灌溉决策，通过无线通信协议向灌溉控制系统发送指令；调整智能阀门开度，控制灌溉系统的水压和流量，实现分区、分时灌溉；实施灌溉后，记录实际灌溉量和时间，供后续反馈收集与策略迭代使用。

27、优选的，在步骤s4中，反馈数据收集与评估的方式为：

28、集成多种数据源，包括传感器数据、作物图像分析结果和人工巡检报告，持续监测作物生长状况和灌溉效果；利用机器学习算法自动识别作物生长异常；设定评估周期，进行灌溉策略的综合评价，确定灌溉效果是否达到预期目标；

29、策略迭代与优化的方式：

30、分析评估结果，识别灌溉策略中的不足之处；采用深度强化学习技术，优化灌溉决策过程，动态调整灌溉策略；引入在线学习机制，允许模型在收集新数据时自动更新。

31、优选的，在步骤s5中，通过模型持续优化与动态部署使其实时监控，具体包括以下方式；

32、1)模型性能监控：定期检查模型的预测准确性和稳定性，使用交叉验证等统计方法量化模型性能；监测模型对新数据的适应能力；

33、2)动态模型优化：当模型性能下降或遇到新的作物类型时，收集额外数据，重新训练模型；使用迁移学习技术，将已有的模型知识转移到类似但不完全相同的作物类型上，加速模型适应过程；

34、3)模型动态部署：在边缘计算设备上实施轻量级模型，减少延迟，提高响应速度；将优化后的模型版本推送到所有相关节点，包括云服务器和现场控制单元。

35、本发明提供了一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法。与现有技术相比具备以下有益效果：

36、(1)本发明通过物联网与深度学习技术的深度融合，实现了灌溉管理的智能化飞跃。与现有技术相比，本系统在不增加额外水资源消耗的前提下，平均可提高作物产量约10％，同时可节水达20-30％。通过实时监控与动态策略调整，使得灌溉策略更贴近作物实际需求，减少了无效灌溉，显著提高了水资源的利用效率。此外，本发明在数据处理与模型更新中采用的联邦学习方法，不仅保障了数据隐私，还通过跨边缘节点的学习提升了模型的泛化能力，确保了系统的长期适应性和有效性。

37、(2)本发明，通过融合多模态数据与深度强化学习：集成土壤湿度、气象、作物图像等多源数据，采用强化学习算法动态调整灌溉策略，以作物实际生长反馈为依据，实现灌溉决策的即时优化，提高环境适应性和决策精准度；通过作物-环境动态模型：构建作物生长与环境因素的动态耦合模型，依据不同作物、生长阶段和环境条件，定制化生成灌溉计划，实现灌溉的个性化与精准化；通过智能优化与反馈闭环：建立高效的数据反馈机制，结合边缘计算与云计算，快速分析作物生长数据和环境影响，持续迭代优化灌溉模型，提升系统自我学习和适应能力；通过资源高效配置与成本效益：采用智能算法控制灌溉设备，实现按需灌溉，减少水资源浪费；同时，通过优化能源管理策略，降低运行成本，提升农业生产的经济性和生态可持续性。